CN110058235A - 基于黄金分割思想的isar像尺寸标定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于黄金分割思想的ISAR像尺寸标定方法，基于黄金分割思想提出一种快速计算方法，利用信号的线性调频斜率进行转角计算，利用转角完成对目标横向尺寸的标定，由于在计算信号的线性调频斜率时，每次都只需计算一次熵函数，计算效率相当高。解决了利用ISAR图像进行空间目标识别迫切需要解决横向距离定标问题及转角估计的问题。

Description

基于黄金分割思想的ISAR像尺寸标定方法

技术领域

本发明涉及雷达ISAR成像领域，特别涉及基于黄金分割思想的ISAR像尺寸标定方法。

背景技术

ISAR图像只有在纵向距离定标和横向距离定标完成之后，才能获得有关目标尺寸和几何形状等特征。因此，ISAR的纵向和横向定标是进行雷达成像目标识别的重要前提。

众所周知，ISAR利用发射宽带信号来获得纵向高分辨，依靠目标相对于雷达视线(RLOS)在相参处理区间内的转动来实现横向高分辨。ISAR的纵向距离标定比较容易完成：雷达的纵向分辨率即每个距离单元所表示的尺寸由发射信号的有效带宽决定，有如下关系：

S_r＝c/2B；

式中c为光速。雷达的发射信号的有效带宽是已知参数，因此可以很快地进行纵向距离标定。而ISAR成像的横向距离标定，即每个横向距离单元所代表的尺寸S_c与目标相对于RLOS在相参处理区间内转过的角度Δθ有关，S_c与Δθ之间的关系为

S_c＝λ/2Δθ；

式中λ为雷达工作波长。又因为ISAR是对非合作运动目标成像，目标运动轨迹未知，目标相对于RLOS相参处理区间内的转动角度就难以确定，因而利用ISAR图像进行空间目标识别迫切需要解决横向距离定标问题。横向定标问题实际上就是转角估计的问题，现有的转角估计方法主要有轨迹拟合法、特显点跟踪法和图像质量法。轨迹拟合法根据雷达对目标的跟踪数据计算出转角，但其计算精度较低；特显点跟踪法分别跟踪目标上的三个不同的孤立散射点，分别用于平动补偿、转动补偿和转角估计，其缺点在于在实际应用中很难找到高质量的孤立散射点；图像质量法是采用图像评价函数来优化未知的转角参数，当图像评价函数获得极值时(此时的图像最聚焦)即可求得相应的转角估计，但其缺点是需要在解空间反复搜索，计算量大。

发明内容

本发明的目的在于：提供了基于黄金分割思想的ISAR像尺寸标定方法，解决了利用ISAR图像进行空间目标识别迫切需要解决横向距离定标问题及转角估计的问题。

本发明采用的技术方案如下：

基于黄金分割思想的ISAR像尺寸标定方法，包括以下步骤：

S1、确定目标回波信号的多普勒频率其中，Ω为目标相对于雷达的转动角速度，λ为雷达载波波长；

S2、由于实际成像时转角较小，则有：

f_d≈2Ωx₀/λ+(2y₀Ω²/λ)t；上式中第一项2Ωx₀/λ包含了目标的横向尺寸信息，若能已知角速度Ω，则可根据频率大小求得x₀以完成横向定标；第二项(2y₀Ω²/λ)t为线性调频信号分量，它在纵向距离y₀和总转角Δθ较大时影响较大。由于我们的目标是要估计出成像期间内目标的总转角以便进行横向定标，因此假定平动补偿已经完成，即ISAR成像已经可以等效成为转台成像，同时为了简化处理，假设转动速度均匀。因为成像积累的时间T已知，因此若能计算出转动的角速度Ω，则可求得总转角Δθ＝ΩT。因y₀比较容易得到，λ为已知参数，因此若能求得该信号的调制率，就可求得Ω。

S3、搜索出最强的线性调频信号(f₁,f₂)的斜率；

S4、通过将步骤S3搜索的最强的线性调频信号(f₁,f₂)的斜率及步骤S2中f_d≈2Ωx₀/λ+(2y₀Ω²/λ)t求得Ω；

所述步骤S3中搜索出最强的线性调频信号(f₁,f₂)的方法为将二维搜索简化为两个独立的一维搜索，搜索完f₁并剔除其影响后，基于同样的做法完成对f₂的搜索，包括以下步骤：

S301、确定空间目标径向运动速度搜索区间[a,b]；

S302、取速度搜索区间[a,b]内两点v₁,v₂，满足a＜v₁＜v₂＜b，v₂＝a+τ(b-a)；v₁＝b-τ(b-a)，τ≈0.618，称v₁为“左点”，v₂为“右点”，设用某速度v对2次项系数进行补偿后的一维距离像的分布熵为H(v)；

S303、当H(v₁)＜H(v₂)时，则极值点v*∈[a,v₂]，使b＝v₂得到新的速度搜索区间[a,b]；当H(v₁)＞H(v₂)，则v*∈[v₁,b]，使a＝v₁得到新的速度搜索区间[a,b]；H(v)为速度v对2次项系数进行补偿后的一维距离像的分布熵；

S304、判断步骤S303中新的速度搜索区间[a,b]是否小于预定的误差标准ε，当新的速度搜索区间[a,b]不大于预定的误差标准ε时，在新的速度搜索区间[a,b]中任取一点作为最优估计值；当新的速度搜索区间[a,b]大于预定的误差标准ε时，返回步骤S302；

S305、通过搜索出的f₁的最优值和f₂的最优值得到信号的线性调频斜率。

为了提高算法的搜索效率，需要确定合适的“左点”v₁和“右点”v₂。为此，每次将“左点”v₁和“右点”v₂关于当前搜索区间的中点对称。考虑“右点”v₂满足条件：

v₂＝a+τ(b-a)；

上式中，τ为待求变量，则“左点”v₁为

v₁＝b-τ(b-a)；在搜索时为了提高搜索效率，希望下次搜索的“左点”刚好是本次搜索的“右点”，这样就可以减少一次熵函数的计算，于是要求：a+τ(b-a)＝b-τ(b-a)，可得τ＝0.618。

传统方法在计算Ω时，一般采用以下方法，设某一纵向距离单元的观测信号可记为：

其中：ω_i＝4πΩx_i/λ，K＝4πy₀Ω²/λ，N为该距离单元的散射点个数，σ_i为各个散射点的散射强度。为估计各个分量的参数，构造一束基函数如下：

h_i(t)＝exp[j(f_i1t+f_i2t²)]；

那么，可以将s(t)写成这一束基函数的和表示式如下：

将信号s(t)投影到基函数，搜索出最强的线性调频信号(f₁,f₂)：

s_i(t)可以表示如下：

s₁(t)＝s(t)

s_p(t)＝s_p-1(t)-B_ph_p(t)；

找出第一个以后，剔除掉h₁(t)以后再搜索第二个，循环执行以上步骤就可以估算出多个调频参数。搜索过程中，f_i1的求解可以在进行FFT变换以后，搜索其最大值；剩下f_i2的求解就是一个一维搜索过程，比较容易实现，在这里就不过多描述了。从(7)可以看出，同一纵向距离单元内的各个分量的K值相同，我们可以采取求出多个估计值然后再取平均的方法：

同时也可以看出，不同的纵向距离单元具有不同的K值，且K与纵向距离y₀成线性关系，即K＝γy₀，其中γ＝4πΩ²/λ。实际应用中，由于单路计算存在的误差较大，通常需计算多个不同纵向距离单元的K值，然后采用线性最小均方误差准则求出最优的进而得到则可得到最终估计值

采用本方法，利用黄金分割搜索算法求空间目标径向运动速度时，除了第一次需要计算“左点”和“右点”两个点对应的熵函数以外，以后的搜索区间上每次只需计算一个点，计算效率非常高。

设黄金分割搜索算法初始搜索区间长度为L，迭代停止的条件为ε，则该算法需迭代的次数为：

上式表明当搜索区间一定时，可以确定算法迭代次数。设ε为10，则搜索f₁时需要迭代的次数为15.78≈16次。由于每次都只需计算一次熵函数，计算效率还是相当高，这对于一些实时性要求比较高的场合是很重要的。搜索完f₁以后，基于同样的做法完成对f₂的搜索。搜索得到真实值以后，就得到了信号的线性调频斜率，也就可以通过f_d≈2Ωx₀/λ+(2y₀Ω²/λ)t得到转角，也就完成了对目标的横向尺寸标定。

所述步骤S1中通过目标上某散射点与雷达的距离和回波相位，确定目标回波信号的多普勒频率其中：

在远场条件下，则目标上某散射点与雷达的距离为：

r(t)＝r₀-x₀sinΩt-y₀cosΩt；

则回波相位为：

φ(t)＝-2π[2r(t)]/λ。

所述步骤S304中，在新的速度搜索区间[a,b]中取中点作为最优估计值。此时误差不超过ε/2。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

1.本发明基于黄金分割思想的ISAR像尺寸标定方法，解决了利用ISAR图像进行空间目标识别迫切需要解决横向距离定标问题及转角估计的问题；

2.本发明基于黄金分割思想的ISAR像尺寸标定方法，由于每次都只需计算一次熵函数，计算效率还是相当高，这对于一些实时性要求比较高的场合是很重要的。

附图说明

本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：

图1是本发明的目标和雷达的相对几何关系示意图；

图2是本发明的黄金分割算法示意图；

图3是本发明的黄金分割算法示意图；

图4是本发明的黄金分割算法示意图；

图5是本发明的黄金分割算法搜索速度流程图；

图6是本发明的国际空间站ISAR成像和尺寸估计结果示意图；

图7是本发明的卫星ISAR成像和尺寸估计结果；

图8是本发明的侦测卫星的自适应光学图像示意图；

图9是本发明的侦测卫星的结构图。

具体实施方式

本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。

下面结合图1至图9对本发明作详细说明。

实施例1

如图1-5所示，基于黄金分割思想的ISAR像尺寸标定方法，包括以下步骤：

S1、确定目标回波信号的多普勒频率其中，Ω为目标相对于雷达的转动角速度，λ为雷达载波波长；

S2、由于实际成像时转角较小，则有：

f_d≈2Ωx₀/λ+(2y₀Ω²/λ)t；上式中第一项2Ωx₀/λ包含了目标的横向尺寸信息，若能已知角速度Ω，则可根据频率大小求得x₀以完成横向定标；第二项(2y₀Ω²/λ)t为线性调频信号分量，它在纵向距离y₀和总转角Δθ较大时影响较大。由于我们的目标是要估计出成像期间内目标的总转角以便进行横向定标，因此假定平动补偿已经完成，即ISAR成像已经可以等效成为转台成像，同时为了简化处理，假设转动速度均匀。因为成像积累的时间T已知，因此若能计算出转动的角速度Ω，则可求得总转角Δθ＝ΩT。因y₀比较容易得到，λ为已知参数，因此若能求得该信号的调制率，就可求得Ω。

S3、搜索出最强的线性调频信号(f₁,f₂)的斜率；

S4、通过将步骤S3搜索的最强的线性调频信号(f₁,f₂)的斜率及步骤S2中f_d≈2Ωx₀/λ+(2y₀Ω²/λ)t求得Ω；

所述步骤S3中搜索出最强的线性调频信号(f₁,f₂)的方法为将二维搜索简化为两个独立的一维搜索，搜索完f₁并剔除其影响后，基于同样的做法完成对f₂的搜索，包括以下步骤：

S301、确定空间目标径向运动速度搜索区间[a,b]；

S302、取速度搜索区间[a,b]内两点v₁,v₂，满足a＜v₁＜v₂＜b，v₂＝a+τ(b-a)；v₁＝b-τ(b-a)，τ≈0.618，称v₁为“左点”，v₂为“右点”，设用某速度v对2次项系数进行补偿后的一维距离像的分布熵为H(v)；

S303、当H(v₁)＜H(v₂)时，则极值点v*∈[a,v₂]，使b＝v₂得到新的速度搜索区间[a,b]；当H(v₁)＞H(v₂)，则v*∈[v₁,b]，使a＝v₁得到新的速度搜索区间[a,b]；H(v)为速度v对2次项系数进行补偿后的一维距离像的分布熵；

S304、判断步骤S303中新的速度搜索区间[a,b]是否小于预定的误差标准ε，当新的速度搜索区间[a,b]不大于预定的误差标准ε时，在新的速度搜索区间[a,b]中任取一点作为最优估计值；当新的速度搜索区间[a,b]大于预定的误差标准ε时，返回步骤S302；

S305、通过搜索出的f₁的最优值和f₂的最优值得到信号的线性调频斜率。

为了提高算法的搜索效率，需要确定合适的“左点”v₁和“右点”v₂。为此，每次将“左点”v₁和“右点”v₂关于当前搜索区间的中点对称。考虑“右点”v₂满足条件：

v₂＝a+τ(b-a)；

上式中，τ为待求变量，则“左点”v₁为

v₁＝b-τ(b-a)；在搜索时为了提高搜索效率，希望下次搜索的“左点”刚好是本次搜索的“右点”，这样就可以减少一次熵函数的计算，于是要求：a+τ(b-a)＝b-τ(b-a)，可得τ＝0.618。

传统方法在计算Ω时，一般采用以下方法，设某一纵向距离单元的观测信号可记为：

其中：ω_i＝4πΩx_i/λ，K＝4πy₀Ω²/λ，N为该距离单元的散射点个数，σ_i为各个散射点的散射强度。为估计各个分量的参数，构造一束基函数如下：

h_i(t)＝exp[j(f_i1t+f_i2t²)]；

那么，可以将s(t)写成这一束基函数的和表示式如下：

将信号s(t)投影到基函数，搜索出最强的线性调频信号(f₁,f₂)：

s_i(t)可以表示如下：

s₁(t)＝s(t)

s_p(t)＝s_p-1(t)-B_ph_p(t)；

找出第一个以后，剔除掉h₁(t)以后再搜索第二个，循环执行以上步骤就可以估算出多个调频参数。搜索过程中，f_i1的求解可以在进行FFT变换以后，搜索其最大值；剩下f_i2的求解就是一个一维搜索过程，比较容易实现，在这里就不过多描述了。从(7)可以看出，同一纵向距离单元内的各个分量的K值相同，我们可以采取求出多个估计值然后再取平均的方法：

同时也可以看出，不同的纵向距离单元具有不同的K值，且K与纵向距离y₀成线性关系，即K＝γy₀，其中γ＝4πΩ²/λ。实际应用中，由于单路计算存在的误差较大，通常需计算多个不同纵向距离单元的K值，然后采用线性最小均方误差准则求出最优的进而得到则可得到最终估计值

采用本方法，利用黄金分割搜索算法求空间目标径向运动速度时，除了第一次需要计算“左点”和“右点”两个点对应的熵函数以外，以后的搜索区间上每次只需计算一个点，计算效率非常高。

设黄金分割搜索算法初始搜索区间长度为L，迭代停止的条件为ε，则该算法需迭代的次数为：

上式表明当搜索区间一定时，可以确定算法迭代次数。设ε为10，则搜索f₁时需要迭代的次数为15.78≈16次。由于每次都只需计算一次熵函数，计算效率还是相当高，这对于一些实时性要求比较高的场合是很重要的。搜索完f₁以后，基于同样的做法完成对f₂的搜索。搜索得到真实值以后，就得到了信号的线性调频斜率，也就可以通过f_d≈2Ωx₀/λ+(2y₀Ω²/λ)t得到转角，也就完成了对目标的横向尺寸标定。

实施例2

本实施了与实施例1的区别在于，所述步骤S1中通过目标上某散射点与雷达的距离和回波相位，确定目标回波信号的多普勒频率其中：

在远场条件下，则目标上某散射点与雷达的距离为：

r(t)＝r₀-x₀sinΩt-y₀cosΩt；

则回波相位为：

φ(t)＝-2π[2r(t)]/λ。

所述步骤S304中，在新的速度搜索区间[a,b]中取中点作为最优估计值。此时误差不超过ε/2。

实施例3

如图6所示，我们利用一组数据验证了本发明方法的有效性。图6是对国际空间站进行ISAR成像和尺寸标定的结果。据网上公布的国际空间站结构参数：主休长度约50米，太阳能帆板约为50米。从估计结果来看与实际尺寸基本吻合。

实施例4

如图7-9所示，图7是美国某卫星的ISAR成像和尺寸标定结果，图8是该目标的光学成像图和推断示意图。据网上公布的美国某侦察卫星结构参数：

外形：卫星主体呈八棱柱体；长：8米；直径：4米

天线：合成孔径雷达天线呈为抛物面，长14.4米

由雷达图像估计，卫星主体10米左右，雷达天线直径约15米,16个支架支撑合成孔径雷达天线。可以看出估计尺寸与实际尺寸比较吻合。

综合以上几个目标的成像和尺寸估计结果，可以看出我们的横向尺寸标定方法可以很好的估计目标的横向尺寸，满足实用要求。

以上所述，仅为本发明的优选实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本领域的技术人员在本发明所揭露的技术范围内，可不经过创造性劳动想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书所限定的保护范围为准。

Claims (3)

1.基于黄金分割思想的ISAR像尺寸标定方法，包括以下步骤：

S1、确定目标回波信号的多普勒频率其中，Ω为目标相对于雷达的转动角速度，λ为雷达载波波长；

S2、由于实际成像时转角较小，则有：

f_d≈2Ωx₀/λ+(2y₀Ω²/λ)t；

S3、搜索出最强的线性调频信号(f₁,f₂)的斜率；

S4、通过将步骤S3搜索的最强的线性调频信号(f₁,f₂)的斜率及步骤S2中f_d≈2Ωx₀/λ+(2y₀Ω²/λ)t求得Ω；

其特征在于：

所述步骤S3中搜索出最强的线性调频信号(f₁,f₂)的方法为将二维搜索简化为两个独立的一维搜索，搜索完f₁并剔除其影响后，基于同样的做法完成对f₂的搜索，包括以下步骤：

S301、确定空间目标径向运动速度搜索区间[a,b]；

S302、取速度搜索区间[a,b]内两点v₁,v₂，满足a＜v₁＜v₂＜b，v₂＝a+τ(b-a)；v₁＝b-τ(b-a)，τ≈0.618，称v₁为“左点”，v₂为“右点”，设用某速度v对2次项系数进行补偿后的一维距离像的分布熵为H(v)；

S303、当H(v₁)＜H(v₂)时，则极值点v*∈[a,v₂]，使b＝v₂得到新的速度搜索区间[a,b]；当H(v₁)＞H(v₂)，则v*∈[v₁,b]，使a＝v₁得到新的速度搜索区间[a,b]；H(v)为速度v对2次项系数进行补偿后的一维距离像的分布熵；

S304、判断步骤S303中新的速度搜索区间[a,b]是否小于预定的误差标准ε，当新的速度搜索区间[a,b]不大于预定的误差标准ε时，在新的速度搜索区间[a,b]中任取一点作为最优估计值；当新的速度搜索区间[a,b]大于预定的误差标准ε时，返回步骤S302；

S305、通过搜索出的f₁的最优值和f₂的最优值得到信号的线性调频斜率。

2.根据权利要求1所述的基于黄金分割思想的ISAR像尺寸标定方法，其特征在于：所述步骤S1中通过目标上某散射点与雷达的距离和回波相位，确定目标回波信号的多普勒频率其中：

在远场条件下，则目标上某散射点与雷达的距离为：

r(t)＝r₀-x₀sinΩt-y₀cosΩt；

则回波相位为：

φ(t)＝-2π[2r(t)]/λ。

3.根据权利要求1所述的基于黄金分割思想的ISAR像尺寸标定方法，其特征在于：所述步骤S304中，在新的速度搜索区间[a,b]中取中点作为最优估计值。