CN111157992B - 一种基于迭代相位自聚焦的机动目标isar成像方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于迭代相位自聚焦的机动目标ISAR成像方法，包括：步骤1、接收机动目标的回波脉冲，进行脉冲压缩、包络对齐，得到机动目标包络对齐后的一维距离像序列；步骤2、利用最小熵自聚焦法，估计一维距离像序列的相位补偿量；步骤3、利用自适应修正傅里叶变换完成方位向压缩，记录此时对应的相对调频率；步骤4、将步骤3的相对调频率与预设阈值进行比较，若大于预设阈值，则返回步骤2进行迭代；若小于预设阈值，则输出最优的ISAR像。本发明使用最小熵自聚焦算法和自适应修正傅里叶变换交替迭代估计机动目标平动相位误差和匀加速转动带来的二次相位项，其有效消除机动目标平动带来的相位误差，补偿精度高，成像效果好。

Description

一种基于迭代相位自聚焦的机动目标ISAR成像方法
技术领域
本发明涉及机动目标ISAR成像技术领域，具体涉及一种基于迭代相位自聚焦的机动目标ISAR成像方法。
背景技术
机动目标ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar，逆合成孔径雷达)成像包括脉冲压缩、平动补偿和方位向压缩三个步骤；其中，平动补偿包括包络对齐和相位补偿。现有的很多机动目标ISAR成像方法均假设已成功实现平动补偿，然而平动补偿是机动目标ISAR成像的重点，平动补偿的效果将直接影响最终的ISAR成像质量。已有文献表明平稳运动目标的包络对齐方法对机动目标仍然有效，而相位补偿对于补偿精度要求较高，因此需要探索新的相位补偿算法。
近些年，国内外学者提出了一些机动目标ISAR成像的相位自聚焦算法；其中，S.-B.Peng等人提出一种参数化的机动目标运动补偿算法，该方法将目标平动带来的包络偏移和相位误差建立为两个高阶多项式，通过利用粒子群优化算法得到多项式系数的最优解，得到目标的平动补偿量。刘磊等提出一种基于粒子群优化的自适应平动补偿算法，该方法通过利用高阶多项式描述目标平动轨迹，并据此构造平动分量完成对包络对齐和相位补偿的联合补偿。以上两种方法都建立在目标回波相干的基础上，当雷达的测距误差和参考距离不准确时，无法准确恢复目标的平动过程，因此补偿效果将变得很差。
针对方位向压缩，王彬彬等人提出一种基于修正傅里叶变换的机动目标自适应ISAR成像方法，该方法通过对相对调频率的估计，实现对目标匀加速转动带来的二次相位项有效补偿；相对调频率的大小可以直接反映目标的机动程度，目标机动程度越大，相对调频率的值越大。当相对调频率为0时，对应的修正傅里叶变换退化为傅里叶变换；但是，上述方法并未考虑机动目标平动相位误差，当相位误差没有被精准补偿时会影响修正傅里叶变换对二次相位项的补偿效果。
发明内容
针对现有机动目标ISAR成像相位补偿方法精度不够及对于信号采集形式的限制等问题，本发明提供一种基于迭代相位自聚焦的机动目标ISAR成像方法。
本发明公开了一种基于迭代相位自聚焦的机动目标ISAR成像方法，包括：
步骤1、接收机动目标的回波脉冲，进行脉冲压缩、包络对齐，得到机动目标包络对齐后的一维距离像序列；
步骤2、利用最小熵自聚焦法，估计一维距离像序列的相位补偿量；
步骤3、利用自适应修正傅里叶变换完成方位向压缩，记此时对应的相对调频率；
步骤4、将步骤3的相对调频率与预设阈值进行比较，若大于预设阈值，则返回步骤2进行迭代；若小于预设阈值，则输出最优的ISAR像。
作为本发明的进一步改进，在步骤1中，利用修正的互相关法对脉冲压缩后得到一维距离像序列进行包络对齐。
作为本发明的进一步改进，在步骤1中，包络对齐的补偿精度为距离单元的四分之一至八分之一。
作为本发明的进一步改进，在步骤2中，相位补偿的补偿精度为距离单元的八分之一以内。
作为本发明的进一步改进，在步骤3中，所述自适应修正傅里叶变换为：
Figure GDA0003237322980000021
式中：
I为ISAR像；
P(Kαω)为修正傅里叶变换矩阵，Kαω为相对调频率；
θm,m＝0,1...M为相位补偿量，M为回波脉冲数；
G为包络对齐后的一维距离像序列。
作为本发明的进一步改进，在步骤4中，所述预设阈值为10-4。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明使用最小熵自聚焦算法和自适应修正傅里叶变换交替迭代估计机动目标平动相位误差和匀加速转动带来的二次相位项，最终将机动目标相位自聚焦转化为平稳运动目标相位自聚焦；其有效消除机动目标平动带来的相位误差，补偿精度高，通过交替迭代可以得到最优的ISAR像。
附图说明
图1为本发明一种实施例公开的雷达观测模型图；
图2为本发明一种实施例公开的基于迭代相位自聚焦的机动目标ISAR成像方法的流程图；
图3为利用本发明与现有成像方法处理后的机动目标ISAR成像结果对比图；其中，(a)为传统距离多普勒方法的成像结果，(b)为利用修正傅里叶变换的成像结果，(c)为利用本发明的成像结果。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种基于迭代相位自聚焦的机动目标ISAR成像方法，通过循环迭代解决机动目标平动带来的相位误差和目标非均匀转动带来的二次相位项耦合问题；其设计原理为：使用最小熵自聚焦算法和自适应修正傅里叶变换交替迭代估计机动目标平动相位误差和匀加速转动带来的二次相位项，最终将机动目标相位自聚焦转化为平稳运动目标相位自聚焦。
其中：
针对平稳运动目标，ISAR像和相位补偿量存在以下关系：
Figure GDA0003237322980000031
式中：
I为ISAR像；
P为傅里叶变换矩阵；
θm,m＝0,1...M为相位补偿量，M为回波脉冲数；
G为包络对齐后的一维距离像序列。
对于机动目标而言，ISAR像与相位补偿量和包络对齐后的一维距离像序列存在下式的关系：
Figure GDA0003237322980000041
式中：
I为ISAR像；
P(Kαω)为修正傅里叶变换矩阵，Kαω为相对调频率；
θm,m＝0,1...M为相位补偿量，M为回波脉冲数；
G为包络对齐后的一维距离像序列。
由上式可以看出，包络对齐以后，对机动目标成像需要考虑两方面的因素对成像产生的影响：目标平动相位误差、目标机动带来的二次相位项。针对目标二次相位项的补偿，自适应修正傅里叶变换可以精确补偿。但是，当相位误差没有被精准补偿时会影响二次相位项的补偿效果。
下面结合附图对本发明做进一步的详细描述：
如图1所示，OXY为笛卡尔坐标系统，O为机动目标的转动中心，雷达沿Y轴位于目标平面上；其中，P(xi,yi)为机动目标任意一点P的坐标，P′(x′i,y′i)为点P转动θ(tm)角度后的坐标，ω(tm)为转动的瞬时角速度，R0为机动目标与雷达之间的距离；本发明通过雷达获取上述参数，进行后续的机动目标ISAR成像方法。
如图2所示，本发明提供一种基于迭代相位自聚焦的机动目标ISAR成像方法，首先通过最小熵自聚焦算法估计平动引起的相位误差，其次利用修正傅里叶变换完成目标方位向压缩，然后判断此时相对调频率的值与阈值之间的关系，最后通过迭代得到最优的ISAR像。
具体包括：
步骤1、接收机动目标的回波脉冲，进行脉冲压缩、包络对齐，得到机动目标包络对齐后的一维距离像序列；其中：
利用中频直采方式接收目标回波，再沿距离向做匹配滤波得到回波的一维距离像序列。以上处理参见文献：保铮，邢孟道，王彤.雷达成像技术[M].北京：电子工业出版社.2005.。然后对上述结果利用修正的互相关法完成包络对齐，包络对齐属于粗补偿，其补偿精度要求为距离单元的四分之一到八分之一。具体方法可参见文献：Wang,J.F.；Liu,X.Z.Improved global range alignment for ISAR.IEEETrans.Aerosp.Electron.Syst.2007,43,1070–1075。
步骤2、利用最小熵自聚焦法，估计一维距离像序列的相位补偿量；其中：
相位补偿属于平动补偿的精补偿，其补偿精度要求达到八分之一距离单元以内。利用最小熵自聚焦算法完成对目标相位补偿量的初始估计，具体参见文献：邱晓晖,HengWang Cheng Alice,Yeo Siew Yam.ISAR成像快速最小熵相位补偿方法[J].电子与信息学报.2004,26(10):1656-1660。
步骤3、利用自适应修正傅里叶变换完成方位向压缩，记此时对应的相对调频率；其中：
对完成包络对齐和相位补偿的一维距离像序列沿方位向压缩即可得到目标的ISAR像。本发明利用自适应修正傅里叶变换完成方位向压缩，并记此时修正傅里叶变换对应的相对调频率的值为Kαω。修正傅里叶变换是在傅里叶变换的基础上推广得到的，它在完成方位向压缩的同时，包含了对目标匀加速转动带来的二次相位项的补偿。
步骤4、将步骤3的相对调频率与预设阈值进行比较，若大于预设阈值，则返回步骤2进行迭代；若小于预设阈值，则输出最优的ISAR像；其中：
当相对调频率的值小于预设阈值时，即认为步骤3所得ISAR像为最优ISAR像，退出迭代；如果相对调频率的值大于预设阈值，返回步骤2。相对调频率的大小可以用来反映目标的机动程度，目标机动程度越大，相对调频率的值越大。当相对调频率为0时，对应的修正傅里叶变换退化为傅里叶变换。本发明取阈值为10-4，该值为经验值，当相对调频率小于阈值时，即认为目标机动带来的二次相位项已被成功补偿，此时目标可看成均匀转动模型。最终，机动目标相位补偿转化为平稳运动目标相位补偿。
实验验证：
仿真实验的实验环境为：Intel(R)Core(TM)i5-6300 HQ CPU and 8GB RAM。仿真条件为：ISAR成像系统对机动飞行的飞机进行成像。飞机包含42个散射点，后向散射系数均为1。仿真雷达发射线性调频信号，其具体参数为：载波频率为10GHz，带宽为500MHz，脉冲宽度50μs，脉冲重复频率为200Hz。目标在雷达坐标下的位置为(3000,3000,7000)m,目标的飞行速度为v＝(225,300,0)m/s,加速度为a＝(84,112,0)m/s2。利用修正的互相关法和最小熵自聚焦算法分别完成包络对齐和相位补偿过程。
如图3所示，(a)为传统距离多普勒方法的成像结果，从中可以看出由于目标的匀加速运动，ISAR像严重散焦。(b)是利用修正傅里叶变换的成像结果，从中可以看出修正傅里叶变换可以有效消除目标匀加速运动带来的散焦问题。由于相位补偿不够准确，在椭圆中的散射点还是存在散焦现象。(c)是利用本发明的成像结果，对于(b)可以看出，散焦现象得到了很好的消除。
进一步利用图像熵评估ISAR成像质量：
图像熵通常用来评估ISAR成像质量，图像熵越小，成像质量越好。表1列出了上述三种成像方法的图像熵。从表中可以看出本发明所对应的图像熵最小，验证了本发明的有效性。
表1.不同成像方法的图像熵比较
方法 距离多普勒 修正傅里叶变换 本发明
图像熵 6.53 6.11 5.79
本发明的优点为：
本发明使用最小熵自聚焦算法和自适应修正傅里叶变换交替迭代估计机动目标平动相位误差和匀加速转动带来的二次相位项，最终将机动目标相位自聚焦转化为平稳运动目标相位自聚焦；其有效消除机动目标平动带来的相位误差，补偿精度高，通过交替迭代可以得到最优的ISAR像。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于迭代相位自聚焦的机动目标ISAR成像方法，其特征在于，包括：
步骤1、接收机动目标的回波脉冲，进行脉冲压缩、包络对齐，得到机动目标包络对齐后的一维距离像序列；
步骤2、利用最小熵自聚焦法，估计一维距离像序列的相位补偿量；
步骤3、利用自适应修正傅里叶变换完成方位向压缩，记录此时对应的相对调频率；其中，所述自适应修正傅里叶变换为：
Figure FDA0003237322970000011
式中：
I为ISAR像；
P(Kαω)为修正傅里叶变换矩阵，Kαω为相对调频率；
θm,m＝0,1...M为相位补偿量，M为回波脉冲数；
G为包络对齐后的一维距离像序列；
步骤4、将步骤3的相对调频率与预设阈值进行比较，若大于预设阈值，则返回步骤2进行迭代；若小于预设阈值，则输出最优的ISAR像。
2.如权利要求1所述的机动目标ISAR成像方法，其特征在于，在步骤1中，利用修正的互相关法对脉冲压缩后得到一维距离像序列进行包络对齐。
3.如权利要求1所述的机动目标ISAR成像方法，其特征在于，在步骤1中，包络对齐的补偿精度为距离单元的四分之一至八分之一。
4.如权利要求1所述的机动目标ISAR成像方法，其特征在于，在步骤2中，相位补偿的补偿精度为距离单元的八分之一以内。
5.如权利要求1所述的机动目标ISAR成像方法，其特征在于，在步骤4中，所述预设阈值为10-4。
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