CN111796277A - 一种基于无人机平台的穿墙雷达快速成像方法 - Google Patents

一种基于无人机平台的穿墙雷达快速成像方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于无人机平台的穿墙雷达快速成像方法。本发明采用的是收发分置模式，其发射器和接收器的坐标不同，进而导致信号模型不同，故本发明中发射天线到目标和的分层介质格林函数与目标到接收天线的分层介质格林函数是不同的；且采用的是无人机平台进行数据采集，其方位向采样位置不是直线均匀的，为此，本发明通过利用成像结果等价于回波生成过程的共轭线性过程，获得成像结果。

Description

一种基于无人机平台的穿墙雷达快速成像方法
技术领域
本发明涉及一种基于无人机平台的穿墙雷达快速成像方法，属于合成孔径雷 达技术领域。
背景技术
穿墙雷达成像是近些年快速发展起来的一种对墙后目标进行微波成像的技 术，它能够对墙体后的目标进行探测、成像、定位、跟踪与识别等，因此在城 市巷战、反恐安保、灾害及人质救援有着广泛的应用。
传统的穿墙成像是基于贴墙设备进行成像，这种近距离成像在实际应用中 是非常危险的，因此，需要开展基于无人平台的远距离穿墙成像研究。在基于 无人平台的穿墙成像中，无人平台往往都设定为沿平行于墙壁的直线轨迹运动。 但在真实的情况中，无人平台位置往往都是非直线的，这会给成像处理带来极 大的困扰，造成成像质量的下降。
现有的穿墙雷达成像主要有以下几种方案：一是后向投影(BP)算法，BP 算法适用于多种常用的信号、任意阵列构型模式，不受平台运动限制，被广泛 应用于穿墙成像中，但其成像速度慢。二是电磁逆散射方法，此方法利用born 近似原理，假设目标区域的散射场很小，从而把非线性场问题线性化，以此来 降低计算量。三是时间反转成像算法，此方法将回波信号在时间轴上倒序重新 排列，可在较短时间内实现墙后目标成像。上述两种方法都限制平台运动轨迹 为直线。四是压缩感知成像算法，此算法可大幅度降低数模转换器的采样带宽， 能实现超分辨穿墙成像，但此算法假定成像场景为稀疏场景。五是利用机器学 习进行图像处理，此算法可以获得精确的墙后人体动态成像结果，但此方法需 要大量的数据集支撑。
综上所述，目前没有一种适用于无人平台的快速并且有效的穿墙成像方法。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种基于无人机平台的穿墙雷达快速成像技术。能 够解决非直线航迹下的穿墙雷达信号处理中存在的问题，实现快速成像。
一种基于无人机平台的穿墙雷达成像方法，以x轴为方位向坐标，z轴为距 离向坐标的成像目标区域；在收发同置或收发分置模式下，采用无人机平台进 行数据采集，获得散射场回波信号；令散射场回波信号表达式中，发射天线到 目标的分层介质格林函数
Figure BDA0002394431830000021
和目标到接收天线的分层介质格林函数
Figure BDA0002394431830000022
不相等，且分别表示为：
Figure BDA0002394431830000023
Figure BDA0002394431830000024
其中，k＝ω/c为自由空间的波数，ω为发射信号的角频率，c为光速，r′＝(x′,z′)为目标的位置矢量，x′为目标区域的方位向坐标，z′为目标区域的距离向坐标，
Figure BDA0002394431830000025
与
Figure BDA0002394431830000026
分别为第n个接收天线R和第n个发射天线S的位置矢量， kx为接收波束域沿方位向的分量，k′x为发射波数域沿方位向的分量，k1z为接收波 束域沿距离向的分量，k′1z为发射波数域沿距离向的分量；
T(kx)为接收方向穿墙传输系数，
Figure BDA0002394431830000027
T(k′x)为发射方向穿墙传输系数，
Figure BDA0002394431830000028
其中，d为墙体厚度，且令：
Figure BDA0002394431830000031
Figure BDA0002394431830000032
Figure BDA0002394431830000033
其中，
Figure BDA0002394431830000034
为墙体的波数，ε1为墙体的相对介电常数；
之后，将快速成像表达为回波的共轭线性过程与回波的乘积，并将发射天 线到目标的分层介质格林函数和目标到接收天线的分层介质格林函数代入后求 解，获得成像结果。
一种基于无人机平台的穿墙雷达快速成像方法，步骤一、将接收到的散射 场回波信号Sn(ω)利用非均匀快速傅里叶变换，从频域转换到ω-k-k域，获得在 ω-k-k域下的信号
Figure BDA0002394431830000035
步骤二、用
Figure BDA0002394431830000036
对步骤一中获得的信号
Figure BDA0002394431830000037
进行电磁波 传播补偿，获得在ω-k-k域下的补偿结果；
步骤三、将步骤二中的结果代入
Figure BDA0002394431830000038
中，并利用非均匀快速傅里叶 变换获得成像结果；
其中，η0为自由空间的波阻抗，k＝ω/c为自由空间的波数，ω为发射信号的 角频率，c为光速，kx为接收波束域沿方位向的分量，k′x为发射波数域沿方位向 的分量，x′为目标区域的方位向坐标，z′为目标区域的距离向坐标，T(kx)为接 收方向穿墙传输系数，
Figure BDA0002394431830000039
T(k′x)为发射方向穿墙传输系数，
Figure BDA00023944318300000310
其中，d为墙体厚度，且令：
Figure BDA00023944318300000311
Figure BDA00023944318300000312
Figure BDA00023944318300000313
其中，
Figure BDA0002394431830000041
为墙体的波数，ε1为墙体的相对介电常数，
Figure BDA0002394431830000042
是对Sn(ω) 进行合成孔径成像的结果。
有益效果：
1、为了能够适应收发分置模式下穿墙雷达的成像，本发明将以往散射场回 波表达式中的射天线到目标的分层介质格林函数和目标到接收天线的分层介质 格林函数近似相等的解析方式进行改变，即本发明中，射天线到目标的分层介 质格林函数和目标到接收天线的分层介质格林函数是不相等的，并将接收天线 和发射天线的位置矢量代入，获得成像结果。本发明不仅能够在收发分置模式 下使用，且对于基础的收发同置模式也适用。
2、与现有技术不同的是，本发明采用的是无人机平台进行数据采集，由于 无人机在采集数据时，容易受到环境(如风)影响，所以相对于常规采集设备 来说，无人机其方位向采样位置的数据不是直线均匀的，故在常规解算时是不 能够通过FFT进行快速转化的。为此，本发明通过利用成像结果等价于回波的 共轭线性过程与回波的乘积，获得成像结果。
3、基于成像结果等价于回波的共轭线性过程与回波的乘积的表达式，本发 明为了能够快速解析，实现成像，将该表达式进行了进一步的解析分析，对获 得的成像结果表达式进行反向推导，通过对初始所获得的散射场回波进行处理， 并利用现有的快速处理方法，实现快速成像。
附图说明
图1信号模型示意图
图2算法流程图
图3仿真场景图
图4成像结果图
具体实施方式
下面结合附图并举两个实施例，对本发明进行详细描述。
本发明提供一种基于无人机平台的穿墙雷达快速成像方法，在现有穿墙雷 达快速成像的方法中，大多采用的普通平台，进行直线均匀采样，同时采用收 发同置模式，而本发明在收发同置的基础上推广到了收发分置模式，故需要利 用对散射场回波信号的解析处理，使其实现如图1所示的基于无人机平台双基 地的穿墙雷达信号快速成像，其具体实施方式为：
首先介绍穿墙雷达成像的回波信号模型。图1为基于无人机平台双基地的 穿墙雷达信号模型示意图。在一阶Born近似下，以x轴为方位向坐标，以z轴 为距离向坐标的成像目标区域中，接收天线在第n个位置处接收到脉冲压缩后 的散射场回波Sn(ω)为
Figure BDA0002394431830000051
其中，η0为自由空间的波阻抗，k＝ω/c为自由空间的波数，ω为发射信号的 角频率，c为光速，Dinv为成像区域，
Figure BDA0002394431830000052
分别为发射天线到目标 和目标到接收天线的分层介质格林函数，其中，r′＝(x′,z′)，为目标的位置矢量， 则dr′＝dx′dz′，
Figure BDA0002394431830000053
与
Figure BDA0002394431830000054
分别为第n个接收天线和第n个发射天线的 位置矢量，相对系数χ(r′)为
Figure BDA0002394431830000055
其中，εt(r′)为目标位置处的介电常数，Dt为目标区域。
在以往的穿墙雷达快速成像方法，由于对信号发射器和信号接收器的位置 进行限制，即采用收发同置模式，且采用普通的平台进行采集，所以其信号采 集结果都是直线均匀的，故通常在对散射场回波Sn(ω)进行处理时，会令发射天 线到目标的分层介质格林函数
Figure BDA0002394431830000061
与目标到接收天线的分层介质格林函数
Figure BDA0002394431830000062
相等，并通过FFT进行快速转化，获得成像结果。然而本发明采用的是 收发分置模式，其发射器和接收器的坐标不同，进而导致信号模型不同，故本 发明中
Figure BDA0002394431830000063
与
Figure BDA0002394431830000064
是不同的；且采用的是无人机平台进行数据采集，其 方位向采样位置不是直线均匀的，故不能采用FFT进行处理。为此，本发明， 令发射天线到目标和的分层介质格林函数
Figure BDA0002394431830000065
与目标到接收天线的分层介 质格林函数
Figure BDA0002394431830000066
表示为
Figure BDA0002394431830000067
其中，kx为接收波束域沿方位向的分量，k′x为发射波数域沿方位向的分量， k1z为接收波束域沿距离向的分量，k′1z为发射波数域沿距离向的分量，x′为目标区 域的方位向坐标，z′为目标区域的距离向坐标，T(kx)为接收方向穿墙传输系数， T(k′x)为发射方向穿墙传输系数，表示为
Figure BDA0002394431830000068
其中，d为墙体厚度且令
Figure BDA0002394431830000069
其中，
Figure BDA00023944318300000610
为墙体的波数，ε1为墙体的相对介电常数。
根据SAR成像定义，SAR成像过程等价于回波生成过程的共轭线性过程， 即
Figure BDA0002394431830000071
其中，
Figure BDA0002394431830000072
是对Sn(ω)进行合成孔径成像的结果。
则将公式(4)和公式(5)代入公式(3)后，将代入后的公式(3)再代 入公式(6)，即将公式(6)转化为：
Figure BDA0002394431830000073
之后，对公式(7)进行求解，便能够得到墙后目标的成像结果。
在获得公式(7)后，可以通过以下两种方案求解，获得成像结果
方案一：将发射天线到目标的分层介质格林函数和目标到接收天线的分层 介质格林函数代入公式(7)直接进行计算，获得成像结果。
方案二：为了能够实现快速求解，可以将公式(7)看为三个部分，第一部 分为
Figure RE-GDA0002474324850000074
第二部分为
Figure RE-GDA0002474324850000075
第三部分 为∫∫∫exp(j(kx+k′x)x′+j(k1z+k′1z)z′)dkxdk′xdk，将上述三部分相乘即可得到公式(7)。通过 对这三个部分的分析，根据公式(7)所得到的结论进行倒推，对初始所获得的 散射场回波进行处理，实现快速成像处理结果，具体为：
步骤一、将原始接收到的散射场回波Sn(ω)进行处理，将该频域信号转换到 ω-k-k域，获得在ω-k-k域下的信号
Figure BDA0002394431830000076
本步骤采用非均匀傅里叶变换 对第一部分内容快速实现。
Figure BDA0002394431830000077
步骤二、用
Figure BDA0002394431830000078
对步骤一中获得的ω-k-k域上的回波信号进 行电磁波传播系数补偿，获得在ω-k-k域下的补偿结果为
Figure BDA0002394431830000081
Figure BDA0002394431830000082
步骤三、将补偿结果变换到空间域，即将公式(9)代入公式(10)中，利 用非均匀傅里叶变换，即可快速实现墙后目标的成像结果。
Figure BDA0002394431830000083
算法流程图如图2所示。
实施例1
利用所提技术对穿墙仿真数据进行处理，以进一步证明所提技术的可行性 与有效性。穿墙仿真参数如表1所示。
表1穿墙实验参数
Figure BDA0002394431830000084
穿墙仿真场景图如图3所示，发射接收天线沿曲线轨迹运动，墙体前表面 距曲线轨迹中心169.75m，天线沿方位向的坐标为-38～38m，成像结果如图4所 示，对图4中的点目标评估结果如表2所示。
表2点目标评估结果
Figure BDA0002394431830000091
由上表可知，此算法可以快速并且有效的实现无人平台下的穿墙雷达成像。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保 护范围。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 (2)

1.一种基于无人机平台的穿墙雷达成像方法，以x轴为方位向坐标，z轴为距离向坐标的成像目标区域；其特征在于，在收发同置或收发分置模式下，采用无人机平台进行数据采集，获得散射场回波信号；令散射场回波信号表达式中，发射天线到目标的分层介质格林函数
Figure FDA0002394431820000011
和目标到接收天线的分层介质格林函数
Figure FDA0002394431820000012
不相等，且分别表示为：
Figure FDA0002394431820000013
Figure FDA0002394431820000014
其中，k＝ω/c为自由空间的波数，ω为发射信号的角频率，c为光速，r′＝(x′,z′)为目标的位置矢量，x′为目标区域的方位向坐标，z′为目标区域的距离向坐标，
Figure FDA0002394431820000015
与
Figure FDA0002394431820000016
分别为第n个接收天线R和第n个发射天线S的位置矢量，kx为接收波束域沿方位向的分量，k′x为发射波数域沿方位向的分量，k1z为接收波束域沿距离向的分量，k′1z为发射波数域沿距离向的分量；
T(kx)为接收方向穿墙传输系数，
Figure FDA0002394431820000017
T(k′x)为发射方向穿墙传输系数，
Figure FDA0002394431820000018
其中，d为墙体厚度，且令：
Figure FDA0002394431820000019
Figure FDA00023944318200000110
Figure FDA00023944318200000111
其中，
Figure FDA00023944318200000112
为墙体的波数，ε1为墙体的相对介电常数；
之后，将快速成像表达为回波生成过程的共轭线性过程，并将发射天线到目标的分层介质格林函数和目标到接收天线的分层介质格林函数代入后求解，获得成像结果。
2.一种基于无人机平台的穿墙雷达快速成像方法，其特征在于，
步骤一、将接收到的散射场回波信号Sn(ω)利用非均匀快速傅里叶变换法，从频域转换到ω-k-k域，获得在ω-k-k域下的信号
Figure FDA0002394431820000021
步骤二、用
Figure FDA0002394431820000022
对步骤一中获得的信号
Figure FDA0002394431820000023
进行电磁波传播补偿，获得在ω-k-k域下的补偿结果；
步骤三、将步骤二中的结果代入
Figure FDA0002394431820000024
中，并利用非均匀快速傅里叶变换获得成像结果；
其中，η0为自由空间的波阻抗，k＝ω/c为自由空间的波数，ω为发射信号的角频率，c为光速，kx为接收波束域沿方位向的分量，k′x为发射波数域沿方位向的分量，x′为目标区域的方位向坐标，z′为目标区域的距离向坐标，T(kx)为接收方向穿墙传输系数，
Figure FDA0002394431820000025
T(k′x)为发射方向穿墙传输系数，
Figure FDA0002394431820000026
其中，d为墙体厚度，且令：
Figure FDA0002394431820000027
Figure FDA0002394431820000028
Figure FDA0002394431820000029
其中，
Figure FDA00023944318200000210
为墙体的波数，ε1为墙体的相对介电常数，
Figure FDA00023944318200000211
是对Sn(ω)进行合成孔径成像的结果。
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