CN112327301B - 基于子孔径grft的低信噪比下参数化平动补偿快速方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于子孔径GRFT的低信噪比下参数化平动补偿快速方法。本发明方法将总时间划分为多个子孔径，通过在子孔径内实现基于快速傅里叶变换(FFT)的动目标检测(MTD)方法、在子孔径间实现GRFT的方法快速地估计目标平动参数。此外，在进行GRFT时，通过结合PSO，进一步加速低信噪比下的平动参数估计过程。本发明能够在低信噪比下快速地实现平动参数估计与平动补偿，获得二维ISAR图像。本发明在运算效率与图像质量之间取得了更好的平衡。
Description
技术领域
本发明涉及逆合成孔径雷达成像技术领域，具体涉及一种基于子孔径GRFT的低信噪比下参数化平动补偿快速方法。
背景技术
逆合成孔径雷达(ISAR)可以对非合作目标提供全天时、全天候的成像，获得目标丰富的特征信息，在许多领域有着广泛应用。目标与雷达之间的相对运动可以分为平动和转动，其中相对转动提供合成孔径，通过相参处理可以获得二维距离-多普勒图像；而平动则会导致回波信号包络的偏移和相位的冗余调制，使得成像结果严重散焦。因此，平动补偿是ISAR成像中至关重要的一步。
非参数化平动补偿分为包络对齐和自聚焦两步。包络对齐利用回波之间的相关性，通过迭代逐次计算互相关函数最大时对应的包络偏移量，并利用其进行包络校正。当包络完全对齐后，自聚焦进行后续的相位校正。自聚焦包括基于图像中强散射点相位信息的相位梯度自聚焦(PGA)方法，也包括基于图像质量的最小熵(MEA)和最大对比度(MCA)方法。但是，上述的非参数化平动补偿方法多依赖于强散射点，当单脉冲压缩后的信噪比(SNR)低于10dB时，受到噪声的影响，包络对齐方法的性能下降，影响后续自聚焦的效果，此时非参数化方法失效，需要考虑参数化方法。
对于参数化补偿方法，平动参数估计的精确性决定了方法的性能。目前，参数化平动补偿方法大致分为两类：第一类将包络和相位分别拟合为多项式并估计参数，这种方法运算量大，且当单脉冲压缩的信噪比低于10dB时，参数估计精度严重下降。第二类将包络与相位拟合为同一多项式，其中，PSO-IQEM方法与启发式搜索的粒子群优化方法(PSO)结合，将图像质量评价指标(通常采用图像的熵值、对比度和最大峰值)作为参数估计的目标函数，实现了在极低信噪比下(多脉冲相参积累后的信噪比仅为16dB)较好的参数估计性能，但每次迭代的运算量巨大。此外，基于目标检测思路和广义瑞登傅里叶变换(GRFT)方法的参数化成像方法GRFT-ISAR，由于需要遍历参数空间中所有可能的平动参数，运算量也是巨大的。因此，目前参数化平动补偿方法仍存在运算量较大的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于子孔径GRFT的低信噪比下参数化平动补偿快速方法，能够在低信噪比下快速地实现平动参数估计与平动补偿，获得二维ISAR图像。
本发明的基于子孔径GRFT的低信噪比下参数化平动补偿快速方法，包括如下步骤：
步骤1，将目标的平动模型化为N阶多项式形式；进行子孔径划分，其中，雷达回波在子孔径内不存在跨距离单元、跨多普勒单元现象；
步骤2，对每个子孔径进行基于快速傅里叶变换的动目标检测；
步骤3，计算子孔径间的GRFT结果，并结合PSO加速参数搜索进程，获得目标平动模型的参数的估计矢量；
步骤4，利用步骤3获得的参数的估计矢量进行平动补偿，获得低信噪比下的二维ISAR图像
较优的，所述步骤1中，子孔径划分时，子孔径的积累时间Td满足：
其中，fs是采样频率，c为光速，a1为速度，a2为加速度，ΔARU为距离单元，ΔADU为多普勒单元。
较优的，所述步骤3中，计算子孔径间的GRFT时，相位补偿函数Hη(k)为：
其中，k为子孔径序号，η＝(a0,a1,…,aN)为平动模型的N阶平动参数向量，a0表示距离，a1,…,aN分别表示a0的1～N阶导数；λ为波长，Tp为脉冲宽度，Nd为子孔径内的脉冲数。
较优的，所述步骤4中，平动补偿时，补偿函数为：
其中，fr为快时间频率轴，t是慢时间，为步骤3获得的目标平动模型的参数的估计矢量，c为光速，fc为载频频率，fr为快时间频率轴，/>为目标的平动模型。
有益效果：
本发明方法将总时间划分为多个子孔径，通过在子孔径内实现基于快速傅里叶变换(FFT)的动目标检测(MTD)方法、在子孔径间实现GRFT的方法快速地估计目标平动参数。此外，在进行GRFT时，通过结合PSO，进一步加速低信噪比下的平动参数估计过程。本发明能够在低信噪比下快速地实现平动参数估计与平动补偿，获得二维ISAR图像。本发明在运算效率与图像质量之间取得了更好的平衡。
附图说明
图1为SAGRFT流程示意图，图例中SAGRFT代表子孔径GRFT；其中(a)为脉压后的回波信号，(b)为SAGRFT操作。
图2为本发明的基于PSO的SAGRFT方法流程图。
图3为试验场景示意图。
图4为不同信噪比下本发明与其他方法的成像结果比较。
图5为本发明方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
本发明针对低信噪比下平动补偿运算量大和参数估计难的问题，提供了一种基于子孔径GRFT的低信噪比下参数化平动补偿快速方法。
ISAR成像通过发射大带宽信号获得距离向高分辨率，通过雷达与目标之间的相对转动获得方位向高分辨率。假设存在由M个散射点组成的非合作目标，那么对于第p个散射点，其与雷达的时变斜距历程Rp(t)为，
Rp(t)≈RT(t)+xpωt+yp, (1)
其中，t是慢时间，RT(t)代表目标等效转动中心的平动，(xp,yp)为第p个散射点的坐标，ω为转动角速度。若雷达发射线性调频信号，则接收到回波的脉冲压缩结果srm(τ,t)为，
其中，τ为快时间，σp为第p个散射点的后向散射系数，M为散射点的个数，Tp为脉冲宽度，kr为调频率，c为光速，λ为波长，λ＝c/fc，fc为载频频率，n(τ,t)为复高斯白噪声。
本发明的实施步骤如下：
步骤一、确定目标平动模型、参数搜索空间范围，设计子孔径长度。
目标的平动可以模型化为N阶多项式形式，
其中，T为总积累时间，η＝(a0,a1,…,aN)为N阶平动参数向量，a0表示距离，a1表示速度，a2表示加速度，以此类推，P为N+1维参数搜索空间，
P＝[a0,min,a0,max]×[a1,min,a1,max]×…×[aN,min,aN,max]. (4)
为了在子孔径内实现有效的MTD操作，应保证回波在子孔径内不存在跨距离单元、跨多普勒单元现象，因此，子孔径的积累时间Td应满足，
其中，fs是采样频率，ΔARU为距离单元，ΔADU为多普勒单元。
步骤二、计算每个子孔径上的MTD结果。
划分子孔径后，直接对每个子孔径实现基于FFT的MTD，
其中，fd为多普勒频率，k为子孔径序号。
步骤三、计算子孔径间的GRFT结果，结合PSO加速参数搜索进程。
图1给出了子孔径GRFT的流程示意图，在MTD操作后，子孔径间仍然存在跨距离单元、跨速度单元现象，需利用GRFT进一步积累回波能量，
其中，Nc为子孔径个数，Hη(k)为相位补偿函数，
Nd为子孔径内的脉冲数。对整个参数空间P进行搜索，可以获得目标平动参数的估计矢量
此外，由于遍历搜索的运算量随参数空间增大呈指数增长趋势，为了减少运算量、加速参数搜索进程，将子孔径GRFT与基于启发搜索的PSO方法结合，其具体流程如图2所示。
步骤四、利用估计的参数补偿平动，获得低信噪比下的二维ISAR图像。
利用估计出的平动参数矢量补偿平动，
其中，fr为快时间频率轴，Srm(fr,t)为脉压信号的的快时间频谱，为补偿平动后的快时间频谱。/>为基于SAGRFT参数估计结果的补偿函数，
平动补偿后，ISAR图像可以通过对做二维傅里叶变换获得。
已有的参数化平动补偿方法，如基于GRFT与目标检测思路的GRFT-ISAR方法，需要对参数空间内的所有可能参数进行遍历搜索，运算量是巨大的；又如基于图像质量的PSO-IQEM方法，虽然结合了启发式搜索，但需要在每次迭代中实现平动补偿与ISAR成像的全过程，并对获得的ISAR图像进行质量评估，这个过程的计算量也是巨大的。而本发明提出的PSO-SAGRFT方法结合了启发式搜索，在每次迭代中仅需要沿着一个指定的轨迹(如图1(b)所示)在子孔径间对回波进行相参积累，可以大大减少运算量。
实施例1
为了进一步验证本发明的可行性与有效性，对该发明进行了低信噪比下的ISAR成像试验，试验参数如表1所示，试验场景如图3所示。
表1试验参数表
| 参数 | 参数值 |
| 载频 | KaBand |
| 带宽 | 10GHz |
| 采样频率 | 10GHz |
| 脉冲宽度 | 10us |
| 脉冲重复频率 | 8kHz |
| 子孔径脉冲数 | 20 |
| 子孔径个数 | 400 |
| 快时间采样点数 | 500 |
| 总时间 | 1s |
| 目标运动参数 | (3.45m/s,3.26m/s2,2.08m/s3) |
| 目标转动角速度 | 5°/s |
由于数字信号处理器完成一次实数乘法与实数加法的时间均为一个指令周期，可以计算出试验中不同方法的运算量如表2所示。表2为本发明与其他方法的运算量比较，表中PSO-SAGRFT为本发明方法，PSO-IQEM为基于图像熵的平动补偿方法，GRFT-ISAR为基于目标检测与GRFT的ISAR成像方法。从表2可以看出，相比于其他方法，本发明方法可以大大减少运算量。
表2本发明与其他方法的运算量比较
| 方法 | 计算量(指令周期) |
| GRFT-ISAR | ≈6.39×1016 |
| PSO-IQEM | ≈7.72×1013 |
| SAGRFT | ≈3.19×1015 |
| PSO-SAGRFT | ≈6.44×1010 |
在脉冲压缩的结果上加入不同信噪比的高斯白噪声，可以获得不同方法在不同信噪比下的ISAR成像结果与图像质量比较，如图4和表3所示。图4依次给出了在信噪比为0dB、-10dB、-20dB下的ISAR成像结果，其中，(a)、(d)、(g)采用PSO-IQEM的成像结果，(b)、(e)、(h)为采用SAGRFT的成像结果，(c)、(f)、(i)为本发明提出的PSO-SAGRFT成像结果。由试验结果可知，本发明可以快速地实现低信噪比下目标的参数化平动补偿与ISAR成像，在运算效率与性能之间取得了更好的平衡。
表3不同信噪比下本发明与其他方法的成像质量比较
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 (4)
1.一种基于子孔径GRFT的低信噪比下参数化平动补偿快速方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，将目标的平动模型化为N阶多项式形式；进行子孔径划分，其中，雷达回波在子孔径内不存在跨距离单元、跨多普勒单元现象；
步骤2，对每个子孔径进行基于快速傅里叶变换的动目标检测；
步骤3，计算子孔径间的GRFT结果，并结合PSO加速参数搜索进程，获得目标平动模型的参数的估计矢量；
步骤4，利用步骤3获得的参数的估计矢量进行平动补偿，获得低信噪比下的二维ISAR图像。
2.如权利要求1所述的基于子孔径GRFT的低信噪比下参数化平动补偿快速方法，其特征在于，所述步骤1中，子孔径划分时，子孔径的积累时间Td满足：
其中，fs是采样频率，c为光速，a1为速度，λ为波长，a2为加速度，ΔARU为距离单元，ΔADU为多普勒单元。
3.如权利要求1所述的基于子孔径GRFT的低信噪比下参数化平动补偿快速方法，其特征在于，所述步骤3中，计算子孔径间的GRFT时，相位补偿函数Hη(k)为：
其中，k为子孔径序号，η＝(a0,a1,…,aN)为平动模型的N阶平动参数向量，a0表示距离，a1,…,aN分别表示a0的1～N阶导数；λ为波长，Tp为脉冲宽度，Nd为子孔径内的脉冲数。
4.如权利要求1所述的基于子孔径GRFT的低信噪比下参数化平动补偿快速方法，其特征在于，所述步骤4中，平动补偿时，补偿函数为：
其中，fr为快时间频率轴，t是慢时间，为步骤3获得的目标平动模型的参数的估计矢量，c为光速，fc为载频频率，fr为快时间频率轴，/>为目标的平动模型。
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