CN112505647A - 一种基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法，该方法包括采集子孔径内目标的回波数据；对回波数据进行频率变标处理，去除目标的距离弯曲空变性；通过对数据进行距离徙动校正与脉冲压缩处理，完成目标在距离向的聚焦；通过对数据进行方位匹配滤波处理与逆傅里叶变换，完成方位向处理操作；通过对数据进行目标检测，得到疑似动目标集合，进而进行子孔径图像间联合检测，完成动目标的粗测速；利用粗测速结果对数据进行补偿并进行迭代精聚焦与精测速，实现了星载SAR对动目标的精确测速结果。本发明能更精准实现星载SAR对地面动目标的成像与测速，可应用于军事、农业、测绘与救援等。

Description

一种基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法
技术领域
本发明涉及一种基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法，属于雷 达信号处理技术领域。
背景技术
合成孔径雷达(SAR)通常用于对静止场景进行成像，但根据军事侦察与战 场指挥的需要，获取场景中的运动目标同样具有重要的军事意义。地面动目标 的信息对SAR系统尤为重要。地面动目标的高质量图像有助于识别动目标，速 度参数有助于跟踪地面动目标。因此，合成孔径雷达动目标检测及成像已成为 SAR信号处理领域的一个重要发展方向。然而，在实际应用中，动目标检测只 是后续处理的基础，成像、定位和跟踪才是最终目的.对目标运动速度矢量的 精准估计才是实现这一目标的关键。
设目标在成像时间内作匀速运动，其速度可分解为距离向分量和方位向分 量。若动目标有距离向速度分量，则其方位向回波信号中会存在多普勒中心偏 移，因此在SAR图像中通过逐块检测图像块中的多普勒中心变化，就可检测到动 目标的存在，并可估计其距离向速度值。实际上这种技术已经被应用，但它仅 能估计距离向速度，对于方位向速度估计无能为力。
速度矢量估计主要包括径向速度估计和方位向速度估计。典型的径向速度 估计方法包括多普勒频移法、时频分析法和干涉相位法。典型的方位向速度估 计方法包括匹配滤波器组法、剪切平均聚焦法及其改进方法。然而，具有较高 径向速度的目标会引起多普勒模糊，并伴随严重的距离走动。此时，传统的径 向速度估计方法受到多普勒模糊的影响，导致估计错误。传统的方位向速度估 计方法也会受到距离走动的影响，从而产生较大的估计误差。
目前，速度估计的研究成果大多集中于高径向速度估计本身，对于该类目 标的方位向速度估计，通常先估计径向速度，再补偿目标自身运动所引起的距 离走动，最后使用传统方法估计方位向速度。然而，在无法估计径向速度的情 况下，目标自身运动所引起的距离走动将无法补偿，残余的距离走动会使方位 向速度的估计精度大大降低。
发明内容
本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种基于序贯子图 像序列的动目标方位速度估计方法。
本发明的技术解决方案是：
一种基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法，步骤如下：
(1)采集子孔径内目标的回波数据；
(2)对所述目标回波数据进行频率变标处理，得到目标在距离向徙动相同 的回波数据；
(3)对所述目标在距离向徙动相同的回波数据进行距离徙动校正与脉冲压 缩处理，得到距离-多普勒域回波数据；
(4)对所述距离-多普勒域回波数据进行方位匹配滤波处理，得到方位处 理完成后的回波数据；
(5)对所述方位处理完成后的回波数据进行方位傅里叶逆变换，得到两维 时域粗聚焦图像；
(6)对所述两维时域粗聚焦图像进行目标检测，得到疑似动目标集合；
(7)对所述疑似动目标集合进行子孔径图像间联合检测，得到各动目标的 成像序列；
(8)对所述各动目标的成像序列进行动目标粗测速，得到动目标粗测速完 成的数据；
(9)对所述动目标粗测速完成的数据进行迭代精聚焦与精测速，得到动目 标的精测速结果。
进一步的，所述步骤(1)采集子孔径内目标的回波数据，包括：
(1.1)构建星载SAR收发平台与所述目标之间的第一斜距方程；
(1.2)对星载SAR收发平台实时采集所述子孔径内目标的回波数据。
进一步的，所述第一斜距方程为：
Figure BDA0002702351180000031
其中，R表示星载SAR收发平台到动目标的斜距，RB为波束照射中心时刻 星载SAR收发平台到动目标位置斜距，Xn为波束照射中心时刻动目标的方位位置，tm为子孔径方位时间，tv为波束照射时间中心时刻，ta为子孔径中心时刻， Vr为动目标在距离向的速度分量，Va为动目标在方位向的速度分量，V为卫星 的运行速度，
Figure BDA0002702351180000032
为目标在距离 向的聚焦位置，
Figure BDA0002702351180000033
为动目标与星载SAR收发平台的相对速度，
Figure BDA0002702351180000034
进一步的，子孔径内目标的回波数据为：
Figure BDA0002702351180000035
其中，S代表回波数据，aa代表方位向包络，t'm＝tm+tc，c为光速，fc为信 号载频，fr为基带频率。
进一步的，所述步骤(2)对所述目标回波数据进行频率变标处理，得到距 离向徙动相同的回波数据，具体为：将采集子孔径内目标的回波数据在方位向 做傅里叶变换，得到距离时域-方位频域的回波数据；将距离时域-方位频域的 回波数据在方位向乘以频率变标函数，得到所述目标在距离向徙动相同的回波 数据。
进一步的，所述步骤(3)对所述目标在距离向徙动相同的回波数据进行距 离徙动校正与脉冲压缩处理，得到距离-多普勒域回波数据，具体为：
将目标在距离向徙动相同的回波数据在距离向乘以相位H1即可完成徙动 校正与脉冲压缩，H1其表达式为：
Figure BDA0002702351180000041
其中，τ代表信号的延时，Rs代表星载SAR收发平台到场景中心的斜距，fa为方位频率，fdc为动目标多普勒中心，fr为基带频率，γe为变标后的调频率， P为变标因子。
进一步的，步骤(4)对所述距离-多普勒域回波数据进行方位匹配滤波处 理，得到方位处理完成后的回波数据，具体为：
将距离-多普勒域回波数据在方位向乘以相位H2，完成方位匹配滤波，得 到方位处理完成后的回波数据，H2的表达式为：
Figure BDA0002702351180000042
其中，λ为信号波长。
进一步的，所述步骤(5)对所述方位处理完成后的回波数据进行方位傅里 叶逆变换，得到两维时域粗聚焦图像，具体为：
将方位处理完成后的回波数据变至两维时域，回波数据中的静目标完成精 聚焦，其聚焦位置为(RB,Xn)，而动目标在图像中实现粗聚焦，其中距离向聚焦 位置为R0，方位向聚焦位置为
Figure BDA0002702351180000043
进一步的，所述步骤(6)对所述两维时域粗聚焦图像进行目标检测，得到 疑似动目标集合，具体为：
根据CA-CFAR算法的滑窗处理对两维时域粗聚焦图像每一像素点进行遍历， 实现SAR图像目标检测。
进一步的，所述步骤(7)对所述检测出的动目标集合进行子孔径图像间联 合检测，得到各动目标的成像序列，具体为：
(7.1)提取各帧子图像中的疑似动目标集合，根据子图像间的联合匹配对 动目标进行进一步的检测，得到确认的动目标集合；
(7.2)根据同一编号的动目标进行匹配，得到同一动目标的子孔径序列。
进一步的，所述步骤(8)对所述各动目标的成像序列进行动目标粗测速， 得到动目标粗测速完成的数据，具体为：
(8.1)根据同一动目标的子孔径序列，动目标在相邻两幅子图像间的移动 量表示为：
Figure BDA0002702351180000051
其中，Δn为动目标在相邻两幅子图像间移动的像素点数，PRF为脉冲重复频率，Δfdc为两幅子图像间动目标的多普勒差，
Figure BDA0002702351180000052
为动目标粗估计结果；
(8.2)根据动目标在相邻两幅子图像间的移动量，并忽略估计过程中的微 小量值，得到估计的
Figure BDA0002702351180000053
为：
Figure BDA0002702351180000054
其中，
Figure BDA0002702351180000055
(8.3)利用各子孔径间的粗测速结果并求平均，得到动目标粗测速完成的 数据。
进一步的，所述步骤(9)对所述动目标粗测速完成的数据进行迭代精聚焦 与精测速，得到动目标的精测速结果，具体为：
(9.1)根据粗测速结果构造方位匹配滤波器H3，将动目标粗测速完成的 数据变至方位频域，并乘上方位匹配滤波器H3，变回两维时域，其中，H3为：
Figure BDA0002702351180000056
Figure BDA0002702351180000061
(9.2)对H3匹配后的数据进行方位粗测速，若动目标速度不为0，继续进 行方位匹配滤波处理，经过迭代直到动目标序贯图像序列中成像位置的移动量 仅为1个子孔径分辨单元，得到精聚焦的数据与精测速结果。
本发明与现有技术相比的有益效果是：
(1)本发明采用子孔径成像的方式，在距离向进行徙动校正与脉冲压缩， 在方位向进行匹配滤波，得到两维时域粗聚焦图像。利用CFAR检测器对目标进 行检测，得到疑似动目标集合。在子孔径图像间联合检测，并用迭代的方式对 动目标进行粗测速与方位补偿处理，实现成像结果中动目标的精聚焦与精测速。 相比于现有技术所采用的方法，本发明实施例提供的测速结果更精确，且不受 动目标径向速度影响，可以提高动目标成像与测速的精准度。
(2)本发明提出一种基于序贯图像的运动目标方位速度估计方法，适用于 单通道SAR系统与多角度SAR系统；传统的方位速度方法在无法估计径向速度 的情况下，目标自身运动所引起的距离走动将无法补偿，残余的距离走动会使 方位向速度的估计精度大大降低，本发明方法可在不估计径向速度的情况下进 行方法向速度精确估计；方位速度精确估计后，可实现运动目标精确聚焦成像。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种基于序贯子图像序列的动目标方位速度估 计方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的动目标在子图像序列中的位置偏移示意图；
图3a～3e是本发明实施例提供的基于序贯子图像序列的动目标方位速度估 计方法的5个动目标成像仿真结果二维剖面图；其中(3a)为动目标1的成像结 果剖面图，(3b)为动目标2的成像结果剖面图，(3c)为动目标3的成像结果剖 面图，(3d)为动目标4的成像结果剖面图，(3e)为动目标5的成像结果剖面图。。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述，但本发明的实施方式 不限于此。
如图1所示，本发明提出一种基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计 方法，包括如下步骤：
步骤1、采集子孔径内目标的回波数据。
具体而言，该回波数据为线性频率调制(linear frequency modulation， LFM)信号。建立回波数据模型具体包括步骤1.1、步骤1.2：
步骤1.1、构建与距离向时间相关的时变频率信息以及与方位时间相关的 斜距；该斜距表示的是星载SAR收发平台与所述动目标之间的瞬时斜距：
Figure BDA0002702351180000071
其中，R表示星载SAR收发平台到动目标的斜距，RB为波束照射中心时刻 星载SAR收发平台到动目标位置斜距，Xn为波束照射中心时刻动目标的方位位 置，tm为子孔径方位时间，tv为波束照射时间中心时刻，ta为子孔径中心时刻， Vr为动目标在距离向的速度分量，Va为动目标在方位向的速度分量，V为卫星 的运行速度，
Figure BDA0002702351180000072
为目标在距离 向的聚焦位置，
Figure BDA0002702351180000073
为动目标与星载SAR收发平台的相对速度，
Figure BDA0002702351180000074
步骤1.2、构建孔径内目标的回波数据模型，包括星载SAR收发平台与所 述动目标之间的瞬时斜距以及距离频率：
Figure BDA0002702351180000075
其中，S代表回波数据，aa代表方位向包络，t'm＝tm+tc，c为光速，fc为信 号载频，fr为基带频率。
步骤2、对所述目标回波数据进行频率变标处理，得到目标在距离向徙动 相同的回波数据。
该步骤中，具体实现是将距离星载SAR平台航迹不同的目标的距离徙动校 正成相同的徙动，频率变标的过程与CS(Chirp Scaling)算法一致；具体而言， 将采集子孔径内目标的回波数据在方位向做傅里叶变换，得到距离时域-方位频 域的回波数据；将距离时域-方位频域的回波数据在方位向乘以频率变标函数， 以便实现不同目标的距离徙动变成一致的。
本发明中，频率变标函数具体为：
Figure BDA0002702351180000081
其中，fa为方位频率，γe为变标后的调频率，tr为距离快时间。
步骤3、对所述目标在距离向徙动相同的回波数据进行距离徙动校正与脉 冲压缩处理，得到距离-多普勒域回波数据。
具体而言，步骤3通过在距离向进行傅里叶变换，得到两维频域的回波数据， 并对两维频域的回波数据做脉冲压缩与徙动校正，再将数据变至距离时域得到 距离-多普勒域回波数据；具体而言，将两维频域的回波数据乘上一项相关函数 H1即可完成徙动校正与脉冲压缩。其中，H1表达式为：
Figure BDA0002702351180000082
其中，τ代表信号的延时，Rs代表星载SAR收发平台到场景中心的斜距，fdc为 动目标多普勒中心，P为变标因子。
步骤4、对所述距离-多普勒域回波数据进行方位匹配滤波处理，得到方位 处理完成后的回波数据。
具体而言，距离-多普勒域回波数据在方位向还存在待补偿的方位向相位， 应将距离-多普勒域回波数据在方位向乘上一项相位H2，完成方位匹配滤波， 得到方位处理完成后的回波数据。其中相位H2的表达式为：
Figure BDA0002702351180000091
其中，λ为信号波长。
步骤5、对所述方位处理完成后的回波数据进行方位傅里叶逆变换，得到两 维时域粗聚焦图像。
具体而言，将方位处理完成后的回波数据变至两维时域，回波数据中的静 目标完成精聚焦，其聚焦位置为(RB,Xn)，与预期成像位置一致；动目标的，距 离向聚焦位置为R0，而动目标的相位在方位向还存在由于多普勒中心和补偿速 度不匹配所共同引入的方位频域一次项，使动目标在不同子孔径之间有偏移， 因此方位向聚焦位置为
Figure BDA0002702351180000092
步骤6、对所述两维时域粗聚焦图像进行目标检测，得到疑似动目标集合。
具体而言，根据CA-CFAR算法的滑窗处理对图像每一像素点进行遍历，实 现SAR图像目标检测。
步骤7、对所述检测出的动目标集合进行子孔径图像间联合检测，得到各动 目标的成像序列。对动目标集合的联合检测具体包括步骤7.1、步骤7.2。
步骤7.1、提取各帧子图像中的疑似动目标集合，根据子图像间的联合匹 配对动目标进行进一步的检测，得到确认的动目标集合。
具体而言，根据动目标自身的运动特性，通过估计动目标在子图像序列中 的位置偏移量，对搜索到的疑似动目标进行确认。将各子图像中的目标进行编 号，将某序号的目标在子图像序列的方位坐标进行差分，在方位坐标差分均近 似相等且不为0的条件下，确定此序号代表的目标为动目标。
步骤7.2、根据同一编号的动目标进行匹配，得到同一动目标的子孔径序 列。
具体而言，被标记为相同序号的方位聚焦位置的序列记为某一动目标的成 像序列。
步骤8、对所述各动目标的成像序列进行动目标粗测速，得到动目标粗测速 完成的数据。
具体而言，该步骤包括测量各相邻子图像中的动目标成像位置的移动量， 利用所述移动量计算动目标在相邻子孔径间的速度，进而对各子孔径间的速度 求平均得到动目标粗测速完成的数据。为此，本实施例步骤8具体包括步骤8.1、 步骤8.2，步骤8.3：
步骤8.1、根据同一动目标的子孔径序列，动目标在相邻两幅子图像间的移 动量表示为：
Figure BDA0002702351180000101
其中，Δn为动目标在相邻两幅子图像间移动的像素点数，PRF为脉冲重复频率，Δfdc为两幅子图像间动目标的多普勒差，
Figure BDA0002702351180000102
为动目标粗估计结果。
步骤8.2、根据动目标在相邻两幅子图像间的移动量，并忽略估计过程中 的微小量值，得到估计的
Figure BDA0002702351180000103
为：
Figure BDA0002702351180000104
其中，
Figure BDA0002702351180000105
步骤8.3、利用各子孔径间的粗测速结果并求平均，得到动目标粗测速完 成的数据。
步骤9、对所述动目标粗测速完成的数据进行迭代精聚焦与精测速，得到动 目标的精测速结果。
具体而言，依据步骤8所述目标粗测速完成的数据中粗测速结果，构造方位 匹配滤波器并对目标粗测速完成的数据做匹配滤波处理，进而对匹配滤波后的 数据进行迭代精聚焦与精测速，得到动目标的精测速结果。具体而言，本实施 例步骤9具体包括步骤9.1、步骤9.2。
步骤9.1、根据步骤8所述粗测速结果构造方位匹配滤波器H3，将动目标 粗测速完成的数据变至方位频域，并在乘上方位匹配滤波器H3，并变回两维时 域。
其中，
Figure BDA0002702351180000111
Figure BDA0002702351180000112
步骤9.2、根据步骤8所述方法对H3匹配后的数据进行方位测速，在动目标 速度不为0的条件下，继续进行方位匹配滤波处理，经过迭代直到动目标序贯图 像序列中成像位置的移动量仅为1个子孔径分辨单元，得到精聚焦的数据与精测 速结果。至此，本实施例基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法得以 完成。
综上所述，本发明提供的基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法， 实现思路是使用子孔径成像的方式，利用CS算法在距离向进行徙动校正与脉冲 压缩，在方位向进行匹配滤波，得到粗聚焦图像；利用CFAR检测器对目标进行 检测，得到疑似动目标集合；在子孔径图像间联合检测，并用迭代的方式对动 目标进行粗测速与方位补偿处理，实现成像结果中动目标的精聚焦与精测速。 相比于现有动目标方位向测速技术所采用的方法，本发明实施例提供的测速方 法不受动目标径向速度影响，可以提高动目标成像与测速的精准度。
实施例：
为了验证本申请提供的基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法的 有效性，通过以下仿真实验做以进一步说明：
表1为本发明实施例仿真实验中星载SAR平台的主要参数
表1星载SAR平台仿真参数
Figure BDA0002702351180000113
Figure BDA0002702351180000121
采用表1所述参数，建立成像模型，设定5个动目标参数，进而构建回波数 据并执行成像与测速步骤。5个动目标的参数见表2所示。
表2动目标参数
Figure BDA0002702351180000122
由表2所示，仿真的5个动目标方位向速度、距离向速度以及两维位置覆盖 范围较大，代表性强。图2表示了动目标在子孔径图像间会有位置偏移。
采用本发明实施例所述基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法对 回波数据进行所述步骤1至步骤8的处理后，得到5个动目标粗测速结果，详见表 3所示。
表3动目标粗测速结果
Figure BDA0002702351180000123
Figure BDA0002702351180000131
由表3所示，在步骤8粗测速完成后，粗测速的结果与动目标原始参数有较 大误差，且仿真速度越低误差越大，以上误差对动目标精成像与目标识别带来 了一定挑战。因此需要在步骤8粗测速的基础上再进行迭代精聚焦与精测速。满 足精聚焦时的精测速结果见表4所示。
表4动目标精测速结果
Figure BDA0002702351180000132
由表3所示，通过步骤9的迭代精聚焦与精测速后，精测速结果与仿真速度 的误差基本消除。图3(a)～3(e)分别为是本发明实施例的5个动目标精聚焦结果 二位剖面图，峰值旁瓣比均小于-13dB，可见本发明实施例的精聚焦结果良好。
本实施例提供的基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法的仿真结 果满足理论值。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不 能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通 技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替 换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (12)

1.一种基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法，其特征在于步骤如下：
(1)采集子孔径内目标的回波数据；
(2)对所述目标回波数据进行频率变标处理，得到目标在距离向徙动相同的回波数据；
(3)对所述目标在距离向徙动相同的回波数据进行距离徙动校正与脉冲压缩处理，得到距离-多普勒域回波数据；
(4)对所述距离-多普勒域回波数据进行方位匹配滤波处理，得到方位处理完成后的回波数据；
(5)对所述方位处理完成后的回波数据进行方位傅里叶逆变换，得到两维时域粗聚焦图像；
(6)对所述两维时域粗聚焦图像进行目标检测，得到疑似动目标集合；
(7)对所述疑似动目标集合进行子孔径图像间联合检测，得到各动目标的成像序列；
(8)对所述各动目标的成像序列进行动目标粗测速，得到动目标粗测速完成的数据；
(9)对所述动目标粗测速完成的数据进行迭代精聚焦与精测速，得到动目标的精测速结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法，其特征在于，所述步骤(1)采集子孔径内目标的回波数据，包括：
(1.1)构建星载SAR收发平台与所述目标之间的第一斜距方程；
(1.2)对星载SAR收发平台实时采集所述子孔径内目标的回波数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法，其特征在于：所述第一斜距方程为：
Figure FDA0002702351170000021
其中，R表示星载SAR收发平台到动目标的斜距，RB为波束照射中心时刻星载SAR收发平台到动目标位置斜距，Xn为波束照射中心时刻动目标的方位位置，tm为子孔径方位时间，tv为波束照射时间中心时刻，ta为子孔径中心时刻，Vr为动目标在距离向的速度分量，Va为动目标在方位向的速度分量，V为卫星的运行速度，
Figure FDA0002702351170000022
为目标在距离向的聚焦位置，
Figure FDA0002702351170000023
为动目标与星载SAR收发平台的相对速度，
Figure FDA0002702351170000024
4.根据权利要求3所述的一种基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法，其特征在于：子孔径内目标的回波数据为：
Figure FDA0002702351170000025
其中，S代表回波数据，aa代表方位向包络，t'm＝tm+tc，c为光速，fc为信号载频，fr为基带频率。
5.根据权利要求1所述的一种基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法，其特征在于：所述步骤(2)对所述目标回波数据进行频率变标处理，得到距离向徙动相同的回波数据，具体为：将采集子孔径内目标的回波数据在方位向做傅里叶变换，得到距离时域-方位频域的回波数据；将距离时域-方位频域的回波数据在方位向乘以频率变标函数，得到所述目标在距离向徙动相同的回波数据。
6.根据权利要求4所述的一种基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法，其特征在于：所述步骤(3)对所述目标在距离向徙动相同的回波数据进行距离徙动校正与脉冲压缩处理，得到距离-多普勒域回波数据，具体为：
将目标在距离向徙动相同的回波数据在距离向乘以相位H1即可完成徙动校正与脉冲压缩，H1其表达式为：
Figure FDA0002702351170000031
其中，τ代表信号的延时，Rs代表星载SAR收发平台到场景中心的斜距，fa为方位频率，fdc为动目标多普勒中心，fr为基带频率，γe为变标后的调频率，P为变标因子。
7.根据权利要求6所述的一种基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法，其特征在于：步骤(4)对所述距离-多普勒域回波数据进行方位匹配滤波处理，得到方位处理完成后的回波数据，具体为：
将距离-多普勒域回波数据在方位向乘以相位H2，完成方位匹配滤波，得到方位处理完成后的回波数据，H2的表达式为：
Figure FDA0002702351170000032
其中，λ为信号波长。
8.根据权利要求4所述的一种基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法，其特征在于：所述步骤(5)对所述方位处理完成后的回波数据进行方位傅里叶逆变换，得到两维时域粗聚焦图像，具体为：
将方位处理完成后的回波数据变至两维时域，回波数据中的静目标完成精聚焦，其聚焦位置为(RB,Xn)，而动目标在图像中实现粗聚焦，其中距离向聚焦位置为R0，方位向聚焦位置为
Figure FDA0002702351170000033
9.根据权利要求1所述的一种基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法，其特征在于：所述步骤(6)对所述两维时域粗聚焦图像进行目标检测，得到疑似动目标集合，具体为：
根据CA-CFAR算法的滑窗处理对两维时域粗聚焦图像每一像素点进行遍历，实现SAR图像目标检测。
10.根据权利要求1所述的一种基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法，其特征在于：所述步骤(7)对所述检测出的动目标集合进行子孔径图像间联合检测，得到各动目标的成像序列，具体为：
(7.1)提取各帧子图像中的疑似动目标集合，根据子图像间的联合匹配对动目标进行进一步的检测，得到确认的动目标集合；
(7.2)根据同一编号的动目标进行匹配，得到同一动目标的子孔径序列。
11.根据权利要求4所述的一种基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法，其特征在于：所述步骤(8)对所述各动目标的成像序列进行动目标粗测速，得到动目标粗测速完成的数据，具体为：
(8.1)根据同一动目标的子孔径序列，动目标在相邻两幅子图像间的移动量表示为：
Figure FDA0002702351170000041
其中，Δn为动目标在相邻两幅子图像间移动的像素点数，PRF为脉冲重复频率，Δfdc为两幅子图像间动目标的多普勒差，
Figure FDA0002702351170000042
为动目标粗估计结果；
(8.2)根据动目标在相邻两幅子图像间的移动量，并忽略估计过程中的微小量值，得到估计的
Figure FDA0002702351170000043
为：
Figure FDA0002702351170000044
其中，
Figure FDA0002702351170000045
(8.3)利用各子孔径间的粗测速结果并求平均，得到动目标粗测速完成的数据。
12.根据权利要求11所述的一种基于序贯子图像序列的动目标方位速度估计方法，其特征在于：所述步骤(9)对所述动目标粗测速完成的数据进行迭代精聚焦与精测速，得到动目标的精测速结果，具体为：
(9.1)根据粗测速结果构造方位匹配滤波器H3，将动目标粗测速完成的数据变至方位频域，并乘上方位匹配滤波器H3，变回两维时域，其中，H3为：
Figure FDA0002702351170000051
Figure FDA0002702351170000052
(9.2)对H3匹配后的数据进行方位粗测速，若动目标速度不为0，继续进行方位匹配滤波处理，经过迭代直到动目标序贯图像序列中成像位置的移动量仅为1个子孔径分辨单元，得到精聚焦的数据与精测速结果。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113936032A (zh) * 2021-08-23 2022-01-14 北京遥测技术研究所 一种基于sar图像序列的运动目标检测及视频成像方法
CN115236671A (zh) * 2022-08-25 2022-10-25 北京航空航天大学 基于零陷波束构建的序贯sar图像动目标恢复方法

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5546084A (en) * 1992-07-17 1996-08-13 Trw Inc. Synthetic aperture radar clutter reduction system
ES2138022T3 (es) * 1993-10-18 2000-01-01 Raytheon Co Metodo inercial sar/gps de medicion de distancias.
DE10328037A1 (de) * 2003-06-18 2005-01-20 Siemens Ag Verfahren zur bewegungsmodellbasierten blockweisen Auswertung von an einem bewegten Objekt berührungslos gemessenen Dopplersignalen
JP2007292531A (ja) * 2006-04-24 2007-11-08 Mitsubishi Space Software Kk Ｓａｒ搭載機速度測定装置、画像鮮明化装置、ｓａｒ搭載機速度測定プログラム、画像鮮明化プログラム及びｓａｒ搭載機速度測定方法
CN102207546A (zh) * 2011-03-11 2011-10-05 中国科学院空间科学与应用研究中心 一种子孔径高度计回波视配准装置及方法
CN102998673A (zh) * 2011-09-09 2013-03-27 中国科学院空间科学与应用研究中心 一种用于合成孔径雷达的压缩感知成像方法
CN104035093A (zh) * 2014-04-10 2014-09-10 西安电子科技大学 基于变标算法的星载sar地面加速运动目标成像方法
CN104730496A (zh) * 2015-03-17 2015-06-24 电子科技大学 一种斜视sar地面动目标提取方法
JP2015158450A (ja) * 2014-02-25 2015-09-03 三菱電機株式会社 合成開口レーダ装置
RU2626380C1 (ru) * 2016-10-21 2017-07-26 федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Южный федеральный университет" Система селекции движущихся целей с измерением дальности, радиальной скорости и направления движения
CN107656274A (zh) * 2017-09-20 2018-02-02 电子科技大学 Sar动目标回波徙动校正与方位能量积累方法
CN108549081A (zh) * 2018-05-02 2018-09-18 北京空间飞行器总体设计部 一种高轨合成孔径雷达动目标速度检测方法
JP2018205146A (ja) * 2017-06-06 2018-12-27 日本電気株式会社 レーダ画像処理装置とレーダ画像処理装置方法およびレーダ画像処理装置プログラム
CN110146882A (zh) * 2019-04-03 2019-08-20 北京空间飞行器总体设计部 一种基于星载视频sar的运动目标检测与参数估计方法
CN110632594A (zh) * 2019-09-18 2019-12-31 北京航空航天大学 一种长波长星载sar成像方法
EP3631505A1 (en) * 2017-05-23 2020-04-08 Urthecast Corp. Apparatus and methods for a synthetic aperture radar with self-cueing

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5546084A (en) * 1992-07-17 1996-08-13 Trw Inc. Synthetic aperture radar clutter reduction system
ES2138022T3 (es) * 1993-10-18 2000-01-01 Raytheon Co Metodo inercial sar/gps de medicion de distancias.
DE10328037A1 (de) * 2003-06-18 2005-01-20 Siemens Ag Verfahren zur bewegungsmodellbasierten blockweisen Auswertung von an einem bewegten Objekt berührungslos gemessenen Dopplersignalen
JP2007292531A (ja) * 2006-04-24 2007-11-08 Mitsubishi Space Software Kk Ｓａｒ搭載機速度測定装置、画像鮮明化装置、ｓａｒ搭載機速度測定プログラム、画像鮮明化プログラム及びｓａｒ搭載機速度測定方法
CN102207546A (zh) * 2011-03-11 2011-10-05 中国科学院空间科学与应用研究中心 一种子孔径高度计回波视配准装置及方法
CN102998673A (zh) * 2011-09-09 2013-03-27 中国科学院空间科学与应用研究中心 一种用于合成孔径雷达的压缩感知成像方法
JP2015158450A (ja) * 2014-02-25 2015-09-03 三菱電機株式会社 合成開口レーダ装置
CN104035093A (zh) * 2014-04-10 2014-09-10 西安电子科技大学 基于变标算法的星载sar地面加速运动目标成像方法
CN104730496A (zh) * 2015-03-17 2015-06-24 电子科技大学 一种斜视sar地面动目标提取方法
RU2626380C1 (ru) * 2016-10-21 2017-07-26 федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Южный федеральный университет" Система селекции движущихся целей с измерением дальности, радиальной скорости и направления движения
EP3631505A1 (en) * 2017-05-23 2020-04-08 Urthecast Corp. Apparatus and methods for a synthetic aperture radar with self-cueing
JP2018205146A (ja) * 2017-06-06 2018-12-27 日本電気株式会社 レーダ画像処理装置とレーダ画像処理装置方法およびレーダ画像処理装置プログラム
CN107656274A (zh) * 2017-09-20 2018-02-02 电子科技大学 Sar动目标回波徙动校正与方位能量积累方法
CN108549081A (zh) * 2018-05-02 2018-09-18 北京空间飞行器总体设计部 一种高轨合成孔径雷达动目标速度检测方法
CN110146882A (zh) * 2019-04-03 2019-08-20 北京空间飞行器总体设计部 一种基于星载视频sar的运动目标检测与参数估计方法
CN110632594A (zh) * 2019-09-18 2019-12-31 北京航空航天大学 一种长波长星载sar成像方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
姜同春: ""基于多源信息融合的高精度弹道构建方法研究与应用"", 《CNKI优秀硕士学位论文》 *
杨君宇: ""调频连续波合成孔径雷达系统的设计与算法研究"", 《CNKI优秀硕士学位论文》 *
杨立波 等: ""合成孔径雷达子孔径数据改进ECS成像算法"", 《航天控制》, vol. 30, no. 2 *
王跃锟 等: ""高低轨异构双基地SAR改进CS成像算法"", 《西安电子科技大学学报（自然科学版）》, vol. 45, no. 5 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113936032A (zh) * 2021-08-23 2022-01-14 北京遥测技术研究所 一种基于sar图像序列的运动目标检测及视频成像方法
CN113936032B (zh) * 2021-08-23 2024-05-14 北京遥测技术研究所 一种基于sar图像序列的运动目标检测及视频成像方法
CN115236671A (zh) * 2022-08-25 2022-10-25 北京航空航天大学 基于零陷波束构建的序贯sar图像动目标恢复方法
CN115236671B (zh) * 2022-08-25 2024-04-09 北京航空航天大学 基于零陷波束构建的序贯sar图像动目标恢复方法

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