CN113466863B - 一种sar舰船目标高分辨成像方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种SAR舰船目标高分辨成像方法，本发明的成像方法首先对多普勒模糊相关参数进行估计，再经过去斜预滤波器和Keystone变换去除了回波信号的多普勒模糊和校正距离单元徙动，利用GRA方法对高阶项徙动进行对齐，再利用FrFT联合WVD自适应分解的成像方法进行成像处理。本发明的方法有效消除了SAR由于舰船目标的复杂运动导致距离单元偏移和多普勒频率偏移引起的SAR图像散焦问题，该方法不仅没有交叉项，而且具有较高的分辨率。

Description

一种SAR舰船目标高分辨成像方法

技术领域

本发明属于雷达技术领域，涉及合成孔径雷达动目标检测中的高分辨成像。

背景技术

合成孔径雷达(SAR)在自动制导、资源探测等领域得到了广泛的应用，随着需求的不断增加，除了完成对地物场景的高分辨成像外，还需要完成场景中运动目标的聚焦成像(特别是海面舰船目标)。

由于舰船运动目标的非合作性，必然会导致距离单元偏移和多普勒频率偏移。因此，当舰船运动目标出现在成像场景中时，其回波信号往往会扩散到多个距离门。为了实现舰船目标的成像，将面临距离徙动大、多普勒模糊和相位高阶等问题。并且由于船舶目标在海浪作用下存在非平稳的三维摆动，成像的复杂性和难度将进一步增加。各散射点相位将呈现出明显的非一致性、空变性、非周期高阶等特性，使得SAR在复杂运动舰船目标聚焦中变得十分困难。

目前的研究主要集中在静止场景下的成像算法，如时域BP成像算法、频域NLCS算法、距离多普勒算法等。然而，由于舰船目标非合作运动导致的多普勒展宽和未知的距离徙动，这些方法不能应用于舰船成像。目前，有文献提出了一些基于运动参数补偿的SAR成像方法，如文献“L.Xianhua et al.SAR doppler frequency rate estimation based ontime–frequency rate distribution[C],in Proc.2nd APSAR Conf.2009,926–930”和文献“S.Barbarossa and A.Farina.Detection and imaging of moving objects withsynthetic aperture radar.Part 2:Joint time–frequency analysis by Wigner-Villedistribution[J].IEE Proceedings-F Radar and Signal Processing,1992,139:89–97”的时间-调频率分析方法和时频分析方法，这些方法不适用于多目标情形，如出现多个目标时，会存在严重的交叉项问题导致图像出现虚假目标，导致参数估计不准。而且SAR的多普勒参数是空变的，用相同的多普勒参数估计对扩展目标进行补偿是不合适的。

对于SAR多普勒参数是时变的问题，有文献“J.Wu,Z.Li,J.Yang,Y.Huang,andQ.H.Liu.Focusing translational variant bistatic forward-looking SAR usingextended nonlinear chirp scaling algorithm[C],in Proc.IEEE RADAR Conf.2013,1–5.”和文献“J.Wu,Z.Li,Y.Huang,J.Yang,H.Yang,and Q.H.Liu.Focus-ing bistaticforward-looking SAR with stationary transmitter based on keystone transformand nonlinear chirp scaling[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2014,11(1):148-152”，设计了应用NLCS来均衡静止场景下的空间多普勒参数，但这些方法不适用于未知运动目标。这些方法都不适用于舰船动目标成像。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提出了一种SAR舰船目标高分辨成像方法。

本发明的技术方案为：一种SAR舰船目标高分辨成像方法，具体包括如下步骤：

S1.系统参数的初始化，所述初始化的参数包括：脉冲重复频率，距离向采样率，方位向采样率；

S2.回波录取，对雷达观察时间内回波录取并解调到基带，得到基带回波信号为s(η,t)，其中，t和η分别表示快时间变量和慢时间变量；

S3.对步骤S2中的回波进行距离向脉冲压缩得到s₁(η,t)。

S4.构造H_pre滤波函数，具体为：

基于平均距离像最小熵准则的方法估计出系数

其中，/>

是a₁的估计值，根据ΔR(η)＝Δt(η)c＝a₁η+a₂η²+a₃η³…的关系，在迭代求解出Δt(η)之后，通过最小二乘法多项式拟合求得；Δt(η)为每个方位向η时刻所对应距离门的时间偏移量；

构造的H_pre滤波函数具体为：

其中，f_c为雷达载波频率，f_r表示距离向多普勒频率，c表示光速；

S5.对步骤S2中的回波进行距离向傅里叶变换得到距离频域回波S(η,f_r)，用去斜预滤波器去除回波的多普勒模糊：S₁(η,f_r)＝S(η,f_r)×H_pre；

S6.用一阶Keystone变换校正回波的距离单元徙动，变量变换为η＝ξf_c/(f_c+f_r)，ξ为新的慢时间变量；

对步骤S5中的回波S₁(η,f_r)变量变换后再进行傅里叶反变换(IFFT)得到s₁(ξ,t)；

S7.对步骤S6得到的s₁(ξ,t)利用全局距离对齐方法(GRA)对高阶项徙动进行对齐及相位补偿得到s₂(ξ,t)；

S8.方位聚焦，对步骤S7得到的s₂(ξ,t)中的每个距离单元内的信号基于FrFT进行分解，对分解出来的每个信号求WVD获得时频分布，并对单信号的时频分布求和，得到该距离单元中所有散射点信号的WVD时间频率分布；通过对时频分布曲线的时间采样，即可得到某个瞬时时间的成像结果I(r,f_a)，其中，r表示距离，f_a表示方位向多普勒频率。

本发明的有益效果：本发明成像方法首先对多普勒模糊相关参数进行估计，再经过去斜预滤波器和Keystone变换去除了回波信号的多普勒模糊和校正距离单元徙动，利用GRA方法对高阶项徙动进行对齐，再利用FrFT联合WVD自适应分解的成像方法进行成像处理。本发明的方法是在基于最小熵准则的多普勒模糊估计方法的基础上，使用Keystone和最小熵包络对齐进行包络对齐，再利用基于FrFT联合WVD的自适应分解的成像方法进行成像处理，有效消除了SAR由于舰船目标的复杂运动导致距离单元偏移和多普勒频率偏移引起的SAR图像散焦问题。

附图说明

图1是本发明具体实例采用的流程框图。

图2是本发明具体实例采用的SAR几何结构图。

图3是本发明具体实例经步骤二后的图像。

图4是本发明具体实例经步骤三后的图像。

图5是本发明具体实例经步骤七后的图像。

图6是本发明具体实例经步骤八后的图像。

具体实施方式

本发明主要采用仿真实验的方式进行验证，仿真验证平台为MATLAB2020b。本发明的基于FRFT联合WVD的自适应分解的成像方法的流程图如附图1所示，具体过程如下：

步骤一：建立SAR空间几何结构，并完成参数初始化；

本发明具体实例采用的SAR几何结构如图2所示，所采用的系统参数表如表1所示，其中，零时刻载机位置坐标为(X,Y,H)，载机以V的速度沿Y轴飞行。舰船目标在发动机的动力下以速度[v_x,v_y,0]^T运动，同时在海浪的作用下做三维摆动，其三个自由度的摆动分别为，侧摆(roll)、俯仰(pitch)、偏航(yaw)。根据船舶动力学，可以用以下公式描述：

其中，A_i表示摆动幅度，T_i表示摆动周期，

表示摆动的初始相位。

表1

步骤二：获取SAR的地面回波，假定雷达发射机发射线性调频信号：

其中，T_p表示脉冲宽度，f_c为载频，K_r为调频率。经过解调后，接收机的接收信号为：

其中，η为方位向慢时间，t为距离向快时间，T_a为合成孔径时间长度，c表示光速，R(η)表示回波距离历史，回波的仿真图如图3所示。

步骤三：对步骤二中的回波进行距离向脉冲压缩得到s₁(η,t)，表示为：

脉冲压缩之后的仿真图如图4所示。

步骤四：基于平均距离像最小熵准则的方法估计出系数

构造H_pre滤波函数。

平均距离像的定义为脉压之后的包络沿方位向求和，令s₂(η,t)＝|s₁(η,t)|，即s₂(η,t)为回波脉冲压缩后的幅度值图像，则平均距离像的数学表达式为：

其中，Δt(η)为每个方位向η时刻所对应距离门的时间偏移量。

平均距离像熵的定义为：H＝-∫ρ(t)lnρ(t)dt，其中，

根据ΔR(η)＝Δt(η)c＝a₁η+a₂η²+a₃η³…的关系，在迭代求解出Δt(η)之后，通过最小二乘法多项式拟合即求得系数

是a₁的估计值。

构造H_pre滤波函数，具体表达式为：

其中，f_c为雷达载波频率，f_r为距离向多普勒频率，c表示光速。

步骤五：对步骤二中的回波在距离向进行傅里叶变换得到距离频域回波S(η,f_r)，其中，f_r表示距离向频率，用去斜预滤波器去除回波的多普勒模糊：

S₁(η,f_r)＝S(η,f_r)×H_pre

步骤六：用一阶Keystone变换校正回波的距离单元徙动，变量变换为

其中，ξ为新的慢时间变量。

对步骤五中的回波S₁(η,f_r)变量变换后再进行傅里叶反变换(IFFT)得到s₁(ξ,t)。

步骤七：然后对步骤六的结果s₁(ξ,t)利用全局距离对齐方法(GRA)对高阶项徙动进行对齐，和相位补偿得到s₂(ξ,t)，包络对齐之后的仿真图如图5所示。

步骤八：方位聚焦，经过距离对齐后，相同距离的目标处于同一距离门中，但同一距离门内不同位置的目标具有不同的调频率，但传统的RD成像算法没有考虑到调频率的空变性，从而导致图像散焦。

WVD方法在多目标情况下会存在严重的交叉项问题，本发明提出FrFT联合WVD自适应分解的成像方法，将每个距离单元内的信号进行分解：

其中，σ_i,

α_i,β_i分别为第i个分量的幅值、初始相位、频率和调频率，g_i(ξ)为单个线性调频信号，K为线性调频信号的个数。

信号的FrFT定义为：

其中，K_p(ξ,u)是FrFT的核函数，其定义由以下给出：

其中，A_φ是复幅度因子

n代表整数。

根据FrFT的性质，单个线性调频信号g_i(ξ)存在一个最佳旋转角度φ_i，使得FrFT变换后积分幅值达到最大，p_i＝2φ_i/π为其所对应最优分数阶。

信号所对应的变换阶数和信号参数估计值由以下公式给出：

可以把单个线性调频信号g_i(ξ)从s(ξ)中分离出来。

其中，window(u_i)是以u_i为中心的窄窗。

WVD的定义如下：

将分离出来的信号计算WVD即可获得该距离门内所有信号的时频分布曲线。

可以看出，该方法将每个距离单元内的信号进行分解，对分解出来的每个信号求WVD分布，并对单个信号的WVD分布进行线性求和，得到该距离单元中所有散射点信号的WVD分布，因此该方法能完全克服交叉项的影响，也不会影响WVD的分辨率，因此具有很高的时频分辨率。当接收信噪比SNR＝-10dB时，仿真数据的图像结果如图6所示。

通过本发明的具体实施方式可以看出，本发明解决SAR由于舰船目标的复杂运动导致距离单元偏移和多普勒频率偏移引起的SAR图像散焦问题，从而可实现高分辨成像。

Claims (1)

1.一种SAR舰船目标高分辨成像方法，具体包括如下步骤：

S1.系统参数的初始化，所述初始化的参数包括：脉冲重复频率，距离向采样率，方位向采样率；

S2.回波录取，对雷达观察时间内回波录取并解调到基带，得到基带回波信号为s(η,t)，其中，t、η分别表示快时间变量和慢时间变量；

S3.对步骤S2中的回波进行距离向脉冲压缩得到s₁(η,t)；

S4.构造H_pre滤波函数，具体为：

基于平均距离像最小熵准则的方法估计出系数

其中，/>

是a₁的估计值，根据ΔR(η)＝Δt(η)c＝a₁η+a₂η²+a₃η³…的关系，在迭代求解出Δt(η)之后，通过最小二乘法多项式拟合求得；Δt(η)为每个方位向η时刻所对应距离门的时间偏移量；

构造的H_pre滤波函数具体为：

其中，f_c为雷达载波频率，f_r表示距离向多普勒频率，c表示光速；

S5.对步骤S2中的回波进行距离向傅里叶变换得到距离频域回波S(η,f_r)，用去斜预滤波器去除回波的多普勒模糊：S₁(η,f_r)＝S(η,f_r)×H_pre；

S6.用一阶Keystone变换校正回波的距离单元徙动，变量变换为η＝ξf_c/(f_c+f_r)，ξ为新的慢时间变量；

对步骤S5中的回波S₁(η,f_r)变量变换后再进行傅里叶反变换得到s₁(ξ,t)；

S7.对步骤S6得到的s₁(ξ,t)利用全局距离对齐方法对高阶项徙动进行对齐及相位补偿得到s₂(ξ,t)；

S8.方位聚焦，对步骤S7得到的s₂(ξ,t)中的每个距离单元内的信号基于FrFT进行分解，对分解出来的每个信号求WVD获得时频分布，并对单信号的时频分布求和，得到该距离单元中所有散射点信号的WVD时间频率分布；通过对时频分布曲线的时间采样，即可得到某个瞬时时间的成像结果I(r,f_a)，其中，r表示距离，f_a表示方位向多普勒频率。

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