CN113589284B - 一种逆合成孔径雷达对舰船目标的成像方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种逆合成孔径雷达对舰船目标的成像方法和系统，该方法包括：依次对获取的舰船目标回波信号数据进行距离向脉冲压缩、运动补偿处理，得到运动补偿后的舰船目标回波信号数据；对运动补偿后的舰船目标回波信号数据进行噪声抑制处理，以生成舰船目标的相位变化曲线；根据舰船目标的相位变化曲线，生成舰船目标的多普勒频率曲线，并对多普勒频率曲线进行频域滤波，得到滤波后舰船目标的多普勒频率曲线；根据滤波后舰船目标的多普勒频率曲线，确定舰船目标的成像中心时刻和舰船目标的成像持续时间；根据舰船目标的成像中心时刻与舰船目标的成像持续时间，生成舰船目标的ISAR图像。
Description
技术领域
本申请涉及信号处理技术领域，特别涉及一种逆合成孔径雷达对舰船目标的成像方法和系统。
背景技术
逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR)能够全天候、全天时对非合作目标进行高分辨率成像，在军用和民用领域发挥着非常重要的作用。随着海军装备发展需求的日趋增加，舰船类目标的雷达成像相关技术再次成为研究热点。由于海浪和其他因素的影响，舰船目标的运动通常包括六个自由度，包括三维平移运动以及三维摇摆运动，这使得舰船运动变得极其复杂。即使舰船停泊在港口，运动或微动也是显而易见的。由舰船目标三维非均匀旋转合成的等效旋转矢量(Equivalent Rotation Vector，ERV)导致舰船回波数据的多普勒频率具有时变特性，从而导致图像在方位上发生散焦。如何获得高质量的舰船目标ISAR图像，研究算法大致分为两类。一是开发高机动目标成像算法，二是选择最佳成像时间。
目前，针对舰船目标的最佳成像时间选择技术，国内外学者已做出一些研究。例如，基于图像对比度的最佳成像时间选择技术，该算法在两个变量之间进行交替迭代来选择最佳的成像时刻和持续时间。但是该算法计算量大，在高海情下可能会选择出图像对比度高，但是无法获得舰船的图像；基于单散射体时频分析的最佳成像时间选择技术，该算法通过对舰船目标能量最强的散射体进行时频分析，来表征整个舰船的多普勒频率变化情况。然而单散射体的时频分析不能很好地表征舰船目标多普勒频率的变化，而且时频分析的交叉项干扰严重，时频分辨率不够理想。基于多散射体瞬时多普勒频率估计的最佳成像时间选择技术，该算法基于数据外推后压缩感知的估计方法来估计短期线性调频信号的调频斜率和中心频率。但是该算法计算复杂度较高，并且多普勒频率的估计精度有限；基于舰船目标的多普勒展宽的最佳成像时间选择技术，该算法利用舰船目标的多普勒展宽变化情况，等效表示舰船目标的多普勒频率变化情况。该算法利用各距离单元和包络的方差来等效估计舰船目标的多普勒展宽，其精度受到限制。
综上所述，尽管存在许多最佳成像时间选择技术，但这些技术存在着各种各样的局限性。因此，如何准确并高效的估计舰船目标多普勒频率变化情况，提出一种具有普适性的舰船目标最佳成像时间选择方法，以生成高分辨率的ISAR图像，是一个亟待解决的问题。
因此，需要提供一种针对上述现有技术不足的改进技术方案。
发明内容
本申请的目的在于提供一种逆合成孔径雷达对舰船目标的成像方法和系统，以解决或缓解上述现有技术中存在的问题。
为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
本申请提供一种逆合成孔径雷达对舰船目标的成像方法，包括：
步骤S101、依次对获取的舰船目标回波信号数据进行距离向脉冲压缩、运动补偿处理，得到运动补偿后的舰船目标回波信号数据；对所述运动补偿后的舰船目标回波信号数据进行噪声抑制处理，以生成所述舰船目标的相位变化曲线；
步骤S102、根据所述舰船目标的相位变化曲线，生成所述舰船目标的多普勒频率曲线，并对所述多普勒频率曲线进行频域滤波，得到滤波后所述舰船目标的多普勒频率曲线；
步骤S103，根据滤波后所述舰船目标的多普勒频率曲线，确定所述舰船目标的成像中心时刻和所述舰船目标的成像持续时间；
步骤S104，根据所述舰船目标的成像中心时刻与所述舰船目标的成像持续时间，生成所述舰船目标的ISAR图像。
优选的，步骤S101包括：
对获取的所述舰船目标回波信号数据进行距离向脉冲压缩，得到距离向脉冲压缩后的回波信号数据；
基于全局最小熵算法，对所述距离向脉冲压缩后的回波信号数据进行距离包络对准操作，得到距离包络对准后的回波信号数据；
基于相位梯度自聚焦算法，对所述距离包络对准后的回波信号数据进行相位误差补偿，得到运动补偿后的舰船目标回波信号数据；
对运动补偿后的舰船目标回波信号数据进行噪声抑制处理，得到降噪后的舰船目标回波信号数据，以生成所述舰船目标的相位变化曲线。
优选的，在步骤S101中，所述对运动补偿后的舰船目标回波信号数据进行噪声抑制处理，得到降噪后的舰船目标回波信号数据，以生成所述舰船目标的相位变化曲线，包括：
对运动补偿后的舰船目标回波信号数据进行方位向快速傅里叶变换，生成所述舰船目标的初步图像；
对所述舰船目标的初步图像的每一个距离单元基于窗函数进行噪声隔离处理，得到降噪后的舰船目标初步图像，其中，所述距离单元表征运动补偿后的舰船目标回波信号数据距离向的采样点；
对所述降噪后的舰船目标初步图像进行方位向逆快速傅里叶变换，得到降噪后的舰船目标回波信号数据，以生成所述舰船目标的相位变化曲线。
优选的，对所述降噪后的舰船目标初步图像进行方位向逆快速傅里叶变换，得到降噪后的舰船目标回波信号数据，以生成所述舰船目标的相位变化曲线，包括：
将所述降噪后的舰船目标回波信号数据的每一个脉冲与其后相邻脉冲的共轭相乘，得到所述距离单元的相位差；
将所述距离单元的相位差进行加权平均，得到相邻所述脉冲之间的多普勒中心相位差；
基于相邻所述脉冲之间的多普勒中心相位差，生成所述舰船目标的相位变化曲线。
优选的，所述舰船目标的相位变化曲线为：
式中，n为正整数，R0为初始时刻所述雷达与所述舰船目标之间的距离，(rs，n，0，hs，n，0，vs，n，0)是第n个散射点在(R，H，V)坐标系中零时刻的位置，其中，(R，H，V)坐标系为从雷达视角建立的坐标系，R轴始终沿雷达视线方向，H轴与R轴垂直，位于(X，Y)平面内，相应V轴方向垂直于(R，H)平面，(R，H，V)坐标系的原点位于所述舰船目标的中心，(X，Y，Z)为观测开始时以所述舰船目标的中心为原点建立的固定参考坐标系，θh和θv是所述舰船目标横摇、纵摇和偏航的合成转动在(R，H，V)坐标系中分别沿H轴和V轴的分解。
优选的，在步骤S102中，所述生成舰船目标的多普勒频率曲线，具体为：
基于所述舰船目标的相位变化曲线，按照公式：
生成舰船目标的多普勒频率曲线；
式中，其中ωe是所述舰船目标三维非均匀旋转合成的等效旋转矢量，γ是ωe和V轴之间的角度，(R，H，V)坐标系为从雷达视角建立的坐标系，R轴始终沿雷达视线方向，H轴与R轴垂直，位于(X，Y)平面内，相应V轴方向垂直于(R，H)平面，(R，H，V)坐标系的原点位于所述舰船目标的中心，(X，Y，Z)为观测开始时以所述舰船目标的中心为原点建立的固定参考坐标系。
优选的，在步骤S102中，所述对生成的舰船目标的多普勒频率曲线进行频域滤波，得到滤波后舰船目标的多普勒频率曲线，包括：
基于快速傅里叶变换，将所述舰船目标的多普勒频率曲线由时域变换至频域，得到所述多普勒频率曲线对应的频谱；
根据所述多普勒频率曲线对应的频谱，搜索所述频谱中能量最大值的位置，以所述能量最大值的位置为中心，根据所述能量下降10dB的位置为窗宽生成窗函数；
将所述多普勒频率曲线对应的频谱与所述窗函数进行相乘，得到滤波后的多普勒频率曲线对应的频谱；
基于快速逆傅里叶变换，将所述滤波后的多普勒频率曲线对应的频谱变换到时域，得到滤波后所述舰船目标的多普勒频率曲线。
优选的，步骤S103具体为：
搜索滤波后所述舰船目标的多普勒频率曲线的每一个极大值的位置，得到所述舰船目标的成像中心时刻，其中，所述成像中心时刻取值为所述多普勒频率曲线的每一个极大值的位置对应的时刻；
根据所述舰船目标的成像中心时刻，基于图像对比度最大化的准则，得到所述舰船目标的成像持续时间。
优选的，步骤S104具体为：
基于所述舰船目标的成像中心时刻与所述舰船目标的成像持续时间，对所述运动补偿后的舰船目标回波信号数据进行截取，得到运动补偿后的所述舰船目标的回波信号数据的子数据段；
基于距离多普勒算法，对所述子数据段进行成像，得到舰船目标ISAR图像。
本申请实施例还提供一种逆合成孔径雷达对舰船目标的成像系统，该系统包括：
降噪单元，配置为依次对获取的舰船目标回波信号数据进行距离向脉冲压缩、运动补偿处理，得到运动补偿后的舰船目标回波信号数据；对运动补偿后所述舰船目标回波信号数据进行噪声抑制处理，以生成所述舰船目标的相位变化曲线；
滤波单元，配置为根据所述舰船目标的相位变化曲线，生成所述舰船目标的多普勒频率曲线，并对所述多普勒频率曲线进行频域滤波，得到滤波后所述舰船目标的多普勒频率曲线；
查找单元，配置为根据滤波后所述舰船目标的多普勒频率曲线，确定所述舰船目标的成像中心时刻和所述舰船目标的成像持续时间；
成像单元，配置为根据所述舰船目标的成像中心时刻与所述舰船目标的成像持续时间，生成所述舰船目标的ISAR图像。
与最接近的现有技术相比，本申请实施例的技术方案具有如下有益效果：
本申请中的方法能够有效隔离舰船目标回波信号数据中其它散射点对距离单元中最强点的干扰，得到更准确的舰船目标多普勒频率曲线，并通过频域滤波，消除舰船目标回波信号数据中低频分量对多普勒频率曲线的影响，解决舰船目标多普勒频率曲线不平滑的问题，从而准确地找出舰船目标最佳成像中心时刻和最佳成像持续时间，最终得到高分辨率ISAR图像。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。其中：
图1为本发明的一种逆合成孔径雷达对舰船目标的成像方法的技术流程图；
图2为仿真实验中舰船目标模型三维视图；
图3为仿真实验中舰船目标全孔径成像结果；
图4为仿真实验中舰船目标多普勒频率曲线；
图5为仿真实验中生成的ISAR图像；
图6为本申请实施例提供的一种逆合成孔径雷达对舰船目标的成像系统结构示意图。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。各个示例通过本申请的解释的方式提供而非限制本申请。实际上，本领域的技术人员将清楚，在不脱离本申请的范围或精神的情况下，可在本申请中进行修改和变型。例如，示为或描述为一个实施例的一部分的特征可用于另一个实施例，以产生又一个实施例。因此，所期望的是，本申请包含归入所附权利要求及其等同物的范围内的此类修改和变型。
示例性方法
图1为本发明的一种逆合成孔径雷达对舰船目标的成像方法的技术流程图。如图1所示，该逆合成孔径雷达对舰船目标的成像方法包括：
步骤S101、依次对获取的舰船目标回波信号数据进行距离向脉冲压缩、运动补偿处理，得到运动补偿后的舰船目标回波信号数据；对所述运动补偿后的舰船目标回波信号数据进行噪声抑制处理，以生成所述舰船目标的相位变化曲线。
逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar，简称ISAR)是一种能够获得高分辨率成像的雷达，它利用雷达与目标间的相对运动合成大孔径，可以得到非合作运动目标，如车辆、舰船、飞机、卫星等的高分辨率图像，而且可以全天候、全天时工作，无论在军事还是民用方面都具有很大的应用前景。
在实际的应用中，为了能够对海陆空各类目标进行成像，ISAR可以安装在地面上、飞机、卫星、导弹等运动平台上。在本申请实施例中，所选用的假设场景为机载雷达，即ISAR安装在飞机上，对舰船目标进行成像。基于本申请提供的方法，可以有效选择出舰船运动相对平稳的时间段进行成像，得到高分辨率舰船目标图像。
首先对舰船目标回波信号数据进行距离向脉冲压缩处理。
在信号处理中，将发送一个展宽脉冲，再对其进行脉冲压缩以得到所需分辨率数据的技术称为脉冲压缩。通过距离向脉冲压缩，可以获得高分辨率接收数据(即回波信号数据)，从而得到聚焦良好的图像。
在ISAR成像中，对成像有贡献的等效转动矢量可以分解为舰船目标与雷达的相对运动和舰船目标的三维运动。在低海情下，等效转动主要依赖于舰船目标与雷达的相对运动；而在高海情下，舰船受海浪涌动造成横摇、纵摇和偏航的三维运动成为等效转动的主要来源，上述三维运动在各自维度上总体呈现出周期性的特点，即变化情况类似于正弦函数。最佳成像时间是指等效转动矢量变化较为稳定的一段时间间隔，但是等效转动矢量在非合作目标成像中难以计算，所以，对距离向脉冲压缩后回波信号数据表达变换，得到多普勒频率与等效转动矢量之间的线性关系，以达到估计多普勒频率的变化即可估计合成转动矢量的变化的目的，具体过程如下：
假设舰船上某一散射点坐标为(xs，n，ys，n，zs，n)，该散射点在距离向脉冲压缩后的方位向回波信号数据可写为：
其中Rn(t)表示该散射点和雷达之间的距离，λ是发射波长，a(t)是回波信号数据在方位向的幅度调制函数。舰船目标与雷达之间的相对运动可以被分解为舰船上某一参考点沿雷达视线方向的平动和其它散射点绕该参考点的转动。因此，Rn(t)可写作：
Rn(t)＝rs，n(t)-(-Ra(t))＝rs，n(t)+Ra(t) (2)
其中Ra(t)是舰船目标中心和雷达之间的距离，代表平移运动的分量，rs，n(t)是舰船目标中心和舰船上第n个散射点之间的距离，代表旋转运动的分量。
假设平移运动已经得到补偿，从等式(2)中移除Ra(t)，方程(2)中的rs，n可以利用舰船的三维旋转矩阵获得：
[rs，n(t)，hs，n(t)，vs，n(t)]T＝Rot(θ′r，θh，θv)·[rs，n，0，hs，n，0，vs，n，0]T (3)
θ′r，θh和θv是舰船横摇、纵摇和偏航的合成转动在(R，H，V)坐标系中分别沿R轴、H轴和V轴的分解，随时间变化。(rs，n，0，hs，n，0，vs，n，0)是第n个散射点在(R，H，V)坐标系中零时刻的位置。从雷达视角建立坐标系(R，H，V)，其中R轴始终沿雷达视线方向，H轴与R轴垂直，位于(X，Y)平面内，相应V轴方向垂直于(R，H)平面，(R，H，V)坐标系的原点位于舰船目标的中心，(X，Y，Z)为观测开始时以舰船目标的中心为原点建立的固定参考坐标系，如图2所示。把合成转动矢量ωe分解到H轴和V轴，并分别以ωh和ωv表示。由于雷达和舰船目标自身都具有匀速直线运动，在这里除了考虑舰船目标的三维转动，还需要考虑雷达与舰船目标的相对切向运动引起的等效转动，该转动将会带来视角的变化，因此θ′r，θh，θv和/>具有以下形式：
其中是舰船目标相对于雷达的切向平移所改变的方向角，θr，θp和θy分别代表舰船目标横摇、纵摇和偏航运动带来的角度变化。
由于θh和θv相对较小，代入(3)，我们得到：
rs，n(t)≈rs，n，0-hs，n，0θv+vs，n，0θh (5)
方程(2)中的Ra(t)可以进一步写为：
其中R0为初始时刻雷达与舰船目标之间的距离，vs为舰船径向运动速度，va为雷达径向运动速度，α为雷达运动方向与雷达视线方向的夹角，t为方位向时间。
将(5)和(6)代入(2)，将结果代入(1)，则其方位向回波信号数据为：
由于运动目标与雷达之间存在相对运动，要实现目标的ISAR成像，需要对上述得到的方位向回波信号数据进行运动补偿，将运动目标转化为转台目标。
通常情况下，运动补偿包括距离包络对准操作和相位误差补偿两部分。
在本申请实施例中，采用全局最小熵算法进行距离包络对准操作，使用相位梯度自聚焦算法对数据的相位误差进行补偿。
优选的，对舰船目标回波信号数据进行运动补偿，具体为：
对获取的所述舰船目标回波信号数据进行距离向脉冲压缩，得到距离向脉冲压缩后的回波信号数据；
基于全局最小熵算法，对所述距离向脉冲压缩后的回波信号数据进行距离包络对准操作，得到距离包络对准后的回波信号数据；
基于相位梯度自聚焦算法，对所述距离包络对准后的回波信号数据进行相位误差补偿，得到运动补偿后的舰船目标回波信号数据。
经过运动补偿的舰船目标方位向回波信号数据可以进一步表示为：
经过运动补偿处理后的回波信号数据依然拥有随时间变化多普勒频率，即为包含残余时变相位的回波信号数据，如果直接使用该数据成像，会导致图像散焦，如图3为仿真实验中舰船目标全孔径成像结果，可以看出由于合成孔径时间较长，舰船目标的多普勒频率变化较大，导致得到的图像质量较差，无法分辨出舰船目标的轮廓以及其他特征信息。
基于本发明提出的方法，对运动补偿后包含残余时变相位的回波信号数据进行噪声抑制处理，根据所得到的降噪后回波信号数据估计多普勒频率变化情况，选择多普勒频率变化较为缓慢的一段时间，截取对应的数据进行成像，得到的图像分辨率较高，效果较好。
具体地，对运动补偿后包含残余时变相位的回波信号数据进行噪声抑制处理，包括：
对所述运动补偿后包含残余时变相位的舰船目标回波信号数据进行方位向快速傅里叶变换，生成舰船目标的初步图像；
对所述舰船目标的初步图像的每一个距离单元基于窗函数进行噪声隔离处理，即将距离单元中能量最大的散射体循环移位至中心位置进行操作，得到降噪后的舰船目标初步图像，其中，所述距离单元表征所述运动补偿后包含残余时变相位的舰船目标回波信号数据距离向的采样点，窗函数可以为泰勒窗、汉宁窗、海明窗、矩形窗等，本实施例采用矩形窗函数；
对所述降噪后的舰船目标初步图像进行方位向逆快速傅里叶变换，得到降噪后的舰船目标回波信号数据。
上述步骤中，根据运动补偿后的舰船目标回波信号数据生成的舰船目标的初步图像，基于窗函数对所获取的初步图像进行处理，可以有效地隔离强特显点，更精确地估计对舰船目标成像影响较大的点的时变相位，降低闪烁以及遮挡效应对估计结果的影响。
进一步地，根据降噪后的舰船目标回波信号数据，生成舰船目标的相位变化曲线，具体为：
将所述降噪后的舰船目标回波信号数据的每一个脉冲与其后相邻脉冲的共轭相乘，得到距离单元的相位差；
将所述距离单元的相位差进行加权平均，得到脉冲之间的多普勒中心相位差；
基于所述多普勒中心相位差，生成舰船目标的相位变化曲线。
所生成舰船目标的相位变化曲线，其相位φn(t)可表示为：
式中，n为正整数，R0为初始时刻雷达与舰船目标之间的距离，(rs，n，0，hs，n，0，vs，n，0)是第n个散射点在(R，H，V)坐标系中零时刻的位置，其中，(R，H，V)坐标系为从雷达视角建立的坐标系，R轴始终沿雷达视线方向，H轴与R轴垂直，位于(X，Y)平面内，相应V轴方向垂直于(R，H)平面，(R，H，V)坐标系的原点位于舰船中心，(X，Y，Z)为观测开始时以舰船目标的中心为原点建立的固定参考坐标系，如图2所示，θh和θv是舰船横摇、纵摇和偏航的合成转动在(R，H，V)坐标系中分别沿H轴和V轴的分解。
上述步骤通过对舰船目标回波信号数据逐个脉冲计算相位差，并沿距离向对上述计算得到的相位差进行加权平均，综合考虑了舰船目标回波信号的整体情况，所得到的相位变化曲线更为准确。
步骤S102、根据所述舰船目标的相位变化曲线，生成所述舰船目标的多普勒频率曲线，并对所述多普勒频率曲线进行频域滤波，得到滤波后所述舰船目标的多普勒频率曲线；
基于所述舰船目标的相位变化曲线，按照公式：
生成舰船目标的多普勒频率曲线。
其中ωe是ERV，γ是ωe和V轴之间的角度，ωh和ωv是θh和θv的一阶导数，分别代表水平旋转矢量和垂直旋转矢量。由公式(10)可知舰船目标的多普勒频率与ωe具有线性关系，估计舰船目标多普勒频率的变化情况，即可等效估计ωe变化情况，如图4为仿真实验中舰船目标多普勒频率曲线，曲线上的极大值1和极大值2位置对应了ERV拥有大振幅以及高稳定度的时刻，即多普勒频率曲线的波峰，也就是本申请所述最佳成像的中心时刻。
基于本申请提供的方法，在进行多普勒频率估计的时候，直接跟踪舰船目标的多普勒质心，使得舰船目标的平均多普勒频率为零，舰船目标质心的多普勒频率是通过对所有距离单元的多普勒频率求加权平均得到的，被跟踪的是整个目标而不是的某个散射体的多普勒频率，减少了舰船目标因为遮挡和闪烁效应带来的跟踪误差。该方法计算复杂度很低，不涉及傅里叶变换等复杂运算，通过加减乘除算法即可得到结果，并且考虑了整个目标的多普勒频率变化情况，在估计多普勒频率变化情况的时候没有采取传统方法所用的近似步骤，算法流程清晰、简单，易于实现，计算资源消耗低，因此具有准确、简单、高效、普适的特点和优势。
上述步骤所生成舰船目标的多普勒频率曲线的并不平滑，无法准确地估计多普勒频率曲线的极值位置，因此，需要对生成的舰船目标的多普勒频率曲线进行频域滤波，得到滤波后平滑的舰船目标的多普勒频率曲线，以准确获取多普勒频率曲线的极值位置，包括：
基于快速傅里叶变换，将所述舰船目标的多普勒频率曲线由时域变换至频域，得到所述多普勒频率曲线对应的频谱；
根据所述多普勒频率曲线对应的频谱，搜索所述频谱中能量最大值的位置，以所述能量最大值的位置为中心，根据所述能量下降10dB的位置为窗宽生成窗函数，其中，窗函数可以为泰勒窗、汉宁窗、海明窗、矩形窗等，本实施例采用矩形窗函数；
将所述多普勒频率曲线对应的频谱与所述窗函数进行相乘，得到滤波后的多普勒频率曲线对应的频谱；
基于快速逆傅里叶变换，将所述滤波后的多普勒频率曲线对应的频谱变换到时域，得到滤波后舰船目标的多普勒频率曲线。
步骤S103，根据滤波后舰船目标的多普勒频率曲线，确定舰船目标的成像中心时刻和舰船目标的成像持续时间，具体为：
搜索所述滤波后舰船目标的多普勒频率曲线的每一个极大值的位置，得到舰船目标的成像中心时刻，在本申请实施例中，所述成像中心时刻取值为所述多普勒频率曲线的每一个极大值的位置对应的时刻；
多普勒频率曲线的每一个极大值位置对应了ERV拥有大振幅以及高稳定度的时刻，即多普勒频率曲线的波峰，即本申请所述的最佳成像的中心时刻。
在一些实施例中，回波信号数据可能存在多个波峰(极大值)，最佳成像的中心时刻在一段回波数据中可能不唯一，如图4所示，该曲线有两个极大值：极大值1和极大值2。
多普勒频率曲线的每一个极大值的位置对应了一个最佳成像中心时刻，依据该中心时刻找出最佳成像持续时间，以得到该时间段内对应的回波信号数据，使得成像的效果最好，在本申请的实施例中，基于图像对比度最大化的准则得到舰船目标的最佳成像持续时间。具体步骤如下：
1)假设根据多普勒频率曲线得到某个最佳成像中心时刻为T，根据产生回波信号时对应的海情，设初始成像持续时间长度为ts，最大持续时间长度为te、迭代步长为i；
2)以T为中心，截取ts时间长度的回波信号数据，得到对应的子数据段；
3)对所述子数据段成像，并计算该图像的对比度：
在本申请实施例中，图像对比度指一幅图像灰度反差的大小，可使用多种计算方式，具体地，本申请实施例采用的计算公式如下：
其中I(η，v)为子图像矩阵，(η，v)为两维的图像坐标，A(·)为求平均运算符。
4)令ts＝ts+i，增加持续时间长度；
5)重复步骤2-4，继续生成对应子数据段的图像并计算其对比度，直到持续时间长度达到最大持续时间te，结束迭代；
6)对所生成的图像对比度离散值进行插值拟合，得到拟合后图像对比度曲线；
7)查找拟合后图像对比度曲线极大值位置，即可得到图像对比度最大时对应的时间窗口，也就是得到T时刻对应的最佳成像持续时间。
以上步骤通过迭代，以最大化图像对比度来搜索每个中心时刻的最佳持续时间，即可得到每段最佳成像时间的窗口大小。
步骤S104，根据所述舰船目标的成像中心时刻与所述舰船目标的成像持续时间，生成舰船目标的ISAR图像，具体为：
基于所述舰船目标的成像中心时刻与所述舰船目标的成像持续时间，对所述运动补偿后的舰船目标回波信号数据进行截取，得到所述运动补偿后的舰船目标回波信号数据子数据段；
在本申请实施例中，根据获得的最佳成像的中心时刻，即多普勒频率曲线的极大值位置信息，以及最佳成像持续时间，可以截取运动补偿后的舰船目标回波信号数据中对应的子数据段，这些子数据段即为根据本申请的方法所选择出的成像质量较高的子数据段。基于距离多普勒算法对上述子数据段成像，得到舰船目标高分辨率ISAR图像。如图5为仿真实验中生成的ISAR图像，使用本申请所提供的方法，可以有效选择出包含舰船目标侧视图(a)以及混合视图的子数据段(b)，其中舰船目标侧视图(a)为图4中极大值1的位置对应的图像，混合视图(b)为图4中极大值2的位置对应的图像。
示例性系统
图6为本申请实施例提供的一种逆合成孔径雷达对舰船目标的成像系统结构示意图，包括：
降噪单元501，配置为依次对获取的舰船目标回波信号数据进行距离向脉冲压缩、运动补偿处理，得到运动补偿后的舰船目标回波信号数据；对运动补偿后所述舰船目标回波信号数据进行噪声抑制处理，以生成所述舰船目标的相位变化曲线；
滤波单元502，配置为根据所述舰船目标的相位变化曲线，生成所述舰船目标的多普勒频率曲线，并对所述多普勒频率曲线进行频域滤波，得到滤波后所述舰船目标的多普勒频率曲线；
查找单元503，配置为根据滤波后所述舰船目标的多普勒频率曲线，确定所述舰船目标的成像中心时刻和所述舰船目标的成像持续时间；
成像单元504，配置为根据所述舰船目标的成像中心时刻与所述舰船目标的成像持续时间，生成所述舰船目标的ISAR图像。
在本申请的一些实施例中，降噪单元501包括：脉冲压缩子单元，配置为：对获取的所述舰船目标回波信号数据进行距离向脉冲压缩，得到距离向脉冲压缩后的回波信号数据；距离补偿子单元，配置为：基于全局最小熵算法，对所述距离向脉冲压缩后的回波信号数据进行距离包络对准操作，得到距离包络对准后的回波信号数据；相位补偿子单元，配置为：基于相位梯度自聚焦算法，对所述距离包络对准后的回波信号数据进行相位误差补偿，得到运动补偿后的舰船目标回波信号数据；相位计算子单元，配置为：对所述运动补偿后的舰船目标回波信号数据进行噪声抑制处理，得到降噪后的舰船目标回波信号数据，以生成所述舰船目标的相位变化曲线。
在本申请的一些实施例中，降噪单元501还包括：初像生成子单元，配置为：对运动补偿后所述舰船目标回波信号数据进行方位向快速傅里叶变换，生成所述舰船目标的初步图像；噪声隔离子单元，配置为：对所述舰船目标的初步图像的每一个距离单元基于窗函数进行噪声隔离处理，得到降噪后的舰船目标初步图像，其中，所述距离单元表征运动补偿后所述舰船目标回波信号数据距离向的采样点；时域返回子单元，配置为：对所述降噪后的舰船目标初步图像进行方位向逆快速傅里叶变换，得到降噪后的舰船目标回波信号数据，以生成所述舰船目标的相位变化曲线。
在本申请的一些实施例中，时域返回子单元包括：相位差计算模块，配置为：将所述降噪后的舰船目标回波信号数据的每一个脉冲与其后相邻脉冲的共轭相乘，得到所述距离单元的相位差；加权平均模块，配置为：将所述距离单元的相位差进行加权平均，得到相邻所述脉冲之间的多普勒中心相位差；相位曲线生成模块，配置为：基于相邻所述脉冲之间的多普勒中心相位差，生成所述舰船目标的相位变化曲线。
在本申请的一些实施例中，上述相位曲线生成模块所生成的舰船目标的相位变化曲线为：
式中，n为正整数，R0为初始时刻所述雷达与所述舰船目标之间的距离，(rs，n，0，hs，n，0，vs，n，0)是第n个散射点在(R，H，V)坐标系中零时刻的位置，其中，(R，H，V)坐标系为从雷达视角建立的坐标系，R轴始终沿雷达视线方向，H轴与R轴垂直，位于(X，Y)平面内，相应V轴方向垂直于(R，H)平面，(R，H，V)坐标系的原点位于所述舰船目标的中心，(X，Y，Z)为观测开始时以所述舰船目标的中心为原点建立的固定参考坐标系，θh和θv是所述舰船目标横摇、纵摇和偏航的合成转动在(R，H，V)坐标系中分别沿H轴和V轴的分解。
在本申请的一些实施例中，滤波单元502，包括：多普勒频率曲线生成子单元，配置为：基于所述舰船目标的相位变化曲线，按照公式：
生成舰船目标的多普勒频率曲线；
式中，其中ωe是所述舰船目标三维非均匀旋转合成的等效旋转矢量，γ是ωe和V轴之间的角度，(R，H，V)坐标系为从雷达视角建立的坐标系，R轴始终沿雷达视线方向，H轴与R轴垂直，位于(X，Y)平面内，相应V轴方向垂直于(R，H)平面，(R，H，V)坐标系的原点位于所述舰船目标的中心，(X，Y，Z)为观测开始时以所述舰船目标的中心为原点建立的固定参考坐标系。
在本申请的一些实施例中，滤波单元502，还包括：频谱生成模块，配置为：基于快速傅里叶变换，将所述舰船目标的多普勒频率曲线由时域变换至频域，得到所述多普勒频率曲线对应的频谱；窗函数生成模块，配置为：根据所述多普勒频率曲线对应的频谱，搜索所述频谱中能量最大值的位置，以所述能量最大值的位置为中心，根据所述能量下降10dB的位置为窗宽生成窗函数；滤波处理模块，配置为：将所述多普勒频率曲线对应的频谱与所述窗函数进行相乘，得到滤波后的多普勒频率曲线对应的频谱；频率曲线生成模块，配置为：基于快速逆傅里叶变换，将所述滤波后的多普勒频率曲线对应的频谱变换到时域，得到滤波后所述舰船目标的多普勒频率曲线。
在本申请的一些实施例中，查找单元503，包括：中心时刻查找子单元，配置为：搜索滤波后所述舰船目标的多普勒频率曲线的每一个极大值的位置，得到所述舰船目标的成像中心时刻，其中，所述成像中心时刻取值为所述多普勒频率曲线的每一个极大值的位置对应的时刻；成像持续时间查找子单元，配置为：根据所述舰船目标的成像中心时刻，基于图像对比度最大化的准则，得到所述舰船目标的成像持续时间。
在本申请的一些实施例中，成像单元504包括：数据截取子单元，配置为：基于所述舰船目标的成像中心时刻与所述舰船目标的成像持续时间，对运动补偿后所述舰船目标回波信号数据进行截取，得到运动补偿后的所述舰船目标的回波信号数据的子数据段；图像生成子单元，配置为：基于距离多普勒算法，对所述子数据段进行成像，得到舰船目标ISAR图像。
本申请实施例提供的一种逆合成孔径雷达对舰船目标的成像系统能够实现上述任一一种逆合成孔径雷达对舰船目标的成像方法实施例的步骤、流程，并达到相同的技术效果，在此不再一一赘述。
以上所述仅为本申请的优选实施例，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种逆合成孔径雷达对舰船目标的成像方法，其特征在于，包括：
步骤S101、依次对获取的舰船目标回波信号数据进行距离向脉冲压缩、运动补偿处理，得到运动补偿后的舰船目标回波信号数据；对运动补偿后所述舰船目标回波信号数据进行噪声抑制处理，以生成所述舰船目标的相位变化曲线；
步骤S102、根据所述舰船目标的相位变化曲线，生成所述舰船目标的多普勒频率曲线，并对所述多普勒频率曲线进行频域滤波，得到滤波后所述舰船目标的多普勒频率曲线；
步骤S103、根据滤波后所述舰船目标的多普勒频率曲线，确定所述舰船目标的成像中心时刻和所述舰船目标的成像持续时间；
步骤S104、根据所述舰船目标的成像中心时刻与所述舰船目标的成像持续时间，生成所述舰船目标的ISAR图像；
在步骤S101中，所述对运动补偿后所述舰船目标回波信号数据进行噪声抑制处理，以生成所述舰船目标的相位变化曲线，包括：
对运动补偿后所述舰船目标回波信号数据进行方位向快速傅里叶变换，生成所述舰船目标的初步图像；
对所述舰船目标的初步图像的每一个距离单元基于窗函数进行噪声隔离处理，得到降噪后的舰船目标初步图像，其中，所述距离单元表征运动补偿后所述舰船目标回波信号数据距离向的采样点；
对所述降噪后的舰船目标初步图像进行方位向逆快速傅里叶变换，得到降噪后的舰船目标回波信号数据，以生成所述舰船目标的相位变化曲线；
所述对所述降噪后的舰船目标初步图像进行方位向逆快速傅里叶变换，得到降噪后的舰船目标回波信号数据，以生成所述舰船目标的相位变化曲线，包括：
将所述降噪后的舰船目标回波信号数据的每一个脉冲与其后相邻脉冲的共轭相乘，得到所述距离单元的相位差；
将所述距离单元的相位差进行加权平均，得到相邻所述脉冲之间的多普勒中心相位差；
基于相邻所述脉冲之间的多普勒中心相位差，生成所述舰船目标的相位变化曲线；
在步骤S102中，对生成的舰船目标的多普勒频率曲线进行频域滤波，得到滤波后舰船目标的多普勒频率曲线，包括：
基于快速傅里叶变换，将所述舰船目标的多普勒频率曲线由时域变换至频域，得到所述多普勒频率曲线对应的频谱；
根据所述多普勒频率曲线对应的频谱，搜索所述频谱中能量最大值的位置，以所述能量最大值的位置为中心，根据所述能量下降10dB的位置为窗宽生成窗函数；
将所述多普勒频率曲线对应的频谱与所述窗函数进行相乘，得到滤波后的多普勒频率曲线对应的频谱；
基于快速逆傅里叶变换，将所述滤波后的多普勒频率曲线对应的频谱变换到时域，得到滤波后所述舰船目标的多普勒频率曲线。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S101包括：
对获取的所述舰船目标回波信号数据进行距离向脉冲压缩，得到距离向脉冲压缩后的回波信号数据；
基于全局最小熵算法，对所述距离向脉冲压缩后的回波信号数据进行距离包络对准操作，得到距离包络对准后的回波信号数据；
基于相位梯度自聚焦算法，对所述距离包络对准后的回波信号数据进行相位误差补偿，得到运动补偿后的舰船目标回波信号数据；
对所述运动补偿后的舰船目标回波信号数据进行噪声抑制处理，得到降噪后的舰船目标回波信号数据，以生成所述舰船目标的相位变化曲线。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述舰船目标的相位变化曲线为：
式中，n为正整数，R0为初始时刻所述雷达与所述舰船目标之间的距离，(rs，n，0，hs，n，0，vs，n，0)是第n个散射点在(R，H，V)坐标系中零时刻的位置，其中，(R，H，V)坐标系为从雷达视角建立的坐标系，R轴始终沿雷达视线方向，H轴与R轴垂直，位于(X，Y)平面内，相应V轴方向垂直于(R，H)平面，(R，H，V)坐标系的原点位于所述舰船目标的中心，
(X，Y，Z)为观测开始时以所述舰船目标的中心为原点建立的固定参考坐标系，θh和θv是所述舰船目标横摇、纵摇和偏航的合成转动在(R，H，V)坐标系中分别沿H轴和V轴的分解。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤S102中，生成舰船目标的多普勒频率曲线，具体为：
基于所述舰船目标的相位变化曲线，按照公式：
生成舰船目标的多普勒频率曲线；
式中，其中ωe是所述舰船目标三维非均匀旋转合成的等效旋转矢量，γ是ωe和V轴之间的角度，(R，H，V)坐标系为从雷达视角建立的坐标系，R轴始终沿雷达视线方向，H轴与R轴垂直，位于(X，Y)平面内，相应V轴方向垂直于(R，H)平面，(R，H，V)坐标系的原点位于所述舰船目标的中心，(X，Y，Z)为观测开始时以所述舰船目标的中心为原点建立的固定参考坐标系。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S103具体为：
搜索滤波后所述舰船目标的多普勒频率曲线的每一个极大值的位置，得到所述舰船目标的成像中心时刻，其中，所述成像中心时刻取值为所述多普勒频率曲线的每一个极大值的位置对应的时刻；
根据所述舰船目标的成像中心时刻，基于图像对比度最大化的准则，得到所述舰船目标的成像持续时间。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S104具体为：
基于所述舰船目标的成像中心时刻与所述舰船目标的成像持续时间，对运动补偿后所述舰船目标回波信号数据进行截取，得到运动补偿后的所述舰船目标的回波信号数据的子数据段；
基于距离多普勒算法，对所述子数据段进行成像，得到舰船目标ISAR图像。
7.一种逆合成孔径雷达对舰船目标的成像系统，其特征在于，包括：
降噪单元，配置为依次对获取的舰船目标回波信号数据进行距离向脉冲压缩、运动补偿处理，得到运动补偿后的舰船目标回波信号数据；对运动补偿后所述舰船目标回波信号数据进行噪声抑制处理，以生成所述舰船目标的相位变化曲线；
滤波单元，配置为根据所述舰船目标的相位变化曲线，生成所述舰船目标的多普勒频率曲线，并对所述多普勒频率曲线进行频域滤波，得到滤波后所述舰船目标的多普勒频率曲线；
查找单元，配置为根据滤波后所述舰船目标的多普勒频率曲线，确定所述舰船目标的成像中心时刻和所述舰船目标的成像持续时间；
成像单元，配置为根据所述舰船目标的成像中心时刻与所述舰船目标的成像持续时间，生成所述舰船目标的ISAR图像；
所述降噪单元中，所述对运动补偿后所述舰船目标回波信号数据进行噪声抑制处理，以生成所述舰船目标的相位变化曲线，包括：
对运动补偿后所述舰船目标回波信号数据进行方位向快速傅里叶变换，生成所述舰船目标的初步图像；
对所述舰船目标的初步图像的每一个距离单元基于窗函数进行噪声隔离处理，得到降噪后的舰船目标初步图像，其中，所述距离单元表征运动补偿后所述舰船目标回波信号数据距离向的采样点；
对所述降噪后的舰船目标初步图像进行方位向逆快速傅里叶变换，得到降噪后的舰船目标回波信号数据，以生成所述舰船目标的相位变化曲线；
所述对所述降噪后的舰船目标初步图像进行方位向逆快速傅里叶变换，得到降噪后的舰船目标回波信号数据，以生成所述舰船目标的相位变化曲线，包括：
将所述降噪后的舰船目标回波信号数据的每一个脉冲与其后相邻脉冲的共轭相乘，得到所述距离单元的相位差；
将所述距离单元的相位差进行加权平均，得到相邻所述脉冲之间的多普勒中心相位差；
基于相邻所述脉冲之间的多普勒中心相位差，生成所述舰船目标的相位变化曲线；
所述滤波单元中，对生成的舰船目标的多普勒频率曲线进行频域滤波，得到滤波后舰船目标的多普勒频率曲线，包括：
基于快速傅里叶变换，将所述舰船目标的多普勒频率曲线由时域变换至频域，得到所述多普勒频率曲线对应的频谱；
根据所述多普勒频率曲线对应的频谱，搜索所述频谱中能量最大值的位置，以所述能量最大值的位置为中心，根据所述能量下降10dB的位置为窗宽生成窗函数；
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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