CN114384520B - 一种机动平台对海面船只精细化雷达成像方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种机动平台对海面船只精细化雷达成像方法：步骤1，机动平台采集海面舰船回波信号，进行解调得到基带回波信号；步骤2，对基带回波信号进行距离脉压、走动校正、多普勒中心补偿预处理，得到补偿后的信号；步骤3，将补偿后的信号乘以加速度补偿参考函数，得到加速度补偿后的信号；步骤4，对加速度补偿后的信号进行方位脉压处理，得到舰船目标粗聚焦SAR图像I；步骤5，检测候选舰船目标；步骤6，得到信号S 7_walk ；步骤7，提取对应的目标方位向信号；步骤8进行PGA补偿；步骤9，采用Dechirp‑clean方法处理得到所有方位向的处理数据，从而得到机动平台对海面舰船目标精细化图像。经检验，本发明能够完成舰船目标的精细化成像。

Description

一种机动平台对海面船只精细化雷达成像方法
技术领域
本发明涉及合成孔径雷达成像技术领域，主要是机动平台对海面舰船目标雷达成像领域，涉及一种机动平台对海面船只精细化雷达成像方法。
背景技术
海上舰船目标雷达成像技术是一种重要的对海监视和侦察手段，可以全天时、全天候地获取海洋目标的轮廓信息，为海洋监视执法、军事侦察等活动提供了重要的支撑，弥补了光学、红外等其他监视侦察手段的不足。SAR成像具有远距离、高分辨的特点，可以对重点区域进行全天时、全天候实时观测成像。现有对海面舰船成像SAR系统常见安装于机载平台，完成重点区域监视任务。然而，现有机载对海面舰船成像SAR系统仅适用于平稳飞行的载机，未考虑平台的三维加速度影响，无法适用于机动平台。另外，SAR成像的对象一般是静止场景，而海上舰船目标是非合作运动目标，无法准确得知目标航向、航速和目标姿态等运动参数，直接利用SAR成像方法处理会存在残留空变距离徙动，难以得到两维高分辨舰船目标图像。
ISAR成像技术可以应用于运动舰船目标成像，距离多普勒（RD）方法由于其操作简单、运算量小的优势，在实际工程应用中被广泛应用。然而，ISAR成像系统常见安装于岸防雷达，平台处于静止状态。另外，ISAR成像方法一般只能对单个目标进行处理，对于机动平台成像雷达而言，由于平台的体积限制和任务需求，其雷达波束宽度一般较大，覆盖区域较广。因此大多数情况下，其波束覆盖范围中存在多个舰船目标，难以直接应用ISAR技术完成对舰船目标的成像。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于，提出一种机动平台对海面船只精细化雷达成像方法。本发明为了得到高分辨率的舰船目标图像，首先根据机动平台的特性完成舰船目标粗聚焦，接着从SAR图像中通过基于混合视觉注意机制的舰船检测提取属于单个舰船目标的回波数据，然后再对单个舰船目标进行残留距离徙动校正，完成舰船目标精聚焦成像，通过由粗到精的成像处理，完成机动平台对海面舰船目标的精细化成像。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案予以解决：
一种机动平台对海面船只精细化雷达成像方法，包括如下步骤：
步骤1，机动平台采集海面舰船回波信号，进行解调得到基带回波信号；
步骤2，对基带回波信号进行距离脉压、走动校正、多普勒中心补偿预处理，得到补偿后的信号；
步骤3，将补偿后的信号乘以加速度补偿参考函数，得到加速度补偿后的信号；
步骤4，对加速度补偿后的信号进行方位脉压处理，得到舰船目标粗聚焦SAR图像I；
步骤5，构造基于分块图像域与频域相结合的视觉注意机制，由舰船目标粗聚焦SAR图像I得到显著图S，并对显著图S采用均值二分法进行检测得到候选舰船目标；
步骤6，在舰船目标粗聚焦SAR图像I上根据候选舰船目标的位置提取每个舰船目标粗聚焦数据，对每个舰船目标的粗聚焦数据沿方位向进行IFFT处理，分别得到距离时域-方位时域的信号S 5，并对每个信号S 5沿距离向进行FFT处理，得到S 6；对S 6采用方位时间变量进行处理变换，得到信号S 7_walk ；
步骤7，将信号S 7_walk 乘以解耦函数得到解耦后的信号S 8；对信号S 8沿距离向作IFFT处理，得到两维时域图像S 9；对S 9中的每个距离单元提取对应的目标方位向信号S 10；
步骤8，对每个距离单元对应的目标方位向信号S 10进行PGA补偿后得到信号为S 11；
步骤9，对每个距离单元对应的信号S 11采用Dechirp-clean方法进行处理，得到所有方位向的处理数据，从而得到机动平台对海面舰船目标精细化图像。
进一步的，所述步骤2包括如下子步骤：
步骤21，对基带回波信号S 0 进行距离向的傅里叶变换，得到信号S 1；
步骤22，将S 1与距离脉压函数H 1 (f r )相乘，得到距离脉压补偿后的信号S 2；
所述的距离脉压参考函数H 1 (f r )为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，f r 为距离频域， K r 为距离向调频率，j为虚数单位；
步骤23，将距离脉压补偿后的信号S 2与走动校正及多普勒中心补偿函数H 2 (f r ;t m )相乘，得到补偿后的信号S 3；
所述的走动校正及多普勒中心补偿函数为：
Figure 184615DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，f c 表示雷达载频，H为平台高度；机动平台初始速度v=(v x , v y ,v z )，v x =0；t m 为方位时间；θ、R s 分别为方位时间t m =0时雷达的前斜角、景中心斜距；c为光速；j为虚数单位。
进一步的，所述步骤3中，所述的加速度补偿参考函数为：
Figure 420424DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
，a为机动平台加速度，a=(a x , a y ,a z )；f c 为雷达载频，f r 为距离频域；H为平台高度；t m 为方位时间；θ、R s 分别为方位时间t m =0时雷达的前斜角、景中心斜距；c为光速；j为虚数单位。
进一步的，所述步骤4的具体操作为：
对加速度补偿后的信号沿距离向进行逆傅里叶变换，方位向进行FFT，得到舰船目标粗聚焦SAR图像I。
进一步的，所述步骤5具体包括如下子步骤：
步骤51，根据SAR图像I得到图像域显著图S I ，其在像素点(x, y)处的图像域显著值S I (x, y)为：
Figure 696685DEST_PATH_IMAGE006
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
为取范数操作，I (x, y)是舰船目标粗聚焦SAR图像I中的像素点(x, y)处图像幅度值，I μ (x, y)为对应网格块像素幅度均值：
Figure 973296DEST_PATH_IMAGE008
其中，w B 和h B 分别是网格块的宽度和高度；
步骤52，对舰船目标粗聚焦SAR图像I进行傅里叶变换，得到频域显著图S f ：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
其中，g为标准差为8的高斯滤波器；光谱残差
Figure 131745DEST_PATH_IMAGE010
；
所述傅里叶变换为：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
Figure 390819DEST_PATH_IMAGE012
Figure DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 583903DEST_PATH_IMAGE014
和
Figure DEST_PATH_IMAGE015
分别表示傅里叶变换和傅里叶逆变换，
Figure 299924DEST_PATH_IMAGE016
表示对复数取模，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
表示取复数相位，A表示振幅，P表示相位；其中，h n ( f )是一个n*n的矩阵：
Figure 945669DEST_PATH_IMAGE018
；
步骤53，由图像域显著图S I 与频域显著图S f 结合得到显著图S：
S=k * S I + (1-k) S f
其中，k为加权系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
；S为显著图，S I 为图像域显著图，S f 为频域显著图；
步骤54，采用均值二分法对显著图S进行检测，得到候选舰船目标。
进一步的，所述步骤54具体包括如下步骤：
步骤541，设定迭代总次数为L，令迭代次数为0，初始化分割阈值；
步骤542，采用当前分割阈值对当前检测区域显著图S进行分割，得到当前舰船目标像素和背景杂波像素；
步骤543，迭代次数加1，判断当前迭代次数是否大于L，若是，则结束迭代，步骤542中的分割阈值即为检测阈值，将超过检测阈值的认为是舰船目标像素；否则，转入步骤544；
步骤544，更新当前背景杂波的所有像素值为分割阈值，计算更新后图像的所有像素值的平均值，将其作为当前分割阈值；返回步骤542。
进一步的，所述步骤542的具体操作如下：
根据显著图S得到目标像素集合U和背景杂波像素集合N：
Figure 211696DEST_PATH_IMAGE020
Figure DEST_PATH_IMAGE021
Figure 259287DEST_PATH_IMAGE022
其中，U i (x, y)为目标像素集合中的第i个像素，N i (x, y)为背景像素集合中的第i个像素，m、n分别为集合U与N的元素个数，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
为图像像素均值，其作为分隔阈值；S(x,y)指显著图S中像素(x, y)处的显著值：
Figure 149139DEST_PATH_IMAGE024
。
进一步的，所述步骤6中，所述方位时间变量为：
Figure DEST_PATH_IMAGE025
其中，f r 表示距离频域；f c 是雷达载频；t m 为方位时间。
进一步的，所述步骤7中，所述的解耦函数为：
Figure 485442DEST_PATH_IMAGE026
其中，M为耦合因子；j为虚数单位；PRF为脉冲重复频率；t a 为方位时间变量；f r 为距离频域；f c 是雷达载频。
进一步的，所述步骤9具体包括如下步骤：
步骤91，将S 11作为当前处理信号，执行步骤92；
步骤92：对于一定调频率范围内的所有调频率k a ，对第i个调频率k ai 构造补偿函数
Figure DEST_PATH_IMAGE027
；其中，j为虚数单位，k ai 为第i个线性调频信号的调频率，t a 为方位时间变量；
步骤93：将每个调频率的补偿函数H dc (t a )与当前处理信号相乘，并进行方位FFT处理，得到每个调频率对应的处理信号，取其中值最大的处理信号作为当前的S 12；
步骤94：构造窄带带阻滤波器，滤除当前的S 12中的尖峰，并且将该尖峰存储在最终精聚焦图像I 2上，同时得到滤除尖峰后的剩余信号；
步骤95：对剩余信号进行方位IFFT处理，并乘以补偿函数
Figure 601166DEST_PATH_IMAGE028
，得到处理后的剩余信号，完成了第i个分量的处理；
步骤96：将处理后的剩余信号作为当前处理信号，返回执行步骤93~步骤95，直到完成所有分量的处理，得到了所有的尖峰。
相较于现有技术，本发明带来的有益效果如下：
本发明的方法得到了两维高分辨的舰船目标图像。通过加速度补偿，消除了平台机动特性对成像质量的影响。基于分块图像域与频域相结合的混合视觉注意机制，提高了舰船目标检测的性能。通过残留空变距离走动校正和耦合因子估计，校正了目标运动引入的额外距离徙动，最后结合Dechirp-clean处理完成了舰船目标的精细化成像。
附图说明
图1为本发明的机动平台对海面船只目标成像的几何模型；
图2为舰船SAR粗聚焦图像；
图3为舰船检测结果图像；
图4为目标1 SAR粗聚焦图像；
图5为目标1 ISAR精聚焦图像。
以下结合附图和具体实施方式对本发明进一步解释说明。
具体实施方式
本发明的机动平台对海面船只精细化雷达成像方法的具体设计如下：
（1）机动平台对海面舰船目标粗聚焦
现有机载对海面舰船成像方法只考虑载机平稳直线飞行的情况，未考虑平台机动性对成像的影响，难以满足机动平台对海面舰船目标高分辨成像任务需求。机动SAR平台有三维的初速度和三维加速度，飞行轨迹为曲线，机动平台对海面舰船目标成像几何模型如图1所示。
假设在回波录取时间内，雷达P从点A经过点B运动到点C，建立平台坐标系OXYZ，机动SAR平台初始速度v=( v x , v y ,v z )，其中v x =0，加速度a=(a x , a y ,a z )。方位时间t m =0时，雷达的坐标为(0,0,H)，前斜角为θ，景中心斜距为R s ，波束中心线与观测平面XOY相交于点
Figure 988416DEST_PATH_IMAGE029
。点Q为方位零时刻舰船目标的中心，相对于点S的坐标为(x q , y q ,0)，舰船目标以速度v t =( v tx , v ty ,0)航行。以点Q为原点，建立舰船坐标系
Figure 234DEST_PATH_IMAGE030
，点D为舰船目标上的任意一点，相对于点Q的坐标为(x 0, y 0,0)。在高级海情下，舰船目标除了自身的运动外，还会受到海浪的影响，存在三维摇摆。假设舰船目标分别绕
Figure 823834DEST_PATH_IMAGE031
、
Figure 415352DEST_PATH_IMAGE032
和
Figure 640797DEST_PATH_IMAGE033
轴的摇摆角度为θ p 、θ r 和θ y ，具体表达式如下式：
Figure 72784DEST_PATH_IMAGE034
（1-1）
其中，
Figure 914838DEST_PATH_IMAGE035
表示双倍摇幅，
Figure 841206DEST_PATH_IMAGE036
表示转动周期，
Figure 921157DEST_PATH_IMAGE037
表示转动初始相位。
对于任意的方位时间t m ，雷达P(x p , y p , z p )在平台坐标系OXYZ的坐标可表示为：
Figure 291090DEST_PATH_IMAGE038
（1-2）
点Q(x Q , y Q , z Q )的坐标可表示为：
Figure 89282DEST_PATH_IMAGE039
（1-3）
点D(x,y,z)的坐标可表示为：
Figure 553761DEST_PATH_IMAGE040
（1-4）
其中，H rpy 为旋转矩阵，表达式为：
Figure 957061DEST_PATH_IMAGE041
（1-5）
根据几何关系，可得雷达P与点D的瞬时斜距：
Figure 747162DEST_PATH_IMAGE042
（1-6）
由于舰船目标属于非合作运动目标，无法直接获取其运动参数，导致难以准确分析R PD 。另一方面，由于平台具有高速高机动的特性，平台速度远大于目标的运动速度，所以影响瞬时斜距变化的主要因素是机动平台。为了完成对舰船目标的聚焦，可以先利用SAR对静止区域成像的相关参数完成SAR粗聚焦。
对于成像场景中与点S相距y n 的静止目标点
Figure 13408DEST_PATH_IMAGE043
，可得雷达P与点
Figure 547158DEST_PATH_IMAGE044
的瞬时斜距：
Figure 601702DEST_PATH_IMAGE045
(1-7)
由上式可以看出，瞬时斜距R(t m ; y n )与方位位置y n 和方位时间t m 有关，把瞬时斜距在t m =0处进行四阶泰勒展开，可得：
Figure 297125DEST_PATH_IMAGE046
(1-8)
其中的泰勒系数：
Figure 820642DEST_PATH_IMAGE047
(1-9)
将上式在y n 处进行泰勒展开到一阶，得到k n (y n )关于y n 的无关项和线性相关项：
Figure 954820DEST_PATH_IMAGE048
(1-10)
其中的泰勒系数：
Figure 113137DEST_PATH_IMAGE049
(1-11)
将瞬时斜距R(t m ; y n )代入SAR的二维信号模型中可得解调后的基带回波信号s 0(t r , t m ; y n )的表达式：
Figure 245041DEST_PATH_IMAGE050
(1-12)
其中，t r 为快时间，c为光速，
Figure 239542DEST_PATH_IMAGE051
是距离窗函数，
Figure 115094DEST_PATH_IMAGE052
是方位窗函数，f c 为雷达载频，K r 为距离向调频率。
对上式进行距离向的傅里叶变换（FFT），可得到信号S 1(f r , t m ; y n )的表达式：
Figure 160542DEST_PATH_IMAGE053
(1-13)
其中，W r (f r )是距离窗函数的频域形式，f r 表示距离频域；
构造距离脉压参考函数：
Figure 197768DEST_PATH_IMAGE054
(1-14)
将S 1(f r , t m ; y n )与距离脉压函数H 1 (f r )相乘后，即可消除距离频域调制项，得到距离脉压后的信号S 2(f r , t m ; y n )解析式：
Figure 148407DEST_PATH_IMAGE055
(1-15)
由于机动平台在执行任务中处于大前斜成像模式，距离向和方位向存在严重耦合，导致信号在二维频域近似表现为平行四边形（而不是矩形），具有斜拉特性，所以首先要进行距离方位的解耦，使得频谱恢复为近似矩形。同时大前斜成像会导致多普勒中心偏离零频，二维频谱有可能发生折叠导致方位频谱模糊造成鬼影目标。构造走动校正及多普勒中心补偿函数：
Figure 562070DEST_PATH_IMAGE002
(1-16)
其中，
Figure 445713DEST_PATH_IMAGE003
；H为平台高度；f c 表示雷达载频；f r 表示距离频域；机动平台初始速度v=(v x , v y ,v z )，v x =0；t m 为方位时间；θ、R s 分别为方位时间t m =0时雷达的前斜角、景中心斜距；c为光速；j为虚数单位。
将S 2(f r , t m ; y n )与H 2 (f r ;t m )相乘后可得到距离走动和多普勒中心补偿后的信号S 3(f r , t m ; y n )解析式：
Figure 171617DEST_PATH_IMAGE056
(1-17)
此时，二维频域中的信号近似变为矩形，同时把多普勒中心搬移到多普勒零频位置。
由于机动SAR平台存在三维的加速度，在方位向产生了额外的调频率，对方位谱宽造成伸缩的影响，严重影响后续舰船目标的聚焦性能。而方位时间的二次项系数k 2 (y n )直接反映方位调频率，因此需要对k 2 (y n )中的加速度进行补偿。本发明取k 2 (y n )中与y n 无关的零次项k 20，将其中与加速度直接相关的项，构造加速度补偿参考函数：
Figure 140710DEST_PATH_IMAGE004
(1-18)
其中，
Figure 561327DEST_PATH_IMAGE005
。
将S 3(f r , t m ; y n )与H 3 (f r ;t m )相乘后可得到加速度补偿后的信号S 4(f r , t m ;y n )解析式：
Figure 299476DEST_PATH_IMAGE057
(1-19)
加速度补偿后，平台的机动特性对舰船成像的影响得到有效的消除。将S 4(f r , t m ; y n )沿距离向进行逆傅里叶变换（IFFT），方位向进行FFT完成方位脉压处理，得到舰船目标粗聚焦SAR图像I。
（2）基于混合视觉注意机制的舰船目标检测
完成对舰船目标粗聚焦后，传统CFAR舰船检测需要繁琐的划窗估计，造成了大量的冗余计算。同时，CFAR检测容易使得杂波像素泄露进入目标窗，难以完整提取目标船只。此外，多尺度CFAR检测方法使用的大尺度检测器在复杂杂波背景下会提供过多的候选目标，检测概率较低。考虑到舰船目标在海面背景的显著性，本发明构造基于分块图像域与频域相结合的视觉注意机制，采用该视觉注意机制对SAR图像进行自适应舰船目标区域提取，得到检测区域显著图。
具体地，本发明采用的基于分块图像域的视觉注意机制为：
根据SAR图像I，得到图像域显著图S I ，其在像素点(x, y)处的图像域显著值S I (x,y)为：
Figure 944084DEST_PATH_IMAGE058
（1-20）
其中，
Figure 416784DEST_PATH_IMAGE007
为取范数操作，I (x, y)是像素点(x, y)处图像幅度值，I μ (x, y)为对应网格块像素幅度均值，由下式计算得到：
Figure 172251DEST_PATH_IMAGE059
（1-21）
其中，w B 和h B 分别是网格块的宽度和高度（本实施例中为128*128）。
本发明采用的基于频域的视觉注意机制为：
对SAR图像I进行傅里叶变换：
Figure 30485DEST_PATH_IMAGE011
（1-22）
Figure 49257DEST_PATH_IMAGE012
（1-23）
Figure 727363DEST_PATH_IMAGE013
（1-24）
其中，
Figure 801367DEST_PATH_IMAGE014
和
Figure 717370DEST_PATH_IMAGE015
分别表示傅里叶变换和傅里叶逆变换，在
Figure 703781DEST_PATH_IMAGE016
表示对复数取模，
Figure 400342DEST_PATH_IMAGE017
表示取复数相位，A表示振幅，P表示相位。则光谱残差R( f )为：
Figure 497611DEST_PATH_IMAGE060
（1-25）
其中，h n ( f )是一个n*n的矩阵；示例性地，本发明仿真实验n设置为3。
Figure 815591DEST_PATH_IMAGE018
（1-26）
则频域显著图S f 为：
Figure 972902DEST_PATH_IMAGE061
（1-27）
其中，g为标准差为8的高斯滤波器。
最终的显著图S由图像域显著图S I 与频域显著图S f 相结合得到：
S=k * S I + (1-k) S f （1-28）
其中，k为加权系数，
Figure 828863DEST_PATH_IMAGE019
。k取值越接近1，图像域显著性权值越大，图像细节越清晰。反之，显著性图越接近频域结果，显示的目标整体特性越强。将图像域与频域显著性方法进行结合后，检测到的目标更加完整，并且在运行速度上有所提升。
在此基础上，使用均值二分法对检测区域显著图S进行检测，得到候选舰船目标，即舰船目标检测结果。
具体来说，基于显著性的检测方法，通常依赖于一个预先定义的阈值，完成从显著图映射到二值检测结果的转换，该阈值的非鲁棒性会限制模型在不同场景中的应用，亟需设计一种不受人工干预的自动检测方法。
本发明采用均值二分法完成基于显著图S的目标检测，以迭代的方式得到检测阈值。
step 1，设定迭代总次数为L，令迭代次数为0，初始化分割阈值；
step 2，采用当前分割阈值对当前检测区域显著图S进行分割，得到当前舰船目标像素和背景杂波像素；
step 3，迭代次数加1，判断当前迭代次数是否大于L，若是，则结束迭代，step 2中的分割阈值即为检测阈值，将超过检测阈值的认为是舰船目标像素；否则，转入step 4；
step 4，更新当前背景杂波的所有像素值为分割阈值，计算更新后图像的所有像素值的平均值，将其作为当前分割阈值；返回step 2；
上述技术方案中，在每次迭代中以区域均值（即步骤4的输出结果）作为分割阈值，将图像分为舰船目标像素和背景杂波像素。下一次迭代中将背景杂波像素赋值为上一轮中的分割阈值，以此方式自适应的逼近舰船目标真实阈值。
假设输入显著图S，可得到目标像素集合U和背景杂波像素集合N：
Figure 729823DEST_PATH_IMAGE020
（1-29）
Figure 682735DEST_PATH_IMAGE021
（1-30）
Figure 93224DEST_PATH_IMAGE022
（1-31）
其中，U i (x, y)为目标像素集合中的第i个像素，N i (x, y)为背景像素集合中的第i个像素，m、n分别为集合U与N的元素个数，
Figure 233218DEST_PATH_IMAGE023
为图像像素均值，其作为分隔阈值。S(x,y)指显著图S中像素(x, y)处的显著值；
具体的，step 2依据下式进行分割：
Figure 875552DEST_PATH_IMAGE024
（1-32）
通过迭代的方式逼近图像中高亮度目标，从迭代规则可以看出，随着迭代次数的增加，检测阈值的更新幅度逐渐降低，可以有效提高检测概率。在实际应用中一般将迭代次数设置为15，最终迭代得到的均值作为检测阈值，从而在粗聚焦SAR图像上完成舰船目标的检测，得到各个舰船目标的位置。
（3）机动平台对海面舰船目标精聚焦
在粗聚焦SAR图像I上根据候选舰船目标的位置，分别提取单个舰船目标的数据，然后依次进行ISAR精聚焦。假设提取出来第i个舰船对应的粗聚焦数据为I i ，沿方位向进行IFFT，得到距离时域-方位时域的信号S 5(t r , t m )。由于在粗聚焦过程中，构造补偿函数时使用的是静止区域对应的成像参数，并没有考虑舰船目标的运动，所以未能实现舰船目标的精确聚焦，反映在包络上是存在由于目标运动引起的残留距离徙动，主要表现为残留距离走动，并且对于舰船目标上不同位置的散射点具有不同的走动量，即残留距离走动量空变，所以难以对其统一补偿。将S 5(t r , t m )沿距离向进行FFT，得到S 6(f r , t m )，其中残留距离走动量可以表示为S 6_walk (f r , t m )：
Figure 417392DEST_PATH_IMAGE062
（1-33）
其中，f r t m 的耦合项反映了残留距离走动，f d 为目标的多普勒频率。由于目标的运动特性，会导致多普勒发生偏移，当系统PRF较低时，容易出现多普勒模糊现象，这时目标多普勒可以表示为：
Figure 916506DEST_PATH_IMAGE063
（1-34）
其中，f d0 为不发生模糊的多普勒频率，M为耦合因子，PRF为脉冲重复频率。将上式代入S 6_walk (f r , t m ) 得到：
Figure 560108DEST_PATH_IMAGE064
（1-35）
其中，最后一个指数项
Figure 802871DEST_PATH_IMAGE065
相位为2π的整数倍，因此可以将其省去，即：
Figure 464796DEST_PATH_IMAGE066
（1-36）
针对残留空变距离走动，本发明构造新的方位时间变量t a ：
Figure 338075DEST_PATH_IMAGE067
（1-37）
将其代入S 6_walk (f r , t m )得到S 7_walk (f r , t a )：
Figure 187082DEST_PATH_IMAGE068
（1-38）
当发生多普勒模糊时，上述变换会引入额外的f r t a 项，造成额外的距离方位耦合。根据最小熵准则估计耦合因子M，构造解耦函数
Figure 748382DEST_PATH_IMAGE069
，将S 7_walk (f r , t a )与H4( f r , t a )相乘后，得到解耦后的信号S 8 (f r , t a )：
Figure 264814DEST_PATH_IMAGE070
（1-39）
对信号S 8 (f r , t a )沿距离向作IFFT处理，即得到两维时域图像S 9 (t r , t a )。可以发现，经过正确估计耦合因子M后，t r t a 耦合项得到了有效的消除，残留空变距离走动得到了有效的校正，目标包络被拉直。此时，舰船目标方位向信号S 10 (t a )可近似表示为：
Figure 308993DEST_PATH_IMAGE071
（1-40）
其中，
Figure 645297DEST_PATH_IMAGE072
表示统一的高阶项，可采用传统PGA技术完成补偿。
Figure 229862DEST_PATH_IMAGE073
表示空变的二次项，本发明采用Dechirp-clean技术完成空变二次相位补偿。
对每个距离单元对应的目标方位向信号S 10 (t a )进行PGA补偿后得到信号为S 11(t a )，可表示为多个线性调频（LFM）信号相加：
Figure 351533DEST_PATH_IMAGE074
（1-41）
其中，num表示该距离单元目标散射点的个数，k ai 表示第i个LFM信号的调频率，f 0i 表示第i个LFM信号的中心频率。
对每个距离单元对应的信号S 11 (t a )采用Dechirp-clean方法进行处理，步骤如下：
step 1：将S 11(t a )作为当前处理信号，执行step2；
step2：对于一定调频率范围内的所有调频率k a ，对第i个调频率k ai 构造补偿函数
Figure 628930DEST_PATH_IMAGE027
；其中，j为虚数单位，k ai 为第i个线性调频（LFM）信号的调频率，t a 为方位时间变量；
本实施例中，调频率范围为[-20,20]，以步长为1提取调频率，得到41个调频率的值。
step 3：将每个调频率对应的补偿函数H dc (t a )与当前处理信号相乘，并进行方位FFT处理，得到每个调频率对应的处理信号，取其中最大的处理信号作为当前的S 12 (f a )。此时，当前的S 12 (f a )对应的调频率所在的LFM信号的二次相位得到补偿，会形成尖峰，而其他LFM分量由于仍然存在对应二次项的影响，未能有效形成尖峰；
step 4：构造窄带带阻滤波器，滤除当前的S 12 (f a )中的尖峰，并且将该尖峰存储在最终精聚焦图像I 2上，同时得到滤除尖峰后的剩余信号；
step 5：对剩余信号进行方位IFFT处理，并且乘以补偿函数
Figure 718109DEST_PATH_IMAGE075
，得到处理后的剩余信号，完成了第i个分量的处理；
step 6：将处理后的剩余信号作为当前处理信号，返回执行step 3-5，直到完成所有分量的处理，得到了所有的尖峰。
经过Dechirp-clean处理后，实现了机动平台对海面舰船目标精聚焦，得到舰船目标精细化图像I 2。
经过上述研究设计，本发明的技术方案具体分为以下步骤：
步骤1，构建机动平台对海面舰船目标成像的几何模型，对所录取的目标回波数据经过解调后得到基带回波信号。
步骤2，对基带回波信号进行距离脉压、走动校正、多普勒中心补偿预处理。
步骤3，对预处理后的信号进行加速度补偿，消除平台机动特性对成像的影响。
步骤4，对加速度补偿后的信号进行方位脉压处理，得到舰船目标粗聚焦SAR图像I。
步骤5，构造基于分块图像域与频域相结合的视觉注意机制，得到显著图S，对显著图S采用均值二分法完成舰船目标检测。
步骤6，提取单个舰船目标数据，进行残留空变距离走动校正。
步骤7，根据最小熵准则估计耦合因子，完成距离方位解耦，目标包络得到拉直。
步骤8，通过PGA技术完成方位高阶项统一补偿。
步骤9，通过Dechirp-clean处理完成方位向的压缩聚焦，最终得到机动平台对海面舰船目标精细化图像。
为了证明本发明的方法的可行性和有效性，本发明进行了机动平台对海面舰船目标精细化成像仿真实验，成像场景内布置3个运动舰船目标。应用本发明所提方法，SAR粗聚焦结果如图2所示。对粗聚焦图像进行舰船检测，检测结果如图3所示，场景内所有舰船目标均得到有效检测。以目标1为例，图4为目标1粗聚焦结果图像，对其进行ISAR精聚焦，最终结果如图5所示，舰船目标轮廓分明，完成了机动平台对海面舰船目标的精细化成像。仿真数据处理结果验证了本发明的有效性。

Claims (10)

1.一种机动平台对海面船只精细化雷达成像方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，机动平台采集海面舰船回波信号，进行解调得到基带回波信号；
步骤2，对基带回波信号进行距离脉压、走动校正、多普勒中心补偿预处理，得到补偿后的信号；
步骤3，将补偿后的信号乘以加速度补偿参考函数，得到加速度补偿后的信号；
步骤4，对加速度补偿后的信号进行方位脉压处理，得到舰船目标粗聚焦SAR图像I；
步骤5，构造基于分块图像域与频域相结合的视觉注意机制，由舰船目标粗聚焦SAR图像I得到显著图S，并对显著图S采用均值二分法进行检测得到候选舰船目标；
步骤6，在舰船目标粗聚焦SAR图像I上根据候选舰船目标的位置提取每个舰船目标粗聚焦数据，对每个舰船目标的粗聚焦数据沿方位向进行IFFT处理，分别得到距离时域-方位时域的信号S 5，并对每个信号S 5沿距离向进行FFT处理，得到S 6；对S 6采用方位时间变量进行处理变换，得到信号S 7_walk ；
步骤7，将信号S 7_walk 乘以解耦函数得到解耦后的信号S 8；对信号S 8沿距离向作IFFT处理，得到两维时域图像S 9；对S 9中的每个距离单元提取对应的目标方位向信号S 10；
步骤8，对每个距离单元对应的目标方位向信号S 10进行PGA补偿后得到信号为S 11；
步骤9，对每个距离单元对应的信号S 11采用Dechirp-clean方法进行处理，得到所有方位向的处理数据，从而得到机动平台对海面舰船目标精细化图像。
2.如权利要求1所述的机动平台对海面船只精细化雷达成像方法，其特征在于，所述步骤2包括如下子步骤：
步骤21，对基带回波信号S 0 进行距离向的傅里叶变换，得到信号S 1；
步骤22，将S 1与距离脉压参考函数H 1 (f r )相乘，得到距离脉压补偿后的信号S 2；
所述的距离脉压参考函数H 1 (f r )为：
Figure 24903DEST_PATH_IMAGE001
其中，f r 为距离频域，K r 为距离向调频率，j为虚数单位；
步骤23，将距离脉压补偿后的信号S 2与走动校正及多普勒中心补偿函数H 2 (f r ;t m )相乘，得到补偿后的信号S 3；
所述的走动校正及多普勒中心补偿函数为：
Figure 644235DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 22126DEST_PATH_IMAGE003
，f c 表示雷达载频，H为平台高度；机动平台初始速度v=(v x , v y ,v z )，v x =0；t m 为方位时间；θ、R s 分别为方位时间t m =0时雷达的前斜角、景中心斜距；c为光速；j为虚数单位。
3.如权利要求1所述的机动平台对海面船只精细化雷达成像方法，其特征在于，所述步骤3中，所述的加速度补偿参考函数为：
Figure 950768DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure 148531DEST_PATH_IMAGE005
，a为机动平台加速度，a=(a x , a y ,a z )；f c 为雷达载频，f r 为距离频域；H为平台高度；t m 为方位时间；θ、R s 分别为方位时间t m =0时雷达的前斜角、景中心斜距；c为光速；j为虚数单位。
4.如权利要求1所述的机动平台对海面船只精细化雷达成像方法，其特征在于，所述步骤4的具体操作为：
对加速度补偿后的信号沿距离向进行逆傅里叶变换，方位向进行FFT，得到舰船目标粗聚焦SAR图像I。
5.如权利要求1所述的机动平台对海面船只精细化雷达成像方法，其特征在于，所述步骤5具体包括如下子步骤：
步骤51，根据SAR图像I得到图像域显著图S I ，其在像素点(x, y)处的图像域显著值S I (x, y)为：
Figure 571553DEST_PATH_IMAGE006
其中，
Figure 803952DEST_PATH_IMAGE007
为取范数操作，I (x, y)是舰船目标粗聚焦SAR图像I中的像素点(x, y)处图像幅度值，I μ (x, y)为对应网格块像素幅度均值：
Figure 44440DEST_PATH_IMAGE008
其中，w B 和h B 分别是网格块的宽度和高度；
步骤52，对舰船目标粗聚焦SAR图像I进行傅里叶变换，得到频域显著图S f ：
Figure 854133DEST_PATH_IMAGE009
其中，g为标准差为8的高斯滤波器；光谱残差
Figure 205480DEST_PATH_IMAGE010
；
所述傅里叶变换为：
Figure 902172DEST_PATH_IMAGE011
Figure 313562DEST_PATH_IMAGE012
Figure 485917DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 500009DEST_PATH_IMAGE014
和
Figure 441420DEST_PATH_IMAGE015
分别表示傅里叶变换和傅里叶逆变换，
Figure 887359DEST_PATH_IMAGE016
表示对复数取模，
Figure 281431DEST_PATH_IMAGE017
表示取复数相位，A表示振幅，P表示相位；其中，h n ( f )是一个n*n的矩阵：
Figure 99215DEST_PATH_IMAGE018
；
步骤53，由图像域显著图S I 与频域显著图S f 结合得到显著图S：
S=k * S I + (1-k) S f
其中，k为加权系数，
Figure 629553DEST_PATH_IMAGE019
；S为显著图，S I 为图像域显著图，S f 为频域显著图；
步骤54，采用均值二分法对显著图S进行检测，得到候选舰船目标。
6.如权利要求5所述的机动平台对海面船只精细化雷达成像方法，其特征在于，所述步骤54具体包括如下步骤：
步骤541，设定迭代总次数为L，令迭代次数为0，初始化分割阈值；
步骤542，采用当前分割阈值对当前检测区域显著图S进行分割，得到当前舰船目标像素和背景杂波像素；
步骤543，迭代次数加1，判断当前迭代次数是否大于L，若是，则结束迭代，步骤542中的分割阈值即为检测阈值，将超过检测阈值的认为是舰船目标像素；否则，转入步骤544；
步骤544，更新当前背景杂波的所有像素值为分割阈值，计算更新后图像的所有像素值的平均值，将其作为当前分割阈值；返回步骤542。
7.如权利要求6所述的机动平台对海面船只精细化雷达成像方法，其特征在于，所述步骤542的具体操作如下：
根据显著图S得到目标像素集合U和背景杂波像素集合N：
Figure 523691DEST_PATH_IMAGE020
Figure 405059DEST_PATH_IMAGE021
Figure 26533DEST_PATH_IMAGE022
其中，U i (x, y)为目标像素集合中的第i个像素，N i (x, y)为背景像素集合中的第i个像素，m、n分别为集合U与N的元素个数，
Figure 942537DEST_PATH_IMAGE023
为图像像素均值，其作为分隔阈值；S(x,y)指显著图S中像素(x, y)处的显著值：
Figure 601051DEST_PATH_IMAGE024
。
8.如权利要求1所述的机动平台对海面船只精细化雷达成像方法，其特征在于，所述步骤6中，所述方位时间变量为：
Figure 845082DEST_PATH_IMAGE025
其中，f r 表示距离频域；f c 是雷达载频；t m 为方位时间。
9.如权利要求1所述的机动平台对海面船只精细化雷达成像方法，其特征在于，所述步骤7中，所述的解耦函数为：
Figure 145613DEST_PATH_IMAGE026
其中，M为耦合因子；j为虚数单位；PRF为脉冲重复频率；t a 为方位时间变量；f r 为距离频域；f c 是雷达载频。
10.如权利要求1所述的机动平台对海面船只精细化雷达成像方法，其特征在于，所述步骤9具体包括如下步骤：
步骤91，将S 11作为当前处理信号，执行步骤92；
步骤92：对于一定调频率范围内的所有调频率k a ，对第i个调频率k ai 构造补偿函数
Figure 40757DEST_PATH_IMAGE027
；其中，j为虚数单位，k ai 为第i个线性调频信号的调频率，t a 为方位时间变量；
步骤93：将每个调频率的补偿函数H dc (t a )与当前处理信号相乘，并进行方位FFT处理，得到每个调频率对应的处理信号，取其中值最大的处理信号作为当前的S 12；
步骤94：构造窄带带阻滤波器，滤除当前的S 12中的尖峰，并且将该尖峰存储在最终精聚焦图像I 2上，同时得到滤除尖峰后的剩余信号；
步骤95：对剩余信号进行方位IFFT处理，并乘以补偿函数
Figure 870173DEST_PATH_IMAGE028
，得到处理后的剩余信号，完成了第i个分量的处理；
步骤96：将处理后的剩余信号作为当前处理信号，返回执行步骤93~步骤95，直到完成所有分量的处理，得到了所有的尖峰。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114998325B (zh) * 2022-07-19 2022-10-25 新力环境科技(山东)有限公司 一种空调散热管焊接缺陷检测方法
CN114966693B (zh) * 2022-07-20 2022-11-04 南京信息工程大学 基于深度学习的机载舰船目标isar精细化成像方法
CN116027317B (zh) * 2023-01-06 2024-01-26 中国人民解放军空军预警学院 一种基于星载宽带雷达的海面舰船目标二维速度估计方法
CN116740113A (zh) * 2023-07-21 2023-09-12 天津市测绘院有限公司 一种基于包络约束的sar图像目标轮廓生成方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017178242A (ja) * 2016-03-31 2017-10-05 株式会社 神崎高級工機製作所 操船システム及び船舶
CN107942329A (zh) * 2017-11-17 2018-04-20 西安电子科技大学 机动平台单通道sar对海面舰船目标检测方法
CN110954899A (zh) * 2019-12-19 2020-04-03 北京无线电测量研究所 高海况下海面舰船目标成像方法及装置
CN111880180A (zh) * 2020-07-03 2020-11-03 西安电子科技大学 一种高分辨运动舰船sar成像的自聚焦方法
CN111965643A (zh) * 2020-07-10 2020-11-20 西安电子科技大学 一种斜视sar bp图像中运动舰船目标重聚焦方法
CN113466863A (zh) * 2021-06-30 2021-10-01 电子科技大学 一种sar舰船目标高分辨成像方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113376634A (zh) * 2021-05-25 2021-09-10 西安电子科技大学 基于gniaa的舰船目标isar成像方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017178242A (ja) * 2016-03-31 2017-10-05 株式会社 神崎高級工機製作所 操船システム及び船舶
CN107942329A (zh) * 2017-11-17 2018-04-20 西安电子科技大学 机动平台单通道sar对海面舰船目标检测方法
CN110954899A (zh) * 2019-12-19 2020-04-03 北京无线电测量研究所 高海况下海面舰船目标成像方法及装置
CN111880180A (zh) * 2020-07-03 2020-11-03 西安电子科技大学 一种高分辨运动舰船sar成像的自聚焦方法
CN111965643A (zh) * 2020-07-10 2020-11-20 西安电子科技大学 一种斜视sar bp图像中运动舰船目标重聚焦方法
CN113466863A (zh) * 2021-06-30 2021-10-01 电子科技大学 一种sar舰船目标高分辨成像方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Modified ERMA With Generalized Resampling for Maneuvering Highly Squinted TOPS SAR;Gang Zhang等;《IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters》;20201118;全文 *
机动平台俯冲大斜视SAR脉冲重复频率设计;党彦锋等;《系统工程与电子技术》;20200331;第42卷(第3期);全文 *

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