CN116400353A - 一种用于多通道雷达前视成像的实合成孔径成像方法 - Google Patents

一种用于多通道雷达前视成像的实合成孔径成像方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于多通道雷达前视成像的实合成孔径成像方法，首先获取待成像区域的回波数据，其次对获取的数据进行距离向脉冲压缩，再将脉冲压缩后的数据分别在合成孔径和实孔径处理，对于合成孔径维度，使用BP算法进行方位向聚焦，并且将各个通道的结果进行非相干累加，得到左右模糊的图像，对于实孔径维度，将成像场景划分网格，构造导向矩阵，重构目标散射系数实现超分辨成像，最终将两个维度的结果相乘，得到无模糊且超分辨的结果。本发明的方法通过充分利用平台运动合成孔径在斜视区域获得高分辨率和方位实孔径超分辨在前视区域获得高分辨的优点，克服单基雷达前视成像模糊和分辨率低的问题，实现了多通道雷达无模糊前视高分辨率成像。

Description

一种用于多通道雷达前视成像的实合成孔径成像方法
技术领域
本发明属于雷达成像技术领域，具体涉及一种用于多通道雷达前向成像的实合成孔径成像方法。
背景技术
雷达前视成像在自主着陆、自主导航、前视侦察制导等领域具有重要的应用，然而，常规单通道SAR或者多普勒波束锐化技术，由于多普勒对称模糊及前视区域多普勒变化小的原因，存在前视成像盲区。双基SAR，通过收发分置能够实现接收平台的前视区域成像，然而由于需要外部辐射源的协助，致使成像自主性受到限制，同时收发分置，引入了复杂的同步和运动补偿问题。
文献“G.Krieger，J.Mittermayer，M.Wendler，F.Witte，and A.Moreira，Sirev-sector imaging radar for enhanced vision.Proceedings of the 2nd InternationalSymposium on Image and Signal Processing and Analysis.2001”提出可以通过在单个平台上采用一个或多个发射通道和多个接收通道，在方位向形成一个孔径，具有前视成像的潜力。然而，由于平台尺寸的限制，前视多通道雷达的方位分辨率通常很低。为了提高方位分辨率，近年来开发了不同的算法来实现多通道雷达的超分辨率成像，例如，文献“张洁，吴迪，朱岱寅.一种机载/弹载阵列雷达前视超分辨成像算法.雷达科学与技术，2018，16(2)：6”提出MUSIC算法用于前视超分辨率成像，由于该算法需要知道源的数量，且通常需要多个快拍数据才能获得较好的性能。文献“王健，宗竹林.前视SAR压缩感知成像算法.雷达科学与技术，2012，10(1)：27-31”研究了压缩感知前视超分辨率成像。然而，成像性能通常会受到回波数据的信噪比限制。文献“卢景月，张磊，王冠勇.前视多通道合成孔径雷达解模糊成像方法.电子与信息学报，2018，40(12)：2820-2825”提出了一种多通道前视合成孔径雷达方案。在这一方案中，首先使用平台多普勒信息获得具有左/右模糊的前视图像，然后联合多个通道的数据，解左右模糊。由于其方位分辨率主要取决于视角变化，因此该方案可以获得平台斜视区域的良好分辨率。然而，在正前视观测区域，其方位分辨率受到视角变化小的限制，仍然较差。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提出了一种用于多通道雷达前视成像的实合成孔径成像方法，旨在克服单基雷达前视成像左右多普勒模糊和正前视区域成像分辨率低的问题，实现多通道雷达前视实合成孔径成像。
本发明的技术方案为：一种用于多通道雷达前视成像的实合成孔径成像方法，具体步骤如下：
A、获取待成像区域的回波数据；
多通道雷达前视成像采用单发多收的通道配置，其中，多个接收通道同时接收；假定发射信号为线性调频脉冲，多个通道接收到的回波信号Secho(yi，tr，ta)可以表示成：
Figure BDA0004069971500000021
其中，β0表示预先设定的一个常数，Kr表示距离调频率，c表示光速，λ表示发射信号的波长，tr表示快时间，ta表示慢时间，yi表示第i根接收天线的方位坐标，wr表示距离向包络，R(ta，yi)表示双程距离历史。
观测场景中任意点P(x0，y0)到发射天线的距离历史RTx(ta)和到不同接收天线的距离历史RRx(ta，yi)表示成：
Figure BDA0004069971500000022
Figure BDA0004069971500000023
其中，vr表示平台的飞行速度，h表示平台的飞行高度。
则对于点目标，双程距离历史R(ta，yi)表示为：
R(ta，yi)＝RRx(ta，yi)+RTx(ta) (4)
B、对获取的数据进行距离向脉冲压缩；
设置脉冲压缩的匹配函数为Sref(tr)＝exp(-jπKrtr 2)，则脉冲压缩后的信号Sc(yi，tr，ta)示为：
Sc(yi，tr，ta)＝IFFT{FFT[Secho(yi，tr，ta)]·FFT[Sref(tr)]}
Figure BDA0004069971500000024
其中，IFFT表示逆傅里叶变换算子，FFT表示傅里叶变换算子
则任意通道合成孔径的回波S1(tr，ta)表示为：
Figure BDA0004069971500000025
其中，R(ta)表示双程距离历史。
在给定的慢时间，将多个通道的瞬时数据形成为快照或真实孔径数据，获得实孔径的回波S2(yi，tr)：
Figure BDA0004069971500000031
其中，R(yi)表示双程距离历史。
C、合成孔径维度处理；
首先，对各个通道的距离脉冲压缩数据S1(tr，ta)使用极坐标后向投影算法进行相干累加，则重建结果fbp(ρ，γ)表示为：
Figure BDA0004069971500000032
其中，ρ表示斜距，γ表示方位角度。
D、实孔径超分辨处理；
对于式(7)，根据阵列信号处理的知识，如果天线阵列由M个通道和入射在空间阵列上的N个远程窄带信号组成，则某距离单元第i个通道的接收信号zi表示为：
Figure BDA0004069971500000033
其中，βk表示第k个目标的散射系数，ni表示第i个通道的噪声，τki表示第k个信号到达第i个通道时相对于参考通道的延迟，即波程差时延，
Figure BDA0004069971500000034
表示波程差相位，f0表示发射信号的载频。
对场景划分相同的网格来表示第k个目标的位置P(ρcosγk，ρsinγk)，γk表示第k个目标的方位角。式(7)是取第一个快拍的结果，此时各接收阵元的位置表示为(0，yi，h)，则使用以下公式来获得τki：
Figure BDA0004069971500000035
则不同通道形成的一个距离单元的回波可以写为：
Figure BDA0004069971500000036
且式(11)可写成：
ZM×1＝AM×N·βN×1+NM×1 (12)
其中，ZM×1表示一个距离单元中的回波矢量，NM×1表示噪声矢量，AM×N表示导向矩阵，βN×1表示散射系数矢量。
根据式(12)，定义加权最小二乘代价函数
Figure BDA0004069971500000041
的形式如下：
Figure BDA0004069971500000042
其中，ZM×1简写为Z，ak表示导向矩阵A的第k列，
Figure BDA0004069971500000043
R表示协方差矩阵，且R＝A·P·AH，P表示对角矩阵，对角元素/>
Figure BDA0004069971500000044
Figure BDA0004069971500000045
表示目标散射系数，(·)H表示对矩阵进行转置运算。
对式(13)中的
Figure BDA0004069971500000046
求偏导数，并令结果等于零，得到：
Figure BDA0004069971500000047
根据矩阵求逆引理可得，
Figure BDA0004069971500000048
将其带入式(14)，可得：
Figure BDA0004069971500000049
采用对角加载的正则化协方差矩阵，即在协方差矩阵R中，引入正对角阵μIM×M。
其中，μ表示正则化系数，μ>0，IM×M表示正对角阵。则迭代步骤如下：
a、计算
Figure BDA00040699715000000410
b、计算协方差矩阵R＝AM×N·diag(P)·(AM×N)H+μIM×M；
c、更新
Figure BDA00040699715000000411
d、返回步骤a。
最终获得成像结果friaa(ρ,γ)，即散射系数
Figure BDA00040699715000000412
的重构结果。
E、图像融合；
将合成孔径处理结果与实孔径超分辨率结果进行融合，最终成像结果f(ρ,γ)通过下式获得：
f(ρ,γ)＝fbp(ρ,γ)·friaa(ρ,γ) (16)
本发明的有益效果：本发明的方法首先获取待成像区域的回波数据，其次对获取的数据进行距离向脉冲压缩，再将脉冲压缩后的数据分别在合成孔径和实孔径处理，对于合成孔径维度，使用BP算法进行方位向聚焦，并且将各个通道的结果进行非相干累加，得到左右模糊的图像，对于实孔径维度，将成像场景划分网格，构造导向矩阵，重构目标散射系数实现超分辨成像，最终将两个维度的结果相乘，得到无模糊且超分辨的结果。本发明的方法通过充分利用平台运动合成孔径在斜视区域获得高分辨率和方位实孔径超分辨在前视区域获得高分辨的优点，克服单基雷达前视成像模糊和分辨率低的问题，实现了多通道雷达无模糊前视高分辨率成像。
附图说明
图1为本发明实施例中多通道雷达前视成像的几何模型图。
图2为本发明的一种用于多通道雷达前视成像的实合成孔径成像方法的流程图。
图3为本发明实施例中观测场景的示意图。
图4为本发明实施例中观测场景的合成孔径维度回波的示意图。
图5为本发明实施例中观测场景的实孔径维度回波的示意图。
图6为本发明实施例中观测场景的合成孔径维度脉冲压缩回波的示意图。
图7为本发明实施例中观测场景的实孔径维度脉冲压缩回波的示意图。
图8为本发明实施例中观测场景的合成孔径维度单通道成像的示意图。
图9为本发明实施例中观测场景的实孔径维度超分辨成像的示意图。
图10为本发明实施例中观测场景的两个成像维度融合的成像示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步的说明。
本实施例中，前视多通道雷达几何配置如图1所示，前视多通道雷达参数如表1所示：
表1
参数 符号 数值 单位
载机飞行高度 h 5000 m
载机飞行速度 vr 400 m/s
脉冲时宽 Tr 1 μs
信号带宽 B 60 MHz
阵列天线长度 Le 3.00 m
脉冲重复调频率 PRF 400 Hz
发射信号波长 λ 0.0315 m
距离向脉压后的信噪比 SNR 10 dB
合成孔径长度 Ls 80 m
距离采样点数 Nr 256
通道数 Na 64
合成孔径维度采样点数 Nsa 128
如图1所示，在一个xyz空间坐标系中，O表示坐标系的原点，前视多通道雷达以速度vr＝400m/s，高度h＝5000m沿X轴方向匀速直线飞行，形成长度为Ls的合成孔径。目标场景中心位置为Xc＝5000m，Yc＝0m，Zc＝0，即载机与场景中心的夹角为45°。在平台上，各个通道沿Y轴方向均匀排列在，发射通道Tx以脉冲重复频率(PRF＝400Hz)发射信号，各个通道同时接收信号，其中，Rxi表示第i个接收信道，天线阵元间距为d＝Le/(Na-1)≈0.047m，这等效于在Y轴上也有一个实孔径。在本次仿真实施过程中，假设雷达发射信号波长为λ＝0.0315m，脉冲时宽Tr＝1μs，带宽B＝60MHz的线形调频脉冲信号。距离向的采样点数Nr为256，通道个数Na为64，合成孔径维度采样点数Nsa为128，脉冲压缩后的回波信噪比为10dB。
如图2所示，本发明的一种用于多通道雷达前视成像的实合成孔径成像方法流程图，具体步骤如下：
A、获取待成像区域的回波数据；
如图3所示，本实施例中场景的方位向长度为-8.5°～8.5°，距离向长度250m，对于每一个通道，根据合成孔径维度采样点数和距离采样点数Nsa和Nr，假设场景被均匀划分为64×256的网格，使用式(2)(3)可以计算出发射路程RTx(ta)和接收路程RRx(ta,yi)，进而使用式(1)计算出回波信号。选取第一个通道的回波展示，如图4所示。取各个通道第一次快拍的结果，组成实孔径维度的回波，如图5所示。
B、对获取的数据进行距离向脉冲压缩；
假设目标场景中心位置为Xc＝5000m，Yc＝0m，Zc＝0，使用式(2)(3)计算出参考的发射路程和接收路程，进而得到快时间tr和脉冲压缩的匹配函数Sref(tr)＝exp(-jπKrtr 2)，考虑本实施例中步骤A中生成的回波数据，使用式(4)可以得到各个通道回波脉冲压缩后的结果，在各个通道中加入噪声，使得各通道脉冲压缩后的信噪比为10dB。图6展示出第一个通道距离向脉冲压缩的结果。取各个通道第一次快拍距离向脉冲压缩后回波，如图7所示。
C、合成孔径维度处理；
针对式(7)某通道合成孔径回波，根据式(2)和(3)，(4)，使用后向投影(BackProjection,BP)算法按照式(8)进行相干累加，以获得方位向聚焦的结果，如图8所示。此时成像结果中存在左右模糊，且场景中心分辨率较低。
D、实孔径超分辨率处理；
利用A中划分的64×256的网格，结合式(10)以得到各个网格点的时延τki，构造出一个距离单元的导向矩阵AM×N，由于
Figure BDA0004069971500000061
与目标相关，因此需要迭代求解。此外，由于导向矩阵AM×N有可能是病态的，这不利于在低信噪比下的超分辨，采用对角加载的正则化协方差矩阵，即在协方差矩阵R中，引入正对角阵μIM×M，设置正则化系数μ＝0.1，接下来按照发明内容中步骤D中的迭代步骤迭代15次，即可得到超分辨成像结果如图9所示。
E.图像融合；
针对步骤C获得的合成孔径成像结果，由于只使用了一个信道数据，因此将存在左/右模糊，并且由于相对较大的角度变化，其对于远离飞行路径的区域的方位分辨率显著提高。然而，在飞行路径的邻近区域，方位分辨率仍然受到方位多通道形成的实际孔径大小的限制。
而对于步骤D获得的实孔径超分辨结果，由于进行了超分辨率处理，飞行路径相邻区域的分辨率优于合成孔径，并且不存在左/右模糊。然而，由于信噪比的限制，该方法的分辨率提高受到限制，特别是在远离飞行路径的区域，分辨率能力通常比合成孔径方案差。
由于两种处理方法在相同的网格上显示成像结果，根据步骤C和步骤D得到fbp(ρ,γ)和friaa(ρ,γ)，再利用式(16)，得到最终的融合结果f(ρ,γ)，如图10所示。
采用本实施例中的一种用于多通道雷达前视成像的实合成孔径成像方法，有助于解决单基雷达前视成像模糊和成像分辨率低。具体地，利用平台运动合成孔径在斜视区域获得高分辨率和方位实孔径超分辨率在前视区域获得高分辨的优点，将两个维度的结果进行融合，可以实现多通道雷达无模糊前视高分辨率成像。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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权利要求范围之内。

Claims (1)

1.一种用于多通道雷达前视成像的实合成孔径成像方法，具体步骤如下：
A、获取待成像区域的回波数据；
多通道雷达前视成像采用单发多收的通道配置，其中，多个接收通道同时接收；假定发射信号为线性调频脉冲，多个通道接收到的回波信号Secho(yi,tr,ta)可以表示成：
Figure FDA0004069971480000011
其中，β0表示预先设定的一个常数，Kr表示距离调频率，c表示光速，λ表示发射信号的波长，tr表示快时间，ta表示慢时间，yi表示第i根接收天线的方位坐标，wr表示距离向包络，R(ta,yi)表示双程距离历史；
观测场景中任意点P(x0,y0)到发射天线的距离历史RTx(ta)和到不同接收天线的距离历史RRx(ta,yi)表示成：
Figure FDA0004069971480000012
Figure FDA0004069971480000013
其中，vr表示平台的飞行速度，h表示平台的飞行高度；
则对于点目标，双程距离历史R(ta,yi)表示为：
R(ta,yi)＝RRx(ta,yi)+RTx(ta) (4)
B、对获取的数据进行距离向脉冲压缩；
设置脉冲压缩的匹配函数为Sref(tr)＝exp(-jπKrtr 2)，则脉冲压缩后的信号Sc(yi,tr,ta)示为：
Sc(yi,tr,ta)＝IFFT{FFT[Secho(yi,tr,ta)]·FFT[Sref(tr)]}
Figure FDA0004069971480000014
其中，IFFT表示逆傅里叶变换算子，FFT表示傅里叶变换算子
则任意通道合成孔径的回波S1(tr,ta)表示为：
Figure FDA0004069971480000015
其中，R(ta)表示双程距离历史；
在给定的慢时间，将多个通道的瞬时数据形成为快照或真实孔径数据，获得实孔径的回波S2(yi,tr)：
Figure FDA0004069971480000021
其中，R(yi)表示双程距离历史；
C、合成孔径维度处理；
首先，对各个通道的距离脉冲压缩数据S1(tr,ta)使用极坐标后向投影算法进行相干累加，则重建结果fbp(ρ,γ)表示为：
Figure FDA0004069971480000022
其中，ρ表示斜距，γ表示方位角度；
D、实孔径超分辨处理；
对于式(7)，根据阵列信号处理的知识，如果天线阵列由M个通道和入射在空间阵列上的N个远程窄带信号组成，则某距离单元第i个通道的接收信号zi表示为：
Figure FDA0004069971480000023
其中，βk表示第k个目标的散射系数，ni表示第i个通道的噪声，τki表示第k个信号到达第i个通道时相对于参考通道的延迟，即波程差时延，
Figure FDA0004069971480000024
表示波程差相位，f0表示发射信号的载频；
对场景划分相同的网格来表示第k个目标的位置P(ρcosγk,ρsinγk)，γk表示第k个目标的方位角；式(7)是取第一个快拍的结果，此时各接收阵元的位置表示为(0,yi,h)，则使用以下公式来获得τki：
Figure FDA0004069971480000025
则不同通道形成的一个距离单元的回波可以写为：
Figure FDA0004069971480000026
且式(11)可写成：
ZM×1＝AM×N·βN×1+NM×1 (12)
其中，ZM×1表示一个距离单元中的回波矢量，NM×1表示噪声矢量，AM×N表示导向矩阵，βN×1表示散射系数矢量；
根据式(12)，定义加权最小二乘代价函数
Figure FDA0004069971480000031
的形式如下：
Figure FDA0004069971480000032
其中，ZM×1简写为Z，ak表示导向矩阵A的第k列，
Figure FDA0004069971480000033
R表示协方差矩阵，且R＝A·P·AH，P表示对角矩阵，对角元素/>
Figure FDA0004069971480000034
Figure FDA0004069971480000035
表示目标散射系数，(·)H表示对矩阵进行转置运算；
对式(13)中的
Figure FDA0004069971480000036
求偏导数，并令结果等于零，得到：
Figure FDA0004069971480000037
根据矩阵求逆引理可得，
Figure FDA0004069971480000038
将其带入式(14)，可得：
Figure FDA0004069971480000039
采用对角加载的正则化协方差矩阵，即在协方差矩阵R中，引入正对角阵μIM×M；
其中，μ表示正则化系数，μ>0，IM×M表示正对角阵；则迭代步骤如下：
a、计算
Figure FDA00040699714800000310
b、计算协方差矩阵R＝AM×N·diag(P)·(AM×N)H+μIM×M；
c、更新
Figure FDA00040699714800000311
d、返回步骤a；
最终获得成像结果friaa(ρ,γ)，即散射系数
Figure FDA00040699714800000312
的重构结果；
E、图像融合；
将合成孔径处理结果与实孔径超分辨率结果进行融合，最终成像结果f(ρ,γ)通过下式获得：
f(ρ,γ)＝fbp(ρ,γ)·friaa(ρ,γ) (16)。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117849800A (zh) * 2024-03-07 2024-04-09 中国科学院空天信息创新研究院 多角度sar图像序列生成方法、装置、设备及存储介质

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