摘 要：通過(guò)增加天線、接收通道等，能使SAR在成像的同時(shí)完成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，并將其重新定位在SAR圖像上(SAR—GMTI)。作為對(duì)SAR功能的一個(gè)增強(qiáng)，SAR—GMTI在許多領(lǐng)域特別是在民用交通流量調(diào)查方面具有很好的應(yīng)用價(jià)值。利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)沿航向干涉(ATI)方法進(jìn)行研究，對(duì)M.Soumekh提出的信號(hào)子空間方法進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種在多點(diǎn)消一點(diǎn)之前先進(jìn)行相位補(bǔ)償?shù)碾s波抑制方法，并給出實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的處理結(jié)果和分析，對(duì)SAR—GMTI的信號(hào)處理器設(shè)計(jì)具有一定的參考價(jià)值。

關(guān)鍵詞：SAR—GMTI；雜波抑制；相位補(bǔ)償；多點(diǎn)消一點(diǎn)

中圖分類號(hào)：TN95 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

文章編號(hào)：1004373X(2008)0300103

A New Method of Clutter Suppression for SAR—GMTI

ZHONG Suhong，BAI Hailong，WANG Tong

(National Key Lab of Radar Signal Processing，Xidian University，Xi′an，710071，China)

Abstract：By adding more antenna and receiving channels，we can detect and locate the ground moving targets in SAR image (SAR—GMTI).As a new function of SAR，SAR—GMTI is very useful in many fields，especially in traffic monitor.Using the raw data to make a further research on along track interference and improve the subspace method proposed by M.Soumekh by compensating the phase error before clutter suppression.The result and analysis are presented in the paper，which is helpful to the design of SAR—GMTI signal processor.

Keywords：SAR—GMTI;clutter suppression;phase compensation;multi—point minus one—point

1 引言

合成孔徑雷達(dá)作為一種全天時(shí)、全天候的有源主動(dòng)式微波成像系統(tǒng)，以其優(yōu)越的二維高分辨特性，在國(guó)防、地質(zhì)、國(guó)土資源探測(cè)等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。SAR—GMTI作為SAR的一種功能增強(qiáng)，能在成像的同時(shí)進(jìn)行地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，擴(kuò)展了SAR成像的應(yīng)用范圍，因此成為雷達(dá)成像信號(hào)處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。

SAR—GMTI中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的方位向速度及徑向加速度會(huì)使動(dòng)目標(biāo)發(fā)生散焦，而徑向速度則會(huì)使動(dòng)目標(biāo)在多普勒域發(fā)生平移，表現(xiàn)在SAR圖像里就是動(dòng)目標(biāo)在方位向的偏移。由此可見(jiàn)，動(dòng)目標(biāo)是以模糊目標(biāo)的形式疊加在SAR圖像上，所以要實(shí)現(xiàn)SAR運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，就必須先進(jìn)行靜止雜波抑制，也就是靜止景物圖像的抑制。文獻(xiàn)\\[2\\]提出了一種對(duì)相位補(bǔ)償后的三路信號(hào)兩兩進(jìn)行相減的方法來(lái)消除雜波，但是此方法會(huì)使靜止雜波存在很大的剩余量，加上系統(tǒng)噪聲的影響，將使得動(dòng)目標(biāo)的干涉相位估計(jì)精度得不到保證，從而造成動(dòng)目標(biāo)的速度估計(jì)誤差和定位錯(cuò)誤。J.R.Fienup提出了一種以一小塊數(shù)據(jù)聚焦前后的銳化比作為門限來(lái)檢測(cè)動(dòng)目標(biāo)的方法，但是此種方法的運(yùn)算量很大，難以滿足實(shí)時(shí)處理的要求，而且在信雜噪比不夠高的時(shí)候不再適用。文獻(xiàn)\\[4\\]提出了一種對(duì)三路數(shù)據(jù)進(jìn)行多普勒中心補(bǔ)償成像，以此來(lái)提高復(fù)圖像之間的相關(guān)性的方法，但此方法在雜波對(duì)消上只有有限的效果。為了克服現(xiàn)有方法的種種缺點(diǎn)，更好地抑制雜波，本文提出了一種在上述基礎(chǔ)上先進(jìn)行復(fù)圖像配準(zhǔn)和相位補(bǔ)償，然后利用多點(diǎn)消一點(diǎn)的方法進(jìn)行雜波相消的同時(shí)補(bǔ)償天線方向圖誤差。全文詳述了此方法的理論來(lái)源，給出了基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的仿真結(jié)果并進(jìn)行了簡(jiǎn)要分析。

2 SAR—GMTI

動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)從相干積累時(shí)間可以分為短時(shí)間的PD模式和長(zhǎng)時(shí)間的SAR模式，而SAR模式GMTI相對(duì)于PD模式GMTI方法來(lái)說(shuō)，他可以很好地提高動(dòng)目標(biāo)的信噪比，特別是低速目標(biāo)會(huì)有較大的增益，在濾除雜波后可以很容易地檢測(cè)出地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，具有很好的應(yīng)用前景。目前SAR模式GMTI方法有偏置相位中心天線技術(shù)(DPCA)、空時(shí)自適應(yīng)處理(STAP)和沿航線干涉處理(ATI)等，其中ATI的工作原理如圖1所示。

設(shè)天線之間的間距為d，載機(jī)平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)速度為Va，動(dòng)目標(biāo)的徑向速度為Vr，航線到動(dòng)目標(biāo)P的垂直距離為Rc，在三幅SAR復(fù)圖像中，動(dòng)目標(biāo)P的相位分別為φ1 ，φ2和φ3，幅值均為A，那么動(dòng)目標(biāo)可分別表示為S1，S2，S3：

則兩圖像對(duì)消雜波后所得S21和S32分別為：

再對(duì)雜波對(duì)消以后的動(dòng)目標(biāo)S21和S32進(jìn)行干涉處理:

那么干涉相位為：

由干涉相位公式可以推得目標(biāo)的距離向公式：

設(shè)SAR圖像中動(dòng)目標(biāo)的方位位置為x，由目標(biāo)距離向速度與其真實(shí)方位位置關(guān)系，可以得到目標(biāo)真實(shí)方位位置：

其處理流程如圖2所示：利用一個(gè)天線的回波數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)，三天線利用該參數(shù)分別成像，對(duì)圖像進(jìn)行亞象素配準(zhǔn)，估計(jì)并補(bǔ)償圖像之間的常數(shù)相位差，兩圖像相干相減實(shí)現(xiàn)復(fù)圖像相消的同時(shí)補(bǔ)償天線的方向圖誤差，對(duì)相消后的圖像進(jìn)行CFAR檢測(cè)、速度估計(jì)和定位。

從上面的分析可以看出圖像配準(zhǔn)、相位補(bǔ)償和方向圖補(bǔ)償?shù)木仁怯绊慡AR—GMTI雜波相消的重要因素，而雜波相消的程度又直接影響到動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、測(cè)速和定位的準(zhǔn)確性。

3 圖像配準(zhǔn)和相位補(bǔ)償

由于天線間距d與場(chǎng)景斜距相比非常小，在場(chǎng)景寬度不是特別寬的情況下可以采用相同的平移量對(duì)圖像進(jìn)行平移配準(zhǔn)，以圖像之間的相關(guān)系數(shù)最大作為準(zhǔn)則對(duì)圖像的配準(zhǔn)量進(jìn)行二維搜索，在成像分辨率比較高的情況下對(duì)地面靜止雜波的相消比要求比較低，通常插值配準(zhǔn)能夠滿足動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的需要。

當(dāng)系統(tǒng)采用一發(fā)多收模式時(shí)，收發(fā)分置等效為收發(fā)合置時(shí)存在等效路徑差，這個(gè)路徑差就會(huì)使獲得的圖像在距離上存在著平移，并產(chǎn)生附加的相位差。除此之外，由于載機(jī)在飛行的過(guò)程中，存在著偏航的現(xiàn)象，就會(huì)導(dǎo)致垂直基線分量的存在，這時(shí)就會(huì)有表示高程和水平距離的干涉相位。干涉相位的存在會(huì)干擾解卷積過(guò)程，引起動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、測(cè)速和定位性能的下降，所以必須在圖像相消之前先補(bǔ)償干涉相位。我們采用的方法是平滑干涉相位，具體做法是用周圍的點(diǎn)的干涉相位差估計(jì)該點(diǎn)的干涉相位。

4 方向圖誤差和多點(diǎn)消一點(diǎn)

方向圖誤差是指兩個(gè)接收天線的空間響應(yīng)不一致性，造成點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)區(qū)別從而使兩個(gè)天線獲取的地面圖像之間存在著差別，而這種差別影響雜波相消的效果。假定圖像1和圖像2分別表示為f1(x，y)和f2(x，y)，而f2(x，y)可以表示為：

其中表示二維卷積，h(x，y)表示兩個(gè)通道對(duì)相同靜止地面區(qū)域所成圖像的相對(duì)差異的沖擊響應(yīng)；fe(x，y)表示動(dòng)目標(biāo)在兩幅SAR圖像間的差異信息。

在理想情況下，兩個(gè)圖像校正的非常好，既沒(méi)有平移，又具有相同的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)，圖像1變換到圖像2的沖擊響應(yīng)函數(shù)是一個(gè)沖擊函數(shù)，即h(x，y)=δ(x，y)。而在實(shí)際情況下，我們必須將h(x，y)的影響消除。

式(10) 描述的模型假定這兩幅圖像是線性相關(guān)的，即圖像2中的某一象素可以用圖像1中許多象素的線性組合來(lái)表示。M.Soumekh提出了信號(hào)子空間處理的方法對(duì)圖像進(jìn)行相干相消，對(duì)應(yīng)的差異信息按照下式提?。?/p>

u，v表示圖像1對(duì)應(yīng)于圖像2中的點(diǎn)左右上下平移量，其中W21和F21表示為：

5 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果

雷達(dá)的工作方式是正側(cè)視條帶式，采用一發(fā)多收的工作模式，天線2發(fā)射線性調(diào)頻信號(hào)，三天線同時(shí)接收回波信號(hào)。截取公路旁的一塊場(chǎng)景進(jìn)行處理，圖像大小為(512*512)，如圖3所示。工作參數(shù)如表1所示。

圖4為圖像1和圖像2分別進(jìn)行粗配準(zhǔn)和細(xì)配準(zhǔn)后的相關(guān)系數(shù)圖，相關(guān)系數(shù)大于0.9所占的比例為62.70%。圖5為對(duì)圖像1進(jìn)行相位補(bǔ)償前跟圖像2的干涉相位圖，圖6為其補(bǔ)償后的干涉相位圖，從這兩幅圖的對(duì)比可以看出經(jīng)過(guò)相位補(bǔ)償后靜止雜波的干涉相位基本為零。

圖7為雜波相消前在圖像某個(gè)距離單元上動(dòng)目標(biāo)和雜波幅度曲線圖，可見(jiàn)在強(qiáng)雜波背景下，很難檢測(cè)出動(dòng)目標(biāo)。圖8為雜波相消后在同樣距離單元上的動(dòng)目標(biāo)和雜波幅度曲線圖，使用此方法整幅圖像的平均雜波相消比達(dá)12121 8 dB，動(dòng)目標(biāo)所在之處消掉幾個(gè)dB，這剛好把動(dòng)目標(biāo)的背景雜波抑制掉，盡量保留了動(dòng)目標(biāo)信息，相對(duì)于雜波相消前，明顯有利于動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和提高速度估計(jì)精度。

6 結(jié)語(yǔ)

本文研究一種基于多天線SAR—GMTI雜波抑制方法。文中先后進(jìn)行圖像配準(zhǔn)、干涉相位補(bǔ)償，然后再用多點(diǎn)消一點(diǎn)方法進(jìn)行雜波相消的同時(shí)補(bǔ)償天線方向圖誤差，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明，這種方法能更好地抑制雜波并保留動(dòng)目標(biāo)信息，有利于動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)、速度估計(jì)和定位。

參考文獻(xiàn)

［1］Curtis W Chen.Performance Assessment of Along Track Interferometry for Detecting Ground Moving Targets.IEEE，2004.

［2］鄭明潔.合成孔徑雷達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與成像研究\\[D\\].北京:中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所，2003.

［3］FIENUP J R.Detecting Moving Targets in SAR Imagery by Focusing，IEEE.

［4］康雪艷.機(jī)載SAR地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)成像技術(shù)研究\\[D\\].北京:中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所，2004.

［5］Mehrdad Soumekh.Signal Subspace Fusion of Uncalibrated Sensors with Application in SAR，Diagnostic Medicine and Video Processing\\[J\\].IEEE，Transactions on Image Processing，1999，8(1):127—137.

［6］保錚，邢孟道，王彤.雷達(dá)成像技術(shù)\\[M\\].北京:電子工業(yè)出版社，2005.

作者簡(jiǎn)介 鐘素紅 女，1981年出生，廣東鶴山人，西安電子科技大學(xué)信號(hào)與信息處理專業(yè)碩士研究生。主要研究方向?yàn)槔走_(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與估計(jì)。

白海龍 男，1982年出生，河南駐馬店人，西安電子科技大學(xué)信號(hào)與信息處理專業(yè)碩士研究生。主要研究方向?yàn)閿?shù)字系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

王 彤 男，1974年出生，陜西西安人，西安電子科技大學(xué)教授。主要研究方向?yàn)槔走_(dá)成像、地面動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和空時(shí)二維信號(hào)處理。

注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請(qǐng)以PDF格式閱讀原文。