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        基于參數(shù)估計的海面運動艦船SAR成像方法

        2016-10-09 11:03:41云亞嬌齊向陽
        雷達學(xué)報 2016年3期
        關(guān)鍵詞:信號方法

        云亞嬌 齊向陽 李 寧

        ①(中國科學(xué)院電子學(xué)研究所 北京 100190)

        ②(中國科學(xué)院大學(xué) 北京 100039)

        基于參數(shù)估計的海面運動艦船SAR成像方法

        云亞嬌*①②齊向陽①李 寧①

        ①(中國科學(xué)院電子學(xué)研究所 北京 100190)

        ②(中國科學(xué)院大學(xué) 北京 100039)

        運動目標(biāo)的多普勒參數(shù)對常規(guī)SAR成像具有一定的影響,該文根據(jù)目標(biāo)的運動參數(shù)與多普勒參數(shù)的關(guān)系,組合并改進相關(guān)成像技術(shù),提出了一套SAR運動艦船成像流程。該方法不僅能對單通道信號中的運動目標(biāo)進行良好的聚焦成像,而且能將其成像在正確的位置。仿真實驗和實測數(shù)據(jù)的成像結(jié)果驗證了該方法的有效性和正確性。

        合成孔徑雷達;運動目標(biāo);艦船成像

        引用格式:云亞嬌,齊向陽,李寧.基于參數(shù)估計的海面運動艦船SAR成像方法[J].雷達學(xué)報,2016,5(3):326-332.DOI:10.12000/JR15104.

        Reference format:Yun Yajiao,Qi Xiangyang,and Li Ning.Moving ship SAR imaging based on parameter estimation[J].Journal of Radars,2016,5(3):326-332.DOI:10.12000/JR15104.

        1 引言

        合成孔徑雷達(SAR)依靠雷達平臺沿固定航線的前向運動形成合成孔徑,完成對靜止目標(biāo)的成像。經(jīng)過幾十年的研究,靜止目標(biāo)成像的技術(shù)已十分成熟[1,2],對運動目標(biāo)成像[3,4]是合成孔徑雷達的一個新發(fā)展。目標(biāo)的運動導(dǎo)致其在常規(guī)SAR圖像中是移位和散焦的,因此為獲得高質(zhì)量的成像結(jié)果,必須對運動目標(biāo)進行正確的聚焦成像。

        常用的運動目標(biāo)成像方法是限制運動目標(biāo)的距離徙動不超過一個分辨單元[5,6],這將導(dǎo)致在對快速運動目標(biāo)進行成像時,分辨率受到極大的限制;或采用額外的處理方法[7,8]進行運動目標(biāo)的距離徙動校正,然后再估計相位誤差進行重新聚焦;文獻[9]提出了采用Keystone變換對運動目標(biāo)的線性距離徙動部分進行校正,其缺點是沒有與靜止場景成像結(jié)果融合。隨著ISAR技術(shù)的發(fā)展,針對艦船目標(biāo)出現(xiàn)了大量SAR與ISAR技術(shù)結(jié)合的方法[10-13],其主要思想是從SAR圖像中判斷出艦船位置,繼而提取出包含艦船數(shù)據(jù)的脈沖信號做ISAR處理。ISAR利用艦船自身運動獲得方位向分辨率,而觀測角度和艦船運動在秒級時間內(nèi)是不斷變化的,這使得ISAR圖像的識別存在一定的難度[14]。而對SAR成像結(jié)果進行艦船檢測的技術(shù)已經(jīng)相對成熟,可見利用常規(guī)SAR方法對運動艦船進行成像是十分必要的。

        本文主要針對單通道SAR回波信號,根據(jù)多普勒參數(shù)與目標(biāo)運動參數(shù)的關(guān)系,提出了一套海面運動艦船成像流程。根據(jù)多普勒中心頻率與艦船徑向速度的關(guān)系,利用包絡(luò)對齊方法得到兩者精確的估計值;將自適應(yīng)迭代的思想應(yīng)用于最小熵方法,估計艦船的調(diào)頻率值;綜合多普勒參數(shù),對艦船進行距離徙動校正和壓縮,使得艦船既可以聚焦成像,又可以成像在正確的位置。本文所涉及的均為較成熟的算法,并針對特定的艦船場景對其做出了適當(dāng)?shù)母倪M,成像效果明顯優(yōu)于SAR處理結(jié)果。本文結(jié)構(gòu)安排如下:第2節(jié)根據(jù)建立的幾何模型,分析了運動目標(biāo)回波信號;第3節(jié)詳細論述了多普勒參數(shù)與運動參數(shù)的估計方法;第4節(jié)給出了運動目標(biāo)成像流程,詳細分析了距離徙動校正的過程;第5節(jié)給出了仿真與實測數(shù)據(jù)的成像結(jié)果及分析,驗證了該方法的有效性;第6節(jié)對全文進行了總結(jié)。

        2 運動目標(biāo)信號分析

        SAR回波信號經(jīng)過檢波和距離壓縮后,可表示為:

        其中,σ包含了發(fā)射信號幅度和目標(biāo)反射系數(shù)等信息,為一常數(shù),t為方位向時間,τ為距離向時間,f0為載波頻率。

        圖1是斜距平面內(nèi)正側(cè)視SAR的幾何關(guān)系圖。平臺以速度va沿航跡方向飛行,在t=0時刻,位于O點。將運動目標(biāo)的速度分解為距離分量vy和方位分量vx,在t=0時刻,運動目標(biāo)位于P點,其坐標(biāo)為(x0,y0)。

        根據(jù)以上幾何關(guān)系,可得在t時刻,目標(biāo)到平臺的距離為:

        圖1 SAR幾何模型Fig.1 The geometric model of SAR

        根據(jù)式(4)的相位項可得運動目標(biāo)的多普勒頻率為:

        3 多普勒參數(shù)與運動目標(biāo)速度的估計

        根據(jù)上一節(jié)的討論可知,運動目標(biāo)的徑向速度導(dǎo)致其多普勒中心頻率發(fā)生偏移,從而影響其方位向位置,方位向速度改變了多普勒調(diào)頻率,致使動目標(biāo)圖像散焦。若要得到高質(zhì)量的運動目標(biāo)成像結(jié)果,需要對影響成像效果的因素進行估計,并在成像過程中加以糾正。

        3.1多普勒中心頻率與徑向速度的估計

        多普勒中心頻率的估計方法較多[15,16],比如雜波鎖定法、自相關(guān)函數(shù)法等。傳統(tǒng)基于方位譜分析的方法只能獲得多普勒中心在基帶內(nèi)的映射值,當(dāng)多普勒中心超過PRF的一半時,便會產(chǎn)生多普勒模糊問題。能否正確地解多普勒模糊對于SAR成像至為關(guān)鍵,成像處理中的距離徙動校正以及方位聚焦要補償?shù)母叽蜗辔豁椂寂c絕對多普勒中心有關(guān)。因此為了得到高質(zhì)量SAR圖像,需要對多普勒模糊數(shù)進行求解,即尋找一個整數(shù)M,使得

        多普勒模糊數(shù)的求取方法大多基于統(tǒng)計直方圖,不適合運動目標(biāo)。本文借鑒文獻[17]估計靜止場景多普勒中心的思想,提出了一種估計運動目標(biāo)多普勒中心的方法。

        根據(jù)式(3)可得運動目標(biāo)的距離徙動量為:

        3.2多普勒調(diào)頻率與方位向速度的估計

        運動目標(biāo)的方位向速度影響信號的多普勒調(diào)頻率,進而導(dǎo)致成像質(zhì)量嚴(yán)重下降,并且在求取多普勒中心頻率模糊數(shù)時,也需要對多普勒調(diào)頻率進行估計。其估計方法也較為成熟[21,22],主要包括圖像偏移法、時頻分析法、最小熵法、分?jǐn)?shù)階傅里葉變換法。本文借助文獻[23]提出的思想,提出一種改進的最小熵法估計多普勒調(diào)頻率。

        對場景中心距離單元進行最小熵搜索,不同調(diào)頻率的熵如圖2所示。由圖可知,在多普勒調(diào)頻率真值附近,熵的值是急劇收斂的,因此可以采用一種自適應(yīng)搜索的方法代替大范圍尋找,以獲得較快的速度。

        圖2 不同調(diào)頻率對應(yīng)的熵Fig.2 The entropy of different Doppler frequency rate

        圖3 調(diào)頻率估計流程Fig.3 Flow chart of Doppler frequency rate estimation

        4 算法流程

        本文采用正側(cè)視RD算法對回波信號進行處理,主要包括3部分:距離向壓縮、距離徙動校正、方位向壓縮。根據(jù)第2節(jié)的分析,運動目標(biāo)回波信號距離向的壓縮與靜止目標(biāo)沒有區(qū)別;方位向壓縮使目標(biāo)聚焦在其波束中心穿越時刻的位置,只需要與匹配濾波器相乘后變換回時域即可;下面重點介紹距離徙動部分。

        距離壓縮后,需進行徙動校正,此時信號在時域表現(xiàn)為同一距離不同方位上目標(biāo)的徙動軌跡相互重疊,因此距離徙動一般在頻域進行校正。圖4可以看出,在距離多普勒域,根據(jù)距離徙動曲線,便可將距離徙動校正。但目標(biāo)的運動,使其距離徙動曲線發(fā)生了一定的變化。

        圖4 距離徙動Fig.4 Range migration

        其中運動目標(biāo)的多普勒中心頻率、徑向速度和方位向速度已在第3節(jié)介紹的方法中估計得到。因此,只需對根據(jù)式(9)所示的距離徙動曲線對整個頻率范圍做校正。

        5 仿真與實測數(shù)據(jù)成像結(jié)果及分析

        為驗證本文提出的方法,本節(jié)給出了仿真結(jié)果,并對其進行分析。仿真參數(shù)見表1所示。

        表1 仿真參數(shù)Tab.1 Simulation parameters

        通過點目標(biāo)仿真觀察成像質(zhì)量,圖5為徑向速度4 m/s、方位向速度9 m/s的點目標(biāo)距離向和方位向的剖面圖。

        圖5 點目標(biāo)信號質(zhì)量分析Fig.5 Quality analysis of point target

        由于孔徑加權(quán)和成像處理過程中加窗的原因,旁瓣受到抑制,3 dB IRW有所展寬,峰值旁瓣比也低于線性調(diào)頻信號正常處理后的-13 dB,而積分旁瓣比影響不是很大。由此可見,該方法可以得到高質(zhì)量的成像結(jié)果。

        仿真場景設(shè)置為模擬的海面,場景中有一條運動的艦船。圖6(a)為參考的靜止艦船,其他3幅均為以一定速度行駛的艦船。仿真時信噪比設(shè)為10 dB,信雜比設(shè)為10 dB。

        圖6 本文算法成像效果Fig.6 The results by using this article imaging algorithm

        表2列出了成像過程中估計的運動參數(shù)及成像后艦船的位置,表中速度單位為m/s,位置單位為m,且真實位置與成像位置均為艦船質(zhì)心的位置。

        表2 動目標(biāo)的參數(shù)估計結(jié)果Tab.2 The estimation results of moving target parameters

        圖7為實測數(shù)據(jù)的處理結(jié)果,橫向為距離向,縱向為方位向,紅色方框內(nèi)為傳統(tǒng)Range Doppler Algorithm(RDA)得到的艦船成像結(jié)果,可以看到明顯的徙動,處理過程中只校正了載機運動帶來的徙動,忽略了目標(biāo)運動的影響,使得成像結(jié)果中艦船航向發(fā)生改變,成像模糊,而且其位置沒有成像在水紋交匯處。圖中黃色方框內(nèi)為本文提出的方法的成像結(jié)果,對比可以看出,距離徙動得到了校正,方位向得到了較好的壓縮效果??梢姳疚奶岢龅某上窳鞒淘谶\動艦船處理中明顯優(yōu)于傳統(tǒng)RDA方法。

        將本文方法的成像艦船放在傳統(tǒng)方法得到的結(jié)果圖上,可見,艦船位置位于水紋交匯處。但由于艦船速度的存在,使得其成像中心時刻的位置偏離了靜止的水紋交匯的位置。假設(shè)靜止目標(biāo)的合成孔徑時間為T,運動艦船存在方位向速度,故其合成孔徑時間為T+Δt,根據(jù)成像理論,目標(biāo)最終的成像位置為其多普勒中心時刻位置,因此艦船的位置便偏移了Δt/2時間的行程。由此可見,該偏移量的存在是必然存在的。

        圖7 實測數(shù)據(jù)處理結(jié)果Fig.7 The imaging of measured data

        6 結(jié)論

        通過仿真與實測數(shù)據(jù)的成像結(jié)果可以看出,該方法不僅可以完成艦船的聚焦成像,還可以將其成像在其波束中心時刻的位置。本文采用的成像方法及參數(shù)估計的方法適合單個運動目標(biāo)的情況,當(dāng)場景中存在多個運動目標(biāo)或靜止目標(biāo)時,需要提取出運動目標(biāo)的信號單獨處理。其基本思路是:利用常規(guī)SAR方法得到整個場景的成像結(jié)果,然后檢測出需要單獨處理艦船信號,最后根據(jù)成像算法反推其回波信號。其次,針對艦船旋轉(zhuǎn)及其他運動方式的成像,將后續(xù)研究。再次,文中所用方法是基于SAR理論的,當(dāng)艦船靜止時,同樣可以獲得較好成像效果。最后,通過多組實測數(shù)據(jù)的處理,可以驗證利用本文提出的運動參數(shù)估計方法,結(jié)合成像流程,可以對部分運動艦船獲得較好的成像效果。

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        云亞嬌(1988-),女,河北保定人,中國科學(xué)院電子學(xué)研究所信號與信息處理專業(yè)碩士研究生,研究方向為海面運動艦船成像。

        E-mail:yyjiecas@163.com

        齊向陽(1974-),男,2001年畢業(yè)于中國科學(xué)院電子學(xué)研究所,獲得信號與信息處理專業(yè)博士學(xué)位,現(xiàn)為中國科學(xué)院電子學(xué)研究所研究員,研究方向為星載SAR系統(tǒng)仿真、高分辨率成像技術(shù)和成像新體制。

        E-mail:qixy@mail.ie.ac.cn

        李 寧(1987-),安徽天長人,畢業(yè)于中國科學(xué)院電子學(xué)研究所,獲得博士學(xué)位,現(xiàn)為中國科學(xué)院電子學(xué)研究所助理研究員,研究方向為合成孔徑雷達信號處理。

        E-mail:lining_nuaa@163.com

        Moving Ship SAR Imaging Based on Parameter Estimation

        Yun Yajiao①②Qi Xiangyang①Li Ning①

        ①(Institute of Electronics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China)

        ②(University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100039,China)

        The Doppler parameters of moving targets affect the conventional Synthetic Aperture Radar(SAR)imaging.In this study,the relation between the motion and Doppler parameters is established.With improved popular technology,a set of moving ship SAR imaging processes is proposed to obtain a focused and rightlocated image.Simulations and experimental data are used to verify the method.

        Synthetic Aperture Radar(SAR); Moving target; Maritime ship imagining

        The National Ministries Foundation

        TN957.52

        A

        2095-283X(2016)03-0326-07

        10.12000/JR15104

        2015-09-17;改回日期:2015-11-05;網(wǎng)絡(luò)出版:2015-12-17

        云亞嬌 yyjiecas@163.com

        國家部委基金

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