溫雪嬌仇曉蘭尤紅建盧曉軍

①(中國(guó)科學(xué)院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100190)

②(中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所 北京 100190)

③(中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 北京 100049)

④(中國(guó)國(guó)際工程咨詢公司 北京 100048)

高分辨率星載SAR起伏運(yùn)動(dòng)目標(biāo)精細(xì)聚焦與參數(shù)估計(jì)方法

溫雪嬌*①②③仇曉蘭①②尤紅建①②盧曉軍④

①(中國(guó)科學(xué)院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100190)

②(中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所 北京 100190)

③(中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 北京 100049)

④(中國(guó)國(guó)際工程咨詢公司 北京 100048)

高分辨率星載SAR圖像中目標(biāo)的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)將引起不可忽視的散焦現(xiàn)象，影響目標(biāo)識(shí)別和解譯。該文對(duì)高分辨率星載SAR中目標(biāo)起伏運(yùn)動(dòng)引入的誤差進(jìn)行了定量化分析，并仿真了其在SAR圖像中的成像特點(diǎn)，提出了一種基于星載復(fù)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償和精細(xì)聚焦處理的方法，同時(shí)估計(jì)得到目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和海浪信息。仿真實(shí)驗(yàn)和TerraSAR-X港口區(qū)域?qū)嶋H數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性和正確性。

星載SAR；高分辨率；運(yùn)動(dòng)目標(biāo)精細(xì)聚焦；運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)

1 引言

高分辨率合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)可以獲得豐富的地物或目標(biāo)細(xì)節(jié)，在軍事和民用各方面有著非常高的應(yīng)用價(jià)值。然而高分辨率帶來(lái)了更長(zhǎng)的合成孔徑時(shí)間，這使得目標(biāo)運(yùn)動(dòng)對(duì)成像的影響更加顯著。尤其在海面或港口，受到海面風(fēng)浪的影響，艦船等目標(biāo)將存在復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)，使得艦船自身的散射以及艦船與海面的多次散射均存在合成孔徑時(shí)間內(nèi)的變化特性，導(dǎo)致SAR圖像存在嚴(yán)重的散焦現(xiàn)象，給目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和圖像解譯帶來(lái)困難。因此高分辨率SAR中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的精細(xì)聚焦是當(dāng)前SAR應(yīng)用迫切需要解決的問(wèn)題之一。

國(guó)內(nèi)外有關(guān)SAR運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的研究著重于地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)指示(GMTI)[1,2]、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像算法、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)多普勒參數(shù)估計(jì)等方面[3,4]，研究大部分基于原始回波開(kāi)展，以勻速直線運(yùn)動(dòng)、勻變速直線運(yùn)動(dòng)為主[5,6]。其中關(guān)于海面艦船的研究也主要是以平動(dòng)為主、基于機(jī)載SAR模型開(kāi)展運(yùn)動(dòng)誤差的分析[7]。涉及艦船復(fù)雜運(yùn)動(dòng)的大多數(shù)研究則側(cè)重于依靠艦船自身運(yùn)動(dòng)(如俯仰、橫滾、偏航等3維運(yùn)動(dòng))使用逆合成孔徑雷達(dá)(ISAR)成像原理實(shí)現(xiàn)艦船目標(biāo)的高分辨率成像[8,9]。目前非常缺少?gòu)母叻直媛市禽dSAR圖像產(chǎn)品出發(fā)，對(duì)散焦的海面復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行精細(xì)化分析處理的研究，也缺少對(duì)復(fù)雜運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行估計(jì)與提取的研究。

鑒于此，本文主要針對(duì)高分辨率星載SAR中目標(biāo)起伏運(yùn)動(dòng)引入的誤差進(jìn)行了定量化分析，并仿真了其在SAR圖像中的成像特點(diǎn)，提出了一種基于復(fù)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償和精細(xì)聚焦處理的方法，估計(jì)得到目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和海浪信息，仿真和實(shí)際數(shù)據(jù)的處理結(jié)果驗(yàn)證了本文分析的正確性和方法的有效性。本文結(jié)構(gòu)安排如下：第2節(jié)建立星載SAR目標(biāo)起伏運(yùn)動(dòng)下的幾何模型，定量化分析起伏運(yùn)動(dòng)與海面二次散射引入的誤差與影響；第3節(jié)提出精細(xì)聚焦處理方法和運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)方法；第4節(jié)給出了仿真實(shí)驗(yàn)和TerraSAR-X港口區(qū)域?qū)嶋H數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)處理結(jié)果；第5節(jié)總結(jié)全文。

2 星載SAR起伏運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信號(hào)模型與誤差分析

2.1 起伏運(yùn)動(dòng)目標(biāo)單次散射誤差分析

圖1為星載起伏運(yùn)動(dòng)點(diǎn)目標(biāo)成像幾何。T和P分別為某一方位時(shí)刻η目標(biāo)靜止和起伏運(yùn)動(dòng)的位置，S為該時(shí)刻的衛(wèi)星位置，設(shè)起伏運(yùn)動(dòng)沿地球矢徑方向，幅度為A，頻率為ω，初相為φ，點(diǎn)P相對(duì)于點(diǎn)T的距離矢量為：

其中A為目標(biāo)沿TP方向振動(dòng)的幅度矢量。

點(diǎn)P的距離歷程為：

其中γ為目標(biāo)點(diǎn)T處的波束入射角，計(jì)算公式為：

其中β為衛(wèi)星下視角，a為衛(wèi)星與目標(biāo)之間的地心角。

將式(2)作近似處理：

計(jì)算得到目標(biāo)起伏運(yùn)動(dòng)引入的距離歷程誤差為：

根據(jù)SAR回波與成像理論，進(jìn)一步計(jì)算得到相位誤差為：

對(duì)式(6)做Jacobi-Angle展開(kāi)，得到：

可見(jiàn)式(7)中的指數(shù)項(xiàng)將導(dǎo)致多重對(duì)稱的多普勒頻移，產(chǎn)生成對(duì)回波，成像結(jié)果在方位向上將出現(xiàn)原信號(hào)的多重對(duì)稱復(fù)制，進(jìn)而引起散焦現(xiàn)象，其散焦程度與起伏運(yùn)動(dòng)的幅度和周期有關(guān)。

2.2 海面起伏二次散射誤差分析

部分海面目標(biāo)具有垂直于海面的結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)會(huì)引起目標(biāo)與海面間的多次散射。若海面靜止，該結(jié)構(gòu)與海面形成一個(gè)理想的二面角結(jié)構(gòu)，但由于海風(fēng)與地理結(jié)構(gòu)的關(guān)系，海面存在著復(fù)雜的起伏運(yùn)動(dòng)，使二次散射的距離歷程發(fā)生變化，進(jìn)而影響成像結(jié)果。如圖2所示，目標(biāo)T為垂直結(jié)構(gòu)上的任一散射點(diǎn)，某方位時(shí)刻η天線波束以入射角經(jīng)過(guò)目標(biāo)點(diǎn)T，并經(jīng)由海面二次散射返回雷達(dá)接收機(jī)，圖中實(shí)線為靜止海面，虛線表示海面的起伏狀態(tài)，設(shè)目標(biāo)T距離靜止海面的高度為h0，該時(shí)刻與雷達(dá)之間的距離為R(η)，海面起伏運(yùn)動(dòng)的幅度為A，周期為ω，初相為φ。目標(biāo)T的往返距離歷程為：

當(dāng)海面靜止時(shí)，目標(biāo)T的往返距離歷程為：

計(jì)算得到海面起伏運(yùn)動(dòng)引入的二次散射距離歷程誤差為：

式(10)與式(5)具有相同的形式，其區(qū)別主要在于幅度、頻率和初相的不同，但對(duì)成像結(jié)果產(chǎn)生的影響具有相同的規(guī)律，在此不做贅述。實(shí)際上，本文考慮的二次散射是類(lèi)似二面角的二次散射，其距離歷程等效為二面角角點(diǎn)的單次散射，因此本文后續(xù)的精細(xì)聚焦及參數(shù)估計(jì)算法對(duì)單次散射模型和二次散射模型是通用的。需要說(shuō)明的是，由于二次散射通常比單次散射具有更大的強(qiáng)度，運(yùn)動(dòng)對(duì)二次散射的影響往往在圖像上表現(xiàn)的更為突出。

3 精細(xì)聚焦算法與參數(shù)估計(jì)

3.1 基于復(fù)圖像數(shù)據(jù)的精細(xì)聚焦算法

針對(duì)含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的復(fù)圖像數(shù)據(jù)，本文提出的精細(xì)聚焦算法具體實(shí)現(xiàn)步驟如圖3所示。

(1) 方位向反壓縮

通過(guò)方位匹配濾波器逆乘將數(shù)據(jù)變換至多普勒域，設(shè)多普勒頻率為fη，距離向時(shí)間為t，后向散射系數(shù)為σ，雷達(dá)波長(zhǎng)為λ，發(fā)射信號(hào)帶寬為B，則得到方位向未壓縮的數(shù)據(jù)：

(2) 距離包絡(luò)對(duì)準(zhǔn)

對(duì)方位未壓縮數(shù)據(jù)應(yīng)用最小熵距離對(duì)準(zhǔn)算法[10]，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的距離向包絡(luò)對(duì)齊，在不需要提供先驗(yàn)知識(shí)的情況下，消除運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的相鄰回波在距離向上的錯(cuò)位。這是一個(gè)最優(yōu)化問(wèn)題，目標(biāo)函數(shù)為所有1維距離像和的熵值，可以表示為：

其中r為距離向采樣點(diǎn)代表第n個(gè)回波的距離偏移量。

pave(r)的銳化度可以用來(lái)衡量回波包絡(luò)對(duì)齊的程度，銳化度達(dá)到最高時(shí)，回波基本對(duì)齊。而香農(nóng)熵可以用來(lái)衡量的銳化程度，波形銳化度越高，熵值越小，因此最優(yōu)化準(zhǔn)則為的熵值最小，通過(guò)迭代可以得到全局最優(yōu)解。理論上此方法的對(duì)準(zhǔn)精度為一個(gè)距離分辨單元，為了適應(yīng)高分辨率的要求，本文實(shí)驗(yàn)均對(duì)輸入數(shù)據(jù)在距離向做了32倍插值，使實(shí)際的對(duì)準(zhǔn)精度達(dá)到1/8～1/4個(gè)距離分辨單元。

(3) 相位誤差校正

將距離對(duì)準(zhǔn)后的數(shù)據(jù)變換至多普勒域，由于各次回波間的相位誤差通?？梢院屠走_(dá)波長(zhǎng)相比擬，用距離偏移量來(lái)校正相位不精確，因此本文應(yīng)用自聚焦算法實(shí)現(xiàn)誤差相位校正。相比于基于特顯點(diǎn)的自聚焦算法(Phase Gradient Autofocus,PGA等)，基于圖像整體信息的自聚焦算法在低信噪比和低圖像對(duì)比度的條件下具有更好的魯棒性，能夠取得更好的聚焦效果。本文采用全局最小熵的相位校正算法(Minimum Entropy Autofocus,MEA)[11]，該算法是一個(gè)求解補(bǔ)償相位使圖像聚焦效果最好的最優(yōu)化問(wèn)題，目標(biāo)函數(shù)為一幅圖像的熵值：

其中n為方位向采樣點(diǎn)為經(jīng)過(guò)相位補(bǔ)償?shù)膱D像，可以表示為：

圖像的聚焦程度可以用圖像的熵來(lái)衡量，聚焦程度越高，圖像的熵就越小，圖像也越清晰。因此最優(yōu)化準(zhǔn)則為式(14)的值達(dá)到最小，在給定補(bǔ)償相位初始值的情況下，利用數(shù)值迭代算法逐漸逼近最終求解目標(biāo)函數(shù)，得到的全局最優(yōu)解。本文實(shí)驗(yàn)在輸入數(shù)據(jù)序列中選取了強(qiáng)度較大的樣本距離單元，并根據(jù)不同距離單元的相位方差對(duì)各樣本距離單元進(jìn)行加權(quán)，使含有多特顯點(diǎn)的“高質(zhì)量”樣本在熵值收斂中起主導(dǎo)作用，進(jìn)一步降低了雜波以及噪聲等對(duì)算法的影響，同時(shí)提高了收斂速度，另外本文實(shí)驗(yàn)以變步長(zhǎng)的梯度下降法尋找Δφ(m)的值[12]，進(jìn)一步提高了迭代的計(jì)算速度，同時(shí)保證了最終的圖像質(zhì)量。

經(jīng)過(guò)距離對(duì)準(zhǔn)與相位校正后的數(shù)據(jù)可以表示為：

(4) 利用方位向FFT將數(shù)據(jù)變回圖像域，同時(shí)實(shí)現(xiàn)方位向壓縮，得到聚焦后的結(jié)果。

3.2 參數(shù)估計(jì)方法

根據(jù)SAR成像理論，方位時(shí)間域與多普勒頻域存在著一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，因此斜距誤差的表達(dá)式在方位時(shí)域與方位多普勒域具有近似相同的表達(dá)形式，將替換成第2節(jié)中分析得到的斜距誤差表達(dá)式，可以得到：

4 仿真分析與實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證上述分析的正確性和校正方法的有效性，下文首先對(duì)低軌高分辨率SAR進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，接著將該方法用于TerraSAR-X的實(shí)際數(shù)據(jù)處理，并給出了實(shí)測(cè)結(jié)果。

4.1 仿真實(shí)驗(yàn)

仿真系統(tǒng)參數(shù)如表1所示。根據(jù)近海岸海浪信息設(shè)置了3組起伏運(yùn)動(dòng)參數(shù)，分別為A=0.1 m,Tv=2.5 s;A=0.1 m,Tv=4 s和A=0.05 m,Tv= 2.5 s。其中Tv=2π/ω。起伏運(yùn)動(dòng)點(diǎn)目標(biāo)單次散射成像結(jié)果如圖4所示，海面起伏時(shí)點(diǎn)目標(biāo)二次散射成像結(jié)果如圖5所示。選取運(yùn)動(dòng)參數(shù)為A=0.1 m,Tv=4 s的兩組成像結(jié)果做32倍插值，得到的方位向波形如圖6所示，應(yīng)用本文精細(xì)聚焦方法處理，兩組結(jié)果的聚焦結(jié)果及對(duì)應(yīng)方位向波形圖分別如圖7和圖8所示，同時(shí)得到的相位補(bǔ)償曲線如圖9所示，參數(shù)估計(jì)結(jié)果及估計(jì)誤差如表2所示。

表1 雷達(dá)系統(tǒng)仿真參數(shù)Tab. 1 Radar system simulation parameters

表2 參數(shù)估計(jì)結(jié)果Tab. 2 Estimating results

由上述仿真結(jié)果可見(jiàn)，起伏運(yùn)動(dòng)會(huì)使成像結(jié)果在方位向出現(xiàn)原點(diǎn)目標(biāo)的多重復(fù)制，進(jìn)而形成線狀散焦，散焦程度隨起伏周期變大而減小，隨起伏幅度變小而減小，這一結(jié)果與式(6)和式(12)的理論分析一致。兩組散焦結(jié)果經(jīng)過(guò)精細(xì)聚焦后的方位波形較理想，質(zhì)量評(píng)估達(dá)標(biāo)，從而驗(yàn)證了本文精細(xì)聚焦方法的正確性和有效性。兩組參數(shù)估計(jì)結(jié)果都比較準(zhǔn)確，估計(jì)誤差較小，證明了本文參數(shù)估計(jì)方法的正確性和有效性。

4.2 實(shí)際數(shù)據(jù)處理結(jié)果

本文選取了TerraSAR-X旅順地區(qū)1景SAR圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)處理，該景圖的相關(guān)參數(shù)如表3所示。

表3 TerraSAR-X旅順島參數(shù)表Tab. 3 Parameters for TerraSAR-X

第1幅海島近海岸SAR圖像與對(duì)應(yīng)的光學(xué)圖像如圖10(a)與圖10(c)所示，可見(jiàn)海島邊呈須狀散焦的亮線是拴在岸邊的浮桶，由于海浪的作用存在起伏運(yùn)動(dòng)，其散焦特征與仿真結(jié)果相似。選取圖10(a)中左下角右起第2條亮線做時(shí)頻分析，其結(jié)果如圖11(a)所示，可見(jiàn)散焦亮線方位向時(shí)頻存在正弦調(diào)制的關(guān)系，對(duì)其應(yīng)用本文的精細(xì)聚焦算法，其聚焦前后的對(duì)比結(jié)果如圖11(b)所示，可見(jiàn)精細(xì)聚焦效果明顯，補(bǔ)償相位如圖11(c)所示，其參數(shù)估計(jì)結(jié)果為：

第2幅近海岸碼頭SAR圖像如圖12(a)所示，可見(jiàn)碼頭?？康臐撏膊坑休^整體更明亮的線狀散焦，碼頭?？康臐撏Ч鈱W(xué)圖如圖12(c)所示，可見(jiàn)潛艇尾部的垂直翼與海面形成了1個(gè)二面角，潛艇尾部的二次散射較多，對(duì)該幅圖像做精細(xì)聚焦處理的結(jié)果如圖12(b)所示，可見(jiàn)聚焦效果明顯，其起伏運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)結(jié)果為：

考慮到碼頭海浪的實(shí)際情況，兩幅圖像估計(jì)得到的參數(shù)都較為合理，證明了本文方法的準(zhǔn)確性與有效性。

5 總結(jié)

本文對(duì)高分辨率星載SAR中目標(biāo)起伏運(yùn)動(dòng)引入的誤差進(jìn)行了定量化分析，并仿真了其在SAR圖像中的成像特點(diǎn)，提出了一種基于星載復(fù)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償和精細(xì)聚焦處理的方法，同時(shí)估計(jì)得到目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和海浪信息。仿真實(shí)驗(yàn)和TerraSAR-X港口區(qū)域?qū)嶋H數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性和正確性。

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溫雪嬌(1992–)，女，吉林長(zhǎng)春人，中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所在讀碩士研究生，主要研究領(lǐng)域?yàn)楦叻直媛市禽dSAR成像技術(shù)、復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)精細(xì)處理技術(shù)。

E-mail: 136037701@qq.com

仇曉蘭(1982–)，江蘇蘇州人，女，中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所副研究員，研究方向?yàn)镾AR成像技術(shù)、雙基地SAR技術(shù)。

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

尤紅建(1969–)，江蘇南通人，男，中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所研究員，研究方向?yàn)檫b感圖像處理技術(shù)。

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

盧曉軍，江蘇泰州人，北京理工大學(xué)博士后，中國(guó)國(guó)際工程咨詢公司高級(jí)工程師，專(zhuān)業(yè)方向?yàn)橹悄芸刂啤⑿盘?hào)處理。

E-mail: lu8new@163.com

Focusing and Parameter Estimation of Fluctuating Targets in High Resolution Spaceborne SAR

Wen Xuejiao①②③Qiu Xiaolan①②You Hongjian①②Lu Xiaojun④
①(Key Laboratory of Geo-spatial Information Processing and Application System Technology,Beijing100190,China)
②(Institute of Electronics,Chinese Academy of Sciences,Beijing100190,China)
③(University of Chinese Academy of Sciences,Beijing100049,China)
④(China International Engineering Consulting Corporation,Beijing100048,China)

Complex motion can cause serious defocusing phenomena in high resolution spaceborne SAR cases,which then lead to decreased image resolution. In this study,we built a simulation model to quantitatively analyze the signature and effect on maritime fluctuating targets in high resolution cases. To deal with formed Single-Look Complex (SLC) SAR images containing fluctuating targets,we implement a motion-compensation and fine-focusing method to obtain refocused images and the fluctuation parameters. We demonstrate the effectiveness and correctness of the proposed approach in focusing and estimating the parameters of fluctuating targets by processing the simulation results and archived images acquired by Terra-SAR in hybrid spotlight mode.

Spaceborne SAR; High resolution; Moving target fine focusing; Parameter estimation

TN957.52

A

2095-283X(2017)02-0213-08

10.12000/JR17005

溫雪嬌,仇曉蘭,尤紅建,等. 高分辨率星載SAR起伏運(yùn)動(dòng)目標(biāo)精細(xì)聚焦與參數(shù)估計(jì)方法[J]. 雷達(dá)學(xué)報(bào),2017,6(2): 213–220.

10.12000/JR17005.

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2017-01-13；改回日期：2017-02-20；

2017-04-25

*通信作者： 溫雪嬌 136037701@qq.com

國(guó)家自然科學(xué)基金(61331017)，國(guó)家高分重大專(zhuān)項(xiàng)(30-Y20A12-9004-15/16,41-Y20A13-9001-15/16)

Foundation Items: The National Natural Science Foundation of China (61331017),The Key Standard Technologies of National High Resolution Special (30-Y20A12-9004-15/16,41-Y20A13-9001-15/16)