曹 曄，閆海鵬，張劍琦，師亞輝，張振華

高動(dòng)態(tài)條件下艦船目標(biāo)SAR成像算法研究

曹 曄，閆海鵬，張劍琦，師亞輝，張振華

（北京遙測(cè)技術(shù)研究所 北京 100076）

雷達(dá)在高動(dòng)態(tài)條件下對(duì)艦船目標(biāo)進(jìn)行成像具有雷達(dá)運(yùn)動(dòng)軌跡非勻直和艦船目標(biāo)非合作的特點(diǎn)，造成成像質(zhì)量下降，增加成像算法復(fù)雜度。通過建立在勻加速運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下對(duì)移動(dòng)目標(biāo)SAR成像的回波模型，針對(duì)艦船目標(biāo)成像模糊問題，提出采用分?jǐn)?shù)階傅里葉變換估計(jì)目標(biāo)多普勒參數(shù)和基于慣導(dǎo)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償相結(jié)合的方法。仿真結(jié)果表明，算法對(duì)艦船運(yùn)動(dòng)速度的估計(jì)準(zhǔn)確，在斜視角70°情況下，仍能夠得到好的成像效果。

勻加速運(yùn)動(dòng)；分?jǐn)?shù)階傅里葉變換；平動(dòng)補(bǔ)償；大斜視

引 言

當(dāng)代海上戰(zhàn)場(chǎng)的艦船是其重要組成部分，針對(duì)艦船目標(biāo)的高分辨成像對(duì)海防具有重要意義。隨著SAR（Synthetic Aperture Radar）成像技術(shù)的發(fā)展，其應(yīng)用不再局限于星載、機(jī)載等勻速運(yùn)動(dòng)平臺(tái)對(duì)靜止場(chǎng)景以及艦船等移動(dòng)目標(biāo)的成像，非勻直軌道狀態(tài)下對(duì)艦船目標(biāo)的高分辨成像技術(shù)需求迫切，因此，需要研究雷達(dá)在高動(dòng)態(tài)條件下對(duì)移動(dòng)艦船目標(biāo)的高分辨成像技術(shù)。

針對(duì)高動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)平臺(tái)其運(yùn)動(dòng)軌跡非勻直的特點(diǎn)，目前公開的文獻(xiàn)中相關(guān)的處理方法大致可以分為四類，包括實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償、基于非均勻采樣的數(shù)據(jù)重構(gòu)、非均勻傅里葉變換以及利用慣導(dǎo)系統(tǒng)補(bǔ)償結(jié)合自聚焦的方法[1,2]。文獻(xiàn)[3,4]介紹了實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法，將雷達(dá)運(yùn)動(dòng)軌跡偏離理想勻速直線運(yùn)動(dòng)的部分作為運(yùn)動(dòng)誤差，通過多普勒參數(shù)估計(jì)對(duì)運(yùn)動(dòng)誤差進(jìn)行補(bǔ)償，這類方法的缺點(diǎn)是僅適用于雷達(dá)平臺(tái)沿飛行方向速度變化小的情況。文獻(xiàn)[5,6]介紹了基于非均勻采樣的成像方法，采用內(nèi)插陣列將實(shí)際空間非均勻位置的方位回波通過數(shù)據(jù)重構(gòu)得到等效勻速直線飛行時(shí)空間均勻采樣位置的回波，通過理想勻速直線運(yùn)動(dòng)時(shí)的算法進(jìn)行成像處理，這類方法無(wú)需改變后續(xù)成像算法，缺點(diǎn)是計(jì)算量龐大。文獻(xiàn)[7,8]介紹了基于非均勻傅里葉變換的成像方法，由于雷達(dá)的變速運(yùn)動(dòng)，回波數(shù)據(jù)在方位向的空間非均勻采樣可以等效為勻速運(yùn)動(dòng)中非等間隔時(shí)間的采樣，通過傅里葉變換積分變換到均勻采樣的方位頻率域完成后續(xù)成像處理，這類方法適用于雷達(dá)平臺(tái)沿飛行方向速度變化大的情況，缺點(diǎn)是不能采用快速傅里葉變換，實(shí)時(shí)性欠佳。文獻(xiàn)[9,10]通過分析慣導(dǎo)誤差，指出在短時(shí)間內(nèi)慣導(dǎo)的精度很高，能夠滿足SAR對(duì)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償精度的要求，文獻(xiàn)[11]在研究機(jī)載SAR成像時(shí)提出了慣導(dǎo)補(bǔ)償結(jié)合自聚焦的成像方法，得到了較好的成像結(jié)果。

目前針對(duì)艦船成像的方法大都是將同一距離門內(nèi)的散射點(diǎn)回波視為L(zhǎng)FM（Linear Frequency Modulation）信號(hào)，采用“Clean”方法估計(jì)各LFM信號(hào)分量的參數(shù)[12-14]。LFM信號(hào)的參數(shù)估計(jì)主要分為時(shí)域法估計(jì)和時(shí)頻分析兩類，前者適用于平穩(wěn)信號(hào)分析，在艦船晃動(dòng)不大，或者晃動(dòng)可以忽略的情況下通過多普勒參數(shù)估計(jì)結(jié)合艦船平動(dòng)速度補(bǔ)償實(shí)現(xiàn)方位聚焦；后者適用于非平穩(wěn)信號(hào)分析，主要包括自適應(yīng)Chirplet分解[15]、FrFT（Fractional Fourier Transform）[16]、Radon-Wigner變換[17]以及SPWV（Smoothing Pesudo-Wigner-Ville）分布[18]等方法，其中FrFT時(shí)頻聚集性好且不含交叉項(xiàng)，非常適合LFM信號(hào)的檢測(cè)與估計(jì)。此外，文獻(xiàn)[19,20]還提出根據(jù)方位回波多普勒中心頻率的動(dòng)態(tài)變化，選擇艦船運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)時(shí)間段進(jìn)行ISAR成像的方法，此類方法的缺點(diǎn)是成像積累時(shí)間縮短，造成分辨率下降。

上述非勻直軌道成像方法大都用于對(duì)靜止場(chǎng)景成像，而針對(duì)艦船目標(biāo)的成像方法大都基于雷達(dá)平臺(tái)勻速運(yùn)動(dòng)模型。本文針對(duì)高動(dòng)態(tài)雷達(dá)運(yùn)動(dòng)平臺(tái)對(duì)艦船目標(biāo)成像，建立勻加速運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下對(duì)移動(dòng)目標(biāo)成像的回波信號(hào)模型，并分析艦船運(yùn)動(dòng)對(duì)成像的影響，提出采用FrFT估計(jì)目標(biāo)多普勒參數(shù)和基于慣導(dǎo)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償相結(jié)合的方法，并通過仿真分析證明本文方法的有效性。

1 勻加速運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下對(duì)移動(dòng)目標(biāo)成像回波信號(hào)模型

圖1 成像幾何關(guān)系

2 艦船運(yùn)動(dòng)對(duì)成像的影響分析

艦船的運(yùn)動(dòng)包括平動(dòng)和晃動(dòng)，在一定情況下，兩種運(yùn)動(dòng)均會(huì)造成成像結(jié)果模糊，降低圖像質(zhì)量，下面針對(duì)艦船目標(biāo)分別分析平動(dòng)和晃動(dòng)對(duì)成像的影響。

2.1 艦船平動(dòng)速度限制

為保證成像效果不受艦船運(yùn)動(dòng)的影響，艦船平動(dòng)速度需同時(shí)滿足以下兩個(gè)限制條件：

①由于艦船的運(yùn)動(dòng)會(huì)引起回波方位向多普勒頻譜的搬移，為避免多普勒模糊，頻譜搬移量應(yīng)小于脈沖重復(fù)頻率的1/2；

②等效徑向速度引起的距離單元徙動(dòng)應(yīng)小于該距離單元的1/2。

圖2 速度最大值隨斜視角的變化曲線

表1 艦船在5級(jí)海況下的各維晃動(dòng)參數(shù)

由圖2可以看出，隨著斜視角的增大，艦船允許的最大平動(dòng)速度越來(lái)越小。本文的主要研究目標(biāo)為超大型艦船，根據(jù)文獻(xiàn)[22]，其航行速度一般為15m/s~20m/s，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于圖2中顯示的最大允許速度限制。在斜視角為70°的情況下，僅當(dāng)航速小于0.65m/s時(shí)才不會(huì)造成成像質(zhì)量的明顯下降，正常航速遠(yuǎn)大于這個(gè)限制速度，直接成像會(huì)引起目標(biāo)方位向散焦，降低成像質(zhì)量，影響成像結(jié)果，因此需要對(duì)艦船的平動(dòng)進(jìn)行補(bǔ)償。

2.2 艦船晃動(dòng)影響

圖3 多普勒頻率變化

圖4 多普勒調(diào)頻率變化

由圖3、圖4能夠看出，在合成孔徑時(shí)間內(nèi)，艦船晃動(dòng)引起的多普勒頻率和調(diào)頻率變化最大的是桅桿最高點(diǎn)（對(duì)應(yīng)圖中“×”線），分別對(duì)應(yīng)1.2Hz和11Hz/s，變化較小。經(jīng)過上述分析可知，超大型艦船的晃動(dòng)對(duì)成像的影響不大，此時(shí)主要影響成像效果的為其平動(dòng)速度，需加以補(bǔ)償，因此本文SAR成像算法只考慮目標(biāo)平動(dòng)速度的影響。

3 高動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)平臺(tái)SAR成像算法

由于高動(dòng)態(tài)平臺(tái)具有短時(shí)間內(nèi)符合勻加速模型的特點(diǎn)，可以利用勻加速模型對(duì)雷達(dá)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行建模；此外，對(duì)超大型艦船來(lái)說(shuō)，其晃動(dòng)對(duì)成像的影響較小，而沿航向的平動(dòng)影響較大，需進(jìn)行估計(jì)并補(bǔ)償，本文采用FrFT估計(jì)多普勒參數(shù)結(jié)合慣導(dǎo)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法對(duì)艦船目標(biāo)進(jìn)行成像。

3.1 斜距誤差分析

圖5 相對(duì)誤差隨斜視角的變化曲線

3.2 基于慣導(dǎo)的距離徙動(dòng)校正

3.3 基于FrFT的艦船平動(dòng)速度估計(jì)

圖6 多普勒調(diào)頻率變化曲線

3.4 二次距離徙動(dòng)校正

3.5 相位濾波

雷達(dá)平臺(tái)的加速運(yùn)動(dòng)引入方位頻率的高次項(xiàng)，使得調(diào)頻率隨方位位置變化，影響方位聚焦，下面通過構(gòu)造相位濾波函數(shù)，去除a的三次項(xiàng)、四次項(xiàng)。

將上式與RD（Range-Doppler）域回波信號(hào)相乘后再轉(zhuǎn)換到兩維時(shí)域，令回波相位中的高次項(xiàng)與方位位置無(wú)關(guān)，即對(duì)應(yīng)系數(shù)為0，從而消除多普勒調(diào)頻率的一階和二階方位空變，由此可以得到

3.6 方位向Dechirp處理

經(jīng)過相位濾波處理后，關(guān)于方位慢時(shí)間的各項(xiàng)系數(shù)是非方位空變的，可以統(tǒng)一補(bǔ)償。方位Dechirp函數(shù)如下。

上式2、3、4為相應(yīng)常量表達(dá)式。將上述處理后的回波信號(hào)變換到RD域，可以得到聚焦良好的目標(biāo)圖像。算法流程如圖7所示。

4 仿真及成像效果分析

4.1 加速度模型算法仿真

根據(jù)文獻(xiàn)[22]公開的相關(guān)參數(shù)，對(duì)艦船目標(biāo)進(jìn)行強(qiáng)散射點(diǎn)建模，令艦船長(zhǎng)度為300m，寬度70m，最大桅桿高度66m，各散射點(diǎn)間隔7m，仿真結(jié)果如圖8所示。

圖7 算法流程

圖8 艦船目標(biāo)模型

下面對(duì)本文算法進(jìn)行仿真，參考文獻(xiàn)[1]選取雷達(dá)高速運(yùn)動(dòng)時(shí)的一組典型運(yùn)動(dòng)參數(shù)，為分析本文算法在大斜視角情況下的成像效果，空間斜視角選擇70°，由于脈沖積累時(shí)間較短，同時(shí)考慮方位分辨率要優(yōu)于5m，脈沖積累時(shí)間選擇0.8s，艦船平動(dòng)速度根據(jù)其速度范圍隨機(jī)選定（令艦船靜止時(shí)，船頭朝向圖1中X軸正方向），艦船晃動(dòng)參數(shù)見表1，具體仿真參數(shù)見表2。

表2 仿真參數(shù)

圖9仿真了采用勻速運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行回波處理的成像結(jié)果，圖10仿真了利用相同回波，采用勻加速運(yùn)動(dòng)模型直接對(duì)艦船目標(biāo)成像的結(jié)果（未補(bǔ)償艦船平動(dòng)速度）。

圖9 勻速運(yùn)動(dòng)模型成像結(jié)果

圖10 勻加速運(yùn)動(dòng)模型成像結(jié)果

由圖9能夠看出，雷達(dá)平臺(tái)偏離理想勻速直線運(yùn)動(dòng)的部分會(huì)造成目標(biāo)嚴(yán)重散焦，以致不能成像；由圖10能夠看出，在正確補(bǔ)償了雷達(dá)平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)后，艦船目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)也會(huì)造成圖像散焦，降低了圖像質(zhì)量，因此需要對(duì)艦船運(yùn)動(dòng)速度進(jìn)行估計(jì)并補(bǔ)償。

圖11為采用FrFT估計(jì)多普勒參數(shù)的結(jié)果，可以看出，艦船目標(biāo)的方位回波信號(hào)在適當(dāng)?shù)姆謹(jǐn)?shù)階域具有良好的時(shí)頻聚集性，峰值處尖銳，且沒有交叉耦合項(xiàng)的干擾。

改變艦船平動(dòng)速度，其它條件不變，利用相關(guān)函數(shù)法、MD法以及FrFT法分別計(jì)算艦船等效徑向速度與等效方位向速度時(shí)的估計(jì)結(jié)果與誤差情況見表3，可以看出，F(xiàn)rFT法估計(jì)精度更高，等效徑向速度估計(jì)誤差小于0.1m/s，等效方位向速度估計(jì)誤差小于1m/s。

下面按照本文所提算法，仿真勻加速狀態(tài)下對(duì)艦船目標(biāo)進(jìn)行成像，成像結(jié)果如圖12所示，圖12（a）、圖12（b）分別對(duì)應(yīng)艦船靜止、艦船僅存在晃動(dòng)時(shí)的成像結(jié)果，圖12（c）對(duì)應(yīng)艦船同時(shí)存在平動(dòng)和晃動(dòng)情況下，通過FrFT算法對(duì)艦船進(jìn)行平動(dòng)補(bǔ)償后的仿真結(jié)果。

圖11 FrFT結(jié)果

對(duì)比圖12（a）、圖12（b）能夠看出，五級(jí)海情下，超大型艦船晃動(dòng)對(duì)成像影響不大，桅桿及船周各散射點(diǎn)依舊清晰可辨，與艦船靜止時(shí)的情況相比，成像效果沒有明顯降低。由圖12（c）可知，本文所提算法對(duì)運(yùn)動(dòng)的艦船目標(biāo)可以很好地補(bǔ)償其平動(dòng)造成的散焦，成像效果改善顯著。仿真結(jié)果驗(yàn)證了本文模型和算法的有效性。

表3 艦船速度估計(jì)

圖12 勻加速狀態(tài)下的成像結(jié)果

4.2 成像效果分析

對(duì)本文所提算法的成像效果進(jìn)行分析，以峰值點(diǎn)下降3dB對(duì)應(yīng)的距離為分辨率，下面以目標(biāo)靜止情況為例，圖13（a）為目標(biāo)某邊緣點(diǎn)的兩維幅度譜，為提高圖像分辨率計(jì)算的準(zhǔn)確性，圖13（b）為對(duì)圖13（a）峰值點(diǎn)附近進(jìn)行局部插值的結(jié)果，選取4個(gè)邊緣點(diǎn)和1個(gè)中心點(diǎn)來(lái)分析，分辨率結(jié)果見表4（R表示距離向，A表示方位向）。

由表4可以看出，在70°的大斜視角情況下，本文提出的算法成像效果較好，距離向分辨率均小于1.4m，方位向分辨率基本達(dá)到5m以內(nèi)，解決了加速度模型下艦船平動(dòng)引起的SAR成像散焦問題。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)高動(dòng)態(tài)雷達(dá)運(yùn)動(dòng)平臺(tái)對(duì)艦船目標(biāo)成像散焦問題，建立了勻加速運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下對(duì)移動(dòng)目標(biāo)成像的回波模型，提出了采用FrFT估計(jì)目標(biāo)多普勒參數(shù)和基于慣導(dǎo)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償相結(jié)合的方法，通過二次距離徙動(dòng)校正，將運(yùn)動(dòng)平臺(tái)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像的問題轉(zhuǎn)化為運(yùn)動(dòng)平臺(tái)對(duì)靜止目標(biāo)成像的問題，簡(jiǎn)化了成像流程。仿真結(jié)果表明：本文所提算法能夠?qū)崿F(xiàn)高動(dòng)態(tài)條件下對(duì)移動(dòng)艦船目標(biāo)的高分辨成像，方位向分辨率優(yōu)于5m，驗(yàn)證了本文算法的有效性。此外，本文通過分析忽略了艦船晃動(dòng)的影響，但在更高海情或?qū)π⌒团灤M(jìn)行成像的情況下，艦船晃動(dòng)劇烈，此時(shí)晃動(dòng)的影響不能忽略，需要依靠瞬時(shí)成像等其他成像方法，這是接下來(lái)需要研究和改進(jìn)的地方。

圖13 兩維幅度譜

表4 分辨率結(jié)果

[1] 彭歲陽(yáng). 彈載合成孔徑雷達(dá)成像關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 長(zhǎng)沙: 國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué), 2011. PENG Suiyang. Research on key technologies of missile-borne synthetic aperture radar imaging[D]. Changsha: National University of Defense Technology, 2011.

[2] 陳勇, 趙惠昌, 陳思, 等. 彈載合成孔徑雷達(dá)成像處理算法綜述[J]. 探測(cè)與控制學(xué)報(bào), 2015, 37(6): 1–6. CHEN Yong, ZHAO Huichang, CHEN Si, et al. Review on missile-borne SAR imaging algorithm[J]. Journal of Detection & Control, 2015, 37(6): 1–6.

[3] 周峰, 王琪, 邢孟道, 等. 一種機(jī)載大斜視SAR運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法[J]. 電子學(xué)報(bào), 2007, 35(3): 463–468. ZHOU Feng, WAN Qi, XING Mengdao, et al. Novel method of motion compensation for airborne high squint synthetic aperture radar[J]. Acta Electronica Sinica, 2007, 35(3): 463–468.

[4] 李燕平, 邢孟道, 保錚. 斜視SAR運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償研究[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2007, 29(6): 1421–1424. LI Yanping, XING Mengdao, BAO Zheng. Study of motion compensation for squinted-looking SAR[J]. Journal of Electronic & Information Technology, 2007, 29(6): 1421–1424.

[5] 楊鳳鳳, 王敏, 梁甸農(nóng). 基于非均勻采樣的小衛(wèi)星多通道SAR無(wú)模糊成像[J]. 電子學(xué)報(bào), 2007, 35(9): 1754–1756. YANG Fengfeng, WANG Min, LIANG Diannon. Small satellite muti-channel SAR unambiguous imaging based on nonuniform sampling[J]. Acta Electronica Sinica, 2007, 35(9): 1754–1756.

[6] 彭歲陽(yáng), 胡衛(wèi)東. 基于內(nèi)插陣列變換的變速SAR成像算法[J]. 信號(hào)處理, 2009, 25(11): 1742–1747. PENG Suiyang, HU Weidong. A imaging algorithm for shift-velocity SAR based on interpolated array transform[J]. Signal Processing of China, 2009, 25(11): 1742–1747.

[7] 井偉, 張磊, 邢孟道, 等. 非勻速平臺(tái)SAR成像算法研究[J]. 西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào), 2008, 35(4): 605–608. JING Wei, ZHANG Lei, XING Mengdao, et al. Novel algorithm for the processing of non-uniform motion SAR data[J]. Journal of Xidian University(Nature Science), 2008, 35(4): 605–608.

[8] PENG S Y, ZHANG J, QU Q, et al. The imaging analysis of asynchronous bistatic SAR with parallel tracks[C]. 2010 International Conference on on Image Analysis and Signal Process, Xiamen, 2010: 16–21.

[9] 李剛, 鮮勇. 純慣導(dǎo)中制導(dǎo)誤差分析[J]. 飛行力學(xué), 2007, 25(2): 50–52. LI Gang, XIAN Yong. Analysis on error of midcourse guidance based on inertial navigation[J]. Flight Dynamics, 2007, 25(2): 50–52.

[10] 曹福祥, 保錚, 袁建平, 等. 用于SAR運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)腄GPS/SINS組合系統(tǒng)研究[J]. 宇航學(xué)報(bào), 2001, 22(2): 121–124. CAO Fuxiang, BAO Zheng, YUAN Jianping, et al. DGPS/SINS integrated system used in AR motion compensation[J]. Acta Aeronautica ET Astronautica Sinica, 2001, 22(2): 121–124.

[11] 鄭衛(wèi)平. 機(jī)載SAR運(yùn)動(dòng)誤差分析與補(bǔ)償方法研究[D]. 北京: 中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所, 2006. ZHENG Weiping. Motion error analysis and compensation method research on airborne SAR[D]. Beijing: Institute of Electrics, Chinese Academy of Sciences, 2006.

[12] CHEN C, ANDREWS H C. Target-motion-induced radar imaging[C]. IEEE Trans. on AES, 1980, 16(1): 2–14.

[13] 邢孟道, 保錚. 外場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的艦船目標(biāo)ISAR成像[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2001, 23(12): 1271–1277. XING Mengdao, BAO Zheng. ISAR ship imaging of real data[J]. Journal of Electronic & Information Technology, 2001, 23(12): 1271–1277.

[14] 胡光麗. 大斜視高海情下艦船目標(biāo)成像算法研究[D].北京: 北京理工大學(xué), 2016. HU Guangli. Research on imaging algorithms of ship targets in large squint mode and atrocious sea condition[D]. Beijing: Beijing Institute of Technology, 2016.

[15] 王勇, 姜義成. 基于自適應(yīng)chirplet分解的艦船目標(biāo)ISAR成像[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2006, 28(6): 982–984. WANG Yong, JIANG Yicheng. The ISAR imaging of ship based on adaptive chirplet decomposition[J]. Journal of Electronic & Information Technology, 2006, 28(6): 982–984.

[16] 陶然, 周云松. 基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的寬帶LFM信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)新算法[J]. 北京理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2005, 25(10): 895–899.TAO Ran, ZHOU Yunsong. A novel method for the direction of arrival estimation of wideband linear frequency modulated sources based on fractional fourier transform[J]. Transactions of Beijing Institute of Technology, 2005, 25(10): 895–899.

[17] 冉鑫, 馬世偉, 曹家麟. 基于Radon-Wigner變換的多分量LFM信號(hào)的檢測(cè)[J]. 上海大學(xué)學(xué)報(bào), 2001, 7(2): 119–122. RAN Xin, MA Shiwei, CAO Jialin. Analysis of multi-component LFM signal based on Radon Wigner transform[J]. Journal of Shanghai University(Nature Science), 2001, 7(2): 119–122.

[18] 楊傳安, 齊向陽(yáng), 李寧. 一種基于參數(shù)估計(jì)的運(yùn)動(dòng)艦船SAR成像方法[J]. 國(guó)外電子測(cè)量技術(shù), 2017, 36(5): 29–36. YANG Chuanan, QI Xiangyang, LI Ning. A method for moving ship SAR imaging based on parameter estimation[J]. Foreign Electronic Measurement Technology, 2017, 36(5): 29–36.

[19] 云亞嬌, 齊向陽(yáng), 李寧. 基于參數(shù)估計(jì)的海面運(yùn)動(dòng)艦船SAR成像方法[J]. 雷達(dá)學(xué)報(bào), 2016, 5(3): 326–332. YUN Yajiao, QI Xiangyang, LI Ning. Moving ship SAR imaging based on parameter estimation[J]. Journal of Radars, 2016, 5(3): 326–332.

[20] MARTORELLA M, PASTINA D, BERIZZI F, et al. Spaceborne radar imgaing of maritime moving targets with the cosmo-skymed SAR system[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations & Remote Sensing, 2014, 7(7): 2797–2810.

[21] 邢孟道, 保錚, 王彤, 等. 雷達(dá)成像算法進(jìn)展[M]. 北京: 電子工業(yè)出版社, 2014: 147–150.

[22] 解紅. 美軍出兵海外八大利器一瞥[J]. 環(huán)球軍事, 2001, Z1: 76–78. XIE Hong. A look at the top 8 weapons of the USA[J]. Global Military, 2001, Z1: 76–78.

[23] WHENER D.R. High resolution radar[J]. Boston: Artech House, 1995: 1–6.

[24] 趙興浩, 鄧兵, 陶然. 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換數(shù)值計(jì)算中的量綱歸一化[J]. 北京理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2005, 25(4): 360–364. ZHAO Xinghao, DENG Bing, TAO Ran. Dimensional normalization in the digital computation of the fractional fourier transform[J]. Transactions of Beijing Institute of Technology, 2005, 25(4): 360–364.

[25] 董永強(qiáng), 陶然, 周思永, 等. 含未知參數(shù)的多分量Chirp信號(hào)的分?jǐn)?shù)階傅里葉分析[J]. 北京理工大學(xué)學(xué)報(bào), 1999, 19(5): 612–615. DONG Yongqiang, TAO Ran, ZHOU Siyong, et al. The fractional fourier analysis of multi-component chirp signals with unknow parameters[J]. Transactions of Beijing Institute of Technology, 1999, 19(5): 612–615.

Research on ship target SAR imaging algorithm under high dynamic condition

CAO Ye, YAN Haipeng, ZHANG Jianqi, SHI Yahui, ZHANG Zhenhua

（Beijing Research Institute of Telemetry, Beijing 100076, China）

The features of radar motion trajectory with non-uniform speed and non-straight line and ship target with non-cooperative motion when radar images ship target under high dynamic condition result in poor image quality and increase the complexity of imaging algorithm. The echo of radar imaging moving ship target under uniform acceleration linear motion is modeled. A method of combining target Doppler parameters estimation based on Fractional Fourier Transform and real-time motion compensation based on INS data is proposed. The simulation results show that the proposed algorithm can estimate speed of ship target accurately and obtain fine imaging result under squint angle 70.

Uniform acceleration; Fractional fourier transform; Translation compensation; Large squint

TN958

A

CN11-1780(2019)04-0040-09

曹 曄 1994年生，碩士在讀，主要研究方向?yàn)槔走_(dá)信號(hào)處理。

閆海鵬 1988年生，碩士，主要研究方向?yàn)槔走_(dá)信號(hào)處理。

張劍琦 1985年生，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)槔走_(dá)總體技術(shù)。

師亞輝 1977年生，研究員，主要研究方向?yàn)镾AR信號(hào)處理算法及系統(tǒng)設(shè)計(jì)仿真。

張振華 1977年生，研究員，主要研究方向?yàn)槔走_(dá)總體技術(shù)、SAR成像技術(shù)。

Email:ycyk704@163.com TEL:010-68382327 010-68382557

2019-03-13

2019-06-04