[发明专利]基于空时分析的逆合成孔径雷达的目标转速估计方法有效

专利信息
申请号: 201010209955.X 申请日: 2010-06-22
公开(公告)号: CN102121990B 公开(公告)日: 2011-07-13
发明(设计)人: 叶春茂;杨健;彭应宁;山秀明;周斌 申请(专利权)人: 清华大学
主分类号: G01S13/90 分类号: G01S13/90;G01S7/41
代理公司: 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 代理人: 王勇
地址: 10008*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 时分 合成孔径雷达 目标 转速 估计 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及雷达技术领域,更具体地,本发明涉及一种基于空时分析的逆 合成孔径雷达的目标转速估计和图像定标方法。

背景技术

逆合成孔径雷达(ISAR)是一种微波成像技术,可以提供非合作运动目标 (例如飞机、舰船)的二维甚至三维图像,从而增强后续对目标的识别能力。 ISAR通过发射宽带信号提供沿雷达视线方向(距离向)的高分辨能力,通过相 干积累目标在不同观测视角下的回波来获得跨距离向分辨能力。当所成图像积 累的目标视角变化较小时,采用高效的FFT处理可以获得目标在距离-多普勒 (RD)域的图像。

由于ISAR通常针对非合作目标成像,因此,目标等效转动的估计(即雷 达和目标之间相对视角的变化)非常重要,这是因为存在下述两个方面的需求: 首先,ISAR图像定标的需要;虽然ISAR所成图像的距离向分辨率取决于雷达 发射信号的带宽(其通常是一个已知量),但图像的横向分辨率取决于相干积 累时间内相对视角的变化量,其对于非合作目标成像而言通常是未知的。只有 对该视角变化量进行准确的估计,才能够对ISAR图像进行横向定标,得到距 离-跨距离域的图像,促进后续目标识别。其次,高分辨率ISAR成像的需要。 当ISAR分辨率较高,所积累的视角变化较大时,可能出现跨分辨单元徙动 (MTRC)问题,引起图像散焦问题,因此需要根据目标的转动信息进行转动补 偿,提高成像质量。

现有的ISAR转动估计的典型方法主要有轨迹拟合法、图像质量法和基于 高阶相位项分析的方法和基于图像序列分析的方法。轨迹拟合法通过窄带雷达 提供的目标跟踪数据,计算运动目标相对雷达的视角变化,估计精度通常较低。 图像质量法采用图像评价函数来优化未知的转角参数,当该图像评价函数获得 极值时(此时图像的聚焦效果最好),获得相应的转角估计,由于此类方法需 要在解空间内进行反复搜索,每一次搜索都需要复杂的成像处理,例如极坐标 格式成像、卷积逆投影成像,计算量较大。

典型的基于高阶相位项的方法是特显点处理(PPP)的方法,该方法将目 标上的回波信号近似为线性调频信号(LFM),通过估计LFM的起始频率和调频 率,并结合三个散射点所在的距离向位置信息,从而完成平动补偿、转动补偿 和转角估计,该类方法的主要问题是在实际情况中难以找到稳定可靠的高质量 孤立散射点。对于缺乏特显点的目标,可以引入时频分析(TFA)的方法提取 高阶相位项,但TFA类方法对目标回波信号的分析都是针对距离单元内的回波 进行的,而散射点回波驻留在同一距离单元内的时间有限(特别是对于高分辨 雷达)。因而,信号的高阶相位系数通常很小,参数提取困难,参数提取的计 算量较大,精度较低,同时,其计算量也较大。

此外,目前一些基于图像序列中特征提取的目标转速估计方法存在目标散 射特征提取困难的问题,而基于图像序列旋转相关的方法主要适用于大视角变 化量的场合,都有它们的局限性。

发明内容

为克服现有的ISAR图像横向定标方法精度差、实现困难的问题,本发明 提出一种基于空时分析的逆合成孔径雷达的目标转速估计方法。

在一个方面,本发明提出一种逆合成孔径雷达的目标转速估计方法,包括:

步骤10)、根据接收到的回波数据,补偿目标相对于雷达的平动分量;

步骤20)、根据在波数域空间构造的基函数所表示的回波数据,对目标散 射中心进行空时分析;

步骤30)、根据所述空时分析提取的散射中心空间位置和空间位置变化率 信息,拟合目标转速;

步骤40)、根据所拟合的目标转速,对逆合成孔径雷达距离-多普勒图像进 行定标或进行极坐标格式成像。

其中,步骤10)中,对于接收到的回波数据,选择目标的平稳运动段的数 据,通过平动补偿来去除目标相对雷达的平动分量,所述平动补偿包括回波包 络对齐和平动初相校正。

步骤20)还包括:首先将目标回波变换到距离多普勒域中,对散射 中心的距离rp和频率ωp进行初步估计。

其中,步骤20)中,在波数域空间构造基函数,将平动补偿后的回波 数据变换到波数域空间并用所述基函数表示,使用基函数表示的所述回波 数据对目标散射中心进行空时分析,提取散射中心的距离向位置、多普勒 频率、空间位置随时间的变化率信息。

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