專利名稱：基于多視子圖像對(duì)的單通道合成孔徑雷達(dá)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及雷達(dá)系統(tǒng)的單通道合成孔徑雷達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，以下用SAR表示)是一種全天候、全天時(shí)、高分辨率雷達(dá)，通過距離向上對(duì)大時(shí)間帶寬積的線性調(diào)頻信號(hào)進(jìn)行脈沖壓縮和方位向的回波信號(hào)相干積累獲得二維高分辨率的圖像。
當(dāng)飛行高度為H的雷達(dá)平臺(tái)沿著直線飛行時(shí)，朝飛行方向的正側(cè)方發(fā)射波束，如附圖1所示，波束主瓣在地面覆蓋一定面積，隨著平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)，就會(huì)形成一條測(cè)繪帶，定義雷達(dá)平臺(tái)飛行的方向?yàn)榉轿幌?，與之垂直的方向?yàn)榫嚯x向，將雷達(dá)天線到測(cè)繪帶內(nèi)任意點(diǎn)目標(biāo)C的距離稱為斜距，其中，在雷達(dá)照射期間，天線到C點(diǎn)的最短距離稱為該目標(biāo)的最短斜距。雷達(dá)對(duì)點(diǎn)目標(biāo)C的觀測(cè)，如附圖2所示，在某個(gè)時(shí)刻T0，雷達(dá)波束在方位向上覆蓋B～C的范圍，此時(shí)點(diǎn)目標(biāo)C剛剛進(jìn)入波束；經(jīng)過一段時(shí)間Ts后，波束在方位向上覆蓋C～D段，C點(diǎn)剛剛脫離波束照射，雷達(dá)平臺(tái)在Ts時(shí)間內(nèi)走過的距離為L(zhǎng)s稱為一個(gè)合成孔徑長(zhǎng)度，將Ts稱為一個(gè)合成孔徑時(shí)間，在此時(shí)間內(nèi)，點(diǎn)目標(biāo)C一直處于雷達(dá)波束照射下，點(diǎn)目標(biāo)與雷達(dá)位置的幾何關(guān)系，如附圖3所示，其中，定義β為仰角，θ為斜視角。
雷達(dá)向地面發(fā)射脈沖，在一定時(shí)間延遲后，接收到地面場(chǎng)景內(nèi)不同散射點(diǎn)反射的回波，經(jīng)過距離向離散采樣，積累多次回波得到數(shù)據(jù)陣列，如附圖4所示，平行于距離向的數(shù)據(jù)代表一條距離線，平行于方位向的數(shù)據(jù)代表一條方位線，其中，距離向采樣率對(duì)應(yīng)的采樣間隔構(gòu)成的平行方位向的單元稱為距離單元。在雷達(dá)平臺(tái)直線運(yùn)動(dòng)過程中，同一目標(biāo)到天線的斜距不斷變化，如附圖5所示，導(dǎo)致了回波的瞬時(shí)頻率成線性調(diào)頻特性，使SAR能夠獲得方位向的高分辨率，與此同時(shí)，也引入了距離徙動(dòng)。距離徙動(dòng)是指在合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)積累過程中，雷達(dá)與目標(biāo)之間的斜距變化超過距離分辨率，使得來自同一目標(biāo)的回波信號(hào)經(jīng)過采樣，在數(shù)據(jù)陣列存放時(shí)，在不同方位向中分布在不同距離單元內(nèi)，如附圖6所示。距離徙動(dòng)校正就是將來自同一目標(biāo)的信號(hào)調(diào)整到一條方位線上，實(shí)現(xiàn)能量的有效積累。由于方位向和距離向的信號(hào)均為線性調(diào)頻信號(hào)，對(duì)SAR信號(hào)成像的過程就是一個(gè)消除距離徙動(dòng)，實(shí)現(xiàn)方位向和距離向二維脈沖壓縮的過程。
合成孔徑雷達(dá)成像系統(tǒng)，與其它成像系統(tǒng)如光學(xué)成像系統(tǒng)相比較，具有以下優(yōu)點(diǎn)I.合成孔徑雷達(dá)采用主動(dòng)式微波成像，具有全天候、全天時(shí)成像的特點(diǎn)；
II.選擇合適波長(zhǎng)，利用微波的穿透性，可以對(duì)被植被、沙漠、極冰或淺水覆蓋的地域甚至地表下目標(biāo)成像；III.合成孔徑雷達(dá)的分辨率與雷達(dá)工作波長(zhǎng)、平臺(tái)飛行高度、雷達(dá)作用距離無關(guān)，在太空或高空都能有效工作；IV.合成孔徑雷達(dá)作用距離遠(yuǎn)，測(cè)繪帶寬；V.可以實(shí)現(xiàn)對(duì)地物進(jìn)行多參數(shù)、多頻段、多極化和多視角測(cè)繪。
目前，多種合成孔徑雷達(dá)系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于資源勘探、戰(zhàn)場(chǎng)偵察、環(huán)境保護(hù)、災(zāi)情檢測(cè)、水文地質(zhì)等國(guó)防和國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要領(lǐng)域，并在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和軍事領(lǐng)域中發(fā)揮著越來越重要的作用。
傳統(tǒng)SAR是針對(duì)場(chǎng)景大面積靜止目標(biāo)的成像，不具備對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像的能力。在許多應(yīng)用場(chǎng)合，用戶在得到大面積場(chǎng)景成像的同時(shí)，希望能夠檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，尤其是處于強(qiáng)雜波背景中的地面慢速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并得到聚焦運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像。由于地面目標(biāo)的非合作性運(yùn)動(dòng)，對(duì)成像帶來三個(gè)方面的影響目標(biāo)運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致距離單元走動(dòng)，從而降低了信噪比，減弱了檢測(cè)性能，同時(shí)縮短動(dòng)目標(biāo)的相干處理時(shí)間，降低了方位向分辨率；目標(biāo)運(yùn)動(dòng)引起的相位移動(dòng)導(dǎo)致最終成像目標(biāo)的方位向定位錯(cuò)誤；目標(biāo)運(yùn)動(dòng)還將導(dǎo)致圖像散焦或者模糊。
近年來，圍繞著SAR動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和成像，出現(xiàn)了多種技術(shù)。一種是基于空時(shí)信號(hào)處理理論，采用多天線收發(fā)系統(tǒng)和處理通道，利用空間、時(shí)間(頻域)的信息，有效抑制地、海雜波以及多種干擾，檢測(cè)主雜波覆蓋范圍內(nèi)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信號(hào)。另一種是建立在地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和地面場(chǎng)景的多普勒頻譜或者時(shí)頻聯(lián)合分布可以分離的假設(shè)上，采用單通道體制SAR進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與成像。正在研究的主要方法包括相位匹配法、時(shí)頻域?yàn)V波法、時(shí)頻分析等SAR運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與成像方法。相位匹配法采用匹配濾波器組，濾波器的多普勒參數(shù)覆蓋所有可能取值范圍，分別對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行成像，然后將匹配濾波器組的輸出疊加，其優(yōu)點(diǎn)是思路簡(jiǎn)單，不需要運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的參數(shù)估計(jì)，但是濾波器組結(jié)構(gòu)復(fù)雜，運(yùn)算量大，當(dāng)參數(shù)不能完全匹配真實(shí)回波時(shí)，圖像會(huì)出現(xiàn)散焦和方位偏移。時(shí)頻域?yàn)V波法基于機(jī)載SAR成像中靜止目標(biāo)回波頻譜的中心頻率為零的思想，當(dāng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)有距離向速度時(shí)，中心頻率發(fā)生移動(dòng)，移出或者部分移出雜波帶，這時(shí)采用濾波器去除靜止目標(biāo)的頻譜，將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的信息保留下來。存在問題是濾波會(huì)損失有用目標(biāo)信息，降低信雜比，另外，對(duì)于慢速目標(biāo)，其頻譜被雜波譜覆蓋，則無法檢測(cè)成像。從上世紀(jì)90年代初，意大利的S.Barbarossa提出基于Wigner-Ville分布(WVD)的SAR運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和成像方法，各種時(shí)頻分析方法如短時(shí)傅立葉變換(STFT)、小波變換等均用于SAR運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與成像研究。時(shí)頻分析方法雖然能較好分析時(shí)變非平穩(wěn)信號(hào)，但是也帶來新的問題，如多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)情況下交叉項(xiàng)問題，計(jì)算復(fù)雜度問題，工程不易實(shí)現(xiàn)等。
目前，投入使用的機(jī)載和星載SAR大多數(shù)是單通道體制SAR?；趩瓮ǖ繱AR實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，可以進(jìn)一步擴(kuò)展現(xiàn)有系統(tǒng)的功能，具有良好的應(yīng)用前景。從20世紀(jì)90年代末，參考陣列信號(hào)處理的思想，多視成像處理引入單通道SAR運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域。
在歐洲專利局EPO網(wǎng)上專利檢索數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索到1988年6月申請(qǐng)的日本專利JP63131090，提出了完成距離壓縮的SAR方位向數(shù)據(jù)在頻域分成4個(gè)部分，分別做子視成像，得到4個(gè)圖像分成兩部分，相互對(duì)消后輸出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息。對(duì)于真實(shí)數(shù)據(jù)，由于存在相干噪聲，4視對(duì)消結(jié)果殘存一定的乘性噪聲能量，會(huì)導(dǎo)致較高的虛警。該專利沒有做運(yùn)動(dòng)目標(biāo)能量積累，檢測(cè)概率很低，無法檢測(cè)低信噪比目標(biāo)。另外，該專利沒有對(duì)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，無法確定分布參數(shù)做恒虛警處理。
美國(guó)專利商標(biāo)局USPTO網(wǎng)上專利檢索數(shù)據(jù)庫(kù)檢索到2002年7月申請(qǐng)的專利US6426718，提出了利用單通道SAR的二視成像檢測(cè)地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，該專利認(rèn)為每個(gè)子視成像中都由運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和來自靜止場(chǎng)景的雜波組成，要求在場(chǎng)景中心存在一個(gè)已知觀測(cè)斜距的公共參考點(diǎn)，且所有子孔徑都包含該點(diǎn)信息，由該點(diǎn)參數(shù)構(gòu)造各個(gè)子孔徑的去斜函數(shù)，分別完成方位向脈沖壓縮，得到兩個(gè)子視圖像。當(dāng)場(chǎng)景中存在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，該專利認(rèn)為兩個(gè)子視圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的脈壓結(jié)果是不同的，但是雜波脈壓結(jié)果是相同的，因此可以通過兩個(gè)子視圖像抑制雜波。該專利所述方法需要確定觀測(cè)場(chǎng)景中心一個(gè)固定目標(biāo)，并已知其觀測(cè)斜距，用于構(gòu)造去斜函數(shù)，在實(shí)際應(yīng)用中，很難滿足上述要求，其方法有很大局限性。
2004年4月在期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing第42卷第4期發(fā)表了Christoph H.Gierull的論文《Statistical Analysis of Multilook SAR Interferograms for CFARDetection of Ground Moving Target》。文中提出對(duì)多視成像處理得到子視圖像做相位干涉，對(duì)干涉結(jié)果的分布做統(tǒng)計(jì)分析，然后根據(jù)統(tǒng)計(jì)信息設(shè)置門限，檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。實(shí)際SAR數(shù)據(jù)由于受到相干噪聲的污染，位于兩個(gè)子視圖像中相同坐標(biāo)的靜態(tài)目標(biāo)的像素點(diǎn)的相位無法有效對(duì)消，其對(duì)消結(jié)果有時(shí)服從均勻分布，無法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。因此，該文提出算法不能有效抑制場(chǎng)景雜波的干擾，不具有通用性。
2005年11月國(guó)際空間信息技術(shù)會(huì)議上發(fā)表了Gan Rongbing等人發(fā)表了《Moving targetparameter estimation of SAR after two looks cancellation》。文中介紹了兩視成像對(duì)消提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)算法。在檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)過程中，對(duì)SAR數(shù)據(jù)作兩視成像，然后分別對(duì)兩個(gè)子視圖像做濾波處理后，進(jìn)行圖像對(duì)消。最后采用恒虛警技術(shù)在對(duì)消結(jié)果中檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。該文所提算法無法有效抑制相干噪聲，也沒有對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)能量做積累，同時(shí)在濾波中損失了信號(hào)能量，因此，只能檢測(cè)高信噪比的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，同時(shí)，該算法需要根據(jù)不同的場(chǎng)景設(shè)計(jì)濾波器，不具有通用性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的問題是提供一種基于多視子圖像對(duì)的單通道SAR動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。該方法利用靜止場(chǎng)景方位向頻譜關(guān)于多普勒中心頻率對(duì)稱的特點(diǎn)，將SAR數(shù)據(jù)的多視成像組成多個(gè)子圖像對(duì)，每個(gè)子圖像對(duì)由兩個(gè)關(guān)于中心頻率對(duì)稱的子視圖像組成，通過子圖像對(duì)的子視圖像相互對(duì)消，并將所有對(duì)消結(jié)果沿著方位向和距離向進(jìn)行二維聯(lián)合積累，能夠在有效抑制強(qiáng)烈的背景雜波干擾的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)能量的積累，提高信噪比，然后采用恒虛警技術(shù)完成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)。
本發(fā)明的特征在于合成孔徑雷達(dá)多視成像處理，通常分為距離向和方位向的二維處理，在完成距離向脈沖壓縮的基礎(chǔ)上，對(duì)方位向頻譜劃分子孔徑，進(jìn)行多視成像處理，獲得多個(gè)二維子視圖像。本發(fā)明提出的單通道SAR動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，就是基于多視子圖像對(duì)的圖像域運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。通常采用附圖7所示的系統(tǒng)平臺(tái)，場(chǎng)景回波信號(hào)經(jīng)過高速模數(shù)轉(zhuǎn)換采樣后得到SAR原始數(shù)據(jù)，輸入SAR成像處理器進(jìn)行多視成像，然后采用本發(fā)明的方法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
合成孔徑雷達(dá)發(fā)射線性調(diào)頻信號(hào)，設(shè)發(fā)射波長(zhǎng)為λ的信號(hào)為f(t)=Σm=-M+Mu(t-mT)···(1)]]>u(t)=a(t)exp(2πf0t+b2t2)···(2)]]>其中，T為脈沖重復(fù)周期；τ為發(fā)射脈寬，α(t)為矩形窗函數(shù)，在
內(nèi)為1，其它時(shí)刻為0；u(t)為發(fā)射的線性調(diào)頻信號(hào)波形函數(shù)，f0為線性調(diào)頻信號(hào)的中心頻率，b為線性調(diào)頻信號(hào)的調(diào)頻斜率，m表示發(fā)射脈沖的序列，m＝1，2，…，M，M為設(shè)定值。
觀測(cè)場(chǎng)景中位于r0(t)處點(diǎn)目標(biāo)的回波信號(hào)經(jīng)過正交檢波和高速模數(shù)轉(zhuǎn)換采樣，并輸入成像處理器積累，得到距離向?yàn)镹r點(diǎn)，方位向?yàn)镹α點(diǎn)的數(shù)據(jù)陣列(Nr和Nα是設(shè)定值，其中，Nr＞fsτ，Na≥Ts/T，fs為合成孔徑雷達(dá)距離向采樣頻率)。SAR原始數(shù)據(jù)可以表示為s(x,r)=σWa(x)exp[-j4πr0(x)λ]δ[r-r0(x)]⊗2vcδ(x)a(2rc)exp{-jb2(2rc)2}···(3)]]>式中，σ為目標(biāo)的后向反射系數(shù)；Wα(x)為雷達(dá)對(duì)位于r0(t)處點(diǎn)目標(biāo)的增益函數(shù)，x＝vt，為雷達(dá)平臺(tái)在方位向所處位置，v為雷達(dá)平臺(tái)飛行速度，r為斜距，c為光速，δ(x)為沖激函數(shù)，表示卷積運(yùn)算。
數(shù)據(jù)陣列在SAR成像處理器中進(jìn)行多視成像和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，首先完成距離向脈沖壓縮。利用發(fā)射的線性調(diào)頻信號(hào)構(gòu)造距離向頻域參考函數(shù)為
Hr(ω)＝FFT{conj[u(t)]} (4)式中FFT表示快速傅立葉變換，conj()表示共軛運(yùn)算，ω表示頻域。在頻域?qū)崿F(xiàn)距離向脈沖壓縮得到g(t)＝IFFT{FFT[s(x，r)]*Hr(ω)} (5)式中IFFT表示逆傅立葉變換，*表示點(diǎn)積運(yùn)算。
然后對(duì)完成距離向處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行方位向處理。對(duì)每條方位線做快速傅立葉變換，轉(zhuǎn)換到方位向頻域，得到方位向頻譜，對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行距離徙動(dòng)校正。
在頻域，計(jì)算數(shù)據(jù)陣列中每個(gè)采樣點(diǎn)的距離徙動(dòng)量為ΔR＝RB/cosθ(6)式中，RB為雷達(dá)平臺(tái)到每個(gè)采樣點(diǎn)的最短斜距，θ為雷達(dá)平臺(tái)到該點(diǎn)的斜視角。設(shè)ρr為SAR距離向采樣間隔，ρr＝c/(2fs)，則沿距離向徙動(dòng)的距離單元個(gè)數(shù)為ΔN＝ΔR/ρr，然后進(jìn)行該點(diǎn)的距離徙動(dòng)校正。如果ΔN不是整數(shù)，且|ΔN-round(ΔN)|＞Vm(round表示取整運(yùn)算，Vm為設(shè)定值，通常取0.1，||表示取絕對(duì)值)，需要采用插值算法完成該點(diǎn)的距離徙動(dòng)校正。插值算法有多種，常用的是Shannon插值。當(dāng)前采樣點(diǎn)的數(shù)值y(nr)的插值結(jié)果表示為y(nr)=ΣNi=-Mc/2Mc/2y(nr+round(ΔN)+Ni)sinc(remain(ΔN)-Ni)···(7)]]>式中Mc為設(shè)定值，通常取6，remain表示取小數(shù)運(yùn)算，nr是當(dāng)前采樣點(diǎn)的距離向坐標(biāo)，取1，2，…，Nr-Mc/2；sinc函數(shù)定義如下當(dāng)x＝0，sin c(x)＝1，當(dāng)x≠0，sinc(x)＝sin(x)/x。如果ΔN是整數(shù)，或者|ΔN-round(ΔN)|＜Vm，則當(dāng)前采樣點(diǎn)的數(shù)值可以直接沿著距離向通過數(shù)據(jù)搬移得到，y(nr)＝y(tǒng)(nr+round(ΔN))，不必進(jìn)行插值運(yùn)算。
基于距離徙動(dòng)校正后的數(shù)據(jù)陣列，采用多視成像算法進(jìn)行方位向處理。根據(jù)地面靜止目標(biāo)的方位向頻譜關(guān)于多普勒中心頻率對(duì)稱的思想，在頻域劃分子孔徑，將方位向頻譜分成長(zhǎng)度相等且相互獨(dú)立、互不重疊的2N部分(N是設(shè)定值，通常取2～8)，分別用SRi和SLi表示，i是序號(hào)，i＝1，2，……N。每部分分別成像，組成關(guān)于多普勒中心頻率fdc對(duì)稱的N個(gè)子圖像對(duì)，如附圖8所示。如果該距離單元內(nèi)沒有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，且估計(jì)的多普勒參數(shù)沒有誤差時(shí)，對(duì)于靜止目標(biāo)的一個(gè)子圖像對(duì)IRi和ILi，在不考慮熱噪聲和相干噪聲的影響的條件下，有下列關(guān)系成立IRi＝ILi，i＝1，2，…N. (8)當(dāng)距離單元內(nèi)存在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，其方位向頻譜由于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)產(chǎn)生的多普勒頻移不再關(guān)于靜止目標(biāo)的中心頻率對(duì)稱，導(dǎo)致每個(gè)子圖像對(duì)的兩個(gè)子視圖像在幅度上存在誤差。如果運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的信雜噪比足夠高，通過子圖像對(duì)之間對(duì)消，可以實(shí)現(xiàn)靜止目標(biāo)的背景雜波對(duì)消，同時(shí)提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)。
但是，實(shí)際的SAR多視成像結(jié)果存在大量的熱噪聲和相干噪聲的干擾，導(dǎo)致中心頻率兩側(cè)的方位向頻譜存在波動(dòng)，各個(gè)子視成像的對(duì)消結(jié)果存在較大的誤差，造成較高的虛警率。本發(fā)明提出的方法采用多視子圖像對(duì)對(duì)消和二維聯(lián)合積累方法抑制上述因素的影響，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)。
考慮熱噪聲和相干噪聲的影響，對(duì)于多視成像結(jié)果，設(shè)兩個(gè)對(duì)稱子孔徑所成圖像組成一個(gè)子圖像對(duì)，其中，兩個(gè)子視圖像中對(duì)應(yīng)于坐標(biāo)(p，q)的像素點(diǎn)分別記為ARi(p，q)和ALi(p，q)，其靜止目標(biāo)的真實(shí)幅度為Asi(p，q)，i表示第i對(duì)子圖像，兩個(gè)像素點(diǎn)模型為ARi(p，q)＝Asi(p，q)(1+kRi)+nRi＝Asi(p，q)+(nRi+AsikRi)，|kRi|＜＜1，i＝1，2，…N.
ALi(p，q)＝Asi(p，q)(1+kLi)+nLi＝Asi(p ，q)+(nLi+AsikLi)，|kLi|＜＜1，i＝1，2，…N.
(9)式中，kRi和kLi是與像素點(diǎn)真實(shí)幅度有關(guān)的隨機(jī)的乘性因子，nRi和nLi是隨機(jī)高斯分布的白噪聲。(9)式表明每個(gè)像素點(diǎn)的幅度由其真實(shí)幅度、隨機(jī)相干噪聲和高斯白噪聲組成，即每個(gè)像素點(diǎn)的幅度可以分成真實(shí)幅度和隨機(jī)噪聲兩部分。采用多視成像處理，得到N個(gè)子圖像對(duì)，相互對(duì)消，得到的對(duì)消結(jié)果ΔIi表示如下ΔIi＝ARi(p，q)-ALi(p，q)＝(nRi-nLi)+Asi(p，q)(kRi-kLi)＝ni+Asi(p，q)ki， |ki|＜＜1，i＝1，2，…N.
(10)式中，ni為白噪聲的累加和，ki為隨機(jī)變量。由(10)式可知子圖像對(duì)對(duì)消結(jié)果全部由隨機(jī)噪聲組成。
將上述N次對(duì)消結(jié)果相互疊加，有Σi=1NΔIi=n.···(11)]]>其結(jié)果n為白噪聲和乘性噪聲的累加和。
如果成像區(qū)域內(nèi)存在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，上述兩個(gè)像素點(diǎn)模型修正為ARi(p，q)＝AmRi(p，q)+Asi(p，q)+(nRi+kRi(AmRi(p，q)+Asi(p，q)))，kRi＜＜1，i＝1，2，…N.
ALi(p，q)＝AmLi(p，q)+Asi(p，q)+(nLi+kLi(AmLi(p，q)+Asi(p，q)))，kLi＜＜1，i＝1，2，…N.
(12)
式中AmRi和AmLi分別為第i對(duì)子圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在兩個(gè)子圖像中的幅度，圖像對(duì)消結(jié)果為ΔIi＝(AmRi(p，q)-AmLi(p，q))+(nRi-nLi)+kRi(AmRi(p，q)+Asi(p，q))-kLi(AmLi(p，q)+Asi(p，q))，＝(AmRi(p，q)-AmLi(p，q))+ni+ns|kRi|＜＜1，|kLi|＜＜1，i＝1，2，…N.
(13)式中ni為白噪聲的累加和，ns為乘性噪聲的累加和。
由于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的多普勒頻移使其頻譜分布不關(guān)于靜止目標(biāo)的中心頻率對(duì)稱，即頻域能量分布必然有一側(cè)積累多，因此，成像結(jié)果AmRi(p，q)≠AmLi(p，q)，將N個(gè)子圖像對(duì)對(duì)消結(jié)果進(jìn)行積累，有Σi=1NΔIi=Σi=1N(AmRi(p,q)-AmLi(p,q))+n.···(14)]]>經(jīng)過多次累加，乘性噪聲可近似由加性噪聲表示，白噪聲和乘性噪聲的積累結(jié)果n近似服從高斯分布，包絡(luò)服從瑞利分布。由(14)式可知，對(duì)消結(jié)果的疊加可以實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息的積累，改善信噪比，提高檢測(cè)概率，降低虛警率。為了提高信噪比，進(jìn)一步在距離向?qū)c條相鄰方位線對(duì)消結(jié)果進(jìn)行累加，實(shí)現(xiàn)方位向和距離向的二維聯(lián)合積累，其中，Nc是設(shè)定值，通常取1～8。
經(jīng)過上述積累，一方面克服運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的距離徙動(dòng)，使信號(hào)能量得到增強(qiáng)，另一方面降低隨機(jī)噪聲n的方差，使其包絡(luò)近似服從瑞利分布，由此將SAR場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)轉(zhuǎn)化為對(duì)多視子圖像對(duì)對(duì)消積累結(jié)果的均值門限恒虛警檢測(cè)。
設(shè)A表示對(duì)消積累后圖像的幅度，其中坐標(biāo)(p，q)的像素點(diǎn)幅度為A(p，q)，A近似服從瑞利分布，表示如下P(A)=Aϵ2exp(-A22ϵ2),A≥0.···(15)]]>式中ε表示被檢測(cè)距離單元幅度的方差。
當(dāng)設(shè)定目標(biāo)檢測(cè)的虛警概率為Ffa時(shí)，取檢測(cè)門限V＝KUm，Um為被檢測(cè)距離單元幅度的均值，K為與分布參數(shù)有關(guān)的系數(shù)，對(duì)于瑞利分布，K＝(-4ln Ffa/π)1/2。最終門限判決如下 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)如下1、采用多視成像組成子圖像對(duì)，每個(gè)子圖像對(duì)的子視圖像相互對(duì)消，抑制場(chǎng)景雜波的干擾；2、對(duì)所有子圖像對(duì)對(duì)消結(jié)果采用方位向和距離向二維聯(lián)合積累方法，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的能量積累，提高了信噪比；3、對(duì)所有子圖像對(duì)對(duì)消結(jié)果采用方位向和距離向二維聯(lián)合積累方法，經(jīng)多次累加，將乘性噪聲近似為加性噪聲，有效抑制相干噪聲；4、本發(fā)明提出的方法可以對(duì)雜波譜內(nèi)和雜波譜外的具有一定低信噪比的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)；5、方法與SAR平臺(tái)系統(tǒng)無關(guān)，可以應(yīng)用于單通道機(jī)載SAR和星載SAR系統(tǒng)，實(shí)時(shí)檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；6、本發(fā)明提出的方法運(yùn)算量相對(duì)較少，存儲(chǔ)量要求低，可以通過分布式并行處理系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，滿足實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的要求，具有良好的實(shí)時(shí)性和工程應(yīng)用價(jià)值。


下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式
作進(jìn)一步詳細(xì)說明。
圖1為合成孔徑雷達(dá)工作示意圖；圖2為合成孔徑雷達(dá)對(duì)點(diǎn)目標(biāo)的觀測(cè)示意圖；圖3為合成孔徑雷達(dá)與點(diǎn)目標(biāo)的位置幾何關(guān)系示意圖；圖4為合成孔徑雷達(dá)采樣得到的數(shù)據(jù)陣列示意圖；圖5為合成孔徑雷達(dá)到目標(biāo)的斜距變化示意圖；圖6為目標(biāo)回波信號(hào)在數(shù)據(jù)陣列中距離徙動(dòng)示意圖；圖7為本發(fā)明的系統(tǒng)平臺(tái)示意圖；圖8為本發(fā)明的方位頻譜分割，分別成像組成子圖像對(duì)的示意圖；圖9為本發(fā)明的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)流程圖；圖10為采用本發(fā)明的方法處理RADARSAT-I北京地區(qū)數(shù)據(jù)的流程圖；圖11為本發(fā)明的RADARSAT-I北京地區(qū)數(shù)據(jù)成像及檢測(cè)結(jié)果(a)RADARSAT-I北京地區(qū)數(shù)據(jù)成像中檢測(cè)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)1；(b)RADARSAT-I北京地區(qū)數(shù)據(jù)成像中檢測(cè)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)2；(c)RADARSAT-I北京地區(qū)數(shù)據(jù)成像中檢測(cè)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)3。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明的方法可以分為10個(gè)步驟，具體流程如附圖9所示(1)雷達(dá)平臺(tái)發(fā)射線性調(diào)頻信號(hào)，接收來自被觀測(cè)場(chǎng)景的回波，通過高速AD采樣獲得SAR原始數(shù)據(jù)；(2)對(duì)SAR原始數(shù)據(jù)做距離向脈沖壓縮，完成距離向處理；(3)沿著方位向做快速傅立葉變換(FFT)；
(4)在方位向頻域進(jìn)行距離徙動(dòng)校正；(5)方位向頻譜分割，得到SR1、SL1、SR2、SL2......SRN、SLN等2N個(gè)子孔徑；(6)對(duì)各個(gè)子孔徑進(jìn)行多視成像，得到IR1、IL1、IR2、IL2......IRN、ILN等2N個(gè)子視成像，按照附圖1所示方法組成N個(gè)子圖像對(duì)；(7)每個(gè)子圖像對(duì)的子視圖像相互對(duì)消，得到N個(gè)對(duì)消結(jié)果ΔI1、ΔI2......ΔIN；(8)N個(gè)子圖像對(duì)的對(duì)消結(jié)果疊加，完成方位向積累；(9)沿著距離向每若干相鄰距離單元進(jìn)行累加，至此完成方位向和距離向二維聯(lián)合積累；(10)采用恒虛警技術(shù)完成對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)，輸出判決結(jié)果。
根據(jù)上述流程，采用RADARSAT-I北京地區(qū)數(shù)據(jù)檢測(cè)不同場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，如附圖10所示。RADARSAT-I是加拿大1995年發(fā)射的民用星載SAR平臺(tái)，數(shù)據(jù)格式為4bit(1bit符號(hào)位，3bit數(shù)據(jù)位)，采樣率為32317076Hz，發(fā)射脈沖寬度為4.2e-05Seconds，發(fā)射脈沖調(diào)頻斜率為-7.2142855e+11Hz/s2，脈沖重復(fù)頻率為1257.2781Hz，雷達(dá)孔徑時(shí)間為0.584s。選取北京西部地區(qū)數(shù)據(jù)，方位向?yàn)?192點(diǎn)，距離向?yàn)?048點(diǎn)，首先對(duì)SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行距離脈沖壓縮，然后做方位向8192點(diǎn)快速傅立葉變換，轉(zhuǎn)換到方位向頻域，得到方位向頻譜，在頻域中進(jìn)行距離徙動(dòng)校正，然后根據(jù)附圖8所示方法將方位向頻譜分割成10個(gè)子孔徑SR1、SL1、SR2、SL2......SR5、SL5，多視成像得到10個(gè)子視圖像IR1、IL1、IR2、IL2......IR5、IL5，在圖像域組成5組對(duì)稱的子圖像對(duì)，每個(gè)子圖像對(duì)的兩個(gè)子視圖像相互對(duì)消，一共得到5個(gè)對(duì)消圖像ΔI1、ΔI2......ΔI5，將這些對(duì)消圖像疊加實(shí)現(xiàn)方位向信號(hào)能量積累，然后對(duì)疊加結(jié)果沿距離向每相鄰4條方位線疊加，完成距離向信號(hào)能量積累，最后采用均值恒虛警技術(shù)檢測(cè)場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，結(jié)果如附圖11所示。附圖11的上圖是對(duì)北京市西部地區(qū)的精成像，中圖是采用本文方法對(duì)該地區(qū)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果，下圖給出了三個(gè)檢測(cè)出的典型目標(biāo)，其中，目標(biāo)1來自北京市豐臺(tái)地區(qū)某個(gè)路口，目標(biāo)2位于頤和園東部某道路附近，目標(biāo)3位于西北部原野的道路附近，3個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)由于多普勒參數(shù)失配，出現(xiàn)了散焦，并偏離了道路。檢測(cè)結(jié)果顯示本發(fā)明的方法能夠有效抑制來自城區(qū)、山區(qū)、平原等背景的干擾，尤其是建筑的強(qiáng)烈雜波，同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)。
權(quán)利要求
1.基于多視子圖像對(duì)的單通道合成孔徑雷達(dá)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，該方法依次含有以下步驟步驟(1).合成孔徑雷達(dá)發(fā)射下述波長(zhǎng)為λ的線性調(diào)頻信號(hào)f(t)f(t)=Σm=-M+Mu(t-mT)]]>u(t)=a(t)exp(2πf0t+b2t2)]]>其中，a(t)為矩形窗函數(shù)，τ為發(fā)射脈寬，在
內(nèi)為1，其它時(shí)刻為0；T為脈沖重復(fù)周期；u(t)為發(fā)射的線性調(diào)頻信號(hào)波形函數(shù)；f0為線性調(diào)頻信號(hào)的中心頻率；b為線性調(diào)頻信號(hào)的調(diào)頻斜率；m表示發(fā)射脈沖的序列，m＝1，2，…，M，M為設(shè)定值；步驟(2).雷達(dá)平臺(tái)接收來自被觀測(cè)場(chǎng)景中位于r0(t)處點(diǎn)目標(biāo)的回波信號(hào)后，經(jīng)過正交檢波和高速模數(shù)轉(zhuǎn)換，采樣得到距離向?yàn)镹r點(diǎn)，方位向?yàn)镹a點(diǎn)的數(shù)據(jù)陣列，其中，Nr和Na是設(shè)定值，其中，Nr＞fsτ，Na≥Ts/T，fs為合成孔徑雷達(dá)距離向采樣頻率；合成孔徑雷達(dá)原始數(shù)據(jù)可以表示為s(x,r)=σWa(x)exp[-j4πr0(x)λ]δ[r-r0(x)]⊗2vcδ(x)a(2rc)exp{-jb2(2rc)2}]]>其中，σ為目標(biāo)的后向反射系數(shù)；Wa(x)為雷達(dá)對(duì)位于r0(t)處點(diǎn)目標(biāo)的增益函數(shù)，x＝vt，為雷達(dá)平臺(tái)在方位向所處位置；r為斜距，c為光速，v為雷達(dá)平臺(tái)飛行速度，δ(x)為沖激函數(shù)，表示卷積運(yùn)算；步驟(3).將步驟(2)得到的合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)陣列送入數(shù)字信號(hào)處理器構(gòu)成的成像處理器，按照以下步驟對(duì)平行于距離向的距離線做距離脈沖壓縮步驟(3.1).利用步驟(1)所述的線性調(diào)頻信號(hào)構(gòu)造下述距離向頻域參考函數(shù)Hr(ω)＝FFT{conj[u(t)]}其中，F(xiàn)FT表示快速傅立葉變換；conj()表示共軛運(yùn)算，ω表示頻域；步驟(3.2).在頻域?qū)崿F(xiàn)距離向脈沖壓縮得到g(t)＝IFFT{FFT[s(x，r)]*Hr(ω)}其中，IFFT表示逆傅立葉變換；*表示點(diǎn)積運(yùn)算；s(x，r)表示步驟(2)得到的合成孔徑雷達(dá)原始數(shù)據(jù)；步驟(4).對(duì)步驟(3)得到的數(shù)據(jù)沿著方位向，對(duì)每條平行于方位向的方位線做快速傅立葉變換，轉(zhuǎn)換到方位向頻域，得到方位向頻譜；步驟(5).在方位向頻域?qū)Σ襟E(4)得到的數(shù)據(jù)逐點(diǎn)進(jìn)行距離徙動(dòng)校正，即步驟(5.1).計(jì)算各個(gè)數(shù)據(jù)陣列中每個(gè)采樣點(diǎn)的距離徙動(dòng)量為ΔR＝RB/cosθ其中，RB為雷達(dá)平臺(tái)到該采樣點(diǎn)的最短斜距，θ為雷達(dá)平臺(tái)到該點(diǎn)的斜視角。步驟(5.2).計(jì)算合成孔徑雷達(dá)距離向采樣間隔ρr，ρr＝c/(2fs)，根據(jù)采樣間隔定義平行方位向的距離單元，確定沿距離向徙動(dòng)的距離單元個(gè)數(shù)為ΔN＝ΔR/ρr；步驟(5.3).如果ΔN不是整數(shù)，且|ΔN-round(ΔN)|＞Vm，需要采用插值算法完成該點(diǎn)的距離徙動(dòng)校正，其中，round表示取整運(yùn)算，Vm為設(shè)定值，通常取0.1，||表示取絕對(duì)值；如果ΔN是整數(shù)，或者|ΔN-round(ΔN)|＜Vm，當(dāng)前采樣點(diǎn)的數(shù)值y(nr)可以直接沿著距離向通過數(shù)據(jù)搬移得到，y(nr)＝y(tǒng)(nr+round(ΔN))，不必采用插值運(yùn)算，其中nr是當(dāng)前采樣點(diǎn)的距離向坐標(biāo)，取1，2，…，Nr-Mc/2，Mc為設(shè)定值，通常取6；步驟(6).基于距離徙動(dòng)校正后的數(shù)據(jù)，在頻域劃分子孔徑，將方位向頻譜分成關(guān)于多普勒中心頻率fdc對(duì)稱的，長(zhǎng)度相等且相互獨(dú)立、互不重疊的2N部分，分別用SRi和SLi表示，分別成像得到N個(gè)子圖像對(duì)，每個(gè)子圖像對(duì)的子圖像分別為IRi和ILi，N通常取2～8，i是子圖像對(duì)序號(hào)，i＝1，2，……N；步驟(7).采用多視子圖像對(duì)對(duì)消和二維聯(lián)合積累的方法抑制合成孔徑雷達(dá)多視成像結(jié)果中存在的熱噪聲和相干噪聲的干擾，其步驟依次如下步驟(7.1).將N個(gè)子圖像對(duì)的子視圖像相互對(duì)消，得到N個(gè)對(duì)消結(jié)果，用ΔI1，ΔI2，…，ΔIN表示ΔIi＝ARi(p，q)-ALi(p，q)＝ni+Asi(p，q)ki，|ki|＜＜1，i＝1，2，…N.其中，對(duì)應(yīng)于兩個(gè)關(guān)于中心頻率對(duì)稱的子孔徑所成圖像組成的一個(gè)圖像對(duì)，ARi(p，q))和ALi(p，q)分別為兩個(gè)子視圖像中對(duì)應(yīng)于坐標(biāo)(p，q)像素點(diǎn)的幅度，兩個(gè)像素點(diǎn)幅度采用模型表示為ARi(p，q)＝Asi(p，q)+(nRi+AsikRi)，|kRi|＜＜1，i＝1，2，…N.ALi(p，q)＝Asi(p，q)+(nLi+AsikLi)，|kLi|＜＜1，i＝1，2，…N.其中，kRi和kLi是與像素點(diǎn)真實(shí)幅度有關(guān)的隨機(jī)的乘性因子，ki＝(kRi-kLi)，||表示取絕對(duì)值；nRi和nLi是隨機(jī)高斯分布的白噪聲；ni＝(nRi-nLi)，是白噪聲的累加和；Asi(p，q)是靜止目標(biāo)的真實(shí)幅度；上述子圖像對(duì)對(duì)消結(jié)果ΔIi全部由隨機(jī)噪聲組成；步驟(7.2).對(duì)所述ΔIi進(jìn)行方位向積累，即將上述N次對(duì)消結(jié)果相互疊加，得到Σi=1NΔIi=n.]]>其中，n為白噪聲和乘性噪聲的累加和；步驟(7.3).當(dāng)成像區(qū)域內(nèi)存在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，步驟(7.1)所述的對(duì)消結(jié)果ΔIi為ΔIi＝(AmRi(p，q)-AmLi(p，q))+ni+nsi＝1，2，…N.其中，AmRi和AmLi分別為第i對(duì)子圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在兩個(gè)子圖像中的幅度；ns＝kRi(AmRi(p，q)+Asi(p，q))-kLi(AmLi(p，q)+Asi(p，q))，是乘性噪聲的累加和；步驟(7.2)所述的方位向積累為Σi=1NΔIi=Σi=1N(AmRi(p,q)-AmLi(p,q))+n.]]>步驟(7.4).在距離向?qū)c條相鄰方位線對(duì)消結(jié)果進(jìn)行累加，實(shí)現(xiàn)方位向和距離向的二維聯(lián)合積累，其中，Nc是設(shè)定值，通常取1～8；步驟(8).對(duì)步驟(7.4)的結(jié)果進(jìn)行恒虛警門限判決，以確定是否存在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)設(shè)A表示對(duì)消積累后圖像的幅度，其中坐標(biāo)(p，q)的像素點(diǎn)幅度為A(p，q)，A近似服從瑞利分布，表示如下P(A)=Aϵ2exp(-A22ϵ2),A≥0.]]>式中ε表示被檢測(cè)距離單元幅度的方差，然后對(duì)對(duì)消積累后圖像的每個(gè)像素點(diǎn)幅度A(p，q)判決如下 其中，檢測(cè)門限V＝KUm，Um為被檢測(cè)距離單元幅度的均值，K為與分布參數(shù)有關(guān)的系數(shù)，對(duì)于瑞利分布，K＝(-4lnFfa/π)1/2，F(xiàn)fa為設(shè)定的目標(biāo)檢測(cè)虛警概率。
全文摘要
本發(fā)明涉及合成孔徑雷達(dá)單通道SAR運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域，其特征在于該方法利用靜止場(chǎng)景方位向頻譜關(guān)于多普勒中心頻率對(duì)稱的特點(diǎn)，將合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)的多視成像組成多個(gè)對(duì)稱的子圖像對(duì)，每個(gè)子圖像對(duì)由兩個(gè)關(guān)于中心頻率對(duì)稱的子視圖像組成，通過子圖像對(duì)的子視圖像相互對(duì)消，并將所有對(duì)消結(jié)果沿著方位向和距離向進(jìn)行二維聯(lián)合積累，能夠在有效抑制強(qiáng)烈的背景雜波干擾的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)能量的積累，然后采用恒虛警技術(shù)完成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)。
文檔編號(hào)G01S13/90GK1831558SQ20061007679
公開日2006年9月13日 申請(qǐng)日期2006年4月21日 優(yōu)先權(quán)日2006年4月21日
發(fā)明者張衛(wèi)杰, 彭應(yīng)寧, 王秀壇, 湯俊, 于明成 申請(qǐng)人:清華大學(xué)