一种基于图像域偏移特征的地面运动目标参数估计方法
阅读说明：本技术 一种基于图像域偏移特征的地面运动目标参数估计方法 (Ground moving object parameter estimation method based on image domain deviation characteristics ) 是由 丁泽刚 王岩 董泽华 张驰 于 2021-05-12 设计创作，主要内容包括：本发明提供一种基于图像域偏移特征的地面运动目标参数估计方法,属于雷达信号处理技术领域,该方法包括以下步骤：对各通道回波数据进行预处理,对预处理后的图像进行动目标检测,获得目标在图像域的位置；将设定的测速范围划分速度搜索网格,对网格中每个速度值计算动目标在图像域的偏移量；基于所述目标在图像域的位置和所述偏移量,计算各速度所对应的目标原始位置；获取所述目标原始位置对应的高程数据；基于所述高程数据,通过最大似然法估计目标速度。(The invention provides a ground moving target parameter estimation method based on image domain deviation characteristics, which belongs to the technical field of radar signal processing and comprises the following steps: preprocessing echo data of each channel, and detecting a moving target of a preprocessed image to obtain the position of the target in an image domain; dividing a set speed measurement range into speed search grids, and calculating the offset of a moving target in an image domain for each speed value in the grids; calculating the original positions of the targets corresponding to the speeds based on the positions of the targets in the image domain and the offset; acquiring elevation data corresponding to the target original position; based on the elevation data, a target velocity is estimated by a maximum likelihood method.)
技术领域
本发明属于雷达信号处理
技术领域
，尤其涉及一种基于图像域偏移特征的地面运动目标参数估计方法。背景技术
合成孔径雷达地面运动目标指示(Synthetic Aperture Radar Ground MovingTarget Indication，SAR-GMTI)技术主要用于对地面运动目标检测探测和参数估计。自问世以来，已经在军事侦察和战场态势感知、海上交通监视和道路车流量监控等领域发挥了不可替代的作用。一方面，混合基线构型的SAR 系统具备同时多任务的潜力，可同时进行干涉测高、宽幅高分成像以及GMTI。另一方面，为满足平台隐身和气动性能要求，采用分布式赋形安装的多通道 SAR-GMTI系统通常会存在混合基线。
方位多通道SAR系统可以实现GMTI，但天线孔径过大。分布式SAR-GMTI系统可将传统的多通道大孔径天线分成多块小孔径天线分布式赋形安装于机身各处，降低SAR-GMTI设备对平台隐身性能和气动性能的影响。但是，分布式 SAR-GMTI系统通道间较大垂直航迹基线。理想延航迹排列的通道中，静止地杂波在前后两通道间干涉相位为零，运动目标在两通道间存在相位差异。在混合基线构型下，一方面，静止杂波会产生高程干涉相位；另一方面，动目标也会在运动相位中耦合高程相位。两方面原因导致传统的SAR-GMTI方法参数估计困难，因此需要进一步研究混合基线SAR地面运动目标参数估计方法。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供一种基于图像域偏移特征的地面运动目标参数估计方法，有效解决混合基线构型下SAR-GMTI系统目标参数估计困难的问题。
实现本发明的技术方案如下：
一种基于图像域偏移特征的地面运动目标参数估计方法，包括以下步骤：
对各通道回波数据进行预处理，对预处理后的图像进行动目标检测，获得目标在图像域的位置；
将设定的测速范围划分速度搜索网格，对网格中每个速度值计算动目标在图像域的偏移量；基于所述目标在图像域的位置和所述偏移量，计算各速度所对应的目标原始位置；
获取所述目标原始位置对应的高程数据；
基于所述高程数据，通过最大似然法估计目标速度。
优选的，本发明所述预处理为：
首先，对各通道回波数据进行SAR成像处理；
其次，在对各幅图像进行配准；
再次，去平地相位并补偿地面高程相位，完成数据预处理。
优选地，本发明所述将设定的测速范围划分速度搜索网格，对网格中每个速度值计算动目标在图像域的偏移量；基于所述目标在图像域的位置和所述偏移量，计算各速度所对应的目标原始位置的过程为：
对设定测速范围划分速度网格，对网格中每个速度值v计算动目标在图像域的偏移量；
其中，fd＝2vcosθ/λ，θ为雷达擦地角，vp为平台飞行速度，R0为目标距雷达斜距，λ为波长；
对应的目标可能的原始位置为[R0(v),Y(v)]＝[R′0-Δr(v),Y′-Δy(v)]，其中，[R′0,Y′]为目标在图像域的位置。
优选地，本发明所述基于所述高程数据，通过最大似然法估计目标速度的具体过程为：
其中，R′表示杂波的协方差矩阵，R′-1为矩阵R′的逆矩阵，X′表示多通道回波信号矢量，a(v)H为a(v)的共轭，h(R0(v),Y(v))表示目标真实位置高程，h(R′0,Y′)表示目标图像域位置高程，表示高程差所产生的高程相位，表示速度相位，m＝1,2…M-1。
有益效果
本发明提供基于图像域偏移特征的地面运动目标参数估计方法，将设定的测速范围划分速度搜索网格，对网格中每个速度值计算动目标在图像域的偏移量，基于目标在图像域的位置和偏移量，计算各速度所对应的目标原始位置，该方法利用目标速度与图像域偏移量的关系，直接获得目标所在真实位置高程，将速度高程二维搜索过程简化为速度维搜索，从而降低搜索量，最后采用最大似然估计方法估计目标速度，实现高效的混合基线SAR地面运动目标参数估计。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于图像域偏移特征的地面运动目标参数估计方法的流程图；
图2为本发明逆滤波系数分段更新的过程示意图；
图3为虚假目标与真实目标的最大幅度比、所提方法的存储量与传统方法的存储量之比和聚焦深度之间的关系示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合；并且，基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
需要说明的是，下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见，本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中，且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开，所属领域的技术人员应了解，本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施，且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说，可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外，可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。
如图1所示，本申请实施例提供一种基于图像域偏移特征的地面运动目标参数估计方法，包括以下步骤：
S1：对SAR各通道数据进行预处理；
预处理的具体过程为：首先，对各通道数据分别进行SAR成像处理，本实施例采用传统R-D算法成像；其次，对各幅图像进行配准；再次，去平地相位并补偿地面高程相位，完成数据预处理。
图像上包含动目标的像素单元信号矢量可表示为：
X＝T+C+N
其中，T＝σTexp(jφT)a(hT-hC,vT)，C＝σCexp(jφC)a(0,0)，N为高斯白噪声，σT、φT、σC、φC分别表示动目标和杂波的幅度和相位，hT、hC分别表示动目标和杂波所在位置地形高度，vT表示动目标速度。
高程相位：
其中，h为地面高度，xm为水平垂直航迹基线，zm为竖直垂直航迹基线，θ为雷达擦地角，R0为目标距雷达斜距，λ为波长，角标m表示通道号；
速度相位：
其中，vx为水平垂直航迹方向速度，xT为水平垂直航迹方向坐标，dm为沿航迹基线长度，vp为平台飞行速度。
S2：利用自适应处理来抑制图像内的杂波，实现对预处理后的图像的动目标检测，获得目标在图像域的位置；
该步骤具体为：
抑制杂波的阵列权矢量为
w＝μR-1v
理论上v应等于a(hT-hC,vT)，但由于目标高度速度未知，这里用[1,0,...,0]T代替。协方差矩阵由独立同分布样本估计，L为独立同分布样本数， si为样本的阵列矢量，为样本的阵列矢量si的共轭，μ表示归一化常数，经过抑制后，进行CFAR检测得到目标图像域位置[R′0,Y′]。
S3：将设定的测速范围划分速度搜索网格，基于所述目标在图像域的位置，计算各速度所对应的目标原始位置；
该步骤的具体过程如下：
对设定测速范围划分速度网格，对网格中每个速度值v计算动目标在图像域的偏移量；
其中，fd＝2vcosθ/λ，由于雷达搭载平台(飞机)的运行速度远大于地面的动目标的运行速度，因此vp＞＞vy，对应的目标可能的原始位置为 [R0(v),Y(v)]＝[R′0-Δr(v),Y′-Δy(v)]。
根据外部DEM(数字高程模型)数据，读取该可能位置地面高程，即速度网格中每个速度对应一个位置坐标，该位置对应的高程值h(R0(v),Y(v))。
S4：通过最大似然估计求得目标速度
其中，R′表示杂波的协方差矩阵，R′-1为矩阵R′的逆矩阵，X′表示多通道回波信号矢量，a(v)H为a(v)的共轭，h(R0(v),Y(v))表示目标真实位置高程，h(R′0,Y′)表示目标图像域位置高程，表示高程差所产生的高程相位，表示速度相位，m＝1,2…M-1。
图2直观显示最大似然估计参数搜索过程。如果未考虑动目标在图像域的偏移量需要对图2搜索网格中所有的点进行搜索。考虑动目标在图像域的偏移量，直接获得目标所在真实位置高程，将速度高程二维搜索过程简化为速度维搜索，从而降低搜索量，因此仅需对被圆圈标识的点进行一维搜索。大大减少了搜索量。另外，假设由天线构型决定的速度模糊范围为(-15m/s,15m/s]，目标的速度为10m/s，高程为-7m。在图2中，通过两个加粗的点表示两个速度维坐标为10m/s和-20m/s，且具有相同高度。如果不考虑动目标在图像域的偏移量，在搜索过程中，这两点均会被遍历到。由于这两点具有相同的导向矢量，因此其输出结果相同，即存在参数估计的模糊点。而考虑动目标在图像域的偏移量进行一维搜索时，在目标模糊速度-20m/s处采样点高程为17m，与目标真实高程不一致，导致导向矢量失配，使输出幅度降低，因此本方法还具有解模糊能力。
下面通过场景仿真试验对本发明的效果进一步说明。雷达正侧视照射，杂噪比为35dB，信杂比为7dB。目标延X轴速度为12.5m/s，对应的径向速度为 11,81m/s。仿真参数如表所示:
整个场景采样点个数为2048×4096。距离向采样频率为240MHz，对应采样点间距0.625m，方位采样间距0.425m。运动目标坐标(x,y)＝(61365m,0)，对应第 533个距离单元和第2049个方位单元。
经过动目标检测，目标在图像域所处的距离单元和方位单元为531和1046。图3表示按本申请所提方法进行搜索的得到的幅值曲线，峰值位于11.81m/s。求得对应的目标距离和方位偏移量为2.4个距离单元和1003.1个方位单元，经过位置重校正后，可以得到目标真实坐标。
由于通道构型的非线性，当且仅当模糊速度处所对应地面高程与真实速度对应的高程一致时，才会使两个采样点处导向矢量完全一致，形成两个一样高的峰值。在目标的模糊速度-13.69m/s处，由于其与目标真实位置高程差距较大，导致导向矢量偏差较大，得到的幅值较低。从图3中也可以看出，由于高程的差异，模糊速度-13.69m/s处的幅度明显低于真实速度处的幅度，因此本发明方法可以克服速度模糊问题。
由此可见，本发明提供基于图像域偏移特征的地面运动目标参数估计方法，将设定的测速范围划分速度搜索网格，对网格中每个速度值计算动目标在图像域的偏移量，基于目标在图像域的位置和偏移量，计算各速度所对应的目标原始位置，该方法利用目标速度与图像域偏移量的关系，降低搜索量，最后采用最大似然估计方法估计目标速度，实现高效的混合基线SAR地面运动目标参数估计。
当然，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当然可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。