无人机载雷达动目标成像.pdf
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1、计算机与图像技术Computer&Multimedia Technology电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering170为了实现轻小型机载雷达系统能对海面上非合作动目标进行成像的需求,本文通过得到 SAR1图像后进行动目标检测及基于 ISAR 的重聚焦等步骤实现对海面非合作运动目标的成像功能。在成像后,首先需要检测图像中的动目标。目前动目标检测主要研究的方向有相位中心偏置天线(DPCA)处理技术2、空时自适应(STAP)处理技术34和沿航迹干涉(ATI)处理技术56等。但上述方法往往适用于多通道动目标检测或者对于运动轨迹有着要求,
2、并不适用于单通道的轻小型机载雷达系统。本文通过划分子孔径并对每个子孔径进行成像得到多幅 SAR 图像,统计SAR 图像中像素点的数值在不同时刻的变化情况来检测动目标并对其进行定位。在检测到动目标并在SAR图像中对动目标定位后,将动目标分割出来并将包含动目标的 SAR 图像还原成雷达回波,为了实现对其成像功能,需要采用 ISAR 成像的方式对回波进行重聚焦。考虑到非合作动目标所占的像素点对于整幅 SAR 图像场景来说很少,符合稀疏特性。因此采用稀疏重构的 ISAR 成像的方法对包含动目标的回波进行成像。1 动目标检测本节研究了基于多图像统计的动目标检测方法。由于动目标进行非合作运动,因此动目标在
3、配准后的 SAR图像中对应的像素点位置会出现变化,导致像素点的数值变化。静止目标在配准后的 SAR 图像中位于同一位置像素点。然而对于通过不同子孔径得到的 SAR 图像,由于目标的反射角度不同,即使该像素点上是静止目标,其数值也会产生变化,不能直接做差分处理来检测动目标。本章根据动目标造成的像素点数值变化程度大于静止目标像素点的数值变化程度,研究了通过统计子孔径得到对同一场景不同时刻的多幅图像中相同位置的像素点来判断该像素点是否存在动目标。当得到多幅 SAR 图像后,首先需要对多幅 SAR 图像进行配准,常用的自动配准方法有基于灰度的 SAR图像配准、基于傅里叶变换的 SAR 图像配准,基于特
4、征的 SAR 图像配准7。本文在整体流程处理过程中,采用了文献8中提到的相位相关配准方法对 SAR 图像进行了配准。得到多幅配准的 SAR 图像后,对同一位置像素点的数值求取最大值并存入矩阵 max(N,M),假设当某一幅SAR图像中像素点的数值变化到小于门限max(N,M)时,将该值置零,即认为这幅图像中该像素点原本对应的目标已经运动离开。具体操作为,令在第 n 个子孔径得到的图像结果为 In(N,M),通过公式将其存入新的矩阵 S(M,N,n),如式(1)所示:(1)对所有的像素点进行统计,统计公式如式(2)和(3)式所示:(2)(3)当该像素点包含静止目标时,其数值会根据目标反射回波的角
5、度产生一定的变化,但这些数值往往都大于门限值。而当像素点包含运动目标时,由于目标的运动,SAR 图像中该位置的像素点数值会在某一时刻之后小无人机载雷达动目标成像张超杰(中国电子科技集团公司第二十研究所 陕西省西安市 710068)摘要:本文主要研究了一种无人机载合成孔径雷达(SAR)在对海面场景进行成像过程中,对于图像中包含的散焦的非合作动目标进行检测、提取,并还原成回波信号数据,最终通过 ISAR 成像的方法对其进行成像的方法。关键词:SAR 成像;非合作动目标;动目标检测;ISAR 成像计算机与图像技术Computer&Multimedia Technology电子技术与软件工程Elect
6、ronic Technology&Software Engineering171于门限值,因此在所有子孔径 SAR 图像中会出现存在只有一幅 SAR 图像中该位置像素点的数值大于门限值而被记录进行统计,其它 SAR 图像中该位置像素点被置零且不记录进行统计。因此可以通过这一现象来比较S(M,N,n)+1 与之间的大小来判断该点是否为动目标存在的候选像素点,并将这些点存入新的矩阵 B(M,N,n),如式(4):(4)式中系数值 的选值情况跟实际图像情况相关,用来确保剔除包含静止目标的像素点。将得到的结果 B(M,N,n)相加在一起得到新矩阵 B(M,N),可以通过该矩阵得到动目标所在的范围,将运
7、动目标从整幅 SAR 图像中分割出来。对于动目标和静止目标分别仿真得到多幅 SAR 图像,得到统计结果如表 1 所示。由于存在背景杂波,因此可能会在 SAR 图像中出现符合图像统计的动目标检测方法的虚假动目标候选点。舰船目标在图像中并不是单点目标,而是由多个像素点组成,因此当舰船目标运动时会在一个范围内产生多个候选像素点,而由于杂波所产生的候选像素点往往是孤立点,可以通过把 B(M,N)中的除孤立的候选像素点去除,把在一定范围内存在多个候选像素点的区域为动目标所在的位置。通过仿真验证过程可知,基于图像统计的动目标检测方法对运动速度有要求,但是对动目标运动方向没有要求。2 基于稀疏的ISAR成像
8、2.1 稀疏重构ISAR成像原理由于动目标可所占的像素点相对于整幅图像符合稀疏特性,可以通过基于稀疏 ISAR 成像的方法来完成重聚焦。因此本文研究了基于稀疏的 ISAR 成像9101112方法。含稀疏性约束的逆问题被称为稀疏重构问题,其本质是从构建的超完备字典 中寻找尽可能少的原子(选出的原子只占所有原子的很少一部分,使其符合稀疏特性),通过它们的线性组合来近似等于给定的向量 y。(5)式中矩阵称之为字典,矩阵的各列,i=1,2,3,N,被称为原子。首先需要构建字典。成像目标中单个散射点(Xk,Yl)的反射强度为 k,l,则雷达接收到的该点反射的回波为:(6)回波在距离向取 N 个采样点,方
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