專利名稱：基于時空圖像序列的逆合成孔徑雷達(dá)的目標(biāo)轉(zhuǎn)動估計方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，本發(fā)明涉及一種基于時空圖像序列分析的逆合成孔徑雷達(dá)(ISAR)目標(biāo)轉(zhuǎn)動估計方法。

背景技術(shù)：
逆合成孔徑雷達(dá)(ISAR)是一種微波成像技術(shù)，可以提供非合作運(yùn)動目標(biāo)(例如飛機(jī)、艦船)的二維圖像，增強(qiáng)后續(xù)的目標(biāo)識別、估計、跟蹤和精確打擊的性能。ISAR成像的基本原理如下通過發(fā)射寬帶信號獲取目標(biāo)沿雷達(dá)視線方向(斜距向)高分辨率，通過對雷達(dá)和目標(biāo)之間相對視角變化進(jìn)行相干積累獲取目標(biāo)橫向分辨率；由于雷達(dá)工作頻率較高，ISAR積累很小的目標(biāo)視角變化即能獲取較高的分辨率；并且，在小視角變化中，目標(biāo)的散射中心相對雷達(dá)的斜距可近似不變；第三，在小視角變化中，平動補(bǔ)償后的實際目標(biāo)可很好地近似為一個勻速轉(zhuǎn)動目標(biāo)。因此，傳統(tǒng)的ISAR處理通?？苫诟咝У腇FT處理獲取反映旋轉(zhuǎn)目標(biāo)散射中心方位分布的多普勒信息，進(jìn)而獲得目標(biāo)的距離-多普勒(RD)圖像。雖然，ISAR的RD圖像已經(jīng)在許多應(yīng)用領(lǐng)域中得到了應(yīng)用，但傳統(tǒng)的RD圖像在實際應(yīng)用中還存在許多顯而易見的問題和困難。
例如，由于目標(biāo)的轉(zhuǎn)動速度未知，目標(biāo)散射中心在RD圖像中的多普勒頻率和其真實方位之間存在一個未知的線性映射關(guān)系。因此，如果沒有基于目標(biāo)轉(zhuǎn)速估計的正確多普勒定標(biāo)(橫向定標(biāo))，基于RD圖像的后續(xù)信號處理環(huán)節(jié)將存在諸多困難。
雖然小角度相干積累已可獲得目標(biāo)較高的方位分辨率，但當(dāng)需進(jìn)一步提高方位分辨率時，傳統(tǒng)的ISAR必須提高相干積累角度。但是，隨著積累角度的增加，目標(biāo)散射中心的越距離單元徙動(migration through range cell，MTRC)效應(yīng)的高階轉(zhuǎn)動分量將表現(xiàn)得非常明顯，直接的RD圖像質(zhì)量急劇下降。雖然，已有的極坐標(biāo)格式(PFA)算法和卷積逆投影(CBP)算法能夠在大角度下實現(xiàn)高分辨率成像，但這些算法都需要精確地估計目標(biāo)的轉(zhuǎn)動信息。
ISAR的二維RD圖像實際上都是真實的三維目標(biāo)在未知的投影平面(由目標(biāo)非合作運(yùn)動決定)上的投影。因此，ISAR實際的RD圖像往往表現(xiàn)出明顯的角度敏感性和不確定性，對于后繼目標(biāo)識別等應(yīng)用會造成許多實際困難。但是，通過對目標(biāo)在時空上的多視角觀測，在方位視角積累的同時，實際也可實現(xiàn)目標(biāo)俯仰視角變化的積累，因此，也就有可能獲取目標(biāo)在三維空間中的散射中心分布。但是，由于目標(biāo)的運(yùn)動是未知的，方位和俯仰上的積累角度也是未知的，只有準(zhǔn)確地估計在整體積累期間目標(biāo)的三維運(yùn)動，才能實現(xiàn)目標(biāo)的三維成像。
顯然，在橫向定標(biāo)、大視角高分辨率成像和三維成像等三方面應(yīng)用中，本質(zhì)上都需要ISAR準(zhǔn)確地估計目標(biāo)在成像期間的運(yùn)動特性?，F(xiàn)有的ISAR對目標(biāo)轉(zhuǎn)動分析和估計的方法主要可分為基于輔助硬件設(shè)備的方法和基于數(shù)據(jù)本身的方法兩大類。前者通過在探測方增加記錄目標(biāo)未知的設(shè)備(如窄帶雷達(dá))獲取、記錄和擬合目標(biāo)運(yùn)動曲線，進(jìn)行目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)的粗略估計。其缺點是增加了系統(tǒng)的硬件復(fù)雜度，且目標(biāo)運(yùn)動的估計精度不高。
現(xiàn)有基于數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)動估計方法則又可分為兩類，一類是基于圖像質(zhì)量的搜索類方法，這類方法結(jié)合需利用目標(biāo)轉(zhuǎn)角信息的PFA算法和CBP算法，將待確定的目標(biāo)轉(zhuǎn)動參數(shù)作為搜索參數(shù)，去優(yōu)化圖像質(zhì)量函數(shù)，搜索到的最優(yōu)圖像質(zhì)量對應(yīng)的轉(zhuǎn)動參數(shù)即為目標(biāo)的轉(zhuǎn)動估計。此類方法的優(yōu)點是精度較高且可控，但為了搜索運(yùn)動參數(shù)，需反復(fù)地執(zhí)行高復(fù)雜度的成像算法。并且，當(dāng)需估計高階運(yùn)動參數(shù)(加速度等)時，此類算法需要進(jìn)行多維聯(lián)合搜索，復(fù)雜度更高。
基于數(shù)據(jù)的第二類方法是基于特顯點的時頻分析方法。例如，Carrara等提出將目標(biāo)散射中心的回波信號近似為線性調(diào)頻(LFM)信號，進(jìn)而通過跟蹤三個特顯點，完成目標(biāo)的平動補(bǔ)償、轉(zhuǎn)動補(bǔ)償和轉(zhuǎn)角估計，但是，實際回波中是否能找到穩(wěn)定可靠的多個高質(zhì)量孤立特顯點存在不確定因素?；谔仫@點時頻分析的方法需要高復(fù)雜度的時頻分析運(yùn)算，存在交叉項的影響。并且，也存在對目標(biāo)特顯點個數(shù)和和目標(biāo)散射對比度的要求，目標(biāo)的散射對比度越高，估計的效果越好。并且，基于特顯點的時頻分析方法都具有一個共同局限對目標(biāo)回波信號的分析都是針對距離單元內(nèi)的回波進(jìn)行的，而散射中心回波駐留在同一距離單元內(nèi)的駐留時間有限(特別是對于高分辨雷達(dá))。因而，隨著系統(tǒng)的距離分辨率進(jìn)一步提高，信號的高階相位系數(shù)越小，參數(shù)提取更加困難，計算量更大而精度降低。


發(fā)明內(nèi)容
為克服現(xiàn)有ISAR雷達(dá)圖像的橫向分辨率低而多視角觀測成像信息提取困難并且不準(zhǔn)確的缺陷，并滿足ISAR對RD圖像橫向定標(biāo)、大視角高分辨成像和三維成像等方面的應(yīng)用需求，本發(fā)明提出了一種基于時空圖像序列的ISAR目標(biāo)轉(zhuǎn)動估計方法。
根據(jù)本發(fā)明的一個方面，本發(fā)明提供一種逆合成孔徑雷達(dá)的目標(biāo)轉(zhuǎn)動估計方法，包括 步驟10)、根據(jù)接收到的目標(biāo)回波數(shù)據(jù)，獲取逆合成孔徑雷達(dá)的時間維RD圖像序列； 步驟20)、對于所述時間維RD圖像序列，通過跟蹤目標(biāo)轉(zhuǎn)動在圖像間造成的位移變化，通過特顯點方法和/或旋轉(zhuǎn)相關(guān)方法估計目標(biāo)的轉(zhuǎn)動信息。
步驟20)進(jìn)一步包括判斷目標(biāo)對應(yīng)兩幅RD圖像的旋轉(zhuǎn)平面是否共面，當(dāng)共面時，可通過特顯點方法或旋轉(zhuǎn)相關(guān)方法，提高轉(zhuǎn)動參數(shù)的估計精度，實現(xiàn)目標(biāo)的轉(zhuǎn)動估計；當(dāng)非共面時，通過特顯點類方法和旋轉(zhuǎn)相關(guān)方法，同時估計目標(biāo)的方位和俯仰轉(zhuǎn)動信息，實現(xiàn)目標(biāo)的轉(zhuǎn)動估計。
其中，步驟10)中，可以使用一部或者多部空間分布的接收機(jī)實現(xiàn)對目標(biāo)數(shù)據(jù)的接收，其中，當(dāng)使用多部接收機(jī)時，所述多部接收機(jī)需對同一目標(biāo)進(jìn)行時空配準(zhǔn)。
其中，步驟10)還包括，所述一部或者多部接收機(jī)將所接收到的回波數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，分別進(jìn)行傳統(tǒng)的RD成像處理，獲取多部接收機(jī)在時間維上的多幅RD圖像，構(gòu)成時間和空間的二維RD圖像序列。
其中，步驟10)中，對所述回波數(shù)據(jù)分割時，每幅圖像積累時間保證滿足小角度旋轉(zhuǎn)成像的要求，采用滑窗方式獲取RD圖像序列，其中，使用滑窗寬度確定每幅RD圖像積累的脈沖數(shù)，滑窗寬度和滑窗步長確定最終可獲得的圖像序列長度。
其中，步驟20)還包括根據(jù)目標(biāo)存在的類似于角反射造成的特顯點成分，跟蹤特顯點在圖像間的姿態(tài)變化，實現(xiàn)目標(biāo)旋轉(zhuǎn)中心、轉(zhuǎn)動速度、轉(zhuǎn)動加速度以及轉(zhuǎn)動分量的估計，其中，在初步確定的特顯點周圍進(jìn)行加權(quán)“質(zhì)心”處理來對所述特顯點的位置求精。
其中，步驟20)還包括當(dāng)目標(biāo)不存在特顯點時，通過目標(biāo)圖像旋轉(zhuǎn)相關(guān)，分析目標(biāo)的姿態(tài)變化，實現(xiàn)目標(biāo)旋轉(zhuǎn)中心、轉(zhuǎn)動速度、轉(zhuǎn)動加速度以及轉(zhuǎn)動分量的估計，其中，可利用目標(biāo)的整體圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)相關(guān)獲取目標(biāo)的姿態(tài)變化，也可以根據(jù)局部圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)相關(guān)獲取目標(biāo)的姿態(tài)變化。
其中，步驟20)中，提取的特顯點個數(shù)可以是一個或者多個，描述目標(biāo)姿態(tài)的特征量對于單個點可采用單特顯點坐標(biāo)，對于雙特顯點可采用直線斜率，對于三特顯點可采用散射中心構(gòu)成的三角形信息。
其中，步驟20)中，基于圖像序列本身或者系統(tǒng)的先驗知識，判斷目標(biāo)針對兩幅RD圖像的旋轉(zhuǎn)是否共面，其中，對于目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)已知和可控，可直接判斷目標(biāo)在兩幅RD圖像中對應(yīng)的旋轉(zhuǎn)是否共面。
其中，步驟20)中，當(dāng)兩幅RD圖像的旋轉(zhuǎn)共面時，任意組合在接收機(jī)間配對和不同時間圖像上配對，當(dāng)兩副圖RD圖像對應(yīng)的觀測視角不相同時，可以結(jié)合PFA或CBP算法得到大視角高分辨率成像結(jié)果。其中，接收機(jī)間對同一目標(biāo)的視角差應(yīng)盡量大，時間維圖像選擇的觀察時間間隔應(yīng)盡量大。
其中，步驟20)中，當(dāng)兩幅RD圖像的旋轉(zhuǎn)非共面時，采用PFA和CBP算法利用對應(yīng)時空分布圖像的數(shù)據(jù)，估計目標(biāo)在方位和俯仰二維的相對視角變化和轉(zhuǎn)動信息，可以重構(gòu)目標(biāo)整體或特顯點的三維坐標(biāo)來三維重建目標(biāo)。
通過應(yīng)用本發(fā)明，對ISAR系統(tǒng)多接收的寬帶回波數(shù)據(jù)進(jìn)行時空分割成像進(jìn)行目標(biāo)轉(zhuǎn)動分析，可以直接利用現(xiàn)有的單通道(或多通道)ISAR系統(tǒng)，不需要增加額外的系統(tǒng)硬件代價；本發(fā)明具體的轉(zhuǎn)動估計方法基于RD圖像域目標(biāo)的姿態(tài)變化，在保證目標(biāo)轉(zhuǎn)動估計精度和穩(wěn)定性同時，可改善ISAR成像在橫向定標(biāo)、大視角高分辨率成像和三維成像三方面的性能；此外，與已有目標(biāo)轉(zhuǎn)動估計方法相比較，本發(fā)明的運(yùn)算量相對較小，易于工程實現(xiàn)。



圖1為本發(fā)明的總體流程圖； 圖2為根據(jù)本發(fā)明的實施例的飛機(jī)目標(biāo)模型； 圖3為根據(jù)本發(fā)明第一實施例的數(shù)據(jù)分段示意圖； 圖4為根據(jù)本發(fā)明第一實施例的ISAR信號處理流程示意圖； 圖5為根據(jù)本發(fā)明第二實施例的基于旋轉(zhuǎn)體模型的逆合成孔徑雷達(dá)成像示意圖； 圖6為根據(jù)本發(fā)明第三實施例的雙基地ISAR多幅RD圖像間的視角差關(guān)系示意圖； 圖7為根據(jù)本發(fā)明第四實施例的目標(biāo)轉(zhuǎn)速估計流程圖。

具體實施例方式 圖1示出根據(jù)本發(fā)明的ISAR目標(biāo)轉(zhuǎn)動估計的總體流程圖，如圖1所示，在空間分置的M部接收機(jī)，在時空配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，獲取同一個目標(biāo)的回波數(shù)據(jù)。當(dāng)系統(tǒng)只有單部接收機(jī)時，為本發(fā)明M＝1的特例。當(dāng)M≠1時，需要實現(xiàn)多部接收機(jī)對目標(biāo)的時空配準(zhǔn)，即保證各接收機(jī)獲取都是針對同一個目標(biāo)，在確知觀測時間段內(nèi)的回波。當(dāng)M＝1時，只需記錄當(dāng)前接收機(jī)目標(biāo)探測的時間信息。
每部接收機(jī)將接收到的回波數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，分別進(jìn)行傳統(tǒng)的距離-多普勒成像處理，獲取對應(yīng)該接收機(jī)在時間維上的多幅RD圖像，各接收機(jī)的時間圖像個數(shù)可以不等。進(jìn)而，組合M部接收機(jī)所有的RD圖像，構(gòu)成本發(fā)明的二維RD圖像序列。對于目標(biāo)回波的數(shù)據(jù)分割時，每幅圖像積累時間根據(jù)目標(biāo)運(yùn)動特性的先驗知識，保證其滿足小角度旋轉(zhuǎn)成像的要求。具體分割時，采用滑窗方式獲取RD圖像序列，每幅圖像由滑窗寬度決定，而滑窗步長決定于整個獲取脈沖長度和具體的后續(xù)轉(zhuǎn)動估計方法。因此，滑窗步長與滑窗步長之間關(guān)系不確定，可分別對應(yīng)重疊、緊鄰和稀疏三種滑窗數(shù)據(jù)分割情況。
對于每一部接收機(jī)的時間維圖像序列，通過跟蹤目標(biāo)轉(zhuǎn)動在圖像間造成的位移變化，實現(xiàn)目標(biāo)轉(zhuǎn)動的分析和估計。具體的，目標(biāo)轉(zhuǎn)動位移跟蹤方法可分為兩類，一類是基于特顯點的方法，由于ISAR是對目標(biāo)進(jìn)行微波成像，實際目標(biāo)往往存在類似角反射造成的特顯點成分。因此，基于特顯點提取，進(jìn)而跟蹤特顯點在圖像間的姿態(tài)變化，實現(xiàn)目標(biāo)旋轉(zhuǎn)中心、轉(zhuǎn)動速度、轉(zhuǎn)動加速度，甚至是更高轉(zhuǎn)動分量的估計。第二類方法，當(dāng)目標(biāo)不存在特顯點時，通過目標(biāo)圖像旋轉(zhuǎn)相關(guān)，分析目標(biāo)的姿態(tài)變化，進(jìn)而實現(xiàn)目標(biāo)旋轉(zhuǎn)中心、轉(zhuǎn)動速度、轉(zhuǎn)動加速度，甚至是更高轉(zhuǎn)動分量的估計。其中，基于特顯點提取的方法中特顯點提取的具體方法可由人工指定，也可基于算法自動確定。通常，需對初步特顯點的位置進(jìn)行求精，常用方法是在初步確定的特顯點周圍進(jìn)行加權(quán)“質(zhì)心”處理，如 其中，xi和yj表示像素的位置，f(xi，yj)表示該像素的幅度。
其中，基于特顯點提取的方法，提取特顯點個數(shù)可以是1個、2個、3個，甚至是多個。具體描述目標(biāo)姿態(tài)的特征量可以有不同，對于單個點可直接是單特顯點坐標(biāo)，對于雙特顯點可以是直線斜率，對于三特顯點可以是散射中心構(gòu)成的三角形信息。進(jìn)行時間維圖像序列轉(zhuǎn)動分析時，當(dāng)目標(biāo)不存在特顯點時，可利用目標(biāo)的整體圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)相關(guān)獲取目標(biāo)的姿態(tài)變化，也可以根據(jù)局部圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)相關(guān)獲取目標(biāo)的姿態(tài)變化。
對于時空二維圖像序列中任意兩幅RD圖像，通過時間維圖像序列分析獲得目標(biāo)相對各自接收機(jī)的轉(zhuǎn)動估計之后，判斷目標(biāo)對應(yīng)兩幅圖像的旋轉(zhuǎn)平面是否共面。其中，判斷目標(biāo)針對兩幅RD圖像的旋轉(zhuǎn)是否共面的方法，可以基于圖像序列本身，也可基于系統(tǒng)的先驗知識。例如，對于目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)已知和可控(如轉(zhuǎn)臺目標(biāo))的條件下，可直接判斷目標(biāo)在兩幅RD圖像中對應(yīng)的旋轉(zhuǎn)是否共面。
當(dāng)兩幅RD圖中的目標(biāo)旋轉(zhuǎn)共面時，可通過共面旋轉(zhuǎn)的圖像間聯(lián)合處理，采用上述基于特顯點方法或旋轉(zhuǎn)相關(guān)方法進(jìn)一步提高轉(zhuǎn)動參數(shù)的估計精度，并估計接收機(jī)之間相對目標(biāo)中心視角差。進(jìn)而，結(jié)合各圖像對應(yīng)的數(shù)據(jù)，采用高性能算法實現(xiàn)目標(biāo)大視角高分辨率成像。多幅共面旋轉(zhuǎn)圖像之間采用上述類似處理，進(jìn)一步改善轉(zhuǎn)動估計精度和方位成像分辨率。其中，當(dāng)判斷兩幅RD圖像的旋轉(zhuǎn)是共面后，在接收機(jī)間配對和不同時間圖像配對上是可以任意組合的，但通常遵循的原則是接收機(jī)間對同一目標(biāo)的視角差應(yīng)盡量大，而時間維圖像選擇上觀察時間間隔應(yīng)盡量大。因為時空間隔越大，目標(biāo)的姿態(tài)變化越大，相應(yīng)的轉(zhuǎn)動估計精度也越高。其中，當(dāng)判斷兩幅RD圖像的旋轉(zhuǎn)非共面后，為提高目標(biāo)成像分辨率，需運(yùn)用高性能算法聯(lián)合利用對應(yīng)時空度圖像的數(shù)據(jù)(成像前后數(shù)據(jù)均可)，獲取目標(biāo)的大視角高分辨率圖像，具體的高性能算法包括PFA和CBP算法等。
當(dāng)兩幅RD圖像之間目標(biāo)是非共面旋轉(zhuǎn)，本發(fā)明可通過非共面旋轉(zhuǎn)的各接收機(jī)之間的圖像聯(lián)合處理，采用前述特顯點類方法和旋轉(zhuǎn)相關(guān)方法，實現(xiàn)目標(biāo)在方位和俯仰轉(zhuǎn)動信息的同時估計，進(jìn)而實現(xiàn)目標(biāo)的三維成像。多幅非共面旋轉(zhuǎn)圖像之間采用上述類似處理，進(jìn)一步改ISAR目標(biāo)三維成像效果。其中，當(dāng)判斷兩幅RD圖像的旋轉(zhuǎn)非共面后，為實現(xiàn)目標(biāo)的三維成像，需估計目標(biāo)在方位和俯仰二維的相對視角變化和轉(zhuǎn)動信息。獲取目標(biāo)在方位和俯仰二維的轉(zhuǎn)動信息后，對于目標(biāo)的三維重建，可以是目標(biāo)整體(所有的散射成分)，也可以是重構(gòu)特顯點的三維坐標(biāo)。以下在各具體實施例中詳細(xì)描述本發(fā)明的技術(shù)方案。
實施例1 在本發(fā)明的實施例中，本發(fā)明所述的方法采用我國某實驗ISAR系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，圖2示出一個飛機(jī)目標(biāo)模型，作為本實施例中定標(biāo)的對象。在所述實驗ISAR系統(tǒng)中，雷達(dá)載波頻率為5.52GHz；發(fā)射線性調(diào)頻信號，帶寬400MHz；采用Dechirp方式獲取脈沖壓縮信號，并經(jīng)正交I/Q雙通道采樣，采樣頻率10MHz；等效脈沖重復(fù)頻率200Hz；獲取1024個脈沖進(jìn)行處理。
在一批目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的采集過程中，雷達(dá)相對于目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)矢量近似保持恒定，即旋轉(zhuǎn)中心、旋轉(zhuǎn)方向和旋轉(zhuǎn)速度保持不變。根據(jù)雷達(dá)成像的基本原理，對其中的某一段數(shù)據(jù)進(jìn)行距離-多普勒成像，第n個散射中心在圖像中的位置同其在成像投影平面中的位置具有如下的關(guān)系 其中，(xn，yn)是散射中心在成像投影平面中的位置，(Xn，Yn)是該散射中心在圖像中的位置，(Xoc，Yoc)是旋轉(zhuǎn)中心在圖像中的位置，ηr和ηa分別是所成圖像的距離向和方位向尺度因子，θa是所成圖像對應(yīng)的中心視角。
如果相鄰兩幅圖像積累相同的脈沖數(shù)目，此時兩幅圖像的橫向尺度和縱向尺度相同。根據(jù)上述ISAR成像映射關(guān)系，可以知道相同散射中心在相鄰兩幅圖像中的位置存在如下關(guān)系 其中(Xn_h，Yn_h)h＝1，2分別表示散射中心在兩幅圖像中的位置，Δθ是兩次成像的視角差。
根據(jù)上述關(guān)系，在兩次成像結(jié)果中連續(xù)觀測、跟蹤三個散射中心的位置信息，可以得 其中， 其中，Gh為三個散射中心位置差構(gòu)成的觀測矩陣； 當(dāng)三個散射中心在圖像中不處于同一條直線上時，G1可逆。此時 其中，H為運(yùn)動矩陣； 從而， Δθ＝0.5*acos(h1h4+h2h3) (1.6) 根據(jù)上述公式，可以得到兩幅ISAR圖像之間的視角差。
由于兩次成像之間相隔的脈沖數(shù)目已知，結(jié)合系統(tǒng)的脈沖重復(fù)頻率(PRF)，可求得目標(biāo)相對于雷達(dá)的轉(zhuǎn)速。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)每一幅ISAR圖像積累的脈沖數(shù)目，即可得到該次成像相干積累的轉(zhuǎn)角，從而可以根據(jù)下述公式獲得圖像的橫向尺度 其中，λ為載波波長，θc為相干積累的角度，M為相干積累脈沖數(shù)，Δfr為脈沖重復(fù)頻率，ω為目標(biāo)相對于雷達(dá)的轉(zhuǎn)速。
本實施例公開的方法只需要進(jìn)行兩個視角的目標(biāo)成像，在圖像域提取至少三個散射中心的位置信息并關(guān)聯(lián)，即可估計目標(biāo)的相對轉(zhuǎn)速，所以稱上述目標(biāo)轉(zhuǎn)角估計方法為“二圖三點轉(zhuǎn)角估計”。
對ISAR系統(tǒng)接收的目標(biāo)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行分段成像，得到關(guān)于目標(biāo)的兩幅或多幅距離多普勒ISAR像，對回波數(shù)據(jù)進(jìn)行分段成像，各數(shù)據(jù)段之間可以有一定的重疊，也可以完全不重疊。
首先選擇目標(biāo)平穩(wěn)運(yùn)動段的數(shù)據(jù)，如圖3所示，采用滑窗的方式對接收到的目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分段成像，獲得圖像序列。兩幅圖像之間可以有脈沖重疊，取決于滑窗步長和滑窗大小，滑窗大小是指每幅圖像中相干積累的脈沖數(shù)。在本實施例中，滑窗步長為512個脈沖，滑窗大小為512個脈沖，共采用1024個脈沖。
對非合作運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行ISAR成像，需要進(jìn)行目標(biāo)的平動補(bǔ)償。如圖4所示，對目標(biāo)的平動補(bǔ)償通常分兩步進(jìn)行，包括回波包絡(luò)對齊和平動初相校正。較穩(wěn)健的包絡(luò)對齊方法主要有基于相鄰脈沖積累的回波相關(guān)法、全局最小熵法等；較穩(wěn)健的平動初相校正方法主要有多普勒質(zhì)心跟蹤(Doppler Centroid Tracking，DCT)法及其改進(jìn)算法，如基于圓移位處理的多普勒質(zhì)心跟蹤(Circular Shifting based DCT，CS-DCT)法等。
本實施例中，采用相鄰脈沖積累的回波相關(guān)法實現(xiàn)包絡(luò)對齊，采用CS-DCT方法實現(xiàn)初相校正，對經(jīng)過平動補(bǔ)償之后的回波數(shù)據(jù)進(jìn)行距離-多普勒成像。
提取散射中心的位置，并進(jìn)行跟蹤和關(guān)聯(lián)，散射中心的位置提取方法采用加權(quán)求重心的方式獲取。
首先對獲取的目標(biāo)圖像進(jìn)行二維插值以提高散射中心選擇的精度，通常為減少計算量，可以通過FFT實現(xiàn)二維sinc插值。選擇目標(biāo)圖像中較強(qiáng)的散射中心，通過計算該散射中心附近TdB二維主瓣的寬度，T一般取值為6，確定散射中心所在的主要區(qū)域，對該區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)在兩個方向上分別進(jìn)行如下的加權(quán)處理，從而獲得該散射中心的位置信息。
其中xi和yj表示像素的位置，f(xi，yj)表示該像素的強(qiáng)度。
散射中心的跟蹤和關(guān)聯(lián)可以采用如下兩種方法實現(xiàn) (1)、根據(jù)散射中心提取的結(jié)果，通過卡爾曼(Kalman)濾波對散射中心的位置進(jìn)行跟蹤，然后采用最近鄰(nearest neighboring，NN)方法對跟蹤的散射中心位置關(guān)聯(lián)； (2)、根據(jù)散射中心位置提取結(jié)果，采用NN方法對散射中心的位置進(jìn)行關(guān)聯(lián)，然后采用最小二乘擬合的方法對散射中心的位置信息進(jìn)行修正。
如果目標(biāo)平穩(wěn)運(yùn)動時獲取的數(shù)據(jù)量有限，只需要對接收到的數(shù)據(jù)合成兩幅ISAR圖像。此時不需要對提取的散射中心位置信息進(jìn)行濾波或擬合處理，直接采用NN方法對兩幅圖像中對應(yīng)散射中心的位置進(jìn)行關(guān)聯(lián)。
本實施例中，獲取兩幅圖像中散射中心的位置信息后，采用NN法關(guān)聯(lián)。
在完成對散射中心的位置提取和關(guān)聯(lián)之后，需要對散射中心進(jìn)行分類，分類的原則是將近似位于同一直線附近的所有散射中心歸為一類?？梢圆捎萌斯せ蛘咦詣硬僮鲗崿F(xiàn)分類，對飛機(jī)目標(biāo)提取的散射中心可以分為三類。
測量兩次ISAR圖像之間的視角差 根據(jù)上述的兩幅ISAR圖像之間視角差的估計原理，對圖像序列中的兩幅ISAR圖像中散射中心的位置進(jìn)行配對組合，形成散射中心位置的觀測矩陣。每一次的視角差估計需要挑選三對散射中心的位置信息，根據(jù)前面的散射中心分類結(jié)果，只需保證三個散射中心不是同一類進(jìn)行配對。
上述的分類方法是一種線形分類方法，并不能保證經(jīng)過分類之后散射中心組合的質(zhì)量。經(jīng)過上述的散射中心分類之后，還需要對散射中心的組合進(jìn)行優(yōu)化，剔除“尖劈”類型的組合，從而保證圖像間視角差估計的精度。“尖劈”可由如下準(zhǔn)則判斷如果三個散射中心構(gòu)成的三角形存在某內(nèi)角大于ang_u或者小于ang_l，則判斷上述散射中心構(gòu)成的三角形為“尖劈”。其中ang_u和ang_l為設(shè)定的門限。一般地，以不屬于同一類型的三個散射中心為頂點構(gòu)造三角形，計算三角形的三個內(nèi)角∠A、∠B和∠C。對于給定的門限ang_u和ang_l，若下述要求同時滿足，則保留此組合；否則，舍棄該組合。
其中，門限的典型值是ang_u＝160°和ang_l＝20°。
實際上，散射中心的分類并不是必需的，在散射組合的優(yōu)化處理中可避免三個散射中心都屬于同一類的情況出現(xiàn)。
將優(yōu)化之后的散射中心組合代入到表達(dá)式(1.5)和(1.6)中，從而求解兩次成像之間的視角差，最后將多個組合的視角差估計結(jié)果進(jìn)行平均，得到最終的視角差。
計算目標(biāo)的相對轉(zhuǎn)動速度，進(jìn)行圖像定標(biāo) 通過滑窗步長和兩次成像的序號，結(jié)合系統(tǒng)的脈沖重復(fù)頻率，得到兩次成像之間的時間差Δt，根據(jù)上述估計的兩次成像之間的視角差

可以得到目標(biāo)相對于雷達(dá)的平均轉(zhuǎn)速估計
根據(jù)ISAR成像積累的脈沖數(shù)目，結(jié)合系統(tǒng)的載波頻率和脈沖重復(fù)頻率，根據(jù)表達(dá)式(1.7)完成圖像的橫向定標(biāo)。根據(jù)系統(tǒng)的采樣頻率和高分辨一維距離像(HRRP)的獲取方式，完成距離向的定標(biāo)。
假設(shè)系統(tǒng)的采樣頻率為fs，如果采用匹配濾波的方式得到HRRP，則 如果采用去斜處理(STRETCH)的方式獲取HRRP，則 其中，c表示電磁波傳播速度，近似為300000000米/秒，γ為線性調(diào)頻信號的調(diào)頻率，N為一次脈沖的采樣點數(shù)。完成橫向定標(biāo)和距離向定標(biāo)之后，對圖像標(biāo)度進(jìn)行調(diào)整，輸出定標(biāo)結(jié)果。
實施例2 在本發(fā)明的第二實施例中，對目標(biāo)平動補(bǔ)償之后，在平面波照射下，通過處理目標(biāo)的寬帶回波獲得沿雷達(dá)視線方向(距離向)的高分辨；通過對回波相干積累處理回波的多普勒頻率信息，形成跨距離向高分辨。
圖5為基于旋轉(zhuǎn)體模型的逆合成孔徑雷達(dá)成像示意圖；如圖5所示，設(shè)經(jīng)過平動補(bǔ)償之后目標(biāo)以ωo勻速轉(zhuǎn)動，則目標(biāo)上一點(xo，yo)到雷達(dá)天線相位中心(APC)的瞬時距離可表達(dá)為 其中(ro，θo)為該散射中心位置的極坐標(biāo)，ra為恒定項，可忽略之。
對接收數(shù)據(jù)進(jìn)行距離-多普勒(RD)成像，則在某脈沖時刻tm，該散射中心在離散RD圖像上的位置可表達(dá)如下 其中，λ為載波波長，ΔR和ΔD分別為RD圖像的距離柵格和多普勒柵格大小，當(dāng)采用匹配濾波方式進(jìn)行脈沖壓縮時， 匹配濾波方式脈沖壓縮 當(dāng)采用Dechirp方式進(jìn)行脈沖壓縮時， Dechirp方式脈沖壓縮 其中，c表示電磁波傳播速度，近似為300000000米/秒，γ為線性調(diào)頻信號的調(diào)頻率，N為一次脈沖的采樣點數(shù)；fs為系統(tǒng)采樣頻率；B為LFM信號帶寬；M為RD成像積累脈沖數(shù)；fr為脈沖重復(fù)頻率；Tp為脈沖持續(xù)時間。
則對于目標(biāo)上兩個散射中心(x1，y1)和(x2，y2)，它們在RD圖像上的位置分別為(X1，Y1)和(X2，Y2)，則可定義上述兩點的多普勒-距離斜率和距離-多普勒斜率，分別為 其中， 上式表明，在RD圖像序列中跟蹤兩個散射中心位置變化，可以用于求解目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)速度。散射中心位置提取、關(guān)聯(lián) 亞像素級散射中心的位置采用加權(quán)求重心的方式獲取。首先對獲取的目標(biāo)RD圖像進(jìn)行二維插值以提高散射中心位置提取的精度。通常，為減少計算量，可以通過FFT實現(xiàn)二維sinc插值。選擇目標(biāo)圖像中較強(qiáng)的散射中心，通過計算該散射中心附近T dB二維主瓣的寬度，T一般取值為6，確定散射中心所在的主要區(qū)域，對該區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)在兩個方向上分別進(jìn)行如下的加權(quán)處理，從而獲得更精確的散射中心位置信息。
其中xi和yj表示像素的位置，f(xi，yj)表示該像素的幅度。
散射中心關(guān)聯(lián)可采用最近鄰(nearest neighboring，NN)方法實現(xiàn)。由于散射中心位置在相鄰兩幅圖像之間的變化很小，NN方法即可保證散射中心關(guān)聯(lián)效果。本例中，在圖像序列中一共提取了8個散射中心的位置。
散射中心兩兩組合，獲取斜率變化記錄 根據(jù)散射中心位置提取和跟蹤結(jié)果，任意選擇兩個散射中心的位置變化記錄，獲得相應(yīng)的斜率變化記錄。根據(jù)算法的特點，需要對散射中心組合進(jìn)行優(yōu)化。
散射中心組合的優(yōu)化原則如下 一、刪除距離-多普勒斜率出現(xiàn)過零的組合；此現(xiàn)象表明，這兩個散射中心在物理平面上的斜率趨向于無窮，使得后續(xù)的轉(zhuǎn)速估計誤差較大； 二、如果所觀測的兩個散射中心的距離-多普勒斜率的均值絕對值小于1，則根據(jù)距離多普勒斜率擬合目標(biāo)轉(zhuǎn)速；否則，根據(jù)多普勒-距離斜率的變化記錄擬合目標(biāo)轉(zhuǎn)速。
在本實施案例中，所獲取的8個散射中心位置可構(gòu)成

種組合，根據(jù)上述優(yōu)化策略，最終采用了23種組合。
擬合斜率記錄的變化，求解目標(biāo)轉(zhuǎn)速 采用泰勒展式，則多普勒-距離斜率隨時間的變化可近似如下 采用泰勒展式，則距離-多普勒斜率的擬合結(jié)果分別為 其中，RDR(tm)和RRD(tm)為拉格朗日余項。
根據(jù)多普勒-距離斜率的目標(biāo)轉(zhuǎn)速的估計為 c0＝Hokωo；
根據(jù)距離-多普勒斜率的目標(biāo)轉(zhuǎn)速的估計為
其中，kinv＝tanβo＝1/k。
在本案例中，經(jīng)過優(yōu)化后的23個組合提供轉(zhuǎn)速估計結(jié)果，平均轉(zhuǎn)速估計為0.009998rad/sec，也就是說1024個脈沖積累的視角變化大約為2.934deg。
實施例3 如圖6所示，分別在時間軸上等分兩部雷達(dá)接收到的原始數(shù)據(jù)，各自得到兩幅RD圖像，例如，雷達(dá)A接收到的數(shù)據(jù)為A1和A2，雷達(dá)B接收到的數(shù)據(jù)為B1和B2，具體獲取和應(yīng)用在下文中表述。
如上所述經(jīng)過平動補(bǔ)償之后目標(biāo)以ωo勻速轉(zhuǎn)動，則目標(biāo)上一點(xo，yo)到雷達(dá)A和雷達(dá)B的天線相位中心(APC)的瞬時距離可分別表示為 ISAR的RD成像原理，實際就是散射中心相對于雷達(dá)延時和多普勒測量。則散射中心在雷達(dá)A所成的離散RD圖像中的位置可分別表示為 XA(tm)＝-fs(2RA/c)≈XAO+rocos(θo+ωotm-βA)/ηr 其中，fs為系統(tǒng)采樣頻率；c為光速，近似為300000000米/秒，fr為脈沖重頻；λ為載波波長；M為RD圖像積累脈沖數(shù)。XAO＝-RAO/ηr為恒定項，ηr和ηa分別為RD圖像的距離向和跨距離向尺度因子(scaling factor，SF)。對于通過匹配濾波進(jìn)行脈沖壓縮的方式 對于通過解調(diào)頻(dechirp)方式進(jìn)行脈沖壓縮的情況 其中，γ為線性調(diào)頻信號的調(diào)頻率，N為一次脈沖的采樣點數(shù)，B為LFM信號帶寬，Tp為脈沖持續(xù)時間。
將式(3.3)中的映射關(guān)系表示成矩陣形式可以得到 其中，S為對角形式的尺度變換矩陣，RA為隨脈沖時間變化的旋轉(zhuǎn)矩陣 同理，該散射中心在雷達(dá)B所成的離散RD圖像中的位置為 其中，XBO＝-RBO/ηr為恒定項，時變的旋轉(zhuǎn)矩陣RB為 對于雷達(dá)A發(fā)射信號，雷達(dá)B僅作為接收機(jī)的情況，此時，散射中心在接收機(jī)B所成的離散RD圖像中的位置映射為 (3.11) 其中，恒定項

表示旋轉(zhuǎn)中心的距離，βS和βD表示接收機(jī)和發(fā)射機(jī)之間的視角關(guān)系 表達(dá)成矩陣形式，可以得到 其中，時變的旋轉(zhuǎn)矩陣RB為 在所獲取的多幅RD圖像中提取亞像素級散射中心的位置可以采用加權(quán)求重心的方式獲得。散射中心三三組合，可以獲取任意兩幅RD圖像之間的視角差估計。
假設(shè)能在兩部ISAR所成的RD圖像中提取三個散射中心(xi，yi)，(xk，yk)和(xh，yh)的位置，對于雷達(dá)A，根據(jù)式(3.6)可以得到如下觀測矩陣 GA(tm)＝SRA(tm)C (3.15) 其中，GA(tm)為A雷達(dá)獲得的觀測矩陣，C為由三個散射中心確定的構(gòu)造矩陣 對于雷達(dá)B，同理可以得到如下的觀測矩陣 GB(tm)＝SRB(tm)C (3.18) 其中，雷達(dá)B獲得的觀測矩陣GB(tm)為 對于一發(fā)雙收的配置形式，對于接收機(jī)，根據(jù)式(3.13)可得 GB(tm)＝(cosβD)SRB(tm)C (3.20) 其中，接收機(jī)獲得的觀測矩陣GB(tm)符合式(3.19)的形式。
假設(shè)能獲得兩部雷達(dá)在tm1和tm2時刻所成的RD圖像，仍然以雷達(dá)A為例，根據(jù)式(3.15)可以得到 則如果觀測矩陣GA(tm1)的逆矩陣存在(也就是說三個散射中心不在同一條直線上)，則可得到兩次成像的視角差矩陣HA(tm1，tm2)為 其中，ΔθA(tm1，tm2)為兩次成像之間的視角差。
ΔθA(tm1，tm2)＝ωo(tm2-tm1)(3.23) 對于形如

的矩陣，定義函數(shù)ted()如下 ted(M)＝m11m22+m21m22(3.24) 根據(jù)式(3.22)，顯然可得 det(HA(tm1，tm2))＝1 ted(HA(tm1，tm2))＝cos(2ΔθA(tm1，tm2))(3.25) 則雷達(dá)A兩次所成的RD圖像之間視角差可估計如下 ΔθA(tm1，tm2)＝0.5*acos(ted(HA(tm1，tm2))) (3.26) ＝0.5*acos(ted(HA(tm1，tm2))-det(HA(tm1，tm2))+1) 根據(jù)(3.22)～(3.26)同樣可以得到雷達(dá)B的兩次成像結(jié)果之間的視角差。
根據(jù)式(3.6)～(3.10)可以得到自發(fā)自收雙基地A和B之間觀測矩陣存在如下的關(guān)系 h，k＝1，2(3.27) 同理，當(dāng)觀測矩陣GB(tmk)可逆時，可得到兩次RD成像之間的視角差矩陣為 其中，視角差ΔθAB(tmh，tmk)為 ΔθAB(tmh，tmk)＝(ωotmh-βA)-(ωotmk-βB) (3.29) ＝ωo(tmh-tmk)-βDI 其中，βDI＝βB-βA為兩部雷達(dá)之間的視角差；根據(jù)式(3.26)，同樣可以得到雙基地RD圖像之間的視角差估計。
對于一發(fā)雙收的雙基地ISAR形式，根據(jù)式(3.6)～(3.8)和式(3.13)～(3.14)可以獲知接收機(jī)和收發(fā)機(jī)中得到的RD圖像視角差矩陣存在如下的關(guān)系 h，k＝1，2(3.30) 同理，當(dāng)觀測矩陣GB(tmk)可逆時，得到 其中，視角差ΔθAB(tmh，tmk)為 ΔθAB(tmh，tmk)＝(ωotmh-βA)-(ωotmk-βS)(3.32) ＝ωo(tmh-tmk)-βD 根據(jù)式(3.32)，可以得到 此時兩幅圖像之間的視角差估計為 (3.34) 對所提取的散射中心組合的進(jìn)行優(yōu)化是上述視角差估計精度的保證，主要目標(biāo)是為保證觀測矩陣的非病態(tài)性，即需要刪除三個散射中心位于一條直線附近的組合。
通過多幅RD圖像之間的視角差估計，得到目標(biāo)轉(zhuǎn)速，等效旋轉(zhuǎn)中心和雙基地視角差的估計。其中，對目標(biāo)的轉(zhuǎn)速估計可以通過收發(fā)機(jī)或者接收機(jī)中得到的兩幅RD圖像的視角差，結(jié)合兩次成像的時間差獲得。對目標(biāo)轉(zhuǎn)速的估計也可以通過雙基地在相同時刻和不同時刻的視角差估計結(jié)果組合估計。
得到了目標(biāo)的轉(zhuǎn)速估計后，即可獲得收發(fā)機(jī)/接收機(jī)中兩次RD成像之間的視角差矩陣，目標(biāo)等效旋轉(zhuǎn)中心的估計實際是要估計XAO和XBO，根據(jù)表達(dá)式(3.6)～(3.14)，以雷達(dá)A為例可得 (3.35) 其中YAO≈0，從而得到等效旋轉(zhuǎn)中心(XAO，YAO)的估計如下 同理可以得到雷達(dá)B中觀測的目標(biāo)等效旋轉(zhuǎn)中心(XBO，YBO)估計，也就是說，當(dāng)獲得目標(biāo)轉(zhuǎn)速之后，才能估計目標(biāo)等效旋轉(zhuǎn)中心的位置。根據(jù)相同時刻兩部雷達(dá)之間所成RD圖像的視角差估計，就可以得到兩部雷達(dá)之間的視角差估計。
實施例4 圖7為根據(jù)本發(fā)明第四實施例的目標(biāo)轉(zhuǎn)速估計方法總體流程圖。如圖7所示，首先，對接收到的原始回波數(shù)據(jù)進(jìn)行平動補(bǔ)償，獲取平動補(bǔ)償后的脈壓數(shù)據(jù)；對所述脈壓數(shù)據(jù)使用滑窗方式成像，獲取兩幅距離-多普勒(RD)圖像；在根據(jù)本發(fā)明實施例所述的方法中，該兩幅RD圖像可以有脈沖重疊，也可以沒有脈沖重疊；然后，通過平移相關(guān)方法對齊兩幅RD圖像，并選取目標(biāo)所在的距離單元中心區(qū)域作為等效旋轉(zhuǎn)中心；定義需要搜索的目標(biāo)轉(zhuǎn)速范圍，并根據(jù)已知參數(shù)得到相應(yīng)的RD圖像橫向尺度因子和兩幅圖像之間的視角差；旋轉(zhuǎn)其中的一幅圖像(順時針或者逆時針方向)，將旋轉(zhuǎn)圖像和另一幅圖像作相關(guān)；根據(jù)相關(guān)系數(shù)的最大值確定目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)速度和旋轉(zhuǎn)方向，并對傳統(tǒng)RD圖像橫向定標(biāo)或進(jìn)行PFA/CBP成像。在下文中，將對上述方法進(jìn)行詳細(xì)描述。
假設(shè)在較短的時間間隔內(nèi)經(jīng)過平動補(bǔ)償之后目標(biāo)以ωo勻速轉(zhuǎn)動，則目標(biāo)上一點(xo，yo)到雷達(dá)天線相位中心(APC)的瞬時距離可表達(dá)為 其中，(ro，θo)為該散射中心位置的極坐標(biāo)，ra為恒定項。
對接收數(shù)據(jù)進(jìn)行距離-多普勒(RD)成像，則在某脈沖時刻tm，該散射中心在離散RD圖像上的位置可表達(dá)如下 其中，XO＝-ra/ηr為恒定項，fs為采樣頻率，fr為脈沖重復(fù)頻率，c為電磁波傳播速度，近似為300000000米/秒，λ為波長，M為RD圖像積累的脈沖數(shù)，ηr和ηa分別為RD圖像的距離向和跨距離向尺度因子(scaling factor，SF)。
上述表達(dá)式中，脈沖壓縮采用匹配濾波方式實現(xiàn)，此時距離向和跨距離向尺度因子分別為， 當(dāng)采用De-chirp處理進(jìn)行脈沖壓縮時，表達(dá)式(4.2)和(4.3)依然成立，此時距離向和跨距離向尺度因子分別為， 其中，γ為線性調(diào)頻信號的調(diào)頻率，N為一次脈沖的采樣點數(shù)；B為LFM信號帶寬；Tp為脈沖持續(xù)時間。
將表達(dá)式(4.2)和(4.3)寫成矩陣形式，可以得到 其中，S和R(tm)分別為尺度矩陣和旋轉(zhuǎn)矩陣 對于勻速旋轉(zhuǎn)目標(biāo)，根據(jù)表達(dá)式(4.6)中的映射關(guān)系，在tm1和tm2時刻分別獲得的兩幅RD圖像存在如下的關(guān)系 其中，θdif＝ωo(tm2-tm1)表示兩幅圖像之間的視角差，R(θdif)定義了兩幅圖像之間的旋轉(zhuǎn)關(guān)系。
表達(dá)式(4.9)表明，將tm1時刻所稱的圖像經(jīng)過相應(yīng)的旋轉(zhuǎn)可以讓其展現(xiàn)出和tm2所成圖像相同的目標(biāo)姿態(tài)。對圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)需要進(jìn)行插值，為了降低圖像旋轉(zhuǎn)所需的計算量，將上述旋轉(zhuǎn)矩陣分解成如下的形式 即，通過上述的矩陣分解，可以將該傳統(tǒng)圖像旋轉(zhuǎn)過程所需的二維插值以3個連續(xù)的一維插值實現(xiàn)，且該一維插值相當(dāng)于信號延遲的過程，對輸入信號進(jìn)行N點的FFT變化，并與頻域因子相干，進(jìn)而進(jìn)行IFFT變換，獲取延時輸出。
圖像預(yù)處理 對于所得的兩幅圖像，需要做一些預(yù)處理操作，才可以進(jìn)行目標(biāo)轉(zhuǎn)速的搜索。根據(jù)算法的特點，該預(yù)處理過程包含以下兩步 (1)、由于兩幅RD圖像形成過程中平動補(bǔ)償效果的不同，目標(biāo)在RD平面上的位置會有偏移；一般來說，由于該偏移量很小，可以通過二維平移相關(guān)的過程搜索該偏移量，對齊兩幅圖像。
(2)、由于經(jīng)過RD成像之后，目標(biāo)僅占據(jù)RD圖像中央的很小一部分區(qū)域，因此通過對圖像裁剪，去除一些圖像邊緣區(qū)域，降低所需的計算量。
目標(biāo)轉(zhuǎn)速搜索 由于實際目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)中心是未知的，因此可將目標(biāo)回波所占距離單元的中心設(shè)為目標(biāo)的等效旋轉(zhuǎn)中心。同時根據(jù)計算能力，可以設(shè)定一定的轉(zhuǎn)速搜索范圍，根據(jù)轉(zhuǎn)速就可以得到相應(yīng)的圖像橫向尺度因子和圖像間視角差，實現(xiàn)對其中一幅圖像的旋轉(zhuǎn)，并將旋轉(zhuǎn)圖像和另外一幅圖像相關(guān)。圖像相關(guān)因子的計算方式如下 其中，f1(x，y)和f2(x，y)為兩幅圖像的幅度，Trot()表示(4.11)中的旋轉(zhuǎn)變換。
因此，得到的旋轉(zhuǎn)相關(guān)系數(shù)公式(4.12)為目標(biāo)轉(zhuǎn)速的函數(shù)，當(dāng)該相關(guān)因子取得最大值時，可以估計得到實際的目標(biāo)轉(zhuǎn)速。
由于目標(biāo)旋轉(zhuǎn)信息是完全未知的，因此對于每一次搜索，都需要采用順時針和逆時針兩次旋轉(zhuǎn)方式進(jìn)行。當(dāng)然，由于兩幅RD圖像已經(jīng)獲得，可以根據(jù)人工判斷旋轉(zhuǎn)方向，將搜索的計算量降低一倍。在本案例中，由于順時針旋轉(zhuǎn)搜索的最大相關(guān)系數(shù)較大，因此判斷順時針方向為正確的旋轉(zhuǎn)方向，所獲得的目標(biāo)轉(zhuǎn)速搜索結(jié)果大約為0.0103rad./sec.。
最后應(yīng)說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非對其限制，并且在應(yīng)用上可以延伸到其他的修改、變化、應(yīng)用和實施例，同時認(rèn)為所有這樣的修改、變化、應(yīng)用、實施例都在本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種逆合成孔徑雷達(dá)的目標(biāo)轉(zhuǎn)動估計方法，包括
步驟10)、根據(jù)接收到的目標(biāo)回波數(shù)據(jù)，獲取逆合成孔徑雷達(dá)的時間維RD圖像序列；
步驟20)、對于所述時間維RD圖像序列，通過跟蹤目標(biāo)轉(zhuǎn)動在圖像間造成的位移變化，通過特顯點方法和/或旋轉(zhuǎn)相關(guān)方法估計目標(biāo)的轉(zhuǎn)動信息。
2.權(quán)利要求1的方法，步驟20)進(jìn)一步包括判斷目標(biāo)對應(yīng)兩幅RD圖像的旋轉(zhuǎn)平面是否共面，當(dāng)共面時，可通過特顯點方法或旋轉(zhuǎn)相關(guān)方法，提高轉(zhuǎn)動參數(shù)的估計精度，實現(xiàn)目標(biāo)的轉(zhuǎn)動估計；當(dāng)非共面時，通過特顯點方法和旋轉(zhuǎn)相關(guān)方法，同時估計目標(biāo)的方位和俯仰轉(zhuǎn)動信息，實現(xiàn)目標(biāo)的轉(zhuǎn)動估計。
3.權(quán)利要求1的方法，其中，步驟10)中，可以使用一部或者多部空間分布的接收機(jī)實現(xiàn)對目標(biāo)數(shù)據(jù)的接收，其中，當(dāng)使用多部接收機(jī)時，所述多部接收機(jī)需對同一目標(biāo)進(jìn)行時空配準(zhǔn)
4.權(quán)利要求3的方法，其中，步驟10)還包括，所述一部或者多部接收機(jī)將所接收到的回波數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，分別進(jìn)行傳統(tǒng)的RD成像處理，獲取并組合對多部接收機(jī)在時間維上和空間的多幅RD圖像，構(gòu)成時間維的二維RD圖像序列。
5.權(quán)利要求4的方法，其中，步驟10)中，對所述回波數(shù)據(jù)分割時，每幅圖像積累時間保證滿足小角度旋轉(zhuǎn)成像的要求，采用滑窗方式獲取RD圖像序列，其中，使用滑窗寬度確定每幅RD圖像積累的脈沖數(shù)，滑窗寬度和滑窗步長確定最終可獲得的圖像序列長度。
6.權(quán)利要求1的方法，其中，步驟20)還包括根據(jù)目標(biāo)存在的角反射造成的特顯點成分，跟蹤特顯點在圖像間的姿態(tài)變化，實現(xiàn)目標(biāo)旋轉(zhuǎn)中心、轉(zhuǎn)動速度、轉(zhuǎn)動加速度以及轉(zhuǎn)動分量的估計，其中，在初步確定的特顯點周圍進(jìn)行加權(quán)“質(zhì)心”處理來對所述特顯點的位置求精。
7.權(quán)利要求1的方法，其中，步驟20)還包括當(dāng)目標(biāo)不存在特顯點時，通過目標(biāo)圖像旋轉(zhuǎn)相關(guān)，分析目標(biāo)的姿態(tài)變化，實現(xiàn)目標(biāo)旋轉(zhuǎn)中心、轉(zhuǎn)動速度、轉(zhuǎn)動加速度以及轉(zhuǎn)動分量的估計，其中，可利用目標(biāo)的整體圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)相關(guān)獲取目標(biāo)的姿態(tài)變化，也可以根據(jù)局部圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)相關(guān)獲取目標(biāo)的姿態(tài)變化。
8.權(quán)利要求6的方法，其中，步驟20)中，提取的特顯點個數(shù)可以是一個或者多個，描述目標(biāo)姿態(tài)的特征量對于單個點可采用單特顯點坐標(biāo)，對于雙特顯點可采用直線斜率，對于三特顯點可采用散射中心構(gòu)成的三角形信息。
9.權(quán)利要求2的方法，其中，步驟20)中，基于圖像序列本身或者系統(tǒng)的先驗知識，判斷目標(biāo)針對兩幅RD圖像的旋轉(zhuǎn)是否共面，其中，對于目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)已知和可控，可直接判斷目標(biāo)在兩幅RD圖像中對應(yīng)的旋轉(zhuǎn)是否共面。
10.權(quán)利要求2的方法，其中，步驟20)中，當(dāng)兩幅RD圖像的旋轉(zhuǎn)共面時，任意組合在接收機(jī)間配對和不同時間圖像上配對，當(dāng)兩副圖RD圖像對應(yīng)的觀測視角不相同時，可以結(jié)合PFA或CBP算法得到大視角高分辨率成像結(jié)果，其中，接收機(jī)間對同一目標(biāo)的視角差應(yīng)盡量大，時間維圖像選擇的觀察時間間隔應(yīng)盡量大。
11.權(quán)利要求2的方法，其中，步驟20)中，當(dāng)兩幅RD圖像的旋轉(zhuǎn)非共面時，估計目標(biāo)在方位和俯仰二維的相對視角變化和轉(zhuǎn)動信息，可以重構(gòu)目標(biāo)整體或特顯點的三維坐標(biāo)來三維重建目標(biāo)。
全文摘要
本發(fā)明公開一種逆合成孔徑雷達(dá)(ISAR)的目標(biāo)轉(zhuǎn)動估計方法，包括根據(jù)接收到的回波數(shù)據(jù)，獲取ISAR時間維RD圖像序列；通過跟蹤目標(biāo)轉(zhuǎn)動在圖像間造成的姿態(tài)變化，分析和估計目標(biāo)的轉(zhuǎn)動。對單部和多部接收機(jī)獲得的時空二維圖像序列，判斷目標(biāo)在任意兩幅RD圖像的旋轉(zhuǎn)平面是否共面。當(dāng)共面時，可進(jìn)一步通過特顯點方法或旋轉(zhuǎn)相關(guān)方法，提高轉(zhuǎn)動參數(shù)的估計精度。并且，可通過PFA或CBP算法實現(xiàn)大視角高分辨率成像；當(dāng)非共面時，估計目標(biāo)的方位和俯仰轉(zhuǎn)動信息，實現(xiàn)目標(biāo)的三維成像。本發(fā)明在保證目標(biāo)轉(zhuǎn)動估計精度和穩(wěn)定性同時，可改善ISAR成像在橫向定標(biāo)、大視角高分辨率成像和三維成像三方面的性能；此外，與已有目標(biāo)轉(zhuǎn)動估計方法相比較，本發(fā)明精度高，且易于工程實現(xiàn)。
文檔編號G01S7/41GK101738614SQ20081022660
公開日2010年6月16日 申請日期2008年11月17日 優(yōu)先權(quán)日2008年11月17日
發(fā)明者許稼, 葉春茂, 彭應(yīng)寧, 王秀壇 申請人:清華大學(xué)