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合成孔径雷达运动目标检测的研究进展
来源:一起赢论文网     日期:2019-02-07     浏览数:68     【 字体:

     上 海 交 通 大 学 学 报 第52卷 用于导弹制导.在和平时期,该技术则是进行重大民事搜索的有力手段.因此,开发一种切实可行的合成孔径雷达运动目标检测技术,利用合成孔径雷达在运动目标探测方面的独特优势,大幅提升对车辆、船只等运动目标的远距离、大范围、全天时、全天候探测能力,具有重要意义.运动目标检测可基于单通道合成孔径雷达,也可基于多通道合成孔径雷达.而且,在许多应用中,人们不仅希望发现运动目标,还希望对运动目标进行速度估计.本文将从单通道合成孔径雷达的运动目标检测、多通道合成孔径雷达的运动目标检测以及合成孔径雷达的运动目标速度估计三个方面出发,系统回顾该领域中现有的思想和方法,并简单介绍本课题组近期在该领域所取得的重要进展.1 单 标检测  运动目标检测可以基于单通道合成孔径雷达来实现.运动目标在成像平面内的速度可以分解为距离向速度和方位向速度.这两个速度对成像的影响不同,因而有着不同的检测方法[1].在实际应用中,这两个速度的检测应当结合起来.比如,把这两个速度的向量和作为特征来检测运动目标.当运动目标存在距离向速度时,其多普勒谱会发生偏移.因此,存在距离向速度的运动目标可以通过估计其多普勒谱的偏移或不平衡性来检测.这可以在复数图像上逐块进行以减小静止背景的影响,块与块之间可以交叠以精确定位运动目标.多普勒谱的偏移或不平衡性可以通过 自动杂波锁定来估计,典型的算法包括名义谱法、能量平衡法、最大似然法和时域法[2-3].当运动目标存在方位向速度时,其多普勒率会发生变化.因此,存在方位向速度的运动目标可以通过在自聚焦中估计其多普勒率的变化或图像锐度的改善来检测.同样,这可以在复数图像上逐块进行以减小静止背景的影响,块与块之间可以交叠以精确定位运动 标.典 关法[2,4]、图像锐 法[5-6]、剪 法[7-8]、时 析法[9]和相位梯度法[10-11].方位向速度也可以根据其它机理来检测.文献[12]提出了一种基于对称散焦的运动目标检测算法.在两幅对称散焦的图像上,静止目标模糊到相同的程度,运动目标模糊到不同的程度.因此,运动目标可以通过逐块比较这两幅图像的锐度来检测.当运动目标存在方位向速度时,其多普勒带宽会发生变化.因此,运动目标也可以通过在复数图像上逐块估计多普勒带宽的变化来检测[13].视间差异也可用来在单通道合成孔径雷达图像上检测运动目标[14-17].视是由部分多普勒谱生成的图像.在不同的视上,静止目标有相似的图像,运动目标有不同的图像.因此,运动目标可以利用视间差异来检测.文献[14-15]根据目标的视间位移来判断它是否运动.该算法需要很大的运算量和存储量.文献[16]逐块比较两个视的对比度以检测运动目标.该算法假定不同的图像有不同的对比度,而其实不同的图像可能有相同的对比度(比如,当交换两个像素的位置时,图像的对比度是不变的).文献[17]比较一个视的每个块与另一个视的三个块之间的规范相关,以判断该块内是否存在运动目标.该算法当运动目标的图像仅存在于一个视上时可能失效.在深入研究现有算法的基础上,本课题组开发了一种在单通道合成孔径雷达图像上检测运动目标的新算法[18].该技术基于两视差异:首先,对复数图像进行运动补偿,以消除由雷达速度误差导致的静止背景的偏移和模糊现象,这将减小静止背景在两个视上的相似性损失;接着,把多普勒谱分成两半,用每一半来生成一个视,并将这两个视去斑以减小其相似性损失;最后,两视差异被表征和加门限以显示运动目标.该算法可以检测沿任意方向运动的目标,而且具有易实现和高效率的特点.该算法在大量的测试中显示了出色的性能.以一组来自中国科学院电子学研究所的数据为例:载机速度为153m/s,雷达发射线性调频信号,脉冲重复频率为1kHz,波长为 3.125cm,带宽为 380MHz,回波信号的采样率为400MHz,运 车.图 1至图5依次显示了单视图像、第1视、第2视、特征图像和检测结果.可以看到,这两辆汽车均被检测到了:右边的汽车在两个视上有不同的方位位置,这是其方位向运动的结果;右边的汽车在两个视上也有不同的能量,这是其距离向运动的结果;左边的汽车仅存在于第2视上,这是因为其距离向运动导致其整个多普勒谱移入到第2视的多普勒带中.在机载的条件下,基于两视差异的运动目标检测技术表现出色,无论是对距离向速度还是对方位向速度都相当敏感.但是,在星载的条件下,该技术在检测只在距离向上运动的目标时性能欠佳.这是因为大的平台速度会导致大的多普勒带宽,使得距离向速度引起的多普勒谱的偏移 相比之下 不够显著.不过,多通道合成孔径雷达的运动目标检测技术弥补了这一缺陷.王军锋,等:合成孔径雷达运动目标检测的研究进展1275 图1 单视图像Fig.1 Single-look image图2 第1视Fig.2 Look 1图3 第2视Fig.3 Look 2图4 特征图像Fig.4 Feature image图5 检测结果Fig.5 Detection result2 多 标检测  多通道合成孔径雷达也是检测运动目标的重要手段.在多通道合成孔径雷达体制下,当天线相位中心的差异被补偿之后,运动目标可以利用不同通道的图像之间的差异来检测.多通道合成孔径雷达实现起来更为复杂,而且难以检测方位向速度,但是对距离向速度相当敏感,即使是在星载的条件下.这弥补了单通道合成孔径雷达的缺陷.天线相位中心的差异,使同一静止散射点在不同通道的图像上存在位置和相位差异.通道补偿旨在消除这些差异,使同一静止散射点在不同的通道具有相同的图像,这是多通道合成孔径雷达运动目标检测的基础.在最近的工作中,本课题组提出了一种自动的通道补偿算法.在位置补偿中,辅图像被平移以最大化它与主图像之间相关函数的幅度.相关函数由图像的谱来计算,以突破整数平移的限制.在定位相关函数的最大幅度时,只计算搜索路径上的相关函数,以提高运算效率.辅图像的非整数平移通过在频域引入线性相位来实现.当相关函数的幅度最大时,其相位被用于辅图像的相位补偿.该算法显著改善了多通道合成孔径雷达运 动目标检 测的性能.经过通道补偿,在不同通道的图像上,静止目标具有相似的图像,运动目标具有不同的图像.因此,运动目标可以利用不同通道的图像之间的差异来检测.典型的 法[19-23]、测 法[24-25]和 滤波法[1,26-27].干涉法把不同通道的图像之间的相位差作为检测特征[19].利 类器,是干涉法的一个重要研究方向[20-23].在最近的工作中,本课题组发现通过相位平滑来减小噪声和杂波的标准偏差,亦可设计出性能出色、运行稳健的分类器.测频 特征[24-25].对距离向位置和方位向位置给定的散射点,其空间频率可以利用通道序号维的离散傅里叶变换或其它谱估计技术来估计.适用于干涉法的分类器设计技术和相位平滑技术也可以推广到测频法中.与干涉法相比,测频法既有劣势又有优势:劣势是对噪声区的抑制力不会随着通道的增多而增强;优势是当运动目标叠加在静止背景上时,运动目标受静止背景的影响更小.滤波    上 海 交 通 大 学 学 报 第52卷 征[1,26-27].滤 进行[1,26],也可以在慢时间域或多普勒域进行,还可以在空间-慢时间域或空间频率-多普勒域进行[27].滤波法可能有较高的虚警率,因为强静止目标即使在被抑制之后仍然可能高于检测门限.虽然二次检测可以降低虚警率,但是检测率也会因此降低.在最近的工作中,本课题组改用杂波抑制和空间聚焦后剩余能量的百分数作为检测特征,在保持高检测率的条件下大大降低了虚警率.总的来说,在信噪比低时,滤波法的性能不尽人意;但在信噪比高时,滤波法能够达到比干涉法和测频法更高的检测率.图6 通道1的图像Fig.6 Image of channel 1图7 通道2的图像Fig.7 Image of channel 2经过改进之后,干涉法、测频法和滤波法的性能都相当出色.以一组来自中国科学院电子学研究所的双通道合成孔径雷达数据为例:通道相位中心的间距为 1.44dm,载机速度为 160.5m/s,雷达发射线性调频信号,脉冲重复频率为 3.858kHz,波长为3.125cm,带 80 MHz,回 为125MHz.在检测中,虚警率取10-6.图6和7显示了两个通道的图像.图8和9显示了干涉法的特征图像和检测结果.图10和11显示了测频法的特征图像和检测结果.图12和13显示了滤波法的特征图像和检测结果.可以看到,这三种算法都发现了四个运动目标,且无任何虚警.图8 干涉法的特征图像Fig.8 Feature image of interferometry method图9 干涉法的检测结果Fig.9 Detection result of interferometry method图10 测频法的特征图像ig.10 Feature image of frequency-measurement method06-08作者简介:王军锋(1971-),男,河南省平顶山市人,教授,主要研究方向为雷达信号处理.E-mail:junfengwang@sjtu.edu.cn.刘兴钊(1962-),男,湖北省武汉市人,教授,主要研究方向为雷达信号处理.E-mail:xzhliu@sjtu.edu.cn.王军锋,等:合成孔径雷达运动目标检测的研究进展1277 图11 测频法的检测结果Fig.11 Detection result of frequency-measurementmethod图12 滤波法的特征图像Fig.12 Feature image of filtering method图13 滤波法的检测结果Fig.13 Detection result of filtering method3 合成孔径雷达的运动目标速度估计运动目标的速度估计在合成孔径雷达领域里也一直备受关注.这最初是利用单通道合成孔径雷达来实现的:运动目标在成像平面内的速度可以分解为距离向速度和方位向速度,这两个速度对成像的影响不同,因而有不同的估计方法.距离向速度可以由多普勒中心来计算,而多普勒中心可以通过自动杂波锁定来估计.典型的自动杂波锁定算法有名义谱法、能量平衡法、最大似然法和时域法[2-3]:名义谱法求多普勒能量谱与其名义形式的相关函数,把相关函数的最大点确定为多普勒中心;能量平衡法把多普勒能量谱的能量等分点确定为多普勒中心;最大似然法求多普勒能量谱与一个参考包络的相关函数,把相关函数的零点确定为多普勒中心,参考包络根据最大似然原理导出;时域法求回波信号的自相关函数,根据自相关函数的相位来确定多普勒中心,因为自相关函数的相位斜率等于多普勒能量谱的平移量.方位向速度可以由多普勒率来计算,而多普勒率可以通过自聚焦来估计.典型的自聚焦算法有多视相关法[2,4]、图 法[5-6]、剪 法[7-8]、时频分析法[9]和相位梯度法[10-11].多视相关法根据不同视的方位位移来估计回波信号的多普勒率;图像锐化法设计聚焦滤波器的相位响 应以使图 像最尖锐,因为最尖锐的图像意味着最好的聚焦;剪切平均法通过平均相邻多普勒切片的相位差来估计聚焦滤波器的相位响应;在时频分析法中,聚焦滤波器的相位响应根据回波信号的时频关系来设计;相位梯度法通过一个迭代过程来估计回波信号的相位梯度,进而导出聚焦滤波器的相位响应.由自动杂波锁定所估计的多普勒中心被限制在基带的范围之内.它可能是模糊的,即实际的多普勒中心可能是该估计值加上脉冲 重复频率的 某个倍数.当运动目标的距离向速度较大,使多普勒中心达到或超过脉冲重复频率的一半时,其估计值就会出现这种模糊现象.该估计值不能直接用来估计运动目标的距离向速度.为了对多普勒中心进行解模糊,需要找到一个无模糊的多普勒中心来计算模糊数.通常,这个无模糊的多普勒中心在精度上不及由自动杂波锁定所估计的多普勒中心,因而只是用来计算模 数.典 法[28]、波 性法[29-30]和投影锐化法[31].在多视法中,两个视在距离向上的位移被用来估计无模糊的多普勒中心,当运动目标的速度较大时,两个视有可能严重模糊而    上 海 交 通 大 学 学 报 第52卷 无法配准,致使这种算法失效;波长多样性法根据信号在二维频域中的倾斜度来估计无模糊的多普勒中心,该算法对背景杂波的健壮性欠佳;投影锐化法确定无模糊的多普勒中心,使得在距离多普勒域内信号的模在距离轴上有最尖锐的投影,该算法需要相当大的运算量.本课题组也提出了一种方案来估计运动目标的速度[32].在运动目标的自动成像中,通过自动杂波锁定估计多普勒中心,通过自动距离纠正估计距离迁移系数,通过自聚焦估计散焦系数.这些参数被用来估计运动目标的速度:多普勒中心被用来估计距离向速度,散焦系数被用来估计方位向速度,距离迁移系数 解模糊.该方案的精度和效率都相当高.图14是来自华东电 像.载机速度为 219m/s,雷达发射线性调频信号,脉冲重复 1.2kHz,波 3.158cm,带 为400MHz,回波信号的 480MHz,运 目标是两辆行驶的汽车.对于汽车1,距离向速度、方位 是-1.311 3m/s、-4.939 7m/s 248.058 1m.对于汽车2,距离向速度、方位向速度和方位向偏移量的估计值依次是 -0.082 0m/s、-6.046 3m/s 和15.517 6m.估计结果与先验信息相符.图14 一幅合成孔径雷达图像Fig.14 A SAR image在多通道合成孔径雷达的体制下,对干涉法和测频法进行扩展,亦可用来估计运动目标的距离向速度.在星载的条件下,与基于单通道合成孔径雷达的算法相比,这些算法有望达到更高的估计精度.4 结语合成孔径雷达的运动目标检测技术在军事侦察和民事搜索中有着巨大潜力,可大幅提升对车辆、船只等运动目标的远距离、大范围、全天时、全天候探测能力.本文系统回顾了单通道合成孔径雷达的运动目标检测技术、多通道合成孔径雷达的运动目标检测技术以及合成孔径雷达的运动目标速度估计技术,并简单介绍了本课题组近期在这些领域所取得的重要进展.合成孔径雷达的运动目标检测技术也因为这些进展而跨入到了实用阶段.参考文献:[1] RANEY R K.Synthetic aperture imaging radar andmoving targets [J].IEEE Transactions on Aerospaceand Electronic Systems,1971,7(3):499-505.[2] CURLANDER J C,MCDONOUGH R N.Syntheticaperture radar:Systems and signal processing [M].New York,NY:John Wiley & Sons,1991.[3] BAMLER R.Doppler frequency estimation and theCramer-Rao bound[J].IEEE Transactions on Geosci-ence and Remote Sensing,1991,29(3):385-390.[4] CUMMING I G,WONG F H.Digital processing ofsynthetic aperture radar data:Algorithms and imple-mentation [M]. 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