基於WVD—PGA算法的SAR雷達目標聚焦方法與流程
2023-07-17 19:20:16 2
本發明涉及雷達信號處理
技術領域：
，特別涉及一種基於WVD—PGA算法的SAR雷達目標聚焦方法，即基於維格納分布(Winger-VilleDistribution，WVD)—相位梯度自聚焦(PhaseGradientAutofocus，PGA)算法的SAR雷達目標聚焦方法，適用於SAR雷達動目標的都卜勒參數估計和SAR雷達動目標的精細成像。
背景技術：
：合成孔徑雷達(SAR)具有全天候、全天時和遠距離成像的特點，能有效提高SAR雷達的信息獲取能力，在土地監測、農田測繪、海洋觀測、海冰監視和地面形變觀測等民事領域以及戰場偵察、軍隊動向監視等軍事領域都有重要的應用。隨著SAR雷達的發展，SAR雷達的解析度也逐漸提高，SAR雷達成像中地物的圖像越來越清晰，圖像質量也越來越高。人們一直在探索通過提高SAR雷達成像解析度來改善SAR雷達成像的應用，如城區交通規劃和管理、高精度高度測量、地物分類、三維成像等等。利用SAR雷達進行動目標成像處理是近幾年來國內外比較關注的問題，精確的SAR雷達成像取決於參考函數的選擇，在一般的SAR雷達成像處理中，參考函數是地面目標回波的複製品；但如果成像場景中存在動目標，由於動目標的隨意性,其運動參數是未知的，運用常規圖像的形成方法就不能正常工作，從而引起SAR雷達成像的散焦、模糊和方位偏移；其中，距離向速度引起SAR雷達成像模糊；方位向速度、距離向加速度引起SAR雷達成像方位散焦；距離向速度影響動目標的定位精度，引起方位偏移；因此，有效、精確地估計都卜勒相位信息，以推算方位壓縮的參考函數，使之逼近實際系統衝激響應是提高SAR聚焦性能的關鍵。1995年，北京航空航天大學的何峻湘等人在電子學報上發表的「合成孔徑雷達動目標成像的一種新方法」文章中提出利用維格納分布(Winger-VilleDistribution，WVD)變換對參數精確估計，線性調頻信號的WVD變換將集中在瞬時頻率處,也即頻率與時間呈線性關係，根據該線性關係，即可求得都卜勒參數，但是此方法對信噪比要求較高，且在多信號處理時由於交叉項的存在，估計精度不高。相位梯度自聚焦(PGA)算法是應用廣泛、行之有效的一種相位補償方法，該算法的獨特之處在於不基於模型，而是基於圖像中某些特顯點的散焦狀況進行自聚焦處理，PGA算法實際上是將因相位誤差而變形的點散布函數通過多次迭代處理恢復正常，並且對各階多項式相位誤差有較好的校正能力；但是，該方法要求迭代次數較多且存在收斂局部最小點。技術實現要素：針對上述現有技術存在的問題，本發明的目的在於提出一種基於WVD—PGA算法的SAR雷達目標聚焦方法，即基於維格納分布(Winger-VilleDistribution，WVD)—相位梯度自聚焦(PhaseGradientAutofocus，PGA)算法的SAR雷達目標聚焦方法，該種基於WVD—PGA算法的SAR雷達目標聚焦方法結合WVD變換PGA算法的優點，首先利用WVD變換粗略估計都卜勒參數，然後對含有強散射的機載SAR雷達回波數據利用粗略估計都卜勒參數進行PGA算法迭代，進而得到動目標的精確成像。為達到上述技術目的，本發明採用如下技術方案予以實現。一種基於WVD—PGA算法的SAR雷達目標聚焦方法，包括以下步驟：步驟1，獲取機載SAR雷達回波數據，並對機載SAR雷達回波數據進行距離壓縮，得到距離壓縮後的機載SAR雷達回波數據，所述距離壓縮後的機載SAR雷達回波數據包含若干個動目標；步驟2，對距離壓縮後的機載SAR雷達回波數據進行低通濾波，並分別將通過低通濾波的距離壓縮後的機載SAR雷達回波數據作為雜波帶，將不能通過低通濾波的距離壓縮後的機載SAR雷達回波數據作為待檢測帶，所述待檢測帶中包含若干個動目標；步驟3，任意選取待檢測帶中一個動目標，記為動目標A，並依次確定動目標A的機載SAR雷達回波數據模型和動目標A在第n'個離散時間採樣點處的機載SAR雷達回波數據模型的離散形式，然後計算得到粗估計的動目標A的都卜勒調頻斜率和粗估計的動目標A的都卜勒中心頻率；n'∈{1,2,…,N'}，n'表示第n'個離散時間採樣點，N'表示設定的離散時間採樣點總個數，且N'為大於0的自然數；步驟4，根據粗估計的動目標A的都卜勒調頻斜率和粗估計的動目標A的都卜勒中心頻率，得到動目標A的粗略成像；步驟5，初始化：分別令l表示第l次迭代，令Wl表示第l次迭代的加窗函數寬度，令第l次迭代的加窗函數寬度Wl的範圍為W0＝Wp，Wp表示第1次迭代後動目標A的一維函數寬度；Wl＝kWl-1，k表示設定的加窗函數寬度係數，k∈[0.2,0.5]；l的初始值為1；步驟6，對動目標A的粗略成像沿著距離向進行劃分，得到第l次迭代後的N個距離單元；所述第l次迭代後的N個距離單元總個數與設定的離散時間採樣點總個數N'相等，且第l次迭代後的每個距離單元對應一個離散採樣點，第l次迭代後的每個距離單元包含若干個散射點；在第l次迭代後的第n個距離單元內沿方位向尋找幅度最大的散射點，並將所述幅度最大的散射點作為第l次迭代後的第n個距離單元的強散射點，並通過循環移位將第l次迭代後的第n個距離單元的強散射點移到動目標A的粗略成像的中心；令n分別取1至N，進而將第l次迭代後的第1個距離單元的強散射點至第l次迭代後的第N個距離單元的強散射點分別移到動目標A的粗略成像的中心，得到第l次迭代後經過強散射點對齊的動目標A成像；步驟7，將第l次迭代後經過強散射點對齊的動目標A成像中N個距離單元各自對應數據分別進行平方後相加，得到第l次迭代後動目標A的一維函數；然後根據第l次迭代的加窗函數寬度範圍對第l次迭代後動目標A的一維函數進行截取，截取得到的結果為第l次迭代後動目標A的距離都卜勒域成像；步驟8，對第l次迭代後動目標A的距離都卜勒域成像沿著方位向做傅立葉逆變換，計算得到第l次迭代後動目標A的時間域成像數據，進而計算得到第l次迭代後動目標A的待估計的相位誤差函數梯度值；步驟9，對第l次迭代後動目標A待估計的相位誤差函數梯度值進行積分，得到第l次迭代後動目標A的相位誤差估計，然後根據所述第l次迭代後動目標A的相位誤差估計對動目標A的粗略成像進行相位補償和方位向逆傅立葉變換，得到第l次迭代後動目標A的相位誤差補償復圖像域數據；步驟10，令l加1，依次重複步驟6至步驟9，直到第l次迭代的加窗函數寬度Wl等於設定的加窗函數寬度閾值迭代停止，並將所述第l次迭代後的相位誤差補償復圖像域數據，作為動目標A的精確成像；Wp表示第l次迭代後動目標A的一維函數寬度。本發明與現有技術相比具有如下優點：(1)本發明解決了單獨WVD變換精確度不高並且需要高信噪比的缺點；(2)本發明解決了PGA算法迭代次數較多且存在局部最小點這一缺點；(3)本發明所提出的自聚焦算法在單通道系統下就能有效使用，不需要藉助多通道實現，降低了成本；(4)本發明方法基於WVD-PGA算法，能夠改善傳統維格納分布WVD變換的參數估計對高信噪比的要求，並且能夠有效減小多個動目標情況下交疊項的影響，也能減小自聚焦算法(PGA)的迭代次數，解決PGA算法收斂時存在的局部最小點問題。附圖說明為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發明的一種基於WVD—PGA算法的SAR雷達目標聚焦方法流程圖；圖2為散焦後的動目標A的方位向信號示意圖；圖3為經過傳統PGA自聚焦後的動目標A的方位向信號示意圖；圖4為使用本發明方法得到的動目標A的方位向成像示意圖。具體實施方式下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。參照圖1，為一種基於WVD—PGA算法的SAR雷達目標聚焦方法流程圖；所述基於WVD—PGA算法的SAR雷達目標聚焦方法，包括以下步驟：步驟1，獲取機載SAR雷達回波數據，並對機載SAR雷達回波數據進行距離壓縮，得到距離壓縮後的機載SAR雷達回波數據，所述距離壓縮後的機載SAR雷達回波數據包含若干個動目標。步驟2，對距離壓縮後的機載SAR雷達回波數據進行低通濾波，低通濾波器的截止頻率根據距離壓縮後的機載SAR雷達回波數據選定；其中，將距離壓縮後的機載SAR雷達回波數據繪製成圖像，選取所述圖像中趨於平緩的區域寬度，作為低通濾波器的截止頻率。然後分別將通過低通濾波的距離壓縮後的機載SAR雷達回波數據作為雜波帶，將不能通過低通濾波的距離壓縮後的機載SAR雷達回波數據作為待檢測帶，所述待檢測帶中包含若干個動目標。步驟3，任意選取待檢測帶中一個動目標，記為動目標A，並依次確定動目標A的機載SAR雷達回波數據模型和動目標A在第n'個離散時間採樣點處的機載SAR雷達回波數據模型的離散形式，然後計算得到粗估計的動目標A的都卜勒調頻斜率和粗估計的動目標A的都卜勒中心頻率。具體地，任意選取待檢測帶中一個動目標，記為動目標A，並確定動目標A的機載SAR雷達回波數據模型為y(t)，y(t)＝exp{j2πft+jπKt2}，以設定的採樣周期T對動目標A的機載SAR雷達回波數據模型y(t)進行採樣後，得到動目標A在第n'個離散時間採樣點處的機載SAR雷達回波數據模型的離散形式y(n')，y(n')＝exp{j2πfn'+jπKn'2}。其中，exp表示指數函數，f表示動目標A的都卜勒中心頻率，K表示動目標A的都卜勒調頻斜率，t表示時間變量，n'∈{1,2,…,N'}，n'表示第n'個離散時間採樣點，N'表示設定的離散時間採樣點總個數，且N'為大於0的自然數。對動目標A在第n'個離散時間採樣點處的機載SAR雷達回波數據模型的離散形式y(n')進行維格納分布(WVD)變換：首先計算動目標A在第n'個離散時間採樣點處的機載SAR雷達回波數據模型的離散形式的維格納分布(WVD)變換的離散形式為其表達式為：x(n')表示第n'個離散時間採樣點的離散信號，n'表示第n'個離散時間採樣點，k∈{-N+1,-N+2,…,1,2,…,N-1}，n'∈{1,2,…,N'}，N'表示設定的離散時間採樣點總個數；l表示第n'個離散時間採樣點的瞬時頻率，exp表示指數函數，x(n'+k)表示第n'+k個離散時間採樣點的離散信號，x(n'-k)表示第n'-k個離散時間採樣點的離散信號。然後，將動目標A在第n'個離散時間採樣點處的機載SAR雷達回波數據模型的離散形式y(n')代入動目標A在第n'個離散時間採樣點處的機載SAR雷達回波數據模型的離散形式的維格納分布(WVD)變換的離散形式中，得到動目標A在第n'個離散時間採樣點處的機載SAR雷達回波數據模型的離散形式的維格納分布(WVD)變換的優化離散形式其表達式為其中，δ(n')表示第n'個離散時間採樣點的衝激函數，T表示設定的採樣周期，n'表示第n'個離散時間採樣點，n'∈{1,2,…,N'}，N'表示設定的離散時間採樣點總個數；l表示第n'個離散時間採樣點的瞬時頻率，f表示動目標A的都卜勒中心頻率。所述動目標A在第n'個離散時間採樣點處的機載SAR雷達回波數據模型的離散形式的維格納分布(WVD)變換的優化離散形式表明，對於任意的離散時間採樣點，機載SAR雷達回波數據模型的離散形式的維格納分布(WVD)變換的優化離散形式將集中在單個動目標的都卜勒中心頻率處，即通過對待檢測帶中包含的距離壓縮後的機載SAR雷達回波數據行維格納分布(WVD)變換處理後,根據WVD處理後得到的機載SAR雷達回波數據模型的離散形式的維格納分布(WVD)變換的優化離散形式進行單個動目標的都卜勒中心頻率估計和單個動目標的調頻率估計。根據動目標A在第n'個離散時間採樣點處的機載SAR雷達回波數據模型的離散形式的維格納分布(WVD)變換的優化離散形式得到優化離散形式的n'-l分布圖，理想情況下所述優化離散形式的n'-l分布圖為一條直線，該條直線的截距對應動目標A的都卜勒中心頻率f，該條直線的斜率對應動目標A的都卜勒調頻斜率K；分別將實際情況下優化離散形式的n'-l分布圖的直線截距，作為粗估計的動目標A的都卜勒調頻斜率將實際情況下優化離散形式的n'-l分布圖的直線斜率，作為粗估計的動目標A的都卜勒中心頻率步驟4，根據粗估計的動目標A的都卜勒調頻斜率和粗估計的動目標A的都卜勒中心頻率得到動目標A的粗略成像y1(t)。具體地，根據粗估計的動目標A的都卜勒調頻斜率和粗估計的動目標A的都卜勒中心頻率計算得到距離壓縮後動目標A的機載SAR雷達回波數據的參考函數h(t)，然後，將所述距離壓縮後動目標A的機載SAR雷達回波數據的參考函數h(t)與動目標A的機載SAR雷達回波數據模型y(t)相乘，得到動目標A的粗略成像y1(t)，其表達式為：φ(t)為動目標A的相位誤差函數，f表示動目標A的都卜勒中心頻率，K表示動目標A的都卜勒調頻斜率，t表示時間變量，exp表示指數函數。步驟5，初始化：分別令l表示第l次迭代，令Wl表示第l次迭代的加窗函數寬度，令第l次迭代的加窗函數寬度Wl的範圍為W0＝Wp，Wp表示第1次迭代後動目標A的一維函數寬度；Wl＝kWl-1，k表示設定的加窗函數寬度係數，k∈[0.2,0.5]；l的初始值為1。步驟6，循環移位：將設定的採樣周期T內機載SAR雷達回波數據發射的距離作為一個距離單元，並對動目標A的粗略成像y1(t)沿著距離向進行劃分，得到第l次迭代後的N個距離單元；所述第l次迭代後的N個距離單元總個數與設定的離散時間採樣點總個數相等，且第l次迭代後的每個距離單元對應一個離散採樣點，第l次迭代後的每個距離單元包含若干個散射點。在第l次迭代後的第n個距離單元內沿方位向尋找幅度最大的散射點，並將所述幅度最大的散射點作為第l次迭代後的第n個距離單元的強散射點，並通過循環移位將第l次迭代後的第n個距離單元的強散射點移到動目標A的粗略成像y1(t)的中心。所述通過循環移位將第l次迭代後的第n個距離單元的強散射點移到動目標A的粗略成像y1(t)的中心，其過程為：設定第l次迭代後的第n個距離單元包含g個散射點，記為1,2,…,g；並確定第o個散射點為第l次迭代後的第n個距離單元的強散射點，o∈{1,2,…,g}；如果g為奇數，則將第o個散射點通過循環移位移至第個散射點的位置，如果g為偶數，則將第o個散射點通過循環移位移至第個散射點的位置，表示向下取整；當g為7且設定o為3時，通過循環移位後g個散射點的排列順序為7、1、2、3、4、5、6：當g為7且設定o為6時，通過循環移位後g個散射點的排列順序為3、4、5、6、7、1、2；當g為6且設定o為1時，通過循環移位後g個散射點的排列順序為5、6、1、2、3、4；當g為6且設定o為5時，通過循環移位後g個散射點的排列順序為3、4、5、6、1、2。令n分別取1至N，進而將第l次迭代後的第1個距離單元的強散射點至第l次迭代後的第N個距離單元的強散射點分別移到動目標A的粗略成像y1(t)的中心，得到第l次迭代後經過強散射點對齊的動目標A成像。其中，循環移位處理的結果是對第l次迭代後的每個距離單元中的所有散射點進行重新排列，將第l次迭代後的每個距離單元中的幅度最大的散射點移至動目標A的粗略成像y1(t)的中心，進而提高信噪比以便於相位誤差函數梯度值估計。步驟7，加窗處理，即將第l次迭代後經過強散射點對齊的動目標A成像中N個距離單元各自對應數據分別進行平方後相加，得到第l次迭代後動目標A的一維函數；然後根據第l次迭代的加窗函數寬度範圍對第l次迭代後動目標A的一維函數進行截取，截取得到的結果為第l次迭代後動目標A的距離都卜勒域成像；將第l次迭代後經過強散射點對齊的動目標A成像信息加窗隔離出來，保留對估計相位誤差有用的動目標A信息，去除其它散射點或噪聲信息的幹擾，提高估計單元的信雜噪比，得到第l次迭代後動目標A的距離都卜勒域成像。步驟7具體描述：循環移位處理已完成了第l次迭代後動目標A的距離都卜勒域成像中N個距離單元各自包含散射點的排列，所以只需把第l次迭代後經過強散射點對齊的動目標A成像中N個距離單元各自對應數據分別進行平方後相加，得到第l次迭代後動目標A的一維函數pl(ω)，其表達式為：表示第l次迭代後第n個距離單元的機載SAR雷達回波數據，ω表示第l次迭代後經過強散射點對齊的動目標A成像的角頻率，n表示第n個離散時間採樣點，n∈{1,2,…,N}，N表示設定的離散時間採樣點總個數；由於對每個距離單元內的機載SAR雷達回波數據進行了移位處理，所以，對第l次迭代後動目標A的一維函數pl(ω)來說其峰值點pl(0)為最大值。另外，由於誤差函數距離向的冗餘性，通常第l次迭代後動目標A的一維函數pl(ω)是具有平臺形狀的函數，其寬度為Wp，在此寬度Wp的區域之外，第l次迭代後動目標A的一維函數pl(ω)的數值顯著減小。其中，第1次加窗函數的寬度與第1次迭代後動目標A的一維函數寬度Wp有關，通過測量第1次迭代後動目標A的一維函數寬度Wp確定第1次加窗函數的寬度：首先求出由第1次迭代後動目標A的一維函數的峰值點開始下降至10dB的寬度，然後將10dB的寬度增加50％，作為第1次迭代後動目標A的一維函數寬度Wp；然後根據第l次迭代的加窗函數寬度範圍對第l次迭代後動目標A的一維函數pl(ω)進行截取，截取得到的結果為第l次迭代後動目標A的距離都卜勒域成像。隨著重複校正運算的進行，動目標A的粗略成像y1(t)逐漸趨於聚焦，加窗函數的寬度也在不斷減小，在收斂情況下加窗函數的寬度取3—5個距離單元寬度。步驟8，相位誤差梯度估計，即對第l次迭代後動目標A的距離都卜勒域成像沿著方位向做傅立葉逆變換，計算得到第l次迭代後動目標A的時間域成像數據gl(t)，然後在距離都卜勒域利用線性無偏最小方差(LUMV)準則，計算得到第l次迭代後動目標A的待估計的相位誤差函數梯度值步驟8具體描述：將第l次迭代後動目標A的距離都卜勒域成像通過方位向傅立葉逆變換到時間域，計算得到第l次迭代後動目標A的時間域成像數據gl(t)，gl(t)＝|gl(t)|exp{j[φle(t)+θl(t)]}，|gl(t)|表示求取第l次迭代後動目標A的時間域成像數據gl(t)的實部操作，φle(t)表示第l次迭代後動目標A的待估計的相位誤差函數，θl(t)表示第l次迭代後動目標A的相位誤差噪聲函數，t表示時間變量，exp表示指數函數，j表示虛數單位。然後在距離都卜勒域採用線性無偏最小方差(LUMV)準則計算得到第l次迭代後動目標A的待估計的相位誤差函數梯度值其表達式為：Im表示求虛部操作，上標*表示共軛，·表示點乘。由於θn(t)造成的誤差經過循環移位和加窗操作後變得很小，所以忽略不計。步驟9，迭代相位校正，即對第l次迭代後動目標A待估計的相位誤差函數梯度值進行積分，得到第l次迭代後動目標A的相位誤差估計，然後將該第l次迭代後動目標A的相位誤差估計補償到距離都卜勒域的數據上，最後將數據變換回復圖像域，得到第l次迭代後動目標A的相位誤差補償復圖像域數據。步驟9具體描述：對第l次迭代後動目標A待估計的相位誤差函數梯度值進行積分，得到第l次迭代後動目標A的相位誤差估計並計算得到第l次迭代後動目標A的相位誤差參考函數然後通過動目標A的粗略成像y1(t)乘以第l次迭代後動目標A的相位誤差參考函數進行相位誤差校正，得到第l次迭代後動目標A的相位誤差校正距離都卜勒域數據；最後將所述第l次迭代後動目標A的相位誤差校正距離都卜勒域數據作方位向逆傅立葉變換轉換回復圖像域,得到第l次迭代後動目標A的相位誤差補償復圖像域數據；其中，復圖像域指對應信號的距離向和方位向都是關於時間的函數，而不是關於頻率的。步驟10，令l加1，依次重複步驟6至步驟9，直到第l次迭代的加窗函數寬度Wl等於設定的加窗函數寬度閾值迭代停止，此時第l次迭代後的相位誤差補償復圖像域數據聚焦，並將所述第l次迭代後的相位誤差補償復圖像域數據，作為動目標A的精確成像；Wp表示第l次迭代後動目標A的一維函數寬度；本實施例中個距離單元。通過下述仿真實驗對本發明效果作進一步驗證說明。表1.仿真參數物理意義數值物理意義數值脈衝重複頻率PRF833.3Hz動目標A的位置(x,y)(0,100)機載雷達的載頻9.6GHz動目標A的方位向速度vx6m/s機載雷達的載機速度V150m/s動目標A的徑向速度vy1m/s圖2為散焦後的動目標A的方位向信號示意圖，圖3為經過傳統PGA自聚焦後的動目標A的方位向信號示意圖，共經過了8次迭代；從圖2和圖3可以看出動目標A的方位向信號的聚焦效果不是很好。圖4為使用本發明方法得到的動目標A的方位向成像示意圖，並且經過了3次迭代，動目標A的方位向得到了良好的聚焦。以上所述，僅為本發明的具體實施方式，但本發明的保護範圍並不局限於此，任何熟悉本
技術領域：
的技術人員在本發明揭露的技術範圍內，可輕易想到變化或替換，都應涵蓋在本發明的保護範圍之內。因此，本發明的保護範圍應以所述權利要求的保護範圍為準。當前第1頁1 2 3