《電子技術(shù)應(yīng)用》
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一種基于子孔徑SAR的地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法
2015年微型機(jī)與應(yīng)用第20期
王金峰,,鄧海濤
華東電子工程研究所,安徽 合肥 230088
摘要: 針對(duì)UHF波段運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中信號(hào)弱,、雜波展寬嚴(yán)重等問(wèn)題,,提出一種基于子孔徑SAR技術(shù)的雜波抑制方法,。首先通過(guò)SAR成像實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的粗聚焦,再通過(guò)距離-方位拓展局部STAP實(shí)現(xiàn)雜波抑制,,避免了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)越距離單元和方位散焦帶來(lái)的信號(hào)損失,。最后,通過(guò)仿真結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性,。
Abstract:
Key words :

  摘  要: 針對(duì)UHF波段運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中信號(hào)弱,、雜波展寬嚴(yán)重等問(wèn)題,提出一種基于子孔徑SAR技術(shù)的雜波抑制方法,。首先通過(guò)SAR成像實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的粗聚焦,,再通過(guò)距離-方位拓展局部STAP實(shí)現(xiàn)雜波抑制,,避免了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)越距離單元和方位散焦帶來(lái)的信號(hào)損失。最后,,通過(guò)仿真結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。

  關(guān)鍵詞地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)指示,;空時(shí)自適應(yīng)處理,;子孔經(jīng);雜波抑制,;

0 引言

  具有同時(shí)獲得靜止目標(biāo)成像和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)指示的多通道SAR/GMTI系統(tǒng)受到了各軍事強(qiáng)國(guó)的青睞[1-5],。相對(duì)于高波段(C/X/Ku等)SAR/GMTI系統(tǒng),低頻段(UHF)系統(tǒng)具有較強(qiáng)的穿透能力,,可穿透植被探測(cè)目標(biāo),,是全透明偵察的重要組成部分。然而,,葉簇等植被的穿透衰減使得隱蔽目標(biāo)的回波強(qiáng)度非常弱,,同時(shí)受天線尺寸的限制波束角非常寬,從而使得回波中雜波強(qiáng)度大,,且雜波的多普勒譜展寬嚴(yán)重,,直接采用常規(guī)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法難以獲得足夠的信雜噪比改善。

  長(zhǎng)相干STAP方法[1-4]將傳統(tǒng)的空間—方位慢時(shí)間二維STAP在距離快時(shí)間維進(jìn)行擴(kuò)展,,具有處理越距離單元徙動(dòng)的能力,,從而利用更多的脈沖進(jìn)行相干處理,提高輸入信號(hào)質(zhì)量,,實(shí)現(xiàn)慢速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè),。但直接應(yīng)用的計(jì)算量和協(xié)方差矩陣估計(jì)所需的樣本數(shù)都難以滿足研究要求,需要進(jìn)行降維處理,。

  本文提出一種基于子孔徑SAR的長(zhǎng)相干STAP算法,,該算法首先通過(guò)子孔徑SAR成像實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的粗聚焦,將在快時(shí)間-慢時(shí)間維分散的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信號(hào)凝聚,,提高運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的信號(hào)質(zhì)量,,再對(duì)粗聚焦的像素進(jìn)行方位和時(shí)間聯(lián)合,進(jìn)而利用多通道空間信息實(shí)現(xiàn)UHF波段的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè),。

1運(yùn)動(dòng)目標(biāo)子孔徑成像

  根據(jù)SAR成像原理,,當(dāng)成像的參數(shù)選擇與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)匹配時(shí)可以實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的聚焦成像[4]。然而,,在實(shí)際的應(yīng)用中同時(shí)存在多個(gè)不同速度的運(yùn)動(dòng)目標(biāo),,不可能同時(shí)獲得各個(gè)速度目標(biāo)的完美聚焦。另一方面,,在UHF波段的SAR/GMTI中,,由于受到植被等遮蔽體的電磁波衰減影響,,目標(biāo)信號(hào)衰減嚴(yán)重,需要進(jìn)行較長(zhǎng)時(shí)間的相干積累來(lái)獲得足夠的信號(hào)質(zhì)量,。因此,,在UHF波段的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中,子孔徑長(zhǎng)度一般取的較長(zhǎng),。此時(shí),,目標(biāo)運(yùn)動(dòng)引入的運(yùn)動(dòng)誤差將積累,直接采用SAR成像方法將出現(xiàn)一定的散焦,。以表1所列的系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行仿真,,對(duì)不同速度的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行子孔徑(2048脈沖)SAR成像,成像結(jié)果如圖1所示,。

Image 001.png

  由子孔徑成像結(jié)果可見(jiàn),,由于子孔徑時(shí)間較短,低速的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)可以實(shí)現(xiàn)較好的聚焦成像,;速度較高的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)出現(xiàn)了越距離單元的距離校正殘余量,,但遠(yuǎn)距離單元的徙動(dòng)量較小,主要集中在鄰近的距離單元,。另一方面,,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的方位向運(yùn)動(dòng)速度分量,使得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在方位向也出現(xiàn)一定的散焦,,但同樣地主要集中在鄰近的幾個(gè)方位單元內(nèi),。

  通過(guò)以上分析,可見(jiàn)當(dāng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的速度較低時(shí)可以實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的子孔徑聚焦,,此時(shí)可通過(guò)對(duì)同一位置的單一分辨單元建立多通道觀測(cè)模型,,并通過(guò)空時(shí)處理實(shí)現(xiàn)雜波的抑制;當(dāng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的速度較高時(shí),,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的能量主要集中在相鄰的幾個(gè)分辨單元內(nèi),,對(duì)單一分辨單元建立多通道觀測(cè)模型,不能包含全部的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息,。因此,,本文將單一分辨單元模型在方位向和距離向進(jìn)行擴(kuò)展,建立聯(lián)合分辨單元的STAP模型,。

2 局部STAP建模

  局部STAP的信號(hào)樣本示意圖如圖2所示,。

Image 002.png

  將N個(gè)通道、M個(gè)方位單元,、L個(gè)距離單元的多通道子孔徑SAR成像數(shù)據(jù)排列成N×M×L維的列向量:

  Z(i,,j)=[ZT(i1,j1)…ZT(im,,j1)…ZT(iM,,jl),,…ZT(i1,jl)…ZT(im,,jl)…ZT(iM,,jl),…ZT(i1,,jL)…ZT(im,,jL)…ZT(iM,jL)]T(1)

  其中,,ZT(im,,jl)代表成像位置(im,,jl)處的N維列矢量:

  ZT(im,,il)=[z1(im,il),,z2(im,,il),…,,zN(im,,il)]T(2)

  對(duì)觀測(cè)矢量Z(i,j)建立假設(shè)檢驗(yàn):

  Z(i,,j)=bS(i,,j)+C(i,j)+Q(i,,j)  H1假設(shè)C(i,,j)+Q(i,j)          H0假設(shè)(3)

  其中,,b為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的幅度,,C為雜波信號(hào),Q為噪聲信號(hào),,S為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信號(hào)的導(dǎo)向矢量:

  S(i,,j)=[ST(i1,j1),,ST(im,,jl),…,,ST(im,,jL)]T(4)

  HZ4E)~8]$YSJ[9N`1%061)N.png

  那么,滿足輸出信雜噪比最高準(zhǔn)則的最優(yōu)權(quán)系數(shù)Wopt(i,,j)可表示為:

  }SG_EI8IT~T6G8S~E9I_U@0.png

  其中CUT3A83$XLN%24CD3Z)IWVT.png代表H0假設(shè)下觀測(cè)樣本的協(xié)方差矩陣,,即觀測(cè)樣本中雜波和噪聲的協(xié)方差矩陣,,)4[L}$H17LQBRN8AJ[9KH(C.png為恒虛警常數(shù)。

6RXXL6{3%N$(8($KH{H6$_O.png

  那么,,雜波抑制后的輸出可表示為:

 ZT6M[$G2W74(2AIK~{O)L~8.png

  將輸出檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量的絕對(duì)值與檢測(cè)門限進(jìn)行比較,,即可判定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否存在。

3 仿真驗(yàn)證

  基于系統(tǒng)的天線參數(shù)計(jì)算得到天線的收發(fā)方向圖,,基于系統(tǒng)的PRF和載機(jī)的速度得到每個(gè)脈沖的天線方位位置,,同時(shí)根據(jù)多通道的間隔得到多個(gè)通道多脈沖的等效相位位置。雜波場(chǎng)景的仿真通過(guò)高斯分布產(chǎn)生,,同時(shí)通過(guò)距離和方位的間隔距離產(chǎn)生場(chǎng)景的散射點(diǎn)分布,。由雜波得到原始回波信號(hào)后,添加高斯復(fù)噪聲,,實(shí)現(xiàn)雜噪比因素的仿真,。

  由于在UHF系統(tǒng)中多為遮蔽目標(biāo)的檢測(cè),此時(shí)信號(hào)受到嚴(yán)重的衰減,,信號(hào)處理的輸入信雜噪比非常低,,仿真中通過(guò)衰減目標(biāo)回波信號(hào)實(shí)現(xiàn)。仿真中采用50 dB的雜噪比,,信雜噪比為-57 dB,,脈沖點(diǎn)數(shù)為       2 048。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位于天線方向圖的中心,,速度分布于-9 m/s~ +9 m/s之間,,以3 m/s為間隔。原始回波的距離多普勒如圖3所示,。對(duì)3通道回波檢測(cè)局部STAP模型,,并進(jìn)行雜波抑制后的結(jié)果如圖4所示。從圖4中可見(jiàn)到雜波被有效地抑制,,可看到清晰的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的分布,。

Image 003.png

4 結(jié)論

  本文在分析了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)子孔徑成像的基礎(chǔ)上,提出了一種適用于UHF波段多通道SAR/GMTI系統(tǒng)慢速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的方法,,該方法通過(guò)子孔徑SAR實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的粗聚焦,,降低運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的分布范圍,再通過(guò)方位-距離維的局部STAP實(shí)現(xiàn)雜波的抑制,,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)UHF波段下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè),。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)初步驗(yàn)證了算法的有效性,下一步將進(jìn)行實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的處理和算法的進(jìn)一步優(yōu)化,。

參考文獻(xiàn)

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