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利用DPCA方法實現雜波抑制和地面低速運動目標檢測

牽手一起夢 ? 來源:網絡整理 ? 作者:佚名 ? 2020-01-16 09:22 ? 次閱讀

1 、兩通道DPCA動目標檢測原理

DPCA方法要求至少沿雷達平臺飛行軌跡放置兩個天線(前向天線和拖尾天線)。兩天線之間的距離是2d,每個天線都可以作為獨立的發射和接收通道。傳統的DPCA條件要滿足2d=mva/prf,其中,m為正整數,va是載機飛行速度,prf是脈沖重復頻率。兩通道DPCA通常采用前向天線發射,兩天線共同接收體制。兩天線接收的回波,前路相位中心與一定時間延遲(即m/prf)后的后路相位中心對應的空間位置重合,相當于兩天線在不同時刻在同一空間位置對同一地面場景照射。兩路回波單獨處理為兩幅SAR復圖像,這兩幅復圖像由于僅存在一個很短的觀測時間間隔,因此包含的靜止目標信息相同,運動目標信息不同。所以,在兩幅SAR復圖像精確配準的情況下進行差運算,可以對消雜波,而保留運動目標信息。圖1為兩通道DPCA原理圖,天線2發射線性調頻信號,兩副天線同時接收回波信號。接收第1個回波信號時,天線2的接收相位中心在O2點,天線1的接收相位中心在O點。發射m個脈沖后,天線2的接收相位中心移到O2‘處,天線1的接收相位中心在O’處,而O‘和O2位于相同的方位位置,因此天線2接收的第1個脈沖回波與天線1接收的第m個脈沖回波,都包含相同的靜止目標信息,但是運動目標由于自身的運動而產生了額外的信息,所以二者包含的動目標信息不同。將兩個回波信號相減,就能夠消除靜止目標信息,保留動目標信息。

利用DPCA方法實現雜波抑制和地面低速運動目標檢測

在t=0時刻,動目標P真實方位位置為x0,到航跡方向的斜距為Rc,斜距平面內距離向速度(稱為徑向速度)為vr,方位向速度為vx。由于對慢速目標進行檢測,可以認為vx《va,vr《va。P到天線1和天線2的距離分別是

Tr為脈沖持續時間,f0為載波頻率,γ為調頻率,Re表示矩形窗函數。

天線1和天線2混頻后的回波信號為

利用DPCA方法實現雜波抑制和地面低速運動目標檢測

兩副天線接收的回波數據分別經過距離向和方位向壓縮后得到兩幅復圖像s1(t)和s2(t)。如果天線間距d、載機速度va和脈沖重復頻率prf之間滿足DPCA條件,將s1(t)時移τ(τ=m/prf)時刻,即時移m個脈沖后,與s2(t)相減,就得到了雜波對消特性

利用DPCA方法實現雜波抑制和地面低速運動目標檢測

其中,λ是波長,K’是和目標后向散射系數有關的常數,Ts是合成孔徑時間。

2、 單通道SAR數據抽取為兩通道SAR數據

合成孔徑雷達照射全場景時(條帶式工作),方位向相干積累脈沖個數需滿足

利用DPCA方法實現雜波抑制和地面低速運動目標檢測

其中,Nazi為方位向相干積累脈沖個數,Ls為合成孔徑長度,l為場景沿航跡向長度,va是載機飛行速度,prf是脈沖重復頻率。當方位向相干脈沖積累個數較多,使回波數據在方位向有冗余時,可對方位向數據進行抽取,即重頻需要滿足

利用DPCA方法實現雜波抑制和地面低速運動目標檢測

其中,一般n≥12為正整數(n的取值決定可抽取多少路數據),Bd=2va/D(D為天線方位向孔徑大小)為地雜波譜寬。經過抽取得到的n路數據其脈沖重復頻率是未抽取前的1/n。每路數據各自包含非重復的相等的相干積累脈沖個數,且各路之間間隔相等的脈沖個數。另外,考慮到抽取后數據的多普勒模糊和距離模糊,prf需要滿足

利用DPCA方法實現雜波抑制和地面低速運動目標檢測

其中,vr為目標徑向速度,W為天線高低向的孔徑長度,Rs為場景中心斜距,β為雷達下視角。式(9)與式(8)聯合可得

利用DPCA方法實現雜波抑制和地面低速運動目標檢測

理論上,prf只要能滿足式(10)的要求,就可以對回波數據在方位向進行多抽1(n路數據)而成像。理想情況下,在雷達平臺沒有運動誤差、地面場景較平坦,即雜波起伏不大時,對抽取后的數據補償后再進行DPCA處理,就可以完成地面低速運動目標的檢測。文中方法的仿真實驗結果證明了這一點。其中,動目標檢測性能主要由抽取后的數據之間的相關性決定,相關性越高,檢測性能越好。

2.1 單通道仿真回波數據抽取為兩通道SAR數據

該方法把仿真得到的單通道原始回波數據近似為滿足DPCA條件的兩通道數據。由于該仿真數據的prf=6*Bd,其中Bd=2va/D(D為天線方位向孔徑大小)為地雜波譜寬,故原始回波數據具有冗余信息。文中采取對原始回波數據進行2抽1,即利用原始回波數據在方位向的冗余性,抽取在奇數次序方位脈沖位置上的數據組成C1路信號,在偶數次序方位脈沖位置上的數據組成C2路信號。經過抽取得到的兩路數據其脈沖重復頻率是未抽取前的一半。這樣,C1,C2兩路信號近似為滿足B=va/prf(B為等效的C1,C2兩路通道的天線間距)條件的兩通道數據,如圖2所示。對兩路數據非重疊部分舍棄,重疊部分單獨成像,得到兩幅復SAR圖像,然后進行DPCA處理檢測動目標。經過處理后,進一步提高了兩幅復SAR圖像的相關性。與文獻[5]相比,文中方法是在方位向上每隔一個脈沖抽取數據,并且是直接對距離壓縮前的回波數據抽取,兩路數據間只相差一個脈沖,然后截取兩路數據的重疊部分,故數據之間相關性較高。其中相關系數的計算如式(11)

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其中,z1,z2為抽取后得到的兩幅SAR圖像,表示取共軛,E表示數學期望算子。

利用DPCA方法實現雜波抑制和地面低速運動目標檢測

用該方法對仿真數據進行處理,其流程圖,如圖3所示。

利用DPCA方法實現雜波抑制和地面低速運動目標檢測

2.2 實測單通道SAR數據近似為兩通道SAR數據

與上述處理仿真數據一樣,對實測單通道SAR數據進行類似的抽取,區別是這里直接對SAR圖像進行處理,相關系數的計算公式同上,其流程圖,如圖4所示。

利用DPCA方法實現雜波抑制和地面低速運動目標檢測

3 、仿真實驗

3.1 對仿真數據

仿真參數為:雷達運動平臺速度va=200m/s,工作波長λ=0.03 m,天線方位向孔徑長度為3 m,天線高低向孔徑長度為3 m,脈沖重復頻率prf=800 Hz,場景中心斜距Rs=7 000 m,平臺高度h=4.500 m,場景沿航跡長度為420 m,發射帶寬fB=15 MHz,采樣頻率fs=30 MHz。動目標徑向速度vr=-2 m/s,方位向速度vs=2 m/s,方位向初始位置x0=3 m,目標斜距Rc=7 000m。信雜比SCR=-6 dB,雜噪比CNR=30 dB。SAR采用正側視工作方式。按式(11)計算得出,經過抽取得到的兩幅復SAR圖像的相關系數為0.996 4。

下面給出仿真結果圖(圖像的垂直方向為距離向,水平方向為方位向,下同)。其中,圖5為仿真的數據單通道的原始SAR圖像,圖6為仿真數據抽取后的得到的兩幅SAR圖像,圖7為DPCA處理后動目標檢測結果(動目標檢測效果良好),圖8為雜波相消的改善因子圖(最大改善因子可以達到28.626 dB)。

3.2 對實測數據

數據來源于某機載三通道SAR系統,雷達工作于X波段,正側視工作。所選取的數據覆蓋了一條公路,公路上有幾輛汽車在行駛,如圖7所示。實測數據參數如下:運動平臺速度va=115 m/s,工作波長A=0.033 9 m,相鄰孔徑中心間距d=0.559 m,脈沖重復頻率prf=1 000 Hz,平臺高度h=4 916 m,發射帶寬fB=40 MHz,采樣頻率fs=60 MHz。按式(11)計算得到,經過抽取得到的兩幅復SAR圖像未截取重疊部分前的相關系數為0.9045,截取重疊部分后相關系數為0.911 8。由于錄取實測數據時,雷達平臺難免存在運動誤差(例如偏航和傾斜等)和地面場景雜波起伏等因素,抽取得到的兩幅圖像的相關系數不如仿真數據高。

仿真結果如圖9~圖11所示。其中,圖9為實測數據的單天線原始SAR圖像,圖10為實測數據抽取后得到的兩幅SAR圖像,圖11為DPCA處理后檢測結果。計算得到雜波相消的改善因子為18.048 dB。

4、 結束語

文中方法通過方位向數據抽取,將單通道數據近似為滿足DPCA條件的兩通道SAR數據。針對仿真數據和實測數據,利用DPCA方法實現雜波抑制和動目標檢測。在沒有多通道數據的情況下,該方法為利用單通道數據進行強雜波背景下地面低速運動目標檢測提供了一種思路。此方法實現簡單,檢測性能好,且減少了系統成本和時間。

責任編輯:gt

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