一种逆合成孔径雷达成像数据段选择方法技术

本发明专利技术涉及一种逆合成孔径雷达成像数据段选择方法，该方法以图像对比度作为评价图像聚焦程度的标准，最佳成像数据段的选择方法用数学表达式可以简单表示为：（ｔｏｐｔ，Δｔｏｐｔ）＝ａｒｇ［ｍａｘ（ＩＣ）］，其中ｔｏｐｔ为最佳成像数据段的中心时刻，Δｔｏｐｔ为最佳成像数据段的长度，ＩＣ为图像对比度；确定最佳数据段的关键就是从式中解出ｔｏｐｔ和Δｔｏｐｔ，具体分为以下四步：步骤一生成ＩＳＡＲ图像序列；步骤二计算图像序列对比度；步骤三估计最佳数据段的中心时刻ｔｏｐｔ；步骤四估计最佳数据段的长度Δｔｏｐｔ。由此最佳数据段可以生成具有分辨率高、聚焦好的ＩＳＡＲ图像。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于图像对比度最大化的逆合成孔径雷达(ISAR)成像数据段选 择方法，属于雷达成像

技术介绍
雷达成像不仅分辨率高、穿透性好、抗干扰能力强，而且能够全天候，全天时工作， 可以弥补可见光与红外成像技术的不足。ISAR是在SAR(合成孔径雷达)基础上发展起来 的另外一种雷达成像技术，目的在于解决运动目标的成像问题。实际应用中，ISAR除了固 定在地面上，也可以装在飞机、舰船等运动平台上，对空中、海面或地面的运动目标成像，在 战略防御、反卫星、战术武器以及雷达天文学中都有重要应用价值。距离-多普勒(R-D)成像方法仍是ISAR成像的经典方法，R_D成像的基本原理 可以用转台模型说明。图1为转台模型成像原理图，假定目标位于一个转动平台上，目标 以均勻角速度绕垂直于x-y平面作旋转运动。雷达与目标旋转中心0之间的距离为ra，目 标绕0点旋转的角速度为《。一般情况下，雷达与目标之间的距离远大于目标的几何尺寸 (ra □ r0)。那么，在时刻慢时间tffl,目标上某一点(r0, 0 0)到雷达的距离为 (1) 其中，(x0, y0)表示点目标A初始成像时间在纵向和横向的位置坐标。回波信号的多普勒频率由目标上散射点相对于雷达的径向运动速度\决定，所以 多普勒频率fd可以写成 2)假设在一个合成孔径时间内，目标转过的角度口 e = cotm很小，则公式⑴和⑵ 可近似为 (3) 由此可见，利用分析回波信号的距离延时和多普勒频率，就可确定散射点(X(l，y0) 的位置。等距离平面是一组垂直于雷达视线(RL0S)方向的平行平面，而等多普勒频率平面 平行于由目标转轴与RL0S形成的平面，如图1所示。公式(4)是在目标转角小(3° -5° ) 的条件下推导出的一个近似表达式，在这种情况下可以利用距离_多普勒二维可分的信号 处理方法进行成像。但是，当回波数据时间较长时口 e太大时，式(4)就不成立了，多普勒 频率不再近似为常数，因此简单的使用距离_多普勒方法成像会造成图像模糊。此外，基于时频分析的ISAR成像方法可以对长回波成像，这种方法是借助时频分 析得到回波的时频分布，通过把各个距离单元的时频分析结果拼接起来，得到目标图像序列。但是通过此方法无法确定最佳的成像时刻和最佳成像数据段长度。为了弥补上述成像方法的不足，本专利技术设计了一种基于对比度最大化的最佳成 像数据段选择方法，可以实现从长回波数据中自动选取最佳成像数据段，用于生成聚焦的 ISAR图像。
技术实现思路
解决的问题本专利技术的目的在于提供，是一种基于对 比度最大化的最佳成像数据段选择方法，实现从长时间回波数据中获得分辨率高、聚焦好 的ISAR图像。技术方案本方法以图像对比度作为评价图像聚焦程度的标准，最佳成像数据段的选择方法 用数学表达式可以简单表示为(topt, Atopt) = arg(5)其中t。pt为最佳成像数据段的中心时刻，A t。pt为最佳成像数据段的长度，IC为图 像对比度。可见确定最佳数据段的关键就是从(5)式中解出t-和At。pt，提供的解决方案 分为以下四步步骤一生成ISAR图像序列对运动补偿后的回波信号，给定一个初始的数据长度数据段的滑动步长， 将回波数据按照初始数据段和滑动步长分段，对每个回波数据段进行两维快速傅里叶变换 (2DFT)成像，得到一系列ISAR图像序列。步骤二计算图像序列对比度分别计算步骤一中得到的图像序列中每个图像的强度。定义图像强度表达式为= (6)其中是某段回波信号，(n，U)是图像的坐标，(t，At)是选取的数据段的 中心时刻和长度。再计算图像的对比度，图像对比度(IC)的定义是rnnoon/附{]2}其中，m表示均值，I表示图像强度。对比度是图像强度的归一化标准方差。当图 像聚焦时，散射点的强度大，所以使用对比度作为图像聚焦的衡量标准。步骤三估计最佳数据段的中心时刻t。pt搜索图像序列的对比度(IC)关于t的最大值，取IC最大值对应的数据段的中心 时刻作为最佳数据段的中心时刻t。pt。步骤四估计最佳数据段的长度At。pt确定最佳数据段的中心时刻t。pt后，变换初始数据段的长度At，计算不同长度的 数据段成像的IC，找到IC关于At的最大值，取IC最大值对应的数据长度作为最佳数据长 度At。pt，具体过程是(3)以t。pt为中心，将数据长度在初始长度的基础上增加2n (n的典型值为4、5、6)， 并计算由此生成的图像的IC。如果IC增加了，将数据长度再增加2n，直到IC不再增加。(4)将⑴中最后的数据长度再逐一增加2 (n-k)，(k = 1，. . .，n)，并计算IC，直 到IC取得最大值。如果Atin第一次增加2n时，IC减小了，则将八^逐渐减小2n，直到IC不再增 加。然后，使数据长度逐一减小2 (n-k)，(k= 1，...，11)，直到取得1(最大值。有益效果本专利技术是，能够实现从长的回波数据中 自动选取用于成像的最佳数据段中心时刻和数据段长度，从而避免直接使用R-D成像造成 成像模糊。通过此方法获得的ISAR图像分辨率高、聚焦好，能够为后续的雷达目标识别与 探测提供高质量的ISAR图像。附图说明图1是转台模型成像原理图。图2是本专利技术方法的流程图。图3是多普勒频率随时间变化曲线。图4是三种不同信噪比信号的图像序列对比度图。图5是三种数据长度的横向距离像幅度图。具体实施例方式结合附图，通过仿真详细说明本专利技术的实施方式。图2为本专利技术方法的实施流程 图。为验证本方法的有效性，首先仿真一个散射点的回波数据，用此回波数据说明最 佳成像数据段具体选取过程。仿真回波中雷达参数是波长入=0.03m，带宽B = 100MHz， 成像累积时间T = 0. 5s，脉冲重复频率prf = 4000Hz。假定目标旋转速度保持不变《 = Ji rad/s，散射点初始坐标为(x0, y0) = (10，0)，雷达与目标中心距离R = 20000m。由多普勒频率表达式(3)可知此回波的多普勒频率先验信息 图3是此回波的多普勒频率随时间变化曲线，可见即使目标旋转速度是常数，多 普勒频率仍是时变的，从而导致R-D成像模糊。从图3可知多普勒频率在t = 0时刻变化 缓慢，所以最佳数据段中心时刻理论上应该在t = 0处。下面采用本专利技术提供的方法估计最佳成像数据段的中心时刻和长度步骤一、假定初始数据长度为256个采样点(A tin = 0. 064s)，滑动步长为32采 样点(0.008s)。分别对回波数据加入信噪比为10dB和OdB的高斯白噪声。目标回波信号表达式为 (8)其中 ，表示快时间，\为发射信号波长，y为调频率，为噪声。根据Atin和滑动步长将分段并成像，得到包含55个ISAR子图像的图像序 列。步骤二^用图像强度表达式 ，计算图像序列的强度，分别记为 。其中^^J是某数据段回波信号， (n, u)是图像的坐标，(t，At)是此数据段的中心时刻和长度。 再使用图像对比度(IC)表达式 ，算图像序列中子图像的对比度，分别记为IC(tk，Atin), (k= 1，2，...，55)。IC表达式中，m表示均值，I表示图像强度。图4所示为图像序列对应的对比度计算结果。步骤三、搜索出图像序列中对比度最大值对应的时刻，t 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种逆合成孔径雷达成像数据段选择方法，该方法以图像对比度作为评价图像聚焦程度的标准，最佳成像数据段的选择方法用数学表达式可以简单表示为：（ｔ↓［ｏｐｔ］，Δｔ↓［ｏｐｔ］）＝ａｒｇ［ｍａｘ（ＩＣ）］（５）其中ｔ↓［ｏｐｔ］为最佳成像数据段的中心时刻，Δｔ↓［ｏｐｔ］为最佳成像数据段的长度，ＩＣ为图像对比度；确定最佳数据段的关键就是从（５）式中解出ｔ↓［ｏｐｔ］和Δｔ↓［ｏｐｔ］，具体分为以下四步：步骤一生成ＩＳＡＲ图像序列对运动补偿后的回波信号，给定一个初始的数据长度Δｔ↓［ｉｎ］和数据段的滑动步长，将回波数据按照初始数据段和滑动步长分段，对每个回波数据段进行两维快速傅里叶变换成像，得到一系列ＩＳＡＲ图像序列；步骤二计算图像序列对比度分别计算步骤一中得到的图像序列中每个图像的强度；定义图像强度表达式为：Ｉ（η，υ；ｔ，Δｔ）＝｜２ＤＦＴ（ｓ（＊，ｔ↓［ｍ］））｜↑［２］（６）其中ｓ（＊，ｔ↓［ｍ］）是某段回波信号，（η，υ）是图像的坐标，（ｔ，Δｔ）是选取的数据段的中心时刻和长度；再计算图像的对比度，ＩＣ的定义是：ＩＣ（ｔ，Δｔ）＝＊＊＊／ｍ［Ｉ（η，υ；ｔ，Δｔ）］（７）其中，ｍ表示均值，Ｉ表示图像强度；对比度是图像强度的归一化标准方差；当图像聚焦时，散射点的强度大，所以使用对比度作为图像聚焦的衡量标准；步骤三估计最佳数据段的中心时刻ｔ↓［ｏｐｔ］搜索图像序列的对比度关于ｔ的最大值，取ＩＣ最大值对应的数据段的中心时刻作为最佳数据段的中心时刻ｔ↓［ｏｐｔ］；步骤四估计最佳数据段的长度Δｔ↓［ｏｐｔ］确定最佳数据段的中心时刻ｔ↓［ｏｐｔ］后，变换初始数据段的长度Δｔ，计算不同长度的数据段成像的ＩＣ，找到ＩＣ关于Δｔ的最大值，取ＩＣ最大值对应的数据长度作为最佳数据长度Δｔ↓［ｏｐｔ］。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：郑夙，袁运能，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]