发明名称 一种基于混合基线的斜视InSAR动静目标分离方法
摘要 本发明公开了一种基于混合基线的斜视InSAR动静目标分离方法,针对DEM雷达在前斜视复杂场景情况下,运动目标在垂直基线干涉相位图中产生大量相位斑点的问题,该方法首先在传统垂直基线上引入两个沿航迹辅助阵元,利用沿航迹基线SAR‑GMTI处理,再结合垂直基线干涉相位关系获得动目标高度估计及其在垂直基线上的相位响应,接着通过以上得到的幅度相位信息计算每个动目标在垂直基线图像上的二维幅度相位响应,最后进行动目标对消,实现动静目标分离。
申请公布号 CN105842695A 申请公布日期 2016.08.10
申请号 CN201610179158.9 申请日期 2016.03.25
申请人 北京理工大学 发明人 景凯;许稼;龙腾;姚迪;黄祖镇
分类号 G01S13/90(2006.01)I 主分类号 G01S13/90(2006.01)I
代理机构 北京理工大学专利中心 11120 代理人 李微微;仇蕾安
主权项 一种基于混合基线的斜视InSAR动静目标分离方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:在斜视InSAR系统中的垂直基线天线阵列基础上引入了两个沿航迹的辅助天线,组成新的天线阵列结构;步骤2:对新的天线阵列结构的各个接收通道的数据进行成像,对沿航迹接收通道所成图像两两之间进行相位中心偏置天线DPCA处理;用I<sub>b</sub>、I<sub>0</sub>和I<sub>f</sub>分别表示新的天线阵列结构的三个沿航迹接收通道图像,经DPCA处理后的运动目标响应图像表示为I<sub>Mf</sub>和I<sub>Mb</sub>,表达式分别为:<img file="FDA0000950336260000011.GIF" wi="726" he="85" /><img file="FDA0000950336260000012.GIF" wi="782" he="85" />其中,<img file="FDA0000950336260000013.GIF" wi="70" he="46" />为运动目标在沿航迹通道图像之间的干涉相位,A<sub>m</sub>为运动目标在图像域的幅度;对其中任意一幅运动目标响应图像进行恒虚警CFAR检测,得到图像中运动目标的个数,及每个运动目标在图像的场景坐标系xyz中的位置<img file="FDA0000950336260000014.GIF" wi="142" he="62" />以及运动目标与雷达平台的距离R<sub>0</sub>;步骤3:计算运动目标沿航迹干涉相位<img file="FDA0000950336260000015.GIF" wi="123" he="54" /><img file="FDA0000950336260000016.GIF" wi="310" he="142" />其中,∠表示取相位运算;根据运动目标沿航迹干涉相位估计运动目标幅度<img file="FDA0000950336260000017.GIF" wi="75" he="63" />径向速度<img file="FDA0000950336260000018.GIF" wi="67" he="53" />真实位置(x<sub>0</sub>,y<sub>0</sub>)以及静目标图像域幅度<img file="FDA0000950336260000019.GIF" wi="75" he="63" /><img file="FDA0000950336260000021.GIF" wi="438" he="155" /><img file="FDA0000950336260000022.GIF" wi="333" he="135" /><maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><msub><mover><mi>A</mi><mo>^</mo></mover><mi>s</mi></msub><mo>=</mo><msub><mi>I</mi><mn>0</mn></msub><mo>-</mo><msub><mover><mi>A</mi><mo>^</mo></mover><mi>m</mi></msub></mrow>]]></math><img file="FDA0000950336260000023.GIF" wi="246" he="71" /></maths><maths num="0002" id="cmaths0002"><math><![CDATA[<mfenced open = "{" close = ""><mtable><mtr><mtd><mrow><msub><mi>x</mi><mn>0</mn></msub><mo>=</mo><msqrt><mrow><msup><mover><mi>x</mi><mo>^</mo></mover><mn>2</mn></msup><mo>+</mo><msup><mover><mi>y</mi><mo>^</mo></mover><mn>2</mn></msup><mo>-</mo><msup><mrow><mo>(</mo><mover><mi>y</mi><mo>^</mo></mover><mo>+</mo><mfrac><mrow><msub><mover><mi>v</mi><mo>^</mo></mover><mi>r</mi></msub><msub><mi>R</mi><mn>0</mn></msub></mrow><msub><mi>v</mi><mi>p</mi></msub></mfrac><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow></msqrt></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><msub><mi>y</mi><mn>0</mn></msub><mo>=</mo><mover><mi>y</mi><mo>^</mo></mover><mo>+</mo><mfrac><mrow><msub><mover><mi>v</mi><mo>^</mo></mover><mi>r</mi></msub><msub><mi>R</mi><mn>0</mn></msub></mrow><msub><mi>v</mi><mi>p</mi></msub></mfrac></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced>]]></math><img file="FDA0000950336260000024.GIF" wi="597" he="332" /></maths>其中,λ表示载波波长;v<sub>p</sub>表示雷达平台速度;步骤4:计算运动目标在垂直基线上的相位响应,然后结合垂直基线的干涉相位得到运动目标的高度估计值,具体为:用I<sub>u</sub>和I<sub>d</sub>表示垂直基线接收通道图像,即表示为:<img file="FDA0000950336260000025.GIF" wi="710" he="71" /><img file="FDA0000950336260000026.GIF" wi="765" he="79" />其中,<img file="FDA0000950336260000027.GIF" wi="76" he="55" />和<img file="FDA0000950336260000028.GIF" wi="90" he="54" />分别为静止目标和运动目标在垂直基线上的干涉相位,其估计值分别为:<img file="FDA0000950336260000029.GIF" wi="613" he="134" /><img file="FDA00009503362600000210.GIF" wi="629" he="142" />其中,<img file="FDA00009503362600000211.GIF" wi="966" he="142" />进而,得到静止目标与运动目标的高度估计值<img file="FDA00009503362600000212.GIF" wi="34" he="55" />及<img file="FDA00009503362600000213.GIF" wi="75" he="70" /><img file="FDA00009503362600000214.GIF" wi="674" he="351" />其中,H表示雷达平台高度,d<sub>x</sub>和d<sub>z</sub>分别表示垂直基线在场景坐标系xyz中的x方向和z方向的投影长度;步骤5:以各运动目标为中心,分别划定保护区域,保护区域的形状根据对应的目标类型确定,保护区域的大小以能恰好覆盖目标为准;再由步骤3得到的动目标幅度与相位信息计算每个运动目标在垂直基线通道图像上的二维幅度相位响应J<sub>n</sub>(k),作为该运动目标在垂直基线中的对消函数:<img file="FDA0000950336260000031.GIF" wi="781" he="271" />其中,k表示运动目标编号;n表示垂直基线上的接收通道排布位置;其中W(k)为目标k对应的保护区域的二维窗函数,该W(k)的函数值在保护区域的边框内为1,边框外为0;步骤6:利用步骤5获得的所述对消函数对垂直基线各个接收通道获取的图像进行运动杂波对消,得到各个接收通道的静止目标图像,实现动静目标分离。
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