一种地面运动目标检测及参数估计方法

摘要

本发明提供一种地面运动目标检测及参数估计方法。技术方案是基于三通道UWB SAR图像，联合多子带多子孔径干涉图像序列，实现运动目标检测和二维速度估计，具体包括下述步骤：第一步、生成子带子孔径图像序列；第二步、生成子带子孔径干涉图像序列；第三步、检测运动目标；第四步、估计运动目标的二维速度。采用本发明能将运动目标与静止目标在成像位置和相位上进行区别，无模糊地估计运动目标的径向速度，并估计出方位向速度和距离向速度。

主权项

1.一种地面运动目标检测及参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步、生成子带子孔径图像序列；首先将三个通道的UWB SAR(Ultra Wide-band Synthetic Aperture Radar，超宽带合成孔径雷达)图像做二维傅里叶变换到波数域k_x-k_r，再采用带通滤波器分别对变换到波数域的各个通道的UWB SAR图像进行数字滤波，带通滤波器的通带由下式给出：$\left.\begin{array}{c}|\sqrt{k_x^2+{(k_r+k_c)}^2}-\frac{4\pi f_m}{c}|\le \frac{4\pi ·\mathrm{\Delta f}}{c}\\ \tan ({\theta }_n-\frac{\mathrm{\Delta \Theta }}{2})\le \frac{k_x}{k_r+k_c}\le \tan ({\theta }_n+\frac{\mathrm{\Delta \Theta }}{2})\end{array}\right\}$(公式一)其中c是电磁波传播速度，k_c是UWB SAR系统的载频波数，f_m是子带中心频率，m＝1，2...，M，θ_n是子孔径视角，n＝1，2...，N，Δf是子带带宽，ΔΘ是子孔径积累角；M是将UWB SAR的带宽划分，得到的子带个数；N是将UWB SAR的孔径划分，得到的子孔径个数；M、N、Δf和ΔΘ的取值根据实际需求确定；记由第l个通道的UWB SAR图像生成的、子带中心频率为f_m、子孔径视角为θ_n的子带子孔径图像为l＝1，2，3；将与进行配准再杂波抑制得到图像将与进行配准再杂波抑制得到图像第二步、生成子带子孔径干涉图像序列；利用下式计算子带子孔径干涉图像序列I_mn：$I_{\mathrm{mn}}=S_{\mathrm{mn}}^{\left(A\right)}·{\left[S_{\mathrm{mn}}^{\left(B\right)}\right]}^{*}$(公式二)其中*表示取共轭；第三步、检测运动目标；对子带子孔径干涉图像序列I_mn进行以下两个操作：操作一，设置相位门限和幅度门限，对每幅I_mn进行恒虚警(Constant False Alarm Rate，CFAR)检测，相位门限和幅度门限由具体应用环境决定；操作二，如果没有在任何一幅I_mn中检测出运动目标，则本技术方案停止；如果在至少一幅I_mn中能检测出运动目标，以检测出运动目标个数最多的一幅I_mn作为参考图像I_ref；如果有两幅及以上I_mn检测出的运动目标个数最多且相同，选择信噪比最高的一幅作为参考图像I_ref；对I_ref中检测出的每一个运动目标，逐个进行以下联合检测过程：以I_ref为中心，且以该运动目标在I_ref中的位置为参考点，在其它所有子带子孔径干涉图像上，以参考点为中心的两倍分辨单元的距离范围内搜索是否还有操作一检测出的运动目标：如果没有搜索到运动目标，转入I_ref中下一个运动目标的联合检测过程；如果在至少一幅子带子孔径干涉图像上搜索到运动目标，则将所有子带子孔径干涉图像中在前述距离范围内搜索到的运动目标的幅度值提取出来，构成一个新的集合A，集合A中共有M×N个幅度值；未搜索到运动目标的子带子孔径图像对应于集合A中的幅度值设为零；计算集合A中幅度值的标准差，将其与集合A中幅度最大值的一半比较：如果标准差大于A中幅度最大值的一半，则该目标未被联合检测出来，不再处理该目标，转入I_ref下一个运动目标的联合检测；如果标准差不大于A中幅度最大值的一半，则完成该运动目标的联合检测，并将该运动目标放入检测目标集合中；第四步、估计运动目标的二维速度；对第三步检测目标集合中的每一个运动目标，逐个按照以下步骤估计其径向速度和二维速度；第(一)步，估计运动目标的径向速度；提取运动目标的相位序列Δφ_mn，根据投影定理估计该运动目标在不同θ_n下的径向速度的值由以下操作实现：操作(一)，建立多子带估计模型：(公式三)其中v_a、B、分别表示UWB SAR图像数据采集对应时刻的载机速度、基线长度和天线入射角，k_m是相对f_m的模糊周期，是待求解的整数，是相对于自变量k_m的因变量，因而记为对每一个m，给k_m分别赋值-3到3范围内的7个整数，通过公式三计算出7个遍历所有m，得到M组，每组7个操作(二)，在M组中，每组任选一个构成含M个元素的集合，并计算该集合的方差；操作(三)，重复操作(二)，遍历所有可能的组合，总共能得到M×7个集合，计算每个集合的方差；操作(四)，从操作(三)所得集合中选出方差最小的一个，这个集合的平均值就是估计值第(二)步，估计运动目标的二维速度；利用第(一)步估计的径向速度通过公式四估计该运动目标的二维速度，即方位向速度和距离向速度(公式四)其中，$\alpha =\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}\cos 2{\theta }_n,$$\beta =\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}\sin 2{\theta }_n.$