一种基于单通道SAR图像序列分解的动目标检测方法

摘要

本发明提供了一种基于单通道合成孔径雷达(SAR)图像序列特征值分解的动目标检测方法，属于运动目标检测的技术领域。它是基于SAR图像在方位频谱的划分获取子图像的，而后结合二维自适应方法对不同子图像间在幅度和相位上的误差进行校正，实现子图像间的配准；最后利用相邻子图像间协方差矩阵分解后的特征值与运动目标间的关系，通过第二特征值实现目标的检测；能够避免多通道SAR运算量大和复杂度高等问题，因此该方法可以高效地实现运动目标的检测，可用于单通道SAR图像的运动目标检测。

主权项

1.一种基于单通道合成孔径雷达SAR图像序列特征值分解的动目标检测方法，其特征在于具体步骤如下：步骤一、单通道中图像序列的生成在SAR图像中提取子图像时，首先将SAR图像变换到方位向频域，在多普勒频域中将频带分成相互重叠大小相同的子频带，再将频域子块变换回时域以获得相应的子图像；子频带的大小要兼顾方位向分辨率和运动目标散焦所带来的影响，当所选频带太小会引起分辨率的严重降低，太大则会加剧动目标的散焦现象；子频带之间重叠50％，既保证了静止目标在图像序列间的相关性，又给出了运动目标在图像序列间的位移差；在频域的划分等效于将单天线方位波束宽度分为几个子孔径，每个子孔径近似于多通道中单个天线数据；步骤二、图像序列间的误差校正针对不同子孔径间的失配，采用基于最小二乘准则的二维自适应校准方法进行校正，该方法无需天线参数、载机平台运动参数先验信息；基于所处理信号在距离向和方位向传递函数的可分离性，在满足最小二乘准则的条件下，计算出两子孔径间距离频域传递函数之比与多普勒域传递函数之比；则不同子孔径信号之间经过传递函数在距离向和方位向的1-3次迭代即可同时校准幅度和相位误差，适合于本文在图像域的处理背景，使子图像的幅度特性和相位特性在最小二乘准则下匹配；步骤三、图像序列间协方差矩阵的生成与动目标的检测经过校正处理后的子孔径可类似于多通道的配置，在此基础上可计算出n个子孔径间大小为n×n的协方差矩阵，在此选取两个子孔径的情况分析，通过矩阵运算获得相邻两个子孔径间的协方差；在子孔径个数的选取方面，协方差矩阵特征值分解的运动目标检测方法，由其内在的本质决定了采用两个子孔径的处理是比较适合的；首先，协方差矩阵需要各子孔径提供足够的信息量，在单通道频域划分的基础上获得多子孔径的过程会存在孔径数目与各孔径所含能量之间成反比的关系，得到多个子孔径的同时减少了每一孔径所含信息量；其次，随着协方差矩阵维数的增加，分解后会有更多维彼此正交的子空间，信号在投影到多维子空间的过程中，分离出杂波的同时自身能量也趋于分散，并且目标投影于不同子空间的能量比例未知，难以从多个特征值中选取出表征其存在的特征值；只含有杂波和噪声时，第二特征值为零；而存在动目标时，协方差矩阵分解后为满秩，第二特征值不为零，从而基于样本协方差矩阵第二特征值对运动目标信号能量的敏感性，可利用第二特征值的大小来检测运动目标；其中，上述步骤二包括：H^(n，m)(Ω)为两子孔径在距离频域传递函数之比，D^(n，m)(ω)为两子孔径在多普勒域传递函数之比，其中Ω和ω分别表示距离向和方位向频域；第n个与第m个子孔径信号S_n(Ω，ω)与S_m(Ω，ω)之间的关系如下所示：S_m(Ω，ω)＝H^(n，m)(Ω)S_n(Ω，ω)D^(n，m)(ω)；所述1-3次迭代采用如下方式进行：$S_m^{(k+1)}(\Omega ,\omega )=S_m^{\left(k\right)}(\Omega ,\omega )\frac{{\int S}_m^{\left(k\right)}(\Omega ,\omega )S_n(\Omega ,\omega )\mathrm{d\omega }}{\int {\left|S_m^{\left(k\right)}(\Omega ,\omega )\right|}^2\mathrm{d\omega }}$$S_m^{(k+2)}(\Omega ,\omega )=S_m^{(k+1)}(\Omega ,\omega )\frac{{\int S}_m^{(k+1)}(\Omega ,\omega )S_n(\Omega ,\omega )\mathrm{d\Omega }}{\int {\left|S_m^{(k+1)}(\Omega ,\omega )\right|}^2\mathrm{d\Omega }}$其中的上标k＝0，1，2，...，表示第k次迭代。