一种基于机载三通道SAR的舰船成像方法

夏慧婷,李 勇,黄翔飞

(1.南京航空航天大学电子信息工程学院,江苏南京211106;2.雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室(南京航空航天大学),江苏南京211106)

一种基于机载三通道SAR的舰船成像方法

夏慧婷1,2,李 勇1,2,黄翔飞1,2

(1.南京航空航天大学电子信息工程学院,江苏南京211106;2.雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室(南京航空航天大学),江苏南京211106)

运动舰船在合成孔径雷达(SAR)图像中会发生散焦。为解决运动舰船精细成像的难题,提出了一种基于机载三通道SAR系统对舰船实现海杂波抑制和聚焦成像的信号处理方法。鉴于舰船运动的未知性,利用三通道SAR结构对舰船目标定位,可以抑制成像背景的强海杂波影响,同时引入数字聚束技术与广义二阶Keystone变换,解决了运动目标SAR成像中跨距离单元走动和散焦的问题,可对图像中多个不同运动状态的舰船实现并行成像处理,获取聚焦良好的图像。仿真数据结果验证了所述方法的有效性与可行性。

合成孔径雷达(SAR);舰船成像;数字聚束;广义二阶Keystone变换

0 引言

利用合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)对海面运动目标(如舰船)进行定位、成像以及识别,在海洋遥感领域有着重要应用前景。海面动目标处于复杂的背景环境中,海面回波对动目标而言为杂波,由于动目标信号中同时叠加了海杂波、噪声等干扰信号,尤其是高海情下的强海杂波会严重影响动目标定位精度。多通道SAR动目标检测技术可以实现海杂波的有效抑制,提高运动目标的信杂噪比并对动目标进行精确定位,实现该技术的主要方法有DPCA(Displaced Phase Center Antenna)技术[1]、ATI(Along-Track Interferometry)技术[2]、STAP(Space-Time Adaptive Processing)技术[3]等。

常规的动目标成像以牺牲图像分辨率为代价,限制动目标的距离徙动不超过一个分辨单元,使得动目标成像分辨率较低。随着逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)技术的发展,针对舰船成像的特殊性出现了SAR与ISAR技术相结合的成像方法[4],但ISAR的方位向分辨率依赖于舰船自身运动,在成像时间段中由于舰船不断变化的运动状态使得方位向分辨率降低,目标细节难以分辨,且ISAR成像的计算量相对较大,对目标实时成像存在困难。目前,采用SAR技术进行舰船检测的相关研究已经十分完善,因此研究SAR成像技术对海面舰船的成像有着重要意义。本文考虑到当成像区域中存在多个运动目标且运动状态各异时,仅仅采用统一的运动补偿方法很难获得高质量SAR图像,将数字聚束技术引入成像算法中,根据动目标的各自位置坐标的定位结果进行二次运动补偿,并行地对每个动目标进行聚束处理,改善成像效果。由于动目标运动状态的不可预知性,数字聚束处理后的动目标图像可能仍然存在距离徙动和散焦现象,因此加入广义二阶Keystone变换[5]校正剩余距离弯曲以及距离频率和方位时间的耦合,实现动目标的良好聚焦成像。最后通过实验仿真验证了本文方法的正确性。

1 运动目标SAR成像散焦原因

建立雷达动目标成像模型,如图1所示。假设雷达工作在正侧视聚束模式(可推广至斜视情况),载机速度大小V a,离地面高度Z0,O点是所选的成像参考点,星下点距O点Y0;动目标在方位向慢时间t=0时位于P(x0,y0,0)处,与雷达APC相距,运动状态分解成沿x方向的速度V x与加速度a x以及沿y方向的速度V y与加速度a y;动目标瞬时坐标为(x t,y t,0),则雷达至运动目标的瞬时距离R(t)表达式为

对式(1)作菲涅尔近似并忽略二次以上项可得

结合方位时间长度和舰船运动的非高机动性,忽略目标的加速度,式(2)简化成

易知,当动目标同时存在方位向速度V x与地距向速度V y时,距离历程包含常数项、关于方位时间的一次项和二次项,后两项分别代表动目标距离走动和距离弯曲。雷达发射线性调频(LFM)信号,回波经正交解调和距离脉压后表示成

式中,τ和t分别为方位向慢时间和距离向快时间,w a(t)为方位向包络,λ为发射波长,sinc(·)为采样函数,B为发射信号带宽,c为光速。

由式(4)的相位求出运动目标的多普勒频率为

则多普勒参数表达式为

式中,fdc和fdr分别为动目标的多普勒中心频率和多普勒调频率。如果目标静止,则上述多普勒参数表达式变为

可以看出,静止目标的多普勒频率仅与雷达运动速度V a有关。常规的SAR成像算法均以静止目标作为参考进行运动补偿,若直接用来对动目标成像,会因为动目标多普勒参数中包含与自身运动参数相关的量而无法实现动目标聚焦成像。从文献[6]的运动点目标成像结果看出,径向速度会导致动目标图像发生跨距离单元走动和方位偏移,而切向速度会导致多普勒调频率的变化使得方位向分辨率下降,产生图像散焦等现象,将严重影响到运动目标的检测。

2 海杂波抑制及动目标定位

2.1 海杂波模拟

由于研究对象是海面舰船,需要模拟目标所处的背景环境,即海杂波仿真。受海浪、涌流等因素影响,海杂波的特性复杂多变,与雷达自身参数和自然环境等有密切关系。雷达波束照射下的海面并非一个平面,各散射单元反射电磁波的方向和强度均不相同,因此将整个波束照射的海面看作是按照雷达距离分辨率和方位分辨率划分的杂波单元,单个杂波单元内的目标可以看作点目标处理,所有杂波散射单元回波的叠加即构成总的海杂波回波信号。

根据雷达方程,第i个距离单元、第j个方位单元处的杂波单元的海杂波回波信号[7]可以表示成

式中:st(t)为雷达发射信号;为该海杂波单元回波的时间延迟为该散射单元至雷达的距离;ϕij为该海杂波单元的随机相位;A ij为该海杂波单元的幅度调制函数,表达式为

式中,G ij为天线波束指向处的功率增益,σ0为海杂波后向散射系数,S ij为海杂波单元的雷达照射面积,n ij为海杂波幅度调制因子。海杂波幅度分布的概率密度函数可以用瑞利分布、对数正态分布、韦布尔分布和K分布四种统计模型近似得到,其中K分布模型作为一种复合统计模型,是被公认为能够较准确地模拟雷达海杂波的模型之一。本文仿真的海杂波幅度分布为服从时空相关二维K分布的随机序列,具体方法参考文献[8]。

2.2 回波模型

多通道SAR系统收发信号的方式有:全孔径发射、多孔径同时接收的常用方式;一个子孔径发射、多孔径同时接收的主从方式;子孔径轮流发射、多孔径同时接收的乒乓方式。本文以三通道系统为例,采取常用收发方式。

三通道SAR几何模型如图2所示,雷达仍采用正侧视聚束观测模式,A、B、C点是3个子孔径天线,相邻子孔径间隔均为d,雷达发射信号采用全孔径方式,相位中心位于B点,经场景反射后的回波信号由3个子孔径同时接收。一般来说,目标到雷达的距离要远大于子孔径间隔d,目标回波可近似为平面波,定义BP与雷达发射孔径相位中心的夹角为目标方位角,则方位角θ处静止目标P点的回波在相邻两子天线间存在相位差

图2 三通道SAR几何模型

若P点为动目标,假设其相对于雷达有径向运动,那么P点在SAR图像中显示的方位位置将发生偏移,出现在P′点。设P′点对应的空间方位角为θ′,在图像中位于距离方位像素单元(m,n)处,m和n分别代表距离和方位单元索引号。设该像素单元同时叠加有静止场景杂波,则该处的静止目标在相邻通道间相位差为

设杂波幅度为1,忽略噪声干扰,三通道SAR图像同一像素单元(m,n)的信号可表示为

式中:As为动目标信号对静止杂波归一化的幅度常数,与动目标的后向反射系数有关;为动目标P点自身信号相位;为三通道中P′点的杂波相位。

2.3 杂波对消

根据上述分析,相邻通道SAR图像中P′点处静止目标存在式(13)的相位差,则该处的空域对消权系数表达式为

通过逐像素单元计算每一像素单元对应的方位角,依照式(15)计算相邻通道对消权系数进行乘权相减,可以消除静止目标信号,实现杂波抑制。

空域对消后图中P′点处信号变为

三通道SAR系统经过空域对消可以实现杂波抑制,得到的两幅图像中动目标已经能够凸显出来,此时再将两幅图像进行干涉处理,即对动目标所在P′点处的信号Sinterf1和Sinterf2继续作干涉处理,并取相位得显然,经过空域对消能够抑制静止杂波并得到动目标方位角决定的相位差信息。

实际应用中,由于通道幅相误差、海杂波分布非均匀等情况的存在,按照上述方法所得的理论权系数会有很大误差,因此采用自适应杂波抑制干涉(Adaptive Clutter Suppression Interferometry,ACSI)技术进行杂波对消。ACSI根据最小均方误差(Minimum Mean Square Error,M MSE)准则,选择满足如下条件的W(m,n)作为待检测单元的对消权系数:

式中,S i(m,n)和S i+1(m,n)表示相邻通道像素单元(m,n)处的信号。

2.4 动目标检测及定位

对杂波对消后的任一结果图进行CFAR检测,即根据固定虚警概率设定门限值,将大于门限值的判定为动目标、低于门限值的判定为静止目标,从而将动目标从图像当中检测出来。由检测出的动目标所在距离方位像素单元数(M p,N p),根据式(10)、(17),求出动目标真实方位角的估计值为

在远场假设的前提下,得到动目标相对于雷达波束中心的坐标位置为

式中,R0为雷达作用距离;Nr,pr分别为距离向采样点数和距离向像素间隔,且实际定位过程中,如果雷达载机携带有全球定位系统(GPS)或者惯性导航系统(INS),结合式(20)可以很容易地将动目标的相对坐标转化为绝对的经纬度位置信息,从而达到实时制导的目的。

3 动目标聚焦成像方案

3.1 数字聚束处理

本文的三通道SAR成像流程采用线性距离多普勒(Linear Range Doppler,LRD)算法,作为一种简化的极坐标格式算法(Polar Format Algorithm,PFA),当成像场景范围较小时,线性RD算法可以实现目标区域的快速成像,算法实时性强、计算量少的特点均有利于实现动目标的实时定位。

在线性RD算法流程中,统一选取雷达波束照射中心作为运动补偿参考点,也即成像中心点。事实上,这样简单的处理方式仅仅对场景中心点实现了精确运动补偿,其余场景中的各点均有误差,尤其是偏离场景中心点越远处运动补偿误差越大[9],运动目标由于径向速度和切向速度的存在依然会导致距离徙动和方位向散焦。三通道SAR系统CFAR检测后,动目标凸显出来,对杂波抑制后的图像数据采用数字聚束处理,信号处理流程图如图3所示。操作步骤如下:

①对CFAR检测后的图像域数据进行截取,加窗截取第i个动目标的图像数据,以减小运算量。

② 对截取的数据进行方位向逆傅里叶变换(IFFT)回到方位时域,并进行运动补偿逆处理,包括相位补偿逆处理和距离对准逆处理。这里的逆处理针对原成像算法选取的参考点,目的是将截取的动目标图像数据块还原到仅完成距离脉压的结果。

③将估算的动目标位置坐标作为新的运动补偿参考点进行二次运动补偿和方位聚焦。

④截取第i+1个动目标的图像数据。重复上述操作,直到遍历所有动目标。

图3 数字聚束信号处理流程

以动目标的定位结果作为参考点进行二次运动补偿即距离对准和相位补偿后,信号可以表示为

式中,ΔR(t)=R(t)-Rtar(t)表示雷达相对于参考点的转动分量,Rtar(t)表示雷达至动目标定位结果点处的瞬时距离。

令ΔR(t)=C1t+C2t2(忽略三次以上的项),将式(21)信号变换到距离频域并进行相位补偿得到

式中,fτ为距离频率,fc=c/λ为雷达中心频率。很明显,式(22)的指数部分存在距离频率fτ与方位向时间t的耦合,如果在数字聚束后直接作方位向聚焦还是会存在散焦,因此需要对信号进行距离多普勒解耦合,才能实现聚焦成像。

3.2 广义二阶Keystone变换

Keystone变换通常用于消除线性距离走动。对于本文研究的运动目标,会存在较大距离弯曲的情况,需要采用广义二阶Keystone变换消除。广义二阶Keystone变换的核心思想是关于方位时间t的尺度变换,本小节采用该方法去除距离频率fτ与方位向时间t之间的耦合关系。令

代入到式(22)得到

可以看出,经过一次广义二阶Keystone变换之后,距离弯曲得以校正,但距离走动依然存在。在消除距离走动之前,需要先将式(24)中的调频项补偿掉,本文采用文献[10]中基于Radon变换的多普勒参数估计方法,选取一个距离单元的信号对方位向调频率进行估计,假设调频率估计值为f m,用该参数对调频项进行补偿,可以去除二次相位项,得到

此时,信号仅剩余距离走动部分,再引入一次广义二阶Keystone变换,令将距离走动中距离频率fτ与新的方位向时间t m之间的耦合去除,即

可见,经过两次广义二阶Keystone变换,距离弯曲与距离走动得以消除,再对式(26)进行距离向IFFT变换和方位向FFT即能够得到非合作动目标的清晰SAR成像结果。本文所提方法的总体流程图如图4所示。

图4 海面舰船SAR成像算法流程

4 仿真结果与分析

本文采用IDL软件仿真的雷达回波数据验证算法有效性。雷达工作在X波段,采用正侧视观测模式,系统主要仿真参数如表1所示,距离、方位分辨率均为1 m。

按照成像的像素单元大小划分海杂波单元,围绕成像区均匀设置512行、512列杂波点,点源反射率服从Morchin模型[11],该模型简单、适用范围广,并且不需要考虑雷达的极化方式,计算公式如下:

式中,ss为海情级数,θg为雷达入射余角也即擦地角,β=[2.44(ss+1)1.08]/57.29 rad,he≈0.025+0.046ss1.72m,θc=arcsin(λ/4πhe)表示临界角。采用球不变随机(SIRP)法生成时空相关的二维K分布海杂波。设计的仿真运动舰船目标点阵模型如图5所示,尺寸为75 m×30 m(长×宽),点横竖间距均为1.5 m,一共13个散射点。仿真了两种不同运动状态的舰船:舰船目标1的中心点设置在(500,0)处,速度大小为1 000 m/min,方向与+x轴夹角为45°;舰船目标2的中心点设置在(-500,250)处,速度大小也为1 000 m/min,方向与+x轴夹角为120°,初始信杂比、信噪比均为10 d B。

表1 三通道SAR系统参数

图5 仿真舰船点阵模型

对三通道回波信号进行模拟,加上仿真海杂波及高斯白噪声,海情级数取3级,得到某一通道的SAR成像结果如图6所示。采用ACSI对相邻通道图像作杂波对消处理,抑制掉海杂波后的结果如图7所示,可以明显看到两个舰船目标在图像中凸显出来,背景海杂波得到了极大抑制。在CFAR检测后,按式(20)对舰船目标的坐标位置进行估计,估计结果见表2,方位向的定位误差在十几米量级,实现了有效定位。

图6 某通道SAR图像

图7 海杂波抑制后的舰船图像

表2 海面舰船目标坐标估计结果

根据检测到的动目标数目,在任一杂波对消结果图中进行数据截取,如图8(a)、(b)所示。分别对截取后图像进行运动逆补偿处理,再依据表2估计出的舰船目标实际位置坐标进行数字聚束处理,成像结果如图8(c)、(d)所示,显然,进行过数字聚束后的舰船目标图像的聚焦效果有了明显改善,但仍然存在距离徙动和散焦现象。针对此结果,引入广义二阶Keystone变换法对数字聚束后的图像作距离弯曲校正和去耦合,最终成像结果如图8(e)、(f)所示,消除了运动舰船点阵目标的大距离徙动,且实现了良好聚焦,成像质量得到了明显的提升。

图8 多个动目标并行成像结果

5 结束语

本文提出了一种基于三通道SAR的海面舰船成像方法。文中通过仿真时空相关二维K分布海杂波模拟了海面舰船所处的杂波背景环境,并采用ACSI法实现多通道的杂波对消,将动目标从海杂波环境中检测出来。在动目标检测后,引入数字聚束技术与广义二阶Keystone变换,去除动目标的大距离徙动和距离方位耦合现象,可并行获取图像中多个不同舰船目标的良好聚焦图像。仿真数据给出了海杂波抑制后的舰船目标SAR图像、数字聚束处理结果图,以及广义二阶Keystone变换处理后的成像,对成像效果进行了对比分析,结果表明本文方法能够很好地实现海面舰船目标的聚焦成像,可以实时对多个动目标进行定位以及聚焦成像,是一种有效的舰船SAR成像方法。

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An Imaging Method for Maritime Ship Based on Airborne Three-Channel SAR

XIA Huiting1,2,LI Yong1,2,HUANG Xiangfei1,2
(1.College of Electronic and Information Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing211106,China;2.Key Laboratory of Radar Imaging and Microwave Photonics of Ministry of Education(Nanjing University of Aeronautics and Astronautics),Nanjing211106,China)

The moving maritime ships appear blurred in SAR images.In order to solve the problem of fine imaging of moving ships,a signal processing method based on airborne three-channel SAR system for sea clutter suppression and focused imaging is proposed.In view of the unknown nature of ship motion,the three-channel SAR structure is utilized to inhibit the effects of strong sea clutter in the background for the precise location of ships.The digital spotlight technology and generalized second-order Keystone transform are introduced to remove the across-range cell migration and defocusing in SAR images of the moving targets.This method can obtain well-focused SAR images of different moving targets by parallel processing.The results of simulation data demonstrate the effectiveness and feasibility of this method.

synthetic aperture radar(SAR);maritime ship imaging;digital spotlight;generalized second-order Keystone transform

TN959.72

A

1672-2337(2017)01-0001-07

10.3969/j.issn.1672-2337.2017.01.001

2016-07-22;

2016-10-04

南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金项目(No.KFJJ20150405);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目;航空科学基金(No.20142052020)

夏慧婷女,1991年生,江苏镇江人,硕士,主要研究方向为合成孔径雷达信号处理、动目标检测与成像算法。E-mail:xiahuiting_xht@163.com

李勇男,1977年生,河南洛阳人,副教授、硕士生导师,主要研究方向为雷达信号处理、合成孔径雷达成像算法、动目标检测与成像算法、多普勒参数估计、气象雷达信号处理。

黄翔飞男,1992年生,福建南平人,硕士,主要研究方向为逆合成孔径雷达成像。