无人机载战场监视雷达超分辨广域成像方法技术

本发明专利技术属于雷达超分辨广域成像技术领域，特别涉及无人机载战场监视雷达超分辨广域成像方法。该无人机载战场监视雷达超分辨广域成像方法包括以下步骤：利用战场监视雷达的每个照射区域的地面监视图像组合成广域地面监视图像；生成战场监视雷达的每个照射区域的地面监视图像包括以下步骤：战场监视雷达对对应的原始回波数据进行预处理，得出对应的中心补偿后数据；将对应的中心补偿后数据在方位向进行孔径外推，得出对应的孔径外推后数据；将对应的孔径外推后数据在方位向进行幅相估计法超分辨处理，得出对应的方位超分辨处理数据；根据对应的方位超分辨处理数据，得出对应的子图像。

【技术实现步骤摘要】
无人机载战场监视雷达超分辨广域成像方法
本专利技术属于雷达超分辨广域成像
，特别涉及无人机载战场监视雷达超分辨广域成像方法，可用于实时性的地面场景的快速广域成像与监视。
技术介绍
合成孔径雷达(SAR)通过对地面场景进行长时间观测获得较高的方位分辨率。但由于这种体制不具备快速的数据重访能力，因此无法对远距离、大范围内的地面场景信息进行监视。与之相比，广域运动目标检测技术(Wide-areaGMTI,Wide-areaGroundMovingTargetIndication)，采用较窄的天线波束和方位扫描的工作方式，可以实现对地面大场景的快速成像。由于其较高的采访率，可以对广域场景(200km×200km)反复进行探测，成为战场监视的最重要的工作方式。例如美国的JSTARS(JointSurveillanceTargetAttackRadarSystem,联合星)，德国的PAMIR(PhasedArrayMultifunctionalImagingRadar,多功能相控阵成像雷达)，英国的ASTOR(AirborneStand-offRadar机载防区外雷达)(即欧洲五国联合研制的SOSTAR(Stand-offSurveillanceandTargetAcquisitionRadarDemonstrator防区外监视和目标获取雷达)系统，均具备广域监视能力。JSTARS的广域监视能力在海湾战争中达到了很好的验证。利用Wide-areaGMTI模式进行广域监视时，通常采用多普勒波束锐化技术(DBS，DopplerBeamSharpening)获得大范围的地面场景图像，其测绘带宽度时传统的SAR模式难以达到的。多普勒波束锐化技术是将一个天线的真实波束分裂成若干个窄的子波束，由于各子波束中心处目标相对雷达的径向速度不同，从而造成各子波束回波间的多普勒频差，此时在频域设置一组窄带滤波器组，且该滤波器的中心和带宽分别对应各个子波束的中心和带宽，这样就可以实现多普勒分割，有效改善方位分辨力。然而，由于广域GMTI的要求对数据的高重访率及其对场景的广域监视能力，因此雷达天线在进行扫面时，对某一方位角度的照射时间时非常短暂的，因此相干积累时间非常有限，这也大大限制的了多普勒波束锐化技术的成像分辨率。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出无人机载战场监视雷达超分辨广域成像方法。本专利技术能够将雷达方位分辨率提高一倍，在工程上实现对战场的实时监视能力。为实现上述技术目的，本专利技术采用如下技术方案予以实现。无人机载战场监视雷达超分辨广域成像方法包括以下步骤：针对战场监视雷达的每个照射区域，生成战场监视雷达的对应照射区域的地面监视图像，利用战场监视雷达的每个照射区域的地面监视图像组合成广域地面监视图像；生成战场监视雷达的每个照射区域的地面监视图像包括以下步骤：步骤1，当战场监视雷达扫描到对应照射区域时，战场监视雷达接收对应的原始回波数据；战场监视雷达对对应的原始回波数据依次进行距离向脉冲压缩、距离走动校正、中心补偿，得出对应的中心补偿后数据；步骤2，将对应的中心补偿后数据在方位向进行2倍的孔径外推，得出对应的孔径外推后数据；步骤3，将对应的孔径外推后数据在方位向进行幅相估计法超分辨处理，得出对应的方位超分辨处理数据；步骤4，针对对应的方位超分辨处理数据，在距离-多普勒域提取对应多普勒带宽内的数据；然后根据提取的数据，得出对应的子图像，对应子图像中每个像素点的幅度值为：提取的数据中对应位置的数据的取值。本专利技术的特点和进一步改进在于：所述步骤1的具体子步骤为：(1.1)当战场监视雷达扫描到对应照射区域时，战场监视雷达接收对应的原始回波数据，然后对对应的原始回波数据进行距离向脉冲压缩处理，得出对应的距离脉压后数据；(1.2)对对应的距离脉压后数据进行距离走动校正，得出对应的距离走动校正后数据；(1.3)对对应的原始回波数据进行多普勒中心估计，得出对应的多普勒中心频率fd；(1.4)根据对应的多普勒中心频率fd，对对应的距离走动校正后数据进行中心补偿，得出对应的中心补偿后数据。在步骤1中，对应的中心补偿后数据表示为X，X＝[x(m,0),x(m,1),...,x(m,n),...,x(m,Na-1)]其中，x(m,n)表示第m个距离单元第n个脉冲经过中心补偿后的脉压结果，m代表快时间，n代表慢时间，m为整数且m为0至M-1，M为战场监视雷达的距离单元数目，n为整数且n取0至Na-1，Na为战场监视雷达的方位向脉冲数目，Na为偶数；所述步骤2的具体子步骤为：(2.1)利用Burg算法求取对应的中心补偿后数据的孔径外推系数a(k)；k为整数且k取0至Na-1；(2.2)对对应的中心补偿后数据在前向进行孔径外推，得出对应的前向孔径外推数据，所述对应的前向孔径外推数据X1为：其中，m代表快时间，n1代表慢时间，m为自然数且m取1至M，n1为自然数且n1取P+Na/2-1至P，P＝Na/2，k'取1至P；对对应的中心补偿后数据在后向进行孔径外推，得出对应的后向孔径外推数据，所述对应的后向孔径外推数据X2为：其中，m代表快时间，n2代表慢时间，m为自然数且m取1至M，M为距离单元数目，n2为自然数且n2取P+Na/2至P+Na-1，P＝Na/2，k'取1至P；上标H表示取共轭转置；(2.3)根据对应的中心补偿后数据X、对应的前向孔径外推数据X1和对应的后向孔径外推数据X2，得出对应的孔径外推后数据X'令则对应的孔径外推后数据X'为：X'＝[x(m,0),x(m,1),...,x(m,2Na-1)]。所述步骤3的具体子步骤为：(3.1)根据设定的有限冲击响应滤波器的阶数，对对应的孔径外推后数据X'进行重新排列，得出2Na-L+1组重新排列后数据，L为设定的FIR滤波器的阶数，L＝Na；在2Na-L组重新排列后数据中，第l组数据Sm,l为：Sm,l＝[x(m,l),x(m,l+1),...,x(m,l+L-1)]T其中，l取0至2Na-L，上标T表示矩阵或向量的转置；(3.2)根据每组重新排列后数据，得出对应的数据序列的协方差矩阵其中，N＝2Na，上标H表示取共轭转置；(3.3)估计对应的噪声和干扰的L维协方差矩阵其中，N＝2Na，上标H表示取共轭转置，说明w为APES超分辨处理后每组重新排列后数据的角频率；(3.4)计算出对应的匹配滤波器系数其中，上标-1表示矩阵的逆，β(w)＝[1exp(jw)…exp(j(L-1)w)]T，上标T表示矩阵或向量的转置，β(w)表示对应的归一化导向矢量；(3.5)根据以下公式得出不同频率处的数据幅度估计值：其中，w为APES超分辨处理后每组重新排列后数据的角频率，表示角频率w处的数据幅度估计值，则对应的方位超分辨处理数据为：子步骤(3.5)得出的不同频率处的数据幅度估计值。利用战场监视雷达的每个照射区域的地面监视图像组合成广域地面监视图像的过程为：在得出战场监视雷达的每个照射区域的子图像之后，在直角坐标系下，按顺序完成各个子图像的拼接，得出广域地面监视图像。本专利技术的有益效果为：本专利技术由于充分利用雷达孔径外推后的回波数据，在不引起数据失真的前提下将天线主波束内的回波数据量增加一倍，相当于将多普勒波束锐化技术的本文档来自技高网...

【技术保护点】
无人机载战场监视雷达超分辨广域成像方法，其特征在于，包括以下步骤：针对战场监视雷达的每个照射区域，生成战场监视雷达的对应照射区域的地面监视图像，利用战场监视雷达的每个照射区域的地面监视图像组合成广域地面监视图像；生成战场监视雷达的每个照射区域的地面监视图像包括以下步骤：步骤1，当战场监视雷达扫描到对应照射区域时，战场监视雷达接收对应的原始回波数据；战场监视雷达对对应的原始回波数据依次进行距离向脉冲压缩、距离走动校正、中心补偿，得出对应的中心补偿后数据；步骤2，将对应的中心补偿后数据在方位向进行2倍的孔径外推，得出对应的孔径外推后数据；步骤3，将对应的孔径外推后数据在方位向进行幅相估计法超分辨处理，得出对应的方位超分辨处理数据；步骤4，针对对应的方位超分辨处理数据，在距离‑多普勒域提取对应多普勒带宽内的数据；然后根据提取的数据，得出对应的子图像，对应子图像中每个像素点的幅度值为：提取的数据中对应位置的数据的取值。

【技术特征摘要】
1.无人机载战场监视雷达超分辨广域成像方法，其特征在于，包括以下步骤：针对战场监视雷达的每个照射区域，生成战场监视雷达的对应照射区域的地面监视图像，利用战场监视雷达的每个照射区域的地面监视图像组合成广域地面监视图像；生成战场监视雷达的每个照射区域的地面监视图像包括以下步骤：步骤1，当战场监视雷达扫描到对应照射区域时，战场监视雷达接收对应的原始回波数据；战场监视雷达对对应的原始回波数据依次进行距离向脉冲压缩、距离走动校正、中心补偿，得出对应的中心补偿后数据；在步骤1中，对应的中心补偿后数据表示为X，X＝[x(m,0),x(m,1),...,x(m,n),...,x(m,Na-1)]其中，x(m,n)表示第m个距离单元第n个脉冲经过中心补偿后的脉压结果，m代表快时间，n代表慢时间，m为自然数且m为0至M-1，M为战场监视雷达的距离单元数目，n为自然数且n取0至Na-1，Na为战场监视雷达的方位向脉冲数目，Na为偶数；步骤2，将对应的中心补偿后数据在方位向进行2倍的孔径外推，得出对应的孔径外推后数据；所述步骤2的具体子步骤为：(2.1)利用Burg算法求取对应的中心补偿后数据的孔径外推系数a(k)；k为整数且k取0至Na-1；(2.2)对对应的中心补偿后数据在前向进行孔径外推，得出对应的前向孔径外推数据，所述对应的前向孔径外推数据X1为：其中，m代表快时间，n1代表慢时间，m为自然数且m取1至M，n1为自然数且n1取P+Na/2-1至P，P＝Na/2，k'取1至P；对对应的中心补偿后数据在后向进行孔径外推，得出对应的后向孔径外推数据，所述对应的后向孔径外推数据X2为：其中，m代表快时间，n2代表慢时间，m为自然数且m取1至M，M为距离单元数目，n2为自然数且n2取P+Na/2至P+Na-1，P＝Na/2，k'取1至P；上标H表示取共轭转置；(2.3)根据对应的中心补偿后数据X、对应的前向孔径外推数据X1和对应的后向孔径外推数据X2，得出对应的孔径外推后数据X'令则对应的孔径外推后数据X'为：X'＝[x(m,0),x(m,1),...,x(m,2Na-1)]；步骤3，将对应的孔径外推后数据在方位向进行幅相估计法超分辨处理，得出对应的方位超分辨处理数据；所述步骤3的具体子步骤为：(3.1)根据设定的有限冲击响应...

【专利技术属性】
技术研发人员：李明，陈洪猛，刘鹏，王帅，吴艳，卢云龙，贾璐，张鹏，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61