无源双基地SAR动/静目标联合稀疏成像方法技术

本发明专利技术提供了一种无源双基地SAR动/静目标联合稀疏成像方法，包括以下步骤：S1：构建SAR数据采集几何模型，以分析得到回波信号，所述回波信号为动目标回波信号和静目标回波信号的混合信号；S2：对所述动目标的运动参数进行估计；S3：定义SAR投影矩阵，构建基于完备小波字典的稀疏成像方法,以得到静目标和动目标的联合稀疏图像；S4：截取回波信号中的动目标回波子块进行处理，得到动目标图像。本发明专利技术一方面通过构建基于完备小波字典的稀疏成像方法，很好的抑制强杂波信息，实现在非均匀环境下，保持算法性能；另一方面通过采用数据的分块处理，截取回波信号中动目标回波子块进行处理，可以有效降低运算量。

Joint Sparse Imaging Method for Passive Bistatic SAR Dynamic/Static Targets

The invention provides a joint sparse imaging method for passive bistatic SAR moving/static targets, which includes the following steps: S1: constructing a geometric model of SAR data acquisition to analyze and obtain the echo signal, which is a mixed signal of the moving target echo signal and the static target echo signal; S2: estimating the moving parameters of the moving target; S3: defining the SAR projection matrix and constructing the base. Sparse imaging method based on complete wavelet dictionary is used to obtain joint sparse images of static and moving targets. S4: Intercept the moving target echo sub-blocks in the echo signal for processing, and get the moving target image. On the one hand, by constructing a sparse imaging method based on a complete wavelet dictionary, the strong clutter information can be well suppressed and the performance of the algorithm can be maintained in an uneven environment; on the other hand, the computation amount can be effectively reduced by using data block processing to intercept the moving target echo sub-blocks in the echo signal for processing.

【技术实现步骤摘要】
无源双基地SAR动/静目标联合稀疏成像方法
本专利技术涉及运动参数估计以及动/静目标联合成像
，尤其涉及一种无源双基地SAR动/静目标联合稀疏成像方法。
技术介绍
近年来，基于外辐射源的双基地合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)成为遥感成像领域的研究热点之一。无源双基地SAR不发射信号，仅接收机会信号，搭建成本低。由于接收机很难被直接检测到，系统安全性能比较高。无源双基地SAR不仅可以对静目标进行观测、定位和识别，还可以对被照射场景中运动物体进行检测和成像。然而，实际数据处理时，由于动目标回波和杂波信号的相位历史存在较大差异，传统的匹配滤波算法通常无法同时实现两者的聚焦成像处理。现有公开发表文献中，许多专家学者提出了对动目标回波信号的频率域聚焦成像方法。此类算法利用多普勒参数、目标位置偏移来估计动目标速度，或者基于图像清晰度准则来搜索运动参数。然后，构建频率域成像算法对SAR原始数据进行处理。但是，上述方法在实现动目标聚焦的同时会不可避免的引入静目标的散焦。此外，许多算法采用杂波抑制或者图像域滤波处理得到动目标数据，进而实现成像处理。但是，非均匀环境下，上述算法性能会迅速下降，提取得到的数据中仍然包含强杂波信息。最后，对多个动目标回波信号，相关文献提出了基于过完备速度字典和多普勒参数字典的成像算法。然而，上述基于字典的成像方法过于复杂，运算量比较大。因此，有必要设计一种无源双基地SAR动/静目标成像方法，以解决上述问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种运算量较小、比较简单的无源双基地SAR动/静目标联合稀疏成像方法。为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种无源双基地SAR动/静目标联合稀疏成像方法，其包括以下步骤：S1：构建SAR数据采集几何模型，以分析得到回波信号，所述回波信号为动目标回波信号和静目标回波信号的混合信号；S2：对所述动目标的运动参数进行估计；S3：定义SAR投影矩阵，构建基于完备小波字典的稀疏成像方法,以得到静目标和动目标的联合稀疏图像；S4：截取回波信号中的动目标回波子块进行处理，得到动目标图像。作为本专利技术进一步改进的技术方案，步骤S1中在任意方位向采样时刻t的回波信号表示为：其中，c0表示光传播速度，fc为载波频率，τ是距离向(快)时间，Ts和Tm分别为静目标和动目标的雷达反射截面积堆栈得到的列向量，fr表示对距离向频率，Rs(.)和Rm(.)分别为静目标和动目标的电磁波瞬时传播距离，∑.表示对被照射场景中所有目标回波的求和，ATR(.)为发射信号的频谱、电磁波传播衰减因子以及发射天线和接收天线方向图的乘积，(xs，ys)为静目标的二维坐标，(xm，ym)为动目标的二维坐标。作为本专利技术进一步改进的技术方案，步骤S2包括：S21：利用重建图像中的路径信息得到动目标运动方向先验知识，利用距离、多普勒中心以及子孔径多普勒中心偏差实现动目标速度和位置的估计；S22：利用重建图像中的路径信息得到动目标运动方向先验知识，利用距离、多普勒中心以及子孔径多普勒中心偏差实现动目标速度和位置的迭代估计。作为本专利技术进一步改进的技术方案，步骤S21和S22中的运动方向先验知识为动目标径向速度与横向速度的比值：作为本专利技术进一步改进的技术方案，步骤S22包括：S221：固定径向速度和动目标位置，在距离和多普勒中心频率约束条件下实现方位向速度的估计；S222：重复对方位向速度以及动目标径向速度的估计步骤，以得到动目标的运动参数估计结果。作为本专利技术进一步改进的技术方案，步骤S221中得到的方位向速度的迭代表达式为：其中，ΔΔfdc为子孔径的多普勒中心偏差。作为本专利技术进一步改进的技术方案，步骤S3包括：S31：将距离向脉冲压缩后的数据重排得到列向y，定义SAR投影矩阵为F，得到信号回波模型；S32：定义一个完备小波字典，将SAR图像表示为完备小波字典的稀疏表示，以得到静目标和动目标的联合稀疏图像。作为本专利技术进一步改进的技术方案，步骤S31中，所述信号回波模型为：其中，Ts和Tm分别为静目标和动目标的雷达反射截面积堆栈得到的列向量，是动目标运动引入的相位误差，n0为噪声。作为本专利技术进一步改进的技术方案，步骤S4具体为：截取回波信号中的动目标回波子块进行处理分析，并根据分析结果，重建动目标图像。作为本专利技术进一步改进的技术方案，还包括步骤S5：通过仿真杂波区域与动目标散焦区域重合的回波数据，验证所述步骤1-步骤4的有效性。由以上技术方案可知，本专利技术一方面通过构建基于完备小波字典的稀疏成像方法，很好的抑制强杂波信息，实现在非均匀环境下，保持算法性能；另一方面通过采用数据的分块处理，截取回波信号中动目标回波子块进行处理，可以有效降低运算量。附图说明图1是本专利技术无源双基地SAR动/静目标联合稀疏成像方法的流程图。图2是无源双基地SAR数据采集空间几何模型。图3是速度相同的多个动目标成像结果。图4是速度不同的多个动目标成像结果。图5是加入相干斑噪声的全场景图像和联合稀疏成像结果。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细描述。请参图1所示，本专利技术提供了一种无源双基地SAR动/静目标联合稀疏成像方法，其包括以下步骤：S1：构建SAR数据采集几何模型，以分析得到回波信号，所述回波信号为动目标回波信号和静目标回波信号的混合信号；S2：对所述动目标的运动参数进行估计；S3：定义SAR投影矩阵，构建基于完备小波字典的稀疏成像方法，以得到静目标和动目标的联合稀疏图像；S4：截取回波信号中的动目标回波子块进行处理，得到动目标图像；S5：通过仿真杂波区域与动目标散焦区域重合的回波数据，验证S1-S4的有效性。其中，步骤S1具体包括：构建SAR(SyntheticApertureRadar,合成孔径雷达)数据采集几何模型，请参图2所示，SAR数据采集几何模型包括：设于坐标系原点的被照射场景中心、设于于(xt,yt)处高度为ht的发射机、以恒定的速度vr和高度hr沿着x轴飞行并接收所述被照射场景的电磁波反射信号的接收机、设于二维坐标(xs,ys)处的静目标以及设于任意方位向采样时刻t的二维坐标(xm+vxt,ym+vyt)处的动目标。其中，vx和vy表示动目标沿x轴和y轴的行进速度。假设所述发射机的孔径中心时间为0，所述接收机在任意方位向采样时刻为t，雷达接收数据为所述被照射场景中静目标和动目标的混合回波信号(直达波信号在成像处理前可以利用参考通道信号滤除)，则该回波信号表示为：其中，c0表示光传播速度，fc为载波频率，τ是距离向(快)时间，Ts和Tm分别为静目标和动目标的雷达反射截面积(RadarCrossSection,RCS)(假设目标RCS不观测视角变化)堆栈得到的列向量，fr表示对距离向频率，Rs(.)和Rm(.)分别为静目标和动目标的电磁波瞬时传播距离，∑.表示对被照射场景中所有目标回波的求和，ATR(.)为发射信号的频谱、电磁波传播衰减因子以及发射天线和接收天线方向图的乘积。步骤S2具体包括：S21：利用重建图像中的路径信息得到动目标运动方向先验知识，利用距离、多普勒中心以及子孔径多普勒中心偏差实现动目标速度和位置的估计；S本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无源双基地SAR动/静目标联合稀疏成像方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：构建SAR数据采集几何模型，以分析得到回波信号，所述回波信号为动目标回波信号和静目标回波信号的混合信号；S2：对所述动目标的运动参数进行估计；S3：定义SAR投影矩阵，构建基于完备小波字典的稀疏成像方法,以得到静目标和动目标的联合稀疏图像；S4：截取回波信号中的动目标回波子块进行处理，得到动目标图像。

【技术特征摘要】
1.一种无源双基地SAR动/静目标联合稀疏成像方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：构建SAR数据采集几何模型，以分析得到回波信号，所述回波信号为动目标回波信号和静目标回波信号的混合信号；S2：对所述动目标的运动参数进行估计；S3：定义SAR投影矩阵，构建基于完备小波字典的稀疏成像方法,以得到静目标和动目标的联合稀疏图像；S4：截取回波信号中的动目标回波子块进行处理，得到动目标图像。2.根据权利要求1所述的无源双基地SAR动/静目标联合稀疏成像方法，其特征在于，步骤S1中在任意方位向采样时刻t的回波信号表示为：其中，c0表示光传播速度，fc为载波频率，τ是距离向(快)时间，Ts和Tm分别为静目标和动目标的雷达反射截面积堆栈得到的列向量，fr表示对距离向频率，Rs(.)和Rm(.)分别为静目标和动目标的电磁波瞬时传播距离，∑.表示对被照射场景中所有目标回波的求和，ATR(.)为发射信号的频谱、电磁波传播衰减因子以及发射天线和接收天线方向图的乘积，(xs，ys)为静目标的二维坐标，(xm，ym)为动目标的二维坐标。3.根据权利要1所述的无源双基地SAR动/静目标联合稀疏成像方法，其特征在于，步骤S2包括：S21：利用重建图像中的路径信息得到动目标运动方向先验知识，利用距离、多普勒中心以及子孔径多普勒中心偏差实现动目标速度和位置的估计；S22：利用重建图像中的路径信息得到动目标运动方向先验知识，利用距离、多普勒中心以及子孔径多普勒中心偏差实现动目标速度和位置的迭代估计。4.根据权利要3所述的无源双基地SAR动/静目标联合稀疏成像方法，其特征在于，步骤S21...

【专利技术属性】
技术研发人员：王昕，侯正伟，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32