面向近实时ISAR成像的LS高阶快速运动补偿方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种面向近实时ISAR成像的LS高阶快速运动补偿方法及系统，本发明专利技术提出的基于最小二乘的高阶对称累积互相关法，优化了经典互相关方法的累积方式，利用最小二乘拟合，弥补了已有互相关方法不能估计高阶参数的不足；以非常低的计算代价实现高阶参数估计和运动补偿，且无需先验知识。本发明专利技术的有益效果是：本发明专利技术实现高阶参数估计和运动补偿，优化计算复杂度，以满足近实时成像的快速处理需求，且本发明专利技术能够进行盲处理，无需先验估计区间，减小发射系统负担。

LS High-order Fast Motion Compensation Method and System for Near Real-time ISAR Imaging

【技术实现步骤摘要】
面向近实时ISAR成像的LS高阶快速运动补偿方法及系统
本专利技术涉及通信技术及雷达信号处理领域，尤其涉及面向近实时ISAR成像的LS高阶快速运动补偿方法及系统。
技术介绍
ISAR成像主要基于经典的距离-多普勒(RD，Range-Doppler)原理，即利用距离维的频率分集、方位维的角度分集，经过二维压缩处理获取构成目标各散射点的二维位置信息。由于目标径向运动会导致回波的一维距离像随观测序列产生走动，从而导致下一步的方位压缩不能使同一距离单元的散射点对齐。基于时-频二维联合处理的距离-瞬时-多普勒成像方法(RID，Range-Instantaneous-Doppler)利用时间-频率二维切片的方式可以很好的解决这一问题，但时-频二维联合处理的方法计算复杂度非常高，在一般的成像系统处理环境下，不能很好的满足快速成像、目标识别、分类的实时性需求。传统的RD类成像方法运算代价低，成像较快，一般是在进行方位压缩之前，先进行基于参数估计的运动补偿处理。回波数据经过平动补偿后，各观测序列的一维距离像包络得到精确的对准，然后进行后续的方位向分辨，进而得到清晰的ISAR图像(如图1)。因此，参数估计的精度和运动补偿的质量，直接影响成像的质量。目前常用的参数估计算法，大致可以分为以下三类：(1)一类是基于目标散射点的算法，但根据实际测试数据的分析，在观测累积时间内，很难在整体上稳定地跟踪感兴趣的点。因此，这种算法在实际应用中并不是很广泛。(2)第二类是基于相邻回波的包络相似性来实现距离对准的方法，也是实现较简单、应用最广泛的一类算法，经典的方法包括全局距离对准算法、互相关方法(CCM)，累积互相关方法(ACCM)等。CCM方法是互相类处理一类算法中最早被提出的基础算法，具有简单实用、计算复杂度低的优点。CCM方法的实现方案是选取某一个距离像(一般为第一个)作为参考距离像，与其它距离像分别做互相关处理后得到一组互相关函数，然后通过对准各互相关函数曲线的峰值来估计各次回波间的差分距离，进而得到目标的运动参数的估计值。ACCM改进了CCM得到互相关函数的方式，它用累积的概念加强各次回波中稳定的强频率成分，抑制无规则的快变扰动，以很小的复杂度代价有效地降低了CCM方法的偶然误差，在很大程度上提高了估计性能。在实现方案上，ACCM的每一个累积互相关函数是通过对每一个参考的距离像，取它前面的多个距离像与参考像进行互相关处理并累加来得到的。(3).第三类是基于图像熵值的算法，代表性的是最小熵算法(MEM)，通过在一定的参数范围内以固定的精度搜索图像熵值最小时所对应的目标运动参数。现有的一些技术和方法都具有各自的优点，但同时也存在不足，具体而言：(1)对于基于强散射点类的估计方法：从实测数据分析，很难找到并追踪在整个成像累积时间(CPI，CoherentProcessingInterval)内都很稳定的强散射点，即使是在同一个目标的回波，姿态稍有变化就可能使回波中的强散射点消失，因此基于散射点的距离对准方法在实际的ISAR工程实践之中很难得到应用。(2)基于熵计算的估计方法(如MEM)：这类方法的优点在于可以对高阶目标运动参数(如加速度)进行估计，但是一般需要对目标运动参数有一个先验的估计区间。这样一方面这要求雷达发射系统需要交替发射宽、窄带脉冲来实现测速、成像，增加了系统负担，或者需要从回波数据中通过额外的方法来得到估计区间增加了处理的复杂度；另一方面，先验估计区间的准确性对算法的估计性能影响非常大--假如先验估计区间并未包含参数真值，那么算法得到的估计值是完全无效的。(3)基于距离像互相关处理的方法：这类方法的优点是实现简单，可以很好的满足近实时成像处理的需求。然而，一方面，由于实际飞行目标的回波中包含很多变化的因素，尤其是在一些较恶劣的应用环境下，比如观测有内部扰动部件的飞机如螺旋桨飞机，或者是处于信噪比较低的成像背景中，目标散射特性的起伏变化会非常剧烈，快变的多峰包络十分影响互相关的对准精度，这些因素会造成较大的对准误差，此时已有的算法从精度或复杂度方面已经不能满足成像要求，具体到各算法分析如下：a).CCM：缺点是对准误差和偶然误差很大。一方面，复杂条件下的加波距离像包络复杂，导致对准误差非常大；另一方面，如果某个距离像存在较大的偶然误差，那么在整个互相关处理和对准处理的过程中，这个偶然误差会不断被传递，导致算法估计性能严重下降。b).ACCM：虽然利用累积的概念有效的增强了回波中稳定的强频率成分、大大降低了对准误差，同时也改善了个别距离像导致的偶然误差，但是未能从信号形式的角度在根本上解决对准误差的问题，此外，在累积过程中仍然存在较大的相位累积误差。另一方面，目前这类算法一般只能估计目标的一阶运动参数(即速度)，而当目标在观测驻留时间内进行加速减速运动时，这类算法并不能精确的对非均匀运动进行高质量的估计和补偿。术语解释：ISAR：(InverseSyntheticApertureRadar)逆合成孔径雷达。RD：(Range-Doppler)距离－多普勒。CCM：(Cross-CorrelationMethod)互相关方法。ACCM：(AccumulatedCross-CorrelationMethod)累积互相关法。MEM：(MinimunEntropyMethod)最小熵法HSACM：(High-orderSymmetricAccumulatedCross-CorrelationMethod)高阶对称累积互相关法。
技术实现思路
本专利技术提供了一种面向近实时ISAR成像的LS高阶快速运动补偿方法，包括：步骤1：由目标的基带回波信号构造离散的M×N回波矩阵Es，M为距离向采样数或子脉冲个数，N为方位向采样数即回波次数；步骤2：对回波数据Es依距离维进行长度为N的一维傅立叶变换，得到各次回波的一维距离像{RPn}；步骤3：确定最佳对称累积长度Q；步骤4：计算互相关函数的表达式，得到U个累积互相关函数组成的集合其中U＝N-2(Q-1)表示对称累积区域的长度；步骤5：搜索各累积互相关函数的峰值，根据得到的各相关函数计算对应的差分距离{Δrn1}；步骤6：构建时间矩阵Γ和距离差分矩阵Λ以及对应的最小二乘关系式，并解最小二乘问题，计算出目标的各阶运动参数；步骤7：对原回波数据Es乘以下式形式的补偿因子以实现高阶运动补偿：式中：ft为系统发射载波的瞬时频率；c为真空中的光速；vi代表用于描述目标径向运动的各阶动力学参数，且i＝1，…，I，I为满足一定精度要求下的最高描述阶数，例如v1代表一阶径向运动速度，v2代表二阶的径向加速度等；t为时间变量。作为本专利技术的进一步改进，在所述步骤3中，依据公式10确定最佳对称累积长度Q，公式10为：其中，Q是对称累积长度，γ是累积因子，N为回波总个数。作为本专利技术的进一步改进，在所述步骤6中，构建公式19中的时间矩阵г和距离差分矩阵Λ以及对应的最小二乘关系式，并根据公式20解最小二乘问题，计算出目标的各阶运动参数。本专利技术还公开了一种面向近实时ISAR成像的LS高阶快速运动补偿系统，包括：构造单元：用于由目标的基带回波信号构造离散的M×N回波矩阵Es，M为距离向采样数或子脉冲个数，N为方位向采样数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向近实时ISAR成像的LS高阶快速运动补偿方法，其特征在于，包括：步骤1：由目标的基带回波信号构造离散的M×N回波矩阵Es，M为距离向采样数或子脉冲个数，N为方位向采样数即回波次数；步骤2：对回波数据Es依距离维进行长度为N的一维傅立叶变换，得到各次回波的一维距离像{RPn}；步骤3：确定最佳对称累积长度Q；步骤4：计算互相关函数的表达式，得到U个累积互相关函数组成的集合

【技术特征摘要】
1.一种面向近实时ISAR成像的LS高阶快速运动补偿方法，其特征在于，包括：步骤1：由目标的基带回波信号构造离散的M×N回波矩阵Es，M为距离向采样数或子脉冲个数，N为方位向采样数即回波次数；步骤2：对回波数据Es依距离维进行长度为N的一维傅立叶变换，得到各次回波的一维距离像{RPn}；步骤3：确定最佳对称累积长度Q；步骤4：计算互相关函数的表达式，得到U个累积互相关函数组成的集合其中U＝N-2(Q-1)表示对称累积区域的长度；步骤5：搜索各累积互相关函数的峰值，根据得到的各相关函数计算对应的差分距离{Δrn1}；步骤6：构建时间矩阵Γ和距离差分矩阵Λ以及对应的最小二乘关系式，并解最小二乘问题，计算出目标的各阶运动参数；步骤7：对原回波数据Es乘以下式形式的补偿因子以实现高阶运动补偿：式中：ft为系统发射载波的瞬时频率；c为真空中的光速；vi代表用于描述目标径向运动的各阶动力学参数，且i＝1，…，I，I为满足一定精度要求下的最高描述阶数，例如v1代表一阶径向运动速度，v2代表二阶的径向加速度等；t为时间变量。2.根据权利要求1所述的LS高阶快速运动补偿方法，其特征在于，在所述步骤3中，依据公式(10)确定最佳对称累积长度Q，公式(10)为：其中，Q是对称累积长度，γ是累积因子，N为回波总个数。3.根据权利要求1所述的LS高阶快速运动补偿方法，其特征在于，在所述步骤4中，根据表1中计算互相关函数的表达式，得到U个累积互相关函数组成的集合其下标范围为Q～(N-Q+1)；表1。4.根据权利要求1所述的LS高阶快速运动补偿方法，其特征在于，在所述步骤6中，构建公式19中的时间矩阵Γ和距离差分矩阵Λ以及对应的最小二乘关系式，并根据公式20解最小二乘问题，计算出目标的各阶运动参数；公式19：式中为时间间隔矩阵；为所求各阶参数矩阵；为距离偏移矩阵；公式20：式中，表示矩阵的左伪逆矩阵，(·)H表示矩阵的Hermitian转置，(·)-1表示可逆矩阵的逆矩阵。5.一种面向近实时...

【专利技术属性】
技术研发人员：张钦宇，薛佳音，王野，顾术实，张引根，严熠彬，吕劭鹏，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学深圳，
类型：发明
国别省市：广东,44