一种基于干涉相位线性一致度的运动目标检测方法技术

本发明专利技术提供一种基于干涉相位线性一致度的运动目标检测方法，属于雷达运动目标检测领域，首先进行杂波抑制，然后对杂波抑制之后的残差图像进行干涉处理，此时，杂波区域通道间的干涉相位是随机的，而运动目标区域的干涉相位在通道间具有线性特性，本发明专利技术对杂波抑制之后的图像构建通道间干涉相位线性一致度检测量，利用通道间干涉相位的线性一致度区分运动目标与静止杂波

【技术实现步骤摘要】
一种基于干涉相位线性一致度的运动目标检测方法


[0001]本专利技术属于雷达运动目标检测领域，具体涉及一种基于干涉相位线性一致度的运动目标检测方法
。

技术介绍

[0002]多通道顺轨干涉合成孔径雷达（
Along Track Interferometry Synthetic Aperture Radar: ATI
‑
SAR
）因相干积累时间长
、
空域自由度高，能够联合时
、
空
、
频三个维度获得较好的杂波抑制效果成为地面慢速目标检测的重要手段
。ATI
‑
SAR
天线沿平台移动方向安装，以较短的时间间隔从完全相同的视角对同一场景进行观测，对于静止目标，
ATI
‑
SAR
产生几乎相同的复数图，而对于运动目标，
ATI
‑
SAR
产生不同相位偏移的图像，从而区分出运动目标与静止杂波
。
[0003]传统的多通道
SAR
图像域运动目标检测多采用杂波抑制后的幅度统计特性或幅度
‑
相位联合统计特性进行检测，但受系统误差估计
、
通道均衡限制使得经过杂波抑制之后的强杂波区域的残余能量依然较强，此外，对于复杂杂波环境杂波分布类型与杂波分布参数难以精确估计，采用已有的运动目标检测算法在强杂波区域会产生大量的虚警目标
。
特别是在高分辨
SARr/>图像中，强静止散射体的边缘和孤立强散射点处于强弱过度区域，所占像素与邻域像素之间的空间结构
、
散射强度相似度较低，在杂波抑制之后的残余能量仍然较强，直接对其进行检测将会产生大量的虚警目标
。
上述缺陷严重影响了顺轨干涉
SAR
在运动目标检测方面的应用
。
[0004]实际中，运动目标在高分辨
SAR
图像中占据多个像素，具有较多的空间自由度，运动目标径向速度引起的干涉相位与基线之间存在线性关系，而静止杂波的干涉相位不具备此特性，因此，本专利技术利用多像素提供的自由度
、
运动目标径向速度产生的干涉相位与基线之间存在的线性关系，构建了一种基于干涉相位线性一致度的检测方法用于区分强杂波与运动目标，从而剔除强杂波残余产生的虚警目标
。

技术实现思路

[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于干涉相位线性一致度的运动目标检测方法
。
本专利技术先进行杂波抑制，然后对杂波抑制之后的残差图像进行干涉处理，此时，杂波区域通道间的干涉相位是随机的，而运动目标区域的干涉相位在通道间具有线性特性，本专利技术对杂波抑制之后的图像构建通道间干涉相位一致度检测量，利用通道间干涉相位的线性一致度区分运动目标与静止杂波，可以有效地减少强静止散射体边缘区域和孤立强散射点造成的虚警目标，从而有效地降低运动目标检测的虚警概率
。
[0006]为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于干涉相位线性一致度的运动目标检测方法，包括如下步骤：步骤
1、
构建杂波抑制信号模型，针对顺轨
SAR
系统
M
个通道获得的
M
幅
SAR
复数图像，对相邻通道的
SAR
复数图像进行相减实现杂波抑制，获得
M
‑1幅残差图像；
步骤
2、
把杂波抑制后的
M
‑1幅残差图像中每个像素位置处的数据排列为一个包含
M
‑1个元素的矢量，将矢量中幅度最大的数据作为待检测数据，将矢量的幅度均值作为参数估计数据，用于拟合概率分布曲线与计算检测阈值，通过恒虚警检测实现初级检测，输出初级检测结果的像素位置；步骤
3、
把步骤2的初级检测结果及其周围像素作为待处理数据，构建基于杂波抑制后的
M
‑1幅残差图像的干涉图，以第1幅残差图像为参考图像，计算第
2~M
‑1幅残差图像与参考图像之间的干涉图，得到
M
‑2幅杂波抑制后的干涉图；步骤
4、
构建基于杂波抑制后的干涉相位线性一致度，利用目标径向运动产生的干涉相位与基线间存在的线性关系区分运动目标和静止杂波，经过恒虚警检测从初级检测结果中剔除强杂波引起的虚警目标，从而减少强杂波残余导致的虚警目标
。
[0007]有益效果：本专利技术在杂波抑制之后，利用运动目标径向速度产生的干涉相位与基线之间存在的线性关系，构建了一种基于干涉相位线性一致度的运动目标检测方法用于区分静止杂波残余产生的虚警目标与运动目标，可以有效地降低静止杂波残余造成的虚警概率
。
附图说明
[0008]图1为本专利技术的一种基于干涉相位线性一致度的运动目标检测方法的流程图
。
具体实施方式
[0009]为了使本专利技术的目的
、
技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明
。
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术
。
此外，下面所描述的本专利技术各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合
。
[0010]如图1所示，本专利技术的一种基于干涉相位线性一致度的运动目标检测方法包括：步骤
1、
构建杂波抑制信号模型，针对顺轨
SAR
系统
M
个通道获得的
M
幅
SAR
复数图像，对相邻通道的
SAR
复数图像进行相减实现杂波抑制，获得
M
‑1幅残差图像；步骤
2、
把
M
‑1幅杂波抑制后的
SAR
残差图像中每个像素位置处的数据排列为一个包含
M
‑1个元素的矢量，将矢量中幅度最大的数据作为待检测数据，将矢量的幅度均值作为参数估计数据用于拟合概率分布曲线与计算检测阈值，从而得到两幅新的残差图像，两幅新的残差图像共同用于进行初级检测，经过恒虚警检测实现初级运动目标筛选，输出初级检测结果的像素位置；步骤
3、
构建基于
M
‑1幅残差图像的杂波抑制后的干涉图，以第1幅残差图像为参考图像，计算第
2~M
‑1幅残差图像与参考图像之间的干涉图，得到
M
‑2幅杂波抑制后的干涉图；步骤
4、
把上述步骤的初级检测结果及其周围像素作为待处理数据，构建基于杂波抑制后的干涉相位线性一致度，利用目标径向运动产生的干涉相位与基线间存在的线性关系区分运动目标和静止杂波，经过恒虚警检测，实现从初级检测结果中剔除强杂波引起的虚警目标，从而减少强杂波残余导致的虚警本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于干涉相位线性一致度的运动目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤
1、
构建杂波抑制信号模型，针对顺轨
SAR
系统
M
个通道获得的
M
幅
SAR
复数图像，对相邻通道的
SAR
复数图像进行相减实现杂波抑制，获得
M
‑1幅残差图像；步骤
2、
把杂波抑制后的
M
‑1幅残差图像中每个像素位置处的数据排列为一个包含
M
‑1个元素的矢量，将矢量中幅度最大的数据作为待检测数据，将矢量的幅度均值作为参数估计数据，用于拟合概率分布曲线与计算检测阈值，通过恒虚警检测实现初级检测，输出初级检测结果的像素位置；步骤
3、
把步骤2的初级检测结果及其周围像素作为待处理数据，构建基于杂波抑制后的
M
‑1幅残差图像的干涉图，以第1幅残差图像为参考图像，计算第
2~M
‑1幅残差图像与参考图像之间的干涉图，得到
M
‑2幅杂波抑制后的干涉图；步骤
4、
构建基于杂波抑制后的干涉相位线性一致度，利用目标径向运动产生的干涉相位与基线间存在的线性关系区分运动目标和静止杂波，经过恒虚警检测从初级检测结果中剔除强杂波引起的虚警目标，从而减少强杂波残余导致的虚警目标
。2.
根据权利要求1所述的一种基于干涉相位线性一致度的运动目标检测方法，其特征在于，所述步骤1包括：针对
M
个通道的
SAR
系统，像素位置处的像素构成包含
M
个元素的复数矢量，具体形式描述为：，其中，，，以及分别表示第1至第
M
个通道图像在像素处的复数值，上标表示矩阵转置；对于
M
个通道的
SAR
系统， M
幅
SAR
图像运动目标二元假设检测定义为：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
其中，，，分别表示静止杂波散射系数
、
运动目标散射系数
、
噪声分量；表示静止杂波的导向矢量，其元素全为1；表示运动目标的导向矢量，其由运动目标相对雷达平台的径向速度和雷达顺轨基线长度决定；表示待检测像素中不存在运动目标，表示待检像素中含有运动目标；运动目标的导向矢量为：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
其中，表示雷达发射信号波长，表示相邻通道天线相位中心之间的间距，表示雷达平台沿航迹方向的运动速度，表示包含
M
个元素的复数列矢量，表示复数，表示以自然常数为底的指数函数；针对顺轨
SAR
系统
M
个通道获得的
M
幅
SAR
复数图像，对相邻通道图像进行相减实现杂波抑制，获得
M
‑1幅残差图像，
M
‑1幅残差图在像素处的像素值构成复数列矢量，表示为：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
其中，表示复数列矢量的第
m
个元素，
m
的取值范围为
。3.
根据权利要求2所述的一种基于干涉相位线性一致度的运动目标检测方法，其特征在于，所述步骤2包括：将复数列矢量中幅度最大的数据作为待检测数据，将复数列矢量的幅度的均值作为参数估计数据， 采用广义伽马分布对参数估计数据的直方图进行拟...

【专利技术属性】
技术研发人员：董青海，刘一恒，汪丙南，吕晓德，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：