ISAR图像距离单元选择横向定标方法技术

本发明专利技术公开一种ISAR图像距离单元选择横向定标方法，主要解决现有方法没有选择到合适的距离单元以至于调频率估计误差较大的问题。其实现过程是：读取雷达脉冲回波；对雷达回波数据进行运动补偿；根据幅度选取目标所在的距离单元；从目标所在的距离单元中根据多种准则选择所需距离单元；利用局部多项式傅里叶变换对选择的距离单元进行调频率估计；根据归一化面积准则二次选择距离单元；多次利用最小二乘法求平均，得到角速度估计值，由角速度完成对ISAR图像的横向定标。本发明专利技术提高了调频率估计的准确性，可用于对ISAR图像的横向定标。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达
，涉及ISAR横向定标方法，特别是利用多种准则选择距离单元，可用在基于ISAR图像的目标识别，对于其中的特征提取具有重要的支撑作用。
技术介绍
ISAR横向定标是基于ISAR成像的目标识别分类中涉及的关键技术。横向定标算法的核心就在于获得在成像时间内目标相对雷达视线转过的总转角，所有的横向定标的算法也是围绕这一点展开。目前横向定标算法大致可分为以下两类一是基于图像域的定标算法，包括图像熵法，基于对称目标的横向定标算法，基于图像旋转自相关的横向定标算法以及基于2D FT与极化映射的横向定标算法等。其中图 像熵法采用评价函数来优化未知的转角参数，当图像评价函数获得极值，即图像最聚焦时，得到相应的转角，但这种方法需要在解空间内反复搜索，计算量非常大；基于对称目标的横向定标算法是基于对称目标的对称轴垂直于对称点直线，利用主轴直线与对称点直线斜率之间的关系得到目标的转角估计，但是该方法只能针对对称目标，而且主轴直线与对称点直线斜率的准确获取存在一定困难；基于图像旋转的横向定标算法利用图像旋转技术将一幅图像经过旋转后与另一幅图像进行匹配，两幅图像的匹配程度可以通过两幅图像的相关系数来衡量，相关系数越大，图像的匹配程度就越高。在匹配程度最高时得到对应的转角，即可实现对目标ISAR图像的横向定标，但该算法需要较高质量的ISAR图像，而且需要确定图像的旋转中心；基于2D FT与极化映射的横向定标算法则对图像旋转中心问题进行了优化，即利用二维傅里叶变换将图像变换到频域，使该频域图像的旋转中心处于图像的几何中心，然后利用频域图像的旋转相关性得到目标转角，从而实现横向定标，但该算法同样对ISAR图像质量要求较高，而且计算量也较大。二是基于雷达回波数据域的定标算法，包括轨迹拟合法，特显点跟踪法，最大似然参数估计法，以及基于LPFT的调频率估计。其中轨迹拟合法主要是利用雷达对目标跟踪的窄带数据，得到目标的运动轨迹，然后得到运动目标相对雷达的转角变化，但由于窄带数据的误差较大，以及目标的翻滚，倾斜和偏航等复杂运动，导致这种方法的估计精度非常低；特显点跟踪法是分别跟踪目标上3个不同的孤立散射点，但实际情况下很难找到高质量的孤立点；最大似然参数估计法是通过最大似然函数来估计回波信号的三次相位系数和一次相位系数，然后利用两者之间的关系得到目标的转角估计，但由于三次相位系数一般非常小，且由于同一距离单元中散射点之间的相互影响，导致实际情况下很难准确估计回波信号中的三次相位系数，而且该方法涉及多维搜索，计算量也较大；基于LPFT的调频率估计则是利用LPFT变换搜索回波信号的二次调频率，根据二次调频率与目标转速之间的关系得到目标在成像时间内的总转角，但该算法对距离单元的选择较为敏感。基于LPFT的调频率估计是目前较为良好的横向距离定标算法。但是它的不足之处也较为明显，如果调频率估计不准，则通过最小二乘拟合难以得到正确的斜率，角速度的估计也随之错误，从而造成横向距离定标的结果误差较大。在实测数据中，由于噪声、目标运动状态、相邻特显点的相互作用等各种因素的存在，对调频率估计的结果影响很大，事实上通过很多距离单元估计的调频率是错误的。如何选择合适的距离单元进行调频率估计是此算法在实际应用中最为关键的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于上述已有技术的不足，提出一种ISAR图像距离单元选择横向定标方法，以提闻调频率估计的准确性。本专利技术的技术方案是以基于调频率估计的ISAR横向距离定标方法为基础，设计多种准则选择距离单元和对估计的调频率进行二次筛选，其实现步骤包括如下(I)获取雷达脉冲回波信号为Sk(m，η)，并对该雷达脉冲回波信号进行运动补偿，得到运动补偿后的雷达脉冲回波信号，表示为S' K(m，n)，其中，m为快时间离散采样，m=l， 2,···, M, M为距离单元数，η为慢时间离散采样，n=l,2,为脉冲数；(2)根据雷达脉冲回波信号E(m, η)的幅度信息选取ISAR图像中目标所在的距离单元，得到目标回波信号S' κ(1，η)，其中，l=i，i+Ι，…，j，I表示目标所在的距离单元，i表示目标所在距离单元的起始位置，j表示目标所在距离单元的末尾位置；(3)利用多种准则从雷达脉冲回波信号S' E(m, η)中选择所需的距离单元。(3a)利用距离-多普勒算法对目标回波信号S' κ(1，η)成像，得到ISAR图像1(1，η/ ),其中n'表示频率,η' =1,2, ···, N,分别计算ISAR图像I (I, n')每个距离单元的对比度c(l) J 膨前{]2}|_。。1 Zj Cl /) — ............................................................I..................................I....... ......................... meow其中，卜I表示求模运算；(3b)将对比度C(I)进行降序排序，根据设定的对比度阈值μ I选择出C(I)的前L个值，从目标回波信号S' Ε(1, η)中提取这L个距离单元，作为初选距离单元，记为S' (Γ，η)，其中，Γ是初选出来的L个距离单元，Γ =1,2,…，L;(3c)计算初选距离单元V (Γ，η)的每个距离单元的对比度c (Γ )；(3d)分别计算初选距离单元S' (Γ，η)每个距离单元的包络归一化方差ν(Γ )，相位匹配二项式误差P (Γ )以及每个距离单元的平均幅度a(l')「 I /,·、cov( 5'(/", ))v(i) = --—-———-r cov(,V (I ,n)) + "/,(/') = Y)ian^e^'- ^SE(angle(S'(I\n)))\nΣ亂吨 α( ) = ^_ N其中，cov ( ·)表示求方差运算，mean( ·)表示求平均值运算，angle ( ·)表示求相位运算，LSE( ·)表示最小二乘拟合直线，Σ (O表示求和运算；(3e)分别对包络归一化方差ν(Γ )进行升序排序，对相位匹配二项式误差Ρ(Γ )进行升序排序，对每个距离单元的平均幅度a(l')进行降序排序，对每个距离单元的对比度C(l')进行降序排序，依据排序后的V (Γ )，Ρ(Γ )，a(l')和C(l')分别对S' (Γ，η)中每个距离单元进行“投票”，由此提取出S' (Γ，n)中前L'个距离单元，作为“投票”选择出的距离单元，记为S' (I"，n)，其中，I"是新选择出来的L'个距离单元，I" =1,2，…，V，V〈L。(4)对“投票”选择出的距离单元S' (I"，η)的每个距离单元进行局部多项式傅里叶变换lpft，得到调频率chirp (I")和每个调频率对应的归一化面积area (I")(4a)设定参数a =-1, -O. 999, -O. 998,…，I, fn=16*N ;其中，α表示调频率的搜索范围，fn表示傅里叶变换的点数；(4b)对“投票”选择出的距离单元S' (I"，n)中第I"个距离单元进行局部多项式傅里叶变换lpftd"，f，a)，并计算第I"个距离单元的图像对比度ica"，a)，并令I" =1，权利要求1.一种ISA本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种ISAR图像距离单元选择横向定标方法，包括如下步骤：(1)获取雷达脉冲回波信号为SR(m，n)，并对该雷达脉冲回波信号进行运动补偿，得到运动补偿后的雷达脉冲回波信号，表示为S′R(m，n)，其中，m为快时间离散采样，m=1，2，…，M，M为距离单元数，n为慢时间离散采样，n=1，2，…，N，N为脉冲数；(2)根据雷达脉冲回波信号S′R(m，n)的幅度信息选取ISAR图像中目标所在的距离单元，得到目标回波信号S′R(l，n)，其中，l＝i，i+1，…，j，l表示目标所在的距离单元，i表示目标所在距离单元的起始位置，j表示目标所在距离单元的末尾位置；(3)利用多种准则从雷达脉冲回波信号S′R(m，n)中选择所需的距离单元。(3a)利用距离?多普勒算法对目标回波信号S′R(l，n)成像，得到ISAR图像I(l，n′)，其中n′表示频率，n′=1，2，…，N，分别计算ISAR图像I(l，n′)每个距离单元的对比度c(l)：c(l)=mean{[|I(l,n′)|-mean[|I(l,n′)|]]2}mean[I(l,n′)],其中，|·|表示求模运算；(3b)将对比度c(l)进行降序排序，根据设定的对比度阈值μ1选择出c(l)的前L个值，从目标回波信号S′R(l，n)中提取这L个距离单元，作为初选距离单元，记为S′(l′，n)，其中，l′是初选出来的L个距离单元，l′=1，2，…，L；(3c)计算初选距离单元S′(l′，n)的每个距离单元的对比度c(l′)；(3d)分别计算初选距离单元S′(l′，n)每个距离单元的包络归一化方差v(l′)，相位匹配二项式误差p(l′)以及每个距离单元的平均幅度a(l′)：v(l′)=cov(S′(l′,n))cov(S′(l′,n))+[mean(S′(l′,n))]2p(l′)=Σn|angle(S′(l′,n))-LSE(angle(S′(l′,n)))|a(l′)=Σn(S′(l′,n))N,其中，cov(·)表示求方差运算，mean(·)表示求平均值运算，angle(·)表示求相位运算，LSE(·)表示最小二乘拟合直线，∑(·)表示求和运算；(3e)分别对包络归一化方差v(l′)进行升序排序，对相位匹配二项式误差p(l′)进行升序排序，对每个距离单元的平均幅度a(l′)进行降序排序，对每个距离单元的对比度c(l′)进行降序排序，依据排序后的v(l′)，p(l′)，a(l′)和c(l′)分别对初选距离单元S′(l′，n)中每个距离单元进行“投票”，由此提取出初选距离单元S′(l′，n)中前L′个距离单元，作为“投票”选择出的距离单元，记为S′(l″，n)，其中，l″是新选择出来的L′个距离单元，l″=1，2，…，L′，L′IC(l′′,α)=mean{[lpft(l′′,f,α)-mean[lpft(l′′,f,α)]]2}mean[lpft(l′′,f,α)],其中，lpft(l″，f，α)为局部多项式傅里叶变换，计算公式为该式可采用快速傅里叶变换实现，f表示频率，Tr表示脉冲重复周期，mean[lpft(l″，f，α)]表示在频率维f上的求平均值运算；(4c)根据图像对比度IC(l″，α)计算调频率chirp(l″)和每个调频率对应的归一化面积area(l″)，chirp(l′′)=argmaxα[IC(l′′,α)]area(l′′)=Σα(IC(l′′,α)),其中，表示对表达式求最大时对应的α；(4d)更新l″=l″+1，转到步骤(4b)，直至l″=N。(5)对归一化面积area(l″)进行升序排序，根据设定的归一化面积阈值μ2选择出area(l″)的前K个值，从调频率chirp(l″)中得到这K个值所对应的调频率chirp(k)，从“投票”选择出的距离单元S′(l″，n)中得到其对应的K个距离单元，从雷达回波信号S′R(m，n)中得到这K个距离单元对应的...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：纠博，刘宏伟，王竞争，王英华，杜兰，王鹏辉，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：