[發(fā)明專利]基于數(shù)據(jù)重構(gòu)的SAR系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)徑向速度估計(jì)方法

無效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410208850.0
• 申請(qǐng)日: 2014-05-16
• 公開（公告）號(hào): CN103983959A
• 公開（公告）日: 2014-08-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊志偉;廖桂生;楊磊;曾操
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G01S7/41
• 分類號(hào): G01S7/41;G01S13/90
• 代理公司: 陜西電子工業(yè)專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域，特別涉及SAR系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)徑向速度參數(shù)估計(jì)的方法，可以用于SAR系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)徑向速度的估計(jì)。

背景技術(shù)

隨著雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了合成孔徑雷達(dá)SAR與地面動(dòng)目標(biāo)顯示技術(shù)GMTI相結(jié)合的SAR-GMTI系統(tǒng)。SAR-GMTI系統(tǒng)有利于獲取觀測(cè)場(chǎng)景靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩種信息，正逐步成為機(jī)載或星載雷達(dá)實(shí)現(xiàn)GMTI功能的研究熱點(diǎn)。SAR-GMTI通過對(duì)場(chǎng)景回波相位歷程匹配處理獲得較高方位分辨能力，有利于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)的估計(jì)以及重定位。但是，在動(dòng)目標(biāo)徑向速度估計(jì)中，由于地面靜止目標(biāo)即雜波與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)數(shù)據(jù)同時(shí)存在，且存在競(jìng)爭關(guān)系，會(huì)導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)目標(biāo)徑向速度估計(jì)性能的下降。實(shí)際處理中常常需要對(duì)雜波進(jìn)行抑制，以便精確估計(jì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)。

F.C.Robey，D.R.Fuhrmann，E.J.Kelly和R.Nitzberg在“A?CFAR?adaptive?matched?filter?detector”(IEEE?Trans.Aerosp.Electron.Syst，1992年第28期第208-216頁)一文中提出自適應(yīng)匹配濾波方法。該方法利用待檢測(cè)單元附近的雜波數(shù)據(jù)估計(jì)出待檢測(cè)單元的雜波協(xié)方差矩陣，形成自適應(yīng)匹配濾波權(quán)矢量，再對(duì)待檢測(cè)單元數(shù)據(jù)加權(quán)抑制雜波，估計(jì)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)。該方法的缺點(diǎn)是當(dāng)訓(xùn)練樣本不足或訓(xùn)練樣本的雜波與待檢測(cè)單元雜波的能量存在不匹配的情況時(shí)，會(huì)導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)的估計(jì)性能下降。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種基于數(shù)據(jù)重構(gòu)的SAR系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)徑向速度估計(jì)方法，以在訓(xùn)練樣本不足或訓(xùn)練樣本的雜波與待檢測(cè)單元雜波的能量存在不匹配的情況時(shí)，提高運(yùn)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)的估計(jì)性能。

本發(fā)明目的的基本思路是：首先利用IAA算法估計(jì)出待檢測(cè)單元的功率譜，根據(jù)功率譜計(jì)算出待檢測(cè)單元雜噪比，利用雜噪比確定雜波所在的干涉相位范圍。然后根據(jù)功率譜與雜波的所在范圍構(gòu)造出待檢測(cè)單元的雜波加噪聲協(xié)方差矩陣，最后進(jìn)行自適應(yīng)匹配濾波估計(jì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案包括如下步驟：

(1)對(duì)雷達(dá)的L個(gè)通道回波數(shù)據(jù)進(jìn)行成像處理得到L幅圖像，L≥2；

(2)根據(jù)L幅圖像數(shù)據(jù)，在一個(gè)干涉相位無模糊區(qū)間內(nèi)，利用IAA算法估計(jì)動(dòng)目標(biāo)所在像素點(diǎn)即待檢測(cè)單元的功率譜

(3)構(gòu)造待檢測(cè)單元雜波加噪聲協(xié)方差矩陣

(3a)根據(jù)靜止雜波的干涉相位為0°和待檢測(cè)單元的功率譜得到待檢測(cè)單元的雜波能量并將待檢測(cè)單元功率譜的最小值作為噪聲能量通過雜波能量與噪聲能量得到待檢測(cè)單元的雜噪比

(3b)根據(jù)待檢測(cè)待單元的雜噪比CNR確定相關(guān)系數(shù)計(jì)算雜波與噪聲分布的概率密度函數(shù)：

其中，Γ表示Γ函數(shù)，表示高斯超幾何函數(shù)，n表示多視數(shù)，此處為1，θ表示雜波干涉相位中心，此處為0，表示雜波的干涉相位；

(3c)根據(jù)概率密度函數(shù)計(jì)算雜波分布的方差σ2：

(3d)根據(jù)靜止雜波的干涉相位為0°和方差σ²，得到雜波能量分布范圍為：Θ∈(0-σ²,0+σ²)；

(3e)根據(jù)雜波能量的分布范圍Θ，計(jì)算雜波加噪聲協(xié)方差矩陣：