[發(fā)明專利]基于IAA處理的多通道SAR-GMTI圖像配準(zhǔn)方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110678352.2
• 申請(qǐng)日: 2021-06-18
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113466861B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-04-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王凌宇;黃鵬輝;陳國(guó)忠;林欣;孫永巖;劉艷陽(yáng);劉興釗
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海交通大學(xué)
• 主分類號(hào): G01S13/90
• 分類號(hào): G01S13/90
• 代理公司: 上海段和段律師事務(wù)所 31334
• 代理人: 李佳俊;郭國(guó)中

本發(fā)明提供一種基于IAA處理的多通道SAR?GMTI圖像配準(zhǔn)方法及系統(tǒng)，涉及多通道SAR?GMTI圖像配準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取多通道距離?多普勒域粗聚焦SAR圖像，選取任意通道數(shù)據(jù)為參考圖像數(shù)據(jù)，并實(shí)施配準(zhǔn)；進(jìn)行像素級(jí)粗配準(zhǔn)，在二維頻域獲取參考SAR圖像與待配準(zhǔn)SAR圖像的歸一化二維干涉函數(shù)，獲取像素級(jí)配準(zhǔn)誤差并進(jìn)行誤差補(bǔ)償；對(duì)經(jīng)粗配準(zhǔn)SAR圖像與參考通道SAR圖像求解歸一化二維干涉函數(shù)，實(shí)現(xiàn)協(xié)方差矩陣迭代更新；得到配準(zhǔn)后的多通道SAR圖像數(shù)據(jù)；遍歷所有通道數(shù)據(jù)，輸出配準(zhǔn)后多通道距離?多普勒二維SAR圖像數(shù)據(jù)。本發(fā)明能夠?qū)D像灰度依賴小，提高配準(zhǔn)精度，實(shí)現(xiàn)實(shí)際工程處理中多通道處理SAR?GMTI圖像亞像素級(jí)配準(zhǔn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及多通道SAR-GMTI圖像配準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域，具體地，涉及一種基于IAA處理的多通道SAR-GMTI圖像配準(zhǔn)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

多通道SAR-GMTI系統(tǒng)基于不同通道之間運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和雜波回波信號(hào)的差異性可實(shí)現(xiàn)雜波對(duì)消和目標(biāo)檢測(cè)，而雜波對(duì)消要求各通道回波數(shù)據(jù)應(yīng)嚴(yán)格對(duì)齊。然而在實(shí)際多通道系統(tǒng)中，不同通道之間存在不同的偏航角以及相位中心，使得不同通道的SAR圖像存在相對(duì)位置偏差，影響雜波抑制效果以及后續(xù)的目標(biāo)檢測(cè)性能。為提高多通道SAR-GMTI系統(tǒng)雜波抑制能力，那么必須對(duì)多通道SAR圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)以實(shí)現(xiàn)成像場(chǎng)景對(duì)齊。

公開(kāi)號(hào)為CN112162281A的發(fā)明專利，公開(kāi)了一種多通道SAR-GMTI圖像域兩步處理方法，包括以參考通道為基準(zhǔn)，將距離脈壓后的回波信號(hào)進(jìn)行時(shí)延補(bǔ)償與通道均衡處理；對(duì)配準(zhǔn)后的信號(hào)依次進(jìn)行方位譜壓縮、去斜處理，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)到二維圖像域；在二維圖像域以參考通道外的各通道圖像與參考通道圖像做聯(lián)合雜波抑制處理，獲得雜波抑制結(jié)果；對(duì)各雜波抑制結(jié)果進(jìn)行恒虛警檢測(cè)得動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果；根據(jù)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果返回雜波抑制前的圖像域，逐個(gè)提取各動(dòng)目標(biāo)的聯(lián)合像素?cái)?shù)據(jù)做局部的聯(lián)合最優(yōu)處理進(jìn)行譜估計(jì)，估計(jì)出動(dòng)目標(biāo)徑向速度；在參考通道圖像中標(biāo)注出各動(dòng)目標(biāo)，并對(duì)其進(jìn)行重定位處理。

針對(duì)SAR圖像配準(zhǔn)問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了很多相應(yīng)的解決方法，主要可以分為三類：基于灰度的SAR圖像配準(zhǔn)方法、基于特征的SAR圖像配準(zhǔn)方法以及基于變換域的SAR圖像配準(zhǔn)方法。其中，基于灰度的配準(zhǔn)算法通過(guò)利用圖像之間的灰度統(tǒng)計(jì)信息的相似性實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)，該方法雖然實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，但是受噪聲影響較大，且計(jì)算量過(guò)大。基于特征的配準(zhǔn)算法通過(guò)提取圖像之間的穩(wěn)定且共有的結(jié)構(gòu)特征實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)，該類算法同樣需要耗費(fèi)較大的計(jì)算資源，不利于實(shí)時(shí)性的配準(zhǔn)。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明提供一種基于IAA處理的多通道SAR-GMTI圖像配準(zhǔn)方法及系統(tǒng)。

根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于IAA處理的多通道SAR-GMTI圖像配準(zhǔn)方法及系統(tǒng)，所述方案如下：

第一方面，提供了一種基于IAA處理的多通道SAR-GMTI圖像配準(zhǔn)方法，所述方法包括：

步驟S1：獲取多通道距離-多普勒域粗聚焦SAR圖像，選取任意通道數(shù)據(jù)為參考圖像數(shù)據(jù)，以參考圖像為基準(zhǔn)對(duì)其他通道SAR圖像實(shí)施配準(zhǔn)；

步驟S2：進(jìn)行像素級(jí)粗配準(zhǔn)，在二維頻域獲取參考SAR圖像與待配準(zhǔn)SAR圖像的歸一化二維干涉函數(shù)，進(jìn)而通過(guò)二維逆傅里葉變換至原始數(shù)據(jù)域進(jìn)行二維峰值搜索來(lái)獲取像素級(jí)配準(zhǔn)誤差并進(jìn)行誤差補(bǔ)償；

步驟S3：對(duì)經(jīng)粗配準(zhǔn)SAR圖像與參考通道SAR圖像求解歸一化二維干涉函數(shù)，分別沿距離/方位維數(shù)據(jù)構(gòu)造協(xié)方差矩陣并基于加權(quán)最小二乘算法實(shí)現(xiàn)協(xié)方差矩陣迭代更新；

步驟S4：基于更新后的協(xié)方差矩陣構(gòu)造一維目標(biāo)代價(jià)函數(shù)進(jìn)而通過(guò)搜索最終分別實(shí)現(xiàn)距離/方位維亞像素級(jí)配準(zhǔn)誤差估計(jì)，得到配準(zhǔn)后的多通道SAR圖像數(shù)據(jù)；

步驟S5：遍歷所有通道數(shù)據(jù)，最終輸出配準(zhǔn)后多通道距離-多普勒二維SAR圖像數(shù)據(jù)。