基于数据重构的sar系统运动目标径向速度估计方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于数据重构的SAR系统运动目标径向速度估计方法，主要解决现有技术训练样本数不足和训练样本与待检测单元杂波能量不匹配的问题。其实现步骤为：1.通过雷达成像处理得到雷达图像数据；2.从雷达图像数据中提取待检测单元数据，用IAA算法估计待检测单元功率谱；3.根据功率谱确定杂波与噪声的能量计算杂噪比；4.通过杂噪比确定杂波所在范围；根据该范围与功率谱构造杂波加噪声协方差矩阵；5.利用杂波加噪声协防矩阵估计运动目标的径向速度。本发明不需要训练样本，在训练样本杂波能量与待检测单元杂波能量不匹配时，能够精确估计运动目标的径向速度，可用于雷达、通信等领域中实现运动目标径向速度参数的估计。
【专利说明】基于数据重构的SAR系统运动目标径向速度估计方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及雷达信号处理领域，特别涉及SAR系统中运动目标径向速度参数估计的方法，可以用于SAR系统中运动目标径向速度的估计。
【背景技术】
[0002]随着雷达技术的发展，出现了合成孔径雷达SAR与地面动目标显示技术GMTI相结合的SAR-GMTI系统。SAR-GMTI系统有利于获取观测场景静态和动态两种信息，正逐步成为机载或星载雷达实现GMTI功能的研究热点。SAR-GMTI通过对场景回波相位历程匹配处理获得较高方位分辨能力，有利于运动目标参数的估计以及重定位。但是，在动目标径向速度估计中，由于地面静止目标即杂波与运动目标数据同时存在，且存在竞争关系，会导致运动目标径向速度估计性能的下降。实际处理中常常需要对杂波进行抑制，以便精确估计运动目标的运动参数。
[0003]F.C.Robey, D.R.Fuhrmann, E.J.Kelly 和 R.Nitzberg 在“A CFAR adaptivematched filter detector，，(IEEE Trans.Aerosp.Electron.Syst, 1992 年第 28 期第208-216页)一文中提出自适应匹配滤波方法。该方法利用待检测单元附近的杂波数据估计出待检测单元的杂波协 方差矩阵，形成自适应匹配滤波权矢量，再对待检测单元数据加权抑制杂波，估计出运动目标的运动参数。该方法的缺点是当训练样本不足或训练样本的杂波与待检测单元杂波的能量存在不匹配的情况时，会导致运动目标参数的估计性能下降。
【发明内容】
[0004]本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种基于数据重构的SAR系统运动目标径向速度估计方法，以在训练样本不足或训练样本的杂波与待检测单元杂波的能量存在不匹配的情况时，提高运动目标参数的估计性能。
[0005]本发明目的的基本思路是:首先利用IAA算法估计出待检测单元的功率谱，根据功率谱计算出待检测单元杂噪比，利用杂噪比确定杂波所在的干涉相位范围。然后根据功率谱与杂波的所在范围构造出待检测单元的杂波加噪声协方差矩阵，最后进行自适应匹配滤波估计目标运动参数。
[0006]为实现上述目的，本发明的技术方案包括如下步骤:
[0007](I)对雷达的L个通道回波数据进行成像处理得到L幅图像，L≥2 ;
[0008](2)根据L幅图像数 据，在一个干涉相位无模糊区间内，利用IAA算法估计动目标所在像素点即待检测单元的功率谱；
[0009](3)构造待检测单元杂波加噪声协方差矩阵之:
[0010](3a)根据静止杂波的干涉相位为0°和待检测单元的功率谱卢+1，得到待检测单元的杂波能量P并将待检测单元功率谱的最小值作为噪声能量P通过杂波能量与噪声能量得到待检测单元的杂噪比
【权利要求】
1.一种基于数据重构的SAR系统运动目标径向速度估计方法，包括如下步骤: (1)对雷达的L个通道回波数据进行成像处理得到L幅图像，L≥2; (2)根据L幅图像数据，在一个干涉相位无模糊区间内，利用IAA算法估计动目标所在像素点即待检测单元的功率谱P (3)构造待检测单元杂波加噪声协方差矩阵之: (3a)根据静止杂波的干涉相位为0°和待检测单元的功率谱A+1，得到待检测单元的杂波能量A，并将待检测单元功率谱的最小值作为噪声能量P通过杂波能量与噪声能量得到待检测单元的杂噪比
2.根据权利要求1所述的方法，其中步骤(2)所述的利用IAA算法估计动目标所在像素点即待检测单元的功率谱瓦+1，按如下步骤进行: (2a)利用波束形成算法在一个干涉相位无模糊区间内估计待检测单元的功率谱，得到待检测单元的初步估计功率谱为:
【文档编号】G01S7/41GK103983959SQ201410208850
【公开日】2014年8月13日 申请日期:2014年5月16日 优先权日:2014年5月16日
【发明者】杨志伟, 廖桂生, 杨磊, 曾操 申请人:西安电子科技大学