基于宽带回波的逆合成孔径雷达成像目标连续跟踪方法与流程

本发明涉及雷达成像目标连续跟踪方法。

背景技术：

雷达成像技术发展于上个世纪50年代，雷达成像技术的发展推动了新体制雷达的兴起，它的出现是雷达领域的一个重要的里程碑。逆合成孔径雷达(isar)能够全天候、全方位的对目标水域进行探测搜索，获得海面舰船目标信息，同时可以对感兴趣的目标进行成像以及特征提取和属性区分，分辨率高，监控范围广阔，而且不受天气因素的影响，弥补了传统光学监控设备的缺陷，对我国管辖海域、海岸带实施巡航监视，提升国家海防能力具有重要意义。

isar雷达通常工作在探测模式和成像模式：在探测模式中，发射窄带信号对目标进行检测，估计出目标的距离和方位；在成像模式中利用以及获得的目标信息调整天线方向和距离采样窗口，发射宽带对成像目标进行成像。成像时由于发射带宽较大，而且雷达单快拍回波中目标信息相对较少，通常需要成像目标的实时位置来调整采样窗口位置；而且由于成像目标运动，天线需要始终照射运动成像目标，否则会导致接收不到运动成像目标回波。

由于单次海面舰船目标的摇摆成像时间约为数秒，对舰船目标进行航迹成像时长达数十秒，此期间目标运动会导致的距离、方位变化。因此，常规雷达通常需要再次搜索成像目标当前位置才能再次实现成像。单次扫描消耗的时间通常为天线转动周期，机动目标在此期间的位移无法获知，严重制约了国土海岸防卫的能力。对于海面机动威胁目标，通常需要连续的对该目标进行长时间监视、成像，因此成像期间对目标进行距离、方位连续跟踪的技术亟待解决。在国外的相关文献中，强散射点跟踪法能追踪目标距离像中幅度较大的散射点，但由于角闪烁和遮挡效应对估值带来的的影响大，在实际应用中可行性受限；卡尔曼滤波跟踪方法具有精度高的特点，但由于算法复杂、计算量较大，鲁棒性差，无法满足较高的实时性要求。目前，成像期间目标距离、方位连续跟踪相关技术在国内鲜有报道。

技术实现要素：

本发明的目的是为了解决现有强散射点跟踪法由于角闪烁和遮挡效应对估值带来的的影响大，在实际应用中可行性受限的问题；以及卡尔曼滤波跟踪方法算法复杂、计算量较大，鲁棒性差，无法满足较高的实时性要求的问题，而提出基于逆合成孔径雷达的运动成像目标宽带信号连续跟踪方法。

基于宽带回波的逆合成孔径雷达成像目标连续跟踪方法具体过程为：

步骤一：散射点提取：

将雷达回波正交基带复信号进行谱分析，获得运动成像目标高分辨一维距离像序列，对运动成像目标高分辨一维距离像序列取模得到运动成像目标散射点幅度，对运动成像目标散射点幅度求平方得到功率，对功率的序列进行处理获得l个疑似属于运动成像目标散射点的位置及对应幅度；l取值为正整数；

所述高分辨为高距离分辨，高距离分辨力为亚米级；

步骤二：距离跟踪：

从步骤一获得的l个疑似属于运动成像目标的散射点中选取功率最强的前n个散射点，获得n个疑似属于运动成像目标的散射点的位置及幅度，采用质心加权方法进行单个脉冲偏离成像场景中央的距离差估计，得到第j个脉冲运动成像目标偏离成像场景中央的距离差δrj；n取值为正整数；

所述成像场景为步骤一获得的运动成像目标高分辨一维距离像序列；

成像场景中央为成像场景中间的位置；

步骤三：利用步骤二获得的n个疑似属于运动成像目标的散射点的位置，结合和差双通道距离像复数据进行和差比幅单脉冲测角(处理前先完成和差通道补偿)，采用质心加权方法进行单个脉冲偏离波束中心的方位角误差估计，得到第j个脉冲运动成像目标偏离波束中心的方位角误差δθj；

步骤四：采用m个脉冲进行脉间处理，对δrj、δθj进行基于幅度的质心加权，得到经过m个脉冲进行质心加权处理之后的运动成像目标偏离成像场景中央的距离差估计值和经过m个脉冲进行质心加权处理之后的运动成像目标偏离波束中心的方位角误差估计值j＝1,2,…,m，m取值为正整数；

步骤五：将和分别传输给接收机和天线伺服，调整距离采样窗口和天线指向，实现对运动成像目标的实时连续跟踪。

本发明的有益效果为：

本发明采用排序法进行散射点提取，利用单个脉冲内的多个强散射点采用质心算法对距离差、方位角误差进行估计，可以降低角闪烁和遮挡效应对估值带来的影响。解决了现有强散射点跟踪法由于受角闪烁和遮挡效应对估值带来的的影响大，在实际应用中可行性受限的问题。

本发明在利用单个脉冲进行距离差、方位角误差估计的同时，将多个脉冲的距离差、方位角误差估计值利用遗忘因子进行加权求和，算法简单、计算量小，满足较高的实时性要求，遗忘因子的引入可以适应不同的目标运动速度，且在脉冲丢失、出现干扰信号的情况下具有良好的鲁棒性。不需要像卡尔曼滤波方法求解复杂的矩阵算法复杂、计算量较大，鲁棒性差，无法满足较高的实时性要求的问题。

如图6a为正常状态下距离跟踪结果，图6b为正常状态下方位跟踪结果；根据图6a得出在回波编号为1000(即序号，代表第1000个脉冲)时，本发明方法距离差为0.2米，传统方法距离差为6.6米；根据图6b得出在回波编号为600(即序号，代表第600个脉冲)时，本发明方法方位角误差为0.01度，传统方法方位角误差为0.08度；以上结果表明本发明方法获得的距离差和方位角误差相对于传统方法更加平滑；

如图6c为脉冲丢失时距离跟踪结果，图6d为脉冲丢失时方位跟踪结果；根据图6c得出在回波编号为2000～4300(即序号，代表第2000～4300个脉冲)中会随机出现目标丢失的情况，此时传统方法的距离差估计值超出边界，距离差为0～-200米，而本发明的方法很稳定，不会超过边界，距离差为0米左右；根据图6d得出在回波编号为2200～4500(即序号，代表第2200～4500个脉冲)中会随机出现目标丢失的情况，此时传统方法的方位角超出边界，方位角误差为-2～1.6度，而本发明的方法很稳定，不会超过边界，方位角误差在0度左右；以上结果表明本发明方法获得的距离差和方位角误差相对于传统方法更加平滑；

如图6e为强干扰下距离跟踪结果，图6f为强干扰下方位跟踪结果；根据图6e得出在回波编号为0～2000(即序号，代表第0～2000个脉冲)中会随机出现目标丢失的情况，此时传统方法的距离差估计值超出边界，距离差为0～200米左右，而本发明的方法很稳定，不会超过边界，距离差为0-20米左右；根据图6f得出在回波编号为0～2000(即序号，代表第0～2000个脉冲)中会随机出现目标丢失的情况，此时传统方法的方位角估计值超出边界，方位角误差在-2～2度左右；而本发明的方法很稳定，不会超过边界，方位角误差在-0.3度左右；以上结果表明本发明方法获得的距离差和方位角误差相对于传统方法更加平滑。

附图说明

图1为目标距离像散射点提取结果图；

图2为利用和通道宽带回波信号进行距离差估计的框图，fft为快速傅氏变换；

图3为利用和差双通道宽带回波信号进行角误差估计的框图；

图4为脉间处理示意图，为第m个脉冲偏离成像场景中央的距离差，为第m个脉冲偏离波束中心的方位角误差，为第m个脉冲目标平均幅度；

图5为雷达系统工作框图，ddc(digitaldownconverter)为数字下变频；

图6a为在系统正常状态下的距离跟踪结果图；

图6b为在系统正常状态下的方位跟踪结果图；

图6c为在脉冲丢失时距离跟踪结果图；

图6d为在脉冲丢失时方位跟踪结果图；

图6e为在强干扰下距离跟踪结果图；

图6f为在强干扰下方位跟踪结果图。

具体实施方式

具体实施方式一：本实施方式的基于宽带回波的逆合成孔径雷达成像目标连续跟踪方法具体过程为：

步骤一：散射点提取：

将雷达回波正交基带复信号进行谱分析，获得运动成像目标高分辨一维距离像序列，对运动成像目标高分辨一维距离像序列取模得到运动成像目标散射点幅度，对运动成像目标散射点幅度求平方得到功率，对功率的序列进行处理获得l个疑似属于运动成像目标散射点的位置及对应幅度；l取值为正整数；

所述高分辨为高距离分辨，高距离分辨力为亚米级；

步骤二：距离跟踪：

从步骤一获得的l个疑似属于运动成像目标的散射点中选取功率最强的前n个散射点，获得n个疑似属于运动成像目标的散射点的位置及幅度，采用质心加权方法进行单个脉冲偏离成像场景中央的距离差估计，得到第j个脉冲运动成像目标偏离成像场景中央的距离差δrj；n取值为正整数；

所述成像场景为步骤一获得的运动成像目标高分辨一维距离像序列；

成像场景中央为成像场景中间的位置；

将雷达回波正交基带复信号进行谱分析后，获得了运动成像目标高分辨一维距离像序列，该序列即为成像场景，该场景的长度与雷达参数有关；成像场景中央即成像场景最中间对应的位置，例如若成像场景长度为200m，则成像场景中央为100m对应位置；

步骤三：利用步骤二获得的n个疑似属于运动成像目标的散射点的位置，结合和差双通道距离像复数据进行和差比幅单脉冲测角(处理前先完成和差通道补偿)，采用质心加权方法进行单个脉冲偏离波束中心的方位角误差估计，得到第j个脉冲运动成像目标偏离波束中心的方位角误差δθj；

步骤四：采用m个脉冲进行脉间处理，对δrj、δθj进行基于幅度的质心加权，得到经过m个脉冲进行质心加权处理之后的运动成像目标偏离成像场景中央的距离差估计值和经过m个脉冲进行质心加权处理之后的运动成像目标偏离波束中心的方位角误差估计值j＝1,2,…,m，m取值为正整数；

步骤五：将和分别传输给接收机和天线伺服，调整距离采样窗口和天线指向，实现对运动成像目标的实时连续跟踪。

具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：所述步骤一：散射点提取：将雷达回波正交基带复信号进行谱分析，获得运动成像目标高分辨一维距离像序列，对运动成像目标高分辨一维距离像序列取模得到运动成像目标散射点幅度，对运动成像目标散射点幅度求平方得到功率，对功率的序列进行处理获得l个疑似属于运动成像目标散射点的位置及对应幅度；具体过程为：

1)对运动成像目标高分辨一维距离像序列求功率之后进行升序排列，选取前k个最大值并求和作为初始值α0，同时删除这k个最大值获得新序列；

2)从新序列中继续选取前k个最大值求和，并将该值与α0相加获得新的统计值α1，删除这k个最大值再次获得新序列；

3)判断α1-α0是否大于η·α0：

如果大于，说明新选取的k个极大值具有较大的幅度，即表明2)中选取的前k个最大值对应了运动成像目标的值，需要更新迭代过程，即令α0＝α1作为初始值，重复执行2)进行比较；

如果小于等于，说明新选取的k个极大值相对幅度较小，可以认为运动成像目标的值已经提取完毕，此时记录所有被提取出来的值在步骤一中的运动成像目标高分辨一维距离像序列中的位置序号，并退出算法；

其中η是门限因子，取值越大，提取出的散射点越少；处理结果如图1所示，其中黑实线为目标距离像幅度，灰色实线为提取的散射点信息，黑虚线为目标主散射点区域；k取值为正整数。

当单个实测距离像中目标信噪比约为40db时，η取0.0135～0.02时具有较好的效果(图1为η取0.0135时的结果)。

其它步骤及参数与具体实施方式一相同。

具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是：所述步骤二中距离跟踪：从步骤一获得的l个疑似属于运动成像目标的散射点中选取功率最强的前n个散射点，获得n个疑似属于运动成像目标的散射点的位置及幅度，采用质心加权方法进行单个脉冲偏离成像场景中央的距离差估计，得到第j个脉冲运动成像目标偏离成像场景中央的距离差δrj；具体过程为：

从步骤一获得的l个疑似属于运动成像目标的散射点中选取功率最强的前n个散射点，第i个散射点距离单元号为ji,i＝1,2,…,n，第i个散射点的幅度为ai,i＝1,2,…,n，距离门大小为rbin，则第j个脉冲中运动成像目标平均幅度为估计出第j个脉冲中运动成像目标偏离成像场景中央的距离差δrj，其中j＝1,2,…,m，m取值为正整数；rl为成像场景宽度；具体实现过程如图2所示。

将雷达回波正交基带复信号进行谱分析后，获得了运动成像目标高分辨一维距离像序列，该序列是数字序列，其样本点数与谱分析(即傅里叶变换，fft)的长度有关。如果做1024点fft，获得的距离像序列样本点数为1024，即距离单元总数为1024，距离单元号就是这些样本对应的序号，例如距离像序列序号为400的样本所对应的距离单元号为400。

每一个脉冲所对应的雷达回波包含了若干散射点的信息，通常使用谱分析方法获得其高分辨一维距离像序列，对距离像序列求模获得散射点的幅度序列，再求平方获得散射点的功率序列。

其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。

具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是：所述步骤三中利用步骤二获得的n个疑似属于运动成像目标的散射点位置，结合和差双通道距离像复数据进行和差比幅单脉冲测角(处理前先完成和差通道补偿)，采用质心加权方法进行单个脉冲偏离波束中心的方位角误差估计，得到第j个脉冲中运动成像目标偏离波束中心的方位角误差δθj；具体过程为：

利用步骤二获得的n个疑似属于运动成像目标的散射点的位置，结合对应的和差双通道距离像复数据，设第i个散射点估计出的方位角误差为δθi，采用单脉冲和差比幅测角，估计出第j个脉冲中运动成像偏离波束中心的方位角误差δθj，具体实现过程如图3所示。

其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。

具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是：所述步骤四中为了应对强干扰、回波丢失等极端情况，提高跟踪系统鲁棒性，采用m个脉冲进行脉间处理，对δrj、δθj进行基于幅度的质心加权，得到经过m个脉冲进行质心加权处理之后的运动成像目标偏离成像场景中央的距离差估计值和经过m个脉冲进行质心加权处理之后的运动成像目标偏离波束中心的方位角误差估计值具体过程为：

第四步中，如果只采用单个脉冲进行估计的话，在强干扰和雷达回波丢失等极端情况下目标距离、方位估值会出现错误，使得接收机采样窗口和天线方向角度调整错误，以至于目标回波不能被正确采样或者被天线照射，导致后续的isar成像失败。为了提高跟踪算法的鲁棒性，保证目标被正确成像，本方法利用多个脉冲进行脉间处理。

采用m个脉冲进行脉间处理，对估计出的第j个脉冲中运动成像偏离成像场景中央的距离差δrj、第j个脉冲中运动成像偏离波束中心的方位角误差δθj、第j个脉冲中运动成像目标平均幅度进行基于幅度的质心加权，得到经过m个脉冲进行质心加权处理之后的运动成像目标偏离成像场景中央的距离差估计值和偏离波束中心的方位角误差估计值公式为：

其中fj为遗忘因子，j＝1,2,…,m，可以根据运动成像目标不同的运动特征来选取，一般包括冲激型、常数型、线性型、指数型。本方法流程如图4所示；

成像目标运动速度大于20m/s，信噪比大于40db时，遗忘因子选取冲激型；

成像目标运动速度为0-10m/s，信噪比为10-40db时，遗忘因子选取常数型；

成像目标运动速度为10-20m/s，信噪比为10-40db时，遗忘因子选取线性型；

成像目标运动速度大于20m/s，信噪比为10-40db时，遗忘因子选取指数型。

其它步骤及参数与具体实施方式一至四之一相同。

具体实施方式六：本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是：所述步骤五中系统每接收到m个脉冲，利用上述步骤可以获得当前目标偏离场景中央的距离差和偏离波束中心的角误差。将和分别传输给接收机和天线伺服，调整距离采样窗口和天线指向，实现对运动成像目标的实时连续跟踪，其总流程图如图5所示；具体过程为：

在线性调频连续波isar中采用解线频调技术和正交解调获得回波基带信号，采用一本振信号与目标信号的频率差(即差拍信号)获得目标对应的距离(目标与雷达的距离)；

设成像场景中央的距离为r0(成像场景中央与雷达的距离)，则运动成像目标对应的距离(目标与雷达的距离)估计值为

设当前波束中心指向为θ0，则运动成像目标方位角估计值为

将和分别传输给接收机和天线伺服，接收机控制一本振时延调整采样窗口，天线伺服控制天线波束中心指向，实现对运动成像目标的实时连续二维跟踪。

采用以下实施例验证本发明的有益效果：

实施例一：

本实施例基于宽带回波的逆合成孔径雷达成像目标连续跟踪方法具体是按照以下步骤制备的：

本发明方法在系统工作正常时能比传统强散射点追踪方法获得更平滑的跟踪效果，从而减少对雷达天线、接收机一本振的调节次数，节约系统资源，如图6a、6b所示；在雷达回波丢失和强干扰等极端情况下，传统跟踪方法估计出的距离差、角误差会错误的超出可接受门限范围，导致目标丢失以及跟踪失败，无法实现连续成像，而本文方法具有精确、鲁棒的跟踪效果，从而保证运动成像目标始终处于捕获状态，实现连续成像功能，如图6c-6f所示。

如图6a为正常状态下距离跟踪结果，图6b为正常状态下方位跟踪结果；根据图6a得出在回波编号为1000(即序号，代表第1000个脉冲)时，本发明方法距离差为0.2米，传统方法距离差为6.6米；根据图6b得出在回波编号为600(即序号，代表第600个脉冲)时，本发明方法方位角误差为0.01度，传统方法方位角误差为0.08度；以上结果表明本发明方法获得的距离差和方位角误差相对于传统方法更加平滑；

如图6c为脉冲丢失时距离跟踪结果，图6d为脉冲丢失时方位跟踪结果；根据图6c得出在回波编号为2000～4300(即序号，代表第2000～4300个脉冲)中会随机出现目标丢失的情况，此时传统方法的距离差估计值超出边界，距离差为0～-200米，而本发明的方法很稳定，不会超过边界，距离差为0米左右；根据图6d得出在回波编号为2200～4500(即序号，代表第2200～4500个脉冲)中会随机出现目标丢失的情况，此时传统方法的方位角超出边界，方位角误差为-2～1.6度，而本发明的方法很稳定，不会超过边界，方位角误差在0度左右；以上结果表明本发明方法获得的距离差和方位角误差相对于传统方法更加平滑；

如图6e为强干扰下距离跟踪结果，图6f为强干扰下方位跟踪结果；根据图6e得出在回波编号为0～2000(即序号，代表第0～2000个脉冲)中会随机出现目标丢失的情况，此时传统方法的距离差估计值超出边界，距离差为0～200米左右，而本发明的方法很稳定，不会超过边界，距离差为0-20米左右；根据图6f得出在回波编号为0～2000(即序号，代表第0～2000个脉冲)中会随机出现目标丢失的情况，此时传统方法的方位角估计值超出边界，方位角误差在-2～2度左右；而本发明的方法很稳定，不会超过边界，方位角误差在-0.3度左右；以上结果表明本发明方法获得的距离差和方位角误差相对于传统方法更加平滑；

本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，本领域技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。