基于单通道圆迹SAR的直线运动动目标的速度矢量获取方法与流程

本发明涉及雷达信号处理领域，尤其涉及一种基于单通道圆迹SAR的直线运动动目标的速度矢量获取方法。

背景技术：

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，简称SAR)是一种主动微波遥感手段，具有全天时全天候的对地观测能力。地面运动目标检测(GMTI)作为重要的城市交通管理及战场信息获取的重要组成部分，关系着国计民生与国防安全的方方面面。GMTI是SAR的一个重要的任务。

SAR动目标检测算法可以分为单通道和多通道两种类型。单通道算法主要利用动目标信号的多普勒偏移与散焦特性来对动目标进行检测分析。如文献[1]提出的频域滤波法，利用了动目标频谱超出地杂波频谱的特性能够检测出速度相对较快的目标。慢速目标由于频谱淹没在地杂波频谱中，无法进行检测。文献[2]利用动目标散焦特性提出一种动目标检测算法，对复图像域的散焦动目标进行迭代自聚焦操作进行检测。迭代算法的主要缺点是运算量太大，不适合进行实时检测。多通道主要则主要通过去杂波来实现动目标的检测工作。如沿航迹干涉技术(ATI)及相位中心偏置天线(DPCA)和空时自适应(STAP)技术。多通道技术在动目标复杂的硬件结构使得造价高，同时对飞行平台的性能要求较高。

然而，申请人经过长时间的工作实践发现：单通道算法计算量大不利于快速检测或无法检测慢速目标；而多通道算法所需硬件结构复杂，造价高昂。

技术实现要素：

(一)要解决的技术问题

本发明提供了一种基于单通道圆迹SAR的地面直线运动目标速度矢量获取方法，以至少部分解决以上所提出的技术问题。

(二)技术方案

本发明基于单通道圆迹SAR的直线运动动目标的速度矢量获取方法包括：

步骤A：将圆迹SAR回波数据的对应轨迹划分为N个弧，每个弧对应的角度范围相等，对每个弧对应的回波数据进行成像，生成N组OSMI序列；

步骤B：对于第i个OMSI序列OMSI(i)，i＝1，2，3.....N，执行如下操作，得到动目标在全部观测时间内的图上轨迹，包括：

子步骤B1，对OMSI(i)序列沿时间维进行中值滤波获得该OMSI(i)序列对应的背景图像B(i)；

子步骤B2：将OMSI(i)序列与对应的背景图像B(i)做差，得到前景图像序列F(i)。

子步骤B3：对前景图像序列F(i)的每幅图像分别进行阈值处理，检测到动目标，得到动目标的图上轨迹；

步骤C：追踪直线运动的动目标的全程图上轨迹，得到动目标真实轨迹；

步骤D：由动目标真实轨迹获取任意时刻动目标的速度矢量。

(三)有益效果

从上述技术方案可以看出，本发明基于单通道圆迹SAR的直线运动动目标的速度矢量获取方法至少具有以下有益效果其中之一：

(1)利用圆迹SAR能够进行360度观测的特点，由动目标在不同观测角度下图上轨迹不同的特点来获取速度矢量，从而充分利用了圆迹SAR的优势，有利于进行动目标的检测与速度矢量获取；

(2)利用背景差分方法提取匀速直线运动目标在不同子孔径下的图上位置，能够实现自动检测，与现有单通道迭代类检测算法相比速度快，可以自动获取动目标在SAR图像上的位置。

附图说明

图1为根据本发明实施例基于单通道圆迹SAR的直线运动动目标的速度矢量获取方法的流程图。

图2为图1所示速度矢量获取方法的子步骤A中圆迹SAR数据分割示意图。

图3为图1所示速度矢量获取方法的步骤C中一个匀速直线运动点目标的真实轨迹与图上轨迹示意图。

图4为图1所示速度矢量获取方法的步骤C中动目标与飞机相对几何关系示意图。

图5为采用图1所示速度矢量获取方法中步骤B中子步骤B1对实测数据进行处理得到的背景图片。

图6为采用图1所示速度矢量获取方法中步骤B中子步骤B3对实测数据进行处理得到的动目标检测结果。

具体实施方式

圆迹SAR是一种新的SAR精细观测模式。由于雷达进行圆周运动，可以对地面场景进行长时间观测并获取360°全方位信息。地面静止场景的散射特性在相邻子孔径图像中是缓变的。因此地面场景中的单个像素点的幅值只有在动目标信号进入和离开该像素时，该点像素的幅值才会发生剧烈变化。真实场景中的动目标相对飞机的观测角度不同，在子孔径图像上的形态和位置也会发生变化。因此地面场景在SAR图像上的是缓变的，动目标是捷变的。因为圆迹SAR进行360°观测，在与目标运动方向垂直的方向，目标在SAR图像中偏移最大，散焦程度最小；在与动目标平行的方向，目标在SAR图像中散焦程度最大，不偏移。因此，对于直线运动目标而言，可以通过分析其全局轨迹来确定运动的真实轨迹所在的位置，并由此可以利用道路模型信息计算相应时刻下动目标的径向速度值。申请人发现，以上特性有利于进行动目标的检测与速度矢量获取。

本发明正是利用圆迹SAR能够长时间观测以及获得目标的全方位向信息的特点，实现圆迹SAR直线运动目标检测与速度矢量获取。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

在本发明的一个示例性实施例中，提供了一种基于单通道圆迹SAR的直线运动动目标的速度矢量获取方法。

图1为根据本发明实施例基于单通道圆迹SAR的地面直线运动动目标的速度矢量获取方法的流程图。如图1所示，本实施例基于单通道圆迹SAR的直线运动动目标的速度矢量获取方法包括：

步骤A：将圆迹SAR回波数据的对应轨迹划分为多个弧，每个弧对应的角度范围相等，对每个弧对应的回波数据进行成像，生成N组重叠子孔径幅度图像序列(overlap subaperture magnitude image sequences，OSMI序列)；

具体而言，该步骤A又可以包括以下子步骤：

子步骤A1：将圆迹SAR回波数据的对应轨迹划分为N个弧，弧i{i：1，2，3.....N}对应的观测角度为θ₀，其中N≥2，如图2所示；

本子步骤中，观测角度θ₀的取值需要根据雷达获取回波时的工作参数，如飞行半径，工作波段，分辨率等，来进行确定，其取值介于0.1～10度之间。本实施例中，θ₀为0.79度。

子步骤A2：对于弧i，将弧i对应的回波数据进行划分为重叠子孔径，每个子孔径为θ₁，相邻子孔径中心点间隔θ₂，利用后向投影算法(Back-Projection，BP算法)对回波数据进行成像处理，得到子孔径图像，其中，i＝1，2，3.....N；

其中，所述子孔径图像通过将在照射角度内的全部方位内的回波信号通过BP算法实现方位向聚焦，获取子孔径图像中，BP成像算法如下：

g(x，y)＝∫s(x，y，θ)exp(j2KR_xy(θ))dθ (1)

式中，g(x，y)为子孔径图像中坐标为(x，y)的任一点的复数值(包括幅值及相位)；s(x，y，θ)为脉压之后的回波信号，K＝2πf/c为波数，R_xy(θ)为雷达飞行平台与像素点(x，y，z)(z为场景区域的高程值)的距离函数。

子步骤A3：将弧i生成的子孔径图像取模，得到幅度图像，对幅度图像进行[5*5]中值滤波，降低相干斑噪声，并进行对比度拉伸，按照时间顺序排列构成3维矩阵，得到弧i对应的一组OMSI(i)序列，其中，i＝1，2，3.....N。

步骤B：对于第i个OMSI序列OMSI(i)，i＝1，2，3.....N，执行如下操作，得到动目标在全部观测时间内的图上轨迹；

子步骤B1，对OMSI(i)序列沿时间维进行中值滤波获得该OMSI(i)序列对应的背景图像B(i)；

其中，子步骤B1沿时间维进行中值滤波表达式如下：

B(i)＝median filter[OMSI(i)] (2)

式中，OMSI(i)为弧i对应回波生成的重叠子孔径幅度图像序列，B(i)为对应的背景图片。

子步骤B2：将OMSI(i)序列与对应的背景图像B(i)做差，得到前景图像序列F(i)；

其中，子步骤B2表达式为：

F(i)＝|OMSI(i)-B(i)| (3)

F(i)即为对应的前景图像序列。

子步骤B3：对前景图像序列F(i)的每幅图像分别进行阈值处理，检测到动目标；

具体来讲，子步骤B3中，将F(i)中的每幅图像像素点的幅值与设定的阈值门限α_n进行比较。当大于该门限时即可认为该幅前景图像内存在有动目标。表达式如下：

F(i)＞α_n→有动目标 (4)

其中，阈值α_n的设定原则如下：

定义当前图像在[0，G]内共有K级灰度，P_k为第k级灰度，N_k为当前图像中该级灰度的像素数。上式即灰度直方图的加权平均值计算公式。

本实施例中，该子步骤B3进一步包括：

子分步骤B3a，对F(i)序列的任一幅图像，计算灰度直方图的加权平均值α₁，对低于均值α₁的像素点的值设为0；

子分步骤B3b，再次计算新图像的灰度直方图的加权平均值α₂，对低于均值α₂的像素点的值设为0，α₂为最终得到的该幅前景图像的阈值，并进行二值化处理，由此可去掉F(i)序列中任一图像中的残留背景；进而检测到动目标。

步骤C：追踪直线运动的动目标的全程图上轨迹，得到动目标运动真实轨迹。

本实施例中，寻找动目标的图上轨迹的驻定点，真实轨迹与该点的切线重合，如图3所示，全程图上轨迹结合该驻定点得到动目标真实轨迹。

此外，在存在道路信息的前提下，全程图上轨迹还可以结合道路信息来得到动目标真实轨迹，或者还可以是全程图上轨迹结合驻定点和道路信息来共同获得动目标真实轨迹。

步骤D：由动目标真实轨迹获取任意时刻动目标的速度矢量。

本步骤中，通过子孔径序列中动目标图上位置的变动方向可以得到对应的动目标在运动真实轨迹中的运动方向。

图4为图1所示速度矢量获取方法的步骤C中动目标与飞机相对几何关系示意图。如图4所示，对于任一子孔径，飞机速度为v_s，k₁为与动目标的运动速度方向垂直的指向内侧的射线。动目标在图像上的坐标为T，该子孔径中心时刻飞机的位置为S，以S为圆心ST为半径画圆，得到与步骤S5中的真实轨迹的交点P。θ_t为ST与k₁的夹角，θ_p为SP与k₁的夹角。则动目标的径向速度v_r可以计算得到。然后利用动目标的径向速度与运动方向的夹角即可得到动目标的真实运动速度vt。表达式如下：

v_r＝v_s·(sinθ_p-sinθ_t) (6-1)

其中，图5为采用图1所示速度矢量获取方法中步骤B中子步骤B1对实测数据进行处理得到的背景图片。图6为采用图1所示速度矢量获取方法中步骤B中子步骤B3对实测数据进行处理得到的动目标检测结果。在图6中，(a)为子孔径图片，(b)为减掉背景后进行阈值化的结果。

至此，已经结合附图对本发明实施例进行了详细描述。依据以上描述，本领域技术人员应当对本发明基于单通道圆迹SAR的直线运动动目标的速度矢量获取方法有了清楚的认识。

需要说明的是，在附图或说明书正文中，未绘示或描述的实现方式，均为所属技术领域中普通技术人员所知的形式，并未进行详细说明。此外，上述对各元件和方法的定义并不仅限于实施例中提到的各种具体结构、形状或方式，本领域普通技术人员可对其进行简单地更改或替换，例如：子步骤B3中阈值设定方法可以用CFAR(恒虚警概率)算法来代替。

还需要说明的是，本文可提供包含特定值的参数的示范，但这些参数无需确切等于该特定值，而是可在可接受的误差容限或设计约束内近似于相应值。实施例中的方向用语，例如“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”等，仅是参考附图的方向，并非用来限制本发明的范围。

综上所述，本发明充分利用了圆迹SAR能够进行360度观测的优势，利用背景差分方法提取匀速直线运动的动目标在不同子孔径下的图上位置，利用动目标在不同观测角度下图上轨迹不同的特点来进行速度矢量获取，与现有单通道迭代类检测算法相比速度快。可以自动获取动目标在SAR图像上的位置，具有较好的推广应用前景。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。