本发明属于图像处理技术领域，具体的说是一种基于合成孔径雷达成像技术的目标跟踪方法。
背景技术
跟踪和数据互联问题是雷达数据处理中的两大基本问题，跟踪是指对来自目标的测量值进行数据处理，从而保持对所观察目标当前时刻状态的估计，但是因为在雷达数据处理过程中会存在以下两种不确定性：
(1)模型参数的不确定性(目标运动有可能存在不可预测的机动)
(2)用于滤波的观测值本身具有不确定性(因为存在多目标影响和虚警发生，雷达的探测环境会产生很多的点迹)
因此，如果目标在实际运动中出现了机动情况，其运动与雷达滤波所釆用的滤波模型不一致，或者雷达的数据互联出现了错误，就会使滤波值和真实值之间的差距随着滤波的进行而无限增大，即滤波产生发散。那么这种发散的滤波就没有什么意义了。
合成孔径雷达(sar)是一种全天候、全天时的主动式的现代高分辨率的微波遥感成像雷达。通过发射大时间带宽积线性调频信号，然后对回波信号进行脉冲压缩处理，获得距离向高分辨率图像；利用雷达平台与目标之间的相对运动形成等效的合成孔径天线阵列，获取方位向高分辨率。
随着雷达高分辨成像技术的日益成熟，从而可以将数字图像处理技术应用到对sar图像的处理上，从sar图像上预测出目标位置，实现对目标的跟踪。
技术实现要素：
本发明的目的，就是提供一种基于合成孔径雷达成像技术的目标跟踪系统，解决传统雷达目标跟踪在数据处理过程中模型参数不确定、用于滤波的观测值本身不确定的问题，为雷达目标跟踪提供一种新的方法。
本发明所采用的技术方案为：
一种基于合成孔径雷达成像技术的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
s1、通过合成孔径雷达持续对目标进行成像的同时，读取已获得的目标的合成孔径雷达图像，并提取目标的合成孔径雷达图像特征，通过目标跟踪算法训练得到跟踪模型；
s2、将步骤s1中获得的成像结果进行保存，并通过跟踪模型在保存目录下循环搜索判断是否有新的合成孔径雷达图像出现，如有，则将新的合成孔径雷达图像提取出来并进入步骤s3，否则回到步骤s1；
s3、提取新的合成孔径雷达图像中潜在目标区域的图像特征，利用跟踪模型预测出目标的新位置，并更新跟踪模型；
s4、根据目标的新位置计算出目标与成像场景中心距离向和方位向的偏移量，如果距离向偏移接近潜在目标区域边缘则需要改变雷达参考距离，根据方位向偏移量计算出目标相对于雷达天线指向的角度偏移量；
s5、将角度偏移量发送给伺服控制系统，利用伺服控制器调整天线指向，使得雷达天线指向始终对准目标；
s6、重复步骤s2～s5，直到停止对目标的跟踪。
进一步的，所述步骤s1中获得的跟踪模型为：
其中，^代表傅里叶形式；y为理想化输出的样本标签；kxx表示已有的目标的合成孔径雷达图像特征x的高斯函数内积；λ为正则化参数。
进一步的，所述步骤s3中，潜在目标区域的中心位置为新的sar图像的中心位置，潜在目标区域的大小是上一帧目标的2.5倍。
进一步的，所述步骤s3中，利用跟踪模型预测出目标的新位置的具体方法为：
利用跟踪模型预测目标新位置的响应的傅里叶变换形式为：
其中，z代表潜在目标区域，⊙表示矩阵的hadamard积，kxz表示区域z的图像特征的高斯函数内积；
经过傅里叶反变换，得到目标新位置的响应f(z)，响应f(z)中值最大的点所在位置作为目标的新位置；
通过
进一步的，所述步骤s4的具体方法为：
根据目标的新位置可以计算出目标与成像场景中心距离向偏移量为△y，潜在目标区域的距离向大小为zy，如果|△y|<zy/4，雷达参考距离rref不需要改变，否则雷达参考距离需要改变为：
根据目标的新位置计算出目标与成像场景中心的方位向偏移量为△x，此时目标与成像场景中心的距离r0为：
根据目标与雷达的几何关系可以算出此时目标与雷达距离r为：
获得目标相对于雷达天线指向的角度偏移量△θ为：
本发明的有益效果为，结合sar成像方法将基于图像的目标跟踪算法应用到雷达目标跟踪上，可以使得目标始终在天线波束的覆盖范围内，而且天线的指向也始终对准目标，从而实现对目标的跟踪。
附图说明
图1为本发明即基于合成孔径雷达成像技术的目标跟踪流程图；
图2是目标与雷达天线指向的几何关系图；
图3是基于合成孔径雷达成像技术的目标跟踪系统各模块之间的数据流向图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细的描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。
如图1所示，基于合成孔径雷达成像技术的目标跟踪流程包括以下步骤：
(1)合成孔径雷达对目标进行成像，同时读取已有的目标的sar图像，提取目标的图像特征，根据目标跟踪算法训练得到跟踪模板；
训练跟踪模板具体为：
其中，^代表傅里叶形式；y为理想化输出的样本标签；kxx表示已有的目标的sar图像特征x的高斯函数内积；λ为正则化参数；
(2)将成像结果保存到sar图像文件夹中，目标跟踪算法在sar图像文件夹中循环搜索判断是否有新的sar图像出现，如果有则将新的sar图像提取出来；
(3)提取新的sar图像中潜在目标区域的图像特征，利用跟踪模板预测出目标的新位置，并更新跟踪模板；
利用跟踪模板预测目标新位置的响应的傅里叶变换形式为：
其中，^代表傅里叶形式；z代表潜在目标区域；⊙表示矩阵的hadamard积；
更新跟踪模板：
(4)根据目标的新位置计算出目标与成像场景中心距离向和方位向的偏移量，如果距离向偏移接近潜在目标区域边缘则需要改变雷达参考距离，根据方位向偏移量可以计算出目标相对于雷达天线的角度偏移量；
目标与雷达天线指向的几何关系图如图2所示：
根据目标的新位置计算出目标中心与成像场景中心距离向偏移量为△y，潜在目标区域的距离向大小为zy，如果|△y|<zy/4，雷达参考距离rref不需要改变，否则雷达参考距离需要改变为：
这样当目标距离向偏移量过大时，通过增大或减小雷达参考距离，可以使得目标不会超出雷达天线波束覆盖范围，防止目标丢失；
目标中心与成像场景中心的方位向偏移量为△x，此时目标中心与成像场景中心的距离r0为：
根据目标与雷达的几何关系可以算出此时目标中心与雷达的距离r为：
所以目标相对于雷达天线指向的角度偏移量△θ为：
(5)将目标与雷达天线指向的角度偏移量发送给伺服控制系统，利用伺服控制器调整天线指向，使得雷达天线指向始终对准目标；
如图2所示，虚线部分是经过伺服控制器调整过后的雷达天线指向，此时天线指向目标的新位置；
(6)重复步骤(2)～(5)，直到停止对目标的跟踪。
如图3所示，基于合成孔径雷达成像技术的目标跟踪系统主要包括以下三个模块：
(1)数据采集模块：合成孔径雷达发射大时间带宽积线性调频信号，将接受到的回波信号数据发送到计算机进行处理；
(2)数据处理模块：sar成像算法对的回波信号进行处理，得到高分辨距离向和方位向的二维sar图像，然后跟踪算法提取出新的sar图像中潜在目标区域的图像特征，并预测出目标的新位置，根据目标的新位置计算出目标相对于雷达天线指向的角度偏移量，并把角度偏移量发送到伺服控制器；
(3)控制模块：伺服控制器根据接收到的角度偏移量调整雷达天线的指向，使得雷达天线指向对准目标中心。