一种多站雷达ISAR图像配准方法与流程

本发明涉及雷达技术领域，尤其涉及一种多站雷达的逆合成孔径(isar,inversesyntheticapertureradar)图像配准方法，该方法能够应用于干涉isar三维成像中。

背景技术：

isar成像技术是雷达对非合作目标跟踪、观测的重要手段。目前，isar成像技术已广泛应用于宽带雷达系统，能够获取空间卫星、空中飞机、海面舰船等目标的电磁散射系数二维分布图像。在二维isar成像的基础上，学者们提出了基于多站雷达的干涉isar三维成像方法。该方法需要位置不同的两部或者多部雷达同时接收目标反射电磁波并进行isar成像，利用同一散射中心在不同雷达isar像中的相位之差，即干涉相位，解算得到散射中心的空间坐标。结合isar像的二维分辨能力和干涉相位中包含的散射点坐标信息，理论上干涉isar成像能够获得目标散射中心的三维分布。干涉isar成像在目标侦察、三维结构重构、空间姿态估计等方面有着很大潜力，是宽带成像雷达发展的重要方向之一。

isar图像配准是干涉isar三维成像中的关键步骤，其目标是确保同一散射点在不同雷达isar图像中所处的位置精确相同。配准结果影响散射中心提取、关联、相位干涉，从而最终影响散射中心的坐标解算结果，因此该过程需要尽可能精确地完成。实现isar图像配准主要有两个思路：基于图像域的配准方法和基于信号域的配准方法。参考文献一(biaotian,etal.“anovelimageregistrationmethodforinisarimagingsystem”.spiesecurity&defense2014,amsterdam,netherlands.)中给出了基于图像域的isar图像配准方法：文中利用两幅isar图像之间的相关系数评价配准程度，根据最大相关系数搜索得到最佳的失配量并对其补偿，进而实现配准。该方法计算量较大，且抗噪性较差。参考文献二(zhangq,yeots,dug,etal:“estimationofthree-dimensionalmotionparametersininterferometricisarimaging”,ieeetransactionsongeoscienceandremotesensing,2004,42,(2),pp.292–300.)中研究了一种基于信号域的配准方法，该方法利用额外的天线对，估计目标相对不同雷达天线的平动分量差异，然后补偿这一差异，进而实现配准。该方法既需要额外的天线对配置，又要求极高的系统同步精度，工程上实现难度大。参考文献三(wenzhenwu,pengjianghu,shiyouxuetal.“imageregistrationforinisarbasedonjointtranslationalmotioncompensation”,ietradar,sonar&navigation,2017,11(10),pp.1597-1603.)中公开了一种基于联合平动分量补偿的isar图像配准方法，是另一种信号域配准方法。该方法对来自两部雷达的信号进行相干处理，在平动分量补偿的过程中实现配准，具有良好的配准精度和抗噪性能。然而其配准过程包含多次迭代，计算效率不高，不便于处理实际雷达系统中的大批量数据。为适应干涉isar成像技术的发展，亟需一种精度高、抗噪性能好、计算量小的isar图像配准方法。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题在于提供一种多站雷达isar图像配准方法，能够准确、高效、稳定地实现不同雷达isar图像之间的配准。该方法在平动分量补偿的过程中，采用联合处理的方法实现不同雷达isar图像之间的配准，不需要雷达之间高精度的时钟同步，更加适用于实际工程实践。相比于现有的isar图像配准方法，该方法不包含迭代过程，能够快速高效地完成isar图像距离向、方位向的配准，计算量小，并且能够保证较高的配准精度。

本发明采用的技术方案为，一种多站雷达isar图像配准方法，包括如下步骤：

s1其中一部雷达发射宽带信号照射目标，位置不同的多部雷达以相同的工作参数同时接收目标回波，并进行脉冲压缩和径向速度补偿，得到一维距离像序列；

s2计算并对比各雷达一维距离像的信噪比，其中信噪比最大的记为雷达a，其他分别记为雷达b、雷达c、雷达d、…；

s3完成雷达a一维像序列的平动分量补偿，其中包络对齐采用基于最大相关准则的对齐方法，初相校正采用基于最小熵准则的相位自聚焦方法；

s4雷达b一维距离像序列的联合包络对齐：采用最大相关准则，将雷达b的每个一维距离像，参考同时刻下包络对齐后的雷达a一维距离像实现包络对齐；

s5雷达b一维距离像序列的快速联合相位补偿：计算同时刻下，雷达b一维距离像相对雷达a一维距离像的平均相位差，并补偿该相位差，至此完成雷达b一维像序列的平动补偿；

s6雷达a、雷达b一维距离像序列分别进行方位压缩，得到配准后的两幅isar像；

s7将雷达c、雷达d、…等其他雷达的一维像序列分别等效为雷达b一维像序列，进行s4、s5、s6的操作，即可完成多站雷达isar图像的配准。

上述的配准过程中，雷达a采用现有的距离对齐和相位补偿方法实现平动分量补偿。由于平动补偿方法的数据驱动性，补偿结果中不可避免地存在剩余误差。同理，雷达b、雷达c、雷达d、…等的一维像序列的平动补偿结果中也存在剩余误差。雷达a、雷达b、雷达c、雷达d、…等的一维像序列中不同的剩余误差，造成多站雷达isar像之间的失配。本发明中的联合包络对齐和快速联合相位补偿方法以多站雷达中回波信噪比最大的那部雷达(雷达a)的一维距离像为参考模板，完成雷达b、雷达c、雷达d、…等多站雷达一维距离像的平动分量补偿，使得两者的剩余平动分量误差相同。本发明中的配准方法将雷达a、雷达b、雷达c、雷达d、…等多站雷达的回波进行一一配准，是一种回波到回波的信号域配准方法，最终能够实现良好稳定的isar像配准效果。

雷达b一维距离像序列的平动分量补偿包含两步——联合包络对齐和快速联合相位补偿，分别对应于上述配准过程的s4、s5。以雷达a、雷达b在同时刻接收到的一对回波为例，说明联合包络对齐和快速联合相位补偿的具体步骤。

s4中，联合包络对齐包含以下步骤：

s4.1记经过s3进行平动分量补偿后的雷达a一维距离像为：

其中σi、rai分别表示第i个散射点的后向散射系数、第i个散射点相对雷达a的距离，p(·)为归一化的回波包络，fc为载频，c为光速；在雷达a收到sa_comp(t)信号的同一时刻，雷达b收到目标回波，记为sb(t)，经过脉冲压缩，sb(t)可表达为：

其中rbi表示第i个散射点到雷达b的距离；

s4.2以sa_comp(t)为参考模板，根据最大相关准则，求取sb(t)相对sa_comp(t)的最佳偏移量；sa_comp(t)和sb(t)之间的相关函数可记为：

scorr(δt)＝|sa_comp(t)·sb(t+δt)|

其中δt表示时间偏移量；由于sa_comp(t)、sb(t)是同一目标在同一时刻的反射回波，它们之间的差异项为其中rai-rbi为回波路程差，τm为接收采样窗口时间差；相关函数scorr(δt)存在唯一的峰值，记峰值位置为δtmax；

s4.3通过一维搜索得到函数scorr(δt)的峰值位置δtmax，然后借助傅里叶变换对sb(t)进行平移：

sb_aligned(t)＝ift{ft[sb(t)]·exp(j2πfδtmax)}

其中sb_aligned(t)表示联合包络对齐后的雷达b一维距离像；

s4.4将雷达b的每个一维距离像，分别参考同时刻下平动分量补偿后的雷达a一维距离像按照以上步骤进行联合包络对齐操作，即可完成整个雷达b一维距离像序列的距离对齐。联合包络对齐过程如图3所示。

在s4完成联合包络对齐的基础上可以进行s5地快速联合相位补偿，其操作步骤如下：

s5.1求取两个一维距离像之间的相位差：

上式中表示由回波路程差异引起的相位差，n表示一维像的离散采样点，n表示总采样点数。

s5.2相对于目标上所有的散射点相同，对其进行相位补偿：

其中sb_comp(t)即为相位补偿后的一维距离像；

s5.3将雷达b的每个一维距离像，分别参考同时刻下平动补偿后的雷达a一维距离像按照以上步骤进行快速联合相位补偿操作，即可完成整个雷达b一维距离像序列的相位补偿，快速联合相位补偿过程如图4所示。

本发明具有以下有益效果：对多站雷达isar像进行配准时，选取其中回波信噪比最大的雷达作为雷达a，并将其经过平动分量补偿后得到的一维像序列作为联合平动分量补偿中的参考模板，其他雷达分别作为上述步骤中的雷达b进行配准操作，即可完成多幅isar像之间的配准。值得注意的是，本发明中的配准方法，是基于单个回波的，即对雷达b的每个回波分别进行配准。这种配准方式使得不同回波之间的配准过程不会相互干扰，保证了算法良好的抗噪性能。同时，本发明中的配准方法是在信号域进行，因而isar成像之前就已经完成了配准过程。采用上述的配准操作，能够稳健高效地消除或者抑制多种失配因素，包括平动分量差异、雷达系统之间的时频不同步等。

附图说明

图1为三雷达干涉isar成像系统示意图；

图2为本发明所述快速isar像配准流程图；

图3为联合包络对齐方法流程图，其中δt1max,δt2max,...,δtmmax表示两雷达一维像包络的位置差引起的时间差；

图4为快速联合相位补偿方法流程图，其中表示由回波路程差异引起的两雷达一维像之间的相位差；

图5为雷达接收目标仿真回波得到的一维距离像序列；

图6为雷达一维距离像序列进行联合包络对齐后的效果；

图7为采用本发明中的快速isar像配准方法得到的各雷达isar像；

图8散射点实际位置和干涉isar得到的散射点位置的对比；

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

包含三部雷达的干涉isar成像系统如图1所示，其中雷达a发射宽带信号照射目标，三部雷达同时接收目标回波。以雷达a为坐标原点建立雷达坐标系o-xyz，雷达b位于ox轴上，雷达c位于oy轴上。线段ab、ac分别为基线l1和基线l2，两者相互垂直。成像初始时刻，目标的几何中心o在雷达坐标系中的坐标为o(x0,y0,z0)，其中x0,y0取值较小，即目标位于雷达a正上方附近。成像过程中，目标以速度v匀速运动飞过雷达上方。

本发明提出的isar像配准方法流程图如图2所示。不同站址的多部雷达同时接收目标反射回波，并进行脉冲压缩、平动补偿、方位向压缩等操作，最终得到isar像。在平动分量补偿的过程中，采用本发明提出的联合包络对齐、快速联合相位补偿方法分别实现isar像距离向、方位向的配准，最终实现不同雷达isar像之间的配准。

针对雷达b、雷达c一维距离像序列的联合包络对齐、快速联合相位补偿过程分别如图3和图4所示，其中δti表示两雷达回波包络对应的时间差，表示由回波路程差引起的两回波之间的相位差。快速联合相位补偿过程直接估计和补偿目标相对不同雷达的路程差，省去了基于最小熵准则的相位自聚焦方法中的复杂迭代过程，大大提高了计算效率，同时能够保证较好的补偿精度。

采用散射点目标模型进行回波仿真，原始一维像序列如图5所示。首先对回波信噪比最大的雷达a一维像序列进行包络对齐和相位自聚焦，然后将其作为参考模板，采用联合包络对齐、快速联合相位补偿的方法实现雷达b、雷达c一维像序列的平动补偿，补偿效果如图6所示。对平动补偿后的一维像序列分别进行isar成像，成像结果的轮廓图如图7所示。这里用熵值和对比度来衡量isar像质量，熵值越小，对比度越大，表示isar像质量越好。isar像的熵值和对比度也受回波信噪比的影响，高信噪比下isar成像质量较好，成像结果的熵值较小，对比度较大。雷达a回波信噪比较高，雷达b、雷达c回波的信噪比相当，两者均低于雷达a回波的信噪比。可见虽然三幅isar像的熵值和对比度存在差异，但它们的轮廓图几乎完全相同，说明三幅isar像实现了配准。

进一步提取isar像中的散射点位置和相位，对不同isar像中同一散射点的相位进行干涉得到干涉相位，并对干涉相位进行解算，得到三维成像结果如图8所示。图中蓝色小圈为散射点的实际位置，红色小点为干涉得到的散射点位置，可见两者几乎完全重合。考虑到噪声干扰、离散采样误差等因素，干涉结果符合理论预期，表明本发明中的快速isar像配准方法有效。