一种多通道匀加速轨迹SAR动目标二维速度估计方法与流程
本发明属于雷达信号处理技术领域，它特别涉及一种多通道匀加速轨迹合成孔径雷达运动目标指示(syntheticapertureradargroundmovingtargetindication，sar-gmti)方法。
背景技术：
合成孔径雷达(syntheticapertureradar,sar)是一种全天时、全天候、信息量丰富的遥感成像技术。sar成像技术能够得到地面静止场景的清晰图像，但是当地面存在运动目标时，由于动目标运动的影响，直接用相对于静止场景的匹配滤波方法对动目标进行成像将造成动目标偏移和散焦的后果，使得动目标在静止杂波中难以被检测。然而军事中通常存在大量的动目标需要检测，以便及时布控和打击，因此，sar-gmti也是sar领域的研究热点之一。
gmti可以使用单通道sar或多通道sar的方式进行实现。传统的单通道sar-gmti主要采用滤波的方法检测动目标，但是它只能检测到频谱全部或者部分落在杂波谱之外的运动目标，对频谱完全淹没在杂波谱之内的慢速动目标，由于信杂比太低，采用传统的单通道动目标检测方法难以达到好的检测效果，详见文献“田斌，朱岱寅，吴迪等，一种基于多级维纳滤波的多通道sar动目标检测算法，电子与信息学报，2011,33(10)：2420-2426”。
多通道sar-gmti在低信杂比的条件下也能有效检测动目标。传统的多通道sar-gmti方法主要有空时自适应处理(spacetimeadaptiveprocessing，stap)技术、偏置相位中线天线(displacementphasecenterantenna，dpca)技术、沿航迹向干涉处理(along-trackinterferometry，ati)技术和速度sar(velocitysar，vsar)技术。stap技术具有良好的静止杂波抑制能力，然而一旦协方差没有被精确估计，stap的杂波一致能力就会降低，导致输出的信杂比较低详见文献“wang,z，xu,j，huang,z，zhang,x，xia,x.g，long,t，bao,q，road-aidedgroundslowlymovingtarget2dmotionestimationforsingle-channelsyntheticapertureradar，sensors2016，16.doi：10.3390/s116030383”。
基于dpca的动目标检测方法主要通过增加空域信息，利用天线相位中心补偿原理，使系统在不同时域、空域获得相同的杂波信息，从而补偿掉因平台运动而造成的杂波谱展宽，保留动目标信息，实现动目标检测，详见文献“穆慧琳，多通道sar动目标检测方法研究，哈尔滨工业大学硕士论文，2016”。然而dpca技术需要满足dpca条件，机动平台下dpca条件很难被满足，影响杂波对消的性能，使得动目标难以被检测。ati测量装置和dpca装置有着几乎相同的系统结构，只是后端信号处理流程不同，详见文献“高贵等，干涉合成孔径雷达运动目标检测与速度估计，科学出版社，2017”。ati虽然不像dpca一样需要满足严苛的dpca条件，但是需要基线一直保持沿航迹向，否则将引入高程相位，急剧降低动目标的检测性能，详见文献“杨垒，多通道sar-gmti方法研究，西安电子科技大学博士论文，2009”。然而机动轨迹下sar平台难以保证基线一直沿航迹向，因此将ati应用到机动轨迹sar平台动目标检测也会带来一定的困难，并且ati一般只能估计动目标的径向速度，无法估计动目标的方位速度。
vsar技术是另一种多通道sar-gmti技术，它通过对沿轨迹天线阵列获得的多幅复图像进行离散傅里叶变换来抑制杂波并估计运动目标的速度。vsar的优势在于其简单性。然而，现有的vsar技术是基于频域成像算法，这种成像算法难以直接应用在机动轨迹的多通道sar系统中。详见参考文献“huang,z，ding,z，xu,j，zeng,t，liu,l，wang,z，feng,c，azimuthlocationdeambiguityforsargroundmovingtargetsviacoprimeadjacentarrays，ieeejournalofselectedtopicsinappliedearthobservationsandremotesensing2018,11,551–561.doi:10.1109/jstars.2017.2787766”。
目前，sar-gmti的研究主要集中在具有匀速直线运动轨迹的平台。随着应用需求的增加，越来越多的sar系统被安装在机动平台上用于陆地测绘以及灾害监测。然而，由于加速度的存在可能会有复杂的运动轨迹，这样对动目标检测、成像以及运动参数估计带来巨大挑战，详见参考文献“deng,b，li,x，wang,h，qin,y，wang,j，fastraw-signalsimulationofextendedscenesformissile-bornesarwithconstantacceleration,ieeegeoscienceandremotesensingletters2011，8，44–48，doi:10.1109/lgrs.2010.2050675”。因此，研究具有机动轨迹的sar-gmti具有重要意义。
技术实现要素：
一种多通道匀加速sar动目标二维速度估计方法
本文提出了一种多通道匀加速轨迹sar动目标二维速度估计方法，该方法将vsar技术与时域后向投影算法(bp)结合，用于多通道匀加速运动轨迹sar动目标检测与二维速度估计。首先利用bp算法对多通道回波数据进行成像，然后使用vsar技术，抑制静止杂波并估计动目标的距离速度。对于动目标的方位速度估计，采用速度搜索的方法来实现。用搜索的方位速度和估计出的距离速度，通过bp的方法对包含动目标真实位置的子区域进行成像，通过vsar技术抑制子图像的杂波，最后通过最小图像熵方法获得动目标的方位速度。本发明为机动轨迹平台提供了一种新的动目标检测与二维速度估计方法。
为了方便描述本发明的内容，首先作以下术语定义：
定义1、方位向、距离向
将雷达平台运动的方向叫做方位向，将垂直于方位向的方向叫做距离向。
定义2、合成孔径雷达慢时刻和快时刻
合成孔径雷达慢时间是指雷达平台飞过一个合成孔径所需要的时间。雷达系统以一定的重复周期发射接收脉冲，因此慢时间可以表示为一个重复周期步长的离散化时间变量，其中每一个离散时间变量值为一个慢时刻。
合成孔径雷达快时间是指雷达发射接收脉冲的一个周期的时间。由于雷达接收回波是以采样率进行采样，则快时刻可以表示为一个离散化的时间变量，每个离散变量值为一个快时刻。详见文献“合成孔径雷达成像原理，皮亦鸣等编著，电子科技大学出版社”。
定义3、合成孔径雷达原始回波仿真方法
合成孔径雷达原始回波仿真方法是指基于合成孔径雷达成像原理仿真出一定系统参数条件下具有合成孔径雷达回波信号特性的原始信号的方法，详见文献“张朋，合成孔径雷达回波信号仿真研究，西北工业大学博士论文，2004”。
定义4、标准合成孔径雷达回波数据距离向脉冲压缩方法
标准合成孔径雷达回波数据距离向脉冲压缩是指利用合成孔径雷达发射信号参数，采用匹配滤波技术对合成孔径雷达的距离向信号进行信号聚焦成像的过程。详见文献“雷达成像技术，保铮，邢孟道，王彤，电子工业出版社，2005”。
定义5、合成孔径雷达成像场景参考点
合成孔径雷达成像场景参考点是指合成孔径雷达成像空间中的某个散射点，作为合成孔径雷达数据处理和场景中其他分辨单元的参照。一般的，选择成像场景的中间点作为合成孔径雷达成像场景参考点。
定义6、合成孔径雷达成像投影成像空间
合成孔径雷达投影成像空间时指和合成孔径雷达数据成像时选取的成像空间，合成孔径雷达成像需要将回波数据投影到该成像空间进行聚焦处理。一般的，合成孔径雷达成像投影成像空间选择为斜距平面坐标系或者水平地面坐标系。
定义7、标准合成孔径雷达后向投影成像算法
标准合成孔径雷达后向投影成像算法就是基于匹配滤波原理的合成孔径雷达成像方法，其主要通过sar场景分辨单元斜距计算、距离单元搜索、原始回波多普勒相位补偿、活回波数据相干累加等实现合成孔径雷达原始回波数据的聚焦成像。详见文献“双基地sar与线阵sar原理及成像技术研究，师君，电子科技大学博士论文”。
定义8、标准的离散傅里叶变换方法和离散傅里叶反变换方法
傅里叶变换是一种经典的分析信号的方法，能将满足一定条件的某个信号表示成三角函数(正弦/余弦函数)或者它们积分的线性组合。傅里叶反变换是傅里叶变换的逆过程，详见文献“数字信号处理理论、算法与实现，胡广书编著，清华大学出版社”。
离散傅里叶变换(dft)，是傅里叶变换在时域和频域上都呈现离散的形式，将时域信号的采样变换为在离散时间傅里叶变换(dtft)频域的采样。在形式上，变换两端(时域和频域上)的序列是有限长的，而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。即使对有限长的离散信号作dft，也应当将其看作经过周期延拓成为周期信号再作变换。离散傅里叶反变换(idft)是离散傅里叶变换的逆变换，详见文献“郑君里，《信号与系统》(第三版)，北京，高等教育出版社，2011”。
定义9、补零离散傅里叶变换
补零离散傅里叶变换，是指在作离散傅里叶变换之前，在序列的有效数据中填补一些零值，人为地延长序列，以达到对频谱做某种改善的目的。详见文献“赵志军，补零对有限长序列频谱及dft的影响[j]，北京广播学院学报(自然科学版)，2004，11(1)：73-76”。
定义10、vsar技术
vsar技术使用通常采用沿航迹向排列的均匀线阵，对每个天线的接收数据分别进行sar成像处理，对多幅sar图像的对应像素矢量进行傅里叶变换，得到多幅变换域图像，这些图像分别对应杂波和动目标，通过对变换域图像置零达到抑制杂波的效果，详见参考为文献“李蕾，基于vsar系统的地面动目标检测技术与速度解模糊方法研究[d]，西安电子科技大学,2012”。
定义11、选大值法恒虚警检测方法
雷达信号恒虚警率检测就是要求虚警概率保持恒定，采用奈曼-皮尔逊准则，可在保持恒定的虚警概率的条件下，使正确检测的概率达到最大值。选大值法恒虚警检测方法是在众多瑞利包络杂波环境的恒虚警处理方法中，减少杂波边缘的影响而提出的，详见文献“多通道sar地面运动目标检测与参数估计研究，孙华东，哈尔滨工业大学博士论文”。
定义12、图像熵
图像熵是一种特征的统计形式，它反映了图像中平均信息量的多少。图像的一维熵表示图像中灰度分布的聚集特征所包含的信息量，令pi表示图像中灰度值为i的像素所占的比例，则定义灰度图像的一元灰度熵为：
定义13、最小图像熵方法
最小熵方法认为，以sar图像熵为衡量动目标聚焦效果的标准，图像熵越小，则动目标的聚焦效果越好。详见文献“陈轶，金亚秋，sar图像中运动目标重聚焦改进的最小熵方法[j]，电子与信息学报,2003,25(2)，pp：63-269”。
本发明提出的一种多通道匀加速轨迹sar动目标二维速度估计方法，它具体包括如下步骤：
步骤1、初始化多通道sar的系统参数：
初始化多通道sar系统参数包括：电磁波在空气中的传播速度，记为c；雷达载波波长，记为λ；雷达天线发射信号带宽，记为b；雷达发射脉冲时宽，记为tr；雷达采样频率，记为fs；雷达脉冲重复频率，记为prf；雷达系统距离向采样点数，记为nr；雷达系统方位向采样点数，记为na；距离向快时刻，记为t，t＝1,2,…,nr；方位向慢时刻，记为η，η＝1,2,…,na；雷达平台速度运动矢量，记为vp＝[vp,0,0]，其中vp表示雷达平台方位向的运动速度；雷达平台作匀加速直线运动，雷达加速度，记为a；多通道sar平台高度，记为h；多通道sar沿航迹向布设一个线性阵列，阵元间隔，记为d；阵元总数，记为n；多通道sar各阵元初始位置，记为pn(0)＝[nd,0,h]，n＝0,1,…,n-1，其中n为各阵元序号，n为阵列天线的阵元总数；在所有的阵元中，只有第0个阵元工作在收发模式，其余阵元都工作在接收信号的模式。上述参数中电磁波在空气中的传播速度c、雷达载波波长λ、雷达天线发射信号带宽b、雷达发射脉冲时宽tr、雷达采样频率fs、雷达脉冲重复频率prf、雷达系统距离向采样点数nr、雷达系统方位向采样点数na、距离向快时刻t、方位向慢时刻η均为sar系统标准参数，多通道sar各阵元初始位置pn(0)在sar观测方案设计中已经确定；根据sar成像系统方案和观测方案，sar成像方法需要的初始化系统参数均为已知；
步骤2、初始化动目标的参数：
初始化动目标的参数包括：动目标在观测区域中作匀速直线运动，动目标的速度矢量，记为vm＝[vx,vy,0]，动目标的初始位置，记为pm(0)＝(x0,y0,0)，其中vx表示动目标方位向的速度，vy表示动目标的距离向速度。
步骤3、初始化多通道sar投影成像空间的参数：
初始化多通道sar投影成像空间为地面坐标系，该坐标系水平横轴，记为x轴，该坐标系水平纵轴，记为y轴；雷达投影成像空间的x轴向分辨单元数，记为nx，雷达投影成像空间的y轴向分辨单元数，记为ny；雷达投影成像空间的x轴成像范围，记为wx，雷达投影成像空间的y轴成像范围，记为wy；雷达投影成像空间的x轴向单元分辨率，记为ρx，雷达投影成像空间的y轴向单元分辨率，记为ρy，雷达系统到投影成像空间的参考斜距，记为r0；将雷达投影成像空间进行均匀划分，得到投影成像空间的二维分辨单元，记为pt(a,r)＝[x(a,r),y(a,r)]，a＝1,2,…,nx，r＝1,2,…,ny，其中a表示投影成像空间中x轴向第a个分辨单元，r表示投影成像空间y轴向的第r个分辨单元，x(a,r)和y(a,r)分别表示投影成像空间二维分辨单元的x轴向位置、y轴向位置；
步骤4、获取多通道sar系统的原始回波数据：
多通道sar系统第n个天线阵元在第t个距离向快时刻和第η个方位向慢时刻的原始回波数据记做s(t,η,n)，t＝1,2,…,nr，η＝1,2,…,na，n＝0,1,…,n-1，其中nr为步骤1中初始化得到的距离向采样点数，t为距离向快时刻，na为步骤1中初始化得到的方位向采样点数，η为方位向慢时刻，n为步骤1中初始化得到的天线阵列的阵元总数，n为各阵元序号；在实际多通道sar成像中，原始回波数据s(t,η,n)由数据接收机提供；
步骤5、对多通道sar系统的原始回波数据进行距离压缩：
采用定义4的标准合成孔径雷达回波数据距离向脉冲压缩方法对步骤3中得到的多通道sar系统的原始回波数据s(t,η,n)进行距离压缩，得到多通道sar系统第n个天线阵元在第t个距离向快时刻和第η个方位向慢时刻的距离压缩后的回波数据记做src(t,η,n)，t＝1,2,…,nr，η＝1,2,…,na，n＝0,1,…,n-1，其中nr为步骤1中初始化得到的距离向采样点数，t为距离向快时刻，na为步骤1中初始化得到的方位向采样点数，η为方位向慢时刻，n为步骤1中初始化得到的天线阵列的阵元总数，n为各阵元序号；
步骤6、采用标准合成孔径雷达后向投影成像算法对分辨单元进行投影成像处理：
令步骤3初始化得到的多通道sar投影成像空间所有分辨单元pt(a,r)，a＝1,2,…,nx，r＝1,2,…,ny，高度向的坐标为0，采用定义7标准合成孔径雷达后向投影成像算法对步骤5得到的多通道sar系统第n个天线阵元在第t个距离向快时刻和第η个方位向慢时刻的距离压缩后的回波数据src(t,η,n)，t＝1,2,…,nr，η＝1,2,…,na，n＝1,2,…,n-1，进行成像处理，得到n幅sar图像，记为i(x,y,n)，其中x＝x(a,r)和y＝y(a,r)分别为步骤3投影成像空间二维分辨单元的x轴向位置、y轴向位置，a＝1,2,…,nx，r＝1,2,…,ny，其中a表示投影成像空间中x轴向第a个分辨单元，r表示投影成像空间y轴向的第r个分辨单元；nr为步骤1中初始化得到的距离向采样点数，t为距离向快时刻，na为步骤1中初始化得到的方位向采样点数，η为方位向慢时刻，n为步骤1中初始化得到的天线阵列的阵元总数，n为各阵元序号；
步骤7、采用定义10的标准vsar技术对sar图像进行杂波抑制：
采用定义8标准的离散傅里叶变换方法对步骤6得到的n幅多通道sar图像i(x,y,n)逐像素进行离散傅里叶变换，得到n幅速度图像iv(x,y,n)，其中x＝x(a,r)和y＝y(a,r)分别为步骤3投影成像空间二维分辨单元的x轴向位置、y轴向位置，a＝1,2,…,nx，r＝1,2,…,ny，其中a表示投影成像空间中x轴向第a个分辨单元，r表示投影成像空间y轴向的第r个分辨单元；n为步骤1中初始化得到的天线阵列的阵元总数，n为各阵元序号；
将n幅sar图像中第0幅速度图像像素值置0后，采用定义8标准的离散傅里叶反变换方法重新对n幅速度图像进行离散傅里叶反变换，得到n幅杂波抑制后的sar图像，记为
步骤8、检测动目标在图像域的位置并估计动目标在距离向的速度：
采用定义11传统的标准的选大值法恒虚警检测方法对步骤7得到的杂波抑制后的sar图像
采用公式
步骤9、重新定位动目标，获取动目标真实位置：
采用公式
步骤10、获取包含动目标真实位置的投影成像空间：
以步骤9得到的动目标真实位置
步骤11、在包含动目标真实位置的投影成像空间上再次对回波数据进行投影成像处理：
采用公式
固定方位向速度
根据公式
步骤12、对步骤11得到的sar子图像进行杂波抑制：
采用定义8标准的离散傅里叶变换方法对步骤12得到的n幅多通道sar图像isub(x,y,n)逐像素进行离散傅里叶变换，得到n幅速度子图像iv-sub(x,y,n)，其中x＝x(a,r)和y＝y(a,r)分别为步骤10包含动目标的投影成像空间二维分辨单元的x轴向位置、y轴向位置，a＝1,2,…,nx，r＝1,2,…,ny，其中a表示投影成像空间中x轴向第a个分辨单元，r表示投影成像空间y轴向的第r个分辨单元；n为步骤1中初始化得到的天线阵列的阵元总数，n为各阵元序号；
将n幅sar速度子图像中除第0幅速度子图像外的其他n-1幅速度子图像像素值置0后，采用定义8标准的离散傅里叶反变换方法对n幅速度子图像进行离散傅里叶反变换，得到n幅杂波抑制后的sar子图像，记为
步骤13、根据最小图像熵准则估计出动目标的方位速度：
改变方位向速度
采用定义12的标准图像熵计算方法，得到不同方位向速度的第0幅子图像的图像熵；采用定义13的标准图像熵最小方法，得到最小图像熵的子图像，取出其对应的速度即为动目标方位速度
至此，我们得到多通道匀加速轨迹sar动目标的二维速度估计结果，整个方法结束。
本发明的创新点在于提供了一种多通道匀加速轨迹sar动目标检测与二维速度估计方法。该方法将vsar技术与时域后向投影算法(bp)结合，首先利用bp算法对多通道回波数据进行成像，然后采用vsar技术，抑制静止杂波并估计动目标的距离速度，接着使用估计出的距离速度和搜索的目标位置范围，通过bp的方法再次进行子区域的成像，通过vsar技术抑制子图像的杂波，最后通过最小图像熵方法获得动目标的方位向速度。本发明为机动轨迹平台提供了一种新的动目标检测与二维速度估计方法。
本发明的优点在于该算法提出了一种新的多通道匀加速轨迹sar动目标检测与二维速度估计方法。可以有效抑制杂波，精确估计出动目标的位置以及动目标的二维速度。
附图说明
图1为本发明所提供方法的处理流程图；
图2为本发明具体实施方式采用的多通道sar系统仿真参数表；
具体实施方式
本发明可以采用计算机仿真实验的方法进行验证，所有步骤、结论都在matlab-2017b上验证正确。具体实施步骤如下：
步骤1、初始化多通道sar的系统参数：
初始化多通道sar系统参数包括：电磁波在空气中的传播速度，记为c＝3×108m/s；雷达载波波长，记为λ＝0.03m；雷达天线发射信号带宽，记为b＝150mhz；雷达发射脉冲时宽，记为tr＝1μs；雷达采样频率，记为fs＝210mhz；雷达脉冲重复频率，记为prf＝3000hz；雷达系统距离向采样点数，记为nr＝4096；雷达系统方位向采样点数，记为na＝10240；距离向快时刻，记为t，t＝1,2,…,nr；方位向慢时刻，记为η，η＝1,2,…,na；雷达平台速度运动矢量，记为vp＝[vp,0,0]，其中vp＝1020m/s表示雷达平台方位向的运动速度；雷达平台作匀加速直线运动，雷达加速度，记为a＝20m/s2；多通道sar平台高度，记为h＝20km；多通道sar沿航迹向布设一个线性阵列，阵元间隔，记为d＝1.5m；阵元总数，记为n＝8；多通道sar各阵元初始位置，记为pn(0)＝[nd,0,h]，n＝0,1,…,n-1，其中n为各阵元序号，n＝8为阵列天线的阵元总数；在所有的阵元中，只有第0个阵元工作在收发模式，其余阵元都工作在接收信号的模式。上述参数中电磁波在空气中的传播速度c、雷达载波波长λ、雷达天线发射信号带宽b、雷达发射脉冲时宽tr、雷达采样频率fs、雷达脉冲重复频率prf、雷达系统距离向采样点数nr、雷达系统方位向采样点数na、距离向快时刻t、方位向慢时刻η均为sar系统标准参数，多通道sar各阵元初始位置pn(0)在sar观测方案设计中已经确定；根据sar成像系统方案和观测方案，sar成像方法需要的初始化系统参数均为已知；
步骤2、初始化动目标的参数：
初始化动目标的参数包括：动目标在观测区域中作匀速直线运动，动目标的速度矢量，记为vm＝[vx＝2.76,vy＝13,0]，动目标的初始位置，记为pm(0)＝(x0,y0,0)，其中vx＝2.76m/s表示动目标方位向的速度，vy＝13m/s表示动目标的距离向速度。
步骤3、初始化多通道sar投影成像空间的参数：
初始化多通道sar投影成像空间为地面坐标系，该坐标系水平横轴，记为x轴，该坐标系水平纵轴，记为y轴；雷达投影成像空间的x轴向分辨单元数，记为nx＝3000，雷达投影成像空间的y轴向分辨单元数，记为ny＝3600；雷达投影成像空间的x轴成像范围，记为wx＝1500，雷达投影成像空间的y轴成像范围，记为wy＝1800；雷达投影成像空间的x轴向单元分辨率，记为ρx＝1，雷达投影成像空间的y轴向单元分辨率，记为ρy＝1，雷达系统到投影成像空间的参考斜距，记为r0＝100；将雷达投影成像空间进行均匀划分，得到投影成像空间的二维分辨单元，记为pt(a,r)＝[x(a,r),y(a,r)]，a＝1,2,…,nx，r＝1,2,…,ny，其中a表示投影成像空间中x轴向第a个分辨单元，r表示投影成像空间y轴向的第r个分辨单元，x(a,r)和y(a,r)分别表示投影成像空间二维分辨单元的x轴向位置、y轴向位置；
步骤4、获取多通道sar系统的原始回波数据：
多通道sar系统第n个天线阵元在第t个距离向快时刻和第η个方位向慢时刻的原始回波数据记做s(t,η,n)，t＝1,2,…,nr，η＝1,2,…,na，n＝0,1,…,n-1，其中nr＝4096为步骤1中初始化得到的距离向采样点数，t为距离向快时刻，na＝10240为步骤1中初始化得到的方位向采样点数，η为方位向慢时刻，n＝8为步骤1中初始化得到的天线阵列的阵元总数，n为各阵元序号；在实际多通道sar成像中，原始回波数据s(t,η,n)由数据接收机提供；
步骤5、对多通道sar系统的原始回波数据进行距离压缩：
采用定义4的标准合成孔径雷达回波数据距离向脉冲压缩方法对步骤3中得到的多通道sar系统的原始回波数据s(t,η,n)进行距离压缩，得到多通道sar系统第n个天线阵元在第t个距离向快时刻和第η个方位向慢时刻的距离压缩后的回波数据记做src(t,η,n)，t＝1,2,…,nr，η＝1,2,…,na，n＝0,1,…,n-1，其中nr＝4096为步骤1中初始化得到的距离向采样点数，t为距离向快时刻，na＝10240为步骤1中初始化得到的方位向采样点数，η为方位向慢时刻，n＝8为步骤1中初始化得到的天线阵列的阵元总数，n为各阵元序号；
步骤6、采用标准合成孔径雷达后向投影成像算法对分辨单元进行投影成像处理：
令步骤3初始化得到的多通道sar投影成像空间所有分辨单元pt(a,r)，a＝1,2,…,nx，r＝1,2,…,ny，高度向的坐标为0，采用定义7标准合成孔径雷达后向投影成像算法对步骤5得到的多通道sar系统第n个天线阵元在第t个距离向快时刻和第η个方位向慢时刻的距离压缩后的回波数据src(t,η,n)，t＝1,2,…,nr，η＝1,2,…,na，n＝1,2,…,n-1，进行成像处理，得到n幅sar图像，记为i(x,y,n)，其中x＝x(a,r)和y＝y(a,r)分别为步骤3投影成像空间二维分辨单元的x轴向位置、y轴向位置，a＝1,2,…,nx，r＝1,2,…,ny，其中a表示投影成像空间中x轴向第a个分辨单元，r表示投影成像空间y轴向的第r个分辨单元；nr＝4096为步骤1中初始化得到的距离向采样点数，t为距离向快时刻，na＝10240为步骤1中初始化得到的方位向采样点数，η为方位向慢时刻，n＝8为步骤1中初始化得到的天线阵列的阵元总数，n为各阵元序号；
步骤7、采用定义10的标准vsar技术对sar图像进行杂波抑制：
采用定义8标准的离散傅里叶变换方法对步骤6得到的n幅多通道sar图像i(x,y,n)逐像素进行离散傅里叶变换，得到n幅速度图像iv(x,y,n)，其中x＝x(a,r)和y＝y(a,r)分别为步骤3投影成像空间二维分辨单元的x轴向位置、y轴向位置，a＝1,2,…,nx，r＝1,2,…,ny，其中a表示投影成像空间中x轴向第a个分辨单元，r表示投影成像空间y轴向的第r个分辨单元；nx＝3000为雷达投影成像空间的x轴向分辨单元数，ny＝3600为雷达投影成像空间的y轴向分辨单元数，n为步骤1中初始化得到的天线阵列的阵元总数，n为各阵元序号；
将n幅sar图像中第0幅速度图像像素值置0后，采用定义8标准的离散傅里叶反变换方法重新对n幅速度图像进行离散傅里叶反变换，得到n幅杂波抑制后的sar图像，记为
步骤8、检测动目标在图像域的位置并估计动目标在距离向的速度：
采用定义11传统的标准的选大值法恒虚警检测方法对步骤7得到的杂波抑制后的sar图像
采用公式
步骤9、重新定位动目标，获取动目标真实位置：
采用公式
步骤10、获取包含动目标的投影成像空间：
以步骤9得到的动目标真实位置
步骤11、在包含动目标的投影成像空间上再次对回波数据进行投影成像处理：
采用公式
固定方位向速度
根据公式
步骤12、对步骤11得到的sar子图像进行杂波抑制：
采用定义8标准的离散傅里叶变换方法对步骤12得到的n幅多通道sar图像isub(x,y,n)逐像素进行离散傅里叶变换，得到n幅速度子图像iv-sub(x,y,n)，其中x＝x(a,r)和y＝y(a,r)分别为步骤10包含动目标的投影成像空间二维分辨单元的x轴向位置、y轴向位置，a＝1,2,…,nx，r＝1,2,…,ny，其中a表示投影成像空间中x轴向第a个分辨单元，r表示投影成像空间y轴向的第r个分辨单元；nx＝3000为雷达投影成像空间的x轴向分辨单元数，ny＝3600为雷达投影成像空间的y轴向分辨单元数，n＝8为步骤1中初始化得到的天线阵列的阵元总数，n为各阵元序号；
将n幅sar速度子图像中除第0幅速度子图像外的其他n-1幅速度子图像像素值置0后，采用定义8标准的离散傅里叶反变换方法对n幅速度子图像进行离散傅里叶反变换，得到n幅杂波抑制后的sar子图像，记为
步骤13、根据最小图像熵准则估计出动目标的方位速度：
改变方位向速度
采用定义12的标准图像熵计算方法，得到不同方位向速度的第0幅子图像的图像熵；根据定义13的标准图像熵最小方法，得到最小图像熵的子图像，取出其对应的速度即为动目标方位速度
至此，我们得到多通道匀加速轨迹sar动目标检测与二维速度估计方法的结果，整个方法结束。
经过计算机仿真实验证明，本发明采用vsar技术和时域后向投影算法结合，有效地抑制了动目标成像结果中的杂波，检测出动目标并精确估计出动目标的二维速度。
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