本發明專利技術公開了一種基于天線方向圖輔助的多普勒模糊分量自適應抑制方法，通過計算多普勒解模糊后的距離?多普勒域數據，并對其進行方位合成孔徑成像，獲得多普勒解模糊后的高分辨率SAR圖像。它能夠有效抑制主、副瓣模糊分量，實現高分辨率寬測繪帶機載合成孔徑雷達（SAR）多普勒解模糊。仿真實驗表明：與未考慮抑制副瓣模糊分量相比，采用本發明專利技術解多普勒模糊后點目標成像方位峰值旁瓣比性能提高了約9.6dB。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及機載多通道SAR寬場景測繪領域，具體涉及一種基于天線方向圖輔助的多普勒模糊分量自適應抑制方法。
技術介紹
在機載合成孔徑雷達成像中，為解決寬測繪帶與方位高分辨率之間的矛盾，國內外學者主要從兩個方面做了很多研究工作，一方面是SAR解模糊處理技術，另一方面是研發更靈活的新SAR系統；通常SAR系統中通常用較低的脈沖重復頻率(PRF)以保證較寬的范圍內覆蓋率，但方位信號是模糊的，因此解模糊是SAR成像必須要解決的問題。然而，該算法并未考慮到天線副瓣接收的回波信號，其也將產生相應的多普勒模糊分量，并導致解模糊后的平均副瓣電平升高。因此，抑制副瓣多普勒模糊分量干擾是高分辨率寬帶測繪成像工程實現必須要解決的問題。傳統頻譜重構算法只考慮天線主瓣接收信號，忽略了副瓣模糊分量的影響，導致頻譜重構算法的性能下降，嚴重時將會產生方位虛假目標。近年來，國內外科研人員提倡最多的辦法是采用超低副瓣陣列天線來消除副瓣模糊分量的干擾，但在天線工程應用中，超低副瓣天線的設計與實現均面臨很大的技術難關，且研究成本高。此外，國內外學者已經研究了多種副瓣干擾抑制技術，比如副瓣相消、加權抵消等技術，但上述技術應用背景都具有特殊性，并不適用于多通道SAR方位解模糊。
技術實現思路
本專利技術所要解決的技術問題是針對
技術介紹
中所涉及到的缺陷，提供一種基于天線方向圖輔助的多普勒模糊分量自適應抑制方法，一方面解決了傳統頻譜重構算法只考慮主瓣信號而忽略副瓣模糊分量問題，另一方面有效避免了傳統解方位模糊時系統誤差下ADBF空域協方差矩陣估計的信號相消和目標導引矢量失配的問題。本專利技術為解決上述技術問題采用以下技術方案：基于天線方向圖輔助的多普勒模糊分量自適應抑制方法，包括如下步驟：步驟1)，分別對機載合成孔徑雷達N個接收通道信號進行距離向脈沖壓縮，并根據以下公式進行方向維快速傅里葉變換，獲得各個接收通道的距離-多普勒域數據：Sn(τ,f)＝FFTt[Sn(τ,t)]其中t為方位向時間，τ為距離向時間，Sn(τ,t)為第n個通道距離向脈沖壓縮后信號，FFTt表示關于方位向時間t上的傅里葉變換，f表示方位向多普勒頻域，Sn(τ,f)為第n個通道距離-多普勒域數據；步驟2)，對于每一個距離單元，針對該距離單元對應的每一個多普勒單元，進行如下計算：步驟2.1)，采用NSIE技術估計各次主瓣模糊分量的DoA值其中表示主瓣第k次模糊分量的DoA值，K為主瓣的模糊分量數，k＝1,…,K，則各次主瓣模糊分量對應的空域導引矢量為E＝[e1,...,ek,...,eK]，其中,ek為第k次主瓣模糊分量空域導引矢量，d為陣元間距，λ為信號波長，N表示接收通道數，上標T表示轉置運算符；步驟2.2)，根據以下多普勒頻率與空間角的關系式計算各次主瓣模糊分量對應的載機實時速度V^k=λ2sin(β^k)fq,k=1,...,K]]>其中，fq為該多普勒單元對應的多普勒頻率值，q表示該多普勒單元為該距離單元對應的多普勒單元集合中的第q個多普勒單元；步驟2.3)，對步驟2.2)中得到的各個主瓣模糊分量對應的載機實時速度進行平均計算，得到的載機實時速度估計值V^=V^1+V^2+...+V^KK]]>步驟2.4)，根據如下公式計算各副瓣模糊分量的DoA信息，即其對應空間角的正弦值sin(θ^m)=λ2V^fSL,m]]>其中，fSL,m為第m次副瓣模糊分量對應的多普勒頻率，由于主瓣兩側均有副瓣分量，m＝±1,…,±M，M為大于零的自然數，PRF為脈沖重復頻率；步驟2.5)，根據各副瓣模糊分量的DoA信息計算各副瓣模糊分量對應的導引矢量：A＝[a-M,...,am,...,aM]其中，am為第m次副瓣模糊分量空域導引矢量，m＝±1,…,±M；步驟2.6)，根據以下公式構建各次主瓣模糊分量對應的解多普勒解模糊的空域協方差矩陣為：式中σ0為加載的噪聲功率值，I∈CN×N的單位矩陣，eh為第h次主瓣模糊分量對應的空域導引矢量，上標H表示共軛轉置運算符，am為副瓣第m次模糊分量空域導引矢量，ρm為第m次副瓣模糊分量對應的幅值比系數，可表示為：ρm=bmF,m=±1,...,±M]]>其中bm為第m個副瓣模糊分量對應的天線方向圖副瓣增益，F表示天線方向圖的主瓣增益；步驟2.7)，提取各次主瓣多普勒模糊分量的自適應波束形成權值Wk為：Wk=R‾-1ekBkHR‾-1Bk]]>步驟2.8)，利用自適應波束形成權值Wk提取各個主瓣模糊分量pq_k為：pq_k=WkHZ]]>其中Z＝[S1(i,q),...,SN(i,q)]T表示該多普勒單元信號的矢量表達式，i表示該多普勒單元對應的距離單元為第i個距離單元；步驟2.9)，提取各個主瓣模糊分量信號并記為P(i,k)＝[p1_k,...,pNa_k]，其中pq_k為第q個多普勒單元提取的第k個主瓣模糊分量，Na表示多普勒單元數；步驟3)，對于每一個距離單元，根據各次主瓣模糊分量對應的不同多普勒頻率，將所有主瓣模糊分量信號順序排列，得到各個距離單元多普勒解模糊后的數據S(i,fa)：S(i,fa)＝[P(i,1),...,P(i,K)]其中，fa表示多普勒解模糊后的方位向多普勒頻率；步驟4)，得到多普勒解模糊后的距離-多普勒域數據，并對其進行方位合成孔徑成像，獲得多普勒解模糊后的高分辨率SAR圖像。步驟2.1)中的NSIE技術為本人已公開的技術：MingweiShen,LiuYang,DiWu,DaiyinZhu.MultichannelSARWide-SwathImagingbasedonAdaptiveRemovalofAzimuthAmbiguities,RemoteSenseLetters,6(8),2015.8:628-636。本專利技術采用以上技術方案與現有技術相比，具有以下技術效果：根據天線方向圖確定副瓣模糊分量幅值系數其成像后的峰值旁瓣比性能比未進行副瓣模糊分量抑制相比，提高了約9.6dB左右。附圖說明圖1為正側視條帶SAR幾何關系示意圖；圖2為基于NSIT的多普勒解模糊濾波器設計流程圖；圖3為接收天線方向示意圖；圖4為接收天線方向圖；圖5為存在方位模糊時點目標的方位向剖面圖方位模糊圖；圖6(a)為存在方位模糊時地面回波的實際二維譜關系；圖6(b)為存在方位模糊時地面回波的理想二維譜關系；圖7(a)為未考慮副瓣模糊分量時利用常規ADBF方案解方位模糊后成像方位剖面；圖7(b)為考慮副瓣模糊分量時利用本文方法解方位模糊后成像方位剖面。具體實施方式下面結合附圖對本專利技術的技術方案做進一步的詳細說明：本專利技術公開了基于天線方向圖輔助的多普勒模糊分量自適應抑制方法，機載雷達幾何構型如圖1所示，載機以速度V沿x軸飛行，載機飛行高度H，N個均勻線陣沿航向直線分布，規定沿航行方向最左端陣元為收發陣元(圖1中為陣元1號)，其余為接收陣元。假設飛機在t＝0時處于坐標原點上空，某一時t，飛機的位置x＝Vt，則目標到第n個通道的斜距為：Rn2(t)=R02+(x+(n-1)d)2=R02+(V·t+(n-1)d)2本文檔來自技高網...
【技術保護點】
基于天線方向圖輔助的多普勒模糊分量自適應抑制方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1)，分別對機載合成孔徑雷達N個接收通道信號進行距離向脈沖壓縮，并根據以下公式進行方向維快速傅里葉變換，獲得各個接收通道的距離?多普勒域數據：Sn(τ,f)＝FFTt[Sn(τ,t)]其中t為方位向時間，τ為距離向時間，Sn(τ,t)為第n個通道距離向脈沖壓縮后信號，FFTt表示關于方位向時間t上的傅里葉變換，f表示方位向多普勒頻域，Sn(τ,f)為第n個通道距離?多普勒域數據；步驟2)，對于每一個距離單元，針對該距離單元對應的每一個多普勒單元，進行如下計算：步驟2.1)，采用NSIE技術估計各次主瓣模糊分量的DoA值其中表示主瓣第k次模糊分量的DoA值，K為主瓣的模糊分量數，k＝1,…,K，則各次主瓣模糊分量對應的空域導引矢量為E＝[e1,...,ek,...,eK]，其中,ek為第k次主瓣模糊分量空域導引矢量，d為陣元間距，λ為信號波長，N表示接收通道數，上標T表示轉置運算符；步驟2.2)，根據以下多普勒頻率與空間角的關系式計算各次主瓣模糊分量對應的載機實時速度V^k=λ2sin(β^k)fq,k=1,...,K]]>其中，fq為該多普勒單元對應的多普勒頻率值，q表示該多普勒單元為該距離單元對應的多普勒單元集合中的第q個多普勒單元；步驟2.3)，對步驟2.2)中得到的各個主瓣模糊分量對應的載機實時速度進行平均計算，得到的載機實時速度估計值V^=V^1+V^2+...+V^KK]]>步驟2.4)，根據如下公式計算各副瓣模糊分量的DoA信息，即其對應空間角的正弦值sin(θ^m)=λ2V^fSL,m]]>其中，fSL,m為第m次副瓣模糊分量對應的多普勒頻率，由于主瓣兩側均有副瓣分量，m＝±1,…,±M，M為大于零的自然數，PRF為脈沖重復頻率；步驟2.5)，根據各副瓣模糊分量的DoA信息計算各副瓣模糊分量對應的導引矢量：A＝[a?M,...,am,...,aM]其中，am為第m次副瓣模糊分量空域導引矢量，m＝±1,…,±M；步驟2.6)，根據以下公式構建各次主瓣模糊分量對應的解多普勒解模糊的空域協方差矩陣為：且h≠k，m≠0式中σ0為加載的噪聲功率值，I∈CN×N的單位矩陣，eh為第h次主瓣模糊分量對應的空域導引矢量，上標H表示共軛轉置運算符，am為副瓣第m次模糊分量空域導引矢量，ρm為第m次副瓣模糊分量對應的幅值比系數，可表示為：ρm=bmF,m=±1,...,±M]]>其中bm為第m個副瓣模糊分量對應的天線方向圖副瓣增益，F表示天線方向圖的主瓣增益；步驟2.7)，提取各次主瓣多普勒模糊分量的自適應波束形成權值Wk為：Wk=R‾-1ekBkHR‾-1Bk]]>步驟2.8)，利用自適應波束形成權值Wk提取各個主瓣模糊分量pq_k為：pq_k=WkHZ]]>其中Z＝[S1(i,q),...,SN(i,q)]T表示該多普勒單元信號的矢量表達式，i表示該多普勒單元對應的距離單元為第i個距離單元；步驟2.9)，提取各個主瓣模糊分量信號并記為P(i,k)＝[p1_k,...,pNa_k]，其中pq_k為第q個多普勒單元提取的第k個主瓣模糊分量，Na表示多普勒單元數；步驟3)，對于每一個距離單元，根據各次主瓣模糊分量對應的不同多普勒頻率，將所有主瓣模糊分量信號順序排列，得到各個距離單元多普勒解模糊后的數據S(i,fa)：S(i,fa)＝[P(i,1),...,P(i,K)]其中，fa表示多普勒解模糊后的方位向多普勒頻率；步驟4)，得到多普勒解模糊后的距離?多普勒域數據，并對其進行方位合成孔徑成像，獲得多普勒解模糊后的高分辨率SAR圖像。...
【技術特征摘要】
1.基于天線方向圖輔助的多普勒模糊分量自適應抑制方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1)，分別對機載合成孔徑雷達N個接收通道信號進行距離向脈沖壓縮，并根據以下公式進行方向維快速傅里葉變換，獲得各個接收通道的距離-多普勒域數據：Sn(τ,f)＝FFTt[Sn(τ,t)]其中t為方位向時間，τ為距離向時間，Sn(τ,t)為第n個通道距離向脈沖壓縮后信號，FFTt表示關于方位向時間t上的傅里葉變換，f表示方位向多普勒頻域，Sn(τ,f)為第n個通道距離-多普勒域數據；步驟2)，對于每一個距離單元，針對該距離單元對應的每一個多普勒單元，進行如下計算：步驟2.1)，采用NSIE技術估計各次主瓣模糊分量的DoA值其中表示主瓣第k次模糊分量的DoA值，K為主瓣的模糊分量數，k＝1,…,K，則各次主瓣模糊分量對應的空域導引矢量為E＝[e1,...,ek,...,eK]，其中,ek為第k次主瓣模糊分量空域導引矢量，d為陣元間距，λ為信號波長，N表示接收通道數，上標T表示轉置運算符；步驟2.2)，根據以下多普勒頻率與空間角的關系式計算各次主瓣模糊分量對應的載機實時速度V^k=λ2sin(β^k)fq,k=1,...,K]]>其中，fq為該多普勒單元對應的多普勒頻率值，q表示該多普勒單元為該距離單元對應的多普勒單元集合中的第q個多普勒單元；步驟2.3)，對步驟2.2)中得到的各個主瓣模糊分量對應的載機實時速度進行平均計算，得到的載機實時速度估計值V^=V^1+V^2+...+V^KK]]>步驟2.4)，根據如下公式計算各副瓣模糊分量的DoA信息，即其對應空間角的正弦值sin(θ^m)=λ2V^fSL,m]]>其中，fSL,m為第m次副瓣模糊分量對應的多普勒頻率，由于主瓣兩側均有副瓣分量，m＝±1,…,±M，M為大于零的自然數，PRF為脈沖重復...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊柳，沈明威，陶震，胡佩，鄭佳芝，
申請(專利權)人：河海大學，
類型：發明
國別省市：江蘇;32
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