基于相位補償和等效運動的太赫茲SAR運動目標成像方法

張　野, 吳稱光, 鄧　彬, 秦玉亮, 王宏強

(國防科學技術大學電子科學與工程學院, 湖南 長沙 410073)

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基于相位補償和等效運動的太赫茲SAR運動目標成像方法

張野, 吳稱光, 鄧彬, 秦玉亮, 王宏強

(國防科學技術大學電子科學與工程學院, 湖南 長沙 410073)

太赫茲合成孔徑雷達(synthetic aperture radar,SAR)帶寬大,能夠?qū)\動目標高分辨成像,但目標運動導致成像移位和模糊。針對不同的運動形式,分別提出基于相位補償和等效運動的運動目標成像方法。首先分析不同運動參數(shù)對成像的影響,然后通過補償相位和等效載機速度獲得運動目標聚焦、背景模糊的圖像。通過恒虛警率(constant false alarm rate,CFAR)檢測和逆成像處理獲得目標和背景分別聚焦的圖像。最后對兩幅圖像進行疊加,實現(xiàn)了在靜止背景上對運動目標的準確成像。不同信噪比條件下的電磁計算數(shù)據(jù)仿真結果驗證了所提方法的有效性。

太赫茲; 等效運動; 相位補償; 成像

0　引　言

近年來,隨著太赫茲源[1-3]和器件的不斷發(fā)展,太赫茲波在成像領域的應用逐漸成為一個新的研究熱點。在合成孔徑雷達成像應用中,太赫茲波頻率高、帶寬大、距離向分辨率高,同時太赫茲雷達可以實現(xiàn)極窄天線波束,提高方位向的分辨能力。因此,太赫茲SAR可以實現(xiàn)對目標更加精細的成像。2012年5月,美國國防部先進研究項目局(defense advanced research projects agency, DARPA)發(fā)布了“視頻合成孔徑雷達(vedio synthetic aperture radar, ViSAR)”的研究項目,目標是研發(fā)一種工作在太赫茲低頻段的高分辨率視頻合成孔徑雷達,可裝置在各種航空平臺上穿透云層對地面進行成像并檢測運動目標,促進了太赫茲系統(tǒng)實用化的研究。目前常用的SAR成像系統(tǒng)大多工作在微波頻段,其體積和功耗較大。太赫茲SAR成像系統(tǒng)[4-6]天線孔徑小,便于機載集成,同時在保證同等成像分辨率的條件下,雷達成像幀頻與雷達工作頻率成正比,因此太赫茲SAR成像系統(tǒng)更適合應用于動目標的快速實時成像。

在對運動目標進行SAR成像時,目標的運動會給雷達回波帶來附加的相位,太赫茲頻段雷達對目標的運動更加敏感,成像結果移位和模糊的現(xiàn)象更加嚴重。傳統(tǒng)的SAR成像算法無法消除運動帶來的影響,需要采用新的成像算法對運動目標的回波數(shù)據(jù)進行處理。2009年,文獻[7-10]采取在運動目標成像區(qū)域設置固定步長搜索相對速度的方法實現(xiàn)了運動目標方位向的檢測和聚焦,但成像背景變的模糊不清。目前,還罕有在靜止背景上對運動目標的位置實時成像的研究。

本文提出了分別基于相位補償和等效運動[11-12]的兩種運動目標成像算法,對靜止背景上移位和模糊的運動目標進行恢復成像,采用雙參數(shù)恒虛警率(constant false alarm rate,CFAR)檢測算法[13-14]實現(xiàn)模糊背景中目標的檢測,與去除目標后聚焦成像的靜止背景疊加,最終實現(xiàn)了在靜止背景上對運動目標的清晰成像。

1　目標運動建模與影響分析

機載情況下雷達與目標的幾何關系如圖1所示。

圖1　運動目標SAR幾何關系示意圖Fig.1　Geometric relationship diagram of moving target and SAR

本文只考慮速度和加速度的影響,當N=2時,即勻加速運動的情況下,由于R0?vr,由泰勒展開可得目標斜距與時間t的關系為

(1)

為便于分析且不失一般性,僅對SAR方位回波和方位圖像進行分析。目標方位向回波(多普勒歷程)為

(2)

式中,Tl為脈沖持續(xù)時間,對常規(guī)的靜止目標方位聚焦時采用的參考信號為

(3)

若目標靜止,則參考信號完全匹配目標信號,目標在SAR圖像上聚焦。相反,目標的運動會導致各階相位誤差的存在,在匹配濾波后會由于參考信號的失配會造成SAR圖像錯位、模糊及其他不利的影響[15-16],如表1所示。由表1可知,由于太赫茲頻率高,因此在其他參數(shù)相同的條件下,運動目標成像的移位和散焦的現(xiàn)象更加嚴重。

2　運動目標恢復成像算法

本文提出了基于相位補償和等效運動的兩種運動目標成像方法。相位補償法適用于目標存在二維速度和加速度的情況,成像過程中數(shù)據(jù)量較大;等效運動法適用于目標僅存在二維常速度的情況,具有不引入新數(shù)據(jù),成像速度快的特點。

在太赫茲頻段,運動目標的多普勒效應更加敏感,更利于運動目標的檢測與識別。現(xiàn)階段對太赫茲SAR系統(tǒng)下運動目標參數(shù)估計[17-18]的方法有很多,文獻[19]采用簡單的雙通道或三通道相位中心偏置天線技術(displacedphasecenterantenna,DPCA)與沿航跡干涉技術(along-trackinterferometric,ATI)相結合的方法實現(xiàn)了地面動目標檢測和運動目標參數(shù)估計。本文的仿真是建立在參數(shù)估計結果的基礎上進行的,成像算法流程如圖2所示。

圖2　動目標成像算法流程圖Fig.2　Flow chart of moving target imaging algorithm

2.1基于相位補償?shù)幕謴退惴?/p>

在圖1模型條件下,由于運動的影響,雷達目標距離公式可以表示為

(4)

式中，R0(t)為目標靜止的斜距;φ為對應t時刻的雷達觀測角。

SAR時域回波為

(5)

式中，Pr(·)和Pa(·)分別為雷達線性調(diào)頻信號的窗函數(shù)和方位窗函數(shù)。

對回波進行相位補償

(6)

其中，k=4π/λ,對補償后的回波數(shù)據(jù)進行成像即可得到位置正確并且聚焦的目標圖像,由于相位補償是對背景和運動目標的整體回波進行補償,成像的結果中背景由于回波附加了相位信息發(fā)生位置的偏移和散焦,導致背景的成像結果模糊不清。

為了實現(xiàn)在靜止背景上得到運動目標的成像結果,首先需要從模糊背景中提取出目標,即SAR圖像中的檢測問題。雙參數(shù)CFAR算法常用于SAR圖像的目標檢測,可以在抑制背景的條件下檢測出場景中的目標。在獲得目標的檢測結果后,將目標從模糊背景中去除,得到不含目標的模糊背景,其生成的回波信號記為sr2(τ,t),按照式(6)對sr2(τ,t)作相位的逆補償:

(7)

對sr3(τ,t)成像即可得到恢復后的原始背景,將目標檢測的結果與恢復后的背景疊加即可實現(xiàn)運動目標在靜止背景上的準確成像。

2.2基于等效運動的恢復算法

等效運動法的前提是雷達平臺和目標的運動都為線性運動并且只具有恒定的常速度(不考慮加速度存在的情況)。

圖3展示了兩個包含一個運動目標和一個運動平臺的場景。圖3(b)的幾何關系是由圖3(a)通過以下兩步變換得到的。

(1) 令地面目標靜止,將目標的速度疊加到運動平臺上,這一步將運動目標轉換成了靜止目標。

(2) 將整個場景旋轉角度θ,使等效后的運動平臺的速度方向依舊為x軸正方向。

圖3　等效運動法示意圖Fig.3　Schematic diagram of equivalent movement method

在這兩種場景下,雷達到目標的距離與時間的函數(shù)是完全相同的。對圖3(a)中運動目標的成像,可以簡化為在圖3(b)中,雷達照射波束偏移角度θ,平臺運動速度替換為vrelative的對靜止目標的成像。因此,任意常速度運動目標的成像可以通過兩步參數(shù)的變換轉化為常規(guī)的靜止目標成像區(qū)域的旋轉和速度矢量的疊加。vrelative,θ與vr,vx的關系為

(8)

(9)

對參數(shù)變換后的場景進行成像即可得到位置正確并且聚焦的目標圖像, 此時,成像結果中背景由于附加了等效運動會發(fā)生移位和模糊。目標的檢測方法與第2.1節(jié)中相同,將去除目標的模糊背景做上述兩步的逆變換得到靜止背景,目標與背景疊加即可實現(xiàn)運動目標在靜止背景上的準確成像。

3　仿真結果分析

雷達工作中心頻率為220GHz,帶寬為10GHz,觀測角范圍為0.048rad,斜距R0=3 000m,平臺運動速度Va=80m/s,距離向分辨率為1.5cm,方位向分辨率為1.42cm。目標數(shù)據(jù)為長48cm,寬20cm的坦克縮比模型的復RCS數(shù)據(jù),背景為微波頻段的Isleta湖的成像結果,如圖4所示。雷達接收的回波信號是通過提取像素和快速回波生成合成的太赫茲-SAR背景回波[20]和分布式目標太赫茲-SAR回波[21]兩部分組成的。

圖4　成像背景Fig.4　Imaging background

3.1相位補償法成像結果

在不存在噪聲的條件下,圖5為vr,vx,ar,ax均為0時,坐標(0,0)處靜止坦克目標成像結果;圖6為vr,vx為10m/s,ar,ax為1m/s2時,運動坦克目標成像結果;圖7為補償參數(shù)vr,vx=10m/s,ar,ax=1m/s2時,對整體回波按照式(6)進行相位補償后的運動坦克目標成像結果。

圖5　靜止目標成像結果Fig.5　Imaging result of static target

圖6　運動目標成像結果Fig.6　Imaging result of moving target

圖7　相位補償后成像結果Fig.7　Imaging result after phase compensation

對比圖5～圖7可以發(fā)現(xiàn),相位補償后的運動目標在正確的位置上實現(xiàn)了聚焦成像,此時背景回波由于附加了運動相位導致背景成像模糊不清。采用雙參數(shù)CFAR算法對相位補償后的成像結果進行目標檢測,圖8為在虛警概率為10-6的條件下,對圖7成像結果的目標檢測結果及相干處理后的成像結果。

圖8　雙參數(shù)CFAR算法檢測結果Fig.8　Detection result by double parameter CFAR algorithm

在圖7中去除圖8(b)的檢測結果,剩余的模糊背景如圖9所示,對其生成的回波信號按照式(7)作相位的逆補償后的成像結果如圖10所示。與圖11的原始背景的成像結果相比,可以發(fā)現(xiàn)在標注區(qū)域,恢復后的背景存在一定的模糊現(xiàn)象,這是由于目標的去除導致目標所在位置小部分圖像的缺失造成的。將圖8(b)的目標檢測結果疊加到圖10的恢復后的背景上,最終的成像結果如圖12所示,實現(xiàn)了運動坦克目標在靜止背景上的準確成像。

圖9　去除目標的模糊背景成像結果Fig.9　Imaging result of fuzzy background after removing target

圖10　模糊背景恢復后成像結果Fig.10　Recovered imaging result of fuzzy background

圖11　原始背景Fig.11　Original background

圖12　最終成像結果Fig.12　Final imaging result

以上成像結果是在信噪比(signal-to-noiseratio,SNR)為無窮大的條件下得出的,下面分別取SNR為10dB、0dB、-10dB,采用本小節(jié)的成像方法,模糊背景的恢復結果和最終成像結果如圖13和圖14所示。

對比圖13和圖14中不同SNR條件下的兩組成像結果可以發(fā)現(xiàn),在SNR為10dB時,模糊背景的恢復結果和最終的成像結果聚焦良好,受噪聲的影響不大;當SNR為0dB時,由于大氣和地表的噪聲和雜波的影響,模糊背景的恢復結果存在一定的惡化,最終的坦克成像結果炮管部分已經(jīng)被噪聲淹沒,但此時仍能識別出背景和目標;當SNR為-10dB時,此時已無法得到恢復后的背景圖像。由以上分析可知,本文所提方法在SNR為0dB以上時成像效果良好,可以實現(xiàn)運動目標在靜止背景上的成像,具備一定的實用性。

圖13　不同信噪比下模糊背景恢復成像結果Fig.13　Recovered imaging result of fuzzy background under different SNR

圖14　不同信噪比下最終成像結果Fig.14　Final imaging result under different SNR

3.2等效運動法成像結果

等效運動法應用的前提是目標只有二維的常速度,不存在加速度。當坦克的運動速度vr,vx均為10m/s,運動坦克目標成像的結果如圖15所示, 采取等效運動法,計算可得vrelative=90.553 9m/s,θ=0.110 7rad,通過第2.2節(jié)中的兩步變換,成像結果如圖16所示,可以發(fā)現(xiàn)運動坦克重新實現(xiàn)了聚焦,背景由于附加了等效運動,會產(chǎn)生移位和模糊。

目標提取和最終在靜止背景上實現(xiàn)對運動目標成像的方法和流程與相位補償法相同,不再進行說明。

圖15　vx=vy=10 m/s運動坦克成像結果Fig.15　Imaging result of moving tank with velocity vx=vy=10 m/s

圖16　等效運動法成像結果Fig.16　Imaging result by equivalent movement method

4　結　論

本文針對太赫茲-SAR運動目標成像結果背景清晰,目標發(fā)生移位和模糊的現(xiàn)象,在得到目標運動參數(shù)的基礎上,提出了相位補償法和等效運動法兩種聚焦恢復算法,分別在目標具有速度、加速度和只具有速度信息的條件下,將運動目標聚焦恢復到正確位置。采用雙參數(shù)CFAR算法從模糊背景中提取出目標,對模糊背景生成回波進行原算法的逆補償,將恢復的背景與目標疊加,在SNR大于0dB時可以實現(xiàn)在靜止背景上對運動目標的準確成像。本文為未來ViSAR的實現(xiàn)和戰(zhàn)場偵查打擊一體化提供了算法支持,具有一定的實用價值。

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Terahertz SAR moving target imaging method based on the phase compensation and equivalent movement

ZHANG Ye, WU Cheng-guang, DENG Bin, QIN Yu-liang, WANG Hong-qiang

(College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China)

Terahertz synthetic aperture radar (SAR) has large bandwidth and is able to acquire high resolution images of moving targets. However, the target motion leads to the position offset and obscure in imaging. Aiming to different forms of motion, the moving targets imaging method based on the phase compensation and equivalent movement is put forward. Firstly, the influence of different motion parameters on imaging is analyzed. And then the image with focused moving targets and blurred background is obtained by employing the phase compensation and equivalent load machine speed. Secondly, the images of target and background focused respectively are acquired by constant false alarm rate (CFAR) detection and inverse imaging processing. Finally, it realizes the accurate imaging of moving targets in the static background by adding the two aforementioned images together. Electromagnetic calculation data simulation results under different signal-to-noise ratio (SNR) show the effectiveness of the proposed method.

terahertz; equivalent movement; phase compensation; imaging

2015-10-24；

2016-06-21；網(wǎng)絡優(yōu)先出版日期：2016-07-18。

國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)(2014AA8125021E);國家自然科學基金(61302148,61571011)資助課題

TN 957.51

A

10.3969/j.issn.1001-506X.2016.10.11

張野(1992-),男,碩士研究生,主要研究方向為太赫茲雷達成像技術。

E-mail:1078670871@qq.com

吳稱光(1985-),男,博士研究生,主要研究方向為太赫茲合成孔徑雷達成像。

E-mail:wcg3057391@163.com

鄧彬(1981-),男,講師,博士,主要研究方向為合成孔徑雷達、太赫茲雷達成像。

E-mail:dengbin@nudt.edu.cn

秦玉亮(1980-),男,副研究員,博士,主要研究方向為雷達信號處理、目標識別、量子雷達。

E-mail:yuliangqin@mail.com

王宏強(1970-),男,研究員,博士,主要研究方向為太赫茲技術、目標識別、雷達信號處理。

E-mail:oliverwhq@vip.tom

網(wǎng)絡優(yōu)先出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2422.TN.20160718.1041.010.html