一種基于Deramp處理的空時自適應處理方法

李學仕 孫光才 邵 鵬 吳玉峰 邢孟道

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一種基于Deramp處理的空時自適應處理方法

李學仕*孫光才 邵 鵬 吳玉峰 邢孟道

(西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室 西安 710071)

在多通道合成孔徑雷達動目標檢測(SAR-GMTI)系統中，直接利用傳統的后多普勒空時自適應處理(PD-STAP)技術進行雜波抑制會導致3個問題。第一，由于動目標徑向速度引起的多普勒偏移會導致動目標出現譜卷繞，直接利用匹配濾波的方法對動目標聚焦會出現虛假目標。第二，在信號下采樣的情況下，動目標聚焦位置會出現脈沖重復頻率(PRF)的偏差，從而導致一個動目標可能出現在多個位置，使得動目標檢測變得復雜。第三，利用傳統的PD-STAP技術進行雜波抑制會導致很大的計算復雜性。基于此，該文提出一種基于Deramp處理的空時自適應處理方法進行雜波抑制處理，可以有效解決上述問題。該文最后通過仿真實驗驗證了該方法的有效性。

合成孔徑雷達；Deramp處理；后多普勒空時自適應處理(PD-STAP)；動目標檢測；動目標成像

1 引言

動目標的模糊來自于兩個方面：一是由于動目標徑向速度導致的頻譜偏移，從而造成譜卷繞，二是由于方位欠采樣造成的多普勒譜模糊。上面提到的傳統STAP處理方法可以解決由于方位欠采樣造成的多普勒譜模糊問題。但是它對于由于徑向速度導致的譜卷繞是無能為力的。如果動目標本身的多普勒譜是卷繞的，得到的動目標的頻譜依然是譜卷繞的。當動目標的多普勒譜發生卷繞的情況時，采用傳統匹配濾波的方法直接對動目標進行成像時，會造成虛假目標的產生[16]。在方位信號下采樣的情況下，動目標在空時平面中存在模糊分量，采用傳統的STAP方法進行雜波抑制時，當利用的動目標徑向速度與其真實值不匹配時，會導致動目標的聚焦位置出現錯誤。此外，傳統的STAP方法為保證不損失動目標的信雜噪比(Signal-to-Clutter-plus- Noise Ratio, SCNR)，需要對動目標可能的徑向速度范圍內進行徑向速度搜索，這會導致比較大的計算復雜性。為解決上述這些問題，本文提出了一種基于Deramp處理的空時自適應處理方法。利用本文方法，雜波抑制后動目標的多普勒譜是壓縮的，可以避免由于其徑向速度造成譜卷繞的情況發生，因而可避免虛假目標的產生。同時由于動目標的多普勒譜得到了壓縮，其在空時平面中不存在模糊分量，因而可以成功解決動目標聚焦位置出錯的情況。而且，利用本文提出的雜波抑制方法，只需對基帶范圍內的速度進行搜索即可完成場景中所有動目標的處理，同時不會造成動目標SCNR的損失，可以大大降低計算復雜性。

本文內容安排如下：第2節對多通道動目標回波模型進行了建立；第3節對Deramp處理后的空時2維平面的特性進行了描述，并推導了基于Deramp處理的空時自適應方法；第4節對本文所提方法進行了仿真驗證；第5節給出了全文總結。

2 多通道條帶SAR動目標回波模型

其中為方位慢時間，為目標徑向速度，為目標橫向速度，為第個通道距參考通道(Ref)距 離，,為通道數。方位位置為處的動目標斜距歷程可以表示為[16]，其中。

3 基于Deramp處理的空時自適應處理方法

在這一節中，將首先對基于Deramp處理的空時自適應處理方法進行推導。首先本文構造用于Deramp處理的參考函數如式(4)

將式(4)與式(3)相乘后并變換到方位多普勒域與空間角度域，可以得到

當式(6)中動目標速度變為零時，即為靜止雜波在空時2維平面中的關系

表1系統仿真參數設置

波長(m)0.03場景中心距離(km)500 發射信號帶寬(MHz)50方位向發射天線孔徑長度(m)4 脈沖重復頻率(Hz)666.7脈沖寬度(μs)1 平臺速度(m/s)4000通道個數(個)32

下面將基于Deramp處理后的空時2維平面展開雜波抑制處理。將式(5)變換到方位多普勒域，對于多通道SAR系統，PRF有可能會小于方位信號帶寬，因而在每個通道中信號會產生混疊現象，此時可以表示為

這一重聚焦過程在雜波抑制后，動目標走動校正之前執行。在式(12)中，同樣需要對動目標橫向速度進行遍歷，遍歷的間隔可以采用文獻[18]中介紹的方法，在損失動目標SCNR最小的情況下，采用最少的濾波器組實現動目標的精聚焦。

4 仿真實驗

在這一節中，將對本文的算法進行仿真驗證，具體的系統仿真參數如表1所示，仿真中假定背景雜波的幅度服從瑞利分布，相位服從均勻分布，并在背景雜波中加入雜噪比為CNR=60 dB的高斯噪聲。在背景雜波中隨機放置4個動目標，動目標的參數信息如表2所示，仿真的條帶SAR場景以及動目標在場景中的分布位置如圖4(a)所示，圖中的箭頭表示動目標的位置以及動目標的運動方向。圖4(b)為參考通道獲得的原始場景回波的2維頻譜。

圖2 空時2維平面對比

圖3 雜波抑制后數據

圖4 仿真場景

表2動目標速度參數

參數動目標1動目標2動目標3動目標4 徑向速度(m/s)5.5015.5025.5015.50 橫向速度(m/s)1.4012.302.703.30

為驗證本文所提方法的有效性，本文同傳統方法進行比較。當利用傳統的STAP方法[12]進行雜波抑制后，對動目標進行聚焦處理得到的聚焦結果如圖5所示。圖5(a)，圖5(b)，圖5(c)分別給出了采用5.5 m/s, 15.5 m/s與25.5 m/s進行雜波抑制后聚焦的結果。從中本文可以發現每個動目標聚焦在3個不同的位置，各聚焦位置存在一個PRF的偏移，這對進行動目標檢測是非常不利的。

為驗證本文所提算法的有效性，除了驗證上述3個優點外，本文同樣給出了動目標的SCNR同傳統方法的比較實驗。這里動目標SCNR定義為在圖像域，動目標的峰值功率同雜波與噪聲平均功率的比值，它可以反映動目標聚焦質量與雜波抑制性能的好壞[4]。仿真結果如表3所示。表3中圓括號中的第1個數字表示用于雜波抑制動目標的徑向速度，第2數字表示用于正確校正動目標走動的模糊數。從表中可以明顯看出利用傳統方法與本文提出的方法得到的動目標的SCNR是相似的。本文方法在擁有上述3個優點外，這個仿真實驗驗證了本文所提方法同傳統STAP方法抑制雜波的性能相當。

5 結束語

本文提出了一種基于Deramp處理的空時自適應處理方法，其可以避免由于動目標譜卷繞從而造成虛假目標產生的情況。在方位信號下采樣的情況下，采用傳統的STAP方法進行雜波抑制時，會導致動目標的聚焦位置出現錯誤，而本文所提方法由于動目標的多普勒譜得到了壓縮，不存在動目標模糊分量，從而可以避免動目標聚焦位置出現錯誤的問題。此外，利用本文的方法，在進行雜波抑制時只需考慮基帶范圍內的速度，大大降低了雜波抑制處理的復雜性。最后，通過仿真實驗驗證了本文所提算法的有效性。

圖5 動目標聚焦結果

圖6 采用本文方法得到雜波抑制后的結果

圖7 利用本文方法得到的動目標聚焦結果

表3利用兩種方法得到的動目標的SCNR

SCNR(dB)動目標1動目標2動目標3動目標4 傳統方法36.01 (5.5 m/s,0)27.96(15.5 m/s,1)32.21(25.5 m/s,1)32.18(15.5 m/s,1) 本文方法36.15(-4.5 m/s,1)27.74(-4.5 m/s,3)32.46(-4.5 m/s,2)32.47(-4.5 m/s,2)

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李學仕： 男，1988年生，博士生，研究方向為雷達成像及動目標檢測.

孫光才： 男，1984年生，講師，博士，研究方向為新體制SAR成像及動目標檢測.

邢孟道： 男，1974年生，教授，博士生導師，研究方向為雷達成像和模式識別等.

A Space-time Adaptive Processing Method Based on Deramp Processing

Li Xue-shi Sun Guang-cai Shao Peng Wu Yu-feng Xing Meng-dao

(,,710071,)

In multichannel Synthetic Aperture Radar-Ground Moving Targets Indication (SAR-GMTI) systems, three problems are led by utilizing the conventional Post Doppler-Space-Time Adaptive Processing (PD-STAP) technique. Firstly, the target Doppler spectrum is wrapped because of the Doppler shift caused by the cross-track velocity of the moving target. The ambiguities are appeared if directly using the matched filtering. Secondly, in the case of the signal undersampling, a Pulse Repeating Frequency (PRF) shifting is caused in the azimuth direction for a moving target in the focused image. This makes the moving target detection much more complicated and challenging. Thirdly, the traditional PD-STAP technique also has a high computational complexity. To overcome these problems, a novel space-time adaptive processing method based on Deramp processing is proposed. Simulation results validate the effectiveness of the proposed algorithm.

SAR; Deramp processing; Post Doppler-Space-Time Adaptive Processing (PD-STAP); Moving targets detection; Moving targets imaging

TN957.51

A

1009-5896(2014)11-2659-07

10.3724/SP.J.1146.2013.01803

李學仕 lixueshi@stu.xidian.edu.cn

2013-11-14收到，2014-05-06改回

國家自然科學基金優秀青年基金(61222108)，國家自然科學青年基金(61301292, 61101245)和中央高校基本科研業務費專項(K5051302058, K5051302046)資助課題