一種基于機(jī)載三通道SAR的艦船成像方法

夏慧婷,李 勇,黃翔飛

(1.南京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院,江蘇南京211106;2.雷達(dá)成像與微波光子技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(南京航空航天大學(xué)),江蘇南京211106)

一種基于機(jī)載三通道SAR的艦船成像方法

夏慧婷1,2,李 勇1,2,黃翔飛1,2

(1.南京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院,江蘇南京211106;2.雷達(dá)成像與微波光子技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(南京航空航天大學(xué)),江蘇南京211106)

運(yùn)動艦船在合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像中會發(fā)生散焦。為解決運(yùn)動艦船精細(xì)成像的難題,提出了一種基于機(jī)載三通道SAR系統(tǒng)對艦船實(shí)現(xiàn)海雜波抑制和聚焦成像的信號處理方法。鑒于艦船運(yùn)動的未知性,利用三通道SAR結(jié)構(gòu)對艦船目標(biāo)定位,可以抑制成像背景的強(qiáng)海雜波影響,同時引入數(shù)字聚束技術(shù)與廣義二階Keystone變換,解決了運(yùn)動目標(biāo)SAR成像中跨距離單元走動和散焦的問題,可對圖像中多個不同運(yùn)動狀態(tài)的艦船實(shí)現(xiàn)并行成像處理,獲取聚焦良好的圖像。仿真數(shù)據(jù)結(jié)果驗(yàn)證了所述方法的有效性與可行性。

合成孔徑雷達(dá)(SAR);艦船成像;數(shù)字聚束;廣義二階Keystone變換

0 引言

利用合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)對海面運(yùn)動目標(biāo)(如艦船)進(jìn)行定位、成像以及識別,在海洋遙感領(lǐng)域有著重要應(yīng)用前景。海面動目標(biāo)處于復(fù)雜的背景環(huán)境中,海面回波對動目標(biāo)而言為雜波,由于動目標(biāo)信號中同時疊加了海雜波、噪聲等干擾信號,尤其是高海情下的強(qiáng)海雜波會嚴(yán)重影響動目標(biāo)定位精度。多通道SAR動目標(biāo)檢測技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)海雜波的有效抑制,提高運(yùn)動目標(biāo)的信雜噪比并對動目標(biāo)進(jìn)行精確定位,實(shí)現(xiàn)該技術(shù)的主要方法有DPCA(Displaced Phase Center Antenna)技術(shù)[1]、ATI(Along-Track Interferometry)技術(shù)[2]、STAP(Space-Time Adaptive Processing)技術(shù)[3]等。

常規(guī)的動目標(biāo)成像以犧牲圖像分辨率為代價(jià),限制動目標(biāo)的距離徙動不超過一個分辨單元,使得動目標(biāo)成像分辨率較低。隨著逆合成孔徑雷達(dá)(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)技術(shù)的發(fā)展,針對艦船成像的特殊性出現(xiàn)了SAR與ISAR技術(shù)相結(jié)合的成像方法[4],但I(xiàn)SAR的方位向分辨率依賴于艦船自身運(yùn)動,在成像時間段中由于艦船不斷變化的運(yùn)動狀態(tài)使得方位向分辨率降低,目標(biāo)細(xì)節(jié)難以分辨,且ISAR成像的計(jì)算量相對較大,對目標(biāo)實(shí)時成像存在困難。目前,采用SAR技術(shù)進(jìn)行艦船檢測的相關(guān)研究已經(jīng)十分完善,因此研究SAR成像技術(shù)對海面艦船的成像有著重要意義。本文考慮到當(dāng)成像區(qū)域中存在多個運(yùn)動目標(biāo)且運(yùn)動狀態(tài)各異時,僅僅采用統(tǒng)一的運(yùn)動補(bǔ)償方法很難獲得高質(zhì)量SAR圖像,將數(shù)字聚束技術(shù)引入成像算法中,根據(jù)動目標(biāo)的各自位置坐標(biāo)的定位結(jié)果進(jìn)行二次運(yùn)動補(bǔ)償,并行地對每個動目標(biāo)進(jìn)行聚束處理,改善成像效果。由于動目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)的不可預(yù)知性,數(shù)字聚束處理后的動目標(biāo)圖像可能仍然存在距離徙動和散焦現(xiàn)象,因此加入廣義二階Keystone變換[5]校正剩余距離彎曲以及距離頻率和方位時間的耦合,實(shí)現(xiàn)動目標(biāo)的良好聚焦成像。最后通過實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證了本文方法的正確性。

1 運(yùn)動目標(biāo)SAR成像散焦原因

建立雷達(dá)動目標(biāo)成像模型,如圖1所示。假設(shè)雷達(dá)工作在正側(cè)視聚束模式(可推廣至斜視情況),載機(jī)速度大小V a,離地面高度Z0,O點(diǎn)是所選的成像參考點(diǎn),星下點(diǎn)距O點(diǎn)Y0;動目標(biāo)在方位向慢時間t=0時位于P(x0,y0,0)處,與雷達(dá)APC相距,運(yùn)動狀態(tài)分解成沿x方向的速度V x與加速度a x以及沿y方向的速度V y與加速度a y;動目標(biāo)瞬時坐標(biāo)為(x t,y t,0),則雷達(dá)至運(yùn)動目標(biāo)的瞬時距離R(t)表達(dá)式為

對式(1)作菲涅爾近似并忽略二次以上項(xiàng)可得

結(jié)合方位時間長度和艦船運(yùn)動的非高機(jī)動性,忽略目標(biāo)的加速度,式(2)簡化成

易知,當(dāng)動目標(biāo)同時存在方位向速度V x與地距向速度V y時,距離歷程包含常數(shù)項(xiàng)、關(guān)于方位時間的一次項(xiàng)和二次項(xiàng),后兩項(xiàng)分別代表動目標(biāo)距離走動和距離彎曲。雷達(dá)發(fā)射線性調(diào)頻(LFM)信號,回波經(jīng)正交解調(diào)和距離脈壓后表示成

式中,τ和t分別為方位向慢時間和距離向快時間,w a(t)為方位向包絡(luò),λ為發(fā)射波長,sinc(·)為采樣函數(shù),B為發(fā)射信號帶寬,c為光速。

由式(4)的相位求出運(yùn)動目標(biāo)的多普勒頻率為

則多普勒參數(shù)表達(dá)式為

式中,fdc和fdr分別為動目標(biāo)的多普勒中心頻率和多普勒調(diào)頻率。如果目標(biāo)靜止,則上述多普勒參數(shù)表達(dá)式變?yōu)?/p>

可以看出,靜止目標(biāo)的多普勒頻率僅與雷達(dá)運(yùn)動速度V a有關(guān)。常規(guī)的SAR成像算法均以靜止目標(biāo)作為參考進(jìn)行運(yùn)動補(bǔ)償,若直接用來對動目標(biāo)成像,會因?yàn)閯幽繕?biāo)多普勒參數(shù)中包含與自身運(yùn)動參數(shù)相關(guān)的量而無法實(shí)現(xiàn)動目標(biāo)聚焦成像。從文獻(xiàn)[6]的運(yùn)動點(diǎn)目標(biāo)成像結(jié)果看出,徑向速度會導(dǎo)致動目標(biāo)圖像發(fā)生跨距離單元走動和方位偏移,而切向速度會導(dǎo)致多普勒調(diào)頻率的變化使得方位向分辨率下降,產(chǎn)生圖像散焦等現(xiàn)象,將嚴(yán)重影響到運(yùn)動目標(biāo)的檢測。

2 海雜波抑制及動目標(biāo)定位

2.1 海雜波模擬

由于研究對象是海面艦船,需要模擬目標(biāo)所處的背景環(huán)境,即海雜波仿真。受海浪、涌流等因素影響,海雜波的特性復(fù)雜多變,與雷達(dá)自身參數(shù)和自然環(huán)境等有密切關(guān)系。雷達(dá)波束照射下的海面并非一個平面,各散射單元反射電磁波的方向和強(qiáng)度均不相同,因此將整個波束照射的海面看作是按照雷達(dá)距離分辨率和方位分辨率劃分的雜波單元,單個雜波單元內(nèi)的目標(biāo)可以看作點(diǎn)目標(biāo)處理,所有雜波散射單元回波的疊加即構(gòu)成總的海雜波回波信號。

根據(jù)雷達(dá)方程,第i個距離單元、第j個方位單元處的雜波單元的海雜波回波信號[7]可以表示成

式中:st(t)為雷達(dá)發(fā)射信號;為該海雜波單元回波的時間延遲為該散射單元至雷達(dá)的距離;?ij為該海雜波單元的隨機(jī)相位;A ij為該海雜波單元的幅度調(diào)制函數(shù),表達(dá)式為

式中,G ij為天線波束指向處的功率增益,σ0為海雜波后向散射系數(shù),S ij為海雜波單元的雷達(dá)照射面積,n ij為海雜波幅度調(diào)制因子。海雜波幅度分布的概率密度函數(shù)可以用瑞利分布、對數(shù)正態(tài)分布、韋布爾分布和K分布四種統(tǒng)計(jì)模型近似得到,其中K分布模型作為一種復(fù)合統(tǒng)計(jì)模型,是被公認(rèn)為能夠較準(zhǔn)確地模擬雷達(dá)海雜波的模型之一。本文仿真的海雜波幅度分布為服從時空相關(guān)二維K分布的隨機(jī)序列,具體方法參考文獻(xiàn)[8]。

2.2 回波模型

多通道SAR系統(tǒng)收發(fā)信號的方式有:全孔徑發(fā)射、多孔徑同時接收的常用方式;一個子孔徑發(fā)射、多孔徑同時接收的主從方式;子孔徑輪流發(fā)射、多孔徑同時接收的乒乓方式。本文以三通道系統(tǒng)為例,采取常用收發(fā)方式。

三通道SAR幾何模型如圖2所示,雷達(dá)仍采用正側(cè)視聚束觀測模式,A、B、C點(diǎn)是3個子孔徑天線,相鄰子孔徑間隔均為d,雷達(dá)發(fā)射信號采用全孔徑方式,相位中心位于B點(diǎn),經(jīng)場景反射后的回波信號由3個子孔徑同時接收。一般來說,目標(biāo)到雷達(dá)的距離要遠(yuǎn)大于子孔徑間隔d,目標(biāo)回波可近似為平面波,定義BP與雷達(dá)發(fā)射孔徑相位中心的夾角為目標(biāo)方位角,則方位角θ處靜止目標(biāo)P點(diǎn)的回波在相鄰兩子天線間存在相位差

圖2 三通道SAR幾何模型

若P點(diǎn)為動目標(biāo),假設(shè)其相對于雷達(dá)有徑向運(yùn)動,那么P點(diǎn)在SAR圖像中顯示的方位位置將發(fā)生偏移,出現(xiàn)在P′點(diǎn)。設(shè)P′點(diǎn)對應(yīng)的空間方位角為θ′,在圖像中位于距離方位像素單元(m,n)處,m和n分別代表距離和方位單元索引號。設(shè)該像素單元同時疊加有靜止場景雜波,則該處的靜止目標(biāo)在相鄰?fù)ǖ篱g相位差為

設(shè)雜波幅度為1,忽略噪聲干擾,三通道SAR圖像同一像素單元(m,n)的信號可表示為

式中:As為動目標(biāo)信號對靜止雜波歸一化的幅度常數(shù),與動目標(biāo)的后向反射系數(shù)有關(guān);為動目標(biāo)P點(diǎn)自身信號相位;為三通道中P′點(diǎn)的雜波相位。

2.3 雜波對消

根據(jù)上述分析,相鄰?fù)ǖ繱AR圖像中P′點(diǎn)處靜止目標(biāo)存在式(13)的相位差,則該處的空域?qū)ο麢?quán)系數(shù)表達(dá)式為

通過逐像素單元計(jì)算每一像素單元對應(yīng)的方位角,依照式(15)計(jì)算相鄰?fù)ǖ缹ο麢?quán)系數(shù)進(jìn)行乘權(quán)相減,可以消除靜止目標(biāo)信號,實(shí)現(xiàn)雜波抑制。

空域?qū)ο髨D中P′點(diǎn)處信號變?yōu)?/p>

三通道SAR系統(tǒng)經(jīng)過空域?qū)ο梢詫?shí)現(xiàn)雜波抑制,得到的兩幅圖像中動目標(biāo)已經(jīng)能夠凸顯出來,此時再將兩幅圖像進(jìn)行干涉處理,即對動目標(biāo)所在P′點(diǎn)處的信號Sinterf1和Sinterf2繼續(xù)作干涉處理,并取相位得顯然,經(jīng)過空域?qū)ο軌蛞种旗o止雜波并得到動目標(biāo)方位角決定的相位差信息。

實(shí)際應(yīng)用中,由于通道幅相誤差、海雜波分布非均勻等情況的存在,按照上述方法所得的理論權(quán)系數(shù)會有很大誤差,因此采用自適應(yīng)雜波抑制干涉(Adaptive Clutter Suppression Interferometry,ACSI)技術(shù)進(jìn)行雜波對消。ACSI根據(jù)最小均方誤差(Minimum Mean Square Error,M MSE)準(zhǔn)則,選擇滿足如下條件的W(m,n)作為待檢測單元的對消權(quán)系數(shù):

式中,S i(m,n)和S i+1(m,n)表示相鄰?fù)ǖ老袼貑卧?m,n)處的信號。

2.4 動目標(biāo)檢測及定位

對雜波對消后的任一結(jié)果圖進(jìn)行CFAR檢測,即根據(jù)固定虛警概率設(shè)定門限值,將大于門限值的判定為動目標(biāo)、低于門限值的判定為靜止目標(biāo),從而將動目標(biāo)從圖像當(dāng)中檢測出來。由檢測出的動目標(biāo)所在距離方位像素單元數(shù)(M p,N p),根據(jù)式(10)、(17),求出動目標(biāo)真實(shí)方位角的估計(jì)值為

在遠(yuǎn)場假設(shè)的前提下,得到動目標(biāo)相對于雷達(dá)波束中心的坐標(biāo)位置為

式中,R0為雷達(dá)作用距離;Nr,pr分別為距離向采樣點(diǎn)數(shù)和距離向像素間隔,且實(shí)際定位過程中,如果雷達(dá)載機(jī)攜帶有全球定位系統(tǒng)(GPS)或者慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS),結(jié)合式(20)可以很容易地將動目標(biāo)的相對坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為絕對的經(jīng)緯度位置信息,從而達(dá)到實(shí)時制導(dǎo)的目的。

3 動目標(biāo)聚焦成像方案

3.1 數(shù)字聚束處理

本文的三通道SAR成像流程采用線性距離多普勒(Linear Range Doppler,LRD)算法,作為一種簡化的極坐標(biāo)格式算法(Polar Format Algorithm,PFA),當(dāng)成像場景范圍較小時,線性RD算法可以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域的快速成像,算法實(shí)時性強(qiáng)、計(jì)算量少的特點(diǎn)均有利于實(shí)現(xiàn)動目標(biāo)的實(shí)時定位。

在線性RD算法流程中,統(tǒng)一選取雷達(dá)波束照射中心作為運(yùn)動補(bǔ)償參考點(diǎn),也即成像中心點(diǎn)。事實(shí)上,這樣簡單的處理方式僅僅對場景中心點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了精確運(yùn)動補(bǔ)償,其余場景中的各點(diǎn)均有誤差,尤其是偏離場景中心點(diǎn)越遠(yuǎn)處運(yùn)動補(bǔ)償誤差越大[9],運(yùn)動目標(biāo)由于徑向速度和切向速度的存在依然會導(dǎo)致距離徙動和方位向散焦。三通道SAR系統(tǒng)CFAR檢測后,動目標(biāo)凸顯出來,對雜波抑制后的圖像數(shù)據(jù)采用數(shù)字聚束處理,信號處理流程圖如圖3所示。操作步驟如下:

①對CFAR檢測后的圖像域數(shù)據(jù)進(jìn)行截取,加窗截取第i個動目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù),以減小運(yùn)算量。

② 對截取的數(shù)據(jù)進(jìn)行方位向逆傅里葉變換(IFFT)回到方位時域,并進(jìn)行運(yùn)動補(bǔ)償逆處理,包括相位補(bǔ)償逆處理和距離對準(zhǔn)逆處理。這里的逆處理針對原成像算法選取的參考點(diǎn),目的是將截取的動目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)塊還原到僅完成距離脈壓的結(jié)果。

③將估算的動目標(biāo)位置坐標(biāo)作為新的運(yùn)動補(bǔ)償參考點(diǎn)進(jìn)行二次運(yùn)動補(bǔ)償和方位聚焦。

④截取第i+1個動目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)。重復(fù)上述操作,直到遍歷所有動目標(biāo)。

圖3 數(shù)字聚束信號處理流程

以動目標(biāo)的定位結(jié)果作為參考點(diǎn)進(jìn)行二次運(yùn)動補(bǔ)償即距離對準(zhǔn)和相位補(bǔ)償后,信號可以表示為

式中,ΔR(t)=R(t)-Rtar(t)表示雷達(dá)相對于參考點(diǎn)的轉(zhuǎn)動分量,Rtar(t)表示雷達(dá)至動目標(biāo)定位結(jié)果點(diǎn)處的瞬時距離。

令ΔR(t)=C1t+C2t2(忽略三次以上的項(xiàng)),將式(21)信號變換到距離頻域并進(jìn)行相位補(bǔ)償?shù)玫?/p>

式中,fτ為距離頻率,fc=c/λ為雷達(dá)中心頻率。很明顯,式(22)的指數(shù)部分存在距離頻率fτ與方位向時間t的耦合,如果在數(shù)字聚束后直接作方位向聚焦還是會存在散焦,因此需要對信號進(jìn)行距離多普勒解耦合,才能實(shí)現(xiàn)聚焦成像。

3.2 廣義二階Keystone變換

Keystone變換通常用于消除線性距離走動。對于本文研究的運(yùn)動目標(biāo),會存在較大距離彎曲的情況,需要采用廣義二階Keystone變換消除。廣義二階Keystone變換的核心思想是關(guān)于方位時間t的尺度變換,本小節(jié)采用該方法去除距離頻率fτ與方位向時間t之間的耦合關(guān)系。令

代入到式(22)得到

可以看出,經(jīng)過一次廣義二階Keystone變換之后,距離彎曲得以校正,但距離走動依然存在。在消除距離走動之前,需要先將式(24)中的調(diào)頻項(xiàng)補(bǔ)償?shù)?本文采用文獻(xiàn)[10]中基于Radon變換的多普勒參數(shù)估計(jì)方法,選取一個距離單元的信號對方位向調(diào)頻率進(jìn)行估計(jì),假設(shè)調(diào)頻率估計(jì)值為f m,用該參數(shù)對調(diào)頻項(xiàng)進(jìn)行補(bǔ)償,可以去除二次相位項(xiàng),得到

此時,信號僅剩余距離走動部分,再引入一次廣義二階Keystone變換,令將距離走動中距離頻率fτ與新的方位向時間t m之間的耦合去除,即

可見,經(jīng)過兩次廣義二階Keystone變換,距離彎曲與距離走動得以消除,再對式(26)進(jìn)行距離向IFFT變換和方位向FFT即能夠得到非合作動目標(biāo)的清晰SAR成像結(jié)果。本文所提方法的總體流程圖如圖4所示。

圖4 海面艦船SAR成像算法流程

4 仿真結(jié)果與分析

本文采用IDL軟件仿真的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)驗(yàn)證算法有效性。雷達(dá)工作在X波段,采用正側(cè)視觀測模式,系統(tǒng)主要仿真參數(shù)如表1所示,距離、方位分辨率均為1 m。

按照成像的像素單元大小劃分海雜波單元,圍繞成像區(qū)均勻設(shè)置512行、512列雜波點(diǎn),點(diǎn)源反射率服從Morchin模型[11],該模型簡單、適用范圍廣,并且不需要考慮雷達(dá)的極化方式,計(jì)算公式如下:

式中,ss為海情級數(shù),θg為雷達(dá)入射余角也即擦地角,β=[2.44(ss+1)1.08]/57.29 rad,he≈0.025+0.046ss1.72m,θc=arcsin(λ/4πhe)表示臨界角。采用球不變隨機(jī)(SIRP)法生成時空相關(guān)的二維K分布海雜波。設(shè)計(jì)的仿真運(yùn)動艦船目標(biāo)點(diǎn)陣模型如圖5所示,尺寸為75 m×30 m(長×寬),點(diǎn)橫豎間距均為1.5 m,一共13個散射點(diǎn)。仿真了兩種不同運(yùn)動狀態(tài)的艦船:艦船目標(biāo)1的中心點(diǎn)設(shè)置在(500,0)處,速度大小為1 000 m/min,方向與+x軸夾角為45°;艦船目標(biāo)2的中心點(diǎn)設(shè)置在(-500,250)處,速度大小也為1 000 m/min,方向與+x軸夾角為120°,初始信雜比、信噪比均為10 d B。

表1 三通道SAR系統(tǒng)參數(shù)

圖5 仿真艦船點(diǎn)陣模型

對三通道回波信號進(jìn)行模擬,加上仿真海雜波及高斯白噪聲,海情級數(shù)取3級,得到某一通道的SAR成像結(jié)果如圖6所示。采用ACSI對相鄰?fù)ǖ缊D像作雜波對消處理,抑制掉海雜波后的結(jié)果如圖7所示,可以明顯看到兩個艦船目標(biāo)在圖像中凸顯出來,背景海雜波得到了極大抑制。在CFAR檢測后,按式(20)對艦船目標(biāo)的坐標(biāo)位置進(jìn)行估計(jì),估計(jì)結(jié)果見表2,方位向的定位誤差在十幾米量級,實(shí)現(xiàn)了有效定位。

圖6 某通道SAR圖像

圖7 海雜波抑制后的艦船圖像

表2 海面艦船目標(biāo)坐標(biāo)估計(jì)結(jié)果

根據(jù)檢測到的動目標(biāo)數(shù)目,在任一雜波對消結(jié)果圖中進(jìn)行數(shù)據(jù)截取,如圖8(a)、(b)所示。分別對截取后圖像進(jìn)行運(yùn)動逆補(bǔ)償處理,再依據(jù)表2估計(jì)出的艦船目標(biāo)實(shí)際位置坐標(biāo)進(jìn)行數(shù)字聚束處理,成像結(jié)果如圖8(c)、(d)所示,顯然,進(jìn)行過數(shù)字聚束后的艦船目標(biāo)圖像的聚焦效果有了明顯改善,但仍然存在距離徙動和散焦現(xiàn)象。針對此結(jié)果,引入廣義二階Keystone變換法對數(shù)字聚束后的圖像作距離彎曲校正和去耦合,最終成像結(jié)果如圖8(e)、(f)所示,消除了運(yùn)動艦船點(diǎn)陣目標(biāo)的大距離徙動,且實(shí)現(xiàn)了良好聚焦,成像質(zhì)量得到了明顯的提升。

圖8 多個動目標(biāo)并行成像結(jié)果

5 結(jié)束語

本文提出了一種基于三通道SAR的海面艦船成像方法。文中通過仿真時空相關(guān)二維K分布海雜波模擬了海面艦船所處的雜波背景環(huán)境,并采用ACSI法實(shí)現(xiàn)多通道的雜波對消,將動目標(biāo)從海雜波環(huán)境中檢測出來。在動目標(biāo)檢測后,引入數(shù)字聚束技術(shù)與廣義二階Keystone變換,去除動目標(biāo)的大距離徙動和距離方位耦合現(xiàn)象,可并行獲取圖像中多個不同艦船目標(biāo)的良好聚焦圖像。仿真數(shù)據(jù)給出了海雜波抑制后的艦船目標(biāo)SAR圖像、數(shù)字聚束處理結(jié)果圖,以及廣義二階Keystone變換處理后的成像,對成像效果進(jìn)行了對比分析,結(jié)果表明本文方法能夠很好地實(shí)現(xiàn)海面艦船目標(biāo)的聚焦成像,可以實(shí)時對多個動目標(biāo)進(jìn)行定位以及聚焦成像,是一種有效的艦船SAR成像方法。

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An Imaging Method for Maritime Ship Based on Airborne Three-Channel SAR

XIA Huiting1,2,LI Yong1,2,HUANG Xiangfei1,2
(1.College of Electronic and Information Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing211106,China;2.Key Laboratory of Radar Imaging and Microwave Photonics of Ministry of Education(Nanjing University of Aeronautics and Astronautics),Nanjing211106,China)

The moving maritime ships appear blurred in SAR images.In order to solve the problem of fine imaging of moving ships,a signal processing method based on airborne three-channel SAR system for sea clutter suppression and focused imaging is proposed.In view of the unknown nature of ship motion,the three-channel SAR structure is utilized to inhibit the effects of strong sea clutter in the background for the precise location of ships.The digital spotlight technology and generalized second-order Keystone transform are introduced to remove the across-range cell migration and defocusing in SAR images of the moving targets.This method can obtain well-focused SAR images of different moving targets by parallel processing.The results of simulation data demonstrate the effectiveness and feasibility of this method.

synthetic aperture radar(SAR);maritime ship imaging;digital spotlight;generalized second-order Keystone transform

TN959.72

A

1672-2337(2017)01-0001-07

10.3969/j.issn.1672-2337.2017.01.001

2016-07-22;

2016-10-04

南京航空航天大學(xué)研究生創(chuàng)新基地(實(shí)驗(yàn)室)開放基金項(xiàng)目(No.KFJJ20150405);中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目;航空科學(xué)基金(No.20142052020)

夏慧婷女,1991年生,江蘇鎮(zhèn)江人,碩士,主要研究方向?yàn)楹铣煽讖嚼走_(dá)信號處理、動目標(biāo)檢測與成像算法。E-mail:xiahuiting_xht@163.com

李勇男,1977年生,河南洛陽人,副教授、碩士生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)槔走_(dá)信號處理、合成孔徑雷達(dá)成像算法、動目標(biāo)檢測與成像算法、多普勒參數(shù)估計(jì)、氣象雷達(dá)信號處理。

黃翔飛男,1992年生,福建南平人,碩士,主要研究方向?yàn)槟婧铣煽讖嚼走_(dá)成像。