[发明专利]无人机载战场监视雷达超分辨广域成像方法

说明书

技术领域

本发明属于雷达超分辨广域成像技术领域，特别涉及无人机载战场监视雷达超分辨广域成像方法，可用于实时性的地面场景的快速广域成像与监视。

背景技术

合成孔径雷达(SAR)通过对地面场景进行长时间观测获得较高的方位分辨率。但由于这种体制不具备快速的数据重访能力，因此无法对远距离、大范围内的地面场景信息进行监视。与之相比，广域运动目标检测技术(Wide-area GMTI,Wide-area Ground Moving Target Indication)，采用较窄的天线波束和方位扫描的工作方式，可以实现对地面大场景的快速成像。由于其较高的采访率，可以对广域场景(200km×200km)反复进行探测，成为战场监视的最重要的工作方式。例如美国的JSTARS(Joint Surveillance Target Attack Radar System,联合星)，德国的PAMIR(Phased Array Multifunctional Imaging Radar,多功能相控阵成像雷达)，英国的ASTOR(Airborne Stand-off Radar机载防区外雷达)(即欧洲五国联合研制的SOSTAR(Stand-off Surveillance and Target Acquisition Radar Demonstrator防区外监视和目标获取雷达)系统，均具备广域监视能力。JSTARS的广域监视能力在海湾战争中达到了很好的验证。

利用Wide-area GMTI模式进行广域监视时，通常采用多普勒波束锐化技术(DBS，Doppler Beam Sharpening)获得大范围的地面场景图像，其测绘带宽度时传统的SAR模式难以达到的。多普勒波束锐化技术是将一个天线的真实波束分裂成若干个窄的子波束，由于各子波束中心处目标相对雷达的径向速度不同，从而造成各子波束回波间的多普勒频差，此时在频域设置一组窄带滤波器组，且该滤波器的中心和带宽分别对应各个子波束的中心和带宽，这样就可以实现多普勒分割，有效改善方位分辨力。然而，由于广域GMTI的要求对数据的高重访率及其对场景的广域监视能力，因此雷达天线在进行扫面时，对某一方位角度的照射时间时非常短暂的，因此相干积累时间非常有限，这也大大限制的了多普勒波束锐化技术的成像分辨率。

发明内容

本发明的目的在于提出无人机载战场监视雷达超分辨广域成像方法。本发明能够将雷达方位分辨率提高一倍，在工程上实现对战场的实时监视能力。

为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案予以实现。

无人机载战场监视雷达超分辨广域成像方法包括以下步骤：针对战场监视雷达的每个照射区域，生成战场监视雷达的对应照射区域的地面监视图像，利用战场监视雷达的每个照射区域的地面监视图像组合成广域地面监视图像；生成战场监视雷达的每个照射区域的地面监视图像包括以下步骤：

步骤1，当战场监视雷达扫描到对应照射区域时，战场监视雷达接收对应的原始回波数据；战场监视雷达对对应的原始回波数据依次进行距离向脉冲压缩、距离走动校正、中心补偿，得出对应的中心补偿后数据；

步骤2，将对应的中心补偿后数据在方位向进行2倍的孔径外推，得出对应的孔径外推后数据；

步骤3，将对应的孔径外推后数据在方位向进行幅相估计法超分辨处理，得出对应的方位超分辨处理数据；

步骤4，针对对应的方位超分辨处理数据，在距离-多普勒域提取对应多普勒带宽内的数据；然后根据提取的数据，得出对应的子图像，对应子图像中每个像素点的幅度值为：提取的数据中对应位置的数据的取值。

本发明的特点和进一步改进在于：

所述步骤1的具体子步骤为：

(1.1)当战场监视雷达扫描到对应照射区域时，战场监视雷达接收对应的原始回波数据，然后对对应的原始回波数据进行距离向脉冲压缩处理，得出对应的距离脉压后数据；

(1.2)对对应的距离脉压后数据进行距离走动校正，得出对应的距离走动校正后数据；

(1.3)对对应的原始回波数据进行多普勒中心估计，得出对应的多普勒中心频率f_d；

(1.4)根据对应的多普勒中心频率f_d，对对应的距离走动校正后数据进行中心补偿，得出对应的中心补偿后数据。

在步骤1中，对应的中心补偿后数据表示为X，

X＝[x(m,0),x(m,1),...,x(m,n),...,x(m,Na-1)]