[发明专利]基于最大对比度的机动目标ISAR二维空变相位误差补偿方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种高分辨逆合成孔径雷达成像技术，尤其是对机动目标的二维空变相位误差补偿方法。

背景技术

相位误差补偿技术对于机动目标的逆合成孔径雷达(Inverse Sythetic Aperture Radar,ISAR)成像来说非常重要，主要在于机动目标的高分辨ISAR图像会受到距离-方位二维空变相位误差的影响。二维空变相位误差产生的主要原因是机动目标在距离维和方位维同时存在速度分量和加速度分量，雷达回波相位经过加速度分量的调制后，不仅与时间有关，还与散射点位置有关，即具有二维空变性。

目前机动目标的ISAR二维空变相位误差补偿方法存在的问题主要包括：

(1)信号模型过于简单

现有的相位误差补偿方法，信号模型都假设相位误差是随时间变化的函数，并没有考虑相位误差的距离-方位空变特性。非空变的相位误差实际上是一种非精确的信号模型，对于低分辨的雷达，相位误差的空变分量对于图像的聚焦性影响不大。当雷达的分辨率较高、目标作机动飞行时，相位误差的二维空变性对聚焦精度的影响是必须要考虑的。

(2)数据分割与估计精度之间的矛盾

利用数据分割技术可以对空变的相位误差进行补偿。它首先将整个数据分割成若干的子块数据，对于每个子块数据，认为其包含的相位误差是非空变的，可以对每个子块数据采用现有的方法进行补偿，再将补偿后的子块数据进行拼接获得全孔径图像。采用这种方法如何进行子块数据的分割是关键。数据分割后，必须保证各子块数据足够小，这样子块数据中的相位误差才可以认为是非空变的相位误差。但是，较小的子块数据会降低相位误差的估计精度，同时也降低了图像的分辨率。若子块数据较大，其中的相位误差仍然含有空变分量，采用现有的非空变相位误差补偿方法处理后，聚焦效果也不理想。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于最大对比度的机动目标ISAR二维空变相位误差补偿方法，克服现有方法无法对机动目标的二维空变相位误差补偿的不足，解决了机动目标ISAR二维空变相位误差补偿问题。

为了实现上述目的，本发明采用了以下的技术方案：一种基于最大对比度的机动目标ISAR二维空变相位误差补偿方法，具体包括以下步骤：

步骤1、建立相位误差模型

在理想情况下，聚焦的ISAR图像f_i(n)与其对应的数据域u_i(k)存在下面的关系：

其中，i表示距离单元数，i＝[1 2 … I]，m表示聚焦图像的方位位置，m＝[1 2 … M]，k表示合成孔径位置，M表示方位单元总数，u_i(k)可以表示为：

其中，表示含空变相位误差的数据，φ_i(i,k,m)表示空变相位误差的补偿项，是(i,k,m)的函数，a表示剩余相位误差特性，b表示方位空变相位特性，c表示距离空变特性，k₀是一个已知的常量，表示合成孔径中心；

模糊图像表示为y_i(m)，其满足下式：

将(2)代入(3)后，模糊图像与聚焦图像满足下式：

其中，n表示聚焦图像的方位位置，h_i(n；m)表示图像域中的信号脉冲响应函数，如果φ_i(k,m)的参数精确已知，那么可利用式(2)精确的重构出空变的相位误差，然后通过式(4)完成空变相位误差的补偿；

步骤2、空变相位误差的参数估计

2.1建立代价函数

通过使得代价函数最大化来获得最优的参数集

其中，C(a,b,c)表示图像的对比度，最优的参数集通过最大化图像对比度获得

2.2代价函数的优化求解

式(6)求解方法采用循环梯度法，(a,b,c)的梯度可以表示如下

求解参数(a,b,c)的梯度实际上是确定最优参数的搜索方向，通过设置合适的步长，再沿梯度的方向上进行搜索，即可找到图像对比度最大值对应的最优解，然后利用得到的参数重构二维空变的相位误差，再利用式(4)对模糊的图像进行补偿。

步骤3、仿真数据实验：利用仿真数据来验证算法的有效性。

其中，数据所用雷达工作在X波段，中心频率9GHz，带宽512MHz，脉冲重复频率15KHz，图像大小为64×512。