[发明专利]基于子孔径GRFT的低信噪比下参数化平动补偿快速方法

说明书

本发明公开了一种基于子孔径GRFT的低信噪比下参数化平动补偿快速方法。本发明方法将总时间划分为多个子孔径，通过在子孔径内实现基于快速傅里叶变换(FFT)的动目标检测(MTD)方法、在子孔径间实现GRFT的方法快速地估计目标平动参数。此外，在进行GRFT时，通过结合PSO，进一步加速低信噪比下的平动参数估计过程。本发明能够在低信噪比下快速地实现平动参数估计与平动补偿，获得二维ISAR图像。本发明在运算效率与图像质量之间取得了更好的平衡。

技术领域

本发明涉及逆合成孔径雷达成像技术领域，具体涉及一种基于子孔径GRFT的低信噪比下参数化平动补偿快速方法。

背景技术

逆合成孔径雷达(ISAR)可以对非合作目标提供全天时、全天候的成像，获得目标丰富的特征信息，在许多领域有着广泛应用。目标与雷达之间的相对运动可以分为平动和转动，其中相对转动提供合成孔径，通过相参处理可以获得二维距离-多普勒图像；而平动则会导致回波信号包络的偏移和相位的冗余调制，使得成像结果严重散焦。因此，平动补偿是ISAR成像中至关重要的一步。

非参数化平动补偿分为包络对齐和自聚焦两步。包络对齐利用回波之间的相关性，通过迭代逐次计算互相关函数最大时对应的包络偏移量，并利用其进行包络校正。当包络完全对齐后，自聚焦进行后续的相位校正。自聚焦包括基于图像中强散射点相位信息的相位梯度自聚焦(PGA)方法，也包括基于图像质量的最小熵(MEA)和最大对比度(MCA)方法。但是，上述的非参数化平动补偿方法多依赖于强散射点，当单脉冲压缩后的信噪比(SNR)低于10dB时，受到噪声的影响，包络对齐方法的性能下降，影响后续自聚焦的效果，此时非参数化方法失效，需要考虑参数化方法。

对于参数化补偿方法，平动参数估计的精确性决定了方法的性能。目前，参数化平动补偿方法大致分为两类：第一类将包络和相位分别拟合为多项式并估计参数，这种方法运算量大，且当单脉冲压缩的信噪比低于10dB时，参数估计精度严重下降。第二类将包络与相位拟合为同一多项式，其中，PSO-IQEM方法与启发式搜索的粒子群优化方法(PSO)结合，将图像质量评价指标(通常采用图像的熵值、对比度和最大峰值)作为参数估计的目标函数，实现了在极低信噪比下(多脉冲相参积累后的信噪比仅为16dB)较好的参数估计性能，但每次迭代的运算量巨大。此外，基于目标检测思路和广义瑞登傅里叶变换(GRFT)方法的参数化成像方法GRFT-ISAR，由于需要遍历参数空间中所有可能的平动参数，运算量也是巨大的。因此，目前参数化平动补偿方法仍存在运算量较大的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于子孔径GRFT的低信噪比下参数化平动补偿快速方法，能够在低信噪比下快速地实现平动参数估计与平动补偿，获得二维ISAR图像。

本发明的基于子孔径GRFT的低信噪比下参数化平动补偿快速方法，包括如下步骤：

步骤1，将目标的平动模型化为N阶多项式形式；进行子孔径划分，其中，雷达回波在子孔径内不存在跨距离单元、跨多普勒单元现象；

步骤2，对每个子孔径进行基于快速傅里叶变换的动目标检测；

步骤3，计算子孔径间的GRFT结果，并结合PSO加速参数搜索进程，获得目标平动模型的参数的估计矢量；

步骤4，利用步骤3获得的参数的估计矢量进行平动补偿，获得低信噪比下的二维ISAR图像

较优的，所述步骤1中，子孔径划分时，子孔径的积累时间T_d满足：

其中，f_s是采样频率，c为光速，a₁为速度，a₂为加速度，Δ_ARU为距离单元，Δ_ADU为多普勒单元。