本發(fā)明專利技術公開了一種UHF波段SAR?GMTI動目標篩選方法，包括順序執(zhí)行的以下步驟：步驟一、采用omega-K算法對多個通道回波數據進行SAR成像處理；步驟二、對步驟一中獲得的各通道所成的SAR圖像進行配準獲得配準后的SAR圖像；步驟三、對配準后的SAR圖像進行雜波抑制并檢測可疑目標；步驟四、恢復可疑目標的多普勒相位歷史；步驟五、對可疑目標重新進行成像；步驟六、根據重新生成的可疑目標的影像判斷可疑目標是否為動目標；步驟七、對目標進行參數估計及重定位處理。本發(fā)明專利技術利用逆omega-K算法恢復SAR圖像中目標多普勒相位歷史的方法，為后續(xù)目標成像提供原始數據，實現在UHF波段的動目標識別。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及一種多通道合成孔徑雷達地面動目標指示信號處理方法，特別是涉及 一種動目標篩選方法，尤其涉及一種基于逆omega-K算法的動目標篩選方法。
技術介紹
地面動目標指示（ground moving target indication，簡稱GMTI)是合成孔徑雷 達（synthetic aperture radar，簡稱SAR)的一個重要的應用，具備檢測及重定位地面動目 標的能力，是交通監(jiān)測及軍事偵察的必要功能。超高頻（Ultra-High Frequency，簡稱UHF) 波段SAR具備反隱身能力，吸引了 SAR研宄人員極大的關注。現存的大多數多通道SAR GMTI 系統都工作在X或C波段，而這兩種波段的雷達穿透植被的能力與UHF波段的雷達相比較 弱。 UHF同時帶來了一些問題，由于UHF波段雷達波束寬度較寬，所以其成像相干積累 時間較其他更高頻段的長，即相干處理間隔（Coherent Processing Interval，簡稱CPI)更 長。由于長CPI，無論動目標是否具有切向速度，動目標在SAR圖像中都會散焦。這導致后 續(xù)的恒虛警概率（Constant False Alarm Rate，簡稱CFAR)檢測器的輸入信雜噪比（signal to clutter noise ratio,簡稱SCNR)較低，雜波抑制后的SAR圖像中殘留靜止目標導致虛 警概率較高。雜波抑制后動目標響應被保留了下來，由于接收通道間的不匹配，一些強散射 的靜止目標的雜波也被保留了下來。這些靜止及動目標都能夠被CFAR檢測器檢測到，很難 區(qū)分哪些是真正的動目標。因此有必要尋找一種動目標篩選方法。 文獻 I (J. R. Fienup, "Detecting moving targets in SAR imagery by focusing, " IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 37, no. 3 ，pp. 794-809, 2001.)針對單通道SAR動目標檢測提出了一種重新聚焦動目標的方法，通 過簡單的方位向自聚焦能夠有效聚焦動目標。由于是針對單通SAR圖像進行處理，自聚焦 處理前靜止雜波未得到抑制，因此其性能受到雜波的嚴重影響。而且文中假設動目標的像 近似存在于一個距離單元內，未發(fā)生跨距離單元的情況，這種假設對于UHF波段SAR圖像 中動目標而言不成立，由于UHF波段SAR的長CPI，動目標的像跨越了多個距離單元，簡單 的方位向自聚焦不能校正動目標的距離向的散焦，因此這種方法不再有效，有必要尋找一 種新的動目標聚焦方法。動目標的聚焦實際上是對動目標進行重新成像，而動目標成像 的方法有很多，如文獻 2 (R. Perry, R. Dipietro, and R. Fante, "SAR imaging of moving targets, ''Aerospace and Electronic Systems, IEEE Transactions on, vol. 35, no. I, pp. 188-200, 1999·)、文獻 3(F.Zhou，R.Wu, M.Xing，and Z.Bao, "Approach for single channel SAR ground moving target imaging and motion parameter estimation, "R adar, Sonar&Navigation, IET, vol. I, no. I, pp. 59-66, 2007.)、文獻 4 (J. Yang, X. Huang, T. Jin, J. Thompson, and Z.Zhou, "New approach for SAR imaging of ground moving targets based on a keystone transform, " Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE, vol. 8, no. 4, pp. 829-833, 2011.)，主要方法是利用keystone變換去除動目標的跨距 離單元的走動。由于以上方法并非針對多通道動目標檢測而言的，并且成像之前已經確定 了動目標的存在性，其輸入數據為動目標的原始數據，因此這些動目標成像方法不能直接 用于多通道的SAR圖像中的動目標聚焦，需要尋找一種恢復動目標原始數據的方法，然后 再進行成像處理。 到目前為止，針對從omega-K所成SAR圖像中恢復動目標的方法，以及利用動目標 成像來區(qū)分靜止及動目標的方法，還未見諸報道。
技術實現思路
專利技術目的：為了克服現有技術中存在的不足，本專利技術提供一種UHF波段SAR GMTI 動目標篩選方法，用于解決現有的動目標檢測方法不能直接用于SAR圖像中的動目標聚焦 的技術問題。 技術方案：為實現上述目的，本專利技術采用的技術方案為： 一種UHF波段SAR GMTI動目標篩選方法，包括順序執(zhí)行的以下步驟： 步驟一、采用omega-K算法對多個通道回波數據進行SAR成像處理； 步驟二、對步驟一中獲得的各通道所成的SAR圖像進行配準獲得配準后的SAR圖 像； 步驟三、對配準后的SAR圖像進行雜波抑制并檢測可疑目標； 步驟四、恢復可疑目標的多普勒相位歷史； 步驟五、對可疑目標重新進行成像； 步驟六、根據重新生成的可疑目標的影像判斷可疑目標是否為動目標； 步驟七、對動目標進行參數估計及重定位處理。 進一步的，在本專利技術中，步驟四包括如下過程： 步驟4. 1、從配準后的SAR圖像上將可疑目標所在區(qū)域的SAR圖像塊提取出來作為 子圖像塊； 步驟4. 2、將提取得到的子圖像塊沿方位軸方向和距離軸方向進行擴展，使得擴展 后的子圖像塊方位軸長度大于該子圖像塊中可疑目標的方位向信號的多普勒帶寬，擴展后 的子圖像塊距離軸能夠容納下該子圖像塊中可疑目標的距離徙動的距離彎曲； 步驟4. 3、利用逆omega-K算法對擴展后的子圖像塊進行處理從而恢復子圖像塊 中可疑目標的多普勒相位歷史。 進一步的，在本專利技術中，所述逆omega-K算法包括如下步驟： 步驟4. 3. 1、將方位向從原先的多普勒域變換到時間域，恢復方位向線性調頻 (Linear Frequency Modulation，簡稱 LFM)信號； 步驟4. 3. 2、在步驟4. 3. 1的基礎上，將方位向從時間域變換到多普勒域，去除方 向位LFM信號； 步驟 4. 3. 3、距離向快速傅里葉變換（Fast Fourier Transformation，簡稱 FFT)， 將SAR數據變換到包括距離和方位的兩維頻域； 步驟4. 3. 4、利用Stolt插值恢復可疑目標距離徙動間的差別； 步驟4. 3. 5、通過參考函數相乘恢復一致距離單元徙動（Range Cell Migration， 簡稱RCM)，這里參考函數為omega-K算法中乘參考函數的逆； 步驟4. 3. 6、將方位向進行快速逆傅里葉變換（Inverse Fast Fourier Transformation，簡稱FFT)，將本文檔來自技高網...
【技術保護點】
一種UHF波段SAR?GMTI動目標篩選方法，其特征在于：包括順序執(zhí)行的以下步驟：步驟一、采用omega?K算法對多個通道回波數據進行SAR成像處理；步驟二、對步驟一中獲得的各通道所成的SAR圖像進行配準獲得配準后的SAR圖像；步驟三、對配準后的SAR圖像進行雜波抑制并檢測可疑目標；步驟四、恢復可疑目標的多普勒相位歷史；步驟五、對可疑目標重新進行成像；步驟六、根據重新生成的可疑目標的影像判斷可疑目標是否為動目標；步驟七、對動目標進行參數估計及重定位處理。
【技術特征摘要】
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：朱岱寅，韋北余，
申請(專利權)人：南京航空航天大學，
類型：發(fā)明
國別省市：江蘇;32
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