句彥偉,張 燕
(1. 南京電子技術(shù)研究所, 南京 210039; 2. 解放軍理工大學(xué)理學(xué)院 數(shù)理系, 南京 211101)
?
自旋目標(biāo)高效參數(shù)化超分辨成像研究
句彥偉1,張燕2
(1. 南京電子技術(shù)研究所,南京 210039;2. 解放軍理工大學(xué)理學(xué)院 數(shù)理系,南京 211101)
給出一種自旋目標(biāo)高效參數(shù)化超分辨成像方法,該方法不僅能對高速自旋目標(biāo)超高分辨二維成像,而且該算法得到的二維圖像分辨率高、旁瓣低,運算量僅為原來的1/4。首先,通過對寬帶回波去冗余信息處理來大大減少運算量;其次,基于Burg譜估計算法對每個去冗余的寬帶回波進行頻譜外推,從而提高分辨能力;再次,對自旋目標(biāo)運動參數(shù)進行估計;最后,利用基于反投影成像技術(shù)對高速旋轉(zhuǎn)目標(biāo)穩(wěn)健二維成像,理論仿真和實測數(shù)據(jù)都驗證了其成像效果和運算效率。
自旋目標(biāo);Burg算法;反投影方法;逆合成孔徑雷達(dá)成像
隨著國家地基雷達(dá)反導(dǎo)系統(tǒng)和空間碎片研究等軍事科技的發(fā)展,越來越需要得到小尺寸目標(biāo),如彈頭誘餌、空間碎片的高分辨一維、二維及三維像,而通過高分辨像提取感興趣目標(biāo)的精細(xì)結(jié)構(gòu)和特征,可為導(dǎo)彈精確識別、空間碎片預(yù)警規(guī)避及減緩措施制定提供可靠有力的依據(jù)。要想得到足夠高分辨率的一維、二維及三維像以提取感興趣目標(biāo)的特征信息,就必須提高雷達(dá)成像的分辨率[1-2]。
提高雷達(dá)的分辨率有兩種方式:一種是增加雷達(dá)硬件帶寬,另一種是利用信號處理算法來獲得同等的分辨能力。然而,成本的限制和設(shè)計極限是增加雷達(dá)帶寬的主要障礙。為了在基本不增加硬件成本的條件下獲得更高分辨率,人們開始研究各種超分辨算法和技術(shù)。超分辨算法的典型代表是林肯實驗室的BWE超分辨算法[3],該算法只能對飛機等普通目標(biāo)進行超分辨成像,而不能對高速自旋目標(biāo)超分辨成像,且計算量較大。其他的超分辨技術(shù)有基于AR模型預(yù)測方法[4]、基于Prony模型的超分辨技術(shù)[5-6]。然而,這些模型受目標(biāo)電磁散射行為吻合程度、模型參數(shù)估計精度及不穩(wěn)健等因素影響,因此限制了這些方法的超分辨性能。
目前,對自旋的導(dǎo)彈、三軸轉(zhuǎn)動的空間碎片等高速旋轉(zhuǎn)目標(biāo)成像的研究還處在探索階段。有學(xué)者提出采用Hough變換以及擴展的Hough變換先分別對剛體、旋轉(zhuǎn)部件參數(shù)進行搜索以實現(xiàn)回波分離,在此基礎(chǔ)上分別進行旋轉(zhuǎn)目標(biāo)和剛體成像,取得了較好的效果[7]。然而擴展Hough算法需要在距離-慢時間平面上進行四維正弦曲線參數(shù)搜索,運算量很大,尤其由于受到點擴散函數(shù)的影響,該類算法得到的圖像會產(chǎn)生較高的旁瓣。另外,基于逆Radon變換可以對自旋目標(biāo)進行三維成像,仿真數(shù)據(jù)驗證了效果很好[8],本文在深入研究已有方法的基礎(chǔ)上,給出的方法不僅能對高速自旋目標(biāo)超高分辨二維成像,且運算魯棒高效,利用仿真和實測數(shù)據(jù)驗證了方法的有效性。
本節(jié)介紹在高效率旋轉(zhuǎn)目標(biāo)參數(shù)化超分辨二維成像方法中用到的基本數(shù)學(xué)模型和算法,包括用來確定散射點個數(shù)的定階準(zhǔn)則、用來外推的Burg算法以及反投影成像算法。
1.1定階準(zhǔn)則
為了對寬帶回波準(zhǔn)確建模,則需要對外推模型的階數(shù)進行定階,這里利用MDL定階準(zhǔn)則(MinimumDescriptionLengthCriterion)來確定模型階數(shù),MDL準(zhǔn)則是基于信息編碼理論提出,對于觀測數(shù)據(jù)為實數(shù)的情況,MDL定階準(zhǔn)則的表達(dá)式如下
(1)
式中:p=0,1,M-1,M×N是矩陣的維數(shù),δi是從大到小排列的特征值,N是樣本數(shù)。
對于觀測數(shù)據(jù)為復(fù)數(shù)的情況,該準(zhǔn)則的表達(dá)式為
(2)
對于不同的取值p,其中使得MDL的值最小的p即為確定的階數(shù)。
1.2去冗余寬帶回波的Burg外推算法
寬帶外推技術(shù)可用單部雷達(dá)寬帶數(shù)據(jù)預(yù)測回波,從而增加雷達(dá)波形有效帶寬、提高對目標(biāo)的分辨能力。與其他傳統(tǒng)算法相比,Burg算法具有魯棒性、計算復(fù)雜度小等特點,因此這里采用Burg算法進行寬帶外推超分辨。Burg算法可以用來估計寬帶信號的自回歸模型中的參數(shù),從而將寬帶信號滿足的模型建立起來,然后利用建立起來的模型預(yù)測現(xiàn)有寬帶回波數(shù)據(jù)以外的寬帶信號。
寬帶外推算法是一個基于理論模型和實測數(shù)據(jù)之間相似性擬合的過程,設(shè)實測數(shù)據(jù)樣本為s[n],待估計的線性預(yù)測模型系數(shù)為a[i],則本文寬帶外推算法如下:
(1)對寬帶去斜回波數(shù)據(jù)進行抽樣去冗余,以減少參數(shù)估計時的運算量;
(2)利用MDL定階準(zhǔn)則確定外推階數(shù)p;
(3)利用Burg算法向前外推點數(shù)Nf。將階數(shù)p和樣本數(shù)據(jù)作為輸入,通過Burg算法估計公式(3)中的系數(shù)a[i],使得預(yù)測誤差表達(dá)式(4)達(dá)到最小
(3)
(4)
(4)利用Burg算法向后外推點數(shù)Nb。將階數(shù)p和樣本數(shù)據(jù)作為輸入,通過Burg算法估計公式(5)中的系數(shù)a*[i],使得預(yù)測誤差表達(dá)式(6)達(dá)到最小
(5)
(6)
(5)利用外推后的數(shù)據(jù)進行脈壓,即可得到寬帶外推后的高分辨距離像。
在這里需要說明的是,去冗余抽樣的限制條件是抽取后目標(biāo)仍然完整包含在一維距離像中,而不能發(fā)生欠采樣。在不發(fā)生欠采樣的情況下,抽取率越高,運算量就越低。
1.3反投影成像算法
反投影成像算法是一種對旋轉(zhuǎn)目標(biāo)成像的方法,與距離多普勒算法(RDA)不同的是,反投影成像算法將ISAR成像看作相當(dāng)于以相等的角度間隔在連續(xù)的方位角處對目標(biāo)進行連續(xù)正交投影切片,并以距離為縱坐標(biāo),方位為橫坐標(biāo)將接收到的切片排列在二維直角坐標(biāo)中,并通過不同方位角對應(yīng)的投影切片序列重建目標(biāo)的散射點位置[9-10]。
假設(shè)成像平面上散射點P(xP,yP)的空間分布函數(shù)為fP(x,y)=σPδ(x-xP,y-yP),其中σP表示散射點的復(fù)振幅。根據(jù)Radon變換的定義
g(s,φ)φ+ysinφ-s)dxdy
(7)
將P點分布函數(shù)帶入得
gP(s,φ)Rf=σpδ(xPcosφ+yPsinφ-s)
(8)
由于Delta函數(shù)僅在0處非零,因此在變換域散射點對應(yīng)的曲線為
gP(s,φ):s=xPcosφ+yPsinφ=
rPcos(φ-Ψ)
(9)
式中:Ψ=tan-1(yP/xP)為P點在極坐標(biāo)中的輻角。事實上,散射點位置在成像平面上重建的過程即相當(dāng)于對距離-慢時間域回波進行反投影變換的過程。
本文自旋目標(biāo)高效參數(shù)化超分辨成像方法流程如圖1所示。首先,由雷達(dá)錄取旋轉(zhuǎn)目標(biāo)的寬帶回波,將其預(yù)處理;其次,利用抽樣技術(shù)棄除寬帶回波的冗余信息,從而提高運算效率;再次,利用MDL定階準(zhǔn)則確定模型階數(shù),基于Burg算法對去冗余后的信號進行參數(shù)化前向與后向外推,得到超分辨一維距離像序列;接下來還需要估計旋轉(zhuǎn)目標(biāo)的運動參數(shù),其中最重要的旋轉(zhuǎn)周期參數(shù)估計方法可參看文獻(xiàn)[11];最后,利用基于反投影成像算法對高速旋轉(zhuǎn)目標(biāo)穩(wěn)健二維成像。
圖1 高效率旋轉(zhuǎn)目標(biāo)參數(shù)化超分辨二維成像流程
為了驗證上述方法的效果和性能,我們利用仿真和實測數(shù)據(jù)進行驗證。
首先,利用含有8個散射點的圓形旋轉(zhuǎn)目標(biāo)進行驗證,目標(biāo)旋轉(zhuǎn)頻率為2Hz,雷達(dá)中心頻率為10GHz,瞬時帶寬為1GHz。按照本文方法將帶寬外推至6GHz,超分辨前后的一維像如圖2a)和圖2b),可見,經(jīng)過超分辨后,一維像分辨率大大提高。然后,對于超分辨前后的數(shù)據(jù),基于反投影成像算法得到二維像如圖2c)和圖2d),比較發(fā)現(xiàn),未超分辨的二維像中的8個散射點模糊不清,經(jīng)過超分辨后的6GHz瞬時帶寬的二維像分辨率很高,8個散射點清晰可見,驗證了該方法的超分辨性能。
圖2 超分辨前后旋轉(zhuǎn)目標(biāo)的一維像和二維像
同時,為了進一步驗證旋轉(zhuǎn)目標(biāo)高效參數(shù)化超分辨二維成像技術(shù)的計算性能,在PC機上(CPU為3GHz,內(nèi)存為2GHz)利用軟件MATLAB2009編寫了去冗余前后超分辨成像算法的運算時間,得到去冗余信息前后CPU時間如表1,計算量降為原來的不到1/4,說明了算法的高效性和正確性。
表1去冗余信息前后CPU時間比較s
去冗余前410.0去冗余后93.1
其次,為了進一步驗證本方法的有效性,利用某C波段雷達(dá)錄取的An-26飛機的螺旋槳回波數(shù)據(jù)進行驗證,該雷達(dá)帶寬為400MHz。需要說明的是,螺旋槳回波數(shù)據(jù)是通過信號分離技術(shù)提取得到,不屬本文內(nèi)容,這里不再詳述。對400MHz寬帶回波超分辨前后的一維像如圖3a)和圖3b),可見,經(jīng)過超分辨后,螺旋槳的一維像分辨率得到了提高。對超分辨前后的螺旋槳寬帶數(shù)據(jù)進行反投影成像如圖3c)和圖3d),未超分辨的螺旋槳二維像葉片不夠清晰,而且受旁瓣影響;經(jīng)過超分辨后得到的螺旋槳二維像分辨率大大提高,而且受旁瓣影響很小。
圖3 超分辨前后螺旋槳四個葉片一維像二維像
同時,為了進一步驗證旋轉(zhuǎn)目標(biāo)高效參數(shù)化超分辨二維成像方法的計算性能,在PC機上(CPU為3GHz,內(nèi)存為2GHz)利用軟件MATLAB2009編寫了去冗余前后對螺旋槳超分辨成像算法的運算時間,得到去冗余信息前后CPU時間如表2,計算量降為原來的1/4,說明了算法的高效性和正確性。
表2去冗余信息前后CPU時間比較s
在對彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識別、空間碎片監(jiān)視等領(lǐng)域,需要對自旋的彈頭、翻滾的誘餌、碎片等目標(biāo)精細(xì)高分辨測量,現(xiàn)有寬帶雷達(dá)對彈頭、碎片等尺寸小的目標(biāo)成像識別來說分辨不充分,本文給出的方法能對高速自旋目標(biāo)超高分辨一維和二維成像,成像質(zhì)量高,運算速度快。這為不增加雷達(dá)硬件的情況下提高帶寬提供了一種可能途徑、為對小尺寸微動目標(biāo)成像提供了一種新思路,可為導(dǎo)彈精確識別、空間碎片預(yù)警規(guī)避及減緩措施制定提供可靠有力的依據(jù),為導(dǎo)彈進攻和防御等軍事應(yīng)用提供了技術(shù)支持。
[1]保錚,邢孟道,王彤,等.雷達(dá)成像技術(shù)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2005.
BAOZheng,XINGMengdao,WANGTong,etal.Radarimagingtechnology[M].Beijing:PublishingHouseofElectronicsIndustry,2005.
[2]康成剛, 伍光新, 王建明, 等. 目標(biāo)識別技術(shù)在彈道導(dǎo)彈防御中的應(yīng)用[J]. 現(xiàn)代雷達(dá),2012,34(8): 6-10.
KANGChenggang,WUGuangxin,WANGJianming,etal.Targetidentificationtechniqueusingintheballisticmissile[J].ModernRadar, 2012,34(8):6-10.
[3]MOORETG,ZUERNDORFERBW,BURTEC.Enhancedimageryusingspectral-estimation-basedtechniques[J].LincolnLaboratoryJournal, 1997, 10(2): 171-186.
[4]CUOMOKM.Abandwidthextrapolationtechniqueforimprovedrangeresolutionofcoherentradar[R].LincolnLab,MassachusettsInstTechno1.Lexington.MA,ProjRepCJP-60,Rev1,Dec4,1992,DTICADA-258462.
[5]HURSTMP,MITTRAR.Scatteringcenteranalysisviapronysmethod[J].IEEETransactionsonAntennasandPropagation, 1987, 35(8): 986-988.
[6]CARRIERER,MOSESRL.Highresolutionradartargetmodelingusingamodifiedpronyestimator[J].IEEETransactionsonAntennasandPropagation, 1992, 40(1):13-18.
[7]ZHANGQ,YEOTS,TANHS,etal.Imagingofamovingtargetwithrotatingpartsbasedonthehoughtransform[J].IEEETransactionsonGRS, 2008, 46(1): 291-299.
[8]WANGQi,XINGMengdao,LUGuangyue,etal.High-resolutionthree-dimensionalradarimagingforrapidlyspinningtargets[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing, 2008, 46(1): 22-30.
[9]NATTERERF,CHENEYM,BORDENB.Resolutionforradarandx-raytomography[J].InverseProblems, 19,S55-S63, 2003.
[10]BAIXueru,XINGMengdao,etal.Imagingofmicromotiontargetswithrotatingpartsbasedonempirical-modedecomposition[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing, 2008, 46(11): 3514-3523.
[11]王洋,桑玉杰. 利用一維距離像序列提取導(dǎo)彈目標(biāo)微動特征[J]. 現(xiàn)代雷達(dá),2014,36(5):40-43.
WANGYang,SANGYujie.Micro-motionfeatureextractionofballisticmissilebasedonHRRPsequence[J].ModernRadar, 2014,36(5): 40-43.
句彥偉男,1978年生,博士,高級工程師。研究方向為ISAR成像與目標(biāo)識別等。
張燕女,1983年生,博士研究生,講師。研究方向為統(tǒng)計與金融。
AnEffectiveSuper-resolutionISARImagingMethodforSpinning-target
JUYanwei1,ZHANGYan2
(1.NanjingResearchInstituteofElectronicsTechnology,Nanjing210039,China) (2.DepartmentofMathematicsandPhysics,PLAUniversityofScienceandTechnology,Nanjing211101,China)
Aneffectivesuper-resolutionISARimagingmethodispresentedforhighspeedspinning-target,whichnotonlyobtainssuper-resolutionimageswithlowsidelobe,butalsodoescomputequickly.Firstly,inordertoreducecomputation,down-samplingisperformedtothewidebandecho.Secondly,theBurgspectral-estimationisusedtogetextrapolateddata,andhighrangeresolutioncanbeobtainedbypulsecompression;then,weestimatethemotionparametersofspeedspinning-target.Finally,robustISARimagesareproducedbyusingback-projectionreconstructionmethodforspeedspinning-target.Thesimulateddataandrealdatademonstratethevalidityofthemethodproposed.
spinning-target;Burgalgorithm;back-projectionreconstruction;ISARimaging
國家安全重大基礎(chǔ)研究(973)項目;國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)資助課題
句彥偉Email:juyanwei@126.com
2016-01-19
2016-03-20
TN957
A
1004-7859(2016)06-0030-04
·信號處理·DOI:10.16592/j.cnki.1004-7859.2016.06.008