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    非理想正交波形下分布式ISAR運(yùn)動(dòng)目標(biāo)二維成像方法

    2022-10-29 03:29:14李媛媛付耀文張文鵬
    電子與信息學(xué)報(bào) 2022年10期
    關(guān)鍵詞:方位信噪比分布式

    李媛媛 付耀文 張文鵬 楊 威

    (國防科技大學(xué)電子科學(xué)學(xué)院 長沙 410073)

    1 引言

    逆合成孔徑雷達(dá)(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)通過發(fā)射大帶寬信號(hào)獲得高的距離分辨率,通過目標(biāo)與雷達(dá)的相對轉(zhuǎn)動(dòng)進(jìn)行方位成像[1]。為了獲得高的方位分辨率需要較長的積累時(shí)間獲得大的相對轉(zhuǎn)角。但由于目標(biāo)的非合作性,其運(yùn)動(dòng)在長積累時(shí)間內(nèi)難以預(yù)測,使ISAR的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償變得困難。另外,若目標(biāo)與雷達(dá)之間的相對轉(zhuǎn)動(dòng)有限,則無法通過增加積累時(shí)間來獲得大的轉(zhuǎn)角。分布式ISAR是近年出現(xiàn)的一種新體制雷達(dá),由多個(gè)發(fā)射和接收陣元組成,發(fā)射陣元發(fā)射互相正交的信號(hào),接收端的每個(gè)陣元?jiǎng)t通過多個(gè)匹配濾波器分離不同的發(fā)射信號(hào),因此可以形成多個(gè)觀測通道。相比于單基地ISAR,在相同的積累時(shí)間內(nèi)可以得到更大的觀測角(更多空間采樣),具有提升方位分辨率的潛力[2–5]。

    文獻(xiàn)[2]指出各觀測通道形成的積累角可以通過平移、截取和拼接得到一個(gè)更大的積累角,因此分布式ISAR具有提升方位分辨率的潛力。文獻(xiàn)[3]通過對多通道回波數(shù)據(jù)首先進(jìn)行重排、速度估計(jì),再進(jìn)行插值來處理相鄰觀測通道中的空間采樣間隔,最后利用傅里葉變換得到方位圖像。文獻(xiàn)[4]為了避免插值,提出在相同距離單元進(jìn)行聚焦處理。文獻(xiàn)[5]較全面地分析了分布式ISAR回波不同的空間譜結(jié)構(gòu),討論了不同成像方法的選擇。文獻(xiàn)[6–8]則研究了分布式ISAR 3維成像的方法。結(jié)合目標(biāo)空域的稀疏性,稀疏處理方法也被引入用于成像[9–12]。但以上研究的前提都是發(fā)射波形是理想正交的。實(shí)際中,理想的同頻正交波形是不存在的,因此利用匹配濾波進(jìn)行多通道距離像分離會(huì)存在誤差,影響成像效果[13]。文獻(xiàn)[13–15]利用目標(biāo)在距離維的稀疏性進(jìn)行距離成像,并指出通過調(diào)整收發(fā)陣元的時(shí)延可以使得多接收陣元的距離像具有聯(lián)合塊稀疏特性。但這些研究僅限于在單次快拍的情況下,仍舊需要較多數(shù)量的陣元在空間展開才能進(jìn)行方位成像,沒有充分發(fā)揮分布式ISAR利用少數(shù)陣元和短積累時(shí)間就可獲得大范圍空間采樣的優(yōu)勢。

    本文提出了發(fā)射波形非理想正交時(shí)分布式ISAR對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的成像方法。首先基于單陣元單次快拍的距離像稀疏表示模型,在多陣元處進(jìn)行時(shí)延調(diào)整后,提出利用1階復(fù)指數(shù)函數(shù)(Sequential Order One Negative Exponential function, SOONE)[8]構(gòu)造多觀測向量聯(lián)合塊稀疏(Multiple Measurement Vectors Joint Block, MMV-JBlock)恢復(fù)算法。隨后分析了在多次快拍時(shí)多觀測通道距離像的特點(diǎn)并進(jìn)行對齊處理,在方位使用稀疏算法得到目標(biāo)2維像。由于利用了時(shí)間采樣,相比單次快拍可減少陣元個(gè)數(shù)。

    本文安排如下:第2節(jié)建立理想正交波形下分布式ISAR回波信號(hào)模型;第3節(jié)建立單次快拍下分布式ISAR的距離像稀疏表示模型;第4節(jié)研究多次快拍下距離像處理和方位成像方法;第5節(jié)進(jìn)行仿真分析;第6節(jié)總結(jié)全文。

    2 理想正交波形下分布式ISAR回波信號(hào)模型

    分布式ISAR成像幾何模型如圖1所示,發(fā)射陣元與接收陣元都位于X軸上,發(fā)射陣元用m表示,共M個(gè),接收陣元用n表示,共N個(gè)。以發(fā)射、接收陣元與目標(biāo)中心在初始觀測時(shí)刻形成的平面作為成像平面,此平面內(nèi)構(gòu)建Y軸與X軸垂直,進(jìn)而構(gòu)建Z軸垂直于XOY平面。發(fā)射、接收陣元的坐標(biāo)可以分別表示為(dm,0,0)和(dn,0,0)。假設(shè)目標(biāo)為剛體目標(biāo),共有Q個(gè)散射點(diǎn),其中心坐標(biāo)為(x0,y0,z0),第q個(gè)散射點(diǎn)坐標(biāo)為(xq,yq,zq)。目標(biāo)3維運(yùn)動(dòng)速度矢量為V=(Vx,Vy,Vz)。

    設(shè)分布式ISAR同時(shí)發(fā)射M個(gè)相互理想正交的信號(hào)。在發(fā)射波形的選擇上,時(shí)分和頻分信號(hào)分別占用較多的時(shí)間資源和頻帶資源,因此本文選擇碼分信號(hào)中的相位編碼信號(hào)作為發(fā)射波形示例[16]。在應(yīng)用時(shí),不同波形在稀疏恢復(fù)性能上可能會(huì)有差異。設(shè)發(fā)射信號(hào)為

    3 非理想正交波形下分布式ISAR距離像稀疏表示模型

    實(shí)際中各個(gè)發(fā)射陣元難以發(fā)射理想正交的波形,在接收陣元處進(jìn)行的匹配濾波會(huì)產(chǎn)生互相關(guān)旁瓣,使距離像存在較大誤差,進(jìn)而影響方位成像。本節(jié)采用稀疏方法進(jìn)行距離像分離。首先推導(dǎo)單接收陣元距離像稀疏表示模型,進(jìn)一步分析多接收陣元距離像的聯(lián)合塊稀疏特性,以提高稀疏求解的性能。

    3.1 距離像稀疏表示

    在單次快拍時(shí),忽略ta表 示,根據(jù)式(2),可得第n個(gè)觀測通道中的去載頻回波信號(hào)為

    3.2 距離像多觀測向量聯(lián)合塊稀疏表示

    以上的模型只利用了目標(biāo)的距離像稀疏性,通過調(diào)整收發(fā)陣元的時(shí)延,可以使得同一散射點(diǎn)的距離像在不同觀測通道中出現(xiàn)在同一距離單元,此時(shí)各接收陣元的距離像中散射點(diǎn)出現(xiàn)的位置完全一樣,利用該性質(zhì)可以進(jìn)一步提升距離像稀疏恢復(fù)的性能[14,15]。

    3.3 距離像多觀測向量聯(lián)合塊稀疏恢復(fù)算法

    為了更好地描述聯(lián)合塊稀疏特性,定義混合矩陣范數(shù)為[15]

    一般來說,很多中餐店具備相對健康的食物選擇,比如涼拌菜、白灼菜等放油較少的菜,小米粥、玉米糊等五谷雜糧,豆?jié){、茶水等無糖飲料。而洋快餐中往往除了油炸食品、精白米面主食、甜飲料,就沒有其他選擇了,不太可能湊個(gè)相對健康的外賣搭配。

    4 非理想正交波形分布式ISAR多次快拍成像

    對于非理想正交波形下分布式ISAR多次快拍成像,涉及多個(gè)快拍時(shí)刻。在前文的分析中,調(diào)整的時(shí)延與快拍時(shí)刻無關(guān),因此在每個(gè)快拍時(shí)刻依次使用MMV-JBlock稀疏重構(gòu)算法可得多快拍時(shí)刻距離像。對所有快拍時(shí)刻的距離像進(jìn)一步處理便可以進(jìn)行后續(xù)的方位成像。

    4.1 時(shí)延調(diào)整和誤差分析

    算法得到當(dāng)前采樣時(shí)刻的距離像。在得到所有快拍時(shí)刻的距離像后,按照空間采樣順序重排可得K個(gè)觀測通道中多快拍時(shí)刻距離像,且它們出現(xiàn)的位置都按照rq(Vx,Vy,Vz,ta)變化。利用前后快拍時(shí)刻距離像相關(guān)系數(shù)最大準(zhǔn)則,可直接在距離維對距離像進(jìn)行平移,將距離像對齊到Rq處便可進(jìn)行后續(xù)的方位成像。距離像平移校正示意如圖3所示,圖3(a)為K個(gè)觀測通道中稀疏恢復(fù)和重排后變化形式相同的距離像,圖3(b)為將距離像平移對齊到Rq的結(jié)果。

    上述分析中忽略了距離維的尺寸誤差cΔτ?m′nq(ta)/2(單次快拍中忽略了cΔτm′nq/2),若該項(xiàng)誤差變化范圍較大,會(huì)使點(diǎn)q的距離像在所有觀測通道中無法出現(xiàn)在相同的一個(gè)距離網(wǎng)格內(nèi),進(jìn)而對方位成像產(chǎn)生誤差。下面選擇參數(shù)進(jìn)行計(jì)算分析。設(shè)收發(fā)陣元坐標(biāo)分別為(-190,0,0) , (-110,0,0), (-30,0,0)和(60,0,0), (80,0,0), (100,0,0), (120,0,0),單位為 m,共形成12個(gè)均勻分布的等效陣元,間距為10 m,整個(gè)等效陣元基線長度為110 m。積累時(shí)間設(shè)為Ta=0.15 s。 目標(biāo)中心x0=0 m,y0=15 km,z0=0 m。考慮點(diǎn)(x0+15,y0,z0),當(dāng)Vx=0 m/s時(shí),該項(xiàng)誤差在所有觀測通道中的變化范圍是-0.04~0.06 m。 當(dāng)Vx=66.67 m/s( 此時(shí)VxTa=10 m,相鄰觀測通道的空間采樣連續(xù))時(shí),該項(xiàng)誤差的變化范圍是-0.07~0.11 m。該項(xiàng)與陣列基線、目標(biāo)橫向尺寸、積累時(shí)間等都有關(guān),盡管可以通過減小基線長度或減小積累時(shí)間等方法將該誤差值變化范圍減小,但(1)太短的基線及積累時(shí)間不利于獲得足夠的空間采樣;(2)散射點(diǎn)在距離維的位置是隨機(jī)的,而距離網(wǎng)格又是離散的,對于位于網(wǎng)格線上或附近的某些散射點(diǎn)來說,該項(xiàng)誤差仍有可能會(huì)使其距離像出現(xiàn)在相鄰一個(gè)或幾個(gè)距離網(wǎng)格內(nèi),使得該網(wǎng)格的方位成像產(chǎn)生誤差。因此,上述陣元位置的選擇保證了該項(xiàng)誤差僅為一個(gè)距離網(wǎng)格尺寸(下文仿真中設(shè)定)左右,同時(shí)基線長度也保證了空間采樣滿足方位成像需要,而均勻的等效陣元間距可使得空間譜結(jié)構(gòu)分布也是均勻的。

    4.2 方位成像

    將多通道多快拍時(shí)刻距離像對齊后,此時(shí)第l個(gè)距離網(wǎng)格、第mn觀測通道中距離像可表示為

    其中,Rq為當(dāng)前距離網(wǎng)格對應(yīng)的斜距值。對式(31)求解得到當(dāng)前距離網(wǎng)格的方位像ξ^,再依次對下一個(gè)距離網(wǎng)格求解可得目標(biāo)最終2維像。最后,給出非正交波形下分布式ISAR成像的流程如圖4。

    5 仿真實(shí)驗(yàn)

    5.1 多觀測向量塊稀疏恢復(fù)

    5.2 單次快拍距離像恢復(fù)分析

    5.2.1 距離像稀疏恢復(fù)與匹配濾波對比

    陣元采用4發(fā)20收,接收陣元間距為3 m ,發(fā)射陣元間距為60 m ,共形成80個(gè)觀測通道??紤]1個(gè)散射點(diǎn)(x0,y0,z0),散射系數(shù)恒為1。x0=0 m,z0=0 m,陣列中心距目標(biāo)中心距離為R0=15 km(y0=15 km)。發(fā)射信號(hào)為文獻(xiàn)[13]中表A1的4相PCM信號(hào),碼長為40,子脈沖寬度Trs=5 ns,脈沖寬度Tr=200 ns,載頻為fc=10 GHz ,帶寬為B=200 MHz,采樣頻率設(shè)為fs=400 MHz。設(shè)置回波的信噪比為30 dB。分別采用匹配濾波和SL0和MJBSL0得到距離像,其中稀疏方法取距離成像范圍為(R0+(-40,40)) m,網(wǎng)格數(shù)為300個(gè),其余算法參數(shù)同上。此時(shí)觀測矩陣條件數(shù)過大,初始解誤差極大,因此對病態(tài)觀測矩陣采用奇異值分解處理[9]。圖6是不同方法在第20個(gè)等效陣元處的距離像剖面圖,其中匹配濾波結(jié)果中具有較高的旁瓣,而兩種稀疏恢復(fù)方法都得到了正確的距離像。在計(jì)算用時(shí)上(MATLAB 2016a版,處理器Intel(R) Core(TM) i7-6700, RAM 16 GB,系統(tǒng)Microsoft Windows 7,+提前計(jì)算),SL0用時(shí)1.6118 s, MJBSL0用時(shí)0.4196s。理論上二者的運(yùn)算復(fù)雜度是相同的,但在一些非關(guān)鍵步驟上SL0的運(yùn)算次數(shù)仍舊多于MJBSL0,導(dǎo)致運(yùn)算用時(shí)稍長。

    5.2.2 距離像稀疏恢復(fù)結(jié)果與網(wǎng)格尺寸的關(guān)系

    陣元位置、發(fā)射信號(hào)、散射點(diǎn)位置、采樣頻率和算法參數(shù)同上節(jié)相同,此時(shí),每兩個(gè)快時(shí)間采樣點(diǎn)之間對應(yīng)的實(shí)際距離為Δr=c/(2fs)=0.375 m。距離成像范圍同上,設(shè)置距離網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)L分別為1 0 0,3 0 0 和5 0 0,對應(yīng)每個(gè)距離網(wǎng)格尺寸為Δl=0.8 m, Δl=0.267 m和Δl=0.16 m,并觀測MJBL1L0的結(jié)果。圖7給出3種網(wǎng)格數(shù)下MJBL1L0結(jié)果中第2 0 個(gè)等效陣元處距離像剖面。當(dāng)Δl>Δr時(shí),根據(jù)式(10),τl的步長相比快時(shí)間的采樣間隔過大,導(dǎo)致稀疏求解無法準(zhǔn)確定位距離像出現(xiàn)的位置從而出現(xiàn)較大誤差,如圖7(a)。而當(dāng)Δl<Δr時(shí),τl步長較小,如圖7(c),此時(shí)距離像出現(xiàn)在第250, 251和252個(gè)網(wǎng)格中,且每個(gè)距離網(wǎng)格中的幅度下降約為 1/3。在圖7(b)中,Δl ≈Δr,τl步長與快時(shí)間采樣間隔大致相等,距離像恢復(fù)正確。因此在求解時(shí)需要根據(jù)當(dāng)前采樣頻率設(shè)置合理的網(wǎng)格尺寸。

    5.2.3 距離像稀疏恢復(fù)與發(fā)射信號(hào)的關(guān)系

    5.3 多次快拍成像

    多次快拍時(shí),陣元采取3發(fā)4收,發(fā)射陣元位置和觀測幾何同4.1節(jié)。目標(biāo)散射點(diǎn)模型如圖9(a),發(fā)射波形采用8相碼,設(shè)fs=1 GHz,回波信噪比設(shè)置為30 dB。目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度為Vx=50 m/s,Vy=30 m/s,Vz=0 m/s,積累時(shí)間Ta=0.15 s。此時(shí)形成的1 2 個(gè)等效陣元間距為10 m,由于VxTa=7.5 m,因此相鄰觀測通道間會(huì)存在空間采樣間隔[3]。圖9(b)是匹配濾波得到的距離像,其中空間采樣缺失的位置處置0,圖中旁瓣混疊難以辨認(rèn)距離像。采取稀疏方法分離距離像,圖10是不同稀疏方法得到的對齊后的距離像,其中距離維成像范圍為(R0+(-40,40)) m ,距離網(wǎng)格數(shù)設(shè)為800。圖10的距離像明顯優(yōu)于圖9(b),同時(shí)MJBSL0和MJBL1L0得到的距離像比SL0和L1L0得到的距離像更稀疏。圖9(c)和圖11是分別由不同距離像進(jìn)行方位稀疏求解得到的目標(biāo)2維像,方位成像都采用L1L0算法,成像范圍為(x0+(-40,40)) m,也劃分了800個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)。結(jié)果中,圖9(c)完全不可辨,圖11(a)和(b)目標(biāo)輪廓較模糊,而MJBSL0和MJBL1L0距離像得到的圖11(c)和(d)更清晰。對恢復(fù)的圖像采用圖像熵(Image Entropy, IE)[15]進(jìn)行評價(jià),計(jì)算式為

    IE=-sum{I2/sum{I2}·ln(I2/sum{I2})}(33)

    聚焦良好的圖像具有低的IE值。計(jì)算圖11(c)和圖11(d),此時(shí)IE(c)=0.8233 , IE(d)=0.7634(以子圖標(biāo)簽作為下標(biāo)),由MJBL1L0重構(gòu)的距離像恢復(fù)出的目標(biāo)圖像質(zhì)量更高,即MJBL1L0恢復(fù)的距離像更準(zhǔn)確。

    將目標(biāo)模型1逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)π/3得到模型2。圖12給出不同信噪比下對模型2分別由MJBSL0和MJBL1L0恢復(fù)的距離像進(jìn)行方位成像的結(jié)果。方位成像同樣選擇L1L0算法。可見隨著信噪比的下降散射點(diǎn)數(shù)較少的部分如機(jī)頭、機(jī)尾成像效果最先變差。當(dāng)信噪比降低為5 dB時(shí),目標(biāo)輪廓已然缺失較多難以辨認(rèn)。這是因?yàn)閷τ诰嚯x像的對齊是采取相關(guān)處理,當(dāng)信噪比較低時(shí),距離對齊這一步的誤差會(huì)很大,導(dǎo)致方位成像誤差變大。在低信噪比下的處理還需要進(jìn)一步研究。最終目標(biāo)圖像的IE值見表1(圖12(c)圖像輪廓不可辨因此沒有計(jì)算),即隨著信噪比的下降恢復(fù)圖像的熵值逐漸增加,且相同信噪比下由MJBL1L0距離像得到圖像的熵值始終小于MJBSL0距離像得到圖像的熵值。

    表1 不同信噪比下目標(biāo)圖像的IE值

    6 結(jié)束語

    本文針對發(fā)射波形非理想正交時(shí)分布式ISAR對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的成像方法進(jìn)行了研究。首先在單接收陣元距離像稀疏表示模型基礎(chǔ)上,分析了單次快拍時(shí)多接收陣元的距離像在時(shí)延調(diào)整后具有聯(lián)合塊稀疏的特性。根據(jù)MJBSL0,利用1階復(fù)指數(shù)函數(shù)推導(dǎo)了MJBL1L0算法。對多次快拍時(shí)的距離像進(jìn)行對齊后,繼續(xù)在方位使用稀疏算法進(jìn)行成像。文中分析了稀疏恢復(fù)的距離像與距離網(wǎng)格尺寸和發(fā)射波形的關(guān)系,并仿真實(shí)現(xiàn)了對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的距離像恢復(fù)和方位成像。在相同方位成像方法的條件下,最終由MJBL1L0恢復(fù)的距離像得到的目標(biāo)圖像IE值更小。文中設(shè)置目標(biāo)速度為定值,且已假設(shè)目標(biāo)速度已知。若目標(biāo)的速度在積累時(shí)間內(nèi)存在變化,加速度項(xiàng)會(huì)對方位成像引入誤差。對式(25)添加加速度項(xiàng)會(huì)發(fā)現(xiàn)由于yq在1 03量級,因此沿Y軸的加速度引入的方位相位誤差更大,若能較準(zhǔn)確地估計(jì)出該項(xiàng)值并進(jìn)行方位補(bǔ)償,可以提高成像質(zhì)量。除此之外,文中暫時(shí)沒有考慮目標(biāo)其他的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)形式如自旋等,且沒有考慮通道間的傳播誤差和Z軸方向尺寸及速度對成像帶來的誤差。這些問題還需要進(jìn)一步分析。

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