一种大转角ISAR两维自聚焦平动补偿方法

符吉祥 孙光才 邢孟道



一种大转角ISAR两维自聚焦平动补偿方法

符吉祥*孙光才 邢孟道

(西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 西安 710071)(西安电子科技大学信息感知技术协同创新中心 西安 710071)

针对ISAR目标在大转角情况下转动和平动分量耦合在一起，难以对平动分量精确补偿的问题，该文提出一种大转角ISAR两维自聚焦平动补偿方法。首先对平动粗补偿，再通过极坐标格式算法(PFA)对转动和平动2维解耦，最后利用自聚焦算法提取误差相位，从中估计剩余平动并补偿。所提方法可以同时校正由平动引起的包络误差和相位误差，且相比于传统的包络对齐级联自聚焦的平动补偿方法精度更高，相比于包络相位联合优化求解方法效率更高。仿真数据和暗室实测数据的实验结果证了所提方法的有效性与实用性。

ISAR；大转角；两维自聚焦；平动补偿；高精度；高效

1 引言

2 两维自聚焦平动补偿方法

2.1 平动粗补偿

对目标回波进行平动粗补偿后得到(忽略信号幅度)

2.2 转动补偿

将回波变换到波数域

2.3 重采样后剩余平动分析

图1 PFA插值对剩余平动的影响

2.4 剩余平动估计和补偿

最后，通过2维IFFT即可以得到聚焦的图像。下面对估计误差相位的具体方法及需要注意的问题进行说明。

综上，本文方法处理流程图如图2所示。

图2 本文方法处理流程图

2.5 算法复杂度分析

3 仿真实验及实测数据验证

本文所提方法适用于平稳运动的目标，所以在仿真实验中，以卫星的点模型为仿真目标，卫星的运动参考实际卫星相对于雷达的运动，实验中参考国际空间站的轨道参数，并通过星地几何将卫星轨道运动换算成以雷达为参考的运动，再以此进行回波仿真。仿真雷达的参数如表1所示。

为了说明本文所提方法有效性，将本文所提方法与文献[14]提出的PSO-based的方法以及传统方法最大相关包络对齐级联自聚焦(MCRA+MEA)方法进行比较，PSO-based方法中设置PSO的粒子数为20，迭代次数为40，给定多项式阶数，其他参数设置与文献[14]相同。为了使PSO-based方法适应大转角情况，在其迭代过程中加入PFA重采样处理。卫星相对于雷达运动的几何以及斜距变化如图3所示。

表1仿真雷达参数

信号带宽1 GHz 脉冲宽度10 μs 载频9 GHz 脉冲重复频率600 Hz 采样率1.2 GHz

为了评估所提算法的性能，分别从成像质量以及剩余平动估计的准确性两方面来说明。使用图像的熵值来评估成像质量，一般图像的熵值越小，说明图像的聚焦性能越好。使用均方误差(Mean- Square Error, MSE)来评估剩余平动估计的准确性，MSE定义如式(25)：

图5是不同信噪比下使用本文方法、PSO-based方法和MCRA+MEA方法估计的剩余平动的MSE。因为不同方法间的MSE差异较大，所以对MSE取对数后比较。从图5中可以看出，在信噪比高于0 dB时，本文方法的估计精度优于PSO-based方法，而MCRA+MEA方法的MSE一直大于本文方法。不同方法的MSE随信噪比变化的结果与熵值随信噪比变化的结果基本相一致。

以上不同方法都是在处理器为 Inter(R) Xeon (R) CPU E5-2679 v2 @ 2.70 GHz (2处理器)的电脑上运行，运行时间分别为本文方法8.35 s, PSO- based方法1195.35 s, MCRA+MEA方法57.93 s。若不考虑PSO中插值操作所用的时间，PSO-based方法运行50.95 s。说明了本文方法的效率要高于PSO-based方法和MCRA+MEA方法。

为了进一步比较不同方法之间的差异，图6给出信噪比为-5 dB, 0 dB和5 dB时本文方法、PSO- based方法、MCRA+MEA方法和理想情况下得到的图像。其中图6(a)~图6(e)信噪比为-5 dB；图6(f)~图6(j)信噪比为0 dB；图6(k)~图6(o)信噪比为5 dB。从图6(a)~图6(d)中可以看出即使在包络快被噪声淹没的情况下，本文方法依然能获得聚焦较好的ISAR图像，这说明了本文方法具有良好的抗噪性；从图6(e)~图6(l)可以看出，在信噪比较高时，本文方法成像结果与理想情况成像结果差异很小，这说明了本文算法的精度较高。

图3 卫星模型以及卫星相对于雷达的运动几何

图4 不同方法成像结果熵值比较

图5 不同方法估计的剩余平动MSE随信噪比的变化

图6 信噪比为-5 dB, 0 dB和5 dB是不同方法得到的图像

图7 剩余平动误差

图8 信噪比为-5 dB, 0 dB和10 dB下不同方法处理暗室数据图像

表2不同信噪比下不同方法得到图像的熵值

信噪比(dB)理想情况本文方法PSO-basedMCRA+MEA -5 7.257.327.297.66 07.137.147.197.55 107.077.087.107.43

4 结束语

本文针对大转角情况下转动和平动耦合导致平动精确补偿困难这一问题，提出了一种精确的大转角ISAR 2维自聚焦平动补偿方法。首先对平动分量进行粗补偿，并利用极坐标重采样对转动和平动解耦，接着通过详细分析重采样对剩余平动的影响，得到了剩余平动与误差相位之间的关系，然后再通过自聚焦算法提取误差相位并使用多普勒中心估计校正一次误差相位，再从误差相位中估计剩余平动并补偿回波，最终得到聚焦良好的ISAR图像和精确的平动估计。本文对仿真数据和暗室实测数据进行了算法对比实验，实验结果验证了本文方法在效率方面相对PSO-based方法和MCRA+MEA方法均有所提高，本文方法的精度要优于MCRA+MEA方法。当信噪比大于0 dB时，本文方法在精度方面相对于PSO-based方法有所提高，且具有较稳健的抗噪声性能。

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符吉祥： 男，1992年生，博士生，研究方向为ISAR成像.

孙光才： 男，1985年生，博士，副教授，研究方向为雷达成像、动目标检测.

邢孟道： 男，1975年生，教授，博士生导师，研究方向为雷达成像、动目标检测.

A Two Dimensional Autofocus Translation CompensationMethod for Wide-angle ISAR Imaging

FU Jixiang SUN Guangcai XING Mengdao

(,,’710071,)(,,’710071,)

For non-cooperative ISAR targets, the rotation motion and the translation motion are coupled under wide-angle circumstance, and it is hard to compensate the translation motion precisely. A two dimensional autofocus translation compensation method for wide-angle ISAR imaging is proposed. Firstly, the translation motion is compensated coarsely; then, two dimensional coupling between rotation and translation is decoupled through Polar Format Algorithm (PFA); finally, the error phase is extracted by autofocus algorithm and then the residual translation is estimated from the error phase. The proposed method can correct the envelope and phase errors simultaneously, and compared with traditional translation compensation methods,range alignment combining with autofocus, the proposed method has a higher precision; compared with the methods of optimization for jointing alignment and phase, the proposed method is more efficient. The experimental results using both simulated data and measured data collected in microwave chamber confirm the validation and practicality of the proposed algorithm.

Inverse Synthetic Aperture Radar (ISAR); Wide-angle; Two dimensional autofocus; Translation compensation; High-precision; Efficient

TN957

A

1009-5896(2017)12-2889-10

10.11999/JEIT170303

2017-04-07；

2017-07-11；

2017-08-28

通信作者：符吉祥 jixiang_xd@126.com

国家自然科学基金重大研究计划培育项目(91438106)，国家自然科学基金创新群体(61621005)

: The Major Research Plan of the National Natural Science Foundation of China (91438106), The Foundation for Innovative Research Groups of the National Natural Science Foundation of China (61621005)