[发明专利]基于距离-瞬时多普勒像的微动目标散射点航迹关联方法

说明书

技术领域

本发明属于信号处理技术领域，更进一步涉及微动目标成像与特征提取领域中的基于距离-瞬时多普勒像的微动目标散射点航迹关联方法。本发明可以准确估计出弹道目标、空间碎片等微动目标散射点在距离-慢时间域的航迹，对自旋、进动、章动等复杂微动形式下的弹道目标、空间碎片散射点航迹关联精度高、关联误差小，能够为后续微动目标的高分辨成像和微动目标特征提取提供有力保障。

背景技术

当采用宽带雷达对微动目标进行高分辨观测时，微动目标的高分辨一维距离像(HRRP：high-resolutionrangeprofiles)反映出微动目标散射点分布沿雷达视线方向的投影。在距离-慢时间平面上，每个散射点的瞬时斜距随慢时间的变化曲线构成该散射点的航迹。

王昕等人在其发表的论文“基于二维ISAR图像序列的雷达目标三维重建方法”(《电子与信息学报》2013，35(10):2475-2480)中提出了一种基于卡尔曼滤波和最近邻准则的二维散射中心航迹关联方法。该方法的具体步骤是，首先从单部雷达获得的ISAR序列中提取目标散射中心二维位置，然后采用卡尔曼滤波和最近邻准则实现不同姿态下二维散射中心的关联。该方法可以解决多个不同姿态下的二维散射中心的关联问题，但是，该方法仍然存在不足之处是，当不同散射中心航迹存在较多交叉点时，卡尔曼滤波方法在交叉点附近关联效果差。

张颖康等人在其发表的论文“基于散射中心关联的三维成像算法”(《系统工程与电子技术》2011，33(9):1988-1994)中提出了一种基于随机抽样一致性的散射点关联方法，该方法的具体步骤是，判断各关联样本反投影内点数量，然后剔除错误的关联样本，完成散射点的航迹关联。该方法可以解决目标散射中心和姿态数目较多的情况下的散射点航迹关联问题，但是，该方法仍然存在不足之处是，在穷举所有姿态下一维散射中心的任意关联组合来提取真实三维散射中心位置时，算法复杂度高。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提出一种基于距离-瞬时多普勒像的微动目标散射点航迹关联方法。该方法克服了基于卡尔曼滤波和最近邻准则的二维散射中心航迹关联方法，在航迹交叉点附近关联效果差的缺点；弥补了基于随机抽样一致性的散射点关联方法算法复杂度高的不足。

实现本发明的基本思路是：首先，通过距离-瞬时多普勒像的方法实现微动目标散射点航迹的粗关联，之后采用求根多重信号分类Root-MUSIC的方法修正粗关联航迹矩阵实现更加精确的细关联。

本发明的具体步骤如下：

(1)接收微动目标逆合成孔径雷达回波；

(2)逆合成孔径雷达回波预处理：

(2a)将逆合成孔径雷达到场景中心距离作为参考距离，将与逆合成孔径雷达发射信号载频、调频率相同、距离为参考距离的线性调频信号作为参考信号；

(2b)将参考信号取共轭后与接收的回波相乘，得到解线频调处理后的信号；

(3)获得微动目标散射点的二维坐标：

(3a)将解线频调处理后的信号在距离维做一维傅里叶变换，得到目标距离-慢时间域的逆合成孔径雷达回波；

(3b)将距离-慢时间域存在目标回波的每个距离单元做短时傅里叶变换，得到每个距离单元的二维时频图像；

(3c)将每个距离单元对应的二维时频图像沿距离维堆叠成距离-瞬时多普勒-慢时间三维矩阵；

(3d)将获得微动目标散射点二维坐标时的慢时间单元序号β初始化为1；

(3e)取三维矩阵在第β个慢时间单元对应的二维矩阵切片，得到第β个慢时间单元的微动目标距离-瞬时多普勒像；

(3f)用第β个慢时间单元的微动目标距离-瞬时多普勒像中每一个像素值除以第β个慢时间单元的微动目标距离-瞬时多普勒像中最大像素值，得到第β个慢时间单元归一化后的微动目标距离-瞬时多普勒像；

(3g)设定门限值th＝0.3；

(3h)将第β个慢时间单元归一化后的微动目标距离-瞬时多普勒像中像素值大于等于门限值的像素点赋值为1，将第β个慢时间单元归一化后的微动目标距离-瞬时多普勒像中像素值小于门限值的像素点赋值为0，得到二值图像；

(3i)将二值图像中像素值为0的像素点值赋值为1，像素值为1的像素点赋值为0，得到二值图像的补图像；

(3j)计算二值图像的补图像中每个像素点到其最近非零像素点的欧氏距离，得到二值图像补图像的距离变换矩阵；

(3k)将二值图像补图像的距离变换矩阵中的每个值取反，得到灰度图像；