[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

摘要

本发明公开了一种基于距离-瞬时多普勒像的微动目标散射点航迹关联方法，其步骤包括：(1)接收逆合成孔径雷达回波；(2)逆合成孔径雷达回波预处理；(3)通过距离-瞬时多普勒像获得微动目标散射点的二维坐标；(4)二维航迹关联；(5)采用求根多重信号分类Root-MUSIC方法修正航迹矩阵；(6)获得微动目标散射点的航迹关联结果。本发明将散射点关联的域从距离-慢时间域转换到可分性更强的慢时间-距离-瞬时多普勒域，增强了微动目标散射点的可分性，对自旋、进动、章动等复杂运动形式具有普适性、航迹关联精度高，关联误差小等优点，能够为后续高分辨成像和目标特征提取提供有力保障。

主权项

基于距离‑瞬时多普勒像微动目标散射点航迹关联方法，包括如下步骤：(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；(3l)采用分水岭图像分割方法，对灰度图像做图像分割，得到分割后的图像；(3m)将分割后的图像中像素值为1和0的像素点均赋值为0，将其他像素点赋值为255，得到分割后的二值图像；(3n)采用四邻域标记方法，得到分割后的二值图像的连通域，将分割后二值图像的每个连通域作为分割后二值图像中每个散射点对应的区域；(3o)按照下式，计算分割后二值图像中每个散射点对应区域的区域重心横坐标值和纵坐标值；$x_c=\frac{\underset{a}{\mathrm{\Σ}}\underset{b}{\mathrm{\Σ}}af(a,b)}{\underset{a}{\mathrm{\Σ}}\underset{b}{\mathrm{\Σ}}f(a,b)},y_c=\frac{\underset{a}{\mathrm{\Σ}}\underset{b}{\mathrm{\Σ}}bf(a,b)}{\underset{a}{\mathrm{\Σ}}\underset{b}{\mathrm{\Σ}}f(a,b)}$其中，x_c表示分割后二值图像中每个散射点对应区域重心的横坐标值，y_c表示分割后二值图像中每个散射点对应区域重心的纵坐标值，a表示分割后二值图像中每个散射点对应区域中像素点的横坐标值，b表示分割后二值图像中每个散射点对应区域中像素点的纵坐标值，Σ表示求和操作，f(·)表示分割后二值图像中每个散射点对应的区域中像素点的像素值，f(a,b)表示分割后二值图像中每个散射点对应区域中横纵坐标分别为a、b的像素点的像素值；(3p)将分割后二值图像中每个散射点对应区域的区域重心横坐标值和纵坐标值，作为分割后二值图像中每个散射点二维坐标的横坐标值和纵坐标值；(3q)将分割后二值图像中每个散射点二维坐标的横坐标值和纵坐标值，作为微动目标距离‑瞬时多普勒图像中每个散射点二维坐标的横坐标值和纵坐标值，并记录该横坐标值和纵坐标值；(3r)判断是否获得所有时刻微动目标距离‑瞬时多普勒图像中散射点的二维坐标，若是，执行步骤(4)，否则，令β＝β+1，执行步骤(3e)，其中，β表示获得微动目标散射点二维坐标时的慢时间单元序号；(4)二维航迹关联：(4a)生成列数为慢时间个数，行数为微动目标散射点个数的空矩阵，将该空矩阵作为航迹矩阵，将航迹矩阵中每个元素定义为二维向量；(4b)将完成二维航迹关联时的慢时间单元序号l初始化为1，将航迹矩阵列编号i初始化为1，将散射点序号α初始化为1；(4c)将航迹矩阵中的第一列元素值分别赋为微动目标各散射点第l个慢时间单元距离‑瞬时多普勒图像中的二维坐标值；(4d)令l＝l+1，其中，l表示完成二维航迹关联时的慢时间单元序号，计算航迹矩阵第i列第α个散射点的二维坐标值与第l个慢时间单元距离‑瞬时多普勒图像中所有散射点二维坐标值之间的欧氏距离；(4e)将欧氏距离最小值所对应的第l个慢时间单元距离瞬时多普勒图像中散射点的二维坐标写入航迹矩阵第i+1列，第α行，完成第l个慢时间单元微动目标第α个散射点的航迹关联；(4f)判断是否完成第l个慢时间单元微动目标所有散射点的航迹关联，若是，执行步骤(4g)，否则，令散射点序号α＝α+1，执行步骤(4e)；(4g)判断是否完成所有时刻微动目标所有散射点的航迹关联，若是，得到航迹矩阵，执行步骤(5)；否则，航迹矩阵的列编号i＝i+1，执行步骤(4d)；(4h)保留航迹矩阵每个元素的第一维坐标，删除每个元素的第二维坐标，得到更新后的航迹矩阵；(5)修正航迹矩阵：(5a)将修正航迹矩阵时的慢时间单元序号p初始化为1；(5b)采用求根多重信号分类Root‑MUSIC方法，对第p个慢时间单元解线频调处理后的信号做角频率估计，得到第p个慢时间单元解线频调处理后信号的n个角频率，其中，n表示微动目标散射点个数；(5c)按照下式，计算解线调频处理后信号的瞬时斜距：$R_p=\frac{\mathrm{\ω}\·c\·F_s}{-4\mathrm{\π}\mathrm{\γ}}$其中，R_p表示第p个慢时间单元解线调频处理后信号的瞬时斜距，ω表示第p个慢时间单元解线调频处理后信号的角频率，c表示光速，γ表示调频率，F_s表示逆合成孔径雷达发射信号的距离采样频率，其取值范围为F_s≥B，B表示逆合成孔径雷达发射信号的带宽；(5d)分别计算第p个慢时间单元每个瞬时斜距与航迹矩阵第p列中每个散射点对应瞬时斜距的欧氏距离，用欧氏距离最小值对应的瞬时斜距值代替航迹矩阵第p列中对应散射点的瞬时斜距，得到第p列修正后的航迹矩阵；(5e)判断是否完成所有慢时间单元航迹矩阵的修正，若是，执行步骤(6)，否则，令p＝p+1，执行步骤(5b)；(6)获得微动目标散射点的航迹关联结果。