CN115100243A - 一种基于序贯sar图像的地面运动目标检测与跟踪方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于序贯SAR图像的地面运动目标检测与跟踪方法,为机载雷达、无人机成像雷达和地理测绘雷达对地探测模式提供高性能处理算法,可以有效提高未知信息的运动目标的检测和定位性能;本方法提出了一种新的地面运动目标跟踪技术,使得机载雷达、无人机成像雷达和地理测绘雷达对地感知和探测能力得到很大提升;本方法为机载雷达、无人机成像雷达和地理测绘雷达提供高精度地面未知信息的运动目标跟踪与定位的处理方法,突破了未知运动目标精确跟踪关键技术,为动态环境下移动目标的精准定位和跟踪提供技术支撑;除机载雷达外,本方法也为其他领域如星载雷达的运动目标检测与跟踪提供一种SAR‑GMTI处理的解决方案。
Description
技术领域
本发明涉及机载雷达地面感知技术,特别是一种基于序贯SAR图像的地面运动目标检测与跟踪方法。
背景技术
多通道合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天候条件下实现二维高分辨成像的能力,在军事应用和交通监视等领域,除了获取高分辨SAR图像外,还具有对地面运动目标进行检测的能力,即地面动目标指示能力(Ground Moving TargetIndication,GMTI),而国内许多科研机构对SAR-GMTI技术已经展开了研究和试验。多通道SAR-GMTI***能够有效利用各个通道间信息,有效的抑制杂波并保留动目标信息,同时为动目标的测速定位提供更多的自由度。
目前常用的多通道SAR-GMTI技术主要包括了相位中心偏置天线(DisplacedPhase Center Antenna,DPCA)技术、沿航迹干涉(Along-Track Interferometry,ATI)以及空时自适应处理(Space Time Adaptive Processing,STAP)技术。但以上基于SAR-GMTI的处理技术由于随着平台的运动,除非采用聚束工作模式,否则都只能获得运动目标的一次检测结果,即只有一个点迹,无法对动目标进行跟踪。
与本专利最接近的现有技术发表于《遥感遥测》期刊的《一种视频SAR运动目标成像算法》,提出了一种基于极坐标算法的视频SAR运动目标成像的方法,可以实现聚束模式下地面运动目标的成像和检测。但现有技术仅限于对聚束SAR模式下使用,应用场景通常比较小,无法对大面积的地面场景或感兴趣区域进行运动目标检测和跟踪,此外,该方法为了获得较高的性能通常对成像分辨率和成像帧率有较高的要求,这就必然造成运算量庞大的问题。
发明内容
发明目的:本发明的目的是提供一种基于序贯SAR图像的地面运动目标检测与跟踪方法,从而应用于条带成像模式下,针对大幅场景完成地面运动目标的检测、定位和航迹关联,实现未知运动目标的跟踪。
技术方案:本发明所述的一种基于序贯SAR图像的地面运动目标检测与跟踪方法,包括以下步骤:
(1)设计一个多通道联合自适应杂波抑制器wopt=μR-1a(vr),对1~n个通道的数据进行杂波抑制,其中R(i,j)=E{Z(i,j)ZH(i,j)}为多通道联合数据协方差矩阵,为由1~n个通道的(i,j)坐标位置处的数据构成的多通道联合数据矢量;
(2)设计一个二维恒虚警检测器,对杂波抑制后的结果进行运动目标检测,当每个检测单元的幅度S(i,j)同时满足下列五个条件,则判定图像中(i,j)坐标位置检测到目标:
S(i,j)≥K1Scv(i,j)
S(i,j)≥K2Scv(i,j-1)
S(i,j)≥K2Scv(i,j+1)
S(i,j)≥K2Scv(i-1,j)
S(i,j)≥K2Scv(i+1,j)
其中,Scv(i,j)为二维杂波背景电平,K1、K2为常系数;
(4)对通道1数据进行SAR成像,得到序贯图像1,并将运动目标点迹叠加到该图像上;
(5)按照一定时延间隔重新选取1~n个通道的回波数据,重复步骤(1)~(4),共得到M幅叠加运动目标点迹的序贯SAR图像;
(6)利用设计的附图2所示的序贯SAR图像跟踪锁定技术,对M幅叠加运动目标点迹的序贯SAR图像进行锁定配准;
(7)按照附图3设计的流程,将锁定配准后的M幅序贯SAR图像中的运动目标点迹进行点/航迹关联处理,得到运动目标航迹。
一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述的一种基于序贯SAR图像的地面运动目标检测与跟踪方法。
一种计算机设备,包括储存器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的一种基于序贯SAR图像的地面运动目标检测与跟踪方法。
有益效果:与现有技术相比,本发明具有如下优点:
1、本发明为机载雷达、无人机成像雷达和地理测绘雷达对地探测模式提供高性能处理算法,可以有效提高未知信息的运动目标的检测、定位及跟踪性能;
2、本发明提出一种新的地面运动目标跟踪技术,使得机载雷达、无人机成像雷达和地理测绘雷达对地感知和探测能力得到很大提升;
3、本发明为机载雷达、无人机成像雷达和地理测绘雷达提供高精度地面未知信息的运动目标跟踪与定位的处理方法,突破了未知运动目标精确跟踪关键技术,为动态环境下移动目标的精准定位和跟踪提供技术支撑;
4、除机载雷达外,本发明也为其他领域如星载雷达的运动目标检测与跟踪提供一种SAR-GMTI处理的解决方案。
附图说明
图1为三通道SAR-GMTI示意图;
图2为序贯SAR图像跟踪锁定技术的步骤流程图;
图3为基于序贯SAR图像的动目标检测与跟踪方法的步骤流程图;
图4为序贯SAR图像及动目标检测结果;
图5为动目标轨迹重建结果。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
一种基于序贯SAR图像的地面运动目标检测与跟踪方法,包括以下步骤:
(1)信号建模
附图1所示为地面运动目标与载机平台几何关系图。其中va为载机速度,t为方位慢时间,P点为地面运动目标,坐标为(x0,y0,0),vr、vy和vx分别为目标的径向速度、距离向速度和方位向速度,A,B,C是三个通道的相位中心。
以三通道ATI方法为例,通过AB和BC的对消图像,干涉处理得到运动目标的干涉相位Δφ,通过干涉相位可以求出动目标的径向速度为:
由此得到方位位置偏移量为:
可以得到动目标方位向速度估计:
地面运动目标的径向速度和方位向速度均被精确估计出来,由此可以得到目标的运动速度矢量为:
(2)序贯SAR图像动目标检测与跟踪
至此动目标已经被检测到并重新定位到道路上,但此时只是得到了动目标的点迹信息,当***处于条带工作模式时,对照射到动目标的时刻进行SAR成像后,只能得到动目标的一次点迹信息,无法获得动目标的航迹,而动目标的航迹信息才是对于目标轨迹预测和目标意图判断更为重要的。
进一步分析,设发射天线方位向孔径宽度为D,则等效3dB方位向波束宽度为θ3dB=Kλ/D(K为比例***),在进行SAR-GMTI处理时,为了减轻由于动目标运动引起的距离走动的影响,通常选择合成孔径时间较短的成像方法,如deramp等,若满足SAR-GMTI所需分辨率的合成孔径时间对应的积累点数为Numsingle,且相邻两幅图像成像时没有数据交叠,则整个波束照射范围内可以获得的序贯SAR图像的数量为:
其中Num为方位波束照射范围内总的脉冲数,Ls为整个方位波束照射范围对应的合成孔径长度,R0为作用距离,PRF为重复频率。
对按照时间顺序获取的序贯多通道SAR进行步骤(1)中介绍的动目标检测和定位处理,可以得到在各幅序贯SAR图像中的动目标点迹信息。
(3)序贯SAR图像跟踪锁定技术
附图2所示为序贯SAR图像跟踪锁定技术处理流程图,该方法以R-D模型为基础。R-D模型共有三个方程组成:
附图2所示的序贯SAR图像跟踪锁定技术处理流程包括两大步骤:
1)以第一幅图像为基准,令平台中心为原点,根据雷达平台的经纬度、作用距离、多普勒和航迹角等参数获得SAR图像中基准点的经纬度,在GMTI应用中选择关注的动目标所在的道路作为配准的基准点;
2)再根据第一幅图像的基准点经纬度,在序贯SAR图像中找到对应的点,以该点为序贯图像的中心,截取与第一幅图场景对应的部分。
其中处理过程中的配准包括多个坐标系的转换:图像平面坐标系→飞行坐标系旋转、飞行坐标系→东北天坐标系、东北天坐标系→地心空间直角坐标系、地心空间直角坐标系→空间大地坐标坐标系。对于条带模式的多通道SAR-GMTI***,获取的序贯SAR图像间不存在大的角度旋转,其坐标变换可以相对简化。
(4)动目标点迹、航迹关联处理技术
1)点迹预处理
真实目标回波在序贯图像之间的观测数据存在着很强的相关性而虚警则不然。因此可以利用这一特性来甄别真实目标和虚警,可以利用真实目标点迹数据的空间几何特性以及幅度、相位之间的相关性,目标的距离、多普勒信息的一致性等作为判决条件,将满足一定判决条件的点迹信号作为真实的目标,并提取信息以进一步处理。
2)点迹、航迹联合相关处理
点迹和航迹的联合相关处理是为已建立的航迹和新发现的点迹进行最优相关处理,尽量避免漏相关造成的航迹***现象和误相关造成的航迹错误融合现象。
附图3所示为基于序贯SAR图像的动目标检测与跟踪技术完整的处理流程。
(5)试验验证
利用某机载雷达四通道SAR-GMTI实测数据进行试验验证。载机速度120m/s。作用距离60km。场景中某条垂直于载机航向的道路上设置3个合作目标,以一定的间距、相同的径向速度同向行驶,径向速度为3m/s。以SAR成像方位向分辨率3m分析,按照第3节的方法计算,该合作目标在波束照射时间内,可以获得14幅序贯SAR图像,附图4所示为其中4幅序贯SAR图像,序号分别为1、4、7、10,每次成像后采用第1~2节介绍的多通道SAR-GMTI技术均检测到了3个运动目标并进行定位,分别以方形、圆形和三角形表示,运动目标参数估计结果见表1。以序号为4的序贯图像中道路交叉点为基准点(图中用十字星点显示),采用本发明的方法对所有序贯SAR图像进行跟踪锁定,分别跟踪到基准点在该序贯图像中的位置(同样以十字星点显示),对跟踪锁定后的序贯图像序列截取相同区域的场景,试验中截取550*400大小的场景。由于序贯图像成像时间有差异,运动目标的位置在道路上发生了变化,将所有序贯图像检测到的运动目标采用3.2节的处理后,可以获得清晰的航迹,如附图5中所示,形成了方形、圆形和三角形3个运动目标的航迹。以上结果均验证了本方法的有效性。
Claims (3)
1.一种基于序贯SAR图像的地面运动目标检测与跟踪方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)设计一个多通道联合自适应杂波抑制器wopt=μR-1a(vr),对1~n个通道的数据进行杂波抑制,其中R(i,j)=E{Z(i,j)ZH(i,j)}为多通道联合数据协方差矩阵,为由1~n个通道的(i,j)坐标位置处的数据构成的多通道联合数据矢量;
(2)设计一个二维恒虚警检测器,对杂波抑制后的结果进行运动目标检测,当每个检测单元的幅度S(i,j)同时满足下列五个条件,则判定图像中(i,j)坐标位置检测到目标:
S(i,j)≥K1Scv(i,j)
S(i,j)≥K2Scv(i,j-1)
S(i,j)≥K2Scv(i,j+1)
S(i,j)≥K2Scv(i-1,j)
S(i,j)≥K2Scv(i+1,j)
其中,Scv(i,j)为二维杂波背景电平,K1、K2为常系数;
(4)对通道1数据进行SAR成像,得到序贯图像1,并将运动目标点迹叠加到该图像上;
(5)按照一定时延间隔重新选取1~n个通道的回波数据,重复步骤(1)~(4),共得到M幅叠加运动目标点迹的序贯SAR图像;
(6)利用设计的序贯SAR图像跟踪锁定技术,对M幅叠加运动目标点迹的序贯SAR图像进行锁定配准;
(7)将锁定配准后的M幅序贯SAR图像中的运动目标点迹进行点/航迹关联处理,得到运动目标航迹。
2.一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1所述的一种基于序贯SAR图像的地面运动目标检测与跟踪方法。
3.一种计算机设备,包括储存器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1所述的一种基于序贯SAR图像的地面运动目标检测与跟踪方法。
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CN (1) | CN115100243A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117237199A (zh) * | 2023-11-15 | 2023-12-15 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 基于无人机航拍生成模拟gmti雷达图像的方法 |
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2022
- 2022-07-01 CN CN202210767257.4A patent/CN115100243A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN117237199A (zh) * | 2023-11-15 | 2023-12-15 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 基于无人机航拍生成模拟gmti雷达图像的方法 |
CN117237199B (zh) * | 2023-11-15 | 2024-01-26 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 基于无人机航拍生成模拟gmti雷达图像的方法 |
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