鐘　華，陳　維，楊　萌

(杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院，浙江 杭州 310018)

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偵察模式下星載SAR多普勒參數(shù)估計(jì)

鐘華，陳維，楊萌

(杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院，浙江 杭州 310018)

準(zhǔn)確估計(jì)偵察目標(biāo)的多普勒參數(shù)直接影響著SAR偵察干擾效果的好壞.在研究SAR偵察模式機(jī)理的基礎(chǔ)上，根據(jù)SAR偵察機(jī)與目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)幾何關(guān)系，推導(dǎo)了SAR偵察模式下的多普勒參數(shù)計(jì)算公式.然后，利用Radon變換和魏格納分布的方法估計(jì)出偵察目標(biāo)的多普勒參數(shù).仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該參數(shù)估計(jì)方法在不同的工作模式下都取得了良好的效果.

雷達(dá)偵察；多普勒參數(shù)估計(jì)；Radon變換；魏格納分布

0　引　言

在合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，SAR)偵察干擾中，準(zhǔn)確獲取目標(biāo)的信號參數(shù)對SAR干擾對抗系統(tǒng)的有效性和作戰(zhàn)效能有直接的影響.隨著SAR技術(shù)的發(fā)展，SAR的性能不斷提高，并朝著高波段、三維重構(gòu)和高分辨率寬幅等方面發(fā)展[1-3].這對SAR偵察干擾技術(shù)提出了更高的要求，同時(shí)也促進(jìn)SAR偵察干擾的快速發(fā)展.當(dāng)前，對SAR偵察干擾的研究主要集中在SAR對抗干擾實(shí)驗(yàn)效果分析[4]、SAR工作模式鑒別原理[5]、SAR對抗技術(shù)及干擾建模[6]等研究.針對SAR信號參數(shù)估計(jì)方面的研究較少，但它是上述諸多研究的基礎(chǔ)，也是SAR偵察研究的難點(diǎn)，具有十分重要的意義.

常見的多普勒質(zhì)心估計(jì)方法有譜峰檢測法、雜波鎖定法和自相關(guān)函數(shù)法等.這類方法均基于方位向功率譜的對稱原理，而SAR偵察中無法保證天線方向圖的對稱性，因此不能獲得有效的估計(jì)精度.常見的多普勒調(diào)頻率估計(jì)方法有多項(xiàng)式模型法、子孔徑相關(guān)法和頻移相關(guān)法等.但是在偵察中由于缺乏全孔徑數(shù)據(jù)和瞬時(shí)距離的準(zhǔn)確信息，也不適用偵察模式下的多普勒參數(shù)估計(jì)[7].

綜上所述，由于工作條件差異較大，導(dǎo)致傳統(tǒng)SAR的多普勒參數(shù)估計(jì)算法無法適用于地基偵察機(jī).本文從地基偵察機(jī)的工作幾何模型出發(fā)，推導(dǎo)了偵察模式下多普勒參數(shù)的形成機(jī)理，進(jìn)而提出了一種新的適用于偵察模式的星載SAR多普勒參數(shù)的估計(jì)方法.利用Radon變換來估計(jì)偵察模式下的多普勒質(zhì)心估計(jì)，并結(jié)合魏格納分布來估計(jì)偵察模式下的多普勒調(diào)頻率估計(jì)，最后在條帶模式、聚束模式和滑動(dòng)聚束模式等工作模式下進(jìn)行數(shù)字仿真驗(yàn)證，驗(yàn)證了本文提出的參數(shù)估計(jì)方法在不同的工作模式下的有效性.

1　SAR偵察模型

SAR條帶模式的偵察模型如圖1所示.圖1中，方位慢時(shí)間為t，起始時(shí)刻為t0，偵察機(jī)偏離主瓣的夾角為θ，斜視角為θs，偵察機(jī)到衛(wèi)星的瞬時(shí)斜距為R(t)，衛(wèi)星等效速度為v.

當(dāng)偵察機(jī)位于(R0,t0)處，接收數(shù)據(jù)經(jīng)下變頻后的信號如下：

(1)

圖1　SAR條帶模式下的偵察模型

式中：pr為接收功率，wrg(τ)為距離向包絡(luò)，waz(t)為方位向包絡(luò)，τ為距離向快時(shí)間，t為方位向慢時(shí)間，c為光速，Kr為距離向調(diào)頻率，fc為載頻，R0為最短斜距，R(t)為偵察機(jī)到衛(wèi)星的瞬時(shí)斜距.R(t)用泰勒級數(shù)展開即：

(2)

由星載SAR地基偵察模型可見，偵察系統(tǒng)與成像系統(tǒng)在斜距的計(jì)算上不同.偵察中偵察機(jī)到目標(biāo)的斜距只需要計(jì)算單程距離，那么多普勒參數(shù)中斜距也按單程計(jì)算.

2　偵察模式下的多普勒參數(shù)估計(jì)

根據(jù)偵察模式下的信號式(1)對多普勒參數(shù)的計(jì)算公式進(jìn)行重新推導(dǎo)，推導(dǎo)出多普勒參數(shù)與Radon變換之間的關(guān)系，從而獲得基于Radon變換的多普勒參數(shù)估計(jì)方法.

2.1多普勒質(zhì)心

由式(2)可見，多普勒質(zhì)心與信號的距離走動(dòng)斜率成正比例關(guān)系，因此可以利用Radon變換估計(jì)信號的距離走動(dòng)斜率，從而獲得多普勒質(zhì)心估計(jì).

在偵察模式下的多普勒質(zhì)心fdc為：

(3)

式中：K為距離走動(dòng)斜率.距離走動(dòng)斜率K與斜視角θs、衛(wèi)星等效速度v的關(guān)系如下：

K=-vsin(θs)

(4)

在SAR偵察系統(tǒng)中，由于衛(wèi)星平臺的運(yùn)動(dòng)實(shí)時(shí)參數(shù)信息難以獲取，因此精確的多普勒參數(shù)需要通過估計(jì)算法予以獲得.

例如，在單個(gè)點(diǎn)目標(biāo)的情況下，多普勒質(zhì)心與距離走動(dòng)斜率成正比例關(guān)系.距離走動(dòng)斜率K與數(shù)據(jù)平面斜率Krt有如下關(guān)系式：

(5)

式中：c為光速，F(xiàn)s為距離向采樣率，fPRF為脈沖重復(fù)頻率，Nr和Na分別為距離向和方位向的采樣點(diǎn)數(shù)，Δr為距離向采樣間隔，方位向時(shí)間采樣間隔Δta=1/fPRF，距離向時(shí)間采樣間隔Δtr=1/Fs，距離向采樣間隔Δr=cΔtr.因此，偵察模式下多普勒質(zhì)心fdc與數(shù)據(jù)平面斜率Krt的關(guān)系為：

(6)

2.2多普勒調(diào)頻率

對多普勒調(diào)頻率的估計(jì)可以利用時(shí)頻分析方法對信號調(diào)頻率進(jìn)行分析，再利用Radon變換對調(diào)頻斜率進(jìn)行估計(jì)，從而獲得調(diào)頻斜率的估計(jì).在時(shí)頻分析中魏格納分布具有最好的時(shí)頻分辨率，又因?yàn)樵赟AR偵察中只有單一輻射源，避免了魏格納分布干擾項(xiàng)的產(chǎn)生，因此可以利用維格納分布對距離走動(dòng)矯正后的距離壓縮信號進(jìn)行處理，從而估計(jì)多普勒調(diào)頻率.

根據(jù)式(3)可得，偵察模式下的多普勒調(diào)頻率fr為：

(7)

fr與多普勒頻率的關(guān)系如下：

(8)

式中：F為多普勒頻率，T為方位時(shí)間，Nf為頻域的采樣點(diǎn)數(shù)，Nt為時(shí)域的采樣點(diǎn)數(shù).頻域采樣間隔Δf=fPRF/2Nwvd(Nwvd是魏格納分布采樣點(diǎn)數(shù))，時(shí)域采樣間隔Δt=1/fPRF.

偵察模式下多普勒調(diào)頻率fr與時(shí)頻數(shù)據(jù)平面斜率Kft的關(guān)系可表示為：

(9)

2.3估計(jì)步驟

對多普勒質(zhì)心的估計(jì)可以轉(zhuǎn)換為對距離走動(dòng)斜率的估計(jì).將經(jīng)過距離壓縮后的數(shù)據(jù)平面通過Radon變換估計(jì)出距離走動(dòng)斜率，再通過式估計(jì)出多普勒質(zhì)心.對多普勒調(diào)頻率的估計(jì)，則利用魏格納分布將距離壓縮后的信號變換到時(shí)頻域，再利用Radon變化估計(jì)出調(diào)頻信號時(shí)頻域的斜率，從而估計(jì)出多普勒調(diào)頻率.估計(jì)步驟詳細(xì)流程如圖2所示.

圖2　估計(jì)步驟流程圖

3　仿真實(shí)驗(yàn)

3.1點(diǎn)目標(biāo)仿真

首先對條帶模式下的SAR信號進(jìn)行偵察與多普勒參數(shù)估計(jì)仿真，利用STK衛(wèi)星工具箱建立偵察模型.仿真參數(shù)如表1所示，實(shí)驗(yàn)中加入了等幅度的噪聲干擾，仿真中偵察機(jī)與衛(wèi)星相對位置關(guān)系如圖1所示.

表1　仿真參數(shù)

用Radon變換與魏格納分布估計(jì)多普勒參數(shù)的中間結(jié)果如圖3所示.

圖3　用Radon變換與魏格納分布多普勒參數(shù)估計(jì)的中間結(jié)果

為了驗(yàn)證本算法的有效性和可靠性，實(shí)驗(yàn)還給出了采用本文方法、譜峰估計(jì)法和移頻相關(guān)法估計(jì)的對比結(jié)果，如表2所示.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，即使在信噪比為0 dB的情況下，本算法依然可以獲得較為理想的估計(jì)結(jié)果.而譜峰估計(jì)法和頻移相關(guān)法的估計(jì)誤差遠(yuǎn)大于本文所采用的估計(jì)方法，這主要是因?yàn)樵赟AR偵察中無法保證天線方向圖的對稱性導(dǎo)致的.

表2　實(shí)驗(yàn)結(jié)果及誤差

3.2不同工作模式下的仿真實(shí)驗(yàn)

在星載SAR條件下，對條帶式、聚束式和滑動(dòng)聚束式的SAR信號進(jìn)行偵察與參數(shù)估計(jì)仿真.本文利用STK衛(wèi)星工具箱對這3種偵察模型進(jìn)行幾何建模，分別得到3種模式的瞬時(shí)斜距，然后利用仿真信號源模塊生成偵察信號，最后利用偵察模式下的多普勒參數(shù)估計(jì)的方法進(jìn)行估計(jì)，得到多普勒質(zhì)心與多普勒調(diào)頻率.該實(shí)驗(yàn)中真實(shí)的多普勒參數(shù)來源于STK衛(wèi)星工具箱.

表3和表4分別是3種工作模式的多普勒質(zhì)心與多普勒調(diào)頻率估計(jì)結(jié)果.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在任何一種工作模式下，多普勒參數(shù)的估計(jì)誤差均保持在較為理想的水平.說明Radon變換對偵察目標(biāo)進(jìn)行多普勒參數(shù)估計(jì)十分有效，并適用于偵察目標(biāo)的不同工作模式

表3　多普勒質(zhì)心的估計(jì)結(jié)果

表4　多普勒調(diào)頻率的估計(jì)結(jié)果

4　結(jié)束語

本文提出了一種基于偵察數(shù)據(jù)利用Radon變換實(shí)現(xiàn)偵察模式下星載SAR多普勒參數(shù)估計(jì)的方法，在無慣導(dǎo)數(shù)據(jù)的情況下，有效估計(jì)了多普勒參數(shù)，并且估計(jì)精度較高.通過計(jì)算機(jī)仿真驗(yàn)證，本方法不僅比傳統(tǒng)的算法效果好，而且能夠估計(jì)不同工作模式的星載SAR多普勒參數(shù)，對偵察干擾機(jī)的工程實(shí)現(xiàn)有一定的意義.在本文研究內(nèi)容的基礎(chǔ)上可以進(jìn)一步提高估計(jì)算法的速度與精度，這也是下一步研究的方向.

[1]VELOTTO D, SOCCORSI M, LEHNER S. Azimuth Ambiguities Removal for Ship Detection Using Full Polarimetric X-Band SAR Data [J]. Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on, 2014, 52(1): 76-88.

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[4]王元龍.SAR對抗試驗(yàn)效果等效推算方法研究[D].成都:電子科技大學(xué),2012.

[5]陳穎穎,吳彥鴻,賈鑫.對不同工作模式星載合成孔徑雷達(dá)的偵察研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2013,49(12):223-227.

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The Spaceborne SAR Doppler Parameter Estimation in Reconnaissance Mode

ZHONG Hua, CHEN Wei, YANG Meng

(SchoolofCommunicationEngineering,HangzhouDianziUniversity,HangzhouZhejiang310018,China)

Accurate estimation of the Doppler parameters directly decides the effect of SAR reconnaissance. Based on the study of the mechanism of SAR reconnaissance mode, the Doppler parameter expression on SAR reconnaissance mode is derived according to the geometry relation between the receiver and satellite. Then, the Doppler parameters of the reconnaissance target are estimated accurately by using the method of Radon transform and Wigner distribution. The simulation results show that the method is effective for different operation mode.

radar reconnaissance; Doppler parameter estimation; Radon transform; Wigner distribution

10.13954/j.cnki.hdu.2016.05.004

2016-03-01

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61301248，61501152)；中國航天創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(20140795003)

鐘華(1978-)，男，浙江杭州人，講師，信號與信息處理.

TN958.4

A

1001-9146(2016)05-0017-05