基于微動特征關聯(lián)的空間非對稱自旋目標雷達三維成像方法

梁必帥 張 群 婁 昊③ 羅 迎 李開明

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基于微動特征關聯(lián)的空間非對稱自旋目標雷達三維成像方法

梁必帥*①②張 群①婁 昊①③羅 迎①李開明①

①(空軍工程大學信息與導航學院 西安 710077)②(68205部隊72分隊 中衛(wèi) 755100)③(武警工程大學信息工程系 西安 710086)

由于非對稱自旋目標在不同視角下寬帶雷達觀測到的散射點分布存在較大差異，因而需要單獨研究其組網(wǎng)雷達成像算法。該文利用位于不同位置的兩部寬帶雷達獲得的自旋目標1維距離像序列，基于非對稱自旋目標多個散射中心的微動特征不變性，實現(xiàn)了自旋目標同一散射中心的關聯(lián)，進而得到與目標真實尺寸相一致的3維像。仿真結果表明該算法重構精度好，對于散射中心的遮擋效應及RCS閃爍均不敏感。

寬帶雷達；3維成像；微動；特征關聯(lián)

1 引言

為了避免空間碎片等目標(如殘留在地球軌道的衛(wèi)星碎片和火箭末級設備)引起的危害，必須對其進行有效地監(jiān)測和識別。目前，地基雷達由于受到時間和功率等因素限制較小，可以全天候地獲取目標的運動特征和物理特征，是進行低軌道空間碎片監(jiān)測的有力工具。傳統(tǒng)上，窄帶雷達通過測量目標的RCS來估計其尺寸與形狀，并進行目標歸類與識別。由于空間碎片等目標的尺寸普遍較小，誤差較大[1]。而隨著高分辨雷達的出現(xiàn)，基于1維距離像的空間目標成像技術得到較快發(fā)展，這使得進一步獲得目標形狀和結構的細節(jié)信息，提高目標識別能力成為可能。然而，1維距離像實質上是目標散射中心在雷達視線上的投影分布，攜帶的信息不夠充分并且對姿態(tài)變化很敏感。近年來，空間目標的雷達2維，3維成像成為了研究的熱點；如果能獲得目標真實尺寸3維像，將對空間目標識別分類具有重大意義。

現(xiàn)有的雷達目標3維散射中心成像方法中，常用的方法是利用散射中心在雷達視線上的幾何投影關系，由多個姿態(tài)下1維散射中心的距離數(shù)據(jù)重建目標散射中心的3維模型，其中將多姿態(tài)下的1維散射中心進行正確關聯(lián)是成像的關鍵[2]。典型的散射中心關聯(lián)方法為采用已知姿態(tài)下投影幾何約束的關聯(lián)方法，該方法通過窮舉所有姿態(tài)下1維散射中心的任意關聯(lián)組合來提取真實3維散射中心的空間位置，其工作量和資源消耗均較大[3,4]。并且，一旦空間目標散射中心較多，這類方法需要的視角數(shù)急劇增多，實際上也就需要很多部不同視角的雷達進行觀測。

2 幾何模型

其中

圖1 雷達與自旋目標空間示意圖

如圖2所示，在遠場條件下，存在

又因為

(9)

3 非對稱自旋目標3維成像原理

3.1 散射中心關聯(lián)原理

為了對自旋目標進行3維成像，首先需要提取“距離-慢時間平面”余弦曲線的基線、初相和振幅。提取余弦曲線參數(shù)的方法較多，有Hough變換，逆Radon變換等，這些算法都比較成熟。假設已經(jīng)對目標余弦微動特征曲線完成了參數(shù)估計，得到了曲線的基線，振幅和初相。

圖3 雷達觀測結果的滯后

此時即得到兩部雷達散射中心重合度最好的振幅比值和初相旋轉量。

3.2 3維成像原理

經(jīng)慢時間校正之后，結合式(7)可得

設散射中心已經(jīng)完成關聯(lián)，則存在以下關系

進一步可得

4 仿真驗證

4.1 3維成像精度分析方法

由于所成的3維像為目標真實尺寸的3維像，相同尺寸的3維像在空間可任意旋轉和平移，有無數(shù)種情況。為了檢驗該方法的成像精度，需要消除旋轉和平移帶來的影響，因此先利用最小二乘法求得旋轉矩陣和平移矩陣，再將所成3維像進行旋轉平移到對應的空間，求各對應散射中心的誤差。

圖4 兩部雷達對自旋目標的觀測

最大誤差為

4.2 仿真結果

由于分布式雷達對空間目標的觀測容易造成某些目標散射中心的丟失，因此仿真了雷達觀測所得的散射中心丟失情況。目標有10個散射中心，仿真1：1號雷達觀測到全部10個散射中心，2號雷達也觀測到全部10個散射中心；仿真2：1號雷達觀測到7個散射中心，2號雷達也觀測到7個散射中心，但兩部雷達只有4個散射中心是同一散射中心，其余的散射中心另一部雷達觀測不到。采用兩部雷達成像，1號雷達坐標(-200,200,0) km載頻30 GHz, 2號雷達坐標(300, 300, 0) km載頻35 GHz。這兩部雷達的帶寬均為4 GHz，對應距離分辨率0.0375 m, PRF為500 Hz?，F(xiàn)有超高分辨雷達的帶寬已經(jīng)高達8 GHz[18]，國內也有帶寬為3.2 GHz的雷達寬帶激勵源的公開報道[19]，故這一設定是合理的。目標自旋頻率為0.8 Hz，目標中心坐標(0,0,200) km，目標包含10個散射中心，其中自旋半徑最大為1.2 m，自旋半徑最小為0.2 m，其空間分布如圖5所示。圖6為兩部雷達觀察的散射中心全部可關聯(lián)時所得到的關聯(lián)結果，圖7為兩雷達只有4個散射中心可關聯(lián)時得到的關聯(lián)結果。

圖8和圖9分別為RCS沒有閃爍和存在閃爍時的“距離-慢時間”像。

圖5 自旋目標空間散射點的分布情況

圖6 兩部雷達散射中心可全部同一關聯(lián)時關聯(lián)結果

圖7 兩部雷達散射中心4個散射中心可同一關聯(lián)時關聯(lián)結果

圖8 無RCS閃爍時兩雷達獲取的“距離-慢時間”像

圖9 RCS存在閃爍時兩雷達獲取的“距離-慢時間”像

從圖6可以看出算法的魯棒性較好，對于雷達散射中心的丟失不敏感，可實現(xiàn)正確關聯(lián)。對于0.0375 m分辨率的雷達，表1和表2表明該3維成像算法重構精度較好，較壞情況的重構精度約等于雷達的距離分辨率。

5 結束語

本文根據(jù)自旋目標在高分辨雷達1維距離像的微動特征特點，利用兩部雷達實現(xiàn)非對稱自旋目標真實尺寸的3維成像。該方法成像精度較高，且不需要兩部雷達的相參處理，實現(xiàn)較為容易。仿真結果表明，該算法對兩部雷達散射中心丟失和自旋目標RCS閃爍所造成的不利條件，其重建精度均較好。

表1散射中心沒有RCS起伏時空間分布的平均誤差和最大誤差

誤差10個散射中心全部關聯(lián)7個散射中心4個可以關聯(lián) 平均誤差(m)0.01290.0190 最大誤差(m)0.02850.0367

誤差10個散射中心全部關聯(lián)7個散射中心4個可以關聯(lián) 平均誤差(m)0.01540.0223 最大誤差(m)0.02920.0387

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梁必帥： 男，1981年生，博士生，研究方向雷達成像、雷達信號處理.

張 群： 男，1964年生，教授，博士生導師，研究方向雷達成像、雷達目標識別、雷達對抗等.

婁 昊： 男，1984年生，講師，研究方向雷達信號處理、目標識別.

羅 迎： 男，1984年生，講師，研究方向雷達信號處理、雷達成像與目標識別.

李開明： 男，1982年生，博士生，研究方向雷達信號處理、目標識別.

A Method of Three-dimensional Imaging Based on Micro-motion Feature Association for Spatial Asymmetrical Spinning Targets

Liang Bi-shuai①②Zhang Qun①Lou Hao①③Luo Ying①Li Kai-ming①

①(,,’710077,)②(6820572,755100,)③(,,’710086,)

Owing to the differences among scatterer distributions observed by wideband radars with different viewing angles, it is necessary to research the network radars imaging algorithm for asymmetrical spinning targets. By making use of the range profile series of spinning target obtained by two wideband radars at different locations, the scatterer association is accomplished based on the micro-motion feature invariability of asymmetrical spinning target. Then, the three-dimensional image, which can provide the real size of the target, is obtained. The simulation demonstrates the high precision of the proposed algorithm, and insensitivity to sheltering effects and RCS fluctuation of scatterers.

Wideband radar; Three-dimensional imaging; Micro-motion; Feature association

TN957.52

A

1009-5896(2014)06-1381-08

10.3724/SP.J.1146.2013.01147

梁必帥 liang1323957@126.com

2013-07-30收到，2013-11-15改回

國家自然科學基金(61201369, 61102109)和陜西省自然科學基礎研究計劃項目(2013JQ8008)資助課題