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    同步誤差條件下的空間目標(biāo)雙基地ISAR自聚焦算法

    2018-12-06 02:48:16王立兵郭寶鋒李寶晨
    宇航學(xué)報 2018年11期
    關(guān)鍵詞:自聚焦延時補(bǔ)償

    韓 寧,王立兵,郭寶鋒,董 健,李寶晨

    (1.軍械技術(shù)研究所,石家莊 050000;2.中國人民解放軍63961部隊,北京 100012;3.陸軍工程大學(xué)石家莊校區(qū),石家莊 050003;4.陸軍工程大學(xué)科研學(xué)術(shù)處,南京 210014)

    0 引 言

    與單基地逆向合成孔徑雷達(dá)(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)相比,雙基地ISAR成像過程不受目標(biāo)運(yùn)動方向限制,且具有良好的“四抗性能”,已逐漸成為雷達(dá)成像領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[1-4]。國內(nèi)外對雙基地ISAR的研究主要集中在基本成像原理、成像平面確定、三維干涉成像中的微多普勒及越單元徙動補(bǔ)償?shù)确矫鎇5-10]。

    對于空間目標(biāo)成像,雙基地ISAR收發(fā)平臺分置的配備方式會導(dǎo)致時間、空間及頻率同步誤差存在,同步誤差必然會影響ISAR成像。就目前查閱到的文獻(xiàn)而言,針對此問題的研究相對較少,一般的研究都是在三大同步理想可實現(xiàn),不存在誤差的假設(shè)條件下進(jìn)行的[11-14]。

    針對以上問題,本文以空間目標(biāo)為研究對象,主要對同步誤差對成像自聚焦的影響機(jī)理進(jìn)行研究,將同步誤差的影響用高階多項式進(jìn)行建模,然后估計高階項系數(shù)構(gòu)造補(bǔ)償相位項完成初相校正。

    1 雙基地ISAR成像基本原理

    空間目標(biāo)雙基地ISAR成像模型如圖1所示。

    圖1中,Ci為目標(biāo)上的散射點(diǎn);Ei為該散射點(diǎn)在觀測起始時刻于收發(fā)雙站雷達(dá)和目標(biāo)散射點(diǎn)中心構(gòu)成的平面內(nèi)的投影;Rr 0、Rt 0分別為收發(fā)雙站在觀測起始時刻相對目標(biāo)散射中心的距離;RrCi 0、RtCi0分別為目標(biāo)散射點(diǎn)Ci在觀測起始時刻相對收發(fā)雙站的距離;Rr 1、Rt 1分別為收發(fā)雙站在目標(biāo)運(yùn)動到某一時刻相對目標(biāo)散射中心的距離;Rv 0為目標(biāo)相位中心的運(yùn)動速度。

    在較短的成像積累時間內(nèi),平穩(wěn)目標(biāo)在空間中的姿態(tài)是平穩(wěn)的,為描述散射點(diǎn)在空間中的位置,建立以目標(biāo)散射中心為原點(diǎn)的目標(biāo)慣性坐標(biāo)系,具體方法如下:以觀測起始時刻目標(biāo)雙基地角平分線延長線方向為y軸正方向;以觀測起始時刻目標(biāo)軌道與目標(biāo)雙基地角平分線構(gòu)成平面內(nèi)y軸的法線作為x軸,x軸正方向與目標(biāo)運(yùn)動方向一致。該坐標(biāo)軸指向不隨目標(biāo)的運(yùn)動改變,因此該坐標(biāo)系下目標(biāo)散射點(diǎn)距離的變化包含目標(biāo)的平動和相對轉(zhuǎn)動。

    為便于分析目標(biāo)轉(zhuǎn)動情況,建立目標(biāo)的雙基地角平分坐標(biāo)系x′oy′,該坐標(biāo)系的y′軸為雙基地角平分線延長線方向,并隨著目標(biāo)的運(yùn)動和雙基角平分線指向的改變而改變;x′軸則是xoy平面內(nèi)y′軸的法向。因此x′oy′坐標(biāo)系與xoy坐標(biāo)系間的相對轉(zhuǎn)動角直接反映了目標(biāo)在觀測時間內(nèi)的相對轉(zhuǎn)動情況。

    為便于后文論述,將本文研究的雙基地ISAR二維成像基本流程簡述如下:雙基地ISAR成像雷達(dá)發(fā)射線性調(diào)頻信號,對中頻回波采樣后通過正交雙路零中頻得到基頻信號,然后在距離向通過脈沖壓縮得到一維距離像,完成平動補(bǔ)償后,方位向通過傅里葉變換得到二維IASR像。

    假定雙基地雷達(dá)理想同步,且雷達(dá)發(fā)射如式(1)所示的線性調(diào)頻信號。

    (1)

    (2)

    成像過程中,散射點(diǎn)的距離變化可表示為[12]:

    (3)

    式中:β0為目標(biāo)成像期間的雙基地角;Rref(tm)為成像過程中目標(biāo)相位中心到收發(fā)雙站的距離歷程,可看成目標(biāo)運(yùn)動的平動距離項;2ricos(θCi+ψ(tm))cos(β0/2)為散射點(diǎn)Ci的轉(zhuǎn)動距離項;ri為目標(biāo)相位中心至散射點(diǎn)Ci的距離。從式(3)可以看出,對平動距離項補(bǔ)償以后,進(jìn)行距離向和方位向的壓縮即可得到目標(biāo)的雙基地二維ISAR像[15-16]。

    2 同步誤差對雙基地ISAR自聚焦的影響機(jī)理

    分析

    2.1 時間同步誤差的影響

    在雙基地ISAR的接收站,因沒有發(fā)射站的時間同步信號,故在接收站一般采用間接同步的連續(xù)采樣模式完成中頻信號采樣,若目標(biāo)滿足“停-走模型”假設(shè),通過連續(xù)采樣模式采集中頻回波并進(jìn)行下變頻后的目標(biāo)散射點(diǎn)回波可表示為:

    (4)

    式中:

    (5)

    其中:τem為受時間同步誤差影響的回波等效快時間位置;e(tm)是接收站與發(fā)射站之間的時間誤差;φ0、φ1是常數(shù)相位項。

    分析式(4)可以看出,式中的第一個相位項是帶時移的線性調(diào)頻項,匹配濾波后被消除;第三個相位項是固定相位項,與成像無關(guān);第二項包含目標(biāo)轉(zhuǎn)動信息,與橫向壓縮有關(guān),但該項不受時間誤差的影響,與理想同步情況下的回波相位相同。因此,解決時間同步的間接同步連續(xù)采樣模式對回波相位沒有實質(zhì)影響,不會影響橫向壓縮,也不會影響自聚焦。

    2.2 頻率同步誤差的影響

    若不存在頻率同步誤差,則散射點(diǎn)Ci的基頻回波經(jīng)脈沖壓縮后可表示為:

    (6)

    式中:exp(-j2πf0RCi(tm)/c)包含了平動及成像所需的轉(zhuǎn)動相位項,為分析方便,將該項用φtr表示,則φtr滿足

    (7)

    一般情況下,頻率同步誤差Δf可按式(8)進(jìn)行建模

    Δf=ε0+ε1t+δF(t)

    (8)

    式中:ε0為誤差的常數(shù)項偏置;ε1為誤差的線性項系數(shù);δF(t)為隨機(jī)誤差項。此時,式(7)應(yīng)修訂為式(9)所示形式

    (9)

    將RCi(tm)進(jìn)行如下化簡

    =Rref(tm)-(2ricos(θCi)-2ri

    (10)

    式中:ω是成像期間雙基地角的平均轉(zhuǎn)動角速度,因成像時間較短,故近似認(rèn)為是恒定速度。

    (11)

    式中:r0=a0-2yicos(β0/2),r1=b0+2xiωcos(β0/2),r2=c0。假設(shè)頻率同步誤差僅隨慢時間變化,則將式(11)代入式(9)進(jìn)行化簡可得:

    (12)

    上式中忽略了隨機(jī)相位項,且η0、η1、η2、η3滿足如下關(guān)系

    (13)

    從式(12)可以看出,因為頻率同步誤差的存在,導(dǎo)致相位項出現(xiàn)了成像不需要的2次及3次高階項。

    2.3 空間同步誤差的影響

    雙基地ISAR工作在跟蹤狀態(tài)且空間目標(biāo)的運(yùn)行軌道先驗可知,因此,空間目標(biāo)雙基地ISAR的空間同步可基于先驗可知的軌道數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤引導(dǎo)而得到較好解決,故在分析時可認(rèn)為不存在空間同步誤差。

    綜合以上分析可以看出,在雙基地ISAR的三大同步問題中,空間同步可以通過良好的軌道數(shù)據(jù)引導(dǎo)進(jìn)行解決,時間同步也可通過間接同步的連續(xù)采樣模式完成,而頻率同步誤差卻造成了成像相位中的高次項,這必然造成圖像的散焦。

    在單基地ISAR中,針對以上問題主要采用時頻分析的方法解決,但時頻分析不能同時得到高的時間和頻率分辨率,得到的是一系列動態(tài)成像序列,不利于對目標(biāo)整體成像性能分析。本文研究提出一種基于高次項補(bǔ)償?shù)淖跃劢狗椒ā?/p>

    3 基于高次項補(bǔ)償?shù)淖跃劢狗椒?/h2>

    3.1 算法基本流程

    成像期間,若脈沖重復(fù)周期用T表示,則tm=nT(n=0,1,…,N-1),式(12)可改寫為

    (14)

    如式(14)所示,在存在同步誤差的條件下,目標(biāo)回波的相位項可表示為一個離散多項式相位信號(Polynomial Phase Signal,PPS)形式,若能估計出式(14)中的參數(shù)η2、η3,即可根據(jù)該參數(shù)構(gòu)造補(bǔ)償相位項完成回波的高階相位補(bǔ)償。

    離散多項式相位變換(Discrete Polynomial-phase Transformation, DPT)是針對PPS的常用系數(shù)估計方法。

    當(dāng)用s(n)表示某個離散PPS,而利用DPT估計參數(shù)時,s(n)的表達(dá)式及符號算子DPM(M為正整數(shù))分別定義如下:

    (15)

    DP1[s(n),τ]=s(n)
    DP2[s(n),τ]=s(n)s(n-τ)
    DP3[s(n),τ]=DP2[s(n)s(n-τ),τ]=
    s(n)[s(n-τ)]2s(n-2τ)
    ?
    DPM[s(n),τ]=DP2{DPM-1[s(n),τ],τ}

    (16)

    式(15)中,b0為多項式相位信號幅度;m為多項式相位信號階數(shù);am為第m階系數(shù);Δ為采樣間隔。式(16)中,τ為延時長度。延時長度的選取會影響參數(shù)估計精度,對于此問題將在3.2小節(jié)進(jìn)行論述。

    另外一個重要的運(yùn)算符為DPTM,PPS的M階離散多項式相位變換DPTM定義為DPM[s(n),ω,τ]的離散傅里葉變換,可用式(17)表示如下

    DPTM[s(n),ω,τ]=DFT{DPM[s(n),τ]}=

    (17)

    利用(16)、(17)估計出系數(shù)η2、η3,即可按照式(18)構(gòu)造補(bǔ)償相位項

    φcom=exp(j2πη2(nT)2+j2πη3(nT)3)

    (18)

    將式(18)與式(14)相乘,即可得到成像所需的線性相位項。

    基于以上分析,算法的基本步驟如下:

    步驟1. 對于第一個距離單元,按照3.2小節(jié)的方法選取適當(dāng)?shù)难訒r參數(shù)τ1,計算DP3[s(n),τ1];

    步驟2. 對DP3[s(n),τ1]進(jìn)行離散傅里葉變換,利用式(19)估計三階相位項系數(shù)η3;

    (19)

    步驟3. 對該距離單元數(shù)據(jù)乘上三階補(bǔ)償相位項,得到如式(20)所示的僅含二階相位項的回波數(shù)據(jù)s2(n)

    (20)

    步驟4. 選取合適的延時參數(shù)τ2,計算DP2[s2(n),τ];

    步驟5. 對DP2[s2(n),τ]進(jìn)行離散傅里葉變換,利用式(21)估計二階相位項系數(shù)η2;

    (21)

    步驟6. 對s2(n)乘上二階補(bǔ)償相位項,得到如式(22)所示的僅含線性相位項的回波數(shù)據(jù)s1(n)

    (22)

    以上僅針對某單一距離單元進(jìn)行分析,對所有距離單元進(jìn)行步驟1到步驟6的操作即可完成高階轉(zhuǎn)動相位項的補(bǔ)償,最后在方位向進(jìn)行傅里葉變換即可得到目標(biāo)的二維ISAR像。

    3.2 算法關(guān)鍵參數(shù)選擇

    在第2節(jié)的分析中,忽略了隨機(jī)頻率同步誤差及3次以上高次項的影響。實際成像過程中,因目標(biāo)的瞬時抖動、成像期間轉(zhuǎn)動的短時非均勻等因素,不同距離單元的高次相位項階數(shù)可能不一樣,因此,在完成3.1小節(jié)的系數(shù)估計之前,需首先對各距離單元的相位項進(jìn)行定階。

    若s(n)的階數(shù)為M,則M階PPS的DPTm具有以下特征,1)當(dāng)m>M時,DPTm[s(n),τ]僅有直流成分;2)當(dāng)m=M時,DPTm[s(n),τ]為非零頻的單線譜,該單線譜的頻率與第M階系數(shù)有關(guān);3)當(dāng)m

    延時參數(shù)τ1、τ2的選取會影響參數(shù)估計的精度,文獻(xiàn)[17]對此問題進(jìn)行了詳細(xì)研究,假設(shè)信號長度為N,則當(dāng)估計二階及三階相位系數(shù)η2、η3時,延時τ1、τ2分別選取N/2、N/3即能得到最高估計精度的參數(shù)。算法流程如圖2所示。

    圖2中給出某一個距離單元的自聚焦算法流程,其他距離單元的處理流程與圖2完全一致。如圖2所示,算法首先估計三階及二階轉(zhuǎn)動相位項的系數(shù)并完成三階及二階轉(zhuǎn)動相位的補(bǔ)償,當(dāng)某個距離單元的轉(zhuǎn)動相位項最高階數(shù)僅為2階時,可跳過3階項系數(shù)的估計和補(bǔ)償這一步,在圖中用虛線表示。在完成高階轉(zhuǎn)動相位項的補(bǔ)償之后,即可利用常規(guī)的非參數(shù)法自聚焦算法完成殘余相位誤差校正。

    4 算法仿真與分析

    雙基地雷達(dá)參數(shù)如表1所示,仿真時,用頻域脈壓的方法完成距離維成像,用累計最大互相關(guān)法完成包絡(luò)對齊,自聚焦分別用相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocusing, PGA)法和本文研究的方法進(jìn)行,方位向壓縮通過傅里葉變換完成,空間目標(biāo)的初始兩行軌道根數(shù)如表2所示,回波生成方法按照參考文獻(xiàn)[18]的方法進(jìn)行。仿真用目標(biāo)的三維及對應(yīng)的二維散射點(diǎn)模型分別如圖3、圖4所示。

    表1 雙基地雷達(dá)主要參數(shù)Table 1 Main parameters in bistatic radar

    表2 初始軌道根數(shù)Table 2 Initial two line elements (TLE)

    圖5、圖6、圖7分別為用PGA算法、延時參數(shù)正常選取及延時參數(shù)有干擾項時的聚焦效果,從圖中可以明顯看出,當(dāng)按3.2小節(jié)研究方法正確選取延時參數(shù)時,可得到比PGA算法更好的聚焦效果,但當(dāng)延時參數(shù)選取不當(dāng)時,其聚焦效果改善程度不如圖6明顯。

    當(dāng)延時參數(shù)τ1、τ2有干擾項,即τ1、τ2的選取不再是N/2、N/3時,待估系數(shù)η2、η3的最小方差與τ/N的關(guān)系大致呈浴盆曲線的形式[14],延時參數(shù)選取過小或過大,都會造成估計誤差增長,而系數(shù)η2、η3的誤差變大會導(dǎo)致補(bǔ)償后的相位項依然存在殘余高階項,在后續(xù)的處理中,殘余高階項無法完全補(bǔ)償,最終會造成圖像聚焦度相對圖6有所下降,如圖7所示。

    圖8給出了η2、η3的估計精度隨著成像時間的變化曲線,從圖中可以看出,隨著成像積累時間的變長,η2、η3的估計誤差是逐漸降低的,但是,隨著積累時間的增長雙基地ISAR的圖像畸變現(xiàn)象也會加劇,圖9為成像積累時間等于15 s時的二維ISAR像,從圖中可以看出,部分散射點(diǎn)的聚焦效果相對圖6有一定改善,但因為圖像的畸變,導(dǎo)致該二維ISAR像與目標(biāo)的輪廓區(qū)別較大,不利于后續(xù)目標(biāo)識別,故在利用本文研究的自聚焦方法時,成像時間一般選取10 s,以在參數(shù)估計精度和圖像畸變之間選取合適的折中。

    圖像散射點(diǎn)的3dB主瓣寬度、積分旁瓣比(Integral Sidelobe Ratio, ISLR)和峰值旁瓣比(Peak Sidelobe Ratio, PSLR)常用于表征雷達(dá)成像性能,表3給出了多次仿真后統(tǒng)計平均得到的圖5、圖6、圖7、圖9的散射點(diǎn)參數(shù)性能。

    從表3可以看出,在不同的成像算法條件下,散射點(diǎn)的距離向聚焦性能并未有明顯提升,但方位向的聚焦性能改善明顯,表明本文研究算法的有效性。從方位向的3 dB寬度、PSLR和ISLR來判斷,圖6的成像質(zhì)量優(yōu)于圖9,圖9的成像質(zhì)量優(yōu)于圖7,這與前文的理論分析一致,因此若要利用本文方法得到高聚集質(zhì)量的圖像,必須按前文所述正確選取延時參數(shù)和成像積累時間。

    表3 散射點(diǎn)參數(shù)性能Table 3 Imaging parameters of scatters

    5 結(jié) 論

    通過泰勒展開近似的方法,將頻率同步誤差與平動、轉(zhuǎn)動的相位項統(tǒng)一進(jìn)行多項式建模,通過估計高階相位項系數(shù)的方法構(gòu)造補(bǔ)償相位項完成高階項補(bǔ)償,達(dá)成自聚焦的目的。算法在系數(shù)估計精度較高的條件下可得到比常用PGA算法更高的聚焦精度,但在估計參數(shù)選取不當(dāng)時,對聚焦精度會有所影響。更加穩(wěn)健的參數(shù)估計算法以及數(shù)據(jù)長度影響系數(shù)估計精度的機(jī)理分析也是課題組下一步的研究方向。

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