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    一種基于波程差補(bǔ)償?shù)腎nISAR圖像配準(zhǔn)方法

    2018-04-17 08:19:44周子鉑蔣李兵
    雷達(dá)學(xué)報(bào) 2018年6期
    關(guān)鍵詞:方位天線雷達(dá)

    周子鉑 蔣李兵 王 壯

    (國(guó)防科技大學(xué)ATR重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 長(zhǎng)沙 410073)

    1 引言

    雷達(dá)成像是雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域一個(gè)非常重要的課題,逆合成孔徑雷達(dá)(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)成像可以有效提升雷達(dá)的空間檢測(cè)和目標(biāo)識(shí)別能力[1-3]。ISAR圖像是目標(biāo)沿雷達(dá)視線方向和目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡方向所成平面的投影,不同觀測(cè)角度下得到的ISAR圖像相差比較大,而且ISAR圖像不能完全反映目標(biāo)真實(shí)結(jié)構(gòu),無(wú)法提供目標(biāo)俯仰向的信息。 隨著空間監(jiān)測(cè)對(duì)于高分辨圖像的需求,3維成像技術(shù)日趨成為雷達(dá)成像領(lǐng)域熱點(diǎn)課題[4,5]。

    干涉技術(shù)首先是在合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SAR)成像中被應(yīng)用的,考慮到ISAR成像為SAR成像的逆過(guò)程,自然也就可以將干涉技術(shù)引用到ISAR成像領(lǐng)域,發(fā)展成為干涉逆合成孔徑雷達(dá)(Interferometric Inverse Synthetic Aperture Radar, InISAR)3維成像技術(shù)[6,7]。InISAR 3維成像系統(tǒng)包含有單天線結(jié)構(gòu)、雙天線結(jié)構(gòu)、三天線結(jié)構(gòu)和陣列多天線結(jié)構(gòu)??紤]到單天線和雙天線系統(tǒng)結(jié)構(gòu)對(duì)于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡的特殊要求以及天線陣列復(fù)雜的硬件結(jié)構(gòu)和高昂成本,本文主要研究經(jīng)典的L型三天線結(jié)構(gòu)。通過(guò)使用3部天線,此種3維干涉成像技術(shù)可以通過(guò)CLEAN算法提取出ISAR圖像中的強(qiáng)散射點(diǎn),并通過(guò)同一基線上的兩幅ISAR圖像的干涉處理得到該散射點(diǎn)的干涉相位[8]。由于干涉相位里面包含有散射點(diǎn)到各雷達(dá)天線之間的波程差,經(jīng)過(guò)計(jì)算可以得到散射點(diǎn)的3維分布[9]。圖像配準(zhǔn)是InISAR 3維成像技術(shù)里面相當(dāng)重要的一環(huán),目的是將3幅ISAR圖像中的每個(gè)散射點(diǎn)對(duì)應(yīng)到相同的像素單元,以確保后續(xù)的干涉處理是在相同的散射點(diǎn)之間進(jìn)行的。

    近些年,很多國(guó)內(nèi)外學(xué)者發(fā)表了ISAR圖像配準(zhǔn)和InISAR 3維成像相關(guān)的算法和應(yīng)用的論文。InSAR領(lǐng)域基于相關(guān)系數(shù)的圖像配準(zhǔn)方法首先被引用到ISAR圖像的配準(zhǔn)上[10-12],但是SAR和ISAR觀測(cè)的目標(biāo)場(chǎng)景有很大的區(qū)別,ISAR圖像中目標(biāo)所占的像素單元只是很小的一部分,所以基于相關(guān)系數(shù)的配準(zhǔn)方法并不適用于ISAR圖像的配準(zhǔn)。文獻(xiàn)[13]提出一種基于相位校正的圖像配準(zhǔn)方法,該方法通過(guò)在回波域進(jìn)行處理,將3部天線的ISAR圖像利用各自的參考距離分別完成聚焦,這樣在回波就克服了圖像失配準(zhǔn)的本質(zhì)原因。該方法對(duì)于雷達(dá)的測(cè)距和測(cè)角精度要求比較高,在低信噪比情況下雷達(dá)測(cè)距和測(cè)角精度比較差時(shí),圖像配準(zhǔn)和3維成像精度較差。在文獻(xiàn)[14]中,張群等人提出一種多天線結(jié)構(gòu)3維成像技術(shù),在互相垂直的方向上布置多部天線,利用較長(zhǎng)基線對(duì)的天線對(duì)目標(biāo)測(cè)角,較短的基線對(duì)的天線對(duì)目標(biāo)成像,通過(guò)長(zhǎng)基線測(cè)得的目標(biāo)的較精確的轉(zhuǎn)角對(duì)短基線的回波進(jìn)行補(bǔ)償,實(shí)現(xiàn)ISAR圖像的配準(zhǔn),這種成像系統(tǒng)的天線結(jié)構(gòu)相當(dāng)復(fù)雜,給天線布陣帶來(lái)極大的挑戰(zhàn),并且硬件成本太高。

    本文提出一種基于回波域波程差補(bǔ)償?shù)膱D像配準(zhǔn)方法,使用調(diào)頻傅里葉變換估計(jì)得到目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)角速度,并根據(jù)目標(biāo)旋轉(zhuǎn)角速度構(gòu)造波程差補(bǔ)償相位對(duì)雷達(dá)回波進(jìn)行相位補(bǔ)償,最終經(jīng)過(guò)距離維和方位維的距離壓縮獲得已經(jīng)配準(zhǔn)的ISAR圖像。

    本文其余部分的結(jié)構(gòu)如下:第2節(jié)分析InISAR成像系統(tǒng)的信號(hào)模型。本文提出的基于波程差補(bǔ)償?shù)膱D像配準(zhǔn)方法在第3節(jié)進(jìn)行討論,在第4節(jié)給出實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證并且與基于相關(guān)系數(shù)的圖像配準(zhǔn)方法的性能進(jìn)行比較。第5節(jié)為本文的結(jié)論。

    2 InISAR成像系統(tǒng)信號(hào)模型分析

    L型三天線構(gòu)型的干涉3維成像的結(jié)構(gòu)如圖1所示,圖中包含兩個(gè)坐標(biāo)系,即雷達(dá)坐標(biāo)系(A-XYZ)和目標(biāo)坐標(biāo)系(O-xyz)。3部天線在雷達(dá)坐標(biāo)系下的位置分別為A(0, 0, 0), B(L, 0, 0), C(0, 0, L),其中L表示成像系統(tǒng)的基線長(zhǎng)度,而且基線AB和AC互相垂直。且僅僅A天線為發(fā)射天線,A, B和C 3部天線都接收目標(biāo)回波。

    目標(biāo)坐標(biāo)系原點(diǎn)為目標(biāo)的幾何中心點(diǎn)O,在雷達(dá)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為,參考中心點(diǎn)(即目標(biāo)幾何中心點(diǎn))到3部天線的距離分別為,,。點(diǎn)P為目標(biāo)上的第k個(gè)散射點(diǎn),在目標(biāo)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為, P點(diǎn)到3部天線的距離分別為,,。此外,目標(biāo)沿AO, BO和CO方向飛行的速度分別為,和。為目標(biāo)成像快時(shí)間,為成像慢時(shí)間。

    干涉逆合成孔徑雷達(dá)成像技術(shù)是高分辨2維ISAR成像和干涉技術(shù)的結(jié)合,因此,高分辨的ISAR成像是InISAR 3維成像的前提條件。經(jīng)過(guò)文獻(xiàn)研究可知,ISAR 2維成像技術(shù)已經(jīng)比較成熟,根據(jù)傳統(tǒng)的平動(dòng)補(bǔ)償方法和脈沖壓縮方法可以得到目標(biāo)比較清晰的2維ISAR圖像。在3部天線都完成2維ISAR成像之后,需要通過(guò)圖像配準(zhǔn)方法將同一散射點(diǎn)在3幅不同ISAR圖像當(dāng)中對(duì)齊到同一像素單元,以確保后續(xù)的干涉處理過(guò)程是對(duì)相同散射點(diǎn)進(jìn)行干涉處理,以解算出各散射點(diǎn)的空間位置。根據(jù)ISAR成像理論,A, B, C 3部天線所成的ISAR復(fù)圖像分別為:

    根據(jù)式(4)和式(5)可知,同一散射點(diǎn)在A, B兩幅ISAR圖像當(dāng)中的位置有一定的偏移:

    根據(jù)式(7)和式(8),代入X波段寬帶成像雷達(dá)典型系統(tǒng)參數(shù),,以及散射點(diǎn)不同時(shí)間到雷達(dá)距離,可得到此時(shí)A, B天線ISAR圖像在距離向和方位向偏移的距離單元數(shù):

    由式(7)和式(8)可知,ISAR圖像距離向的失配主要由成像起始時(shí)刻目標(biāo)()到不同雷達(dá)的波程差引起,而方位向的失配則是由成像時(shí)間內(nèi)積累的波程差引起。根據(jù)式(9)和式(10)的計(jì)算結(jié)果可知,ISAR圖像在距離向的失配量比較小,但是方位向的失配量已經(jīng)達(dá)到十幾個(gè)分辨單元。綜上所述,當(dāng)3部天線均采用A天線測(cè)得的到目標(biāo)的距離進(jìn)行解線頻調(diào)處理時(shí),ISAR圖像之間的失配準(zhǔn)現(xiàn)象比較嚴(yán)重。

    因此,在回波域?qū)⒂商炀€位置不同而引起的波程差補(bǔ)償?shù)簦涂梢詫?shí)現(xiàn)各天線ISAR圖像的配準(zhǔn)。在完成圖像配準(zhǔn)之后,對(duì)兩幅ISAR圖像進(jìn)行干涉處理,進(jìn)而解算出目標(biāo)中各散射點(diǎn)的3維位置關(guān)系。

    3 基于波程差補(bǔ)償?shù)腎SAR圖像配準(zhǔn)方法

    3.1 基于調(diào)頻傅里葉變換的波程差估計(jì)

    從式(9)和式(10)可見(jiàn),當(dāng)雷達(dá)B和雷達(dá)C的回波都用雷達(dá)A測(cè)得的參考距離進(jìn)行解線頻調(diào)處理并成像時(shí),B圖像和A圖像以及C圖像和A圖像之間的失配準(zhǔn)現(xiàn)象比較嚴(yán)重。但是,用雷達(dá)B和雷達(dá)C到目標(biāo)的距離分別對(duì)各自回波進(jìn)行解線頻調(diào)處理時(shí),即,,圖像之間的失配準(zhǔn)現(xiàn)象會(huì)得到較好的改善。這樣可得離向和方位向的偏移量為:

    由式(13)和式(14)可知,采用3部雷達(dá)各自到目標(biāo)的距離對(duì)各自雷達(dá)回波進(jìn)行解線頻調(diào)處理并成像,便可以有效減小距離向和方位向的偏移。因此,雷達(dá)B和雷達(dá)C需要補(bǔ)償?shù)牟ǔ滩罘謩e為:

    圖2描述了遠(yuǎn)場(chǎng)目標(biāo)在XOY平面的運(yùn)動(dòng)模型,目標(biāo)在XOY平面以做勻速轉(zhuǎn)動(dòng)。圖中和分別為不同時(shí)刻目標(biāo)的中心位置。為基線AB的中點(diǎn),并且直線垂直于X軸。P為目標(biāo)上任意一散射點(diǎn),到散射點(diǎn)P的連接線與直線之間的夾角為,此處為成像慢時(shí)間,別為和,均為慢時(shí)間的函數(shù)。平面YOZ內(nèi)的運(yùn)動(dòng)情況和XOY平面內(nèi)的運(yùn)動(dòng)情況類似,且其轉(zhuǎn)動(dòng)角速度為。

    由圖2中散射點(diǎn)與雷達(dá)位置之間的幾何關(guān)系,可計(jì)算得到散射點(diǎn)P到雷達(dá)A和雷達(dá)B的距離差為:

    同理,參考距離差:

    經(jīng)過(guò)上述分析可知,ISAR圖像配準(zhǔn)問(wèn)題可由波程差的估計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為目標(biāo)角度轉(zhuǎn)動(dòng)參數(shù)的估計(jì)問(wèn)題,可以通過(guò)自發(fā)自收的雷達(dá)A對(duì)目標(biāo)的轉(zhuǎn)動(dòng)角速度進(jìn)行估計(jì)。

    經(jīng)過(guò)平動(dòng)補(bǔ)償之后,目標(biāo)可被視為轉(zhuǎn)臺(tái)目標(biāo),具體轉(zhuǎn)臺(tái)模型如圖3所示。對(duì)于相對(duì)雷達(dá)做勻速轉(zhuǎn)動(dòng)的目標(biāo),目標(biāo)上散射點(diǎn)到雷達(dá)距離為:

    雷達(dá)A的經(jīng)過(guò)剩余視頻相位和包絡(luò)斜置項(xiàng)消除之后的1維距離像為:

    因此,當(dāng)成像時(shí)間內(nèi)目標(biāo)轉(zhuǎn)角比較小的情況下,回波多普勒頻率為:

    由式(22)可見(jiàn),回波在慢時(shí)間域?yàn)榫€性調(diào)頻信號(hào),且調(diào)頻率為:

    其中,強(qiáng)散射單元塊由2n+1個(gè)1維方位像組成,分別為強(qiáng)散射點(diǎn)單元所在的1維方位像,以及其前后各n個(gè)距離單元的1維方位像。具體的強(qiáng)散射單元塊的組成如圖4中陰影部分所示。此處選擇強(qiáng)散射單元塊遵循兩個(gè)原則:(1)充分利用強(qiáng)散射單元的峰值的旁瓣信息;(2)同一個(gè)強(qiáng)散射單元塊不同時(shí)包含兩個(gè)強(qiáng)散射單元。

    在各個(gè)強(qiáng)散射單元塊估計(jì)得到調(diào)頻斜率之后,再根據(jù)調(diào)頻斜率與散射點(diǎn)距離成線性關(guān)系的特點(diǎn),對(duì)多個(gè)強(qiáng)散射單元塊估計(jì)得到的調(diào)頻斜率進(jìn)行最小二乘擬合,得到的直線的斜率K與轉(zhuǎn)動(dòng)角速度成唯一對(duì)應(yīng)關(guān)系:

    3.2 基于波程差相位補(bǔ)償?shù)腎SAR圖像配準(zhǔn)

    進(jìn)一步根據(jù)上述推導(dǎo)得到的需要補(bǔ)償?shù)牟ǔ滩?,可以?gòu)造雷達(dá)B和雷達(dá)C回波分別需要補(bǔ)償?shù)南辔粸椋?/p>

    然后,對(duì)雷達(dá)B和雷達(dá)C經(jīng)過(guò)解線頻調(diào)處理的接收回波進(jìn)行相位補(bǔ)償:

    最后,對(duì)雷達(dá)B和雷達(dá)C的經(jīng)過(guò)相位補(bǔ)償之后回波進(jìn)行成像處理,最終雷達(dá)B和雷達(dá)C所成的ISAR圖像與雷達(dá)A的ISAR圖像是完全配準(zhǔn)的。因?yàn)镮SAR圖像配準(zhǔn)僅僅是InISAR 3維成像的中間步驟,所以在經(jīng)過(guò)上述方法獲得已經(jīng)配準(zhǔn)的ISAR圖像之后,利用干涉技術(shù)來(lái)提取目標(biāo)的干涉相位以及各散射點(diǎn)的坐標(biāo)信息:

    綜上所述,整個(gè)InISAR 3維成像算法的流程如圖5所示。

    4 仿真實(shí)驗(yàn)

    為了驗(yàn)證所提出方法的有效性,本部分就所提出的方法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并與基于相關(guān)系數(shù)的ISAR圖像配準(zhǔn)算法進(jìn)行比較。InISAR成像系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示,基線長(zhǎng)度L=10 m。雷達(dá)和目標(biāo)參數(shù)如表1所示。

    表1 雷達(dá)和目標(biāo)的參數(shù)Tab. 1 Parameters of experiment

    4.1 基于波程差補(bǔ)償?shù)膱D像配準(zhǔn)方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    4.1.1 目標(biāo)旋轉(zhuǎn)角速度估計(jì)結(jié)果 目標(biāo)回波多普勒域調(diào)頻斜率估計(jì)結(jié)果如圖6所示,藍(lán)色線為調(diào)頻傅里葉變換之后用最小熵法搜索得到的各距離單元塊的調(diào)頻斜率估計(jì)結(jié)果,紅色線為最小二乘擬合的結(jié)果。計(jì)算紅■線的斜率即可計(jì)算得到目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)角速度:。圖7所示為不同信噪比條件下目標(biāo)旋轉(zhuǎn)角速度的估計(jì)效果,由圖可見(jiàn),在信噪比較高時(shí),估計(jì)效果比較穩(wěn)定,受噪聲影響較小。

    4.1.2 圖像配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果 圖8所示為各天線經(jīng)過(guò)波程差補(bǔ)償?shù)幕夭ㄟM(jìn)行距離壓縮得到的目標(biāo)的1維距離像。顯然,3部天線得到的3幅1維距離像極其相似,強(qiáng)散射點(diǎn)基本位于相同的距離單元,忽略噪聲的影響,可以認(rèn)為距離向上基本實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)。另外,圖9給出了雷達(dá)A, B和C回波的第50次脈沖對(duì)齊之后1維距離像的比較結(jié)果,峰值點(diǎn)表示散射點(diǎn)位置,并且峰值對(duì)齊效果較好,可見(jiàn)散射點(diǎn)在距離向基本實(shí)現(xiàn)精確對(duì)齊。

    對(duì)目標(biāo)回波的1維距離像進(jìn)行方位向壓縮可以得到目標(biāo)的2維ISAR圖像,3部天線分別各自對(duì)目標(biāo)所成的未進(jìn)行配準(zhǔn)的ISAR圖像如圖10所示。由于3部天線觀測(cè)目標(biāo)的視角不同,且僅僅雷達(dá)A發(fā)射電磁波,從而雷達(dá)B, C接收到的回波的波程與雷達(dá)A接收到的回波的波程不同,從而3幅圖像會(huì)有一定的差別。由圖10可見(jiàn),3幅ISAR圖像在距離向沒(méi)有明顯的平移,但是在方位向有明顯的錯(cuò)位,即3幅ISAR圖像各散射點(diǎn)之間未對(duì)齊??紤]到ISAR圖像間的錯(cuò)配主要是因?yàn)槟繕?biāo)上各散射點(diǎn)到不同雷達(dá)具有一定的波程差,因此提出一種基于波程差補(bǔ)償?shù)腎SAR圖像配準(zhǔn)方法。經(jīng)過(guò)所提出的回波域的波程差補(bǔ)償方法的處理之后,3部天線所成的ISAR圖像如圖11所示。觀察所成圖像可以發(fā)現(xiàn)無(wú)論是在距離向還是方位向,3幅ISAR圖像之間均未發(fā)生明顯的錯(cuò)位。通過(guò)峰值檢測(cè)進(jìn)一步提取配準(zhǔn)之后的ISAR圖像當(dāng)中的強(qiáng)散射點(diǎn)的位置,如表2所示。括號(hào)中前一個(gè)數(shù)為散射點(diǎn)所在的方位向位置,后一個(gè)數(shù)為散射點(diǎn)在距離向的位置。顯然,各強(qiáng)散射點(diǎn)在3幅ISAR圖像當(dāng)中的位置都是一樣的,圖像間的失配準(zhǔn)被消除,即A, B, C 3幅圖像完成配準(zhǔn)。

    表2 基于波程差補(bǔ)償方法配準(zhǔn)的ISAR圖像中各散射點(diǎn)位置Tab. 2 Locations of scatterers after image registration based on the proposed method

    4.1.3 InISAR 3維成像實(shí)驗(yàn)結(jié)果 因?yàn)镮SAR圖像配準(zhǔn)僅僅是干涉ISAR 3維成像的中間步驟,在完成ISAR圖像配準(zhǔn)之后還需要進(jìn)行干涉處理,并根據(jù)式(32)和式(33)求解得到目標(biāo)上各散射點(diǎn)的x坐標(biāo)和z坐標(biāo),y坐標(biāo)根據(jù)各散射點(diǎn)徑向距離即可得到。最終,目標(biāo)的干涉ISAR 3維成像結(jié)果如圖12所示,其中藍(lán)色“*”點(diǎn)表示目標(biāo)的真實(shí)結(jié)構(gòu),紅色圓圈“○”表示使用波程差補(bǔ)償方法得到的3維成像結(jié)果。其中,紅色圓圈與對(duì)應(yīng)的藍(lán)色“*”點(diǎn)的3個(gè)坐標(biāo)的差的平均值為0.3034??梢?jiàn),提出的方法可以很好地實(shí)現(xiàn)L型天線結(jié)構(gòu)中3部天線所成ISAR圖像的配準(zhǔn),并得到比較好的3維成像結(jié)果。

    4.2 基于相關(guān)系數(shù)的圖像配準(zhǔn)方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    按傳統(tǒng)RD成像方法對(duì)回波依次進(jìn)行距離向脈沖壓縮,包絡(luò)對(duì)齊,初相校正,方位向脈沖壓縮得到目標(biāo)的ISAR圖像。然后分別對(duì)B和C的圖像逐步進(jìn)行距離向和方位向的平移,并計(jì)算相關(guān)系數(shù)。該仿真實(shí)驗(yàn)在設(shè)備參數(shù)為Intel(R) Core(TM) i7 7700 CPU @ 3.6 GHz and 16 GB RAM計(jì)算機(jī)的MATLAB環(huán)境中進(jìn)行,相關(guān)系數(shù)計(jì)算結(jié)果如圖13所示。其中A, B相關(guān)系數(shù)的計(jì)算用時(shí)為15916 s, A, C相關(guān)系數(shù)的計(jì)算用時(shí)為15740 s;當(dāng)B圖像距離向平移量為0.8,方位向平移量為18.3時(shí),A和B圖像的相關(guān)系數(shù)達(dá)到最大;當(dāng)C圖像距離向平移量為0.7,方位向平移量為10.8時(shí),A和C圖像的相關(guān)系數(shù)達(dá)到最大。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,為了達(dá)到十分之一個(gè)像素單元的配準(zhǔn)精度,需要對(duì)原始圖像進(jìn)行10倍插值處理,另外,還需要搜索距離向和方位向的最佳平移量,這將極大地增加相關(guān)法的計(jì)算量,因此基于相關(guān)系數(shù)的圖像配準(zhǔn)方法的計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng)。根據(jù)B和C圖像的最佳平移量對(duì)B和C圖像進(jìn)行平移,平移過(guò)后的ISAR圖像如圖14所示,從左至右依次為A, B,C圖像。同樣,可以使用峰值檢測(cè)的方法提取出3幅圖像中的強(qiáng)散射點(diǎn),如表3所示。根據(jù)表3可知,有的散射點(diǎn)在3幅圖像中的位置并不是同一個(gè)像素單元,8個(gè)強(qiáng)散射點(diǎn)并沒(méi)有完全對(duì)齊,可見(jiàn)相關(guān)法的配準(zhǔn)精度相對(duì)較差。因?yàn)镮SAR圖像中目標(biāo)所占的區(qū)域相對(duì)較小,大部分像素單元都是被噪聲占據(jù),目標(biāo)散射信息對(duì)相關(guān)系數(shù)的貢獻(xiàn)值相對(duì)較小,所以兩幅圖像的相關(guān)系數(shù)更有可能被噪聲所影響,尤其是在信噪比較低的觀測(cè)條件下。最終導(dǎo)致基于相關(guān)系數(shù)的ISAR圖像配準(zhǔn)方法的配準(zhǔn)精度較差,容易形成錯(cuò)配現(xiàn)象。

    目標(biāo)的干涉ISAR 3維圖像結(jié)果如圖15所示,其中,紅色圓圈與對(duì)應(yīng)的藍(lán)色“*”點(diǎn)的3個(gè)坐標(biāo)的差的平均值為45.8529。可見(jiàn)基于相關(guān)法的圖像配準(zhǔn)精度比較差,導(dǎo)致最終的InISAR 3維圖像與目標(biāo)的真實(shí)結(jié)構(gòu)相差甚遠(yuǎn)。綜上所述,基于波程差補(bǔ)償?shù)姆椒ㄍㄟ^(guò)在回波域進(jìn)行波程差補(bǔ)償消除散射點(diǎn)到不同天線之間的波程差進(jìn)而實(shí)現(xiàn)ISAR圖像配準(zhǔn),再進(jìn)行干涉處理獲得目標(biāo)的3維結(jié)構(gòu),最終的成像結(jié)果表明本文方法的有效性。

    4.3 基于波程差補(bǔ)償?shù)膹?fù)雜目標(biāo)的InISAR成像

    為進(jìn)一步驗(yàn)證所提出算法的穩(wěn)定性,此部分用“天宮一號(hào)”衛(wèi)星模型按照上述算法流程進(jìn)行InISAR成像仿真實(shí)驗(yàn)。具體目標(biāo)結(jié)構(gòu)以及仿真模型如圖16和圖17所示。

    根據(jù)上述算法流程,對(duì)“天宮一號(hào)”散射點(diǎn)模型進(jìn)行InISAR成像,成像結(jié)果如圖18所示,其中藍(lán)色“*”點(diǎn)表示目標(biāo)的真實(shí)結(jié)構(gòu),紅色圓圈“○”表示使用波程差補(bǔ)償方法得到的3維成像結(jié)果。因?yàn)镮SAR圖像配準(zhǔn)只是InISAR成像的中間步驟,因此這里直接采用最終的InISAR成像結(jié)果來(lái)衡量算法性能。由成像結(jié)果在XOZ平面的投影可見(jiàn),目標(biāo)真實(shí)結(jié)構(gòu)的投影與成像結(jié)果的投影比較一致,成像結(jié)果在XOZ平面與真實(shí)結(jié)構(gòu)吻合得比較好;再根據(jù)YOZ平面的結(jié)構(gòu)可知,干涉結(jié)果在y坐標(biāo)方向上也基本吻合,誤差較小,所以,總體而言最終的3維成像質(zhì)量比較好。可見(jiàn),所提出的算法對(duì)于較復(fù)雜的散射點(diǎn)模型也能得出較好的成像效果,由此可見(jiàn)所提出的基于波程差補(bǔ)償?shù)腎SAR圖像配準(zhǔn)方法可以很好地實(shí)現(xiàn)ISAR圖像配準(zhǔn),并獲得質(zhì)量較好的InISAR 3維成像結(jié)果。

    表3 相關(guān)法配準(zhǔn)之后ISAR圖像中各散射點(diǎn)位置Tab. 3 Locations of scatterers after image registration based on correlation method

    5 結(jié)論

    本文提出一種基于波程差補(bǔ)償?shù)腎SAR圖像配準(zhǔn)方法,通過(guò)在回波域的相位補(bǔ)償消除各散射點(diǎn)到不同天線之間的波程差,最終完成ISAR圖像的配準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,相比于基于相關(guān)系數(shù)的ISAR圖像配準(zhǔn)方法而言,本文方法可以在回波域直接完成ISAR圖像的配準(zhǔn),并且配準(zhǔn)精度較高,計(jì)算負(fù)擔(dān)較輕。最終獲得的目標(biāo)真實(shí)的3維成像結(jié)果也證實(shí)該ISAR圖像配準(zhǔn)方法更適合被應(yīng)用于InISAR 3維成像,并進(jìn)一步通過(guò)復(fù)雜目標(biāo)的InISAR 3維成像結(jié)構(gòu)驗(yàn)證了所提出方法的穩(wěn)定性。

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