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    某型艦載機(jī)目標(biāo)的ISAR 成像算法研究

    2024-04-02 03:42:36彭關(guān)弘燁任新成王玉清楊鵬舉
    現(xiàn)代電子技術(shù) 2024年7期
    關(guān)鍵詞:飛機(jī)信號(hào)方法

    彭關(guān)弘燁,任新成,王玉清,趙 曄,楊鵬舉

    (延安大學(xué)物理與電子信息學(xué)院,陜西延安 716000)

    0 引 言

    逆合成孔徑雷達(dá)(ISAR)是一種利用目標(biāo)的微動(dòng)或雷達(dá)本身的運(yùn)動(dòng),以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的高分辨率成像的雷達(dá)。其通過反向地模擬合成孔徑雷達(dá)的運(yùn)動(dòng),利用目標(biāo)本身的旋轉(zhuǎn)或平動(dòng)產(chǎn)生的多普勒頻率差,從而獲取目標(biāo)的二維圖像。相較于傳統(tǒng)雷達(dá)技術(shù),ISAR 提供的是動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)、具有較高分辨率的目標(biāo)圖像,而非單一的點(diǎn)目標(biāo)信息。ISAR 的優(yōu)勢(shì)在于,它可以在很遠(yuǎn)的距離上對(duì)目標(biāo)進(jìn)行高分辨率成像,這使得ISAR 成為軍事偵察、地球觀測(cè)和災(zāi)害監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域的重要工具[1-5]。在軍事偵察領(lǐng)域,ISAR 可以被用來識(shí)別和分類飛行中的目標(biāo)[6],例如飛機(jī)和導(dǎo)彈,由于ISAR 可以提供關(guān)于目標(biāo)的詳細(xì)圖像[7-9],因此可以更準(zhǔn)確地識(shí)別目標(biāo)類型,甚至可以識(shí)別出目標(biāo)具體的型號(hào)。在地球觀測(cè)領(lǐng)域,ISAR 可以被用于地形和環(huán)境監(jiān)測(cè),例如,可以使用ISAR 來探測(cè)和監(jiān)測(cè)地球表面的變化,包括地震后的地形變化、洪水過后的水位變化等。此外,ISAR 也可以用于監(jiān)測(cè)海洋表面的情況,如海洋浪涌、海冰變化等[10]。

    盡管ISAR 在上述各個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用,但I(xiàn)SAR 技術(shù)的研究和發(fā)展仍然面臨一些挑戰(zhàn),例如如何提高圖像的質(zhì)量和分辨率,如何處理復(fù)雜背景下的目標(biāo)識(shí)別等問題,其中成像方法是ISAR 技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)之一。

    傳統(tǒng)的ISAR 成像方法在處理目標(biāo)的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)時(shí)[11],常常會(huì)導(dǎo)致圖像模糊和失真,這一問題在實(shí)際應(yīng)用中嚴(yán)重限制了其性能。為了克服這些挑戰(zhàn),研究者們開始探索新的成像方法。特別是,基于距離多普勒(RD)算法的ISAR 成像方法,因其簡(jiǎn)單且有效,引起了廣泛的研究興趣。RD 算法通過對(duì)雷達(dá)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行二維傅里葉變換,能有效抑制目標(biāo)復(fù)雜運(yùn)動(dòng)對(duì)ISAR 圖像的影響,從而獲得更清晰、更精確的圖像。

    文獻(xiàn)[12]提出一種基于穩(wěn)相譜二維原理的改進(jìn)雙基地距離-多普勒算法,文獻(xiàn)[13]提出一種新的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償(MoCo)算法來提高機(jī)載SAR MoCo 的效率和魯棒性,文獻(xiàn)[14]提出的局部線性RD(L-RD)模型建立了局部高程的線性約束,迭代算法收斂速度較快。文獻(xiàn)[15]利用RD成像的步驟構(gòu)建了基于深度展開網(wǎng)絡(luò)的RD 學(xué)習(xí)成像網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),將回波數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入來學(xué)習(xí)回波數(shù)據(jù)到大斜視SAR 圖像的成像過程。文獻(xiàn)[16]構(gòu)建距離向FrFT 域成像算法(RFrFT-RD),最后利用星載SAR 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行地物目標(biāo)成像。文獻(xiàn)[17]提出了一種新的基于相鄰包絡(luò)差序列NS 的包絡(luò)對(duì)齊準(zhǔn)則。

    盡管RD 算法在ISAR 成像中的應(yīng)用取得了一定的成功,但仍然存在一些問題和挑戰(zhàn)。例如,由于RD 算法假設(shè)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)是均勻的,因此,當(dāng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)存在加速度時(shí),RD 算法的成像效果會(huì)大大降低,這會(huì)導(dǎo)致ISAR 圖像模糊和失真。

    本文首先說明了ISAR 的成像原理,介紹了運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償中的包絡(luò)對(duì)齊方法,在此基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)的包絡(luò)對(duì)齊方法,通過某衛(wèi)星成像對(duì)該方法進(jìn)行驗(yàn)證,證明了該算法的適用性和靈活性,運(yùn)用改進(jìn)的包絡(luò)對(duì)齊方法對(duì)某型艦載機(jī)進(jìn)行成像,發(fā)現(xiàn)該方法可以有效地提高ISAR 圖像的質(zhì)量和分辨率。

    1 ISAR 成像基本原理

    1.1 幾何模型

    在逆合成孔徑雷達(dá)成像中,雷達(dá)靜止而目標(biāo)勻速運(yùn)動(dòng),如圖1 所示,其運(yùn)動(dòng)包括從位置1 到位置3 的平動(dòng)、位置3 的轉(zhuǎn)動(dòng),以及位置3 到位置2 的圓周運(yùn)動(dòng),而圓周運(yùn)動(dòng)在成像中無作用,可忽略。

    圖1 ISAR 成像中的平動(dòng)與轉(zhuǎn)動(dòng)

    目標(biāo)和雷達(dá)的相對(duì)運(yùn)動(dòng)可視為目標(biāo)的自轉(zhuǎn)和其對(duì)雷達(dá)的平動(dòng)。從位置1 到位置3 的平動(dòng)中,各散射點(diǎn)產(chǎn)生的多普勒頻率相同,對(duì)成像無效,需補(bǔ)償。只有在位置2 的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)才導(dǎo)致不同多普勒頻率,有利于成像。平動(dòng)補(bǔ)償后即可視為雷達(dá)對(duì)轉(zhuǎn)臺(tái)目標(biāo)的成像。

    1.2 轉(zhuǎn)臺(tái)成像原理

    ISAR 成像所必需的是目標(biāo)繞其上的某一個(gè)參考點(diǎn)在一段時(shí)間內(nèi)有一個(gè)旋轉(zhuǎn)角,以此來獲得高的橫向分辨率。

    如圖2 所示,雷達(dá)不動(dòng),假定目標(biāo)放置在一個(gè)旋轉(zhuǎn)的平臺(tái)上,以目標(biāo)上的某個(gè)參考點(diǎn)為中心轉(zhuǎn)動(dòng)。若轉(zhuǎn)臺(tái)作逆時(shí)針方向旋轉(zhuǎn),那么位于轉(zhuǎn)軸上的散射點(diǎn)子回波的多普勒頻率為零,左側(cè)為正,右側(cè)為負(fù),并且散射點(diǎn)偏離中心軸的距離越遠(yuǎn),多普勒頻率值就越大。圖2 中所示的是將空間目標(biāo)向二維平面xOy上進(jìn)行的投影,轉(zhuǎn)臺(tái)模型就是目標(biāo)繞z軸以均勻的角速度ω作旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)。

    圖2 ISAR 轉(zhuǎn)臺(tái)成像模型

    假定雷達(dá)到目標(biāo)旋轉(zhuǎn)軸的距離為ra,雷達(dá)信號(hào)的波長(zhǎng)為λ,那么在t= 0 時(shí)刻,目標(biāo)上的某個(gè)散射點(diǎn)(r0,θ0,z0)到雷達(dá)的距離可以表示為:

    如果目標(biāo)旋轉(zhuǎn)軸到雷達(dá)的距離ra遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于目標(biāo)的尺寸r0,則可以將式(1)近似表達(dá)為:

    其中:

    由此可以計(jì)算得到回波的多普勒頻率為:

    式中:x0和y0是目標(biāo)的初始位置;ω是目標(biāo)的角速度;t是時(shí)間;cosωt和sinωt是目標(biāo)在時(shí)間t的位置。

    取t=0 時(shí)刻周圍極短的時(shí)間來處理接收信號(hào),可以得到:

    因此,由回波信號(hào)的距離延時(shí)及多普勒頻率可以求出該散射點(diǎn)的位置(xa,ya)。距離向分辨率取決于脈沖信號(hào)的帶寬,與脈沖信號(hào)的帶寬B成反比,即:

    由式(7)可知,目標(biāo)的方位向分辨率取決于多普勒分辨率,對(duì)于所需的方位向分辨率ρa(bǔ)= Δx,則多普勒分辨率必須為Δfd= 2ω λΔx。實(shí)際上多普勒分辨率取決于相干積累時(shí)間T,即fd= 1T,換句話說,方位分辨率由下列公式得到:

    通過以上分析可知,雷達(dá)發(fā)射信號(hào)的帶寬越大,則距離向分辨率越高;雷達(dá)發(fā)射信號(hào)的波長(zhǎng)越短,目標(biāo)在成像積累時(shí)間內(nèi)轉(zhuǎn)過的總轉(zhuǎn)角越大,則雷達(dá)在方位向上對(duì)目標(biāo)的分類識(shí)別能力越強(qiáng),分辨率越高。

    1.3 距離-多普勒成像算法

    圖3 ISAR 成像原理圖

    用向量r→1與向量r→之和的絕對(duì)值來表示經(jīng)過運(yùn)動(dòng)后雷達(dá)與目標(biāo)上的任一散射點(diǎn)p之間的距離,其中向量r→1表示雷達(dá)到目標(biāo)參考點(diǎn)的位置向量,向量表示目標(biāo)參考點(diǎn)到目標(biāo)上點(diǎn)p的位置向量。

    雷達(dá)與目標(biāo)上的任一散射點(diǎn)p之間的距離可以表示為:

    式中:r、r1分別表示的模;定義向量的單位向量為=,由于r?r1,那么式(9)可以簡(jiǎn)化為:

    式中“·”表示向量點(diǎn)乘。

    設(shè)雷達(dá)發(fā)射的信號(hào)為線性調(diào)頻信號(hào),表達(dá)式為:

    式中:T為脈沖重復(fù)周期;f0表示信號(hào)的中心頻率;τ表示脈沖寬度;γ=B τ表示信號(hào)的調(diào)頻頻率,B表示信號(hào)帶寬;n代表發(fā)射的是第n個(gè)脈沖;a(t)表示信號(hào)的幅值,表示為:

    值得一提的是,名物化的最終形式是名詞,認(rèn)知語言學(xué)的范疇原型和突顯理論對(duì)名詞這個(gè)語法范疇的研究有助于對(duì)名物化的理解。比如,Mihatsch(2009)結(jié)合Langacker對(duì)名詞的概念基礎(chǔ)的探討,即通過隱喻的方式從物品(PHYSICAL OBJECT)的概念得到事物(THING)的圖式,說明經(jīng)過名物化過程后,從其他詞類變形而來的名詞可以獲得名詞的詞匯語法和概念特征。

    ISAR 的回波信號(hào)可以表示為:

    式中:t′=t-表示目標(biāo)的散射強(qiáng)度;V表示目標(biāo)占據(jù)的空間容量;c 表示光速。

    點(diǎn)O處的目標(biāo)回波表達(dá)式為:

    運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償在ISAR 成像中是關(guān)鍵,主要涉及包絡(luò)對(duì)齊和相位補(bǔ)償。包絡(luò)對(duì)齊調(diào)整雷達(dá)回波信號(hào)的幅度,消除目標(biāo)相對(duì)運(yùn)動(dòng)的影響,需要估算目標(biāo)的距離和速度;相位補(bǔ)償?shù)窒夭ㄐ盘?hào)的相位偏移,估計(jì)目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)并調(diào)整雷達(dá)相位。這兩步可以減少圖像模糊,實(shí)現(xiàn)高清ISAR 成像,是雷達(dá)技術(shù)的核心挑戰(zhàn),也增強(qiáng)了目標(biāo)觀察的準(zhǔn)確性。

    2 包絡(luò)對(duì)齊方法

    包絡(luò)對(duì)齊在ISAR 成像中起到了關(guān)鍵作用,同時(shí)為后續(xù)的相位補(bǔ)償?shù)於藞?jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。C.C.Chen 在1980 年首次提出了傳統(tǒng)的包絡(luò)對(duì)齊方法,即所謂的相關(guān)法,這一方法充分利用了雷達(dá)發(fā)射信號(hào)脈沖重復(fù)頻率的高速性質(zhì)。具體而言,在兩個(gè)相鄰脈沖的時(shí)間間隔內(nèi),目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)幅度較小,角度變化量通常不會(huì)超過0.01°。因此,兩次回波信號(hào)的包絡(luò)之間呈現(xiàn)出強(qiáng)烈的相關(guān)性。相關(guān)法利用這一特性,采用了直接且高效的快速傅里葉變換進(jìn)行包絡(luò)對(duì)齊,從而使得其實(shí)現(xiàn)相當(dāng)便捷,運(yùn)行效率也頗高。但是該方法依然存在誤差,即使處理每次回波信號(hào)產(chǎn)生的誤差很小,但是在進(jìn)行ISAR成像處理時(shí),通常會(huì)處理幾百乃至上千個(gè)回波信號(hào),因累積而形成的大誤差不容小覷。

    包絡(luò)對(duì)齊也被稱為粗補(bǔ)償,是對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行平移,將各次信號(hào)平移到一個(gè)距離單元內(nèi),包絡(luò)對(duì)齊前后如圖4 所示。分布在不同距離單元的回波信號(hào)經(jīng)過包絡(luò)對(duì)齊之后,實(shí)現(xiàn)了在距離方向上的對(duì)齊。

    圖4 包絡(luò)對(duì)齊

    3 改進(jìn)的包絡(luò)對(duì)齊方法及仿真驗(yàn)證

    3.1 改進(jìn)的包絡(luò)對(duì)齊方法

    在圖像、信號(hào)處理領(lǐng)域,數(shù)據(jù)復(fù)雜性常用熵H來量化,定義為:

    式中:R代表一個(gè)局部區(qū)域;ri是區(qū)域R中的像素或數(shù)據(jù)點(diǎn)值;p(ri)是ri在R中的概率。

    本文提出的改進(jìn)包絡(luò)對(duì)齊方法主要關(guān)注每個(gè)像素位置x及其相鄰像素構(gòu)成的局部區(qū)域R(x),核心目標(biāo)是通過適當(dāng)?shù)乃惴ㄕ{(diào)整R(x)中的數(shù)據(jù)值,從而最小化該區(qū)域的熵,即

    本文進(jìn)一步采用梯度下降等優(yōu)化算法,通過調(diào)整數(shù)據(jù)的屬性(例如像素的強(qiáng)度、顏色或位置),以最小化每個(gè)局部區(qū)域的熵。值得注意的是,該方法不僅關(guān)注單個(gè)局部區(qū)域的優(yōu)化,還綜合考慮了圖像或信號(hào)的全局特性,確保整體數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升。這種局部與全局的綜合考慮使得該方法在應(yīng)用于雷達(dá)圖像處理時(shí),能夠有效地調(diào)整像素值,從而提高圖像的整體質(zhì)量。

    圖5 展示了算法流程圖。首先在淺色框中獲取原始圖像或信號(hào)數(shù)據(jù)。接著,在網(wǎng)格框中計(jì)算每個(gè)像素的熵值,這在橢圓框中用于衡量數(shù)據(jù)復(fù)雜性。根據(jù)熵值與預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)的對(duì)比,決定繼續(xù)調(diào)整像素值(左側(cè)豎框)還是使用如梯度下降的優(yōu)化算法(左側(cè)橫框)。最后,深色框輸出優(yōu)化后的圖像或信號(hào)數(shù)據(jù),質(zhì)量相比原始數(shù)據(jù)有所提高。

    圖5 算法流程圖

    3.2 仿真驗(yàn)證

    圖6 是使用Matlab 創(chuàng)建的某衛(wèi)星散點(diǎn)圖,這幅圖像顯示了衛(wèi)星在空間中的位置即姿態(tài)。

    圖6 某衛(wèi)星散點(diǎn)圖

    圖7a)為采用傳統(tǒng)的包絡(luò)對(duì)齊方法所成的像。該圖像中,目標(biāo)的平均反射強(qiáng)度為-10 dB,而背景噪聲的平均強(qiáng)度仍為-25 dB,得到的信噪比約為15 dB。圖7b)為采用改進(jìn)的包絡(luò)對(duì)齊方法所成的像。經(jīng)過優(yōu)化處理,目標(biāo)的平均反射強(qiáng)度提高到了-8 dB,背景噪聲得到了進(jìn)一步的抑制,降低到了-28 dB,從而信噪比提高到了20 dB。不難看出,這種改進(jìn)的方法使得圖像的對(duì)比度和清晰度有了顯著的提高,能夠看到衛(wèi)星的更多細(xì)節(jié),包括其表面的紋理和結(jié)構(gòu)。

    圖7 ISAR 成像

    這就驗(yàn)證了本文提出的改進(jìn)成像算法的有效性、可行性。

    4 實(shí)驗(yàn)仿真

    以下仿真過程中,雷達(dá)帶寬為400 MHz,載頻為9.0 GHz,目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度為100 m/s,x、y、z三個(gè)方向的加速度均為0.05 m/s2,仿真參數(shù)如表1 所示。

    表1 仿真參數(shù)

    如圖8 所示為某型艦載機(jī)的實(shí)物圖及其RCS 散點(diǎn)圖,散點(diǎn)圖上的反射點(diǎn)數(shù)量達(dá)到了5 000 個(gè),平均散射點(diǎn)間距為0.2 m。與常規(guī)的三維模型不同,這個(gè)散點(diǎn)模型提供了一種獨(dú)特的視角,能夠從各個(gè)方向觀察飛行目標(biāo),經(jīng)過詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的平均反射強(qiáng)度為-10 dB,而背景噪聲的平均強(qiáng)度約為-25 dB。

    圖8 某型艦載機(jī)的實(shí)物圖及其RCS 散點(diǎn)圖

    以下將仿真驗(yàn)證中所述方法應(yīng)用到更復(fù)雜的某型艦載機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真,分辨率設(shè)置為0.1 m,對(duì)應(yīng)于實(shí)際距離的1 10。通過調(diào)整距離向和方位向的分辨率,獲得艦載機(jī)的ISAR 仿真成像。

    本文對(duì)同一型號(hào)的艦載機(jī)從不同的方位角(125°、175°、225°、275°)進(jìn)行了雷達(dá)成像,雷達(dá)的照射功率為2 kW,脈沖重復(fù)頻率為1 kHz。如圖9 所示,從圖中可以看出,隨著觀察方位角的改變,飛機(jī)在雷達(dá)成像中的表現(xiàn)也發(fā)生了顯著的變化,特別是飛機(jī)機(jī)身的位置和形狀,這些變化實(shí)際上反映了飛機(jī)飛行姿態(tài)的變化,提供了理解和分析飛機(jī)飛行狀態(tài)的重要信息。

    圖9 四種情況成像結(jié)果對(duì)比圖

    飛行姿態(tài)通常由三個(gè)角度來描述:俯仰角(pitch)、滾轉(zhuǎn)角(roll)和偏航角(yaw),在仿真中模擬了目標(biāo)的旋轉(zhuǎn),這會(huì)影響到散射點(diǎn)的位置,從而影響到雷達(dá)成像的結(jié)果。

    當(dāng)觀察方位角從125°改變到175°時(shí),注意到飛機(jī)在雷達(dá)成像中的機(jī)身位置和形狀發(fā)生了明顯的變化,這是由于飛機(jī)從一種飛行姿態(tài)轉(zhuǎn)向到另一種飛行姿態(tài),這種轉(zhuǎn)向在雷達(dá)成像中表現(xiàn)為飛機(jī)機(jī)身的位置和形狀的變化。

    當(dāng)觀察方位角從225°改變到275°時(shí),可以觀察到除了散射點(diǎn)有些許變化外,飛機(jī)機(jī)身有很大程度的翻轉(zhuǎn),這是因?yàn)轱w機(jī)進(jìn)行了一個(gè)較大角度的轉(zhuǎn)向或翻滾,這在雷達(dá)成像中表現(xiàn)為飛機(jī)機(jī)身的顯著變化。為了提高雷達(dá)成像的質(zhì)量,采用改進(jìn)的包絡(luò)對(duì)齊可以有效地提高雷達(dá)成像的清晰度和準(zhǔn)確性,以便能夠更準(zhǔn)確地觀察和理解飛機(jī)的飛行姿態(tài)變化。

    總之,仿真實(shí)驗(yàn)表明,通過對(duì)比不同方位角下的雷達(dá)成像結(jié)果,可以觀察到飛機(jī)機(jī)身的變化,這對(duì)于理解飛機(jī)的飛行狀態(tài)和行為非常有幫助。

    5 結(jié) 論

    本文研究了改進(jìn)的包絡(luò)對(duì)齊方法在逆合成孔徑雷達(dá)(ISAR)圖像處理中的應(yīng)用。研究證明,這種改進(jìn)的方法不僅顯著提升了圖像質(zhì)量,同時(shí)也增強(qiáng)了從各個(gè)方向獲取圖像的能力。本文研究成果不僅在軍事領(lǐng)域有應(yīng)用價(jià)值,同時(shí)也具備潛在的民用價(jià)值。當(dāng)然,本文只是就改進(jìn)包絡(luò)對(duì)齊方法提升圖像質(zhì)量進(jìn)行了研究,更多的提升圖像質(zhì)量的算法還有待于今后進(jìn)一步研究。

    注:本文通訊作者為任新成。

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