空间目标一维距离像畸变补偿的混合算法

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1、52中国空间科学技术ChineseSpaceScienceandTechnology2010年2月第1期空间目标一维距离像畸变补偿的混合算法杜小勇林晓烘王壮(国防科学技术大学,长沙410073)摘要高分辨距离像的畸变补偿是空间目标ISAR成像过程中的重要环节。由于空间目标基带回波的模糊函数峰值落在包含原点的平行直线族上,根据平行直线族的约束边界建立了一个多目标规划模型,并利用正则化原理提出了一种目标速度估计的直接算法,具有解析解。将其作为迭代初值,进一步利用一维迭代搜索算法搜索距离像波形熵的最小值,获得了更精确的速度估计量。仿真结果表明,文章提出的混合搜索算法综合了解析算法和迭代搜

2、索算法在计算量和准确性方面的优点,能有效估计空间目标径向速度并补偿一维距离像畸变。关键词空间目标高分辨距离像畸变补偿调频参数估计混合算法1引言空间目标属性分析、身份识别及结构故障诊断是空间技术的重要内容,如目标类型确认、部件的位置与状态诊断、真假弹道目标的识别等[1]。高分辨率ISAR图像一定程度上反映了目标的精细结构,是空间目标识别与诊断的重要手段,在雷达探测领域有广泛的应用前景。由于空间目标通常处于高速运动状态,在雷达脉冲持续时间内产生的多项式相位不可忽略,此时,通常的脉冲压缩方法生成的一维距离像会出现展宽和畸变,最终影响图像的品质。为了消除目标高速运动引起的距离像畸变,通常利

3、用参数估计方法估计多项式相位的系数并对回波进行补偿。研究表明,目标的加速度对一维距离像的影响可忽略,因此需要补偿的主要是目标径向速度引起的距离像畸变,即二次相位项的影响L2j。Barbarosssa提出的乘积高阶模糊函数(PHAF)是多项式相位信号参数估计的重要手段,其主要思想是将不同延迟的模糊函数切片经尺度变换后相乘,从而在增强自项的同时抑制交叉项,但是延迟量需要仔细选择,对模糊函数信息的利用也不够充分∞]。事实上,在仅考虑二次相位时,其本质是估计多分量线性调频信号的调频斜率,目前常用的方法主要有极大似然估计法L4]、Chirp-FFT变换[5]、Radon—Wigner变换【6

4、]、Radon—Ambiguity变换[71以及分数阶傅里叶变换[83等。这些方法应用比较广泛,也有较好的估计效果。不过,极大似然估计涉及复杂的非线性优化问题,另外三种变换域方法都是峰值搜索方法,搜索的精度和运算量与搜索步长有关,有时还要考虑信号分量之间的相互影响。直接利用迭代搜索算法(如牛顿迭代法)需要获得较好的初值。文献[2],[9]也从多项式相位信号处理的角度探讨了高速目标宽带回波中LFM信号的参数估计问题,其中需要利用“CLEAN”技术进行分量信号的提取,并未充分利用单自由度特性。由于目标高速运动产生的二次相位信号具有相同的调频斜率,从而其模糊函数的峰值形成一个包含原点的平

5、行直线族。因此,本文从该平行直线族的边界约束出发,提出了一种估计信号调频收稿日期:2009—06—15。收修改稿日期:2009—08—14;!!Q笙!旦生垦窒回登堂垫查§i斜率初值的正则化方法,具有解析解。然后根据该初值利用迭代算法进一步寻求更精确的参数估计。最后,利用仿真实验验证了本文算法的有效性。2信号模型雷达和目标的几何位置如图1所示,目标固连坐标系为Oxy,雷达坐标系为。勋。本文主要讨论目标高速运动对一维距离像的影响,因此只考虑目标的径向速度,记为口,o刁为正方向。在t=O时刻,O点到雷达的距离为,.。;t时刻目标坐标系与雷达视线的夹角为0,目标上散射体Pt(zt,Yt)到

6、雷达的距离为n=ro+(肌cosO—z^sinO)+锑(1)d.>。/‘/’浔’3●●●-●-----●--●

7、~1’‰图1雷达一目标几何位置示意图雷达发射信号为线性调频信号,其信号形式为m,⋯州T)exp(j2兀P+÷∥2]}式中rect(丁t)5{:¨I毫手/2表示宽度为丁的矩形;厂。为载频;),为调频斜率。目标回波K;∽一白Z”觚。.丁t--v,)exp{j27cfo(t-rk)+1--7(t--r,)z])t=l1IjJ(2)(3)式中歃22[r0+(YkcosO以sir妇)+优]/f—no+2vt/c,Z'ko=ro+Ark,ro=2ro/c,Ark=2(YkcosO--

8、以sinO)/c,f为光速,O'k为第k个散射体的强度。将发射信号延迟L并与回波信号混频即可得到基带回波。考虑到各散射点回波包络变化不大,且臼/c《1,因此基带回波可写为.卜L皇了:K~~,~m卜mh。(t--rs—rec‘(每)善okexp卜丌[^“+扣2])“,式中s。表示信号s的共轭;t表示以fJ作为时间原点的时间变量,是时间平移后新的时间变量;以包含目标散射强度和附加相位项;^=fo譬+,,(n。一厶);卢=,,4v。由式(4)可知,子回波的调频斜率与目标速度

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