Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

CN113805176A - 基于锐度分析和成像投影平面选取的最优成像时间段选取方法 - Google Patents

基于锐度分析和成像投影平面选取的最优成像时间段选取方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113805176A
CN113805176A CN202111098063.1A CN202111098063A CN113805176A CN 113805176 A CN113805176 A CN 113805176A CN 202111098063 A CN202111098063 A CN 202111098063A CN 113805176 A CN113805176 A CN 113805176A
Authority
CN
China
Prior art keywords
sub
data block
imaging
data
time period
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202111098063.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113805176B (zh
Inventor
曹蕊
王勇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Harbin Institute of Technology Shenzhen
Original Assignee
Harbin Institute of Technology Shenzhen
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Harbin Institute of Technology Shenzhen filed Critical Harbin Institute of Technology Shenzhen
Priority to CN202111098063.1A priority Critical patent/CN113805176B/zh
Publication of CN113805176A publication Critical patent/CN113805176A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113805176B publication Critical patent/CN113805176B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/89Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S13/90Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
    • G01S13/904SAR modes
    • G01S13/9064Inverse SAR [ISAR]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

基于锐度分析和成像投影平面选取的最优成像时间段选取方法,本发明涉及最优成像时间段选取。本发明的目的是为了解决现有的成像时间段选取方法无法同时满足IPP选取、图像质量和分辨率的问题。过程为:一、获取ISAR回波数据;二、将回波数据沿方位向划分;三、得到Q幅ISAR图像;四、形成舰船中心线斜率估计曲线;五、形成多普勒展宽估计曲线;六、生成舰船侧视图或俯视图ISAR图像的子数据块;七、获得扩展子数据块;八、得到时频分析结果;九、形成多普勒频率估计曲线;十、获得分段后的多普勒频率数组;十一、形成锐度曲线;十二、获得
Figure DDA0003269769850000011
Figure DDA0003269769850000012
十三、获得最优成像子数据块。本发明用于成像时间段选取领域。

Description

基于锐度分析和成像投影平面选取的最优成像时间段选取 方法
技术领域
本发明涉及最优成像时间段选取。
背景技术
逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)对舰船目标成像已在海洋监控领域引起了广泛关注。在ISAR成像后,生成的舰船ISAR图像将用于目标分类和识别。因此,获取高质量和高分辨率的雷达图像十分重要,特别是当雷达图像呈现目标的侧视图或俯视图时,有利于提高目标分类效率和识别精度。成像时间段选取方法因其具有减少计算量且成像质量好而受到广泛使用,现有的成像时间段选取方法分为两类,一类是注重成像投影平面(imaging projection plane,IPP)选取,另一类是侧重提高图像方位分辨率。两类算法都具有一定缺陷,前者可满足生成的雷达图像为舰船目标的侧视图或俯视图,但无法保障图像质量和方位分辨率最优;后者可满足生成图像的方位分辨率最佳,却无法避免雷达图像为舰船混合态(即既有侧视图又有俯视图)情况。因此,现有的成像时间段选取方法都无法获得有利于目标分类和识别的雷达图像,研究一种既能够生成舰船侧视图或俯视图的雷达图像、又能够保障图像质量和方位分辨率的最优成像时间段选取方法是十分必要的。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有的成像时间段选取方法无法同时满足IPP选取、图像质量和分辨率的问题,而提出基于锐度分析和成像投影平面选取的最优成像时间段选取方法。
基于锐度分析和成像投影平面选取的最优成像时间段选取方法具体过程为:
步骤一、获取ISAR回波数据,记为sr(m,n),ISAR回波数据的成像时间T=[1,Na]/PRF;
式中,m为ISAR回波的脉冲序号,m=1,2,…,Na,Na为脉冲数;n为快时间序号,n=1,2,…,Nr,Nr为快时间采样点数,PRF为脉冲重复频率;
步骤二、采取重叠方式将回波数据沿方位向划分,取回波数据中脉冲序号范围为Mq的信号生成子数据块
Figure BDA0003269769830000021
式中,Mq=[(q-1)Nas/2+1,(q-1)Nas/2+Nas];
式中,q为子数据块序号,q=1,2,…,Q,Q为子数据块个数,
Figure BDA0003269769830000022
为向下取整函数,Nas为子数据块的脉冲数,m0为子数据块的脉冲序号,m0=1,2,…,Nas,1<Nas<Na
步骤三、对Q个子数据块中每个子数据块进行ISAR成像,得到Q幅ISAR图像;
步骤四、估计每个ISAR图像中舰船中心线的斜率,记为ks(q),形成舰船中心线斜率估计曲线;
步骤五、估计每个ISAR图像中舰船占据的方位单元数,即多普勒展宽单元数,记为Dw(q),形成多普勒展宽估计曲线;
步骤六、根据步骤四得到的舰船中心线斜率估计曲线和步骤五得到的多普勒展宽估计曲线选取IPP,得到能够生成舰船侧视图或俯视图ISAR图像的子数据块,记该子数据块为
Figure BDA0003269769830000023
qi为根据IPP准则选取得到的子数据块序号,子数据块
Figure BDA0003269769830000024
由回波数据sr(m,n)中脉冲序号范围为
Figure BDA0003269769830000025
的信号组成,与
Figure BDA0003269769830000026
对应的成像时间段记为
Figure BDA0003269769830000027
Figure BDA0003269769830000028
为第qi个子数据块对应回波数据脉冲序号的范围,
Figure BDA0003269769830000029
Figure BDA00032697698300000210
为第qi个子数据块对应回波数据成像时间的范围,
Figure BDA00032697698300000211
步骤七、将(qi-2)子数据块、qi子数据块和(qi+2)子数据块合并为一个数据块,称为扩展子数据块,记为
Figure BDA00032697698300000212
由回波数据sr(m,n)中脉冲序号范围为
Figure BDA00032697698300000213
的信号组成,与
Figure BDA00032697698300000214
对应的成像时间段记为
Figure BDA00032697698300000215
Figure BDA0003269769830000031
为扩展子数据块对应回波数据脉冲序号的范围,
Figure BDA0003269769830000032
Figure BDA0003269769830000033
为扩展子数据块对应回波数据成像时间的范围,
Figure BDA0003269769830000034
式中,me为扩展子数据块的脉冲序号,me=1,2,…,3Nas
步骤八、选取扩展子数据块中具有单个散射点的距离单元n0,对单个散射点的距离单元对应的方位向信号进行时频分析,得到时频分析结果;
步骤九、根据时频分析结果,提取该单个散射点的多普勒频率估计值,记为fd(m),形成多普勒频率估计曲线;
步骤十、对多普勒频率估计曲线进行分段,分段后的多普勒频率数组记为
Figure BDA0003269769830000035
Figure BDA0003269769830000036
式中,p=1,2,…,3Nas-Ws+1为多普勒频率数组序号,Ws为数组中多普勒频率值个数,ms为序号,ms=1,2,…,Ws
步骤十一、计算多普勒频率数组的锐度,记为sh(p),形成锐度曲线;
锐度的定义为:
Figure BDA0003269769830000037
式中,A、ψ为中间变量;
步骤十二、在p=Nas+1处,同时向左和向右搜索锐度的极大值,记第一个极大值的位置为
Figure BDA0003269769830000038
在p=2Nas处,同时向左和向右搜索锐度的极大值,记第一个极大值的位置为
Figure BDA0003269769830000039
所述
Figure BDA00032697698300000310
步骤十三、基于
Figure BDA00032697698300000311
Figure BDA00032697698300000312
获得最优成像子数据块,最优成像子数据块为
Figure BDA0003269769830000041
Figure BDA0003269769830000042
由回波数据sr(m,n)中脉冲序号范围为Mopt的信号组成,对应成像时间段记为Topt
Mopt为最优成像子数据块对应回波数据脉冲序号的范围,
Figure BDA0003269769830000043
Topt为最优成像子数据块对应回波数据成像时间的范围,Topt=Mopt/PRF;
式中,mopt为最优成像子数据块的脉冲序号,
Figure BDA0003269769830000044
本发明的有益效果为:
本发明中提出了一种基于锐度分析和成像投影平面选取的最优成像数据段选取方法,该方法通过IPP选取,“粗略”确定能够生成舰船侧视图或俯视图ISAR图像的成像时间段,避免了混合态舰船图像的产生。此外,通过对多普勒频率曲线的锐度分析,能够确定多普勒频率平稳的时间段,“精确”找到最优成像时间段,保障生成的ISAR图像具有高图像质量和高方位分辨率。本发明方法有效弥补了传统成像数据段选取方法,无法同时兼顾IPP选取和图像质量、图像分辨率的问题,为后续的目标分类和识别减轻压力。
附图说明
图1为本发明基于锐度分析和成像投影平面分析的最优成像数据段选取方法;
图2a为实施例一中使用的舰船散射点模型正视图,以舰船中心为原点O,以正东方向为X轴,正北方向为Y轴,垂直海平面方向为Z轴,建立直角坐标系O-XYZ;
图2b为实施例一中使用的舰船散射点模型侧视图;
图2c为实施例一中使用的舰船散射点模型俯视图;
图2d为实施例一中使用的舰船散射点模型三维视图;
图3为实施例一中本发明方法变量关系说明图;
图4为实施例一中本发明方法ISAR图像舰船中心线斜率估计曲线图;
图5为实施例一中本发明方法ISAR图像多普勒展宽估计曲线图;
图6为实施例一中成像时间段[8.7040s,9.2160s]的RD成像结果图;
图7为实施例一中扩展子数据块的方位信号SPWVD图;
图8为实施例一中多普勒估计曲线结果图;
图9为实施例一中锐度曲线结果图;
图10为实施例一中最优成像时间段[8.7960s,9.6380s]的RD成像结果图;
图11为实施例二中本发明方法ISAR图像舰船中心线斜率估计曲线图;
图12为实施例二中本发明方法ISAR图像多普勒展宽估计曲线图;
图13为实施例二中成像时间段[34.560s,35.072s]的RD成像结果图;
图14为实施例二中扩展子数据块的方位信号SPWVD图;
图15为实施例二中多普勒估计曲线结果图;
图16为实施例二中锐度曲线结果图;
图17为实施例二中最优成像时间段[34.120s,35.030s]的RD成像结果图。
具体实施方式
具体实施方式一:结合图1、图2和图3说明本实施方式,本实施方式基于锐度分析和成像投影平面选取的最优成像时间段选取方法,具体过程为:
步骤一、获取ISAR回波数据,记为sr(m,n),ISAR回波数据的成像时间T=[1,Na]/PRF;
式中,m为ISAR回波的脉冲序号,m=1,2,…,Na,Na为脉冲数;n为快时间序号,n=1,2,…,Nr,Nr为快时间采样点数,PRF为脉冲重复频率(pulse repetition frequency,PRF);
步骤二、采取重叠方式将回波数据沿方位向划分,取回波数据中脉冲序号范围为Mq的信号生成子数据块
Figure BDA0003269769830000051
式中,Mq=[(q-1)Nas/2+1,(q-1)Nas/2+Nas];
式中,q为子数据块序号,q=1,2,…,Q,Q为子数据块个数,
Figure BDA0003269769830000052
为向下取整函数,Nas为子数据块的脉冲数,m0为子数据块的脉冲序号,m0=1,2,…,Nas,1<Nas<Na
步骤三、对Q个子数据块中每个子数据块进行ISAR成像,得到Q幅ISAR图像;
步骤四、估计每个ISAR图像中舰船中心线的斜率,记为ks(q),形成舰船中心线斜率估计曲线;具体过程为:
采用基于船体宽度的舰船中心线提取方法,该方法通过估计舰船船体宽度,利用估计出的舰船船体宽度对Hough变换矩阵进行积累,从而准确估计出ISAR图像中舰船中心线斜率。
步骤五、估计每个ISAR图像中舰船占据的方位单元数,即多普勒展宽单元数,记为Dw(q),形成多普勒展宽估计曲线;
步骤六、根据步骤四得到的舰船中心线斜率估计曲线和步骤五得到的多普勒展宽估计曲线选取IPP,得到能够生成舰船侧视图或俯视图ISAR图像的子数据块,记该子数据块为
Figure BDA0003269769830000061
qi为根据IPP准则选取得到的子数据块序号,子数据块
Figure BDA0003269769830000062
由回波数据sr(m,n)中脉冲序号范围为
Figure BDA0003269769830000063
的信号组成,与
Figure BDA0003269769830000064
对应的成像时间段记为
Figure BDA0003269769830000065
Figure BDA0003269769830000066
为第qi个子数据块对应回波数据脉冲序号的范围,
Figure BDA0003269769830000067
Figure BDA0003269769830000068
为第qi个子数据块对应回波数据成像时间的范围,
Figure BDA0003269769830000069
选取合适的IPP,得到能够生成舰船侧视图或俯视图ISAR图像的子数据块,记该子数据块为
Figure BDA00032697698300000610
qi为根据IPP准则选取得到的子数据块序号,子数据块
Figure BDA00032697698300000611
由回波数据sr(m,n)中脉冲序号范围为
Figure BDA00032697698300000612
的信号组成,与
Figure BDA00032697698300000613
对应的成像时间段记为
Figure BDA00032697698300000614
Figure BDA00032697698300000615
为第qi个子数据块对应回波数据脉冲序号的范围,
Figure BDA00032697698300000616
Figure BDA00032697698300000617
为第qi个子数据块对应回波数据成像时间的范围,
Figure BDA00032697698300000618
IPP选取准则为:
当舰船目标运动时,会产生有效转轴ωe,ωe可以分解为垂直转轴ωv和水平转轴ωh;在机载SAR成像中,ωv的方向可近似为垂直海平面方向,ωh的方向垂直于由ωv和雷达视线RLOS(radar line of sight)组成的平面;
ωe的幅值可以表示为
Figure BDA0003269769830000071
式中,|ωv|为垂直转轴ωv的幅值,|ωh|为水平转轴ωh的幅值;
IPP是垂直有效转轴ωe且平行雷达视线RLOS方向的;
当垂直转轴ωv的幅值|ωv|取极大值,且有效转轴幅值|ωe|约等于垂直转轴幅值|ωv|,说明|ωv|≈0,ωe与ωv几乎重合,故IPP接近为海平面,可以得到舰船俯视图的ISAR图像;
当垂直转轴幅值|ωv|接近于0,且有效转轴幅值|ωe|较大时,说明ωe与ωh几乎重合,故IPP接近平行于RLOS和ωv组成的平面,可以得到舰船侧视图的ISAR图像;
其他情况时,可以得到舰船混合态的ISAR图像,即ISAR图像中既有舰船侧视图、又有舰船俯视图。
e|和|ωv|求解不易,但|ωe|的变化趋可由ISAR图像中舰船的多普勒展宽单元数Dw(q)来反映,|ωv|的变化趋势可由ISAR图像中舰船中心线的斜率ks(q)来反映。
当ks(q)取极大值,且Dw(q)较小时,可以得到舰船俯视图的ISAR图像;当ks(q)接近于0,且Dw(q)较大时,可以得到舰船侧视图的ISAR图像;其他情况时,可以得到舰船混合态的ISAR图像。
步骤七、将(qi-2)子数据块、qi子数据块和(qi+2)子数据块合并为一个数据块,称为扩展子数据块,记为
Figure BDA0003269769830000072
由回波数据sr(m,n)中脉冲序号范围为
Figure BDA0003269769830000073
的信号组成,与
Figure BDA0003269769830000074
对应的成像时间段记为
Figure BDA0003269769830000075
Figure BDA0003269769830000076
为扩展子数据块对应回波数据脉冲序号的范围,
Figure BDA0003269769830000081
Figure BDA0003269769830000082
为扩展子数据块对应回波数据成像时间的范围,
Figure BDA0003269769830000083
式中,me为扩展子数据块的脉冲序号,me=1,2,…,3Nas
步骤八、选取扩展子数据块中具有单个散射点的距离单元n0(如果具有单个散射点的距离单元不存在,采用现有方法处理,选取单个散射点对应的时频分布;例如:如果扩展子数据块中只有包含多个散射点的距离单元n0,对距离单元n0对应的方位向信号进行时频分析,得到多个散射点的时频分析结果,从时频分析结果中提取出单个散射点对应的时频分布),对单个散射点的距离单元对应的方位向信号进行时频分析,得到时频分析结果;
步骤九、根据时频分析结果,提取该单个散射点的多普勒频率估计值,记为fd(m),形成多普勒频率估计曲线;
步骤十、对多普勒频率估计曲线进行分段,分段后的多普勒频率数组记为
Figure BDA0003269769830000084
Figure BDA0003269769830000085
式中,p=1,2,…,3Nas-Ws+1为多普勒频率数组序号,Ws为数组中多普勒频率值个数,ms为序号,ms=1,2,…,Ws
步骤十一、计算多普勒频率数组的锐度,以衡量每个多普勒频率数组
Figure BDA0003269769830000086
对应的多普勒频率曲线的平滑程度,记为sh(p),形成锐度曲线;
锐度的定义为:
Figure BDA0003269769830000087
式中,A、ψ为中间变量;
步骤十二、在p=Nas+1处,同时向左和向右搜索锐度的极大值,记第一个极大值的位置为
Figure BDA0003269769830000088
在p=2Nas处,同时向左和向右搜索锐度的极大值,记第一个极大值的位置为
Figure BDA0003269769830000091
所述
Figure BDA0003269769830000092
步骤十三、基于
Figure BDA0003269769830000093
Figure BDA0003269769830000094
获得最优成像子数据块,最优成像子数据块为
Figure BDA0003269769830000095
后续可进行ISAR的距离-多普勒(range Doppler,RD)成像;
Figure BDA0003269769830000096
由回波数据sr(m,n)中脉冲序号范围为Mopt的信号组成,对应成像时间段记为Topt
Mopt为最优成像子数据块对应回波数据脉冲序号的范围,
Figure BDA0003269769830000097
Topt为最优成像子数据块对应回波数据成像时间的范围,Topt=Mopt/PRF;
式中,mopt为最优成像子数据块的脉冲序号,
Figure BDA0003269769830000098
具体实施方式二:本实施方式与具体实施方式一不同的是,所述步骤五中估计每个ISAR图像中舰船占据的方位单元数,即多普勒展宽单元数,记为Dw(q),形成多普勒展宽估计曲线;具体过程为:
步骤五一、求解每个ISAR图像中舰船占据的最大和最小方位位置,记为Dmax(q)和Dmin(q);
步骤五二、每个ISAR图像中舰船的多普勒展宽单元数为Dw(q)=Dmax(q)-Dmin(q)。
其它步骤及参数与具体实施方式一相同。
具体实施方式三:本实施方式与具体实施方式一或二不同的是,所述步骤八中选取扩展子数据块中具有单个散射点的距离单元n0,对单个散射点的距离单元对应的方位向信号进行时频分析,得到时频分析结果;具体过程为:
采用时频分布中的SPWVD(smoothed pseudo Wigner-Ville distribution,平滑伪维格纳威利分布))对单个散射点的距离单元n0对应的方位向信号进行分析,SPWVD表达式为:
Figure BDA0003269769830000101
式中,g(·)和h(·)为实偶窗,
Figure BDA0003269769830000102
为选取的距离单元n0的方位信号,fn为频率单元;u为距离时延,τ为方位时延。
其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。
具体实施方式四:本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是,所述步骤十一中中间变量A、ψ表达式为:
Figure BDA0003269769830000103
其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。
具体实施方式五:本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是,所述步骤十一中中间变量ψ表达式为:
ψ(z)=zln(z)。
其它步骤及参数与具体实施方式一至四之一相同。
采用以下实施例验证本发明的有益效果:
实施例一:
采用以下实施例验证本发明的有益效果:
本实施例用本发明方法结合RD算法对ISAR仿真数据成像。
仿真实验中使用的舰船散射点模型的正视图、侧视图、俯视图和三维视图如图2a、2b、2c和2d所示,舰船模型摆动参数如表1所示,ISAR系统仿真参数如表2所示。
表1舰船模型摆动参数
Figure BDA0003269769830000104
表2ISAR系统仿真参数
Figure BDA0003269769830000111
图4为ISAR图像舰船中心线斜率估计曲线,图5为ISAR图像多普勒展宽估计曲线,其中,“x”标识表示估计值,实线表示拟合结果,虚线表示零线,阴影部分表示能生成舰船俯视图或侧视图的成像时间段。能生成舰船俯视图的成像时间段为[2.8160s,3.3280s]和[8.7040s,9.2160s],能生成舰船侧视图的成像时间段为[5.8880s,6.4000s]。
以成像时间段[8.7040s,9.2160s]为例,说明本发明提出的基于锐度分析和成像投影平面分析的最优成像时间段选取方法的有效性。图6为成像时间段[8.7040s,9.2160s]的RD成像结果,从图像上可以看到舰船的俯视图,成像所用脉冲数为256,成像时长为0.512s,图像熵值为7.1227。图7为扩展子数据块的方位信号SPWVD图。根据图7中的结果,估计多普勒频率估计值,得到图8所示的多普勒估计曲线,其中,“x”标识表示估计值,实线表示拟合结果。对图8中的多普勒估计曲线进行锐度分析,得到图9所示的锐度曲线,图中阴影区域为搜索锐度值极大值区域,可以看到极值出现在8.7960s和9.6380s,得到最优成像时间段[8.7960s,9.6380s],具有脉冲数为422,成像时长为0.8420s。图10为最优成像时间段[8.7960s,9.6380s]的RD成像结果,可以看到RD图像仍然呈现出舰船目标的侧视图,图像熵值为6.9078,说明本发明提出的方法能够提高成像质量。此外,由于成像时间长度增加,ISAR的方位分辨率提高,说明本发明提出的方法能够提升图像分辨率。
实施例二:
本实施例用本发明方法结合RD算法对ISAR实测数据成像。
使用机载SAR对海面舰船目标录取的实测数据验证本发明方法的有效性,ISAR系统参数如表3所示。
表3 ISAR系统参数
Figure BDA0003269769830000112
图11为ISAR图像舰船中心线斜率估计曲线,图12为ISAR图像多普勒展宽估计曲线,其中,“x”标识表示估计值,实线表示拟合结果,虚线表示零线,阴影部分表示能生成舰船俯视图或侧视图的成像时间段。能生成舰船俯视图的成像时间段为[8.1920s,8.7040s]、[21.248s,21.760s]、[38.144s,38.656s]和[49.408s,49.920s],能生成舰船侧视图的成像时间段为[0.2560s,0.7680s]、[23.808s,24.320s]、[26.624s,27.136s]、[34.560s,35.072s]和[43.264s,43.776s]。
以成像时间段[34.560s,35.072s]为例,说明本发明提出的基于锐度分析和成像投影平面分析的最优成像时间段选取方法的有效性。图13为成像时间段[34.560s,35.072s]的RD成像结果,从图像上可以看到舰船的侧视图,成像所用脉冲数为256,成像时长为0.512s,图像熵值为6.4118。图14为扩展子数据块的方位信号SPWVD图。根据图14中的结果,估计多普勒频率估计值,得到图15所示的多普勒估计曲线。对图15中的多普勒估计曲线进行锐度分析,得到图16所示的锐度曲线,图中阴影区域为搜索锐度值极值区域,可以看到极值出现在34.120s和35.030s,得到最优成像时间段[34.120s,35.030s],具有脉冲数为456,成像时长为0.9100s。图17为最优成像时间段[34.120s,35.030s]的RD成像结果,可以看到RD图像仍然呈现出舰船目标的侧视图,图像熵值为6.3155,说明本发明提出的方法能够提高成像质量。此外,由于成像时间长度增加,ISAR的方位分辨率提高,说明本发明提出的方法能够提升图像分辨率。
本发明还可有其它多种实施例,在不背离本发明精神及其实质的情况下,本领域技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形,但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (5)

1.基于锐度分析和成像投影平面选取的最优成像时间段选取方法,其特征在于:所述方法具体过程为:
步骤一、获取ISAR回波数据,记为sr(m,n),ISAR回波数据的成像时间T=[1,Na]/PRF;
式中,m为ISAR回波的脉冲序号,m=1,2,…,Na,Na为脉冲数;n为快时间序号,n=1,2,…,Nr,Nr为快时间采样点数,PRF为脉冲重复频率;
步骤二、采取重叠方式将回波数据沿方位向划分,取回波数据中脉冲序号范围为Mq的信号生成子数据块
Figure FDA0003269769820000011
式中,Mq=[(q-1)Nas/2+1,(q-1)Nas/2+Nas];
式中,q为子数据块序号,q=1,2,…,Q,Q为子数据块个数,
Figure FDA0003269769820000012
Figure FDA0003269769820000013
为向下取整函数,Nas为子数据块的脉冲数,m0为子数据块的脉冲序号,m0=1,2,…,Nas,1<Nas<Na
步骤三、对Q个子数据块中每个子数据块进行ISAR成像,得到Q幅ISAR图像;
步骤四、估计每个ISAR图像中舰船中心线的斜率,记为ks(q),形成舰船中心线斜率估计曲线;
步骤五、估计每个ISAR图像中舰船占据的方位单元数,即多普勒展宽单元数,记为Dw(q),形成多普勒展宽估计曲线;
步骤六、根据步骤四得到的舰船中心线斜率估计曲线和步骤五得到的多普勒展宽估计曲线选取IPP,得到能够生成舰船侧视图或俯视图ISAR图像的子数据块,记该子数据块为
Figure FDA0003269769820000014
qi为根据IPP准则选取得到的子数据块序号,子数据块
Figure FDA0003269769820000015
由回波数据sr(m,n)中脉冲序号范围为
Figure FDA0003269769820000016
的信号组成,与
Figure FDA0003269769820000017
对应的成像时间段记为
Figure FDA0003269769820000018
Figure FDA0003269769820000019
为第qi个子数据块对应回波数据脉冲序号的范围,
Figure FDA0003269769820000021
Figure FDA0003269769820000022
为第qi个子数据块对应回波数据成像时间的范围,
Figure FDA0003269769820000023
步骤七、将(qi-2)子数据块、qi子数据块和(qi+2)子数据块合并为一个数据块,称为扩展子数据块,记为
Figure FDA0003269769820000024
Figure FDA0003269769820000025
由回波数据sr(m,n)中脉冲序号范围为
Figure FDA0003269769820000026
的信号组成,与
Figure FDA0003269769820000027
对应的成像时间段记为
Figure FDA0003269769820000028
Figure FDA0003269769820000029
为扩展子数据块对应回波数据脉冲序号的范围,
Figure FDA00032697698200000210
Figure FDA00032697698200000211
为扩展子数据块对应回波数据成像时间的范围,
Figure FDA00032697698200000212
式中,me为扩展子数据块的脉冲序号,me=1,2,…,3Nas
步骤八、选取扩展子数据块中具有单个散射点的距离单元n0,对单个散射点的距离单元对应的方位向信号进行时频分析,得到时频分析结果;
步骤九、根据时频分析结果,提取该单个散射点的多普勒频率估计值,记为fd(m),形成多普勒频率估计曲线;
步骤十、对多普勒频率估计曲线进行分段,分段后的多普勒频率数组记为
Figure FDA00032697698200000213
Figure FDA00032697698200000214
式中,p=1,2,…,3Nas-Ws+1为多普勒频率数组序号,Ws为数组中多普勒频率值个数,ms为序号,ms=1,2,…,Ws
步骤十一、计算多普勒频率数组的锐度,记为sh(p),形成锐度曲线;
锐度的定义为:
Figure FDA00032697698200000215
式中,A、ψ为中间变量;
步骤十二、在p=Nas+1处,同时向左和向右搜索锐度的极大值,记第一个极大值的位置为
Figure FDA0003269769820000031
在p=2Nas处,同时向左和向右搜索锐度的极大值,记第一个极大值的位置为
Figure FDA0003269769820000032
所述
Figure FDA0003269769820000033
步骤十三、基于
Figure FDA0003269769820000034
Figure FDA0003269769820000035
获得最优成像子数据块,最优成像子数据块为
Figure FDA0003269769820000036
Figure FDA0003269769820000037
由回波数据sr(m,n)中脉冲序号范围为Mopt的信号组成,对应成像时间段记为Topt
Mopt为最优成像子数据块对应回波数据脉冲序号的范围,
Figure FDA0003269769820000038
Topt为最优成像子数据块对应回波数据成像时间的范围,Topt=Mopt/PRF;
式中,mopt为最优成像子数据块的脉冲序号,
Figure FDA0003269769820000039
2.根据权利要求1所述基于锐度分析和成像投影平面选取的最优成像时间段选取方法,其特征在于:所述步骤五中估计每个ISAR图像中舰船占据的方位单元数,即多普勒展宽单元数,记为Dw(q),形成多普勒展宽估计曲线;具体过程为:
步骤五一、求解每个ISAR图像中舰船占据的最大和最小方位位置,记为Dmax(q)和Dmin(q);
步骤五二、每个ISAR图像中舰船的多普勒展宽单元数为Dw(q)=Dmax(q)-Dmin(q)。
3.根据权利要求2所述基于锐度分析和成像投影平面选取的最优成像时间段选取方法,其特征在于:所述步骤八中选取扩展子数据块中具有单个散射点的距离单元n0,对单个散射点的距离单元对应的方位向信号进行时频分析,得到时频分析结果;具体过程为:
采用时频分布中的SPWVD对单个散射点的距离单元n0对应的方位向信号进行分析,SPWVD表达式为:
Figure FDA0003269769820000041
式中,g(·)和h(·)为实偶窗,
Figure FDA0003269769820000042
为选取的距离单元n0的方位信号,fn为频率单元;u为距离时延,τ为方位时延。
4.根据权利要求3所述基于锐度分析和成像投影平面选取的最优成像时间段选取方法,其特征在于:所述步骤十一中中间变量A、ψ表达式为:
Figure FDA0003269769820000043
5.根据权利要求4所述基于锐度分析和成像投影平面选取的最优成像时间段选取方法,其特征在于:所述步骤十一中中间变量ψ表达式为:
ψ(z)=zln(z)。
CN202111098063.1A 2021-09-18 2021-09-18 基于锐度分析和成像投影平面选取的最优成像时间段选取方法 Active CN113805176B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111098063.1A CN113805176B (zh) 2021-09-18 2021-09-18 基于锐度分析和成像投影平面选取的最优成像时间段选取方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111098063.1A CN113805176B (zh) 2021-09-18 2021-09-18 基于锐度分析和成像投影平面选取的最优成像时间段选取方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113805176A true CN113805176A (zh) 2021-12-17
CN113805176B CN113805176B (zh) 2022-04-26

Family

ID=78896071

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111098063.1A Active CN113805176B (zh) 2021-09-18 2021-09-18 基于锐度分析和成像投影平面选取的最优成像时间段选取方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113805176B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115184934A (zh) * 2022-07-15 2022-10-14 哈尔滨工业大学 Sar图像成像投影平面提取方法
CN117538871A (zh) * 2023-11-20 2024-02-09 南京航空航天大学 联合ipp和分辨率分析的天基isar最优成像时间段预测方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103278820A (zh) * 2013-05-27 2013-09-04 电子科技大学 临近空间慢速平台sar动目标检测方法及成像方法
CN103487807A (zh) * 2013-09-11 2014-01-01 南京航空航天大学 一种isar最优成像时间选择方法
CN103885051A (zh) * 2014-03-21 2014-06-25 西安电子科技大学 基于时频成像的简单散射点锥体目标的参数估计方法
CN107748362A (zh) * 2017-10-10 2018-03-02 电子科技大学 一种基于最大锐度的线阵sar快速自聚焦成像方法
CN110109107A (zh) * 2019-04-24 2019-08-09 电子科技大学 一种合成孔径雷达频域bp算法的运动误差补偿方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103278820A (zh) * 2013-05-27 2013-09-04 电子科技大学 临近空间慢速平台sar动目标检测方法及成像方法
CN103487807A (zh) * 2013-09-11 2014-01-01 南京航空航天大学 一种isar最优成像时间选择方法
CN103885051A (zh) * 2014-03-21 2014-06-25 西安电子科技大学 基于时频成像的简单散射点锥体目标的参数估计方法
CN107748362A (zh) * 2017-10-10 2018-03-02 电子科技大学 一种基于最大锐度的线阵sar快速自聚焦成像方法
CN110109107A (zh) * 2019-04-24 2019-08-09 电子科技大学 一种合成孔径雷达频域bp算法的运动误差补偿方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115184934A (zh) * 2022-07-15 2022-10-14 哈尔滨工业大学 Sar图像成像投影平面提取方法
CN115184934B (zh) * 2022-07-15 2024-04-05 哈尔滨工业大学 Sar图像成像投影平面提取方法
CN117538871A (zh) * 2023-11-20 2024-02-09 南京航空航天大学 联合ipp和分辨率分析的天基isar最优成像时间段预测方法
CN117538871B (zh) * 2023-11-20 2024-12-13 南京航空航天大学 联合ipp和分辨率分析的天基isar最优成像时间段预测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113805176B (zh) 2022-04-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102426360B (zh) 空中微动旋转目标的二维isar成像方法
US6068598A (en) Method and apparatus for automatic Doppler angle estimation in ultrasound imaging
CN113805176A (zh) 基于锐度分析和成像投影平面选取的最优成像时间段选取方法
CN101292883B (zh) 超声三维快速成像方法及其装置
CN103913741B (zh) 一种合成孔径雷达高效自聚焦后向投影bp方法
WO2006080011A2 (en) Using pulsed-wave ultrasonography for determining an aliasing-free radial velocity spectrum of matter moving in a region
US20130343627A1 (en) Suppression of reverberations and/or clutter in ultrasonic imaging systems
CN106529561A (zh) 超声彩色流中的闪光伪像检测
CN102778680B (zh) 基于参数化的匀加速运动刚体群目标成像方法
CN103197315B (zh) 一种流结构非匀速直线运动合成孔径雷达成像方法
CN110456351B (zh) 基于时变幅值lfm信号参数估计的机动目标isar成像方法
CN105259553A (zh) 基于距离-瞬时多普勒像的微动目标散射点航迹关联方法
CN102121990B (zh) 基于空时分析的逆合成孔径雷达的目标转速估计方法
CN113543721B (zh) 用于采集复合3d超声图像的方法和系统
CN108107429A (zh) 基于最大似然估计的前视超分辨成像方法
CN113156435A (zh) 一种基于嵌入式gpu的弹载sar前侧视时域成像方法
CN110799852B (zh) 超声成像方法和系统
CN108186050B (zh) 一种基于超声通道数据的多普勒血流速度成像方法和系统
CN106842201B (zh) 一种基于序列图像的舰船目标isar交叉像判别方法
CN107103283B (zh) 一种sar图像舰船目标几何特征并行提取方法与装置
CN105389582A (zh) 基于clean算法散射中心提取的isar目标轮廓提取方法
CN105741262A (zh) 基于能量聚集度测度的海陆杂波场景分割方法
CN101846741B (zh) 一种逆合成孔径雷达成像数据段选择方法
CN108594196B (zh) 一种目标散射中心参数提取方法及装置
CN108387895A (zh) 一种基于互质接收阵列的全息雷达成像方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant