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基于高精度运动信息的ISAR分辨率评估方法.docx
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基于高精度运动信息的ISAR分辨率评估方法.docx
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1. 引言
在空间逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)中,成像分辨率决定了
可分辨单元的最小距离,不但反映了图像的成像质量,也对 ISAR 图像在目标分类、识别
等的应用效果有重要影响,是评估 ISAR 成像质量的重要指标。文献[1]参考 SAR 图像中的
图像熵、等效视数以及平均梯度等进行了 ISAR 质量评估方法研究,但该文算例主要针对
的是空中目标,没有进行指标的适应性分析,也没有专门讨论分辨率能力的评估。
Rihaczek
[2]
认为单个点目标功率的分布不能有效地表示系统性能,综合考虑两个点目标提出
功能分辨率的概念。之后 Mir 和 Carlson
[3]
在不考虑相位影响的情况下,研究了两个点目标
的空间分辨率,评价模型相对简单,不适用于 ISAR 方位向定标。文献[4]针对分辨概率计
算过程中最小值位置点变化的问题,改进了分布目标可分辨判断准则。但这些方法利用了
SAR 图像目标统计特性,尚无涉及在 ISAR 中的适用性。文献[5]利用了图像整体信息估计
目标旋转角度以提高成像质量,但需要根据设计参数进行雷达成像和图像配准,不能直接
用于评估。
不同于 SAR 的分辨率评估,雷达测量空间目标并进行 ISAR 成像时,无法通过设置已
知定标点进行方位向的准确定标。这导致的评估基准缺失,直接影响了 ISAR 成像分辨率
的客观判断,也不利于 ISAR 图像质量及特征提取等综合性能的评估。ISAR 定标的核心是
获得成像积累时间内目标相对于雷达的“真实”转角,现有的定标方法研究也都是针对此展
开的。一种直接和易行的方法是利用雷达窄带测量数据进行轨迹拟合实现雷达转角估计,
但由于雷达测角精度不高,这种方法的定标精度较低。直接从成像结果出发,可以估计距
离空变调频率或直接计算成像转动参数
[6]
,此时需要构造适当的优化函数,且依赖于求解
方法的匹配性和计算效率
[7]
。文献[8]通过分析不同时段的两幅图像之间的拉伸和旋转结
果,利用遍历和二分法来估计目标的旋转角速度,进而对方位向定标。这些方法易于理
解,但是不适用于复杂 3 维运动的目标。文献[9]基于高分辨距离像的多脉冲来提高测角精
度,但精度能否满足雷达评估要求还依赖于具体应用需求,且目标姿态对成像的影响仍未
被考虑。另一类应用较多的是特显点跟踪法
[10]
,它利用序列像中的散射点进行转角估计,
无需窄带运动信息,但特征点的质量对评估结果影响很大。也有文献通过距离单元调频率
估计转角
[11,12]
,因 ISAR 的转角较小,此类方法受误差影响较大。文献[13]通过数据质量分
类降低粗大误差点(“局外点”)的影响,但点分类的阈值又依赖于点概率分布,且仍需考虑
划窗的设置。还有一类基于图像整体质量的运动参数估计方法
[14]
,它们通过图像熵、对比
度等判断最有可能的转角。但这些质量评价方法都来源于 SAR 成像,对 ISAR 的适应性以
及实际阈值设置还不能很好地解决。近年来,也有学者考虑引入人工智能的方法进行雷达
成像质量评估,以提高计算效率和可靠性
[15]
。文献[11]利用子图像散射中心多普勒调频率
计算实现转动估计,但该方法依赖于人工经验的图像分割。此外,从评估标准建立角度,
以上方法都是依靠雷达自身的测量信息进行的,并非第三方的客观标准,存在评估标准和
待评估对象的“耦合”关系。文献[16]指出空间目标的“合作”特性,通过运动先验信息改进
空间目标 ISAR 成像质量。但该算法推导主要采用圆轨道假设,没有考虑姿态的影响,且
未涉及成像结果如何评估的问题。
综上,对于雷达测量空间目标能力的评估,国外公开资料获取困难,国内的性能评估
还集中于弹道/轨道测量领域,分辨率等成像能力的评估方法研究刚刚起步,基于 SAR 图
像评估方法的适用性有待分析,评估基准所需的 ISAR 定标问题没有实现针对性的解决。
本文以空间目标成像雷达装备精度鉴定为背景,开展 ISAR 分辨率评估方法研究。第 1 节
分析了 ISAR 分辨率评估的关键问题,结合雷达精度鉴定特点,给出了本文拟采取的解决
思路;进而,在第 2 节重点讨论方位向定标方法,建立 ISAR 分辨率的评估标准;第 3 节
研究分辨率评估方法;最后在第 4 节利用雷达实测数据,进行方法的验证。这里的方法与
结论有助于 ISAR 图像质量的科学客观评估,用于准确掌握成像雷达工作状态,对于优化
雷达系统设计和提升雷达工作效能有重要的理论意义与应用价值。
2. 问题分析
图 1 给出了理想点目标 ISAR 仿真结果。雷达 2 维 ISAR 图像有距离向和方位向两个
维度,这里的距离向指雷达视线方向,方位向指同时垂直于雷达视线及目标相对雷达旋转
轴的方向。在测量空间目标时,ISAR 通过宽带信号压缩获得目标高分辨距离向成像,通过
相关积累的转动多普勒信息获得高分辨方位向成像。根据图像特点,ISAR 空间分辨率表示
目标脉冲响应主瓣半功率宽度对应的距离,即脉冲响应函数主瓣–3 dB 点的宽度。为了给
出 ISAR 图像分辨率的客观评估,需要获取图像中每个像素点代表的实际空间距离,以及
计算目标对应的像素跨度,也就是评估基准与评估方法两方面内容。评估分为距离和方位
两个维度,距离向的计算方法与 SAR 图像类似。因此,为满足装备精度鉴定中雷达成像分
辨率的科学合理评估,核心问题是解决方位向评估基准(即定标问题),建立可操作的评估
计算方法。
图 1 点目标 ISAR 成像及其分辨率示意图
下载: 全尺寸图片 幻灯片
2.1 评估基准问题
不同于 SAR 成像评估,ISAR 对空间目标成像测量时无法通过设置已知定标点进行方
位向的准确定标。根据 ISAR 成像原理,ISAR 方位向定标的关键是获得成像积累时间内目
标相对于雷达的总转角。现有定标方法也都针对转角计算展开,可以分为窄带辅助、宽带
特征提取与图像匹配 3 种方法。
窄带辅助方法利用雷达窄带测量的目标距离与方位等数据拟合目标运动轨迹,进而通
过轨迹与雷达位置关系获得成像转角。这种方法实现简单、计算速度快,但由于成像测量
时雷达处于非合作测量方式,轨迹拟合或单雷达测量数据定轨的精度不高,且无法计算目
标姿态变化引起的成像转角。因此,该类方法的定标精度较低,不满足装备精度鉴定需
求。
宽带特征提取方法主要利用雷达宽带回波或图像的某些谱域特征,计算成像测量时刻
目标相对雷达的转动角速度。该方法不需要目标轨迹和姿态数据,精度取决于信号处理算
法以及雷达成像性能。但较低的分辨率可能对应了较差的定标结果,据此进行分辨率评
估,存在评估基准与被评估对象相互耦合的问题。此外,该类方法需要一些运动先验特
征,如目标匀速转动、目标轨迹为圆轨道或满足 2 次曲线等,目标复杂的姿态运动也影响
定标结果的精度。
图像匹配方法是在所有可能的成像转角范围内,计算理论图像与实际图像的特征差
异,通过搜索方式计算出成像转角。该类方法无需过多目标运动先验信息约束,且综合了
目标轨道和姿态运动引起的转角变换。但由于需要计算不同转角的图像与相应特征,该方
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