机载多通道SAR-GMTI的杂波抑制方法-

1、机载多通道SAR-GMTI的杂波抑制方法杨垒王彤邢孟道保铮(西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室西安 710071摘 要:该文研究机载多通道合成孔径雷达地面运动目标检测中的杂波抑制问题。杂波抑制是地面运动目标检测的重要问题,而通道间的相干性是影响杂波抑制的一个重要因素。对于多通道系统来讲,通道之间无论是通道特性还是天线的方向图都会存在差异,影响通道间的相干性。为改善杂波抑制比,该文通过通道均衡来提高通道间的相干性,并利用自适应相消的方法进一步抑制杂波。实测数据验证了该文方法的有效性。关键词:合成孔径雷达;地面运动目标检测(GMTI;通道均衡中图分类号:TN959.73 文献标识码:A 文章编

2、号:1009-5896(200812-2831-04The Clutter Suppression Method of Airborne Multi-channelSAR-GMTI SystemYang Lei Wang Tong Xing Meng-dao Bao Zheng(Key Lab. of Radar Signal Processing, Xidian University, Xian 710071, ChinaAbstract:This paper investigates the clutter suppression problem of airborne multi-cha

3、nnel SAR-GMTI system. A key problem for ground moving target indication is clutter suppression, which is sensitive to the correlation of channels. For the multi-channel system, there are differences among the characteristic of two channels and also the antenna patterns, which worse the correlation o

4、f channels. This paper proposes a channel equalization method and an adaptive clutter canceling method to improve the clutter suppression ratio. Theoretical results are evaluated and illustrated with experimental airborne SAR data.Key words: Synthetic Aperture Radar (SAR; Ground Moving Target Indica

5、tion (GMTI; Channel equalization1引言多通道SAR进行地面运动目标检测(GMTI的基本方法是沿航向干涉(ATI1方法,其原理是利用沿航向放置的两副天线在相同的几何条件下获取的复图像进行干涉来检测运动目标。采用多个通道的目的是增加系统的空间自由度,从而利用空间自由度更好地抑制杂波,甚至可以在抑制完杂波后仍然有足够的自由度去估计动目标径向速度。对于多通道系统来讲,通道之间无论是在通道特性方面还是天线方向图方面都存在差异,这些差异会影响通道之间的相干性,进而影响杂波抑制性能。通道均衡是提高通道相干性的一种重要途径,它既可以以硬件系统补偿的方式在通道中实现2,又可以对接

6、收到的数据用通道盲均衡的方式实现。本文的通道均衡方法是直接对数据进行均衡的,避免了硬件补偿系统所带来的额外幅相误差。针对战场感知雷达系统,文献1提出了用干涉仪天线抑制地杂波的方法,文献3对DPCA方法和干涉仪方法进行了比较。本文在通道均衡后采用自适应相消的方法抑制杂2007-06-11 收到,2007-12-10改回国家自然科学基金(60402039资助课题波。由于在杂波相消过程中利用相邻像素辅助相消,所以还具有弥补配准误差和进行通道均衡的优点,能够进一步减小通道不一致性对杂波抑制带来的影响。2 通道均衡对于多通道SAR-GMTI系统,多个天线沿航向放置,在理想情况下,通道特性和天线的方向图完

7、全相同,不同天线先后在同一位置获得的两幅SAR复图像中只有运动目标是不相同的,静止场景是完全相同即完全相干的。实际上,不同通道的通道特性和天线方向图特性不完全相同。为简单起见,考虑采取收发分置模式的双通道系统,一副天线发射雷达信号,两副天线同时接收回波信号。下面从通道电路和天线方向图两方面来分析造成通道特性不一致的原因。由于发射系统是两个通道共用的,它对两幅图像造成的影响是相同的,所以影响通道特性不一致的原因主要来自于接收系统。由于模拟器件及其构成的电路不可避免地存在特性上的差异,各通道的接收机特性会有差异,即存在幅度和相位频率响应的不一致性。在合成孔径时间内,目标与雷达的相对位置不断变化,使

8、目标相对于天线方位角和俯仰角不断变化,所以目标回波的包络实际上受到了天线主瓣方向图的调制,这种调制使地面上一点在图像中的二维响应(点扩散函数发生变化。如果 2832 电 子 与 信 息 学 报 第30卷 两副天线的方向图完全相同,那么获得的两幅图像的点扩散函数也相同,两幅图像没有差异。反之,两副天线方向图不一致造成的点扩散函数区别就会使两幅图像产生差异。在工程实现中,由于两副接收天线的空间响应很难完全一致,使两副天线获取的地面图像之间存在差别,影响杂波相消的效果。已知方向图形状才能比较它们的不同,方向图形状一般可以通过微波暗室测量获得。而在SAR 里,可以用回波信号的某种变换来表示天线方向图相

9、对响应。为简单起见,考虑一个如图1所示的正侧视天线系统。显然存在一个以天线 相位中心为顶点的、半顶角为(的等多普勒锥面,其多普勒值为2sin d f v =,其中,v 为天线的速度,为斜视角,为雷达波长,即d f 与有单调关系。同时,斜距为R 的脉冲回波在空间等效为一个半径为R 的球面,两曲面的圆形交线即代表一定的(,d R f ,如图1所示。此圆形交线与地面场景一定存在两个交点。由于天线指向一面,只有其中一点有回波。因此,在回波的(,d R f 平面内用两路相应的地物回波可以比较天线方向图的响应。回波的(,m t t 二维数据是SAR 所需录取的(t ,m t 分别是距离快时间和方位慢时间,

10、距离压缩后即可得到(,m R t 平面的数据。变换到(,d R f 平面常常是SAR 成像处理的中间步骤。实际上,变换到(,d R f 的过程相当于非聚焦SAR 成像。不过,非聚焦SAR 只能用短的合成孔径。如果对较 长的慢时间数据做傅氏变换处理,相当于将许多幅非聚焦SAR 复图像叠加。这里不是要得到图像,而是对两通道做均衡。只要两通道叠加后的复图像相同,就可以加以利用。在比较天线方向图时,两副天线相位中心的空间位置必须一致。如果脉冲重复频率PRF 满足DPCA(DisplacedPhase Center Antenna条件,则应该将两天线相位中心(收发分置的接收应该用等效相位中心,以后的相位

11、中心均指等效相位中心平移对准后比较。如果DPCA 条件不满足,单靠平移是不能完全配准的,只能将两天线相位中心移至最近位置。如图2所示,当平移若干个脉冲周期所相当的长度后,两相位中心移至最近间距d 时,由于两天线相位中心很靠近(一般为厘米级,场景中的目标至两天线的射线近似平行。对不同的视角,天线间仍存在由波程差产生的固定相位:2sin 2sin 222m d m d v t f t = (1式中m t d v =为两天线在方位配准时所需要补偿的时间差。从式(1可以看出,在时域加线性相位等效于对非聚焦图像进行平移。这样,即使不能够通过平移完全配准数据,仍然可以通过相位补偿的方法进行配准。事实上,由

12、于在本文的通道均衡过程中含有通道相位的补偿,所以本文方法在通道均衡过程中能够同时进行图像配准。基于以上分析,下面给出本文通道均衡的具体步骤。图1 天线的等多普勒锥面 图2 天线平移至最近和等距球面示意图 d 后的波程差示意图设通道1、通道2杂波的距离多普勒域的二维响应分别为1(,d H R f ,2(,d H R f ,则对这两个通道分别设计的滤波器12(,(,d d F R f F R f 应该满足:1122(,(,(,(,d d d d F R f H R f F R f H R f = (2具体操作时,可以维持通道2杂波响应不变,只对通道1响应进行处理:21(,(,(,d d C d H

13、 R f H R f F R f = (3由上式可知,较正滤波器(,C d F R f 应该满足:21(,(,(,d C d d H R f F R f H R f =(4实际上,我们得不到通道1、通道2的真实响应,而得到的是两通道的输出(1,o d S R f 和(2,o d S R f 。但是如果两通 道的输入信号相同,式(4的两通道响应之比也就是两输出信号之比。于是,可以用两通道输出信号之比做校正。校正时应该将通道特性的幅度和相位分别进行。为使两通道的输入信号一致,考虑到两副天线相位中心沿航向有一定差别,两路输入不应该是同一时间段,而应该是同一位置段的。在DPCA 条件不满足的情况下,两

14、者会有d 的平移差,方位向的数据稍微取长一些是有利的。如果在上述幅相误差校正中直接应用SAR 数据,其采样点是十分密集的,距离的采样率为米级,方位的采样点数以千计(虽然采用相当于非聚焦SAR 的傅氏变换得到的方位分辨率要低得多,但采样点数并未减少。这对通道均衡来说属于超过采样,因为无论是天线方向图或是电路的频率特性,其起伏是相对缓慢的。过采样不仅加大了均衡运算量,而且一些偶然因素(如某处杂噪比很低会产生误校正。为此,应将两通道输出信号的幅度和相位分量分别用一定的二维窗做移动加权平滑。一般来说,二维窗半径的选择应该参照该区域的相关性,区域相关性高的,加权区域半径可以选的大一些。反之,则应该适当变

15、小。也就是说,加权区域半径应根据特性起伏(相对平稳长度来确定。在满足起伏特性一致的情况下,加权半径应该适当取得大一些。在上面对两副天线和通道在(,d R f 平面内进行比较时,隐含了一个假设:两副天线接收的脉冲波形是完全一致的。第12期 杨 垒等:机载多通道SAR-GMTI 的杂波抑制方法 2833 事实上,两路接收的输出脉冲波形不一定完全一致,因为两 者的频率特性可能有差别,仅在(,d R f 平面比较方向图将造成误差。为此,还应该在(,R d f f 平面(R f 为距离频率内比较和校正通道特性和天线方向图。与前面处理类似,幅相校正滤波器(,C R d F f f 应该满足:21(,(,(

16、,R d C R d R d H f f F f f H f f =(5如上所述,在(,d R f 平面均衡处理后,转换到(,R d f f 平面可能需要进一步校正。可以想到,如果两天线的方向图完全一致,则上述处理可校正两通道的频率特性差异。但在第1步的校正中并未能对空间特性完全校正,可以第2步校正后再变换回到(,d R f 平面进行校正,迭代校正至两平面都实现均衡为止。实际上,从后面的实测数据处理来看,迭代两次就能得到满意的结果。上面的均衡处理假设两天线是位置相同而时间不同的。回波信号相同,这意味着地面不存在运动目标。在实际应用中,为了去除运动目标对通道均衡的影响,可以选取一块没有运动目标的

17、区域求取滤波器系数,然后应用到接下来的数据。应当指出,天线方向图的校正应在二维空间角域进行(实际需进行校正的只是面向地面场景的一部分,可以简化。在天线平台相对场景的几何关系及平台速度一定的情况下,二维空间角域可在回波数据的(,d R f 平面表示。但如果条件变化了,滤波器系数就只能用于当前数据。事实上,由于均衡过程是在距离压缩后进行的,目标位于少数距离单元内。当距离向加权取得较大时运动目标产生的相位会被平均掉,其影响基本可以忽略。通过以上步骤,就完成了对杂波数据的均衡,均衡完后对两通道数据按照相同参数进行成像,然后在复图像域进行自适应杂波相消。3 自适应相消对各通道数据按照上一节步骤进行通道均

18、衡并进行成像后,采用自适应处理的方法对数据进行杂波相消。对各通道数据进行完均衡后,虽然其相干性得到了提高,但两路杂波信号并不会完全相同。实际上,由于在均衡过程中使用了平滑窗,局部地方有些变化,并且回波的频率特性可能会有偏移和扩散,需要在杂波相消时采取方法进一步减小杂波剩余。自适应相消方法在相消的过程中利用相邻像素辅助相消,所以还具有进一步进行通道均衡和弥补配准误差的优点。对于通道1和通道2的SAR 复数据1(,x m n ,2(,x m n ,可知其满足下面的关系4:21(,(,(,m nm na b i j ab i j a a b b e i j x m n w x m a m n b n

19、 x m n =+ (6其中m 和n 分别表示距离和方位方向的采样间距,m a n b 代表滤波器半径,ab w 表示将1(,i j x m n 变换到2(,i j x m n 的二维离散滤波器,(,e i j x m n 代表动目标造成的差异。当下面的误差函数达到最小时,则认为杂波剩余最小。221(,(,mnm na b i j ab i j ija ab b x m n w x m a m n b n =(7在这里,通过计算协方差矩阵的逆的方式获得滤波器系数,进而获得最小的杂波剩余。取数据向量为T 12(,i j x m n =X X ;其中2X 是由2(,i j x m n 及其相邻元素

20、构成的行向量。估计得到的协方差矩阵为l H H 11Kk kE K =R XX X X (8 H (表示共轭转置,E 表示求数学期望,2(21m K a +(211n b +代表以(,i j m n 为中心的K 次二维滑动平均。为防止动目标信号被统计到协方差矩阵中,样本选取时应该在相邻像素中留有保护单元。式(7可以转化为以下的优化问题:H H min s.t.1W =W R W s (9其中s 应该为运动目标的导向矢量,但在实际中并不知道。在这里取100=s ",旨在获得最大的杂波相消比,零的个数等于2X 中元素的个数。用于相消的权矢量可由下式计算:l 1=W Rs (10 如果对权

21、向量以第1个元素进行归一化,则剩余元素将与式(7中的ab w 一一对应。相消后剩余数据由下式给出:H (,e i j x m n =W X (114 实测数据处理结果2006年12月某研究所对机载三通道SAR-GMTI 系统进行了试飞,并录取了一批机载三通道SAR-GMTI 数据。三部天线依次沿航向排列,中间的天线2是系统的发射天线,所有天线同时接收回波信号。下面用通道1、通道2数据验证本文方法。雷达系统主要参数如表1所示。表1 雷达系统主要参数载波波长 系统带宽 两两天线间距 单个天线长度 PRF0.03m 40MHz0.559m 0.551m 1000Hz由于各通道是以不同时间相同位置观测

22、同一场景的,所以各通道获取的回波存在方位向平移。飞机速度为115m/s ,在收发分置情况下,天线的等效相位中心间距为物理间距的一半。两通道需要平移的脉冲数为0.559/2/115×1000=2.4304,取整为2。平移后两天线相位中心间距为0.4304/1000×115=0.0495m 。距离采样点数为3072点,方位采样点数取512点。图3是通道1数据的(,d R f 域幅度图像,图4是通道2平移后数据的(,d R f 域幅度图像。图5是通道1,通道2的2834 电 子 与 信 息 学 报 第30卷(,d R f 域数据之间的干涉相位。从这3幅图像中可以明显看 出,不仅通

23、道1,通道2的幅度响应存在差异,而且通道间的相位误差变化也比较大。在这种通道不一致性较严重的情况下,必须对数据进行均衡才能获得理想的杂波剩余。 图3 通道1数据的 图4 通道2向后平移2个脉(,d R f 二维图像 冲数据的(,d R f 二维图像 图5 两通道二维频域的干涉相位图像在对数据进行行均衡时,保持通道2数据不变,仅对通道1运用第2小节提出的均衡方法进行均衡。经过比较,估计通道响应的平滑矩形窗取为3111×可获得较好结果,即距离取31个单元,方位取11个单元。通道2数据在均衡过程中没有任何改变,其成像结果中心场景如图6所示。为比较本文方法在杂波抑制中的优越性,我们作了如下比

24、较。图7是没有进行通道均衡,直接对两通道数据进行自适应杂波抑制的成像结果。图8是在通道均衡及成像后直接相减的结果。图9 是通道均衡及成像后自适应相消的结果。 图6 通道2数据 图7 通道未均衡,自适应成像结果 杂波抑制结果图8 通道均衡及成像后直接 图9 通道均衡及成像后相减杂波抑制结果 自适应杂波抑制结果如果没有进行通道均衡,仅依靠自适应相消是可以抑制一部分杂波的,但是场景中很多强散射杂波并没有被完全抑制掉。在进行通道均衡并成像后,两图像直接相减就能够抑制场景中大部分杂波,而自适应相消能够进一步减小杂波剩余。很明显看出,通道均衡后自适应杂波抑制可以获得最好的结果。由此可见,通道均衡对于系统抑制杂波的能力显得十分重要,自适应相消能够减小通道不一致影响。5 结束语对于机载多通道SAR-GMTI 系统,通道间的一致性在杂波抑制中起着重要的作用。从获取的实测数据来看,系统通道间的一致性并不理想。要想获得好的杂波抑制效果,必须对数据进行均衡。本文采取均衡处理后自适应杂波抑制的方法进一步减小