對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行SAR成像時(shí),參數(shù)估計(jì)是必不可少的�，F(xiàn)有算法主要針對運(yùn)動目標(biāo)的徑向速度和方位向速度進(jìn)行估計(jì),而對3維運(yùn)動目標(biāo)的法向速度無法估計(jì)。該文利用L型基線的機(jī)載多通道SAR系統(tǒng),提出一種方位向速度和法向速度的聯(lián)合估計(jì)算法。該算法在距離-多普勒域提取運(yùn)動目標(biāo)信號,并利用多幅SAR圖像之間的相位差進(jìn)行方位向速度和法向速度的聯(lián)合估計(jì)。該算法不依賴圖像配準(zhǔn),不需要解多普勒模糊,因此具有較高的估計(jì)精度和魯棒性,有較強(qiáng)的實(shí)際意義和應(yīng)用價(jià)值。 

【文章來源】：電子與信息學(xué)報(bào). 2020,42(06)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

機(jī)載SAR 3維運(yùn)動目標(biāo)成像模型

根據(jù)式(5)的分析，至少需要得到兩個關(guān)于v a和vs的方程，并結(jié)合圖1所示的運(yùn)動目標(biāo)成像模型，在r-a-s坐標(biāo)系下，構(gòu)建如圖2所示的機(jī)載多通道SAR系統(tǒng)。該系統(tǒng)有3個天線相位中心，位置分別為(0,0,0),(0,da,0),(0,0,ds)，其沿a軸方向構(gòu)成順軌干涉(Along-Track Interferometry,ATI)系統(tǒng)，沿s軸構(gòu)成交軌干涉(Cross-Track Interferometry,XTI)系統(tǒng)。其余參數(shù)均與圖1一致。不同相位中心的天線與運(yùn)動目標(biāo)所形成的瞬時(shí)斜距不同，因此多普勒頻率也不同。分別求得各個天線的多普勒頻率表達(dá)式為

本文所提算法在距離-多普勒域提取運(yùn)動目標(biāo)的徙動曲線，顯然，提取結(jié)果與距離-多普勒域的信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)有關(guān)。當(dāng)信噪比越大時(shí)，提取的徙動曲線越精確，后續(xù)處理精度越高。通常目標(biāo)在距離-多普勒域的徙動曲線在多普勒帶寬內(nèi)是一條連續(xù)的曲線。但是，運(yùn)動目標(biāo)由于存在徑向速度，可能存在多普勒模糊，此時(shí)運(yùn)動目標(biāo)的徙動曲線可能不再連續(xù)。而本文所提算法是利用3幅SAR圖像多普勒中心頻率的微小差別進(jìn)行速度估計(jì)，這個差別在多普勒帶寬之內(nèi)是一致的，因此只需要提取3幅SAR圖像對應(yīng)同一多普勒中心處的信噪比最高的一部分徙動曲線，無需解多普勒模糊即可完成估計(jì)，具有較高的魯棒性。同時(shí)，在多普勒帶寬內(nèi)，提取的徙動曲線越完整，估計(jì)結(jié)果精度越高。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于回波序列最小二乘擬合的高分辨率SAR運(yùn)動目標(biāo)速度估計(jì)[J]. 王超,王巖飛,王琦,詹學(xué)麗.  電子與信息學(xué)報(bào). 2019(05)
[2]一種基于局域中心頻率的SAR圖像艦船方位向速度估計(jì)方法[J]. 魏翔飛,王小青,種勁松.  電子與信息學(xué)報(bào). 2018(09)
[3]SAR Slow Moving Target Imaging Based on Over-Sampling Smooth Algorithm[J]. SHI Hongyin,YANG Xiaoyan,ZHOU Qiuxiao,LIAN Qiusheng.  Chinese Journal of Electronics. 2017(04)
[4]基于星載毫米波順軌-交軌InISAR的空間運(yùn)動目標(biāo)三維成像技術(shù)研究[J]. 尹建鳳,李道京,王愛明,李志.  宇航學(xué)報(bào). 2013(02)
[5]基于順軌-交軌InSAR技術(shù)的運(yùn)動艦船目標(biāo)三維成像[J]. 湯立波,李道京,洪文,吳一戎,丁赤飚.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2008(09)



本文編號：3486053