專利名稱：多通道sar地面慢動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及雷達(dá)技術(shù)的合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SAR)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種多通道SAR地面慢動(dòng)目標(biāo)(Slow Ground Moving Target)檢測(cè)方法及裝置。
背景技術(shù)：
SAR是20世紀(jì)50年代初發(fā)展起來(lái)的一種新型的雷達(dá)體制。它屬于主動(dòng)式微波遙感設(shè)備，具有全天時(shí)、全天候和遠(yuǎn)距離成像的特點(diǎn)，可以大大提高雷達(dá)的信息獲取能力，特別是戰(zhàn)場(chǎng)感知能力，對(duì)軍用和民用均有重要的應(yīng)用價(jià)值。地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)顯示(Ground MovingTarget Indication, GMTI)作為戰(zhàn)術(shù)偵察的一部分是軍用SAR系統(tǒng)所必須具備的一項(xiàng)基本功能，也是SAR信號(hào)處理中的一個(gè)重要問(wèn)題。傳統(tǒng)的單通道SAR系統(tǒng)只能檢測(cè)到頻譜全部 或部分落在雜波譜之外的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。對(duì)于頻譜淹沒(méi)在雜波譜之內(nèi)的慢動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)，單通道SAR系統(tǒng)一般難以實(shí)現(xiàn)。相對(duì)于單通道SAR系統(tǒng)，多通道SAR系統(tǒng)增加了系統(tǒng)的空間自由度，從而可利用多個(gè)空間自由度抑制展寬的主瓣雜波，提高慢動(dòng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的信雜比，獲得較好的檢測(cè)性能?；诟缮鎴D(interferogram)的多通道SAR地面慢動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)是一種致力于從復(fù)雜的大幅SAR圖像中快速有效地檢測(cè)出地面上慢速行駛的車輛目標(biāo)的技術(shù)。該技術(shù)是SAR對(duì)地面觀測(cè)應(yīng)用的基礎(chǔ)前沿課題，具有重要的學(xué)術(shù)和應(yīng)用價(jià)值，極具創(chuàng)新性。目前，對(duì)干涉圖進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模，并依此開(kāi)發(fā)穩(wěn)健性強(qiáng)、適用性廣、快速智能且性能好的SAR地面慢動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)需求迫切。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提出一種基于干涉圖的多通道SAR地面慢動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置，其中的方法包括以下步驟利用慢動(dòng)目標(biāo)與靜止雜波之間以及與靜止目標(biāo)之間散射特性的差異所體現(xiàn)在干涉圖上的不同，聯(lián)合干涉圖幅度和相位構(gòu)造慢動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)量:M&P檢測(cè)量；推導(dǎo)出不同環(huán)境下M&P檢測(cè)量的統(tǒng)計(jì)分布模型，并推導(dǎo)出各分布模型的參數(shù)估計(jì)器；通過(guò)結(jié)合多視處理獲得M&P檢測(cè)量圖像后，根據(jù)推導(dǎo)出的M&P檢測(cè)量各分布模型對(duì)應(yīng)的恒虛警率(CFAR)閾值求解方式，利用空心滑動(dòng)窗口的形式實(shí)現(xiàn)慢動(dòng)目標(biāo)的自動(dòng)檢測(cè)。本發(fā)明提供的方案具有較高的理論和實(shí)際性能、工程實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、快速、智能等特點(diǎn)，且能對(duì)所面臨的檢測(cè)環(huán)境做一體化考慮。因此，該方案具有較強(qiáng)的實(shí)用性，能夠被用在實(shí)際的慢動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程中。


圖I是本發(fā)明基于干涉圖的多通道SAR地面慢動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法流程圖；圖2為本發(fā)明構(gòu)造M&P檢測(cè)量的示意圖；圖3為本發(fā)明M&P檢測(cè)量統(tǒng)計(jì)分布模型族關(guān)系示意圖；圖4為本發(fā)明基于M&P檢測(cè)量的慢動(dòng)目標(biāo)CFAR檢測(cè)算法示意圖；圖5為本發(fā)明基于M&P檢測(cè)量的地面慢動(dòng)目標(biāo)CFAR檢測(cè)流程圖。
具體實(shí)施例方式本發(fā)明提出了一種全新的基于干涉圖的多通道SAR地面慢動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方案。首先，提出新的干涉圖慢動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)量(M&P檢測(cè)量)，并推導(dǎo)新檢測(cè)量的統(tǒng)計(jì)分布模型族和有效參數(shù)估計(jì)器；其次，基于干M&P檢測(cè)量及其統(tǒng)計(jì)分布模型族和有效參數(shù)估計(jì)器，提出了新檢測(cè)量的慢動(dòng)目標(biāo)恒虛警率(Constant False Alarm Rate, CFAR)檢測(cè)方式。本方案具 有高的理論和實(shí)際性能、工程實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、快速、智能等特點(diǎn)，且能對(duì)所面臨的檢測(cè)環(huán)境做一體化考慮。參見(jiàn)圖1，為本發(fā)明提出的基于干涉圖的多通道SAR地面慢動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，具體包括SlOl :利用慢動(dòng)目標(biāo)與靜止雜波之間以及與靜止目標(biāo)之間散射特性的差異所體現(xiàn)在干涉圖上的不同，聯(lián)合干涉圖幅度和相位構(gòu)造慢動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)量:M&P檢測(cè)量；S102:推導(dǎo)出不同環(huán)境下M&P檢測(cè)量的統(tǒng)計(jì)分布模型，并推導(dǎo)出各分布模型的參數(shù)估計(jì)器；具體地,可基于復(fù)Wishart分布，引入Frery等人場(chǎng)景環(huán)境劃分的思想，結(jié)合乘積模型，利用對(duì)地物RCS幅度分量能夠精確建模的逆方根Gamma分布和廣義逆方根Gauss分布，推導(dǎo)出了均勻區(qū)域、不均勻區(qū)域和極度不均勻區(qū)域等不同環(huán)境下M&P檢測(cè)量的統(tǒng)計(jì)分布模型；其中，可通過(guò)引入M&P檢測(cè)量全局幅度篩選。S103:通過(guò)結(jié)合多視處理獲得M&P檢測(cè)量圖像后，根據(jù)推導(dǎo)出的M&P檢測(cè)量各分布模型對(duì)應(yīng)的恒虛警率CFAR閾值求解方式，利用空心滑動(dòng)窗口的形式實(shí)現(xiàn)慢動(dòng)目標(biāo)的自動(dòng)檢測(cè)。下面從構(gòu)建M&P檢測(cè)量以及基于M&P檢測(cè)量的慢動(dòng)目標(biāo)CFAR檢測(cè)算法的實(shí)現(xiàn)兩大方面對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)介紹。I M&P檢測(cè)量的構(gòu)造、統(tǒng)計(jì)建模與參數(shù)估計(jì)立足于慢動(dòng)目標(biāo)與靜止雜波和靜止目標(biāo)之間的散射特性差異，通過(guò)它們體現(xiàn)在干涉圖幅度信息和相位信息的不同，構(gòu)造新的慢動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)量。進(jìn)而，對(duì)新檢測(cè)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模，并解決分布模型所含參數(shù)的準(zhǔn)確、快速估計(jì)問(wèn)題，為構(gòu)建基于新檢測(cè)量的慢動(dòng)目標(biāo)CFAR檢測(cè)算法奠定理論基礎(chǔ)。I. I新的干涉圖幅度和相位聯(lián)合檢測(cè)量的構(gòu)造I. I. I M&P慢動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)量假設(shè)雙通道η視樣本協(xié)方差矩陣為k=l-tz{k)Z{kf = l-t\ 剛丨2⑴
*=1n^lzlIk) z2(k) \z2(k)\ J其中，η表示獨(dú)立樣本的個(gè)數(shù)，Z (k) = [Z1QO, z2(k)]T為第k次單視圖像，*表示復(fù)共軛，η表示復(fù)共軛轉(zhuǎn)置。把&的副對(duì)角線元素(吖]稱為復(fù)多視干涉圖，進(jìn)而標(biāo)準(zhǔn)化的復(fù)多視干涉圖(簡(jiǎn)稱干涉圖)為
權(quán)利要求
1.一種多通道SAR地面慢動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，包括 利用慢動(dòng)目標(biāo)與靜止雜波之間以及與靜止目標(biāo)之間散射特性的差異所體現(xiàn)在干涉圖上的不同，聯(lián)合干涉圖幅度和相位構(gòu)造慢動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)量:M&P檢測(cè)量； 推導(dǎo)出不同環(huán)境下M&P檢測(cè)量的統(tǒng)計(jì)分布模型，并推導(dǎo)出各分布模型的參數(shù)估計(jì)器； 通過(guò)結(jié)合多視處理獲得M&P檢測(cè)量圖像后，根據(jù)推導(dǎo)出的M&P檢測(cè)量各分布模型對(duì)應(yīng)的恒虛警率CFAR閾值求解方式，利用空心滑動(dòng)窗口的形式實(shí)現(xiàn)慢動(dòng)目標(biāo)的自動(dòng)檢測(cè)。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述M&P檢測(cè)量為ζ，其表達(dá)式為ζ=ξ · (1-cos Ψ) = ξ ·$;其中:9= 1-cos Ψ ； ξ表示標(biāo)準(zhǔn)化的干涉圖幅度，Ψ為干涉圖的相位變量。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述Μ&Ρ檢測(cè)量的統(tǒng)計(jì)分布模型的具體實(shí)現(xiàn)為 基于復(fù)Wishart分布，引入場(chǎng)景環(huán)境劃分,結(jié)合乘積模型并利用逆方根Gamma分布和廣義逆方根Gauss分布，推導(dǎo)出均勻區(qū)域、不均勻區(qū)域和極度不均勻區(qū)域不同環(huán)境下Μ&Ρ檢測(cè)量的統(tǒng)計(jì)分布模型； 其中，通過(guò)引入Μ&Ρ檢測(cè)量全局幅度篩選。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，利用Mellin變換推導(dǎo)出各分布模型的參數(shù)估計(jì)器。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述實(shí)現(xiàn)慢動(dòng)目標(biāo)的自動(dòng)檢測(cè)包括 首先，對(duì)配準(zhǔn)的前向、后向通道SAR復(fù)圖像進(jìn)行共軛相乘和多視處理得到復(fù)多視干涉圖； 進(jìn)而，由9圖和標(biāo)準(zhǔn)化的干涉圖幅度ξ圖像獲得Μ&Ρ檢測(cè)量圖像； 最后，利用正方形滑動(dòng)窗口遍歷整幅Μ&Ρ檢測(cè)量圖像，對(duì)每個(gè)滑窗內(nèi)包含的像素點(diǎn)估計(jì)其對(duì)應(yīng)的Μ&Ρ檢測(cè)量分布模型的參數(shù)，并在設(shè)定的恒虛警率前提下求取局部閾值，通過(guò)測(cè)試像素與閾值的比較完成慢動(dòng)目標(biāo)的CFAR檢測(cè)。
6.一種多通道SAR地面慢動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)裝置，其特征在于，包括 Μ&Ρ檢測(cè)量構(gòu)建單元，用于利用慢動(dòng)目標(biāo)與靜止雜波之間以及與靜止目標(biāo)之間散射特性的差異所體現(xiàn)在干涉圖上的不同，聯(lián)合干涉圖幅度和相位構(gòu)造慢動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)量:Μ&Ρ檢測(cè)量； Μ&Ρ檢測(cè)量推導(dǎo)單元，用于推導(dǎo)出不同環(huán)境下Μ&Ρ檢測(cè)量的統(tǒng)計(jì)分布模型，并推導(dǎo)出各分布模型的參數(shù)估計(jì)器； 檢測(cè)執(zhí)行單元，用于通過(guò)結(jié)合多視處理獲得Μ&Ρ檢測(cè)量圖像后，根據(jù)推導(dǎo)出的Μ&Ρ檢測(cè)量各分布模型對(duì)應(yīng)的恒虛警率CFAR閾值求解方式，利用空心滑動(dòng)窗口的形式實(shí)現(xiàn)慢動(dòng)目標(biāo)的自動(dòng)檢測(cè)。
7.根據(jù)權(quán)利要求I所述的裝置，其特征在于，所述Μ&Ρ檢測(cè)量構(gòu)建單元構(gòu)建的Μ&Ρ檢測(cè)量為ζ，其表達(dá)式為ζ = ξ · (1-cos Ψ) = ξ · <9 ;其中9= 1-cos ψ ； ξ表示標(biāo)準(zhǔn)化的干涉圖幅度，Ψ為干涉圖的相位變量。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述Μ&Ρ檢測(cè)量推導(dǎo)單元對(duì)Μ&Ρ檢測(cè)量的統(tǒng)計(jì)分布模型的具體實(shí)現(xiàn)為 基于復(fù)Wishart分布，引入場(chǎng)景環(huán)境劃分,結(jié)合乘積模型并利用逆方根Gamma分布和廣義逆方根Gauss分布，推導(dǎo)出均勻區(qū)域、不均勻區(qū)域和極度不均勻區(qū)域不同環(huán)境下M&P檢測(cè)量的統(tǒng)計(jì)分布模型； 其中，通過(guò)引入M&P檢測(cè)量全局幅度篩選。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述M&P檢測(cè)量推導(dǎo)單元利用Mellin變換推導(dǎo)出各分布模型的參數(shù)估計(jì)器。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述檢測(cè)執(zhí)行單元包括 復(fù)多視干涉圖確定子單元，用于對(duì)配準(zhǔn)的前向、后向通道SAR復(fù)圖像進(jìn)行共軛相乘和多視處理得到復(fù)多視干涉圖； M&P檢測(cè)量圖像獲取子單元，用于由9圖和標(biāo)準(zhǔn)化的干涉圖幅度ξ圖像獲得Μ&Ρ檢測(cè)量圖像； 慢動(dòng)目標(biāo)CFAR檢測(cè)子單元，利用正方形滑動(dòng)窗口遍歷整幅Μ&Ρ檢測(cè)量圖像，對(duì)每個(gè)滑窗內(nèi)包含的像素點(diǎn)估計(jì)其對(duì)應(yīng)的Μ&Ρ檢測(cè)量分布模型的參數(shù)，并在設(shè)定的恒虛警率前提下求取局部閾值，通過(guò)測(cè)試像素與閾值的比較完成慢動(dòng)目標(biāo)的CFAR檢測(cè)。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種多通道SAR地面慢動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置，其中的方法包括利用慢動(dòng)目標(biāo)與靜止雜波之間以及與靜止目標(biāo)之間散射特性的差異所體現(xiàn)在干涉圖上的不同，聯(lián)合干涉圖幅度和相位構(gòu)造慢動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)量M&P檢測(cè)量；推導(dǎo)出不同環(huán)境下M&P檢測(cè)量的統(tǒng)計(jì)分布模型，并推導(dǎo)出各分布模型的參數(shù)估計(jì)器；通過(guò)結(jié)合多視處理獲得M&P檢測(cè)量圖像后，根據(jù)推導(dǎo)出的M&P檢測(cè)量各分布模型對(duì)應(yīng)的恒虛警率CFAR閾值求解方式，利用空心滑動(dòng)窗口的形式實(shí)現(xiàn)慢動(dòng)目標(biāo)的自動(dòng)檢測(cè)。本發(fā)明提供的方案具有較高的理論和實(shí)際性能、工程實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、快速、智能等特點(diǎn)，且能對(duì)所面臨的檢測(cè)環(huán)境做一體化考慮。
文檔編號(hào)G01S13/90GK102928840SQ201210420898
公開(kāi)日2013年2月13日 申請(qǐng)日期2012年10月29日 優(yōu)先權(quán)日2012年10月29日
發(fā)明者時(shí)公濤, 龐怡杰, 陳東, 陳濤, 李亮, 黃波 申請(qǐng)人:中國(guó)人民解放軍空軍裝備研究院偵察情報(bào)裝備研究所