机载多通道SAR运动目标方位向速度和法向速度联合估计算法

发布时间：2021-11-09 22:53

　　对运动目标进行SAR成像时,参数估计是必不可少的。现有算法主要针对运动目标的径向速度和方位向速度进行估计,而对3维运动目标的法向速度无法估计。该文利用L型基线的机载多通道SAR系统,提出一种方位向速度和法向速度的联合估计算法。该算法在距离-多普勒域提取运动目标信号,并利用多幅SAR图像之间的相位差进行方位向速度和法向速度的联合估计。该算法不依赖图像配准,不需要解多普勒模糊,因此具有较高的估计精度和鲁棒性,有较强的实际意义和应用价值。 

【文章来源】：电子与信息学报. 2020,42(06)北大核心EICSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

机载SAR 3维运动目标成像模型

根据式(5)的分析，至少需要得到两个关于v a和vs的方程，并结合图1所示的运动目标成像模型，在r-a-s坐标系下，构建如图2所示的机载多通道SAR系统。该系统有3个天线相位中心，位置分别为(0,0,0),(0,da,0),(0,0,ds)，其沿a轴方向构成顺轨干涉(Along-Track Interferometry,ATI)系统，沿s轴构成交轨干涉(Cross-Track Interferometry,XTI)系统。其余参数均与图1一致。不同相位中心的天线与运动目标所形成的瞬时斜距不同，因此多普勒频率也不同。分别求得各个天线的多普勒频率表达式为

本文所提算法在距离-多普勒域提取运动目标的徙动曲线，显然，提取结果与距离-多普勒域的信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)有关。当信噪比越大时，提取的徙动曲线越精确，后续处理精度越高。通常目标在距离-多普勒域的徙动曲线在多普勒带宽内是一条连续的曲线。但是，运动目标由于存在径向速度，可能存在多普勒模糊，此时运动目标的徙动曲线可能不再连续。而本文所提算法是利用3幅SAR图像多普勒中心频率的微小差别进行速度估计，这个差别在多普勒带宽之内是一致的，因此只需要提取3幅SAR图像对应同一多普勒中心处的信噪比最高的一部分徙动曲线，无需解多普勒模糊即可完成估计，具有较高的鲁棒性。同时，在多普勒带宽内，提取的徙动曲线越完整，估计结果精度越高。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3486053