一種新的基于瞬時干涉的SAR-GMTI精聚焦和定位方法

張 升 孫光才 李學仕 邢孟道

1 引言

地面運動目標檢測（Ground Moving Target Indication, GMTI）是現代雷達要完成的基本功能之一，隨著合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar,SAR）的廣泛應用，基于SAR平臺的運動目標識別與定位無論在軍事上還是在民用上都有著廣泛的應用[1]。在單通道SAR-GMTI情況下，回波中大量的強雜波使得淹沒在其中的動目標難以檢測[2]，所以單通道SAR-GMTI系統對信噪比要求較高[3]。多通道SAR-GMTI系統能夠有效地抑制或者消除雜波，保留動目標信息[4]，并為動目標的測速定位提供更多自由度[5]。多通道動目標的精確測速定位需要對動目標進行聚焦成像以提高動目標信號信噪比，針對成像過程中動目標徑向運動造成的距離徙動問題，在現有的SAR-GMTI處理中主要是通過Keystone變換解決[6]，而方位散焦問題主要是通過估計動目標信號方位調頻率來解決，如文獻[7]中的時頻分析方法和文獻[8]中的分數階傅里葉變換方法。

Keystone變換方法能夠在動目標運動參數未知的條件下實現動目標的線性距離走動校正，但是不能校正二次距離彎曲[9]，而且它只針對沒有徑向速度模糊的情況[10]。時頻分析等方法在理想情況下能夠取得較高的方位調頻率估計精度，但是當動目標信號信噪比降低或有信號干擾時，其估計精度會嚴重下降[11]，而且動目標方位速度是時變的，僅僅補償動目標方位速度引起的二次調頻項不足以實現動目標的完全聚焦[12]。

為了實現動目標精聚焦，以提高動目標定位精度，本文以機載三通道SAR-GMTI為研究提出了一種新的基于瞬時干涉的 SAR-GMTI精聚焦和定位方法，該方法通過動目標瞬時干涉相位的精提取可以有效補償動目標距離徙動，并最終實現了動目標的精聚焦和精確定位。本文具體內容安排如下：第2節介紹了機載三通道SAR-GMTI信號模型；第3節給出了動目標粗聚焦及檢測方法；第4節進行了針對動目標精聚焦和準確定位的具體研究；第5節給出了實測數據的處理結果；第6節對本文進行了總結。

2 信號模型

機載三通道 SAR-GMTI與動目標幾何關系模型如圖1所示，載機飛行速度為v,Rb為載機到動目標的最近距離，X軸表示橫向位置坐標軸，R （ ta）為載機到動目標的瞬時斜距，三通道天線等效相位中心位置分別為 d1, d2, d3，在實際中可以讓天線均勻排列，即 d1=-d , d2= 0 ,d3= d ，其中d為天線間距，下面的推導和分析都是基于天線均勻排列的配置（天線非均勻排列的配置下，本文結論也是成立的）。動目標徑向和橫向瞬時速度分別為 vr（ ta）, va（ ta） ，其中 ta為方位慢時間，在雷達信號處理中一般橫向表示載機飛行方向，徑向表示垂直載機飛行的方向。根據上述模型，通道i的接收信號經距離脈沖壓縮后可以表示為

其中

圖1 三通道SAR-GMTI幾何模型

式中nσ為動目標后向散射系數，λ為信號波長，t為距離快時間， wa（?） 為方位窗函數， Pr（ ta）, Pa（ ta） 分別為動目標在徑向和橫向的瞬時運動距離。

3 動目標粗聚焦與檢測

多通道SAR-GMTI處理需要進行通道均衡，然后根據相位中心偏置天線（DPCA）原理進行通道時移配準，補償等效天線相位中心距離引起的時延差異，并兩兩通道對消抑制場景雜波，使得對消通道中只留下動目標信號[13]。根據式（1）和式（3），通道對消后的兩路動目標信號表示為

其中

對消后的動目標信號需要進行聚焦處理，以提高動目標信號的信噪比，利于動目標檢測。本文采用方位Deramp處理對動目標信號進行粗聚焦[14]。由于動目標方位速度造成的散焦影響，粗聚焦對信噪比的提升有限，為了提升動目標檢測性能，本文的動目標檢測可以利用文獻[15]中基于幅度和相位的聯合檢測方法。常規恒虛警（CFAR）檢測方法[16]只是依靠幅度門限檢測，容易造成強雜波的虛警檢測和信噪比較低動目標的漏警檢測。文獻[15]中方法針對散焦嚴重、信噪比較低的動目標，通過較低的幅度檢測門限可以檢測，減小了漏警率，同時，針對降低幅度門限后引入的強雜波，通過干涉相位檢測門限可以將其排除，減小了虛警率，這樣就有效提高了動目標檢測性能。

4 動目標精聚焦和精確定位

動目標通過方位 Deramp處理并檢測出來以后，以此時的聚焦程度進行成像位置確定和干涉相位提取并不能滿足精確定位的要求，所以本文需要對動目標進行精聚焦處理，首先就需要解決動目標徑向運動造成的距離徙動問題。通過研究發現，動目標等效瞬時徑向速度與兩路動目標信號之間的瞬時干涉相位是成線性關系的，而動目標距離徙動又可以表示為動目標等效瞬時徑向速度在方位時間上的積分，所以通過提取動目標瞬時干涉相位可以對動目標距離徙動進行補償。通過對檢測出的動目標進行加窗提取就可以得到單個動目標信號，再將其變換到方位時域，并作方位Ramp處理，還原方位Deramp操作補償掉的相位，將動目標信號恢復到式（4）和式（5）所示的原始形式。此時對式（4）和式（5）中兩路動目標信號作干涉處理，可以得到動目標信號的瞬時干涉相位 φ （ ta） ：

其中angle（?）表示取相角操作，從式（8）可以看到，動目標信號瞬時干涉相位與動目標等效瞬時徑向速度成線性關系，沿方位時間對 vr_equ（ta）進行積分可以得到

式中， R2（ta）即為動目標斜距歷程，包含距離徙動量。所以利用動目標瞬時干涉相位計算得到動目標等效瞬時徑向速度，并沿方位時間進行積分就可以構造動目標徙動補償函數對動目標進行徙動補償。

4.1 徑向速度解模糊

通過對兩路動目標信號進行干涉處理和相位提取可以得到動目標的瞬時干涉相位，但是提取的相位可能纏繞，從而使得徑向速度產生模糊。多通道SAR系統中，存在兩種徑向速度模糊：脈沖重復頻率（Pulse Repetition Frequency, PRF）模糊和干涉相位模糊，下面通過分析動目標徑向速度模糊給出一種基于距離包絡走動校正的解模糊方法。

（1）徑向速度模糊分析 動目標DPCA處理中，兩通道信號在時移配準后對消，此時因為動目標徑向速度的存在，對消后的動目標信號就會包含干涉相位項，即式（4）和式（5）中的最后一個指數項，但是由于相位以2π為周期纏繞，動目標徑向速度會以PRF模糊速度進行卷折，其中PRF模糊速度可以表示為：vprf= P RF × λ /2。干涉處理后得到的干涉相位同樣可能2π跳變，那么實際得到的干涉相位φ︿可以表示為φ︿ =φ+N ×2π ，其中N=…-2,-1,0,1,…為干涉相位模糊數。所以動目標真實徑向速度與實際得到的干涉相位關系為

其中， M =…-2,-1,0,1,…為PRF模糊數。

（2）徑向速度解模糊 動目標徑向速度體現在干涉相位中會因為相位纏繞而發生改變，但是它體現在動目標信號包絡上并引起距離走動時卻不會改變，所以我們可以通過搜索PRF模糊數和干涉相位模糊數的方法構造走動校正函數，并對動目標進行走動校正，然后根據動目標包絡是否校直來確定徑向速度的PRF模糊數和相位模糊數。具體的解模糊流程圖如圖2所示。而判斷包絡是否被校直的方法是通過比較走動校正后的動目標信號在方位上的積累能量，很顯然，當動目標信號包絡被校直，信號能量集中在一個距離單元上時，它沿方位向的能量積累最大；當包絡未被校直，信號能量分散到多個距離單元上時，其沿方位向的能量積累必然減弱。

4.2 瞬時干涉相位精提取

圖2 徑向速度解模糊流程圖

確定PRF模糊數和干涉相位模糊數，并通過式（8）的干涉處理可以得到動目標瞬時干涉相位，然后根據式（10）中的動目標徑向速度與干涉相位以及模糊數之間的關系得到動目標等效瞬時徑向速度，進而對動目標進行距離徙動校正。但是在距離徙動校正之前，動目標信號分散到很多距離單元上，直接進行干涉處理需要對動目標信號進行距離向的疊加，這樣會混入大量的雜波和噪聲，得到的瞬時干涉相位曲線會有跳變和毛刺，影響瞬時干涉相位測量精度。針對這一情況，本文給出一種基于聚焦提取的迭代方法來提高瞬時干涉相位精度，這一方法主要由以下步驟完成：

步驟 1 初次干涉相位提取 經 Deramp處理后動目標粗聚焦，加窗提取后選取能量較大的幾個點作干涉處理并疊加，然后提取疊加后的干涉相位φ0。

步驟2 動目標頻域聚焦加窗提取 由φ0及徑向速度 PRF模糊數和干涉相位模糊數可以得到等效瞬時徑向速度在合成孔徑時間內非時變分量vr_ave。以 vr_ave構造走動校正函數對兩路動目標信號進行走動校正，走動校正后直接提取一路動目標信號所在距離單元的方位相位，并同時對兩路動目標信號進行方位時域相位補償，然后將動目標信號變換到方位頻域，可以將兩路動目標信號聚焦在方位零頻處。動目標在方位零頻處聚焦后，通過2維加窗提取可以濾除雜波和噪聲的干擾。

步驟 3 再次干涉相位提取 將加窗提取濾波后的兩路動目標信號再變回到方位時域，并還原補償的方位時域相位。此時的動目標信號不僅走動得到校正，并且濾除了雜波和噪聲干擾后信噪比大大提高，再來進行瞬時干涉處理就可以得到精確的動目標瞬時干涉相位曲線。

步驟 4 迭代處理 若步驟 3中得到的瞬時干涉相位精度仍不夠理想，可以將其代入到步驟1中替換0φ，然后重復后面的步驟，并縮小窗大小濾除更多干擾，如此循環迭代可以逐步提高瞬時干涉相位精度。

4.3 動目標精聚焦

通過上述方法得到動目標精確的瞬時干涉相位，并結合搜索得到的PRF模糊數和干涉相位模糊數，通過式（10）可以得到準確的動目標等效瞬時徑向速度 vr_equ（ta）。利用動目標等效瞬時徑向速度可以完成動目標信號的距離徙動校正，并最終實現動目標精聚焦。

補償。經距離徙動校正和干涉相位補償后的兩路動目標信號形式相同，都為s（ fr,ta）

從式（11）可以看到，動目標徑向運動造成的距離徙動和方位偏移影響已經完全移除。

（2）方位高次相位補償 動目標距離徙動校正后，徑向運動影響已經完全消除，動目標精聚焦處理需要補償方位運動造成的散焦影響。將式（11）變換到距離時域并可以分解得到其中，G'（t） 為G'（fr） 距離時域表示， φazi（ ta） 正是需要補償的方位運動造成的高次相位項。首先本文對（12）作方位 Deramp處理可以將載機運動對應的二次調頻項從方位相位中移除，忽略常數項后可以得到

式（13）中第 1個指數項是方位時間的線性項，包含了動目標的位置信息，第2項即為需要補償的方位高次相位項。經過距離徙動校正后的動目標信號是包絡對齊的，可以直接提取所在距離單元的方位相位，對提取的方位相位曲線進行多項式擬合可以分離出線性項，利用去除線性項后的剩余高次相位項對動目標信號進行方位高次相位補償，補償后對動目標信號進行Ramp處理，還原方位Deramp操作補償掉的二次調頻項，動目標信號就可以表示為

此時，方位運動造成的散焦影響也被移除，動目標信號形式與靜止目標形式相同，利用常規的SAR 成像算法，比如距離多普勒（Range Doppler,RD），調頻變標（Chirp Scaling, CS）算法，就可以對動目標進行聚焦處理，實現動目標的精聚焦。

4.4 動目標精確定位

完成動目標精聚焦后，由于在補償距離徙動的同時也補償了方位位置偏移，那么動目標最后的聚焦位置就是動目標的定位位置[17]，其中本文假設通過精提取的瞬時干涉相位是非常精確的，完全補償了動目標方位位置偏移。但是若式（11）中的瞬時干涉相位存在誤差，會造成兩路動目標信號在距離徙動校正后仍然剩余了線性走動項，并等效為動目標方位位置偏移補償的誤差項。而且在瞬時干涉相位補償后，兩路信號中都存在瞬時干涉相位補償的誤差項。兩路動目標信號在精聚焦后可以寫為

利用瞬時干涉的動目標精聚焦和定位方法流程圖如圖3所示。

5 實測數據處理結果

本文中所使用的實測數據為某所錄取的機載條帶正側視三通道 SAR-GMTI數據，雷達工作在 X波段，采用全孔徑發射三天線同時接受模式，具體工作參數如表 1所示。選取包含高速公路的場景1回波進行處理，經通道均衡對消后得到的動目標方位頻譜如圖4（a）所示，通過方位Deramp處理對其進行方位粗聚焦后的聚焦結果如圖 4（b）所示，其中由矩形框出的為粗聚焦后檢測檢測到的 8個動目標。

表1 實測數據主要參數

選取動目標T2，利用聚焦迭代方法精提取的瞬時干涉相位結果如圖4（d）所示，圖4（c）為直接提取的瞬時干涉相位結果，精提取后的干涉相位沒有毛刺和跳變，更加平滑，精度明顯提高。利用精提取的瞬時干涉相位和搜索的模糊數對 T2進行距離徙動校正，校正后的信號包絡如圖 4（e）所示，此時徑向運動造成的距離徙動被移除，信號包絡被校直。圖 4（f）所示為距離徙動校正后在動目標所在距離單元提取的方位相位，圖 4（g）所示為通過相位曲線擬合去除線性項后剩余的方位高次相位，即為動目標聚焦需要補償的方位高次相位。圖 4（h）為補償方位高次相位后，利用RD算法得到的T2的精聚焦結果，對比圖 4（b）中T2方位Deramp后的粗聚焦結果，此時 T2在距離向和方位向上的聚焦效果都有了明顯的提升。

最后，對8個動目標全部處理。利用常規定位方法和本文方法得到的動目標定位結果如圖5所示（其中黑色箭頭尖端所指小矩形代表動目標的定位位置），可以看出，本文方法定位精度整體有所提高，而且由于很好地解決了動目標徑向速度模糊問題，本文定位方法穩健性更好。選取另一塊場景2利用本文方法進行處理得到的定位結果如圖6所示（其中白色箭頭尖端所指小矩形代表動目標的定位位置），從圖中可以看到，場景中高速公路上的大部分動目標都取得了準確的定位結果，而對于沒有定位到高速公路上的動目標，經選取后分析，主要是因為在粗聚焦后，位置和速度都很接近的目標沒有分離開，在提取后相互影響，造成了定位的不準確。當然，也有一些動目標經本文方法正確處理而沒有定位在高速公路上，這不能說明是本文方法定位的不準確，其可能是在場景中的小路上，工程應用上對于少量動目標的定位不準確是允許的。

圖3 利用瞬時干涉的動目標精聚焦和定位方法流程圖

圖5 場景1定位結果

6 結束語

圖 6 場景2定位結果

本文研究了SAR-GMTI中動目標高精度聚焦和定位方法。通過精提取動目標瞬時干涉相位并解徑向速度模糊，獲取動目標等效瞬時徑向速度，對動目標距離徙動進行了有效補償；通過補償方位項高次相位完成動目標高精度聚焦后，提取動目標干涉相位補償動目標聚焦位置偏移，實現了動目標的精確定位。實測數據處理結果說明本方法能夠有效提升動目標聚焦效果并提高動目標定位精度。本文方法對慢速或快速都是有效的，但是本文方法是基于動目標粗聚焦后的單個提取，需要雜波對消以及方位粗聚焦后的動目標信噪比滿足檢測要求。所以對于方位粗聚焦后能夠有效檢測的動目標處理，本文方法都是適用的。

[1] Charles E L and Alan A T. The moving object detection experiment on RADARSAT-2[J]. Canadian Journal of Remote Sensing, 2004, 20（3）: 355-368.

[2] Kirscht M. Detection and imaging of arbitrarily moving targets with single-channel SAR[J]. IEE Proceedings- Radar,Sonar and Navigation, 2003, 150（1）: 7-11.

[3] Ouchi K. On the multilook images of moving targets by synthetic aperture radars[J]. IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 1985, 33（8）: 823-827.

[4] Maori D C and Sikaneta I. A generalization of DPCA processing for multichannel SAR/GMTI radars[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2013, 51（1）:560-572.

[5] Zhu S Q, Liao G S, Qu Y, et al.. Performance improvement for monostatic clutter rejection using space-time-range three-dimensional processing[J]. Digital Signal Processing,2011, 21（2）: 248-261.

[6] 錢江, 蘇軍海, 李涼海, 等. 利用KWT 進行動目標成像的三通道SAR-GMTI 快速目標運動參數估計[J]. 電子與信息學報,2010, 32（7）: 1661-1667.Qian Jiang, Su Jun-hai, Li Liang-hai, et al.. Tri-channel SAR-GMTI high-speed target imaging and motion parameter estimation using KWT[J]. Journal of Electronics &Information Technology, 2010, 32（7）: 1661-1667.

[7] 呂孝雷. 機載多通道SAR-GMTI處理方法的研究[D]. [博士論文], 西安電子科技大學, 2008.Lü Xiao-lei. Study on new methods for airborne multichannel SAR-GMTI processing[D]. [Ph.D. dissertation], Xidian University, 2008.

[8] Yang Jian, Liu Chang, and Wang Yan-fei. Detection and imaging of ground moving targets with real SAR data[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2015,53（2）: 920-932.

[9] Li Gang, Xia Xiang-gen, and Peng Ying-ning. Doppler keystone transform: an approach suitable for parallel implementation of SAR moving target imaging[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2008, 5（4）: 573-577.

[10] 錢江. SAR-GMTI處理方法研究[D]. [博士論文], 西安電子科技大學, 2011.Qian Jiang. Study on methods for SAR-GMTI[D]. [Ph.D.dissertation], Xidian University, 2001.

[11] 楊壘. 多通道SAR-GMTI方法研究[D]. [博士論文], 西安電子科技大學, 2009.Yang Lei. Study of GMTI methods for multichannel SARGMTI system[D]. [Ph.D. dissertation], Xidian University,2009.

[12] Zhu Sheng-qi, Liao Gui-sheng, Tao Hai-hong, et al..Estimating ambiguity-free motion parameters of ground moving targets from dual-channel SAR sensors[J]. Journal of Selected Tops in Applied Earth Observation and Remote Sensing, 2014, 7（8）: 3328-3349.

[13] 王肖洋, 高貴, 周石琳, 等. 一種基于雙通道DPCA的SARGMTI雜波抑制方法[J]. 雷達學報, 2014, 3（2）: 242-248.Wang Xiao-yang, Gao Gui, Zhou Shi-lin, et al.. A clutter suppression approach for SAR-GMTI based on dual-channel DPCA[J]. Journal of Radars, 2014, 3（2）: 242-248.

[14] Sun Guang-cai, Xing Meng-dao, Xia Xiang-gen, et al..Robust ground moving-target imaging using derampkeystone processing[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2013, 51（2）: 966-982.

[15] 呂孝雷, 邢孟道, 潘月娥, 等. 基于聯合像素干涉統計特性的三通道動目標檢測方法[J]. 電子學報, 2008, 36（12）:2319-2323.Lü Xiao-lei, Xing Meng-dao, Pan Yue-e, et al.. Detection of three-channel ground moving targets using statistical properties of joint pixel pairs interferograms[J]. Acta Electronica Sinica, 2008, 36（12）: 2319-2323.

[16] 魏中平. 基于CFAR 的SAR目標檢測[J]. 電子科技, 2013,26（3）: 26-29.Wei Zhong-ping. Detection of SAR target based on CFAR[J].Electronic Science & Technology, 2013, 26（3）: 26-29.

[17] Zhang Xue-pan, Liao Gui-sheng, Zhu Sheng-qi, et al..Geometry-information-aided efficient motion parameter estimation for moving-target imaging and location[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2015, 12（1）:155-159.