專利名稱：基于模糊c均值算法的多通道SAR動(dòng)目標(biāo)定位方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，涉及多通道SAR體制下動(dòng)目標(biāo)的精確定位方法，可作為進(jìn)一步的目標(biāo)跟蹤和參數(shù)估計(jì)基礎(chǔ)。
背景技術(shù)：
在現(xiàn)代化高科技復(fù)雜戰(zhàn)爭背景下，及時(shí)有效的獲取戰(zhàn)場上的信息至關(guān)重要，合成孔徑雷達(dá)SAR作為一種重要的微波遙感成像雷達(dá)以其獨(dú)特的全天時(shí)、全天候以及功能多樣化的特點(diǎn)，使其在諸多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，尤其是它能夠在成像的同時(shí)實(shí)現(xiàn)地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測和定位。多通道SAR動(dòng)目標(biāo)檢測體制不需要空時(shí)兩維算法中的雜波協(xié)方差矩陣的估計(jì)過程，運(yùn)算量少，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理，具有很強(qiáng)的實(shí)用性。在高分辨的SAR圖像中實(shí)現(xiàn)動(dòng)目標(biāo)的精確位置檢測和定位是戰(zhàn)場感知的關(guān)鍵，但是由于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)本身的速度特性，在SAR成像的脈壓過程中對(duì)動(dòng)目標(biāo)而言不可避免的存在失配現(xiàn)象，導(dǎo)致了雜波對(duì)消后恒虛警檢測得到的多個(gè)位置坐標(biāo)圍繞動(dòng)目標(biāo)的真實(shí)位置占有多個(gè)像素單元，使得動(dòng)目標(biāo)的真實(shí)位置難以確定，也就無法實(shí)現(xiàn)動(dòng)目標(biāo)的精確定位。對(duì)此問題目前還沒有相關(guān)文獻(xiàn)，工程實(shí)踐中往往采用直接將坐標(biāo)位置取平均的方法來確定目標(biāo)的質(zhì)心位置，精度差，沒有利用各目標(biāo)的隸屬度信息，無法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)相位信息的正確提取，也就無法提取出理想的干涉相位，繼而使得相關(guān)參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性無法保證，不利于后續(xù)的目標(biāo)跟蹤和進(jìn)一步的參數(shù)估計(jì)等處理。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于模糊c均值算法的多通道SAR動(dòng)目標(biāo)精確定位方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)無法獲得動(dòng)目標(biāo)的隸屬度信息，無法實(shí)現(xiàn)動(dòng)目標(biāo)定位所需要的干涉相位的準(zhǔn)確提取問題。實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)思路是，采用模糊c均值算法FCM在確定聚類中心的同時(shí)記錄各個(gè)位置點(diǎn)所屬類別，保留運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的正確相位信息，以成功地提取出干涉相位，實(shí)現(xiàn)動(dòng)目標(biāo)位置的精確定位。具體步驟包括如下(I)對(duì)接收雷達(dá)回波信號(hào)的各通道進(jìn)行通道均衡操作，提高不同通道間幅相特性的一致性；(2)對(duì)經(jīng)過通道均衡后的各通道雷達(dá)回波信號(hào)分別進(jìn)行成像處理，得到不同通道的SAR圖像；(3)從不同通道中選擇其中一個(gè)通道作為參考通道，以此參考通道的SAR圖像作為基準(zhǔn)，對(duì)其他通道的SAR圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，并對(duì)配準(zhǔn)后的圖像利用相位偏置中心DPCA法得到雜波相消后的復(fù)圖像I,，q=[l，2，. . . Q]，Q為SAR系統(tǒng)通道的總數(shù)；(4)利用恒虛警檢測CFAR法對(duì)雜波相消后的復(fù)圖像進(jìn)行檢測，得到動(dòng)目標(biāo)所在的位置坐標(biāo)，將所得的各位置坐標(biāo)作為一個(gè)待聚類樣本，采用模糊c均值算法對(duì)其進(jìn)行聚類處理，得到目標(biāo)的聚類中心Xi和動(dòng)目標(biāo)的隸屬度信息，其中i表示動(dòng)目標(biāo)所屬的類別號(hào)；
(5)利用動(dòng)目標(biāo)的隸屬度信息，判定動(dòng)目標(biāo)所屬類別，提取對(duì)應(yīng)類別動(dòng)目標(biāo)的干涉相位，獲得動(dòng)目標(biāo)的距離向速度Vy，計(jì)算出動(dòng)目標(biāo)的偏移量AXi=yiVy/Va，其中yi為距離向上動(dòng)目標(biāo)到雷達(dá)航跡的最近距離，Va為雷達(dá)平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)速度；(6)將動(dòng)目標(biāo)的聚類中心與偏移量相加，得到動(dòng)目標(biāo)的最終的正確定位位置。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有以下優(yōu)點(diǎn)
I)目標(biāo)位置定位精確本發(fā)明利用模糊c均值算法獲得動(dòng)目標(biāo)的聚類中心和隸屬度信息，利用動(dòng)目標(biāo)的隸屬度信息，判定動(dòng)目標(biāo)所屬類別，成功提取對(duì)應(yīng)類別動(dòng)目標(biāo)的干涉相位，通過干涉相位獲得距離向速度，從而計(jì)算出動(dòng)目標(biāo)的偏移量，能實(shí)現(xiàn)動(dòng)目標(biāo)的最終精確定位。而現(xiàn)有技術(shù)在工程實(shí)踐中直接通過求取所得目標(biāo)位置的平均值作為目標(biāo)的定位位置，精度差，沒有利用目標(biāo)的隸屬度信息，無法獲得正確的干涉相位。2)為雷達(dá)數(shù)據(jù)后處理提供參考本發(fā)明可以為雷達(dá)數(shù)據(jù)的后處理過程提供參考，如對(duì)動(dòng)目標(biāo)的質(zhì)心運(yùn)動(dòng)軌跡提取和進(jìn)一步的參數(shù)估計(jì)，獲得的聚類中心即為動(dòng)目標(biāo)的質(zhì)心。仿真和實(shí)測數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本發(fā)明基于FCM算法的多通道SAR動(dòng)目標(biāo)定位方法可以有效的實(shí)現(xiàn)動(dòng)目標(biāo)的精確定位，有利于后續(xù)的目標(biāo)跟蹤和進(jìn)一步的參數(shù)估計(jì)。


圖I是本發(fā)明的總流程圖；圖2是本發(fā)明對(duì)仿真數(shù)據(jù)在只有距離向速度情形下處理所得的聚類結(jié)果示意圖；圖3是本發(fā)明對(duì)仿真數(shù)據(jù)在同時(shí)具有距離向速度和方位向速度情形下處理所得的聚類結(jié)果示意圖；圖4是本發(fā)明所用實(shí)測數(shù)據(jù)的動(dòng)目標(biāo)布置示意圖；圖5是本發(fā)明對(duì)實(shí)測數(shù)據(jù)處理所得的聚類結(jié)果示意圖；圖6是本發(fā)明對(duì)實(shí)測數(shù)據(jù)處理所得的聚類結(jié)果中一個(gè)點(diǎn)的局部放大結(jié)果；圖7是本發(fā)明對(duì)實(shí)測數(shù)據(jù)處理所得的動(dòng)目標(biāo)定位示意圖。
具體實(shí)施例方式參照?qǐng)D1，本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)步驟如下步驟I:對(duì)接收雷達(dá)回波信號(hào)的各通道進(jìn)行通道均衡操作，提高不同通道間幅相特性的一致性。(Ia)將各通道雷達(dá)回波信號(hào)進(jìn)行兩維傅里葉變換，使其變換到二維頻率域，再分別對(duì)信號(hào)的幅度和相位誤差進(jìn)行多項(xiàng)式擬合，對(duì)因通道特性不一致所造成的信號(hào)幅相特性差異進(jìn)行一次補(bǔ)償；(Ib)對(duì)經(jīng)過一次幅相特性差異補(bǔ)償后的各通道回波信號(hào)，進(jìn)行逆傅里葉變換，使其變換到距離多普勒域，再次對(duì)信號(hào)的幅度和相位誤差進(jìn)行多項(xiàng)式擬合，對(duì)距離多普勒域中通道間幅相特性差異進(jìn)行二次補(bǔ)償，進(jìn)一步提高通道間信號(hào)的相干性。步驟2:對(duì)經(jīng)過通道均衡后的各通道雷達(dá)回波信號(hào)分別進(jìn)行成像處理，得到不同通道的SAR圖像。
對(duì)各通道信號(hào)的成像過程可根據(jù)SAR的不同工作模式來選擇現(xiàn)有的成熟雷達(dá)成像算法進(jìn)行處理，如對(duì)條帶模式SAR數(shù)據(jù)，可采用線頻調(diào)變標(biāo)CS算法，距離多普勒域RD算法，距離徙動(dòng)RMA算法和非線性變標(biāo)NCSA算法等成像算法對(duì)雷達(dá)回波信號(hào)進(jìn)行成像處理；對(duì)聚束模式SAR數(shù)據(jù)，則可采用頻率變標(biāo)FS算法，極坐標(biāo)PFA算法和非線性頻率變標(biāo)NFS算法等成像處理算法。步驟3:從不同通道中選擇其中一個(gè)通道作為參考通道，以該參考通道的SAR圖像作為基準(zhǔn)，對(duì)其他通道的SAR圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，并對(duì)配準(zhǔn)后的圖像利用相位偏置中心DPCA法得到雜波相消后的復(fù)圖像。步驟4:利用恒虛警檢測CFAR法對(duì)雜波相消后的復(fù)圖像進(jìn)行檢測，得到動(dòng)目標(biāo)所在的位置坐標(biāo)，將所得的各位置坐標(biāo)作為一個(gè)待聚類樣本，采用模糊c均值算法對(duì)其進(jìn)行聚類處理，得到目標(biāo)的聚類中心Xi和動(dòng)目標(biāo)的隸屬度信息，其中i表示動(dòng)目標(biāo)所屬的類別號(hào);本步驟的具體實(shí)現(xiàn)如下(4a)給定聚類類別數(shù)Ctl，設(shè)定迭代停止閾值ε，初始化聚類原始模型P i =
1,2,... C0,設(shè)置迭代計(jì)數(shù)器b = 0，計(jì)算第k個(gè)樣本屬于第i類的隸屬度
權(quán)利要求
1.一種基于模糊C均值算法的多通道SAR動(dòng)目標(biāo)定位方法，包括以下步驟 (1)對(duì)接收雷達(dá)回波信號(hào)的各通道進(jìn)行通道均衡操作，提高不同通道間幅相特性的一致性； (2)對(duì)經(jīng)過通道均衡后的各通道雷達(dá)回波信號(hào)分別進(jìn)行成像處理，得到不同通道的SAR圖像； (3)從不同通道中選擇其中一個(gè)通道作為參考通道，以此參考通道的SAR圖像作為基準(zhǔn)，對(duì)其他通道的SAR圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，并對(duì)配準(zhǔn)后的圖像利用相位偏置中心DPCA法得到雜波相消后的復(fù)圖像Iq，q=[l，2，. . . Q]，Q為SAR系統(tǒng)通道的總數(shù)； (4)利用恒虛警檢測CFAR法對(duì)雜波相消后的復(fù)圖像進(jìn)行檢測，得到動(dòng)目標(biāo)所在的位置坐標(biāo)，將所得的各位置坐標(biāo)作為一個(gè)待聚類樣本，采用模糊c均值算法對(duì)其進(jìn)行聚類處理，得到目標(biāo)的聚類中心Xi和動(dòng)目標(biāo)的隸屬度信息，其中i表示動(dòng)目標(biāo)所屬的類別號(hào)； (5)利用動(dòng)目標(biāo)的隸屬度信息，判定動(dòng)目標(biāo)所屬類別，提取對(duì)應(yīng)類別動(dòng)目標(biāo)的干涉相位，獲得動(dòng)目標(biāo)的距離向速度Vy，計(jì)算出動(dòng)目標(biāo)的偏移量AXi=yiVy/Va，其中yi為距離向上動(dòng)目標(biāo)到雷達(dá)航跡的最近距離，Va為雷達(dá)平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)速度； (6)將動(dòng)目標(biāo)的聚類中心與偏移量相加,得到動(dòng)目標(biāo)的最終的正確定位位置。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于模糊c均值算法的多通道SAR動(dòng)目標(biāo)定位方法，其中步驟(I)所述的對(duì)接收雷達(dá)回波信號(hào)的各通道進(jìn)行通道均衡操作，按如下步驟進(jìn)行 (2a)將各通道雷達(dá)回波信號(hào)進(jìn)行兩維傅里葉變換，使其變換到二維頻率域，再分別對(duì)信號(hào)的幅度和相位誤差進(jìn)行多項(xiàng)式擬合，對(duì)因通道特性不一致所造成的信號(hào)幅相特性差異進(jìn)行一次補(bǔ)償； (2b)對(duì)經(jīng)過一次幅相特性差異補(bǔ)償后的各通道回波信號(hào)，進(jìn)行逆傅里葉變換，使其變換到距離多普勒域，再次對(duì)信號(hào)的幅度和相位誤差進(jìn)行多項(xiàng)式擬合，對(duì)距離多普勒域中通道間幅相特性差異進(jìn)行二次補(bǔ)償，進(jìn)一步提高通道間信號(hào)的相干性。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于模糊c均值算法的多通道SAR動(dòng)目標(biāo)定位方法，其中步驟(4)所述的將所得的各位置坐標(biāo)作為一個(gè)待聚類樣本，采用模糊c均值算法對(duì)其進(jìn)行聚類處理，得到目標(biāo)的聚類中心和動(dòng)目標(biāo)的隸屬度信息，按如下步驟進(jìn)行 (4a)給定聚類類別數(shù)Ctl，設(shè)定迭代停止閾值ε，初始化聚類原始模型Z i =.1,2,... C0,設(shè)置迭代計(jì)數(shù)器b = O，計(jì)算第k個(gè)樣本屬于第i類的隸屬度/4
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于模糊c均值算法的多通道SAR動(dòng)目標(biāo)定位方法，其中步驟(5)所述的提取對(duì)應(yīng)類別動(dòng)目標(biāo)的干涉相位，獲得動(dòng)目標(biāo)的距離向速度，通過如下公式進(jìn)行
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于模糊c均值算法的多通道SAR動(dòng)目標(biāo)定位方法，主要解決現(xiàn)有技術(shù)無法獲得動(dòng)目標(biāo)隸屬度信息，無法實(shí)現(xiàn)正確干涉相位的提取及目標(biāo)定位不準(zhǔn)確的問題。其實(shí)現(xiàn)步驟是(1)對(duì)接收雷達(dá)回波信號(hào)的不同通道進(jìn)行通道均衡操作；(2)對(duì)各個(gè)通道的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)分別進(jìn)行成像處理，得到各通道的SAR圖像，并對(duì)其進(jìn)行圖像配準(zhǔn)和雜波相消；(3)利用恒虛警檢測對(duì)雜波相消后的圖像進(jìn)行檢測，得到目標(biāo)位置坐標(biāo)；(4)以得到的目標(biāo)位置坐標(biāo)作為待聚類樣本，利用模糊c均算值法對(duì)待聚類樣本進(jìn)行聚類，獲得聚類中心和隸屬度信息；(5)根據(jù)隸屬度信息提取的動(dòng)目標(biāo)干涉相位和聚類中心將目標(biāo)定位到真實(shí)位置。本發(fā)明實(shí)用性強(qiáng)，可用于多通道SAR動(dòng)目標(biāo)位置的精確定位。
文檔編號(hào)G01S13/90GK102914776SQ20121039026
公開日2013年2月6日 申請(qǐng)日期2012年10月15日 優(yōu)先權(quán)日2012年10月15日
發(fā)明者陳士超, 邢孟道, 保錚, 張雙喜 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)