一種用于估計散射中心的類型參數(shù)的方法
【專利摘要】公開了一種用于估計散射中心的類型參數(shù)的方法，包括：將帶寬為Bz的散射回波數(shù)據(jù)劃分成M個頻域區(qū)間，并對頻域區(qū)間的數(shù)據(jù)成像，以獲取M個子圖像；對每個子圖像進(jìn)行局部峰值點(diǎn)搜索，以獲取該子圖像的局部峰值點(diǎn)的信息；對比M個子圖像上的局部峰值點(diǎn)，將在M個子圖像上占據(jù)相同位置的局部峰值點(diǎn)作為散射中心；對于每個散射中心，以該散射中心在M個子圖像上的幅度系數(shù)模值的自然對數(shù)為因變量、以M個子圖像的中心頻率的自然對數(shù)為自變量進(jìn)行線性擬合，并將擬合曲線的斜率作為該散射中心的類型參數(shù)的估計值。本方法綜合多幅子圖像進(jìn)行散射中心類型參數(shù)估計，有效消除了SPLIT方法對類型參數(shù)估計的任意性，提高了散射中心類型參數(shù)的估計精度。
【專利說明】
一種用于估計散射中心的類型參數(shù)的方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及ISAR(逆合成孔徑雷達(dá)）圖像的目標(biāo)識別領(lǐng)域，尤其涉及一種用于估計 散射中心的類型參數(shù)的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 散射中心的類型參數(shù)a是區(qū)別不同散射結(jié)構(gòu)的重要依據(jù)。在現(xiàn)有技術(shù)中，通常采用 SPLIT(子帶拼接)算法估計散射中心的類型參數(shù)。SPLIT算法認(rèn)為，散射中心的幅度系數(shù)模 值IA |與中心頻率f c的a次冪成正比關(guān)系，即M /f。也就是說，SPLIT算法認(rèn)為，ln ( | A | ) 與ln(|fc|)呈準(zhǔn)確的線性關(guān)系。因此，根據(jù)SPLIT算法，只需在寬帶二維回波數(shù)據(jù)中任意截 取足夠帶寬的兩段頻域數(shù)據(jù)，并根據(jù)兩段頻域數(shù)據(jù)對應(yīng)的單個散射中心的幅度系數(shù)模值 &|、|A 2|，以及兩段頻域數(shù)據(jù)對應(yīng)的中心頻率fcl、fc2,即可通過公式1對散射中心類型參數(shù) 進(jìn)行估計。
[0004] 但是，在實(shí)際情況下，由于相鄰的其他散射中心可能會對待測散射中心類型參數(shù) 的估計造成影響，使得ln( |A| )與ln( |fc|)之間不再呈現(xiàn)準(zhǔn)確的線性關(guān)系。因此，采用SPLIT 算法估計散射中心的類型參數(shù)存在一定的偏差。
[0005] 針對SPLIT算法的缺陷，現(xiàn)有技術(shù)中需要一種能夠提高散射中心類型參數(shù)估計的 精度的方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的在于提出一種用于估計散射中心的類型參數(shù)的方法，以對SPLIT算 法進(jìn)行改進(jìn)，提高散射中心類型參數(shù)的估計精度。
[0007] 本發(fā)明提供了一種用于估計散射中心的類型參數(shù)的方法，包括：
[0008] S1、將帶寬為Bz的散射回波數(shù)據(jù)劃分成M個頻域區(qū)間，并對所述頻域區(qū)間的數(shù)據(jù)成 像，以獲取M個子圖像;其中，第i個頻域區(qū)間的中心頻率為f i，i = 1，2，3，M為大于1的整 數(shù)；
[0009] S2、對每個子圖像進(jìn)行局部峰值點(diǎn)搜索，以獲取該子圖像上的局部峰值點(diǎn)的位置、 幅度系數(shù)模值信息；
[0010] S3、對比M個子圖像上的局部峰值點(diǎn)，將在M個子圖像上占據(jù)相同位置的局部峰值 點(diǎn)作為目標(biāo)的散射中心；
[0011] S4、對于每個散射中心，以該散射中心在M個子圖像上的幅度系數(shù)模值的自然對數(shù) 為因變量、以M個子圖像的中心頻率的自然對數(shù)為自變量進(jìn)行線性擬合，并將擬合曲線的斜 率作為該散射中心的類型參數(shù)的估計值。
[0012] 優(yōu)選的，所述局部峰值點(diǎn)搜索具體為:將子圖像上任一像素點(diǎn)的像素值與其鄰域 內(nèi)的8個相鄰像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行比較，若所述像素點(diǎn)的像素值大于其鄰域像素點(diǎn)的像素 值，則所述像素點(diǎn)為局部峰值點(diǎn)。
[0013]優(yōu)選的，第i個頻域區(qū)間的中心頻率f i滿足：
[0014] fi = fi+(i-l)* A f ；
[0015] 式中，h為第一頻域區(qū)間的中心頻率為第i個頻域區(qū)間的中心頻率，A f為相鄰 頻域區(qū)間的中心頻率步進(jìn)值。
[0016] 優(yōu)選的，所述M個頻域區(qū)間的子帶寬均為B，且B<BZ。
[0017] 優(yōu)選的，M滿足：
[0023] 優(yōu)選的，對所述頻域區(qū)間的數(shù)據(jù)成像具體為:通過濾波-逆投影算法對所述頻域區(qū) 間的數(shù)據(jù)進(jìn)行成像，以獲取M個子圖像。
[0024] 在本發(fā)明的技術(shù)方案中，通過將散射回波數(shù)據(jù)劃分成M個頻域區(qū)間，并對所述頻域 區(qū)間的數(shù)據(jù)成像，獲取了 M個子圖像;通過對M個子圖像進(jìn)行局部峰值點(diǎn)搜索、并對M個子圖 像上的局部峰值點(diǎn)進(jìn)行對比，確定了目標(biāo)的散射中心;然后，對于每個散射中心，通過以該 散射中心在M個子圖像上的幅值的自然對數(shù)為因變量、以M個子圖像的中心頻率的自然對 數(shù)為自變量，進(jìn)行線性擬合，并將擬合曲線的斜率作為該散射中心的類型參數(shù)的估計值。本 方法綜合多幅子圖像、并通過線性擬合對散射中心類型參數(shù)進(jìn)行估計，有效提高了散射中 心類型參數(shù)的估計精度。
【附圖說明】
[0025] 通過以下參照附圖而提供的【具體實(shí)施方式】部分，本發(fā)明的特征和優(yōu)點(diǎn)將變得更加 容易理解，在附圖中：
[0026] 圖1 (a)是在A r = Sr處存在散射中心干擾時，a = -〇. 5的散射中心對應(yīng)的In( | A | ) 與ln(lfcl)之間的關(guān)系曲線；
[0027]圖1 (b)是在A r = 2Sr處存在散射中心干擾時，a = -〇. 5的散射中心對應(yīng)的In( | A | ) 與ln(lfcl)之間的關(guān)系曲線；
[0028]圖1(c)是在A r = 5Sr處存在散射中心干擾時，a = -〇. 5的散射中心對應(yīng)的ln( | A | ) 與ln(lfcl)之間的關(guān)系曲線；
[0029] 圖2是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的用于估計散射中心的類型參數(shù)的方法流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0030] 下面參照附圖對本發(fā)明的示例性實(shí)施方式進(jìn)行詳細(xì)描述。對示例性實(shí)施方式的描 述僅僅是出于示范目的，而絕不是對本發(fā)明及其應(yīng)用或用法的限制。
[0031]由于SPLIT方法認(rèn)為ln( |A| )與ln( |fc| )之間的依賴關(guān)系是完全的線性關(guān)系，因此 該方法在選取子頻帶時具有任意性，即可任意選取兩個中心頻率不相等的子頻帶。然而，在 實(shí)際情況下，由于相鄰的其他散射中心可能會對待測散射中心的類型參數(shù)估計造成干擾， 使得ln( |A|)與ln( |乜|)不再呈現(xiàn)完全的線性關(guān)系。
[0032]圖1示出了在不同距離Ar處存在其他散射中心干擾時，類型參數(shù)為-0.5的散射中 心對應(yīng)的ln( |A| )與ln( |fc| )之間的關(guān)系。其中，Ar為相鄰的干擾散射中心相對待估計散 射中心的距離，Sr為一個距離分辨單元。圖1中的實(shí)線為ln( |A| )與ln( |fc| )之間的關(guān)系曲 線，圖1中的虛線為過實(shí)線兩端點(diǎn)的直線。從圖1(a)、圖1(b)、圖1(c)可看出，ln(|A|)與ln( fc|)之間不再為完全的線性關(guān)系，而是呈現(xiàn)波動的正比關(guān)系。而且，該波動隨著相鄰散射中 心距離的減小而增大。此時，如果采用SPLIT方法，即任意選取兩個子頻帶的數(shù)據(jù)進(jìn)行散射 中心類型參數(shù)估計，則會導(dǎo)致對類型參數(shù)a的估計也具有任意性。比如，在圖1(a)上，過實(shí)線 兩端點(diǎn)的直線斜率為-0.66;在圖1(b)上，過實(shí)線兩端點(diǎn)的直線斜率為-0.69;在圖1(c)上， 過實(shí)線兩端點(diǎn)的直線斜率為-0.67。如果我們在圖1(a)、圖1(b)、圖1(c)上選取實(shí)線上的另 外兩點(diǎn)，則由此確定的直線斜率又會發(fā)生變化。也就是說，采用SPLIT方法對類型參數(shù)a的估 計結(jié)果具有任意性。此外，SPLIT方法僅選取兩個子頻帶的數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)估計，如果其中一 個子頻帶對應(yīng)的散射中心的幅值誤差較大，也會給散射中心類型參數(shù)的估計帶來不利影 響。
[0033]針對SPLIT方法存在的缺陷，本申請的發(fā)明人想到，可以將寬帶回波數(shù)據(jù)劃分為多 個頻域區(qū)間，然后綜合該多段頻域區(qū)間的數(shù)據(jù)進(jìn)行散射中心的類型參數(shù)估計，以消除SPLIT 方法中對類型參數(shù)估計的任意性。進(jìn)一步的，本申請的發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，雖然相鄰散射中心的干 擾會使ln( |A| )與ln( |匕| )之間的依賴關(guān)系呈現(xiàn)非線性變化，但是其變化的總趨勢仍然大 致符合的變化規(guī)律。因此，本申請的發(fā)明人想到，可以根據(jù)多頻域區(qū)間的數(shù)據(jù)，對In (|A| )與ln( |f。?。┲g的關(guān)系進(jìn)行線性擬合，并以擬合曲線的斜率作為散射中心類型參數(shù) 的估計值，以進(jìn)一步提高類型參數(shù)估計的精度。
[0034]下面結(jié)合附圖2對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說明。圖2為本發(fā)明實(shí)施例 中的用于估計散射中心的類型參數(shù)的方法流程圖。從圖2可見，所述方法始于步驟S1。
[0035]步驟S1、將帶寬為Bz的散射回波數(shù)據(jù)劃分成M個頻域區(qū)間，并對所述頻域區(qū)間的數(shù) 據(jù)成像，以獲取M個子圖像;其中，第i個頻域區(qū)間的中心頻率為fi，i = 1，2，3?，，M為大于1 的整數(shù)。
[0036]具體的，在步驟S1中，我們可以將獲取的散射回波數(shù)據(jù)劃分為M個相同子帶寬的頻 域區(qū)間。其中，每個頻域區(qū)間的子帶寬均為B。并且，所述M個頻域區(qū)間的中心頻率滿足：
[0037] fi = fi+(i_l)*Af公式 2
[0038] 在公式2中，心為第一頻域區(qū)間的中心頻率，fi為第i個頻域區(qū)間的中心頻率，A f為 相鄰頻域區(qū)間的中心頻率步進(jìn)值。
[0039]并且，頻域區(qū)間的個數(shù)M滿足：
[0041] 在具體實(shí)施時，Af、B的取值可根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行確定。比如，Af可以取0.1B，B可 以取0.1BZ。通過采取上述劃分方式，能夠?qū)⑸⑸浠夭〝?shù)據(jù)劃分成相同子帶寬的多個頻域區(qū) 間，并且使得頻域區(qū)間對應(yīng)的中心頻率的取值均勻。這樣一來，不僅能夠充分利用有限的 散射回波數(shù)據(jù)，提高子圖像的樣本量，而且通過數(shù)據(jù)的均勻劃分，間接提高了散射中心類型 參數(shù)的估計精度。
[0042]在通過以上劃分方式獲得M個頻域區(qū)間后，我們可根據(jù)一定的成像算法對M個頻域 區(qū)間的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行成像，以獲取M個子圖像。比如，我們可以通過濾波-逆投影算法進(jìn)行成 像。
[0043]需要指出的是，以上散射回波數(shù)據(jù)的劃分方式只是一種優(yōu)選的實(shí)施方式，而并不 是本發(fā)明唯一的實(shí)施方式。在具體實(shí)施時，我們可以采取多種方式對散射回波數(shù)據(jù)進(jìn)行劃 分。比如，我們可以將散射回波數(shù)據(jù)劃分為相同子帶寬的M個頻域區(qū)間，也可以將散射回波 數(shù)據(jù)劃分為不同子帶寬的M個頻域區(qū)間。又比如，在將散射回波數(shù)據(jù)劃分成M個頻域區(qū)間時， 可以使相鄰兩個或多個頻域區(qū)間存在相互重疊的部分，也可以使任意兩個頻域區(qū)間均不存 在重疊的部分。只要不影響本發(fā)明的實(shí)施，無論采取何種方式進(jìn)行頻域區(qū)間的劃分，都在本 發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。
[0044] 步驟S2、對每個子圖像進(jìn)行局部峰值點(diǎn)搜索，以獲取該子圖像上的局部峰值點(diǎn)的 位置、幅度系數(shù)模值信息。
[0045] 其中，在步驟S2中，所述局部峰值點(diǎn)搜索具體為:將子圖像上任一像素點(diǎn)的像素值 與其鄰域內(nèi)的8個相鄰像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行比較。其中，所述像素點(diǎn)與其8個相鄰像素點(diǎn)構(gòu) 成九宮格結(jié)構(gòu)。若所述像素點(diǎn)的像素值大于其鄰域像素點(diǎn)的像素值，則所述像素點(diǎn)為局部 峰值點(diǎn)。否則，所述像素點(diǎn)不為局部峰值點(diǎn)。在對每個子圖像進(jìn)行局部峰值點(diǎn)搜索后，獲取 該子圖像上的局部峰值點(diǎn)信息。比如，中心頻率為fi的第一個子圖像上存在1^個局部峰值 點(diǎn)，并且，每個峰值點(diǎn)的位置記為rlj，每個峰值點(diǎn)的幅度系數(shù)模值為|A^|，其中，j = l，2， 3 - U。中心頻率為f2的第二個子圖像上存在1^2個局部峰值點(diǎn)，并且，每個峰值點(diǎn)的位置記為 r2k，每個峰值點(diǎn)的幅度系數(shù)模值為,其中，k = 1，2，3…L2。中心頻率為fM的第M個子圖 像上存在Lm個局部峰值點(diǎn)，并且，每個峰值點(diǎn)的位置記為rMq，每個峰值點(diǎn)的幅度系數(shù)模值 為|AMq|，其中，q=l，2,3…Lm。需要指出的是，每個子圖像上的局部峰值點(diǎn)的個數(shù)根據(jù)實(shí)際 局部峰值點(diǎn)搜索結(jié)果進(jìn)行確定，不同子圖像上的局部峰值點(diǎn)的個數(shù)可以相等，也可以不 等。
[0046] 步驟S3、對比M個子圖像上的局部峰值點(diǎn)，將在M個子圖像上占據(jù)相同位置的局部 峰值點(diǎn)作為目標(biāo)的散射中心。
[0047] 具體的，在步驟S3中，將獲取的M個子圖像上的局部峰值點(diǎn)的位置進(jìn)行對比，將在M 個子圖像上占據(jù)相同位置的局部峰值點(diǎn)作為目標(biāo)的散射中心。其中，目標(biāo)的散射中心的個 數(shù)為L個，每個散射中心的位置記為RP，并且，位置為心處的散射中心在第i個子圖像上的幅 度系數(shù)模值記為|A' pi|。其中，口=1，2,3 - 1，1 = 1，2,3^1通過將多個子圖像上的局部峰值 點(diǎn)的位置進(jìn)行對比、以目標(biāo)的確定散射中心，有效避免了將背景干擾誤認(rèn)為散射中心的情 況，間接提高了散射中心類型參數(shù)的估計精度。
[0048]步驟S4、對于每個散射中心，以該散射中心在M個子圖像上的幅度系數(shù)模值的自然 對數(shù)為因變量、以M個子圖像的中心頻率的自然對數(shù)為自變量進(jìn)行線性擬合，并將擬合曲線 的斜率作為該散射中心的類型參數(shù)的估計值。
[0049] 具體的，在步驟S4中，對于L個散射中心，分別進(jìn)行線性擬合，以確定每個散射中心 的類型參數(shù)的估計值。比如，對于位置為Rl處的第一個散射中心，我們對該散射中心在 M個 子圖像上的幅度系數(shù)模值I A'n |、| A'121、| A'131、…| A'1M |分別取自然對數(shù)，以得到ln( | A'n | )、ln( | A' 121 )、ln( | A' 131 )、…、ln( | A' im | )。接下來，我們以ln( | A' ii | )、ln( | A' 121 )、ln( | AS3| )、…、ln( IA^mI )為因變量，以M個子圖像的中心頻率的自然對數(shù)lnmhlnadUn (f3)、…、ln(fM)為自變量，進(jìn)行線性擬合，以得到第一條擬合曲線。最后，將該擬合曲線的斜 率匕作為第一個散射中心的類型參數(shù)的估計值。類似的，對于位置為辦處的第二 個散射中心，我們可擬合得到第二條擬合曲線的斜率k 2,并將該擬合曲線的斜率1?作為第二 個散射中心的類型參數(shù)的估計值a2,即a2 = k2。。對于位置為Rl處的第L個散射中心，我們可 擬合得到第L條擬合曲線的斜率k，并將該擬合曲線的斜率k作為第L個散射中心的類型參 數(shù)的估計值aL，即a L = k。。
[0050] 在本發(fā)明的實(shí)施例中，通過在整個散射回波數(shù)據(jù)中選取多段頻域數(shù)據(jù)聯(lián)合進(jìn)行散 射中心類型參數(shù)估計，有效消除了SPLIT算法中對類型參數(shù)估計的任意性。進(jìn)一步的，基于 每個散射中心在多個子圖像上的幅度系數(shù)模值、以及多個子圖像對應(yīng)的中心頻率，進(jìn)行線 性擬合，并將擬合曲線的斜率作為該散射中心的類型參數(shù)估計值，有效提高了散射中心類 型參數(shù)的估計精度。
[0051] 雖然參照示例性實(shí)施方式對本發(fā)明進(jìn)行了描述，但是應(yīng)當(dāng)理解，本發(fā)明并不局限 于文中詳細(xì)描述和示出的【具體實(shí)施方式】，在不偏離權(quán)利要求書所限定的范圍的情況下，本 領(lǐng)域技術(shù)人員可對所述示例性實(shí)施方式做出各種改變。
【主權(quán)項】
1. 一種用于估計散射中心的類型參數(shù)的方法，其特征在于，所述方法包括： 51、 將帶寬為Bz的散射回波數(shù)據(jù)劃分成M個頻域區(qū)間，并對所述頻域區(qū)間的數(shù)據(jù)成像，以 獲取M個子圖像;其中，第i個頻域區(qū)間的中心頻率為fi，i = 1，2，3??，，M為大于1的整數(shù)； 52、 對每個子圖像進(jìn)行局部峰值點(diǎn)搜索，以獲取該子圖像上的局部峰值點(diǎn)的位置、幅度 系數(shù)模值信息； 53、 對比M個子圖像上的局部峰值點(diǎn)，將在M個子圖像上占據(jù)相同位置的局部峰值點(diǎn)作 為目標(biāo)的散射中心； 54、 對于每個散射中心，以該散射中心在M個子圖像上的幅度系數(shù)模值的自然對數(shù)為因 變量、以M個子圖像的中心頻率的自然對數(shù)為自變量進(jìn)行線性擬合，并將擬合曲線的斜率作 為該散射中心的類型參數(shù)的估計值。2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述局部峰值點(diǎn)搜索具體為： 將子圖像上任一像素點(diǎn)的像素值與其鄰域內(nèi)的8個相鄰像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行比較，若 所述像素點(diǎn)的像素值大于其鄰域像素點(diǎn)的像素值，則所述像素點(diǎn)為局部峰值點(diǎn)。3. 如權(quán)利要求2所述的方法，其中，第i個頻域區(qū)間的中心頻率匕滿足： fi = fi+( i-1 )* A f ； 式中，為第一頻域區(qū)間的中心頻率，fi為第i個頻域區(qū)間的中心頻率，A f為相鄰頻域 區(qū)間的中心頻率步進(jìn)值。4. 如權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述M個頻域區(qū)間的子帶寬均為BiB<Bz。5. 如權(quán)利要求4所述的方法，其中，M滿足：6. 如權(quán)利要求5所述的方法，其中，B滿足：7. 如權(quán)利要求6所述的方法，其中，A f滿足：8. 如權(quán)利要求1-7任一所述的方法，其中，對所述頻域區(qū)間的數(shù)據(jù)成像具體為： 通過濾波-逆投影算法對所述頻域區(qū)間的數(shù)據(jù)進(jìn)行成像，以獲取M個子圖像。
【文檔編號】G01S13/90GK106054186SQ201610344286
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年5月23日
【發(fā)明人】邢笑宇, 霍超穎, 袁莉, 任紅梅
【申請人】北京環(huán)境特性研究所