對運動目標進行SAR成像時,參數(shù)估計是必不可少的�，F(xiàn)有算法主要針對運動目標的徑向速度和方位向速度進行估計,而對3維運動目標的法向速度無法估計。該文利用L型基線的機載多通道SAR系統(tǒng),提出一種方位向速度和法向速度的聯(lián)合估計算法。該算法在距離-多普勒域提取運動目標信號,并利用多幅SAR圖像之間的相位差進行方位向速度和法向速度的聯(lián)合估計。該算法不依賴圖像配準,不需要解多普勒模糊,因此具有較高的估計精度和魯棒性,有較強的實際意義和應(yīng)用價值。 

【文章來源】：電子與信息學報. 2020,42(06)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

機載SAR 3維運動目標成像模型

根據(jù)式(5)的分析，至少需要得到兩個關(guān)于v a和vs的方程，并結(jié)合圖1所示的運動目標成像模型，在r-a-s坐標系下，構(gòu)建如圖2所示的機載多通道SAR系統(tǒng)。該系統(tǒng)有3個天線相位中心，位置分別為(0,0,0),(0,da,0),(0,0,ds)，其沿a軸方向構(gòu)成順軌干涉(Along-Track Interferometry,ATI)系統(tǒng)，沿s軸構(gòu)成交軌干涉(Cross-Track Interferometry,XTI)系統(tǒng)。其余參數(shù)均與圖1一致。不同相位中心的天線與運動目標所形成的瞬時斜距不同，因此多普勒頻率也不同。分別求得各個天線的多普勒頻率表達式為

本文所提算法在距離-多普勒域提取運動目標的徙動曲線，顯然，提取結(jié)果與距離-多普勒域的信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)有關(guān)。當信噪比越大時，提取的徙動曲線越精確，后續(xù)處理精度越高。通常目標在距離-多普勒域的徙動曲線在多普勒帶寬內(nèi)是一條連續(xù)的曲線。但是，運動目標由于存在徑向速度，可能存在多普勒模糊，此時運動目標的徙動曲線可能不再連續(xù)。而本文所提算法是利用3幅SAR圖像多普勒中心頻率的微小差別進行速度估計，這個差別在多普勒帶寬之內(nèi)是一致的，因此只需要提取3幅SAR圖像對應(yīng)同一多普勒中心處的信噪比最高的一部分徙動曲線，無需解多普勒模糊即可完成估計，具有較高的魯棒性。同時，在多普勒帶寬內(nèi)，提取的徙動曲線越完整，估計結(jié)果精度越高。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3486053