利用目标上机会照射源的无源斜视InISAR三维成像

doi:10.7527/S1000-6893.2024.30982

电子电气工程与控制

本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索

前一篇 |

利用目标上机会照射源的无源斜视InISAR三维成像

金佳宁¹, 汪玲¹(), 宫蕊², 朱岱寅¹

^1.南京航空航天大学雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室，南京 210016
^2.合肥师范学院计算机与人工智能学院，合肥 230601

收稿日期:2024-07-23 修回日期:2024-09-18 接受日期:2024-12-13 出版日期:2024-12-24 发布日期:2024-12-23
通讯作者: 汪玲 E-mail:tulip_wling@nuaa.edu.cn

3D imaging of passive squint InISAR using target-borne illuminator of opportunity

Jianing JIN¹, Ling WANG¹(), Rui GONG², Daiyin ZHU¹

^1.Key Laboratory of Radar Imaging and Microwave Photonics，Ministry of Education，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 210016，China
^2.School of Computer and Artificial Intelligence，Hefei Normal University，Hefei 230601，China

Received:2024-07-23 Revised:2024-09-18 Accepted:2024-12-13 Online:2024-12-24 Published:2024-12-23
Contact: Ling WANG E-mail:tulip_wling@nuaa.edu.cn

摘要/Abstract

摘要：

无源雷达具有反干扰、隐蔽性好、成本低等优点，而利用目标上机会照射源（IO）的无源雷达技术与其他无源雷达系统构型相比，由于IO与目标的距离更近，目标散射信号更强，更易于实现目标的探测。到目前为止，使用目标携带IO进行无源逆合成孔径雷达（ISAR）成像的方法已经被扩展到三维干涉逆合成孔径雷达（InISAR）成像中，但当InISAR工作在斜视模式时，获得的三维图像会发生畸变，无法得到准确的三维重建结果。针对这一问题，提出一种适用于斜视情况的利用目标上IO的无源InISAR三维成像方法。利用坐标变换和非线性最小二乘法（NLS），从包含目标三维坐标信息的二维ISAR图像的距离信息和干涉相位中估计出成像观察坐标系下的目标三维坐标信息。之后，再次进行坐标变换，得到目标本体坐标系下的目标三维坐标信息，实现无畸变的目标三维重建。仿真实验验证了所提无源斜视InISAR三维成像方法的有效性，能够实现斜视畸变的校正。

关键词: 逆合成孔径雷达, 干涉逆合成孔径雷达, 三维成像, 无源雷达, 斜视

Abstract:

Passive radar has the advantages such as anti-interference， good concealment， low cost， etc. Compared to other passive radar system configurations， the passive radar technology that utilizes the target-borne Illuminator of Opportunity （IO） has stronger reflection signals due to closer distance between the target and the IO， making it easier to achieve target detection. So far， the passive ISAR imaging using-target borne IO has been extended to 3D InISAR imaging. However， when InISAR imaging operates in the squint-looking mode， the obtained 3D images will be distorted， and accurate 3D reconstruction results cannot be obtained. To solve this problem， a passive InISAR 3D imaging method that is suitable for the squint-looking mode is proposed. Coordinate transformation and Nonlinear Least Squares （NLS） are used to estimate the target’s 3D coordinate information in the imaging coordinate system from the distance information of the 2D ISAR image and the interferometric phases that both contain the target’s 3D coordinate information. Afterwards， coordinate transformation is performed again to obtain the 3D coordinate information of the target in the target body coordinate system， achieving 3D reconstruction of the target without squint-looking distortion. Simulation experiments verify the effectiveness of the proposed passive squint InISAR 3D imaging method， which can achieve correction of squint-looking distortion.

Key words: Inverse Synthetic Aperture Radar (ISAR), Interferometric Inverse Synthetic Aperture Radar (InISAR), 3D imaging, passive radar, squint-looking

中图分类号:

V243.2

金佳宁, 汪玲, 宫蕊, 朱岱寅. 利用目标上机会照射源的无源斜视InISAR三维成像[J]. 航空学报, 2025, 46(8): 330982.

Jianing JIN, Ling WANG, Rui GONG, Daiyin ZHU. 3D imaging of passive squint InISAR using target-borne illuminator of opportunity[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2025, 46(8): 330982.

图/表 21

图 1

图 2

图 3

图 4

图 5

表1

表2

图 6

图 7

图 8

图 9

图 10

图 11

图 12

图 13

图 14

图 15

图 16

图 17

表3

图 18

参考文献 33

1	万显荣，易建新，占伟杰，等. 基于多照射源的被动雷达研究进展与发展趋势［J］. 雷达学报， 2020， 9（6）： 939-958.
	WAN X R， YI J X， ZHAN W J， et al. Research progress and development trend of the multi-illuminator-based passive radar［J］. Journal of Radars， 2020， 9（6）： 939-958 （in Chinese）.
2	SAINI R， CHERNIAKOV M. DTV signal ambiguity function analysis for radar application‍［J］. IEE Proceedings-Radar， Sonar and Navigation， 2005， 152（3）： 133.
3	POULLIN D. Passive detection using digital broadcasters （DAB， DVB） with COFDM modulation［J］. IEE Proceedings-Radar， Sonar and Navigation， 2005， 152（3）： 143-152.
4	THOMAS J M， GRIFFITHS H D， BAKER C J. Ambiguity function analysis of Digital Radio Mondiale signals for HF passive bistatic radar‍［J］. Electronics Letters， 2006， 42（25）： 1482-1483.
5	COLEMAN C， YARDLEY H. Passive bistatic radar based on target illuminations by digital audio broadcasting［J］. IET Radar， Sonar & Navigation， 2008， 2（5）： 366-375.
6	TAN D K P， SUN H， LU Y， et al. Passive radar using Global System for Mobile communication signal： Theory， implementation and measurements‍［J］. IEE Proceedings-Radar， Sonar and Navigation， 2005， 152（3）： 116-123.
7	ZEMMARI R， DAUN M， NICKEL U. Maritime surveillance using GSM passive radar［C］‍∥2012 13th International Radar Symposium. Piscataway： IEEE Press， 2012： 76-82.
8	GUO H， WOODBRIDGE K， BAKER C J. Evaluation of WiFi beacon transmissions for wireless based passive radar‍［C］‍∥2008 IEEE Radar Conference. Piscataway： IEEE Press， 2008： 1-6.
9	COLONE F， FALCONE P， LOMBARDO P， et al. Ambiguity function side-lobes reduction in WiFi-based passive bistatic radar‍［C］‍∥Riunione Annuale GTTI 2009. Parma： GTTI， 2009.
10	COLONE F， FALCONE P， BONGIOANNI C， et al. WiFi-based passive bistatic radar： Data processing schemes and experimental results［J］. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems， 2012， 48（2）： 1061-1079.
11	PISCIOTTANO I， CRISTALLINI D， PASTINA D. Maritime target imaging via simultaneous DVB-T and DVB-S passive ISAR［J］. IET Radar， Sonar & Navigation， 2019， 13（9）： 1479-1487.
12	PISCIOTTANO I， SANTI F， PASTINA D， et al. DVB-S based passive polarimetric ISAR： Methods and experimental validation‍［J］. IEEE Sensors Journal， 2021， 21（5）： 6056-6070.
13	MA H， ANTONIOU M， CHERNIAKOV M. Passive GNSS-based SAR resolution improvement using joint Galileo E5 signals‍［J］. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters， 2015， 12（8）： 1640-1644.
14	MA H， ANTONIOU M， STOVE A G， et al. Maritime moving target localization using passive GNSS-based multistatic radar［J］. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing， 2018， 56（8）： 4808-4819.
15	SANTI F， PIERALICE F， PASTINA D. Joint detection and localization of vessels at sea with a GNSS-based multistatic radar［J］. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing， 2019， 57（8）： 5894-5913.
16	PASTINA D， SANTI F， PIERALICE F， et al. Passive radar imaging of ship targets with GNSS signals of opportunity［J］. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing， 2021， 59（3）： 2627-2642.
17	NAKAMURA S， SUWA K， MORITA S， et al. An experimental study of enhancement of the cross-range resolution of ISAR imaging using ISDB-T digital TV based passive bistatic radar［C］‍∥2011 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Piscataway： IEEE Press， 2011： 2837-2840.
18	WANG Y S， BAO Q L， WANG D H， et al. An experimental study of passive bistatic radar using uncooperative radar as a transmitter［J］. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters， 2015， 12（9）： 1868-1872.
19	SONG J， CAI F Q， ZHANG C S， et al. Experimental results of maritime moving target detection based on passive bistatic radar using non-cooperative radar illuminators［J］. The Journal of Engineering， 2019， 2019（20）： 6763-6766.
20	MARTORELLA M， GIUSTI E， NEL W. Passive ISAR using target-borne illuminators of opportunity［C］‍∥International Conference on Radar Systems （Radar 2017）. London： IET， 2017： 1-5.
21	GIUSTI E， MARTORELLA M. Passive 3D interferometric ISAR using target-borne illuminator of opportunity［J］. IET Radar， Sonar & Navigation， 2019， 13（2）： 190-197.
22	李丽亚，刘宏伟，纠博，等. 斜视干涉逆合成孔径雷达成像算法［J］. 西安交通大学学报， 2008， 42（10）： 1290-1294.
	LI L Y， LIU H W， JIU B， et al. An interferometric inverse synthetic aperture radar imaging algorithm for squint model［J］. Journal of Xi’an Jiaotong University， 2008， 42（10）： 1290-1294 （in Chinese）.
23	LIU C L， HE F， GAO X Z， et al. Squint-mode InISAR imaging based on nonlinear least square and coordinates transform‍［J］. Science China Technological Sciences， 2011， 54（12）： 3332-3340.
24	GONG R， WANG L， ZHU D Y. A novel approach for squint InISAR imaging with dual-antenna configuration［J］. Digital Signal Processing， 2022， 127： 103592.
25	CHEN V C， MARTORELLA M. 逆合成孔径雷达成像［M］. 胡明春，孙俊，译. 北京：国防工业出版社， 2020： 43-47.
	CHEN V C， MARTORELLAM. Inverse synthetic aperture radar imaging［M］. HU C M， SUN J， translated. Beijing： National Defense Industry Press， 2020： 43-47 （in Chinese）.
26	PETRI D， MOSCARDINI C， MARTORELLA M， et al. Performance analysis of the batches algorithm for range-Doppler map formation in passive bistatic radar［C］‍∥IET International Conference on Radar Systems （Radar 2012）. London： IET， 2012： 1-4.
27	MELVIN W L， SCHEER J. Principles of modern radar Advanced techniques ［M］. London： IET， 2012：259-335.
28	BERTHILLOT C， SANTORI A， RABASTE O， et al. Improving BEM channel estimation for airborne passive radar reference signal reconstruction［C］‍∥2015 16th International Radar Symposium （IRS）. Piscataway： IEEE Press， 2015： 77-82.
29	COLONE F， CARDINALI R， LOMBARDO P， et al. Space-time constant modulus algorithm for multipath removal on the reference signal exploited by passive bistatic radar［J］. IET Radar， Sonar & Navigation， 2009， 3（3）： 253-264.
30	张财生，何友，唐小明，等. 非合作双基地雷达发射天线扫描调制影响分析［J］. 系统工程与电子技术， 2011， 33（5）： 1023-1026.
	ZHANG C S， HE Y， TANG X M， et al. Analysis of effect of transmit antenna scanning modulation on non-cooperative bistatic radar‍［J］. Systems Engineering and Electronics， 2011， 33（5）： 1023-1026 （in Chinese）.
31	MARTORELLA M， STAGLIANO D， SALVETTI F， et al. 3D interferometric ISAR imaging of noncooperative targets‍［J］. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems， 2014， 50（4）： 3102-3114.
32	WANG J， WANG L， SHENG J L， et al. Passive distributed aperture radar imaging method based on unknown waveform modeling‍［C］‍∥2019 6th Asia-Pacific Conference on Synthetic Aperture Radar （APSAR）. Piscataway： IEEE Press， 2019： 1-7.
33	WANG L， YAZICI B. Passive imaging of a non-cooperative moving RF emitter using sparsely distributed receivers‍［C］‍∥2013 IEEE Radar Conference （RadarCon13）. Piscataway： IEEE Press， 2013： 1-4.

E-mail：hkxb@buaa.edu.cn

关于我们

期刊社服务

专业学科

封面文章

友情链接

主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国航空学会北京航空航天大学

参数	数值
工作波长λ/m	0.02
发射信号带宽B/MHz	900
脉冲宽度T_P/μs	1
成像时间T_obs/s	1.024
基线长度L/m	2
总转动角速度ω_total/（rad·s^-1）	0.05

仿真情况	X₀/km	Y₀/km	Z₀/km
正视	0	5	0
小斜视	2	5	2
大斜视	5	5	5

情况	E_x /m	E_y /m	E_z /m	E_3d/m
正视（姿态1）	0.058 3	0.274 3	0.176 9	0.229 9
小斜视（姿态1）	0.149 1	0.336 6	0.111 8	0.185 0
大斜视（姿态1）	0.283 3	0.257 2	0.235 3	0.269 7
正视（姿态2）	0.064 6	0.188 6	0.085 2	0.153 4
小斜视（姿态2）	0.066 1	0.157 9	0.201 0	0.207 0
大斜视（姿态2）	0.377 5	0.345 5	0.347 5	0.326 7

[1]	王莲子, 汪玲, 朱岱寅. 结合迁移学习基于全卷积神经网络的ISAR自聚焦算法[J]. 航空学报, 2023, 44(17): 328172-328172.
[2]	赵圆圆, 曾飞, 李洋, 甘明瑜, 施圣贤. 基于光场成像的快照式气膜孔三维测量技术[J]. 航空学报, 2021, 42(10): 524158-524158.
[3]	李文涛, 周正干, 李洋. 环形阵列超声换能器的全聚焦成像方法及其应用[J]. 航空学报, 2020, 41(10): 423657-423657.
[4]	史林, 韩宁, 宋祥君, 王立兵, 崔东辉. 基于虚拟慢时间的双基地ISAR成像算法[J]. 航空学报, 2019, 40(5): 322683-322683.
[5]	郭宝锋, 孙慧贤, 胡文华, 尹文龙, 陈关军. 双基地角时变下的ISAR等效旋转中心估计[J]. 航空学报, 2019, 40(3): 322432-322432.
[6]	朱晓秀, 胡文华, 马俊涛, 郭宝锋, 薛东方. 双基地角时变下的ISAR稀疏孔径自聚焦成像[J]. 航空学报, 2018, 39(8): 322059-322059.
[7]	韩宁, 李宝晨, 王立兵, 童俊, 郭宝锋. 基于稀疏分解的空间目标双基地ISAR自聚焦算法[J]. 航空学报, 2018, 39(8): 322037-322037.
[8]	唐峥钊, 董春曦, 畅鑫, 刘明明, 赵国庆. 基于拖曳式干扰机的ISAR微动散射波干扰方法[J]. 航空学报, 2018, 39(7): 322007-322007.
[9]	董纯柱, 任红梅, 殷红成, 王超. 表面粗糙的复杂目标全极化ISAR图像快速仿真[J]. 航空学报, 2016, 37(4): 1272-1280.
[10]	黄大荣, 郭新荣, 张磊, 邢孟道, 保铮. 稀疏孔径ISAR机动目标成像与相位补偿方法[J]. 航空学报, 2014, 35(7): 2019-2030.
[11]	张璇, 汪玲. 适用于非合作发射源的合成孔径雷达无源成像方法[J]. 航空学报, 2013, 34(6): 1397-1404.
[12]	韩宁, 王立兵, 何强, 董健. 双基角时变下的空间目标BISAR自聚焦算法[J]. 航空学报, 2012, 33(10): 1864-1871.
[13]	张颖康, 肖扬. 基于机载单天线雷达一维距离数据的地表三维信息优化重建方法[J]. 航空学报, 2011, 32(7): 1292-1301.
[14]	彭石宝, 许稼, 夏斌, 冷毅, 向家彬. ISAR非平稳目标成像时间和转速联合估计方法[J]. 航空学报, 2011, 32(4): 702-709.
[15]	王国华;孙进平;毛士艺. 机载斜视SAR改进ETF快速成像算法[J]. 航空学报, 2007, 28(1): 156-160.

利用目标上机会照射源的无源斜视InISAR三维成像

3D imaging of passive squint InISAR using target-borne illuminator of opportunity

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 21

参考文献 33

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价