基于ALPFT参数估计的运动目标高分辨率成像

doi:10.7527/S1000-6893.2024.30502

Abstract

Abstract:

In this paper， the problem of parameter estimation and imaging of ground moving targets with constant acceleration for Frequency Modulated Continuous Wave Synthetic Aperture Radar （FMCW SAR） is studied. Firstly， the echo model of moving targets in the FMCW SAR system is established， and the Adaptive Local Polynomial Fourier Transform （ALPFT） is proposed to estimate the Doppler phase of echoes up to the fourth order. Secondly， the range migration terms are corrected by generalized Keystone transform and Hough transform， and the velocity information of moving targets is estimated at the same time. Finally， by compensating for the high-order Doppler phases and performing the azimuth resampling of non-central moving targets， all moving objects in the scene can be focused well. Simulation results verify the feasibility and effectiveness of the proposed method.

Key words: Frequency Modulated Continuous Wave Synthetic Aperture Radar (FMCW SAR), parameter estimation of moving targets with constant acceleration, Adaptive Local Polynomial Fourier Transform (ALPFT), generalized Keystone transform, Hough transform, azimuth resampling

CLC Number:

V243.2

Jing HE, Gewei TAN. High resolution imaging of moving targets based on ALPFT parameter estimation[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2025, 46(1): 330502.

Figures/Tables 17

Fig.1

Table 1

Fig.2

Fig.3

Table 2

Parameters of moving targets

运动目标	坐标/m	$v r$ / （m·s ^-1）	$a r$ / （m·s ^-2）	$v a$ / （m·s ^-1）	$a a$ / （m·s ^-2）
T1	（0，300，0）	15	2	20	3
T2	（100，400，0）	15	2	20	3
T3	（-100，200，0）	18	2	25	4

Table 2

Fig.4

Fig.5

Fig.6

Fig.7

Table 3

Boundary values of parameters

$[v r, v a, a r, a a]$	$κ ̂ (t a)$
$[0,0, 0,0]$	$- 2.49 × 103$
$[0,40,0, 6]$	$- 1.31 × 103$
$[0,40,0, - 6]$	$- 3.35 × 103$
$[0, - 40,0, 6]$	$- 0.25 × 103$
$[0, - 40,0, - 6]$	$- 1.05 × 103$
$[40,0, 6,0]$	$- 5.37 × 103$
$[40,0, - 6,0]$	$- 2.18 × 103$
$[- 40,0, 6,0]$	$- 1.74 × 103$
$[- 40,0, - 6,0]$	$- 5.42 × 103$
$[40,40,6, 0]$	$- 3.66 × 103$
$[40,40, - 6,0]$	$- 0.60 × 103$
$[40,40,0, 6]$	$- 0.28 × 103$
$[40,40,0, - 6]$	$- 3.99 × 103$
$[40,40,6, 6]$	$- 2.57 × 103$
$[- 40, - 40, - 6, - 6]$	$- 1.30 × 103$

Table 3

Fig.8

Table 4

Comparison of T1 estimation results

方法	$v r$ 估计值/ （m·s ^-1）	误差率/%	$a r$ 估计值/ （m·s ^-2）	误差率/%	$v a$ 估计值/ （m·s ^-1）	误差率/%	$a a$ 估计值/ （m·s ^-2）	误差率/%
本文算法	14.98	0.13	1.96	2.00	20.17	0.85	3.07	2.33
三阶LPFT算法	14.96	0.27			20.22	1.11	3.08	2.67
3 dB信噪比情形下	15.05	0.33	2.04	2.00	20.22	1.11	3.07	2.33
-15 dB信噪比情形下	15.24	1.60	2.08	4.00	20.31	1.55	3.16	5.33

Table 4

Table 5

Estimation results of T2 and T3

运动目标	$v r$ 估计值/ （m·s ^-1）	误差率/%	$a r$ 估计值/ （m·s ^-2）	误差率/%	$v a$ 估计值/ （m·s ^-1）	误差率/%	$a a$ 估计值/ （m·s ^-2）	误差率/%
T2	14.89	0.73	1.95	2.50	20.17	0.85	3.08	2.67
T3	17.98	0.11	1.94	3.00	25.17	0.68	3.97	0.75

Table 5

Fig.9

Table 6

Fig.10

Table 7

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参数	数值
载波频率/GHz	15
发射信号带宽/MHz	180
发射信号时宽/ms	1
脉冲重复频率PRF/Hz	1 000
载机飞行高度/m	1 200
载机速度/（m·s ^-1）	120
合成孔径时间/s	6

算法	中心目标T1	非中心目标T2	非中心目标T3
本文算法
2D-SCFT算法
三阶LPFT 算法

运动目标	算法	方位向			距离向
运动目标	算法	PSLR/dB	ISLR/dB	IRW/m	PSLR/dB	ISLR/dB	IRW/m
T1	本文算法	-13.21	-10.82	0.67	-13.19	-10.81	0.65
	2D-SCFT算法	-12.87	-9.65	0.74	-13.12	-10.64	1.21
	三阶LPFT算法	-12.31	-9.47	0.97	-13.19	-10.81	1.33
T2	本文算法	-13.15	-10.56	0.71	-13.01	-10.32	0.78
	2D-SCFT算法	-11.36	-8.98	1.24	-11.89	-9.21	1.15
	三阶LPFT算法	-10.21	-8.12	1.47	-11.19	-10.81	1.83
T3	本文算法	-12.66	-10.04	0.83	-12.95	-10.31	0.81
	2D-SCFT算法	-9.64	-7.94	1.91	-10.64	-8.64	2.32
	三阶LPFT算法	-9.21	-8.12	2.17	-9.19	-8.81	2.83

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High resolution imaging of moving targets based on ALPFT parameter estimation

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