合成孔徑雷達(dá)目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別研究

合成孔徑雷達(dá)目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別研究
摘要：討論了基于物理光學(xué)和幾何繞射理論的散射中心理論模型，對(duì)散射中心模型的各個(gè)參數(shù)在圖像域進(jìn)行 了估計(jì)，詳細(xì)分析了基于散射中心理論的SAR圖像目標(biāo)特征提取算法，采用了先估計(jì)目標(biāo)方位后識(shí)別目標(biāo)類型的目 標(biāo)識(shí)別方法以提高目標(biāo)識(shí)別的效率，并利用Delaunay三角化技術(shù)提高了目標(biāo)方位的估計(jì)精度。實(shí)測(cè)MSTAR SAR圖 像中目標(biāo)的識(shí)別結(jié)果表明了該方法的準(zhǔn)確性和有效性。

引言 在高頻段，目標(biāo)的雷達(dá)后向散射可以很好地近 似為目標(biāo)的多個(gè)散射中心的響應(yīng)的總和【l J。這些散 射中心是目標(biāo)的物理關(guān)系更簡(jiǎn)明的描述，因而在自 動(dòng)目標(biāo)識(shí)別(ATR)中可以作為很好的參照物【jJ。 除ATR的應(yīng)用之外，散射中心的屬性，在數(shù)據(jù)壓縮、電容表| 電力分析儀| 諧波分析儀| 發(fā)生器| 多用表| 驗(yàn)電筆| 示波表| 電流表| 鉤表| 測(cè)試器| 電力計(jì)| 電力測(cè)量?jī)x| 光度計(jì)| 電壓計(jì)| 電流計(jì)|  隱身設(shè)計(jì)降低雷達(dá)截面積等方面也有重要的應(yīng)用。 由于早期雷達(dá)的分辨率有限，較早的目標(biāo)識(shí)別 主要集中在點(diǎn)目標(biāo)的識(shí)別上，即用未知點(diǎn)目標(biāo)的信 息和數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息進(jìn)行匹配，從而達(dá)到對(duì)點(diǎn)目標(biāo) 的識(shí)別目的。對(duì)于合成孔徑雷達(dá)，目標(biāo)的圖像不再 只是一個(gè)點(diǎn)，一般情況下目標(biāo)的圖像是由30～50個(gè) 比較亮的散射中心組成。由于目標(biāo)上散射點(diǎn)有限的 穩(wěn)定性以及合成孔徑雷達(dá)成像的相干性，目標(biāo)的圖 像在不同觀測(cè)角的差別很大，近些年來(lái)的目標(biāo)識(shí)別 主要集中在模版匹配技術(shù)上，即用未知目標(biāo)的圖像 與數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有圖像進(jìn)行匹配找出最佳的模版 作為未知目標(biāo)的分類。通過(guò)考察前人的工作，這種 方法的正確識(shí)別概率為80％左右【4J。這種方法有一 很大的缺點(diǎn)，即目標(biāo)模版數(shù)據(jù)庫(kù)需要的數(shù)據(jù)量太 大，需要考慮各種不同的情況，例如：各種不同的 目標(biāo)、各種目標(biāo)的方位以及目標(biāo)的各種姿態(tài)等(炮 臺(tái)開(kāi)沒(méi)開(kāi)蓋，天線情況，油箱情況等等)，這些原 因使得模版匹配方法很難得到真正的應(yīng)用。為此， 本文采用以目標(biāo)為基礎(chǔ)的目標(biāo)識(shí)別方案，研究結(jié)果 證明使用本文的方法具有計(jì)算速度快、識(shí)別率高的 特點(diǎn)。

1有屬性的散射中心理論 對(duì)于在高頻段測(cè)量的物體的后向散射響應(yīng)，本 文采用新近發(fā)展的以物理為基礎(chǔ)的模型。這種模型 用單個(gè)散射中心響應(yīng)的總和來(lái)近似地表示目標(biāo)總 的散射響應(yīng)；每個(gè)散射中心的響應(yīng)，利用單站散射 解的主要項(xiàng)來(lái)進(jìn)行模擬。單站散射用物理光學(xué)和幾 何繞射理論兩種方法求解。模型同時(shí)包含了散射中 心的場(chǎng)與頻率和方位的兩種關(guān)系，并且用一組描述 其位置、幅度、形狀和方向的參數(shù)來(lái)說(shuō)明每個(gè)散射 中心的特征(本理論不適合于具有波導(dǎo)屬性的散射 中心的情況)。 頻域有屬性的散射中心模型是[1】． m(f， ； )=Σ (廠， ； ) (1) 其中0 =[ ，．．．， 】，并且 · eXp( ( s +yi sinO)]· sinc( n( ))exp(-21rf n ) (2) 其中 是頻率， 是雷達(dá)中心頻率， 是方位角， c=3×10 m／s是電波傳播速度。每個(gè) ，( ， ； ) 代表一個(gè)散射中心， 由參數(shù)矢量 0j=【4， ，Yf，口l，Ll， ， j] 表示。參量 和Yj是 散射中心距離和橫向距離位置，A 是散射中心振 幅， ∈【-1，一0。5，0，0．5，1】描述散射中心與頻率的 關(guān)系。厶和 為分布式散射中心的長(zhǎng)度和傾斜角 度。 E．EKnott給出了幾種簡(jiǎn)單幾何形狀的物體的散 射截面的表達(dá)式 】(表1只列出幾種)。 從表1中，我們可以看出各種散射中心與頻率 的關(guān)系。公式的第三項(xiàng)是散射中心的相位延遲。第 四項(xiàng)中的sinc()函數(shù)是具有一定長(zhǎng)度的目標(biāo)的遠(yuǎn) 場(chǎng)近似表達(dá)式中最常見(jiàn)的一項(xiàng)[6， 。 模型中的參量 和己，用來(lái)區(qū)分幾種散射體的 幾何形狀。表2顯示了幾種標(biāo)準(zhǔn)散射體之間的參量 和己的差別( 的值可由表1得出，都是1／2的 整數(shù)倍)。 表1 簡(jiǎn)單幾何形狀物體的后向散射系數(shù) 表2 參量 和己的具體說(shuō)明 剩下的三個(gè)參數(shù) ，Lj， J主要確定場(chǎng)與角度 的關(guān)系。有兩種類型的散射中心：局部的和分布的。 局部散射中心在SAR圖像中具有局限的回波，包 括三面體、點(diǎn)目標(biāo)和球體等。分布散射中心的響應(yīng)， 常常包含幾個(gè)像素，包括有二面體、平板和柱體側(cè) 面的回波以及側(cè)面邊緣繞射等。對(duì)于局部的散射中 心，L = =0， ≠0表示響應(yīng)與角度的微小關(guān) 系。對(duì)于分布散射中心， =0，厶是散射中心的 長(zhǎng)度， 是傾斜角。 在應(yīng)用散射中心進(jìn)行成像時(shí)，需要把極坐標(biāo)形 式轉(zhuǎn)化為直角坐標(biāo)形式。為求準(zhǔn)確，可以采用內(nèi)插 方法得到直角坐標(biāo)形式，然后進(jìn)行二維Fourier變 換即可得出SAR圖像。

2 合成孔徑雷達(dá)目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別 對(duì)于合成孔徑雷達(dá)，典型的目標(biāo)圖像是由 30～50個(gè)比較亮的散射中心組成。常見(jiàn)的目標(biāo)都具 有長(zhǎng)方形的底盤(pán)和一些其他部件(炮塔、油箱等)。 通過(guò)分析MSTAR數(shù)據(jù)我們發(fā)現(xiàn)一般的目標(biāo)在3。 ～ 5。度的方位范圍內(nèi)有10～15個(gè)散射中心具有相對(duì) 的穩(wěn)定性，可以利用目標(biāo)較大灰度值的點(diǎn)從目標(biāo)圖 像中提取目標(biāo)的方位信息然后進(jìn)行識(shí)別。這種識(shí)別 方法分為兩個(gè)階段： 方位估計(jì)階段和目標(biāo)識(shí)別階 段。
2．1 方位估計(jì)階段 方位估計(jì)階段主要提取目標(biāo)的方位信息和建 立散射中心文件。本文所采用的數(shù)據(jù)均來(lái)自 M STAR (Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)，其工作中心頻率9．6GHz，帶寬 0．591GHz，分辨率為1英尺。圖1、圖2是T62坦 克的圖像。 圖1 T62坦克照片 ZU 4u t t 1UU 120 140 16U 圖2 T62坦克SAR圖象 提取目標(biāo)的方位信息需要利用圖像中灰度等 級(jí)較大點(diǎn)的位置和信號(hào)幅度信息。這里試驗(yàn)了兩種 方法，一種是直接提取目標(biāo)的散射中心，另外一種 是提取目標(biāo)的較大信號(hào)點(diǎn)。在估算目標(biāo)的方位時(shí)我 們發(fā)現(xiàn)利用散射中心估計(jì)的結(jié)果不如第二種的準(zhǔn) 確。因此在此階段我們產(chǎn)生兩個(gè)目標(biāo)極大值文件， 一個(gè)是較大信號(hào)點(diǎn)的信息，用來(lái)估計(jì)目標(biāo)的方位； 一個(gè)是目標(biāo)散射中心，用來(lái)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。 從上面的T62的SAR圖像可以看出目標(biāo)靠近 雷達(dá)的邊緣部分比較亮，我們稱為前緣，估計(jì)目標(biāo) 的方位就是估計(jì)目標(biāo)前緣的方向。圖3為T(mén)62坦克 的峰值圖像(30個(gè)峰值)。 一10 -5 0 5 ’0 圖3 T62坦克SAR圖象峰值圖象 雖然在成像過(guò)程采用了去噪處理，但在目標(biāo)體 以外仍然會(huì)有較大散射點(diǎn)的存在，需要去除。這里 我們采用Delaunay三角化技術(shù)，圖4是峰值圖像的 Delaunay三角圖像。通過(guò)設(shè)置三角形邊長(zhǎng)的門(mén)限可 以把離目標(biāo)較遠(yuǎn)的點(diǎn)形成的三角形截?cái)啵瑥亩�達(dá)到 去除非目標(biāo)的較大點(diǎn)的目的。 圖4 T62坦克SAR圖象峰值圖象的三角化 利用目標(biāo)的散射點(diǎn)估計(jì)目標(biāo)前緣的方位就是 找出一條最佳擬和目標(biāo)前緣的直線，計(jì)算其方向。 本文采用兩種方法，首先利用最小二乘法找出前緣 的大致方位，然后利用Delaunay三角進(jìn)一步更準(zhǔn)確 地估算出前緣的角度。這里我們采用幅度加權(quán)值： Σ 。Af 20．2作為標(biāo)準(zhǔn)。其中4是散射點(diǎn)的幅度， 是散射點(diǎn)離擬和直線的距離， 是方差(由圖像 來(lái)確定)。具有最大幅度加權(quán)值的直線即為最佳結(jié) 果。由于目標(biāo)的圖像一般存在兩個(gè)邊(長(zhǎng)邊和短 邊)，利用最小二乘方法估算目標(biāo)的長(zhǎng)邊時(shí)，因?yàn)?短邊的存在會(huì)對(duì)估算結(jié)果造成一定的影響，因此需 要進(jìn)一步更準(zhǔn)確的估計(jì)。 利用Delaunay三角化技術(shù)時(shí)，假設(shè)目標(biāo)邊緣為 “L”形。首先從目標(biāo)Delaunay三角圖像中提取靠近 雷達(dá)部分的包絡(luò)，在包絡(luò)上的每?jī)牲c(diǎn)之間產(chǎn)生一條 直線，利用靠近雷達(dá)的幾個(gè)散射點(diǎn)再產(chǎn)生幾條垂直 于前面直線的直線形成“L”形，然后求出使幅度加 權(quán)值最大的直線。對(duì)于各個(gè)散射點(diǎn)，靠近哪條直線 就對(duì)哪條直線求幅度加權(quán)值。當(dāng)包絡(luò)上的點(diǎn)完全計(jì) 算一遍后，把包絡(luò)上的點(diǎn)全部去掉，產(chǎn)生下一層的 包絡(luò)，再重復(fù)前面的步驟。一般利用三層包絡(luò)即可 得出滿意的結(jié)果。在所有的直線假設(shè)中，幅度加權(quán) 值最大的直線的方位即目標(biāo)的方位。結(jié)合這兩種方 法，方位估算的準(zhǔn)確率超過(guò)90％(角度誤差l0。以 內(nèi)認(rèn)為是準(zhǔn)確估計(jì))，誤差主要出現(xiàn)在目標(biāo)的方位 接近9O。時(shí)，即目標(biāo)的短邊面向雷達(dá)。如果人工干 預(yù)可以使估算結(jié)果準(zhǔn)確率接近100％。 圖5 SAR 目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別框圖
2．2 目標(biāo)識(shí)別階段 目標(biāo)識(shí)別階段就是利用前面獲得的角度信息 從數(shù)據(jù)庫(kù)中找出相同角度的不同目標(biāo)模版進(jìn)行最 佳匹配處理。由于未知目標(biāo)的方位已經(jīng)確定，我們 從數(shù)據(jù)庫(kù)中只需找出相同角度的模版即可，而不需 要把未知目標(biāo)與數(shù)據(jù)庫(kù)中所有方位上的模版都進(jìn) 行匹配。大大減少了計(jì)算量。在進(jìn)行模版匹配時(shí)需 要找出未知目標(biāo)與模版上目標(biāo)距離最近的散射點(diǎn) 對(duì)，我們采用了Delaunay步進(jìn)技術(shù)(Delaunay walk)。匹配最佳的模版即未知目標(biāo)的分類。
2．3 數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)成 數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息包括：目標(biāo)類型、角度、散射 中心的位置和幅度。在目標(biāo)識(shí)別階段，通過(guò)未知目 標(biāo)的角度信息找出此角度下不同目標(biāo)類型的散射 中心信息與未知目標(biāo)進(jìn)行匹配處理。通過(guò)研究發(fā)現(xiàn) 如果估計(jì)角度誤差在5。以內(nèi)，對(duì)目標(biāo)識(shí)別影響不 大，為了減少計(jì)算量并加快識(shí)別速度，數(shù)據(jù)庫(kù)中的 數(shù)據(jù)可以相隔3。左右，這樣每種目標(biāo)在360。范 圍內(nèi)的數(shù)量為100個(gè)左右。

3 結(jié)果與討論 本文應(yīng)用公式(1)對(duì)兩個(gè)點(diǎn)型散射中心和一 個(gè)線型散射中心進(jìn)行了x波段SAR圖像的模擬。 一個(gè)點(diǎn)位于(0，一5)m，另一個(gè)位于(0，5)m， 線型散射中心模擬的是邊緣繞射( =-1／2)，位 于(5，0)m，長(zhǎng)度為10m。雷達(dá)參數(shù)為：中心頻 率 =9．599GHz，帶寬為0．591(GHz，方位向、 距離向分辨率約為0．3m。模擬的雷達(dá)圖像考慮了乘 性噪聲、加性噪聲以及泰勒加權(quán)。下面是模擬的結(jié) 果。 圖6 x波段SAR的模擬圖像 20 40 60 80 10o 120 本文采用了落水方法提取目標(biāo)的散射中心，每 個(gè)散射中心的位置估計(jì)利用兩步估計(jì)法，首先利用 互相關(guān)函數(shù)進(jìn)行初步估值，然后利用Nelder-Mead 方法進(jìn)行精確估計(jì)，對(duì)于長(zhǎng)度估計(jì)首先利用sinc函 數(shù)的泰勒近似求出初值，然后利用Nelder-Mead方 法進(jìn)行精確估計(jì)，口的估計(jì)利用試探法， 的估計(jì) 利用最小二乘法。 表3是對(duì)上述模擬圖像進(jìn)行的參數(shù)估計(jì)結(jié)果。 表3 參數(shù)估計(jì)結(jié)果 由表3可以看出，在圖像域中進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的 方法是可行的，散射中心的位置等屬性參數(shù)估計(jì)得 相當(dāng)準(zhǔn)確。為了利用散射中心理論進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別， 我們對(duì)MSTAR實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了以散射中心表示的 SAR圖像仿真(20個(gè)散射中心)， 圖7是SAR原 始圖像， 圖8是對(duì)應(yīng)的散射中心圖像。
20 柏 6o 8o 100 "120 圖8 散射中心圖像 利用前面介紹的方法，結(jié)合散射中心理論我們 對(duì)MSTAR 提供的十幾種目標(biāo)進(jìn)行了自動(dòng)識(shí)別處 理。表4是其中三種目標(biāo)的正確識(shí)別率。從表中可 以看出不同目標(biāo)的正確識(shí)別率達(dá)到了90％以上。本 文的計(jì)算和圖像處理是在DELL雙CPu(933MHz) 的圖形工作站進(jìn)行的，每個(gè)目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別耗時(shí)均 小于1s。 表4 MSTAR數(shù)據(jù)中三種目標(biāo)的正確率 本文應(yīng)用散射中心理論對(duì)MSTAR數(shù)據(jù)進(jìn)行了 目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別處理，達(dá)到了一定的識(shí)別效率。在進(jìn) 行角度估計(jì)的分析中，我們發(fā)現(xiàn)方位的估計(jì)誤差主 要發(fā)生在目標(biāo)方位接近90。的情況下，這時(shí)目標(biāo)的 短邊和長(zhǎng)邊很難區(qū)分； 另外目標(biāo)的方位存在180。 的方位模糊，主要是由于圖像分辨率的限制，目標(biāo) 的頭部和尾部無(wú)法分辨。如何利用目標(biāo)陰影等其它 信息進(jìn)一步提高估計(jì)目標(biāo)方位的準(zhǔn)確率是下一步 的研究重點(diǎn)。