我们采用传统的逆投影法对转台模型进行精确成像(如图6-7)。在成像模型中,首先确定目标所在的空间,然后,我们将目标空间域划分成N×N的网格,选定某点(xi,yj),xi,yj∈[- R0,R0]作为研究对象,假设雷达发射信号为p(t)。雷达距目标点的距离Rij为
假定c表示光速,那么雷达信号从发射天线发射到接收天线接收的双程时延tij为
在每一个观测角处θ,对每一个给定的坐标点(xi,yj),其反射率特征即为此观测角处获得的测量数据,s(θ,t)与雷达到此点的发射信号的双程延时信号相关,将所有观测角处获得的相关值叠加,结果就是(xi,yj)处的反射率,此过程用公式表示为
如果对所有的点采用同一匹配滤波函数,然后依据所要求解点与匹配滤波函数选定的参考点的距离,计算出在匹配滤波后此点在结果中的位置,将此位置的匹配滤波后的值填入相应的网格中去,可以实现后向投影的过程。其公式为
选取目标区域中心点为匹配滤波函数的参考点。∇tij表示在结果中取时间为tij的值,此处tij定义为
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这时在某个观测角度下,带求解点(xi,yj)与中心点(0,0)之间的距离差Rd导致的时间延迟。对于所有观测角θ,我们都可以在匹配滤波后的数据中找到对应带求解点(xi,yj)的数据,将所有观测角θ获得的(xi,yj)的数据在此点处叠加后,就可以获得此点的结果f(xi,yj)。
因为在每个观测角度处,我们将此观测角度获得的数据按照各目标点对观测数据的贡献,投影到每个观测区域的点上去。因此,相对于目标区域雷达数据获取的过程,我们称这个算法为后向投影算法。
后向投影算法的具体流程如下:
第1步:在θ∈[0,2π)的区间的间隔每隔Δθ的位置Rg cosθn,Rg sinθn,Zh
()处,获取目标区域的雷达信号;
第2步:雷达发射信号p(t)至目标区域中心点后返回的双程延迟时间tcentral的函数构成匹配滤波函数p*(t-tcentral);
第3步:对每个观测角度,对每个目标区域点(xi,yj)求其到目标区域中心点的距离延迟tij;
第4步:对每个观测角度的雷达信号与匹配滤波函数p*(t-tcentral)进行匹配滤波;
第5步:在匹配滤波后的时间域信号中,根据tij找出(xi,yj)的值,投影到其坐标上;
第6步:对其他点重复第2~5步,将所有观测角度(xi,yj)的投影值在其坐标上叠加,最终获得目标区域的f(x,y)值。
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