合成孔径雷达原始回波数据目标感知方法及装置

1.本技术涉及合成孔径雷达领域，特别是涉及一种合成孔径雷达原始回波数据目标感知方法及装置。


背景技术：

2.sar(synthetic aperture radar，合成孔径雷达)作为一种主动式传感器，不同于光学等传感器，可以全天时全天候地对目标进行探测，具有非常重要的作用。sar原始回波数据相当于真实孔径雷达数据，通常空间分辨率很低，目标的能量弥散在非常大的空间范围内。传统sar目标探测方法通常只能处理对sar原始回波数据聚焦后获得的高分辨率sar图像，认为无法在sar原始回波数据中感知到目标。
3.但是对于目标探测问题而言，由于感兴趣目标通常稀疏地分布在场景内，大部分场景是不包含目标的，因此对所有sar原始回波数据进行聚焦是非必须和冗余的。同时由于现有sar一次成像数据量很大，这使得对全部sar原始回波数据进行聚焦和传输占用的资源过多。
4.因此，有效降低需要聚焦和传输的sar数据量，对改进传统sar先成像后检测识别的模式具有非常重要的作用。
5.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

6.本发明的主要目的在于提供了一种合成孔径雷达原始回波数据目标感知方法及装置，旨在解决现有技术无法有效降低需要聚焦和传输的sar数据量的技术问题。
7.为实现上述目的，本发明提供了一种合成孔径雷达原始回波数据目标感知方法，所述方法包括：
8.接收sar传感器获取的sar原始回波数据，对所述sar原始回波数据进行记录并生成序列数据；
9.将所述序列数据输入至检测器进行检测以确定所述序列数据是否为所述sar原始回波数据对应的目标回波数据；
10.若是，则对所述序列数据进行数据清洗；
11.将所述序列数据对应的连续回波序列数据区域作为最终检测结果。
12.可选地，所述接收sar传感器获取的sar原始回波数据，对所述sar原始回波数据进行记录并生成序列数据步骤，包括：
13.接收sar传感器获取的sar原始回波数据；
14.按距离向或方位向对所述sar原始回波数据进行划分，以获得对应的距离向或方位向时间上的序列数据；
15.对所述序列数据进行记录。
16.可选地，所述序列数据可以包含一行或一行以上的距离向或方位向时间上的序列数据及其特征映射。
17.可选地，所述将所述序列数据输入至检测器进行检测以确定所述序列数据是否为所述sar原始回波数据对应的目标回波数据的步骤，包括：
18.将所述序列数据输入至检测器；
19.对所述序列数据根据距离向长度或方位向长度进行分组，将分组之后的数据依次或并行送入检测器进行检测，通过检测器判断出每组序列数据是否为所述sar原始回波数据对应的目标回波数据。
20.可选地，所述若是，则对所述序列数据进行数据清洗的步骤，包括：
21.若所述序列数据为所述sar原始回波数据对应的目标回波数据时，在所述序列数据中去除虚警造成的初始检测结果中的孤立目标回波数据序列。
22.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种合成孔径雷达原始回波数据目标感知装置，所述装置包括：
23.原始数据接收模块，用于接收sar传感器获取的sar原始回波数据，对所述sar原始回波数据进行记录并生成序列数据；
24.检测器模块，用于将所述序列数据输入至检测器进行检测以确定所述序列数据是否为所述sar原始回波数据对应的目标回波数据；
25.数据清洗模块，用于若是，则对所述序列数据进行数据清洗；
26.结果输出模块，用于将所述序列数据对应的连续回波序列数据区域作为最终检测结果。
27.可选地，所述原始数据接收模块还包括：
28.接收子模块，用于接收sar传感器获取的sar原始回波数据；
29.划分子模块，用于按距离向或方位向对所述sar原始回波数据进行划分，以获得对应的距离向或方位向时间上的序列数据；
30.记录子模块，用于对所述序列数据进行记录。
31.可选地，所述检测器模块还包括：
32.数据输入子模块，用于将所述序列数据输入至检测器；
33.数据检测子模块，用于对所述序列数据根据距离向长度或方位向长度进行分组，将分组之后的数据依次或并行送入检测器进行检测，通过检测器判断出每组序列数据是否为所述sar原始回波数据对应的目标回波数据。
34.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种合成孔径雷达原始回波数据目标感知设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的合成孔径雷达原始回波数据目标感知程序，所述合成孔径雷达原始回波数据目标感知程序配置为实现如上文所述的合成孔径雷达原始回波数据目标感知方法的步骤。
35.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种介质，所述介质上存储有合成孔径雷达原始回波数据目标感知程序，所述合成孔径雷达原始回波数据目标感知程序被处理器执行时实现如上文所述的合成孔径雷达原始回波数据目标感知方法的步骤。
36.本发明通过接收sar传感器获取的sar原始回波数据，对所述sar原始回波数据进行记录并生成序列数据；将所述序列数据输入至检测器进行检测以确定所述序列数据是否
为所述sar原始回波数据对应的目标回波数据；若是，则对所述序列数据进行数据清洗；将所述序列数据对应的连续回波序列数据区域作为最终检测结果，实现了直接在sar原始回波数据上进行目标探测，可以有效降低需要聚焦和传输的sar数据量。
附图说明
37.图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的合成孔径雷达原始回波数据目标感知设备的结构示意图；
38.图2为本发明合成孔径雷达原始回波数据目标感知方法第一实施例的流程示意图；
39.图3为本发明合成孔径雷达原始回波数据目标感知方法第一实施例的sar原始回波矩阵；
40.图4为本发明合成孔径雷达原始回波数据目标感知方法第一实施例sar原始回波矩阵初始检测结果；
41.图5为本发明合成孔径雷达原始回波数据目标感知方法第一实施例sar原始回波矩阵最终检测结果。
具体实施方式
42.应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
43.参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的合成孔径雷达原始回波数据目标感知设备结构示意图。
44.如图1所示，该合成孔径雷达原始回波数据目标感知设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
45.本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对合成孔径雷达原始回波数据目标感知设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
46.如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、数据存储模块、网络通信模块、用户接口模块以及合成孔径雷达原始回波数据目标感知程序。
47.在图1所示的合成孔径雷达原始回波数据目标感知设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明合成孔径雷达原始回波数据目标感知设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在合成孔径雷达原始回波数据目标感知设备中，所述合成孔径雷达原始回波数据目标感知设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的合成孔径雷达原始回波数据目标感知程序，并执行本发明
实施例提供的合成孔径雷达原始回波数据目标感知方法。
48.本发明实施例提供了一种合成孔径雷达原始回波数据目标感知方法，参照图2，图2为本发明合成孔径雷达原始回波数据目标感知方法第一实施例的流程示意图。
49.本实施例中，所述合成孔径雷达原始回波数据目标感知方法包括以下步骤：
50.步骤s10：接收sar传感器获取的sar原始回波数据，对所述sar原始回波数据进行记录并生成序列数据。
51.需要说明的是，sar是英语synthetic aperture radar的缩写，意为合成孔径雷达。合成孔径雷达(synthetic aperture radar)，是利用合成孔径原理，实现高分辨的微波成像，具备全天时、全天候、高分辨、大幅宽等多种特点。合成孔径雷达最初主要是机载、星载平台，随着技术的发展，出现了弹载sar、地基sar、无人机sar、临近空间平台sar、手持式设备等多种形式平台搭载的sar，广泛用于军事、民用领域。sar的未来可能朝着以下几个方向发展：多频，多极化，可变视角，可变波束；超高分辨率，多模式；干涉合成孔径雷达(insar)技术、极化干涉合成孔径雷达(pol-insar)技术；动目标检测与动目标成像技术；小卫星雷达技术；sar校准技术。合成孔径雷达依次发送电磁波，雷达天线收集，数字化，存储反射回波，供以后处理。随着发送和接收发生在不同的时间，它们映射到不同的位置。接收信号的良好有序的组合合成了比物理天线长度长得多的虚拟孔径。这就是为什么它被称为“合成孔径”。
52.可以理解的是，回波产生是由于信号经反射物反射后，产生了具有衰减延迟的原信号。
53.可以理解的是，如图3所示，图3为sar原始回波矩阵，sar原始回波数据通常被理解为一个二维矩阵，两个维度分别为距离向和方位向，设其距离向长度为lr，设其方位向长度为la。sar传感器边前进边发射脉冲，目标对应每一段脉冲的回波被记录在距离向上的一维数据中；随着sar传感器的前进，目标的距离向一维回波数据沿着方位向排列，从而构成了一个二维矩阵。本实施例输入的sar原始回波数据可理解为地面反射率和sar传感器冲击响应的二维卷积结果，
[0054][0055]
其中τ表示距离时间，η表示方位时间，表示卷积操作，g(τ,η)为地面反射率，n(τ,η)为噪声，h(τ,η)为sar传感器的冲击响应函数。本发明输入的sar原始回波数据可以为实时接收到的sar原始回波数据，也可为非实时接收的sar原始回波数据。由sar原始回波数据的获取方式可知，sar原始回波数据可展开为一个距离向或方位向时间上的序列数据。因此，对于sar原始回波数据，可按距离向和/或方位向对sar原始回波数据进行展开，得到距离向或方位向时间上的序列数据。本发明第一步经距离向或方位向展开的sar原始回波时间序列可分别表示为
[0056][0057]
或
[0058][0059]
其中，f(
·
)为特征映射函数，主要包括平移或、和缩放不变特征提取方法等，也可
表示不进行处理。该序列数据可以包含一行或一行以上的距离向或方位向时间上的序列数据及其特征映射。
[0060]
需要说明的是，首先输入sar原始回波数据，按距离向或方位向对sar原始回波数据进行划分，得到距离向或方位向时间上的序列数据；然后将序列数据分组送入检测器进行检测，得到初始检测结果；最后，去除初始检测结果中的孤立序列数据，获得目标所对应的连续序列数据区域，即为最终检测结果。
[0061]
在具体实施中，sar原始回波数据为一个二维矩阵，两个维度分别为距离向和方位向。sar传感器边前进边发射脉冲，目标对应每一段脉冲的回波被记录在距离向上的一维数据中；随着sar传感器的前进，目标的距离向一维回波数据沿着方位向排列，从而构成了一个二维矩阵。对于sar原始回波数据，可按距离向或方位向对sar原始回波数据进行划分，得到距离向或方位向时间上的序列数据。该序列数据可以包含一行或一行以上的距离向或方位向时间上的序列数据及其特征映射。
[0062]
进一步地，所述接收sar传感器获取的sar原始回波数据，对所述sar原始回波数据进行记录并生成序列数据步骤，包括：接收sar传感器获取的sar原始回波数据；按距离向或方位向对所述sar原始回波数据进行划分，以获得对应的距离向或方位向时间上的序列数据；对所述序列数据进行记录。
[0063]
步骤s20：将所述序列数据输入至检测器进行检测以确定所述序列数据是否为所述sar原始回波数据对应的目标回波数据。
[0064]
可以理解的是，如图4所示，图4为sar原始回波数据的初始检测结果，其中标识了单个点目标对应的sar原始回波区域大小，其在sar原始回波数据中距离向长度为发射脉冲长度l
p
，方位向长度为合成孔径长度ls，二者通常分别远小于lr和la。将展开得到的序列数据按点目标在sar原始回波数据中的距离向或方位向长度进行分组，即每一组的长度为单个点目标在sar原始回波数据中沿距离向的长度l
p
或沿方位向的长度ls。相邻组的序列数据之间可部分重合或不重合。将第i组数据记为s(i)，共有n组。将n组数据依次或并行送入检测器进行检测，通过检测器判断出每组序列数据是否为目标回波数据序列。此处检测器可为对序列数据具有检测或二分类功能的处理器，例如基于一维卷积神经网络模型、循环神经网络模型、自然语言处理和词嵌入模型、transformer模型、注意力机制等深度学习方法以及基于支持向量机、随机森林、决策树、贝叶斯分类、聚类、k近邻、逻辑回归等传统机器学习方法的处理器。序列sar原始回波数据二维矩阵中对应判断为目标序列的数据可用1表示，判断为非目标序列的数据可用0表示。sar原始回波数据二维矩阵对应所有组的判断结果构成初始检测结果，为由0或1组成的二值矩阵。
[0065]
在具体实施中，通过将序列数据分组依次或并行送入训练好的网络进行检测，判断出每一组序列数据是否为目标回波数据序列。所有组的序列数据判断结果构成初始检测结果。每一组的长度为单个点目标在sar原始回波数据中沿距离向的长度(即脉冲持续长度)或沿方位向的长度(即合成孔径长度)。
[0066]
进一步地，所述序列数据可以包含一行或一行以上的距离向或方位向时间上的序列数据及其特征映射。
[0067]
进一步地，将所述序列数据输入至检测器；对所述序列数据根据距离向长度或方位向长度进行分组，将分组之后的数据依次或并行送入检测器进行检测，通过检测器判断
出每组序列数据是否为所述sar原始回波数据对应的目标回波数据。
[0068]
步骤s30：若是，则对所述序列数据进行数据清洗。
[0069]
所述若是，则对所述序列数据进行数据清洗的步骤，包括：若所述序列数据为所述sar原始回波数据对应的目标回波数据时，在所述序列数据中去除虚警造成的初始检测结果中的孤立目标回波数据序列。
[0070]
在具体实施中，目标对应sar原始回波数据中的一个二维区域，其距离向的长度近似为脉冲持续长度，沿方位向的长度近似为合成孔径长度。在按距离向或方位向划分sar原始回波数据进行分组检测后，目标对应的每组检测结果在方位向或距离向上连续或近似连续。去除虚警造成的初始检测结果中的孤立目标回波数据序列，可获得目标所对应的连续回波序列数据区域，即为最终检测结果。
[0071]
步骤s40：将所述序列数据对应的连续回波序列数据区域作为最终检测结果。
[0072]
在具体实施中，图5为sar原始回波数据的最终检测结果。
[0073]
本实施例通过接收sar传感器获取的sar原始回波数据，对所述sar原始回波数据进行记录并生成序列数据；将所述序列数据输入至检测器进行检测以确定所述序列数据是否为所述sar原始回波数据对应的目标回波数据；若是，则对所述序列数据进行数据清洗；将所述序列数据对应的连续回波序列数据区域作为最终检测结果，实现了直接在sar原始回波数据上进行目标探测，可以有效降低需要聚焦和传输的sar数据量。
[0074]
此外，本发明实施例还提出一种介质，所述介质上存储有合成孔径雷达原始回波数据目标感知程序，所述合成孔径雷达原始回波数据目标感知程序被处理器执行时实现如上文所述的合成孔径雷达原始回波数据目标感知方法的步骤。
[0075]
本发明合成孔径雷达原始回波数据目标感知装置的实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。
[0076]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0077]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0078]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器/随机存取存储器、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0079]
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。