本发明涉及一种结合多普勒展宽及多普勒中心估计的机载ISAR舰船成像最优时刻选择方法，属于ISAR舰船成像中最优成像时刻选择的技术领域。
背景技术：
非合作舰船目标的成像一直是雷达成像领域关注的一个方面。近年来我国海军装备发展迫切，舰载和机载雷达系统急需具备舰船高分辨率雷达成像能力，舰船类目标的ISAR成像成为研究热点。ISAR成像中，舰船成像的难度在于其运动形式的多样化，对于机载ISAR舰船成像而言，不仅包括舰船和飞机的相对运动，还包括由于海面波浪起伏造成的横摇、纵摇以及偏航这三种摇摆运动。若对舰船的摇摆运动进行合理的利用，可以在较短的成像时间内获得高质量的舰船图像，但实际情况下舰船的各维摇摆近似于正弦函数特性，且摇摆的幅度和周期各不相同，使得舰船在三维空间中做非平稳运动，增加了舰船成像的复杂度。而载机与雷达之间的相对运动能够改变合成转动矢量的方向与大小，从而引起成像面的变化，更加增加了成像难度。
最优成像时间选择法首先选择最佳成像数据段，然后通过传统距离多普勒(RD)方法，即方位向通过快速傅里叶变换(FFT)即可成像。最优成像时间选择法比较典型的有：
1、彭石宝等人在“基于相位线性度的ISAR非平稳目标成像时间选择新算法[J].电子与信息学报,2010,32(12):2637-2640”提出基于相位线性度估计的最优成像时间选择方法。该方法基于目标的平均距离像提取两个特显点距离单元信号来估计转动相位，选择转动相位线性度最大的时间段作为成像时间，但运算较为复杂，存在一定的局限性。
2、程玉平等人在“一种改进的多普勒中心频率估计方法[J].西安电子科技大学学报,1999,26(1):44-48”提出基于多普勒中心估计的方法。但该方法在估计过程中可能会存在较大的估计误差，影响估计精度。
不同于上述几种方法，本发明通过一种数学概率密度模型来估计多普勒中心频率和多普勒展宽频率，不需要设置门限，并且结合两个估计曲线再次对有效转动矢量的变化趋势进行估计，两种方法的结合能够有效的地减少估计误差，具有良好的鲁棒性，且其过程简单、计算量小。根据本发明人的了解，关于结合多普勒展宽及多普勒中心估计的ISAR舰船成像最优时刻选择方法，目前尚没有公开发表的技术文献。
发明创造的目的
本发明所要解决的技术问题是针对上述背景技术的不足，提供了一种结合多普勒展宽及多普勒中心估计的机载ISAR舰船成像最优时刻选择方法。
技术方案
本发明为实现上述目的，本发明的技术方案包括如下步骤:
一种机载ISAR舰船成像中心成像时刻选择方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，对待处理的机载ISAR舰船成像的原始回波数据进行解包以及距离向脉冲压缩，再对整段ISAR数据进行距离对准和相位补偿处理，并在距离向对数据进行截取；
步骤2，对距离对准和相位补偿处理过后的数据段进行短时快速傅里叶变换处理，数据段以可成图像的规则划分为若干子段，通过式(1)和式(2)对于每个子段的图像分别进行多普勒展宽频率fds和多普勒中心频率fdc估计，再分别进行插值和拟合，从而得到两条估计曲线Φds和Φdc，
其中fds为多普勒展宽，fdc表示多普勒中心频率，·为点乘运算，PRF为脉冲重复频率，Na为方位向脉冲数，pn表示对Fn归一化结果，Fn表示一维方位向包络(下标n表示方位向坐标)。
步骤3，对多普勒中心估计曲线Φdc取绝对值得|Φdc|，对|Φdc|和Φds进行归一化处理，分别对|Φdc|、Φds极值点位置和零点位置排序，以|Φdc|极值点位置和零点位置为准，若Φds极值点位置与|Φdc|极值点位置相差±500以内，则保留该Φds极值点；若Φds零点位置与|Φdc|零点位置相差±500以内，则保留该Φds零点；若Φds极值点位置等于|Φdc|零点位置，则舍弃该Φds极值点，最终将所有保留的Φds极值点和零点进行插值拟合，获得估计曲线即为新的估计有效转动矢量变化趋势的曲线Φnew。
步骤4，对步骤3处理得到的曲线Φnew进行差分处理，从而选取曲线Φnew的极值点对应的方位向脉冲点数作为ISAR舰船成像的中心成像时刻。
步骤5，以步骤4中选择的中心成像时刻，选取合适的脉冲数进行积累成像，从而获得ISAR舰船图像。
本发明方法简单实用，主要适用于ISAR舰船成像的应用领域。与现有技术相比具有如下优点：
(1)与传统的多普勒中心及多普勒展宽估计方法不同，本发明采用基于数学概率密度模型的估计方法，不需要设置门限，实现简单。
(2)与传统的ISAR舰船最优成像时刻选择方法相比，本发明将多普勒中心估计及多普勒展宽估计方法进行有效结合，从而减小有效转动矢量的估计误差，提高估计精度。
附图说明
图1是本发明时刻选择方法的流程图。
具体实施方式
参阅附图1，本发明的一种机载ISAR舰船成像中心成像时刻选择方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，对待处理的机载ISAR舰船成像的原始回波数据进行解包以及距离向脉冲压缩，再对整段ISAR数据进行距离对准和相位补偿处理，并在距离向对数据进行截取；
步骤2，对距离对准和相位补偿处理过后的数据段进行短时快速傅里叶变换处理，数据段以可成图像的规则划分为若干子段，通过式(1)和式(2)对于每个子段的图像分别进行多普勒展宽频率fds和多普勒中心频率fdc估计，再分别进行插值和拟合，从而得到两条估计曲线Φds和Φdc，
其中fds为多普勒展宽，fdc表示多普勒中心频率，·为点乘运算，PRF为脉冲重复频率，Na为方位向脉冲数，pn表示对Fn归一化结果，Fn表示一维方位向包络(下标n表示方位向坐标)。
步骤3，对多普勒中心估计曲线Φdc取绝对值得|Φdc|，对|Φdc|和Φds进行归一化处理，分别对|Φdc|、Φds极值点位置和零点位置排序，以|Φdc|极值点位置和零点位置为准，若Φds极值点位置与|Φdc|极值点位置相差±500以内，则保留该Φds极值点；若Φds零点位置与|Φdc|零点位置相差±500以内，则保留该Φds零点；若Φds极值点位置等于|Φdc|零点位置，则舍弃该Φds极值点，最终将所有保留的Φds极值点和零点进行插值拟合，获得估计曲线即为新的估计有效转动矢量变化趋势的曲线Φnew。
步骤4，对步骤3处理得到的曲线Φnew进行差分处理，从而选取曲线Φnew的极值点对应的方位向脉冲点数作为ISAR舰船成像的中心成像时刻。
步骤5，以步骤4中选择的中心成像时刻，选取合适的脉冲数进行积累成像，从而获得ISAR舰船图像。