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Trajectory Deviation Estimation Method for UAV-Borne Through-Wall Radar
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AI
DOI：10.3390/rs16091593.png)
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摘要
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小型无人机（mini-UAVs）正作为一种有前景的平台，用于穿墙雷达感知城市中的封闭空间，特别是高层建筑，这得益于其出色的机动性。然而，由于无法避免的环境干扰（如气流），小型无人机容易产生轨迹偏差，从而降低其感知精度。现有的多数方法将轨迹偏差对回波信号的影响建模为多项式相位误差，但这无法很好地适应空间变化的运动误差。此外，无人机的较大轨迹偏差引入了不可避免的包络误差。本文提出了一种基于后向投影（BP）图像的自聚焦算法，该算法直接估计实际轨迹与测量轨迹之间的轨迹偏差，从而规避了运动误差在二维空间中的变化性问题。所提方法主要包括两个步骤：首先，通过探索BP成像结果中嵌入的墙体固有线性特性，估计视线（LOS）方向的轨迹偏差；然后，对估计的LOS方向轨迹偏差进行补偿，以获得更新的BP图像，接着采用粒子群优化（PSO）方法通过聚焦墙体后的目标来估计沿航迹方向的轨迹偏差。仿真和实际实验表明，所提算法能够精确估计大于距离分辨率的严重轨迹偏差，显著提升了机载穿墙雷达的感知鲁棒性。
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