CN101430380A - 基于非均匀采样的大斜视角机载sar聚束模式成像方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于非均匀采样的大斜视角机载SAR聚束模式成像方法，基于对大斜视角条件下，相同距离门上不同方位处目标的方位信号特点分析，采用非均匀插值重采样处理方法，扩大了有效聚焦输出的方位成像范围。本发明将大斜视角下的数据采集模型等效为附加运动补偿的正侧视数据采集模型，首先在原始数据域进行三次相位补偿，接着进行时域距离走动校正和二维频域的距离徙动校正，其后采用非均匀插值重采样的方法完成方位压缩，最后采用相位梯度自聚焦算法完成自聚焦处理。与现有技术相比，本发明可处理的斜视角度更大，且具有计算量小、易于实时处理的优点。可适用于不具备场景中心跟踪Dechirp解调功能的常规雷达系统。

Description

基于非均匀采样的大斜视角机载SAR聚束模式成像方法

技术领域

本发明属于合成孔径雷达成像处理领域，涉及一种大斜视角机载合成孔径雷达聚束模式成像方法，适用于机载火控雷达、毫米波辅助着陆雷达及弹载SAR系统。

背景技术

SAR用于侦察、测绘时一般都采用正侧视，波束指向飞行方向的正侧方，但是在许多情况下需要将波束作大角度斜指，比如战斗机、轰炸机需要观察前方情况，此时雷达的阵面以前视为准，即使采用相控阵体制，进行SAR对地成像时也只能偏离前向有限的角度(比如最大到60度)，而这种前斜视的观测在实用中也具有更高的机动灵活性，比如对前方目标的预先成像，对后方目标的再次成像等。此外，还有些人造目标必须在一定视角下观察。因此大斜视条件下的条带和聚束模式SAR成像一直是该领域一个重要的研究方向，也是机载火控雷达SAR对地成像功能必须解决的问题。

现有处理条带模式的成像方法一般都不能处理大斜视角的数据，常用的简单距离—多普勒方法只能处理10°左右斜视角的数据；CS(Chirp Scaling)类方法一般在L波段处理斜视角的数据不超过35°，在C波段不超过50°，且成像场景有限，对大场景成像还需要分段处理。较为有效的是时变步进变换方法(TVST，Time-Varying Step-Transform)、子孔径HSS方法(High Squint Subaperture)和非线性CS方法。上述方法主要针对大斜视条带模式，且存在计算量大的缺点。对大斜视角聚束模式，目前常用的方法为极坐标格式算法(PFA)，该方法要求雷达系统具有场景中心跟踪的Dechirp解调功能，但很多实际雷达系统并不具有此项功能。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种有效聚焦范围大，计算量小且易于实时处理的机载大斜视角聚束模式SAR成像方法；该方法基于对大斜视角条件下，相同距离门上不同方位位置目标的方位信号特点分析，采用非均匀插值重采样处理方法，扩大了有效聚焦输出的方位成像范围。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案为：基于非均匀采样的大斜视角机载SAR聚束模式成像方法，将大斜视角下的数据采集模型等效为附加运动补偿的正侧视数据采集模型，首先进行三次相位补偿，接着再进行时域距离走动校正和二维频域的距离徙动校正，其后采用非均匀插值重采样的方法完成方位压缩，最后采用相位梯度自聚焦算法完成自聚焦处理，其具体步骤如下：

(1)采用时域相关法由原始数据估计多普勒中心，由载机速度和雷达系统参数得出等效的斜视角度，计算三次相位误差补偿因子，在原始数据域完成三次相位误差补偿，经距离向FFT将数据变换到距离频率—方位时间域；

(2)根据载机运动参数和雷达系统参数，计算距离压缩和走动校正因子，与距离频率—方位时间域信号相乘后执行方位向FFT，将数据变换到二维频率域；

(3)根据载机运动参数和雷达系统参数，计算以中心斜距处为参考的距离徙动校正因子，与二维频率域信号相乘后执行距离向IFFT，将数据变换到距离—多普勒域；

(4)根据载机运动参数和雷达系统参数，计算每个距离门上的方位Scaling因子，与距离多普勒域信号相乘后执行方位向IFFT，将数据变换到距离—方位时间域；

(5)根据载机运动参数和雷达系统参数，计算固定斜距处的Deramp方位压缩因子，与距离—方位时间域信号相乘，对每个距离门上的数据，沿方位向进行非均匀的插值重采样处理后执行方位向FFT，得到初步聚焦的二维复数域图像；

(6)采用相位梯度自聚焦算法PGA进行自聚焦处理，补偿方位向剩余相位误差，输出聚焦后的SAR图像。

本发明的原理是：大斜视角条件下的机载SAR数据采集模型可等效为附加运动补偿的正侧视数据采集模型，因此可直接在原始数据域进行三次相位补偿，这样可以避免三次相位误差对距离徙动校正的影响。对方位压缩前同一距离门处的信号，不同方位位置对应不同方位调频率，通过采用非均匀插值重采样处理，可以避免方位调频率不同所引起的方位散焦问题。

本发明与现有技术相比的优点在于：与已有的子孔径类方法相比，本发明可处理的斜视角度更大，且具有计算量小、易于实时处理的优点。与PFA方法相比，本发明可适用于不具备场景中心跟踪Dechirp解调功能的常规雷达系统。

附图说明

图1为本发明的大斜视角机载SAR聚束模式成像方法流程图；

图2为斜视数据采集平面的聚束SAR照射几何；

图3为大斜视角实测数据的成像处理结果。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施方式详细介绍本发明。

本发明的大斜视角机载SAR聚束模式成像方法处理流程如图1所示，首先大斜视角条件下的机载SAR数据采集模型可等效为附加运动补偿的正侧视数据采集模型，对应的聚束SAR照射几何如图2所示。假设雷达采用线性调频波，调频率为k_r，工作波长为λ，脉冲重复频率为PRF，载机飞行速度v，用τ表示距离向快时间，t表示方位向慢时间，用f_r表示距离向频率，f_a表示方位向频率，在t＝0时刻，载机和照射区域中心之间的距离为r₀，雷达视线LOS与正侧视方向的夹角

定义为斜视角，正侧视速度分量v_c＝vcos

、径向速度分量v_s＝vsin

。

本发明的具体实施方法如下：

1、采用时域相关法由原始数据估计多普勒中心，由载机速度和雷达系统参数得出等效的斜视角度，计算三次相位误差补偿因子，如式(1)：

$H_1(\mathrm{\τ},t)=\exp (-j\frac{4\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\·v_s\·t+j\frac{4\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{v_c^2\·v_s}{2r_0^2}{t}^3)---\left(1\right)$

在原始数据域完成三次相位误差补偿，即将原始信号与补偿函数直接相乘，再经距离向FFT将数据变换到距离频率—方位时间域。

2、采用距离频域乘线性相位的方式实现时域的距离走动校正，计算距离频率—方位时间域的距离压缩和时域走动校正因子，如式(9)：

$H_2(f_r,t)=\exp (j\frac{\mathrm{\π}}{k_r}\·f_r^2)\exp (-j2\mathrm{\π}\frac{2\·v_s\·t}{c}{f}_r)---\left(9\right)$

该校正因子与距离频率—方位时间域的信号相乘后执行方位向FFT，将数据变换到二维频率域。

3、针对等效的正侧视成像几何，计算以中心斜距处为参考的距离徙动校正因子，如式(2)：

$H_3(f_r,f_a)=\exp (j\frac{4\mathrm{\π}{r}_0}{c}(\frac{1}{\mathrm{\β}\left(f_a\right)}-1)\·f_r)---\left(2\right)$

其中

$\mathrm{\&beta;}\left(f_a\right)=\sqrt{1-{\left(\frac{\mathrm{\&lambda;}{f}_a}{2v_c}\right)}^2},$ $-\frac{\mathrm{PRF}}{2}<f_a<\frac{\mathrm{PRF}}{2}---\left(3\right)$

徙动校正因子与二维频率域信号相乘后执行距离向IFFT，将数据变换到距离—多普勒域。

4、为了避免直接做Deramp方位压缩造成的方位几何位置畸变，计算每个距离门(对应斜距r)上的方位Scaling因子，如式(4)：

$H_4(r,f_a)=\exp (j\frac{4\mathrm{\&pi;}r}{\mathrm{\&lambda;}}(\mathrm{\&beta;}\left(f_a\right)-1)-\mathrm{j\&pi;}\frac{f_a^2}{k_s}),$ $k_s=-2\frac{{v_c}^2}{\mathrm{\&lambda;}{r}_0}---\left(4\right)$

其中k_s为参考斜距r₀处的方位调频率，方位Scaling因子与距离—多普勒域信号相乘后执行方位向IFFT，将数据变换到距离—方位时间域。

5、经方位Scaling校正后，对所有距离门数据，可采用相同的Deramp因子完成方位压缩，计算参考斜距处的Deramp因子如式(10)：

H₅(r，t)＝exp{-jπk_st²}                        (10)

与距离—方位时间域信号相乘；此时对斜距为r，方位位置x处点目标的回波，以方位采样的序号n＝[-N_a/2，N_a/2]表示为：

$s_a(n;r,x)\&ap;\exp \{j2\mathrm{\&pi;}\frac{2v_s}{\mathrm{\&lambda;}}\frac{x}{r_0}\frac{n}{\mathrm{PRF}}+\mathrm{j\&pi;}\frac{{4v}_c{v}_s}{\mathrm{\&lambda;}{r}_0}\frac{x}{r_0}{\left(\frac{n}{\mathrm{PRF}}\right)}^2\}---\left(5\right)$

对此方位信号进行L倍升采样插值，用s表示插值后的采样序号，则有：

$s_a(s;r,x)\&ap;\exp \{j2\mathrm{\&pi;}\frac{2v_s}{\mathrm{\&lambda;}}\frac{x}{r_0}\frac{s}{\mathrm{PRF}\&CenterDot;L}+\mathrm{j\&pi;}\frac{{4v}_c{v}_s}{\mathrm{\&lambda;}{r}_0}\frac{x}{r_0}{\left(\frac{s}{\mathrm{PRF}\&CenterDot;L}\right)}^2\}---\left(6\right)$

对上述信号进行非均匀的重采样，用k表示重采样后的采样序号，则重采样位置可按式(7)计算：

$s\left(k\right)=\mathrm{int}\left(\frac{\sqrt{1+4\mathrm{akL}}-1}{2a}\right),$

其中int()为取整函数。至此，经过非均匀插值重采样后的方位信号如式(8)：

$s_a^{\&prime;}(k;r,x)\&ap;\exp \left\{j2\mathrm{\&pi;}\frac{2v_s}{\mathrm{\&lambda;}}\frac{x}{r_0}\frac{k}{\mathrm{PRF}}\right\}---\left(8\right)$

对此信号执行方位向FFT后可得初步聚焦的二维复数域图像。

6、采用相位梯度自聚焦算法PGA进行自聚焦处理，补偿方位向剩余相位误差，输出聚焦后的SAR图像。

图3为采用本发明方法的实时处理机对大斜视角聚束SAR实测数据的成像结果，成像分辩率为1米。

本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (5)

1、基于非均匀采样的大斜视角机载SAR聚束模式成像方法，其特征在于包括以下几个步骤：

(1)采用时域相关法由原始数据估计多普勒中心，由载机速度和雷达系统参数得出等效的斜视角度，计算三次相位误差补偿因子，在原始数据域完成三次相位误差补偿，经距离向FFT将数据变换到距离频率—方位时间域；

(2)根据载机运动参数和雷达系统参数，计算距离压缩和走动校正因子，与距离频率—方位时间域信号相乘后执行方位向FFT，将数据变换到二维频率域；

(3)根据载机运动参数和雷达系统参数，计算以中心斜距处为参考的距离徙动校正因子，与二维频率域信号相乘后执行距离向IFFT，将数据变换到距离—多普勒域；

(4)根据载机运动参数和雷达系统参数，计算每个距离门上的方位Scaling因子，与距离多普勒域信号相乘后执行方位向IFFT，将数据变换到距离—方位时间域；

(5)根据载机运动参数和雷达系统参数，计算固定斜距处的Deramp方位压缩因子，与距离—方位时间域信号相乘，对每个距离门上的数据，沿方位向进行非均匀的插值重采样处理后执行方位向FFT，得到初步聚焦的二维复数域图像；

(6)采用相位梯度自聚焦算法PGA进行自聚焦处理，补偿方位向剩余相位误差，输出聚焦后的SAR图像。

2、根据权利要求1所述的基于非均匀采样的大斜视角机载SAR聚束模式成像方法，其特征在于：所述的步骤(1)中，假设雷达工作波长λ，脉冲重复频率为PRF，载机飞行速度v，用τ表示距离向快时间，t表示方位向慢时间，在t＝0时刻，载机和照射区域中心之间的距离为r₀，雷达视线LOS与正侧视方向的夹角

定义为斜视角，正侧视速度分量

径向速度分量

则原始数据域的三次相位误差补偿因子如下：

$H_1(\mathrm{\&tau;},t)=\exp (-j\frac{4\mathrm{\&pi;}}{\mathrm{\&lambda;}}\&CenterDot;v_s\&CenterDot;t+j\frac{4\mathrm{\&pi;}}{\mathrm{\&lambda;}}\frac{v_c^2\&CenterDot;v_s}{{2r}_0^2}{t}^3)---\left(1\right)$

3、根据权利要求1所述的基于非均匀采样的大斜视角机载SAR聚束模式成像方法，其特征在于：所述的步骤(3)中，用f_r表示距离向频率，f_a表示方位向频率，所采用的二维频域距离徙动校正因子如下：

$H_3(f_r,f_a)=\exp (j\frac{{4\mathrm{\&pi;r}}_0}{c}(\frac{1}{\mathrm{\&beta;}\left(f_a\right)}-1)\&CenterDot;f_r)---\left(2\right)$

其中

$\mathrm{\&beta;}\left(f_a\right)=\sqrt{1-{\left(\frac{{\mathrm{\&lambda;f}}_a}{{2v}_c}\right)}^2},$ $-\frac{\mathrm{PRF}}{2}<f_a<\frac{\mathrm{PRF}}{2}---\left(3\right)$

4、根据权利要求1所述的基于非均匀采样的大斜视角机载SAR聚束模式成像方法，其特征在于：所述的步骤(4)中，采用如下的方位Scaling因子：

$H_4(r,f_a)=\exp (j\frac{4\mathrm{\&pi;r}}{\mathrm{\&lambda;}}(\mathrm{\&beta;}\left(f_a\right)-1)-\mathrm{j\&pi;}\frac{f_a^2}{k_s}),$ $k_s=-2\frac{{v_c}^2}{{\mathrm{\&lambda;r}}_0}---\left(4\right)$

对距离—多普勒域信号进行调整，可避免直接Deramp方位压缩造成的方位几何位置畸变。

5、根据权利要求1所述的基于非均匀采样的大斜视角机载SAR聚束模式成像方法，其特征在于：所述的步骤(5)中，若对斜距为r，方位位置x处点目标的回波，经步骤(1)—(4)处理及方位Deramp后，以方位采样的序号n＝[-N_a/2，N_a/2]表示为：

$s_a(n;r,x)\&ap;\exp \{j2\mathrm{\&pi;}\frac{{2v}_s}{\mathrm{\&lambda;}}\frac{x}{r_0}\frac{n}{\mathrm{PRF}}+\mathrm{j\&pi;}\frac{{4v}_c{v}_s}{{\mathrm{\&lambda;r}}_0}\frac{x}{r_0}{\left(\frac{n}{\mathrm{PRF}}\right)}^2\}---\left(5\right)$

对此方位信号进行L倍升采样插值，用s表示插值后的采样序号，则有：

$s_a(s;r,x)\&ap;\exp \{j2\mathrm{\&pi;}\frac{{2v}_s}{\mathrm{\&lambda;}}\frac{x}{r_0}\frac{s}{\mathrm{PRF}\&CenterDot;L}+\mathrm{j\&pi;}\frac{{4v}_c{v}_s}{{\mathrm{\&lambda;r}}_0}\frac{x}{r_0}{\left(\frac{n}{\mathrm{PRF}\&CenterDot;L}\right)}^2\}---\left(6\right)$

对上述信号进行非均匀的重采样，用k表示重采样后的采样序号，则重采样位置按下式计算：

$s\left(k\right)=\mathrm{int}\left(\frac{\sqrt{1+4\mathrm{akL}}-1}{2a}\right),$

其中int()为取整函数，重采样后的方位信号为：

$s_a^{\&prime;}(k;r,x)\&ap;\exp \left\{j2\mathrm{\&pi;}\frac{{2v}_s}{\mathrm{\&lambda;}}\frac{x}{r_0}\frac{k}{\mathrm{PRF}}\right\}---\left(8\right)$

上式具有空间频域的形式，执行方位向FFT后可得目标的聚焦图像。

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