CN103293520A

CN103293520A - 基于等效距离方程的sar地面运动目标成像方法

Info

Publication number: CN103293520A
Application number: CN2013101921108A
Authority: CN
Inventors: 王彤; 李永康; 刘保昌; 吴建新
Original assignee: Xidian University
Current assignee: Xidian University
Priority date: 2013-05-13
Filing date: 2013-05-13
Publication date: 2013-09-11
Anticipated expiration: 2033-05-13
Also published as: CN103293520B

Abstract

本发明公开了一种基于等效距离方程的SAR地面运动目标成像方法。本发明首先利用等效距离方程将地面运动目标等效为静止目标，并建立等效后的信号模型；对目标信号分别进行距离向和方位向傅里叶变换，将信号变到二维频域；二维频域距离向匹配滤波；距离向逆傅里叶变换和距离徙动校正；方位向匹配滤波；方位向逆傅里叶变换，完成对运动目标成像。本发明将运动目标等效为静止目标，然后采用静止目标成像方法对运动目标成像，能解决现有技术会导致目标方位散焦和方位旁瓣不对称问题，能对目标进行高质量的成像；本发明使得静止目标成像技术可用于运动目标成像，简化了对运动目标的成像，工程上也易于实现，可用于机载SAR-GMTI系统对地面运动目标成像。

Description

基于等效距离方程的SAR地面运动目标成像方法

技术领域

本发明属于雷达技术领域，涉及机载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)成像方法，具体的说是一种基于等效距离方程的SAR地面运动目标成像方法，用于机载SAR对地面运动目标成像。

背景技术

SAR是一种全天时、全天候、多功能的微波遥感成像设备，在民用和军事领域内都得到了广泛应用。其中，机载SAR地面运动目标检测GMTI和地面运动目标成像GMTIm因其在交通监控和战场侦察中的重要作用而成为一个研究热点。

对于机载SAR-GMTI系统，较宽的工作带宽和较长的相干积累时间使其能够对观测区域进行高分辨的成像。然而，由于相干积累时间较长，对目标的成像需要精确的补偿目标的距离单元徙动和目标回波信号相位弯曲。而运动目标由于存在速度，其距离徙动和信号相位历程与静止目标不同。因此，如果直接采用传统的SAR静止目标成像方法对地面运动目标进行成像，由于距离单元徙动和信号相位弯曲补偿不准确，会出现散焦现象。目标的散焦一方面会导致成像后的目标的图像变的模糊，一方面会使目标的信杂噪比下降，这些都将影响系统对运动目标的识别和分类。因此，有必要研究和开发SAR地面运动目标的精确成像方法。

在过去的近40年里，为实现对地面运动目标的精确成像，各国学者提出了许多方法。Barbarossa等人通过先从数据中估计出目标的运动参数，然后补偿由于目标运动引起的距离走动和距离弯曲来实现对目标的成像。然而，要精确估计出一个散焦了的目标的运动参数往往比较困难。Perry等人提出了一系列基于keystone变换的SAR地面运动目标成像方法。通过使用keystone变换，可以很好的补偿由目标距离向速度带来的距离走动。朱圣棋等人提出了一种在二维频域通过对目标信号进行匹配滤波来实现成像的方法。与传统方法不同，该方法在距离频率域进行方位压缩。但是，上述方法都对目标距离方程进行了二阶Taylor近似。这种近似对距离徙动校正的影响可忽略，但对信号相位弯曲补偿的影响却不能忽略，尤其是对于合成孔径时间较长的机载SAR系统，这种近似会导致严重的方位散焦和方位旁瓣不对称，使得系统对运动目标的聚焦不够精确，而这将严重影响系统对运动目标的识别和分类。

发明内容

本发明的主要目的在于针对上述已有方法会导致地面运动目标散焦和方位旁瓣不对称的缺点，提出了一种成像质量高、易于实现的基于等效距离方程的SAR地面运动目标成像方法，与传统方法不同，本发明没有采用对目标距离方程进行近似的方法，能实现对地面运动目标的高质量的成像。

本发明是一种基于等效距离方程的SAR地面运动目标成像方法，可在机载正侧视SAR-GMTI系统下工作，具体实现步骤包括如下：

步骤1根据等效距离方程将地面运动目标等效为静止目标，并建立等效后的信号模型；

步骤2机载雷达接收地面运动目标的原始回波信号，对接收到的地面运动目标原始回波信号分别进行距离向傅里叶变换和方位向傅里叶变换，将该回波信号变换到二维频域；

步骤3根据等效后的信号模型，在二维频域构造距离匹配滤波器，对变换到二维频域的回波信号进行距离向匹配滤波；

步骤4对距离匹配滤波后的回波信号进行距离向逆傅里叶变换，并在距离多普勒域利用sinc插值进行距离徙动校正；

步骤5对距离徙动校正后的回波信号进行方位向匹配滤波；

步骤6对方位匹配滤波后的回波信号进行方位向逆傅里叶变换，完成对地面运动目标的成像。根据该成像结果，雷达系统可对目标进行识别和分类。

机载SAR-GMTI系统的工作任务之一是对地面运动目标进行检测并成像。在检测到目标并获得目标的图像后系统要对目标进行识别和分类，而成像的精确与否会影响系统对目标的识别和分类的可靠性。本发明正是针对机载SAR-GMTI系统这一工作任务的技术方案。本发明首先对地面运动目标的距离方程进行等效变形，将运动目标等效为静止目标，并建立等效后的信号模型。建立好等效后的目标信号模型后，本发明采用常规的距离多普勒算法对目标进行成像。

本发明的实现还在于：步骤1中根据等效距离方程将地面运动目标等效为静止目标并建立等效后的信号模型的过程，包括如下步骤：

1a)根据机载SAR系统的飞行路径与目标的运动特性，建立斜距平面SAR观测几何图，根据斜距平面机载SAR系统观测几何图，建立目标距离方程：

R (t_{a}) = \sqrt{{(y_{0} + v_{y} t_{a})}^{2} + {(x_{0} + v_{x} t_{a} - v_{a} t_{a})}^{2}}

其中，t_a表示慢时间，R(t_a)表示t_a时刻目标到雷达的距离，v_a为雷达平台速度，v_x、v_y分别为目标方位向速度和投影到斜距平面的距离向速度，设t_a＝0时刻，雷达位于坐标原点，目标位于(x₀，y₀)；

1b)对上述目标距离方程进行等效变形，该等效变形为代数上的变形，得到等效距离方程：

R (t_{a}) = \sqrt{y_{0}^{2} + 2 y_{0} v_{y} t_{a} + v_{y}^{2} t_{a}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2} t_{a}^{2} - 2 x_{0} (v_{a} - v_{x}) t_{a} + x_{0}^{2}}

= \sqrt{y^{2} + {(v t_{a} - x)}^{2}}

其中，

v = \sqrt{v_{y}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2}}

y = \frac{y_{0} (v_{a} - v_{x}) + x_{0} v_{y}}{\sqrt{v_{y}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2}}}

x = \frac{x_{0} (v_{a} - v_{x}) - y_{0} v_{y}}{\sqrt{v_{y}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2}}}

1c)根据等效距离方程将运动目标等效为静止目标，等效后目标位于(x，y)，雷达平台速度大小由原来的v_a变成v，但方向不变；

1d)建立等效后的回波信号模型：

s (t_{r}, t_{a}) = A_{0} w_{a} (t_{a} - t_{ac}) w_{r} (t_{r} - 2 R (t_{a}) / c) \exp {- j 4 π f_{c} \frac{R (t_{a})}{c} + jπ K_{r} {(t_{r} - \frac{2 R (t_{a})}{c})}^{2}}

其中，s(t_r，t_a)为目标回波信号，A₀为复常数，t_r为快时间，c为光速，R(t_a)为等效距离方程，w_a(t_a)、w_r(t_r)分别为目标回波信号的方位包络和距离包络，f_c为雷达发射信号的载频，K_r为雷达发射的线性调频信号的调频率，t_ac＝x₀/(v-v_x)，为雷达波束中心穿越目标的时刻。

SAR系统对目标的聚焦需要精确的补偿目标距离单元徙动和相位弯曲。而运动目标由于存在速度，其距离单元徙动和相位弯曲情况与静止目标不一样，因此，如果直接将运动目标当做静止目标来成像，会导致成像精度严重下降。本发明通过对目标距离方程进行等效变形，将运动目标等效为静止目标，并建立了等效后的信号模型。等效后，雷达平台的速度的大小会发生变化，此时，如果要对目标进行精确的聚焦，需要重新计算等效后雷达平台的速度v，计算公式为：计算出等效后的雷达平台速度后，根据等效后的信号模型，能对运动目标进行精确成像。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

a)本发明由于没有对目标距离方程进行二阶近似，从而避免了对距离方程进行近似造成的目标方位散焦和方位旁瓣不对称，本发明利用了等效距离方程，把地面运动目标等效为静止目标，使得本发明能对目标进行高质量的成像；

b)本发明通过对目标距离方程进行代数上的等效变形，将运动目标等效成了静止目标，使得原来针对静止场景的SAR成像算法可以用于对运动目标的成像，因此，本发明将大大简化对运动目标的成像过程，工程上也易于实现。

附图说明

图1是本发明的实现流程示意图；

图2是斜距平面机载SAR系统观测几何图；

图3是用基于二阶Taylor近似的地面运动目标成像方法的仿真结果图；

图4是用本发明方法的仿真结果图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行详细说明：

实施例1

机载SAR-GMTI系统是一种先进的对地观测设备，在民用和军用领域都得到了广泛的应用。其中地面运动目标检测和地面运动目标成像在交通监控和战场侦察中均有重要作用。传统的运动目标成像算法常常对目标的距离方程进行二阶近似，但这种近似会导致目标方位散焦和方位旁瓣不对称性。为解决上述问题，本发明提出了一种新的地面运动目标成像方法。

本发明是一种基于等效距离方程的SAR地面运动目标成像方法，可以用于工作在正侧视模式的机载SAR-GMTI系统下，在该系统中，根据雷达和目标的运动特性可建立斜距平面SAR观测几何图。本例中，载机沿方位向匀速运动，飞行速度为110m/s，雷达发射信号的带宽为20MHz，载频为10GHz，脉冲重复频率为800Hz，脉宽为20微秒，观测场景中心到载机飞行路径的最短距离为50Km，雷达接收到的回波信号的带宽为400Hz，系统采样频率为30MHz。观测场景中心存在一个地面运动目标，其方位向速度为5m/s，投影到斜距平面的距离向速度为2m/s。

参见图1，本发明的基于等效距离方程的SAR地面运动目标成像方法，包括如下步骤：

步骤1根据等效距离方程将地面运动目标等效为静止目标，并建立等效后的信号模型，具体步骤包括：

R (t_{a}) = \sqrt{{(y_{0} + v_{y} t_{a})}^{2} + {(x_{0} + v_{x} t_{a} - v_{a} t_{a})}^{2}} - - - (1)

1b)对目标距离方程进行代数上的等效变形，得到等效距离方程：

R (t_{a}) = \sqrt{y_{0}^{2} + 2 y_{0} v_{y} t_{a} + v_{y}^{2} t_{a}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2} t_{a}^{2} - 2 x_{0} (v_{a} - v_{x}) t_{a} + x_{0}^{2}}

(2)

= \sqrt{y^{2} + {(v t_{a} - x)}^{2}}

其中，

v = \sqrt{v_{y}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2}} - - - (3)

y = \frac{y_{0} (v_{a} - v_{x}) + x_{0} v_{y}}{\sqrt{v_{y}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2}}} - - - (4)

x = \frac{x_{0} (v_{a} - v_{x}) - y_{0} v_{y}}{\sqrt{v_{y}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2}}} - - - (5)

1d)建立等效后的回波信号模型，其表达式可表示为：

s (t_{r}, t_{a}) = A_{0} w_{a} (t_{a} - t_{ac}) w_{r} (t_{r} - 2 R (t_{a}) / c) \exp {- j 4 π f_{c} \frac{R (t_{a})}{c} + jπ K_{r} {(t_{r} - \frac{2 R (t_{a})}{c})}^{2}} - - - (6)

步骤2机载雷达接收地面运动目标的原始回波信号，对接收到的运动目标原始回波信号分别进行距离向傅里叶变换和方位向傅里叶变换，将信号变换到二维频域，为下一步处理做准备。

步骤3根据等效后的信号模型，即步骤1中建立的等效信号模型，在二维频域构造距离匹配滤波器，对变换到二维频域的信号进行距离向匹配滤波。本发明之所以在二维频域实现距离向匹配滤波是为了提高计算效率。

步骤4对距离匹配滤波后的信号进行距离向逆傅里叶变换，并在距离多普勒域利用sinc插值进行距离徙动校正。本步骤中的sinc插值精度很高，可使本发明能够实现非常精确的距离徙动校正，而这将有利于本发明对地面运动目标进行高质量的成像。

步骤5对距离徙动校正后的信号进行方位向匹配滤波。本步骤在距离多普勒域中实现，而本发明之所以选在距离多普勒域实现方位向匹配滤波也是为了提高计算效率。

步骤6对方位匹配滤波后的信号进行方位向逆傅里叶变换，完成对地面运动目标的成像。根据高质量的成像结果，可以清楚的获得目标的特征，这将为雷达系统对目标的后续处理增加了准确性和可靠性。

在机载正侧视SAR-GMTI系统中，步骤4至步骤6的操作均是成熟的、容易实现的操作。

本发明针对现有SAR运动目标成像方法中由于对目标距离方程进行了二阶近似而导致目标方位散焦和方位旁瓣不对称等问题，提出一种改进方法。本发明首先通过对目标距离方程进行等效变形，推导出等效距离方程。然后利用等效距离方程，将运动目标等效为静止目标，并建立等效后的信号模型。本发明的这种等效一方面使得本发明能够根据等效后的信号模型采用常规的距离多普勒算法对目标进行精确聚焦，一方面使得本发明能够简化对运动目标的成像。这是本发明与其他方法的最大区别，也是本发明的独创之处。

实施例2

基于等效距离方程的SAR地面运动目标成像方法同实施例1。

参照图1，本发明的实现步骤进一步详细说明如下：

步骤1，将地面运动目标等效为静止目标并建立等效后的信号模型。

斜距平面机载SAR系统观测几何如图2所示。雷达工作在正侧视模式下，雷达平台速度为v_a，地面运动目标方位向速度为v_x，投影到斜距平面的距离向速度为v_y，不考虑目标加速度，设在t_a＝0时刻，雷达位于坐标原点，目标位于(x₀，y₀)。

因此，t_a时刻目标到雷达的瞬时距离可表示为：

R (t_{a}) = \sqrt{{(y_{0} + v_{y} t_{a})}^{2} + {(x_{0} + v_{x} t_{a} - v_{a} t_{a})}^{2}} - - - (7)

在SAR处理中，最重要的参数就是目标到雷达的瞬时距离，这个距离被称作距离方程，即式(7)就是目标距离方程。由表达式可以看出，目标距离方程随慢时间变化，它决定了目标的距离徙动和回波信号相位历程，而SAR成像的关键在于要能够精确的补偿目标的距离徙动和信号相位弯曲。

对(7)式等号两边取平方并进行数学上的等效变形可得：

R^{2} (t_{a}) = y_{0}^{2} + 2 y_{0} v_{y} t_{a} + v_{y}^{2} t_{a}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2} t_{a}^{2} - 2 x_{0} (v_{a} - v_{x}) t_{a} + x_{0}^{2}

= {[\frac{y_{0} (v_{a} - v_{x}) + x_{0} v_{y}}{\sqrt{v_{y}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2}}}]}^{2} + [v_{y}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2}] t_{a}^{2} - 2 \sqrt{v_{y}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2}} \frac{x_{0} (v_{a} - v_{x}) - y_{0} v_{y}}{\sqrt{v_{y}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2}}} t_{a} + {[\frac{x_{0} (v_{a} - v_{x}) - y_{0} v_{y}}{\sqrt{v_{y}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2}}}]}^{2} - - - (8)

令

\sqrt{v_{y}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2}} = v - - - (9)

\frac{y_{0} (v_{0} - v_{x}) + x_{0} v_{y}}{\sqrt{v_{y}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2}}} = y - - - (10)

\frac{x_{0} (v_{a} - v_{x}) - y_{0} v_{y}}{\sqrt{v_{y}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2}}} = x - - - (11)

则(8)式可化简为：

R²(t_a)＝y²+(vt_a-x)² (12)

从上面的表达式可以看出，一个位于(x₀，y₀)的运动目标的距离方程与一个位于(x，y)的静止目标的相同，因而它们具有相同的相位历程。因此，根据上述表达式，一个位于(x₀，y₀)的运动目标可以用一个位于(x，y)的静止目标来等效。等效后，雷达平台速度大小由原来的v_a变成v，但方向不变，且此时SAR系统观测几何由正侧视变为斜视，斜视角θ满足：

\sin (θ) = \frac{v_{y}}{v} = \frac{v_{y}}{\sqrt{v_{y}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2}}} - - - (13)

根据推导的等效距离方程，目标回波信号可表示为：

s (t_{r}, t_{a}) = A_{0} w_{a} (t_{a} - t_{ac}) w_{r} (t_{r} - 2 R (t_{a}) / c) \exp {- j 4 π f_{c} \frac{R (t_{a})}{c} + jπ K_{r} {(t_{r} - \frac{2 R (t_{a})}{c})}^{2}} - - - (14)

步骤2，对运动目标原始回波信号分别进行距离向傅里叶变换和方位向傅里叶变换，将信号变到二维频域。

利用驻定相位原理，对(14)式分别进行距离向傅里叶变换和方位向傅里叶变换，可得到信号在二维频域的表达式：

S (f_{r}, f_{a}) = A_{1} W_{r} (f_{r}) W_{a} (f_{a} - f_{ac}) \exp {- j [\frac{π f_{r}^{2}}{K_{m}} + \frac{4 π R_{1}}{λ} (D (f_{a}, v) + \frac{f_{r}}{f_{c} D (f_{a}, v)}) + \frac{2 π f_{a} x}{v}]} - - - (15)

其中，A₁为复常数，W_r(f_r)是目标信号距离频谱的包络，W_a(f_a)是目标信号方位频谱的包络，f_r为距离频率，λ为波长，f_a是方位频率，f_ac为多普勒中心频率，R₁＝y，

K_m是新距离调频率，K_m与K_r的差异由距离向和方位向之间的耦合造成，K_m表达式为：

K_{m} (v, f_{a}) = \frac{K_{r} K_{src} (v, f_{a})}{K_{src} (v, f_{a}) - K_{r}} \approx K_{r} + \frac{K_{r}^{2}}{K_{src} (v, f_{a})} - - - (16)

其中式(16)的近似源于|K_src|＞＞|K_r|，且有：

步骤3，根据等效后的信号模型，在二维频域构造距离匹配滤波器，对变换到二维频域的信号进行距离向匹配滤波。

SAR成像可分三步来实现，即距离匹配滤波、距离徙动校正以及方位匹配滤波。其中，距离匹配滤波可在二维频域实现，根据等效后的信号模型，可构造距离匹配滤波器：

H_{r} (f_{r}) = \exp {j \frac{π f_{r}^{2}}{K_{m} (v, f_{a})}} - - - (17)

则距离匹配滤波后的信号的表达式为：

S (f_{r}, f_{a}) = A_{1} W_{r} (f_{r}) W_{a} (f_{a} - f_{ac}) \exp {- j [\frac{4 π R_{1}}{λ} (D (f_{a}, v) + \frac{f_{r}}{f_{c} D (f_{a}, v)}) + \frac{2 π f_{a} x}{v}]} - - - (18)

步骤4，对距离匹配滤波后的回波信号进行距离向逆傅里叶变换，并在距离多普勒域利用sinc插值进行距离徙动校正。

对式(18)进行距离向逆傅里叶变换，将距离匹配滤波后的信号变到距离多普勒域：

S (t_{r}, f_{a}) = A_{2} p_{r} (t_{r} - \frac{2 R (v, f_{a})}{c}) W_{a} (f_{a} - f_{ac}) \exp {- j [\frac{4 π R_{1}}{λ} D (f_{a}, v) + \frac{2 π f_{a} x}{v}]} - - - (19)

其中，A₂为复常数，p_r(t_r)为距离冲激响应函数，R(v，f_a)＝R₁/D(v，f_a)为距离多普勒域的距离方程。

距离徙动校正可在距离多普勒域通过sinc插值精确实现，距离徙动校正后的信号的表达式为：

S (t_{r}, f_{a}) = A_{2} p_{r} (t_{r} - \frac{2 R_{1}}{c}) W_{a} (f_{a} - f_{ac}) \exp {- j [\frac{4 π R_{1}}{λ} D (f_{a}, v) + \frac{2 π f_{a} x}{v}]} - - - (20)

步骤5，对距离徙动校正后的回波信号进行方位向匹配滤波。

方位匹配滤波也在距离多普勒域实现，根据式(20)，方位匹配滤波器可构造为：

H_{a} = \exp {j \frac{4 π R_{1}}{λ} D (f_{a}, v)} - - - (21)

则方位匹配滤波后的信号的表达式为：

S (t_{r}, f_{a}) = A_{2} p_{r} (t_{r} - \frac{2 R_{1}}{c}) W_{a} (f_{a} - f_{ac}) \exp {- j [\frac{4 π R_{1}}{λ} D (f_{a}, v) + \frac{2 π f_{a} x}{v}]} - - - (22)

步骤6，对方位匹配滤波后的回波信号进行方位向逆傅里叶变换。

对式(22)进行方位向逆傅里叶变换，可得聚焦后的SAR图像域信号的表达式：

S (t_{r}, t_{a}) = A_{3} p_{r} (t_{r} - \frac{2 R_{1}}{c}) p_{a} (t_{a} - \frac{x}{v}) \exp {j 2 π f_{ac} t_{a}} - - - (23)

其中，A₃为复常数，p_a(t_a)为方位冲激响应函数。

因为已经对雷达接收到的运动目标回波信号进行了距离向的处理以及距离多普勒域的方位向处理，在此基础上的方位向逆傅里叶变换后就可得到目标的SAR图像。

本发明的效果通过以下仿真实验进一步对比说明：

实施例3

基于等效距离方程的SAR地面运动目标成像方法同实施例1-2。

仿真1，现有技术中基于二阶Taylor近似的地面运动目标成像仿真。

SAR系统参数见表1，目标位于场景中心，v_x＝5m/s，v_y＝2m/s。仿真时认为目标运动参数已知。图3采用的是文献[S.Q.Zhu，G.S.Liao，Y.Qu，Z.G.Zhou，and X.Y.Liu，“Ground moving targets imaging algorithm for synthetic aperture radar”，IEEE Trans.Geosci.Remote Sens.，vol.49，no.1，pp.462-477，Jan.2011.]的方法，是用基于二阶Taylor近似的地面运动目标成像方法的仿真结果图，其中：图3(a)是方位刨面图，图3(b)是放大后的目标等高线图。为了进一步的分析聚焦性能，表2给出了与图3对应的方位聚焦质量参数，其中包括方位冲击响应宽度IRW，积分旁瓣比ISLR，左峰值旁瓣比PSLR_L，右峰值旁瓣比PSLR_R。PSLR_L定义为主瓣与左边的最大旁瓣高度之比，而PSLR_R定义为主瓣与右边的最大旁瓣高度之比。由图3和表2可以看出，对距离方程进行二阶Taylor近似会导致严重的方位散焦和方位旁瓣不对称。根据表2中的聚焦质量参数，图3中目标的IRW展宽约为18.1％，而PSLR_L与PSLR_R之间的差别高达19.97dB。此外，由于副瓣的升高，ISLR也损失严重。

表1SAR系统参数

载频	10GHz	雷达速度	110m/s
				距离带宽	20MHz	场景中心距离	50km
距离采样频率	30MHz	方位带宽	400Hz
				脉冲重复频率	800Hz	脉宽	20μs

表2图3聚焦质量参数

IRW(单元)	ISLR(dB)	PSLR_L(dB)	PSLR_R(dB)
				2.09	-4.46	-24.54	-4.57

从上面的结果可以看出，采用现有方法对地面运动目标进行成像会造成目标出现严重的散焦和方位旁瓣的不对称性，成像质量非常差，而这会严重影响雷达系统对目标特征的提取，进而影响系统对目标的识别和分类。

实施例4

基于等效距离方程的SAR地面运动目标成像方法同实施例1-2。

仿真2，使用本发明对地面运动目标成像仿真。

本仿真中的参数设置与仿真1中的设置相同，仿真结果见图4，图4是用本发明方法的仿真结果图，其中：图4(a)是方位刨面图，图4(b)是放大后的目标等高线图。表3给出了与图4对应的方位聚焦质量参数。这些聚焦质量参数的理论值分别为：IRW＝1.77单元，ISLR＝-9.70dB，PSLR_L＝-13.27dB，PSLR_R＝-13.27dB。由图4和表3可以看出，本发明可以很好的对目标进行成像，表3中的聚焦质量参数与理论值很接近。

表3图4聚焦质量参数

IRW(单元)	ISLR(dB)	PSLR_L(dB)	PSLR_R(dB)
				1.79	-10.32	-13.25	-13.21

对比图3(a)和图4(a)可以看出，图3(a)显示现有技术会导致目标方位旁瓣不对称，而图4(a)显示本发明很好的保持了目标方位旁瓣的对称性。此外，现有技术会导致明显的目标方位IRW展宽，而本发明不会导致目标方位IRW展宽。对比图3(b)和图4(b)，现有技术会导致目标散焦严重，而本发明的成像质量非常理想。

综上，本发明的基于等效距离方程的SAR地面运动目标成像方法，主要解决现有技术因对目标距离方程进行二阶Taylor近似而导致方位散焦和方位旁瓣不对称的问题，本发明能很好的对目标进行聚焦且能保持方位旁瓣的对称性，成像质量高；本发明将运动目标等效成了静止目标，使得常规的静止目标成像技术能用于对地面运动目标的成像，大大简化对运动目标的成像过程，工程上也易于实现，可用于机载SAR-GMTI系统对地面运动目标的成像。

Claims

1.一种基于等效距离方程的SAR地面运动目标成像方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤5对距离徙动校正后的回波信号进行方位向匹配滤波；

步骤6对方位匹配滤波后的回波信号进行方位向逆傅里叶变换，完成对地面运动目标的成像。

2.根据权利要求1所述的基于等效距离方程的SAR地面运动目标成像方法，其中步骤1所述的根据等效距离方程将地面运动目标等效为静止目标并建立等效后的信号模型的过程，包括如下步骤：

1a)根据斜距平面机载SAR系统观测几何图，建立目标距离方程：

R (t_{a}) = \sqrt{{(y_{0} + v_{y} t_{a})}^{2} + {(x_{0} + v_{x} t_{a} - v_{a} t_{a})}^{2}}

R (t_{a}) = \sqrt{y_{0}^{2} + 2 y_{0} v_{y} t_{a} + v_{y}^{2} t_{a}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2} t_{a}^{2} - 2 x_{0} (v_{a} - v_{x}) t_{a} + x_{0}^{2}}

= \sqrt{y^{2} + {(v t_{a} - x)}^{2}}

其中，

v = \sqrt{v_{y}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2}}

y = \frac{y_{0} (v_{a} - v_{x}) + x_{0} v_{y}}{\sqrt{v_{y}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2}}}

x = \frac{x_{0} (v_{a} - v_{x}) - y_{0} v_{y}}{\sqrt{v_{y}^{2} + {(v_{a} - v_{x})}^{2}}}

1d)建立等效后的回波信号模型：

s (t_{r}, t_{a}) = A_{0} w_{a} (t_{a} - t_{ac}) w_{r} (t_{r} - 2 R (t_{a}) / c) \exp {- j 4 π f_{c} \frac{R (t_{a})}{c} + jπ K_{r} {(t_{r} - \frac{2 R (t_{a})}{c})}^{2}}