CN103323836B - 一种合成孔径雷达载机位置误差确定方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种合成孔径雷达(SAR)载机位置误差确定方法和装置，其中，所述方法包括：根据雷达回波数据选取至少两个地面目标点；分别检测各地面目标点的距离徙动(RCM)轨迹；依据检测到的各RCM轨迹计算得到SAR载机的位置误差。本发明无需加装导航系统就能够确定SAR载机的位置误差，从而节约成本。

Description

一种合成孔径雷达载机位置误差确定方法和装置

技术领域

本发明涉及雷达回波数据处理技术，尤其涉及一种合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar，SAR)载机位置误差确定方法和装置。

背景技术

搭载在飞机上的SAR能够通过脉冲雷达获得地面目标的图像，由于气流等因素影响SAR载机(搭载SAR的飞机)的实际航迹会偏离预设的理想航迹(即匀速直线运动)，即SAR载机位置会出现误差。为通过运动补偿获得地面目标的准确图像，需要确定SAR载机的位置误差。

目前，通常在SAR上加装导航系统，如惯性测量单元(InertialMeasurementUnit，IMU)或全球定位系统(GlobalPositioningSystem，GPS)等，由加装的导航系统来获取SAR载机的实际位置，进而得到SAR载机的位置误差，但是这样会大大增加成本。另外，导航系统会出现不能正常工作的情况，此时就无法得到可靠的载机位置信息。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种SAR载机位置误差确定方法和装置，无需加装导航系统就能够确定SAR载机的位置误差，从而节约成本，并避免因导航系统失效造成的无法得到可靠的载机位置信息的问题。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

本发明提供的一种SAR载机位置误差确定方法，所述方法包括：

根据雷达回波数据选取至少两个地面目标点；

分别检测各地面目标点的距离徙动(RCM)轨迹；

依据检测到的各RCM轨迹计算得到SAR载机的位置误差。

较佳地，所述根据雷达回波数据选取至少两个地面目标点，为：

根据雷达回波数据选取至少两个强散射地面目标点；

相应的，所述分别检测各地面目标点的RCM轨迹，为：

分别检测各强散射地面目标点的RCM轨迹。

较佳地，所述根据雷达回波数据选取至少两个强散射地面目标点，为：

对雷达回波数据进行距离向压缩，从压缩后的数据中选取至少两个强散射地面目标点。

较佳地，所述对雷达回波数据进行距离向压缩，为：

对雷达回波数据进行快速傅里叶变换(FFT)，将FFT变换后的数据乘以距离频域的参考函数，并对相乘后的数据进行快速傅里叶逆变换(IFFT)。

较佳地，所述从压缩后的数据中选取至少两个强散射地面目标点，为：

利用恒虚警率(CFAR)检测技术，从压缩后的数据中选取至少两个强散射地面目标点。

本发明提供的一种SAR载机位置误差确定装置，所述装置包括：

地面目标点选取单元，用于根据雷达回波数据选取至少两个地面目标点；

RCM轨迹检测单元，用于分别检测地面目标点选取单元选取出的各地面目标点的RCM轨迹；

位置误差计算单元，用于依据检测到的各RCM轨迹计算得到SAR载机的位置误差。

较佳地，所述地面目标点选取单元，具体用于根据雷达回波数据选取至少两个强散射地面目标点；

相应的，所述RCM轨迹检测单元，具体用于分别检测各强散射地面目标点的RCM轨迹。

较佳地，所述地面目标点选取单元，具体用于对雷达回波数据进行距离向压缩，从压缩后的数据中选取至少两个强散射地面目标点。

较佳地，所述地面目标点选取单元，具体用于对雷达回波数据进行FFT变换，将FFT变换后的数据乘以距离频域的参考函数，并对相乘后的数据进行IFFT变换。

较佳地，所述地面目标点选取单元，具体用于利用恒虚警率检测技术，从压缩后的数据中选取至少两个强散射地面目标点。

由上可知，本发明的技术方案包括：根据雷达回波数据选取强散射地面目标点；检测所述强散射地面目标点的距离徙动(RCM)轨迹；依据RCM轨迹计算得到SAR载机的位置误差。由此，通过RCM轨迹来确定SAR载机的位置误差，可以避免SAR加装导航系统，从而节约成本。

附图说明

图1为本发明SAR载机位置误差确定方法的实现流程图；

图2为本发明SAR载机位置误差确定装置的结构示意图；

图3为本发明SAR载机位置误差几何关系示意图。

具体实施方式

本发明提供了一种SAR载机位置误差确定方法，如图1所示，所述方法包括：

步骤101、根据雷达回波数据选取至少两个强散射地面目标点；

步骤102、分别检测各地面目标点的距离徙动(RangeCellMigration，RCM)轨迹；

步骤103、依据检测到的各RCM轨迹计算得到SAR载机的位置误差。

优选地，所述根据雷达回波数据选取至少两个地面目标点，为：

根据雷达回波数据选取至少两个强散射地面目标点；

相应的，所述分别检测各地面目标点的RCM轨迹，为：

分别检测各强散射地面目标点的RCM轨迹。

优选地，所述根据雷达回波数据选取至少两个强散射地面目标点，可以为：

对雷达回波数据进行距离向压缩，从压缩后的数据中选取至少两个强散射地面目标点；

这里，进行距离向压缩可以使地面目标点的能量在距离向聚焦，使不同地面目标点在距离维度上分离。

优选地，所述对雷达回波数据进行距离向压缩，可以为：

对雷达回波数据进行快速傅里叶变换(FastFourierTransformation，FFT)，将FFT变换后的数据乘以距离频域的参考函数，并对相乘后的数据进行快速傅里叶逆变换(InverseFastFourierTransform，IFFT)。

优选地，所述从压缩后的数据中选取至少两个强散射地面目标点，可以为：

利用恒虚警率(ConstantFalseAlarmRate，CFAR)检测技术，从压缩后的数据中选取至少两个强散射地面目标点。

优选地，所述检测所述强散射地面目标点的RCM轨迹，可以为：

利用距离向压缩后的数据的强度信息检测所述强散射地面目标点的RCM轨迹。

对应于图1所示的SAR载机位置误差确定方法，本发明提供了一种SAR载机位置误差确定装置，如图2所示，所述装置包括：

地面目标点选取单元，用于根据雷达回波数据选取至少两个地面目标点；

RCM轨迹检测单元，用于分别检测地面目标点选取单元选取出的各地面目标点的RCM轨迹；

位置误差计算单元，用于依据检测到的各RCM轨迹计算得到SAR载机的位置误差。

所述地面目标点选取单元，具体用于根据雷达回波数据选取至少两个强散射地面目标点；

相应的，所述RCM轨迹检测单元，具体用于分别检测各强散射地面目标点的RCM轨迹。

优选地，所述地面目标点选取单元，具体用于对雷达回波数据进行距离向压缩，从压缩后的数据中选取至少两个强散射地面目标点。

优选地，所述地面目标点选取单元，具体用于对雷达回波数据进行FFT变换，将FFT变换后的数据乘以距离频域的参考函数，并对相乘后的数据进行IFFT变换。

优选地，所述地面目标点选取单元，具体用于利用恒虚警率检测技术，从压缩后的数据中选取至少两个强散射地面目标点。

优选地，所述RCM轨迹检测单元，具体用于利用距离向压缩后的数据的强度信息检测所述强散射地面目标点的RCM轨迹。

下面结合图3对本发明提供的一种SAR载机位置误差确定方法的第一实施例进行详细描述。

步骤401、对雷达回波数据进行距离向压缩；

具体的，对雷达回波数据进行FFT变换，将FFT变换后的数据乘以距离频域的参考函数，并对相乘后的数据进行IFFT变换，从而完成雷达回波数据的距离向压缩。

步骤402、从压缩后的数据中选取至少两个强散射地面目标点；

具体的，利用CFAR检测技术，从压缩后的数据中选取至少两个强散射地面目标点。

步骤403、分别检测各强散射地面目标点的RCM轨迹；

具体的，利用距离向压缩后的数据的强度信息检测所述强散射地面目标点的RCM轨迹。

步骤404、依据检测到的RCM轨迹计算得到SAR载机的位置误差；

具体的，参见图3所示，SAR载机的理想位置为(0，Vt，h)，其中，V为SAR载机的速度，t为飞行时间，h为SAR载机的高度；地面目标点的位置为(X_n，Y_n，Z_n)，其中，X_n，Y_n，Z_n分别表示地面目标点在X、Y、Z轴上的坐标。假设误差为(ΔX，ΔY，ΔZ)，则SAR载机的实际位置为(ΔX(t)，Vt+ΔY(t)，h+ΔZ(t))。

根据距离公式可知，地面目标点到SAR载机的理想位置的距离，即理想距离R(t)为

$R\left(t\right)=\sqrt{X_n^2+{(\mathrm{Vt}-Y_n)}^2+{(h-\mathrm{Zn})}^2}---\left(1\right)$

根据常识可知当Vt-Y_n为0时，地面目标点到SAR载机的理想位置的距离最短，即最短理想距离R₀为

$R_0=\sqrt{X_n^2+{(h-\mathrm{Zn})}^2}---\left(2\right)$

根据距离公式可知，地面目标点到SAR载机的实际位置的距离，即实际距离R_m(t)为

$R_m\left(t\right)=\sqrt{{(\mathrm{\ΔX}\left(t\right)-X_n)}^2+{(\mathrm{Vt}+\mathrm{\ΔY}\left(t\right)-Y_n)}^2+{(\mathrm{\ΔZ}\left(t\right)+h-\mathrm{Zn})}^2}---\left(3\right)$

对公式(3)进行泰勒近似，得到近似实际距离R_m′(t)，

${R_m}^{\′}\left(t\right)\≈R\left(t\right)+\frac{\mathrm{\ΔY}\left(t\right)(\mathrm{Vt}-Y_n)}{R\left(t\right)}-\frac{\mathrm{\ΔX}\left(t\right)X_n}{R\left(t\right)}+\frac{\mathrm{\ΔZ}\left(t\right)(h-Z_n)}{R\left(t\right)}---\left(4\right)$

一般情况下SAR载机在飞行方向上的误差很小，约为0，因此可以设飞行方向上(即Y轴方向上)的误差为0，即ΔY＝0，并假设地面是平坦的，即设目标点的高度(即Z_n)为0，即Z_n＝0，得到简化近似实际距离R_m″(t)

${R_m}^{\′\′}=R\left(t\right)-\frac{\mathrm{\ΔX}\left(t\right)X_n}{R\left(t\right)}+\frac{\mathrm{\ΔZ}\left(t\right)h}{R\left(t\right)}---\left(5\right)$

理想距离R(t)与简化近似实际距离R_m″(t)之间的偏差为

ΔR(t)＝R_m″(t)-R(t)(6)

将公式(5)的分子和分母同时除以一个R0，再将上述转换后的公式(5)带入公式(6)，得到

$\mathrm{\ΔR}\left(t\right)=\frac{R_0}{R\left(t\right)}[-\frac{\mathrm{\ΔX}\left(t\right)X_n}{R_0}+\frac{\mathrm{\ΔZ}\left(t\right)h}{R_0}]---\left(7\right)$

$=\cos \mathrm{\θ}[-\mathrm{\ΔX}\left(t\right)\sin \mathrm{\β}+\mathrm{\ΔZ}\left(t\right)\cos \mathrm{\β}]$

其中θ为斜视角，β为下视角，参见图3所示，所述斜视角是指SAR载机与地面目标点的连线与航线法平面的夹角；所述下视角是指SAR载机与地面目标点的连线在航线法平面里的侧偏角。

对公式(7)进行矩阵表达，得到

Y＝HX(8)

其中，Y是观测向量，H是误差转移矩阵，X是载机飞行误差向量；对于两条RCM轨迹，为

$Y=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{R}_1\left(t\right)\\ \mathrm{\Δ}{R}_2\left(t\right)\end{array}\right],$ $H=\left[\begin{array}{cc}-\cos {\mathrm{\θ}}_1\sin {\mathrm{\β}}_1& {\cos \mathrm{\θ}}_1{\cos \mathrm{\β}}_1\\ {-\cos \mathrm{\θ}}_2{\sin \mathrm{\β}}_2& {\cos \mathrm{\θ}}_2{\cos \mathrm{\β}}_2\end{array}\right],$ $X=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\ΔX}\\ \mathrm{\ΔZ}\end{array}\right].$

对公式(8)进行转换得到：

X＝H^-1Y(9)

其中，由公式(9)便可估计出误差ΔX和ΔZ。

根据确定的SAR载机的位置误差，就能通过运动补偿获得地面目标的准确图像。

这里，选取的RCM轨迹的数量越多，得到的误差值越准确。

具体的，对于RCM轨迹多于两条的情况，可以分别求出多个误差，再求多个误差值的平均值得到平均误差值。优选的，也可以利用最小二乘法、总体最小二乘法或者伪逆矩阵等求解方法来求解公式(8)，从而得到更准确的误差值。

综上所述，本发明通过RCM轨迹来确定SAR载机的位置误差，可以避免SAR加装导航系统，从而节约成本。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种合成孔径雷达SAR载机位置误差确定方法，其特征在于，所述方法包括：

根据雷达回波数据选取至少两个地面目标点；

分别检测各地面目标点的距离徙动RCM轨迹；

依据检测到的各RCM轨迹计算得到SAR载机的位置误差；

所述根据雷达回波数据选取至少两个地面目标点，为：

根据雷达回波数据选取至少两个强散射地面目标点；

相应的，所述分别检测各地面目标点的RCM轨迹，为：

分别检测各强散射地面目标点的RCM轨迹；

所述根据雷达回波数据选取至少两个强散射地面目标点，为：

对雷达回波数据进行距离向压缩，利用恒虚警率CFAR检测技术从压缩后的数据中选取至少两个强散射地面目标点；

所述分别检测各地面目标点的RCM轨迹，为：

利用距离向压缩后的数据的强度信息检测所述强散射地面目标点的RCM轨迹。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对雷达回波数据进行距离向压缩，为：

对雷达回波数据进行快速傅里叶变换FFT，将FFT变换后的数据乘以距离频域的参考函数，并对相乘后的数据进行快速傅里叶逆变换IFFT。

3.一种合成孔径雷达SAR载机位置误差确定装置，其特征在于，所述装置包括：

地面目标点选取单元，用于对雷达回波数据进行距离向压缩，利用恒虚警率检测技术从压缩后的数据中选取至少两个强散射地面目标点；

距离徙动RCM轨迹检测单元，用于利用距离向压缩后的数据的强度信息分别检测地面目标点选取单元选取出的各强散射地面目标点的RCM轨迹；

位置误差计算单元，用于依据检测到的各RCM轨迹计算得到SAR载机的位置误差。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述地面目标点选取单元，具体用于对雷达回波数据进行快速傅里叶变换FFT变换，将FFT变换后的数据乘以距离频域的参考函数，并对相乘后的数据进行快速傅里叶逆变换IFFT变换。