CN103558601B - 一种用于合成孔径雷达过采样数据处理的超分辨方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于合成孔径雷达过采样数据处理的超分辨方法，该方法是为了获得超分辨的SAR图像。具体处理步骤为：二维回波信号的方位向傅里叶变换→补余徒动校正→距离向傅里叶变换→一致徒动校正和距离压缩→距离向傅里叶逆变换→附加相位校正→方位向傅里叶逆变换→融合反演矩阵的方位压缩。相较于匹配滤波等常规的成像处理方式，本发明处理的成像结果能量更加集中，显著提高空间分辨率，达到超分辨的目的。相较于完全基于矩阵的SAR数据处理，本发明与高效率的传统成像算法相结合，因而显著提高处理效率。

Description

一种用于合成孔径雷达过采样数据处理的超分辨方法
技术领域
本发明涉及一种合成孔径雷达的SAR信号处理方法，更特别地说，是指一种用于合成孔径雷达过采样数据处理的超分辨方法。
背景技术
星载SAR（SyntheticApertureRadar，合成孔径雷达）是一种具有全天候、全天时的能力的成像系统，不受云、雨、雾、黑夜等自然条件的限制，在军事领域、地形测绘等许多领域有广泛的应用价值。星载SAR系统原始回波信号的模拟对SAR系统设计、成像算法研究等有重要意义。
1999年10月哈尔滨工业大学出版社出版、刘永坦编著的《雷达成像技术》指出，合成孔径雷达（SAR，SyntheticApertureRadar）安装在运动平台上，按照一定的重复频率发射、接收脉冲，形成回波信号。SAR系统的结构框图如图1所示，SAR系统包括有星上雷达系统、卫星平台及数据下传系统和地面系统三部分，对合成孔径雷达成像处理是在地面系统中完成的。地面系统通过地面接收站接收卫星平台及数据下传系统下发的回波信号，该回波信号经SAR信号处理器进行成像处理，获得SAR图像；所述SAR图像存储于备档操作系统中。
2012年6月电子工业出版社出版，IanG.Cumming及FrankH.Wong编著的《合成孔径雷达成像——算法与实现》在第75页中指出，合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，简称SAR）传统信号处理的核心思想是基于对SAR回波信号进行距离和方位两个方向上的匹配滤波。
2001年2月科学出版社出版，魏钟铨等编著的《合成孔径雷达卫星》在第202页中指出，空间分辨率定义为匹配滤波的点目标冲击响应半功率点处的宽度，它是衡量SAR系统分辨两个相邻地物目标最小距离的尺度。
1989年11月科学出版社出版、张澄波编著的《综合孔径雷达原理、系统分析与应用》在第86页中指出运用匹配滤波进行成像处理，点目标冲击响应的主瓣宽度的压窄在方位向主要靠增加综合孔径长度，亦即增加回波多普勒带宽；在距离向上则主要是增加线性带宽。因此，本质上，主瓣宽度主要与两个维度上的信号带宽有关，也即合成孔径雷达的空间分辨率主要受限于信号带宽。
2001年5月美国Sandia国家实验室的FredM.Dickey等人发表的文章《SuperresolutionandSyntheticApertureRadar》的摘要中提到超分辨概念指的是一种超过传统分辨率极限的潜力。
2006年10月科学出版社出版，王正明及朱炬波等著的《SAR图像提高分辨率技术》第4页中提到SAR系统理论分辨率的局限性是影响SAR图像分辨率的重要因素。针对上述影响因素一般采用数据软处理方式，使获取的SAR图像的分辨率超过系统理论分辨率（即超分辨）。目前，SAR超分辨方法有谱估计方法、正则化方法等方法。但上述方法尚有缺陷：取决于点目标的先验信息，而先验信息不易获得，因而大大限制了适用点目标的范围。
目前针对任何一点目标处理的，传统的匹配滤波原理的SAR成像算法处理结果的分辨率（等于系统理论分辨率），主要受限于信号带宽，不可实现超分辨；而现有的SAR超分辨方法需要拥有先验信息的点目标才有效。
发明内容
为了实现SAR处理器输出SAR图像的超分辨获取，本发明的目的是提出一种可用于合成孔径雷达过采样数据处理的超分辨方法。该方法通过四个参考方程与方位向、距离向的时域信息进行融合，解决了传统ChirpScaling算法不能实现超分辨SAR图像获取的缺陷。
本发明对合成孔径雷达过采样数据的超分辨处理包括有下列九个处理步骤：
第一步：SAR信号处理器一方面接收地面接收站输出的回波信号Eecho，另一方面对接收到的回波信号Eecho进行方位向傅里叶变换处理，获得第一距离多普勒域信号EA；
第二步：将第一步得到的第一距离多普勒域信号EA与第一个参考方程Φ1(τ,fη;Rref)相乘，得到第一补偿后的距离多普勒域信号EB；
第三步:对第二步得到的第一补偿后距离多普勒域信号EB进行距离向傅里叶变换，得到二维频域信号EC；
第四步：将第三步得到的二维频域信号EC与第二个参考方程Φ2(fτ,fη)相乘，得到补偿后二维频域信号ED；
第五步：对第四步得到的补偿后二维频域信号ED进行距离向傅里叶逆变换，得到第二距离多普勒域信号EF；
第六步：将第五步得到的第二距离多普勒域信号EF与第三个参考方程Φ3(τ,fη)相乘，得到第二补偿后的距离多普勒域信号EG；
第七步：对第六步得到的第二补偿后距离多普勒域信号EG进行方位向傅里叶逆变换，得到距离时域－方位时域信号EH；
第八步：利用第四个参考方程Φ4(i)构建观测矩阵EI，对观测矩阵EI求广义逆，得到反演矩阵EJ；
第九步：将第七步得到的距离时域－方位时域信号EH和反演矩阵EJ进行矩阵相乘，得到方位压缩的时域信号Eimage；所述的方位压缩的时域信号Eimage输出给备档操作系统。
在合成孔径雷达成像处理中，应用本发明的方法具有如下优点：与传统的基于匹配滤波原理SAR成像算法相比，本发明方法可以在方位向上实现超分辨，方位向分辨率不再完全受限于多普勒带宽，也可以通过提高方位向采样率来提高方位向分辨率（见图4与图5、图6与图7之间的对比）。且本发明实现超分辨的方法不受限于目标的稀疏性。由于方位向是在过采样条件下，像素点分割的较匹配滤波成像点大小更加细密，而利用本发明改进的信号处理的倒丁字状点目标冲击函数使得点目标的能量集中于一个像素点内，因而分辨能力大幅提高，超过传统ChirpScaling算法理论分辨率，即实现了超分辨。
附图说明
图1是SAR系统的结构框图。
图2是本发明用于合成孔径雷达过采样数据进行超分辨处理成像的流程图。
图3是雷达数据获取的几何位置关系示意图。
图4是针对同一距离门上方位向上两点目标利用传统ChirpScaling算法成像处理的等高线图（方位向采样率是多普勒带宽的两倍）。
图5是针对同一距离门上方位向上两点目标利用本发明成像处理的等高线图（两点目标相隔距离恰为系统理论分辨率大小、方位向采样率是多普勒带宽的两倍）。
图6是针对同一距离门上方位向上两点目标利用传统ChirpScaling算法成像处理的三维图（方位向采样率是多普勒带宽的两倍）。
图7是针对同一距离门上方位向上两点目标利用本发明成像处理的三维图（两点目标相隔距离恰为系统理论分辨率大小、方位向采样率是多普勒带宽的两倍）。
具体实施方式
下面将结合附图和仿真实例对本发明做进一步的详细说明。
本发明针对过采样数据的超分辨处理是在SAR信号处理器（参见图1所示）中完成的。具体地，是对地面接收站输出的过采样下的雷达原始数据进行方位向超分辨成像处理，得到超分辨SAR图像。具体的合成孔径雷达过采样数据处理的超分辨方法的处理流程，如图2所示。所述过采样下的雷达原始数据记为回波信号Eecho。
本发明对合成孔径雷达过采样数据的超分辨处理包括有下列九个处理步骤：
第一步：SAR信号处理器一方面接收地面接收站输出的回波信号Eecho，另一方面对接收到的回波信号Eecho进行方位向傅里叶变换处理，获得第一距离多普勒域信号EA；
在本发明中，对回波信号进行方位向傅里叶变换是为了将回波信号从方位时域变换成方位频域的信号。
第二步：将第一步得到的第一距离多普勒域信号EA与第一个参考方程Φ1(τ,fη;Rref)相乘，得到第一补偿后的距离多普勒域信号EB；
在本发明中，引入第一个参考方程是为了进行第一距离多普勒域信号EA的相位补偿，该补偿是为了实现使所有点目标的距离徙动轨迹一致化。
第三步:对第二步得到的第一补偿后距离多普勒域信号EB进行距离向傅里叶变换，得到二维频域信号EC；
在本发明中，将第一补偿后距离多普勒域信号EB采用距离向傅里叶变换是为了从距离时域变换至距离频域。
第四步：将第三步得到的二维频域信号EC与第二个参考方程Φ2(fτ,fη)相乘，得到补偿后二维频域信号ED；
在本发明中，引入第二个参考方程是为了进行二维频域信号EC的相位补偿，该补偿是为了实现距离压缩，二次距离压缩和一致徒动校正。
第五步：对第四步得到的补偿后二维频域信号ED进行距离向傅里叶逆变换，得到第二距离多普勒域信号EF；
在本发明中，将补偿后二维频域信号ED进行距离向傅里叶逆变换是为了从距离频域变换至距离时域。
第六步：将第五步得到的第二距离多普勒域信号EF与第三个参考方程Φ3(τ,fη)相乘，得到第二补偿后的距离多普勒域信号EG；
在本发明中，引入第三个参考方程是为了进行第二距离多普勒域信号EF的相位补偿，该补偿是为了实现附加相位校正。
第七步：对第六步得到的第二补偿后距离多普勒域信号EG进行方位向傅里叶逆变换，得到距离时域－方位时域信号EH；
在本发明中，将第二补偿后距离多普勒域信号EG进行方位向傅里叶逆变换是为了从方位频域变换至方位时域。
第八步：利用第四个参考方程Φ4(i)构建观测矩阵EI，对观测矩阵EI求广义逆，得到反演矩阵EJ；
在本发明中，引入第四个参考方程来构建观测矩阵EI是为了满足点目标与回波信号之间精确匹配。
第九步：将第七步得到的距离时域－方位时域信号EH和反演矩阵EJ进行矩阵相乘，得到方位压缩的时域信号Eimage；所述的方位压缩的时域信号Eimage输出给备档操作系统。
在本发明中，方位压缩时域信号Eimage利用距离时域－方位时域信号EH与反演矩阵EJ相乘，由于二维回波信号在方位向上是过采样得到的，像素点分割的较匹配滤波成像点的大小更加细密，而利用本发明改进的信号处理的倒丁字状点目标冲击函数使得点目标的能量集中于一个像素点内，因而分辨能力大幅提高，超过传统ChirpScaling算法理论分辨率，即实现了超分辨。
在本发明中，方位向傅里叶变换、方位向傅里叶逆变换、距离向傅里叶变换和距离向傅里叶逆变换的具体内容，请参考2012年6月电子工业出版社、IanGCumming等著、洪文等译的《合成孔径雷达成像-算法与实现》一书，第117页至第122页、第209页至第211页。
一般情况下，傅里叶变换是一种分析信号的方法，它可分析信号的成分，也可用这些成分合成信号。许多波形可作为信号的成分，比如正弦波、方波、锯齿波等，傅里叶变换用正弦波作为信号的成分。
在本发明的第一步中，SAR处理器接收到的回波信号Eecho是二维数据，采用矩阵形式表示为：
Na表示方位向采样点数；
Nf表示距离向采样点数；
n是一个变量，取值范围1至Na，表示为方位向第n个点；
m是一个变量，取值范围1至Nf，表示为距离向第m个点；
表示沿方位向上采集到的第1个方位时刻的距离向上的第1个采样点；
表示沿方位向上采集到的第1个方位时刻的距离向上的第2个采样点；
表示沿方位向上采集到的第1个方位时刻的距离向上的第m个采样点；
表示沿方位向上采集到的第1个方位时刻的距离向上的第Nf个采样点；
表示沿方位向上采集到的第2个方位时刻的距离向上的第1个采样点；
表示沿方位向上采集到的第2个方位时刻的距离向上的第2个采样点；
表示沿方位向上采集到的第2个方位时刻的距离向上的第m个采样点；
表示沿方位向上采集到的第2个方位时刻的距离向上的第Nf个采样点；
表示沿方位向上采集到的第n个方位时刻的距离向上的第1个采样点；
表示沿方位向上采集到的第n个方位时刻的距离向上的第2个采样点；
表示沿方位向上采集到的第n个方位时刻的距离向上的第m个采样点；
表示沿方位向上采集到的第n个方位时刻的距离向上的第Nf个采样点；
表示沿方位向上采集到的第Na个方位时刻的距离向上的第1个采样点；
表示沿方位向上采集到的第Na个方位时刻的距离向上的第2个采样点；
表示沿方位向上采集到的第Na个方位时刻的距离向上的第m个采样点；
表示沿方位向上采集到的第Na个方位时刻的距离向上的第Nf个采样点。
在本发明的第一步中，回波信号Eecho经方位向傅里叶变换处理后，得到的EA采用矩阵形式表示为：
Na表示方位向采样点数；
Nf表示距离向采样点数；
n是一个变量，取值范围1至Na，表示为方位向第n个点；
m是一个变量，取值范围1至Nf，表示为距离向第m个点；
表示方位向上变换到的第1个方位频率的距离向上的第1个点；
表示方位向上变换到的第1个方位频率的距离向上的第2个点；
表示方位向上变换到的第1个方位频率的距离向上的第m个点；
表示方位向上变换到的第1个方位频率的距离向上的第Nf个点；
表示方位向上变换到的第2个方位频率的距离向上的第1个点；
表示方位向上变换到的第2个方位频率的距离向上的第2个点；
表示方位向上变换到的第2个方位频率的距离向上的第m个点；
表示方位向上变换到的第2个方位频率的距离向上的第Nf个点；
表示方位向上变换到的第n个方位频率的距离向上的第1个点；
表示方位向上变换到的第n个方位频率的距离向上的第2个点；
表示方位向上变换到的第n个方位频率的距离向上的第m个点；
表示方位向上变换到的第n个方位频率的距离向上的第Nf个点；
表示方位向上变换到的第Na个方位频率的距离向上的第1个点；
表示方位向上变换到的第Na个方位频率的距离向上的第2个点；
表示方位向上变换到的第Na个方位频率的距离向上的第m个点；
表示方位向上变换到的第Na个方位频率的距离向上的第Nf个点。
在本发明的第二步中，所述的第一个参考方程为：
其中，τ为距离时间，η为方位时间，Rref为雷达与参考目标之间的参考距离，j为虚部单位，π为圆周率（3.14159），Kr为发射信号调频率，λ为与雷达发射中心频率对应的波长，fη为方位频率，V为雷达有效速度，为参考目标的等效斜视角，c为真空中光速。其中Rref、V标示在图3中示出。在图3中，雷达在有效率速度V下的不同时刻会有不同的位置，即中间部位的雷达记为当前时刻的雷达位置，则左边的雷达位置为上一时刻，右边的雷达位置为下一时刻。
在本发明的第二步中，所述的EB采用矩阵形式表示为：
Na表示方位向采样点数；
Nf表示距离向采样点数；
n是一个变量，取值范围1至Na，表示为方位向第n个点；
m是一个变量，取值范围1至Nf，表示为距离向第m个点；
表示补偿后的方位向上的第1个方位频率的距离向上的第1个点；
表示补偿后的方位向上的第1个方位频率的距离向上的第2个点；
表示补偿后的方位向上的第1个方位频率的距离向上的第m个点；
表示补偿后的方位向上的第1个方位频率的距离向上的第Nf个点；
表示补偿后的方位向上的第2个方位频率的距离向上的第1个点；
表示补偿后的方位向上的第2个方位频率的距离向上的第2个点；
表示补偿后的方位向上的第2个方位频率的距离向上的第m个点；
表示补偿后的方位向上的第2个方位频率的距离向上的第Nf个点；
表示补偿后的方位向上的第n个方位频率的距离向上的第1个点；
表示补偿后的方位向上的第n个方位频率的距离向上的第2个点；
表示补偿后的方位向上的第n个方位频率的距离向上的第m个点；
表示补偿后的方位向上的第n个方位频率的距离向上的第Nf个点；
表示补偿后的方位向上的第Na个方位频率的距离向上的第1个点；
表示补偿后的方位向上的第Na个方位频率的距离向上的第2个点；
表示补偿后的方位向上的第Na个方位频率的距离向上的第m个点；
表示补偿后的方位向上的第Na个方位频率的距离向上的第Nf个点。
在本发明的第三步中，EB经距离向傅里叶变换处理后，得到的二维频域信号Ec采用矩阵形式表示为：
Na表示方位向采样点数；
Nf表示距离向采样点数；
n是一个变量，取值范围1至Na，表示为方位向第n个点；
m是一个变量，取值范围1至Nf，表示为距离向第m个点；
表示变换后方位向上的第1个方位频率的距离频域上的第1个点；
表示变换后方位向上的第1个方位频率的距离频域上的第2个点；
表示变换后方位向上的第1个方位频率的距离频域上的第m个点；
表示变换后方位向上的第1个方位频率的距离频域上的第Nf个点；
表示变换后方位向上的第2个方位频率的距离频域上的第1个点；
表示变换后方位向上的第2个方位频率的距离频域上的第2个点；
表示变换后方位向上的第2个方位频率的距离频域上的第m个点；
表示变换后方位向上的第2个方位频率的距离频域上的第Nf个点；
表示变换后方位向上的第n个方位频率的距离频域上的第1个点；
表示变换后方位向上的第n个方位频率的距离频域上的第2个点；
表示变换后方位向上的第n个方位频率的距离频域上的第m个点；
表示变换后方位向上的第n个方位频率的距离频域上的第Nf个点；
表示变换后方位向上的第Na个方位频率的距离频域上的第1个点；
表示变换后方位向上的第Na个方位频率的距离频域上的第2个点；
表示变换后方位向上的第Na个方位频率的距离频域上的第m个点；
表示变换后方位向上的第Na个方位频率的距离频域上的第Nf个点。
在本发明的第四步中，所述的第二个参考方程为：
其中，fτ为距离频率，fη为方位频率，j为虚部单位，π为圆周率（3.14159），Kr为发射信号调频率，Rref为雷达与参考目标之间的参考距离，为参考目标的等效斜视角，λ为与雷达发射中心频率对应的波长，c为真空中光速，V为雷达有效速度。其中Rref、V标示在图3中示出。
在本发明的第四步中，所述的ED采用矩阵形式表示为：
Na表示方位向采样点数；
Nf表示距离向采样点数；
n是一个变量，取值范围1至Na，表示为方位向第n个点；
m是一个变量，取值范围1至Nf，表示为距离向第m个点；
表示补偿后的方位向上的第1个方位频率的距离频域上的第1个点；
表示补偿后的方位向上的第1个方位频率的距离频域上的第2个点；
表示补偿后的方位向上的第1个方位频率的距离频域上的第m个点；
表示补偿后的方位向上的第1个方位频率的距离频域上的第Nf个点；
表示补偿后的方位向上的第2个方位频率的距离频域上的第1个点；
表示补偿后的方位向上的第2个方位频率的距离频域上的第2个点；
表示补偿后的方位向上的第2个方位频率的距离频域上的第m个点；
表示补偿后的方位向上的第2个方位频率的距离频域上的第Nf个点；
表示补偿后的方位向上的第n个方位频率的距离频域上的第1个点；
表示补偿后的方位向上的第n个方位频率的距离频域上的第2个点；
表示补偿后的方位向上的第n个方位频率的距离频域上的第m个点；
表示补偿后的方位向上的第n个方位频率的距离频域上的第Nf个点；
表示补偿后的方位向上的第Na个方位频率的距离频域上的第1个点；
表示补偿后的方位向上的第Na个方位频率的距离频域上的第2个点；
表示补偿后的方位向上的第Na个方位频率的距离频域上的第m个点；
表示补偿后的方位向上的第Na个方位频率的距离频域上的第Nf个点。
在本发明的第五步中，ED经距离向傅里叶逆变换处理后，得到的EF采用矩阵形式表示为：
Na表示方位向采样点数；
Nf表示距离向采样点数；
n是一个变量，取值范围1至Na，表示为方位向第n个点；
m是一个变量，取值范围1至Nf，表示为距离向第m个点；
表示变换后方位向上的第1个方位频率的距离时域上的第1个点；
表示变换后方位向上的第1个方位频率的距离时域上的第2个点；
表示变换后方位向上的第1个方位频率的距离时域上的第m个点；
表示变换后方位向上的第1个方位频率的距离时域上的第Nf个点；
表示变换后方位向上的第2个方位频率的距离时域上的第1个点；
表示变换后方位向上的第2个方位频率的距离时域上的第2个点；
表示变换后方位向上的第2个方位频率的距离时域上的第m个点；
表示变换后方位向上的第2个方位频率的距离时域上的第Nf个点；
表示变换后方位向上的第n个方位频率的距离时域上的第1个点；
表示变换后方位向上的第n个方位频率的距离时域上的第2个点；
表示变换后方位向上的第n个方位频率的距离时域上的第m个点；
表示变换后方位向上的第n个方位频率的距离时域上的第Nf个点；
表示变换后方位向上的第Na个方位频率的距离时域上的第1个点；
表示变换后方位向上的第Na个方位频率的距离时域上的第2个点；
表示变换后方位向上的第Na个方位频率的距离时域上的第m个点；
表示变换后方位向上的第Na个方位频率的距离时域上的第Nf个点。
在本发明中，第六步的操作是在距离多普勒域中仅作相位校正。所述的第六步处理与传统ChirpScaling算法相应步骤的不同在于第三个参考方程Φ3(τ,fη)不具有方位压缩的功能。
在本发明的第六步中，所述的第三个参考方程为：
其中，τ为距离时间，η为方位时间，fη为方位频率，j为虚部单位，π为圆周率（3.14159），c为真空中光速，Kr发射信号调频率，λ为与雷达发射中心频率对应的波长，V为雷达有效速度，Rref为雷达与参考目标之间的参考距离，为参考目标的等效斜视角，为等效斜视角。其中Rref、V标示在图3中示出。
在本发明的第六步中，所述的EG采用矩阵形式表示为：
Na表示方位向采样点数；
Nf表示距离向采样点数；
n是一个变量，取值范围1至Na，表示为方位向第n个点；
m是一个变量，取值范围1至Nf，表示为距离向第m个点；
表示补偿后的方位向上的第1个方位频率的距离时域上的第1个点；
表示补偿后的方位向上的第1个方位频率的距离时域上的第2个点；
表示补偿后的方位向上的第1个方位频率的距离时域上的第m个点；
表示补偿后的方位向上的第1个方位频率的距离时域上的第Nf个点；
表示补偿后的方位向上的第2个方位频率的距离时域上的第1个点；
表示补偿后的方位向上的第2个方位频率的距离时域上的第2个点；
表示补偿后的方位向上的第2个方位频率的距离时域上的第m个点；
表示补偿后的方位向上的第2个方位频率的距离时域上的第Nf个点；
表示补偿后的方位向上的第n个方位频率的距离时域上的第1个点；
表示补偿后的方位向上的第n个方位频率的距离时域上的第2个点；
表示补偿后的方位向上的第n个方位频率的距离时域上的第m个点；
表示补偿后的方位向上的第n个方位频率的距离时域上的第Nf个点；
表示补偿后的方位向上的第Na个方位频率的距离时域上的第1个点；
表示补偿后的方位向上的第Na个方位频率的距离时域上的第2个点；
表示补偿后的方位向上的第Na个方位频率的距离时域上的第m个点；
表示补偿后的方位向上的第Na个方位频率的距离时域上的第Nf个点。
在本发明的第七步中，EG经方位向傅里叶逆变换处理后，得到EH采用矩阵形式表示为：
Na表示方位向采样点数；
Nf表示距离向采样点数；
n是一个变量，取值范围1至Na，表示为方位向第n个点；
m是一个变量，取值范围1至Nf，表示为距离向第m个点；
表示变换后方位向上的第1个方位时刻的距离时域上的第1个点；
表示变换后方位向上的第1个方位时刻的距离时域上的第2个点；
表示变换后方位向上的第1个方位时刻的距离时域上的第m个点；
表示变换后方位向上的第1个方位时刻的距离时域上的第Nf个点；
表示变换后方位向上的第2个方位时刻的距离时域上的第1个点；
表示变换后方位向上的第2个方位时刻的距离时域上的第2个点；
表示变换后方位向上的第2个方位时刻的距离时域上的第m个点；
表示变换后方位向上的第2个方位时刻的距离时域上的第Nf个点；
表示变换后方位向上的第n个方位时刻的距离时域上的第1个点；
表示变换后方位向上的第n个方位时刻的距离时域上的第2个点；
表示变换后方位向上的第n个方位时刻的距离时域上的第m个点；
表示变换后方位向上的第n个方位时刻的距离时域上的第Nf个点；
表示变换后方位向上的第Na个方位时刻的距离时域上的第1个点；
表示变换后方位向上的第Na个方位时刻的距离时域上的第2个点；
表示变换后方位向上的第Na个方位时刻的距离时域上的第m个点；
表示变换后方位向上的第Na个方位时刻的距离时域上的第Nf个点。
在本发明的第八步中，所述的第四个参考方程为：
Φ 4 ( i ) = exp ( - j × 4 × π × ( R 0 2 + ( V × i - N c - 1 F a ) 2 ) + j × 4 × π × R 0 λ ) ;
其中，i的取值范围为1至2Nc+1，Nc为点目标方位向有效回波长度对应的采样点数的一半，j为虚部单位，π为圆周率（3.14159），R0为雷达与任意一点目标之间的目标最短斜距，V为雷达有效速度，Fa为方位向采样率，λ为与雷达发射中心频率对应的波长。其中R0、V标示在图3中示出。
在本发明的第八步中，所述构建的观测矩阵EI形式为：
且Nb＝Na-Ta×Fa，
Nb是方位向上能够有效产生Na点接收回波所对应的场景目标的采样长度（点数），亦为观测矩阵EI的列数；
Na是方位向采样点数，亦为观测矩阵EI的行数；
Ta是点目标合成孔径雷达有效的照射时间；
Fa是方位向采样率；
Nc是点目标方位向有效回波长度对应的采样点数的一半。
在本发明中，对于未在合成孔径雷达有效的照射时间内的样点，在观测矩阵EI中都赋值为0。
在本发明中，对观测矩阵EI求广义逆，得反演矩阵EJ，其中EJ为Nb×Na阶矩阵。
在本发明中，广义逆求法采用2012年10月北京航空航天大学出版社、陈祖明等著的《矩阵论引论》第137页说明的广义逆定义及求法。
在本发明的第八步中，所述的反演矩阵EJ的矩阵形式表述为：
Nb是方位向上能够有效产生Na点接收回波所对应的场景目标的采样长度（点数），亦为观测矩阵EI的列数；
Na是接收回波方位向采样点数，亦为观测矩阵EI的行数；
p是一个变量，取值范围1至Nb，表示为反演矩阵的第p行；
k是一个变量，取值范围1至Na，表示为反演矩阵的第k列；
表示经求广义逆后得反演矩阵的第1行第1列的元素；
表示经求广义逆后得反演矩阵的第1行第2列的元素；
表示经求广义逆后得反演矩阵的第1行第k列的元素；
表示经求广义逆后得反演矩阵的第1行第Na列的元素；
表示经求广义逆后得反演矩阵的第2行第1列的元素；
表示经求广义逆后得反演矩阵的第2行第2列的元素；
表示经求广义逆后得反演矩阵的第2行第k列的元素；
表示经求广义逆后得反演矩阵的第2行第Na列的元素；
表示经求广义逆后得反演矩阵的第p行第1列的元素；
表示经求广义逆后得反演矩阵的第p行第2列的元素；
表示经求广义逆后得反演矩阵的第p行第k列的元素；
表示经求广义逆后得反演矩阵的第p行第Na列的元素；
表示经求广义逆后得反演矩阵的第Nb行第1列的元素；
表示经求广义逆后得反演矩阵的第Nb行第2列的元素；
表示经求广义逆后得反演矩阵的第Nb行第k列的元素；
表示经求广义逆后得反演矩阵的第Nb行第Na列的元素。
在本发明的第九步中，Eimage＝EJ×EH得到矩阵Eimage即为最终的SAR成像结果。处理结果图可见图5、图7。
在本发明中，矩阵相乘采用2012年10月北京航空航天大学出版社、陈祖明等著的《矩阵论引论》说明的矩阵相乘求法。
在本发明的第九步中，所述的成像结果Eimage的矩阵表示为：
Nb是方位向上能够有效产生Na点接收回波所对应的场景目标的采样长度（点数），亦为观测矩阵EI的列数；
Nf表示距离向采样点数；
x是一个变量，取值范围1至Nb，表示为成像结果方位向的第x个像素点；
y是一个变量，取值范围1至Nf，表示为成像结果距离向的第y个像素点；
表示成像结果在方位向上对应第1方位时刻的距离向第1像素点；
表示成像结果在方位向上对应第1方位时刻的距离向第2像素点；
表示成像结果在方位向上对应第1方位时刻的距离向第y像素点；
表示成像结果在方位向上对应第1方位时刻的距离向第Nf像素点；
表示成像结果在方位向上对应第2方位时刻的距离向第1像素点；
表示成像结果在方位向上对应第2方位时刻的距离向第2像素点；
表示成像结果在方位向上对应第2方位时刻的距离向第y像素点；
表示成像结果在方位向上对应第2方位时刻的距离向第Nf像素点；
表示成像结果在方位向上对应第x方位时刻的距离向第1像素点；
表示成像结果在方位向上对应第x方位时刻的距离向第2像素点；
表示成像结果在方位向上对应第x方位时刻的距离向第y像素点；
表示成像结果在方位向上对应第x方位时刻的距离向第Nf像素点；
表示成像结果在方位向上对应第Nb方位时刻的距离向第1像素点；
表示成像结果在方位向上对应第Nb方位时刻的距离向第2像素点；
表示成像结果在方位向上对应第Nb方位时刻的距离向第y像素点；
表示成像结果在方位向上对应第Nb方位时刻的距离向第Nf像素点。
仿真实例
采用本设计发明的用于合成孔径雷达成像处理的可实现的超分辨方法进行仿真，其参数设置如下表1：
表1成像参数设置
图4和图6是采用传统经典的ChirpScaling算法（见2001年2月第一版的《合成孔径雷达卫星》，魏钟铨等编著）进行的对点阵目标的成像处理结果。传统ChirpScaling算法是传统基于匹配滤波原理SAR成像处理的经典方法，因此，以它为代表不失一般性。
图5和图7是采用本发明的针对合成孔径雷达过采样数据、进行点阵目标的超分辨成像处理结果。
通过对成像结果的对比，即图4与图5的对比、图6与图7的对比，图示中可以明显的发现：
采用ChirpScaling算法的SAR成像，已经无法分辨出两点目标时，本发明依然可以在过采样的情况下，清晰地恢复出场景两点目标。
与ChirpScaling算法的SAR成像相比，本发明可以在方位向上实现超分辨，方位向分辨率不再完全受限于多普勒带宽，仅仅需要提高方位向采样率来提高方位向分辨率。
当方位向发生过采样，随着采样率的提高，传统ChirpScaling算法的成像处理结果的分辨率已经不再发生变化，维持在系统理论分辨率的左右，但本发明在同样情况下，方位向的分辨率却得到提高，并突破系统理论分辨率，实现了超分辨。
由此可以看出，本发明公开的方法能够解决在没有点目标先验信息的条件下实现超分辨的问题。由于过采样情况在SAR成像系统中经常出现，尤其是在机载SAR中，因此本发明的应用范围较为广泛。

Claims (3)

1.一种用于合成孔径雷达过采样数据处理的超分辨方法，所述方法是对地面接收站输出的过采样下的雷达原始数据进行方位向超分辨成像处理；具体包括有下列步骤：
第一步：SAR信号处理器一方面接收地面接收站输出的回波信号Eecho，另一方面对接收到的回波信号Eecho进行方位向傅里叶变换处理，获得第一距离多普勒域信号EA；
SAR处理器接收到的回波信号Eecho是二维数据，采用矩阵形式表示为：
Na表示方位向采样点数；
Nf表示距离向采样点数；
n是一个变量，取值范围1至Na，表示为方位向第n个点；
m是一个变量，取值范围1至Nf，表示为距离向第m个点；
表示沿方位向上采集到的第1个方位时刻的距离向上的第1个采样点；
表示沿方位向上采集到的第1个方位时刻的距离向上的第2个采样点；
表示沿方位向上采集到的第1个方位时刻的距离向上的第m个采样点；
表示沿方位向上采集到的第1个方位时刻的距离向上的第Nf个采样点；
表示沿方位向上采集到的第2个方位时刻的距离向上的第1个采样点；
表示沿方位向上采集到的第2个方位时刻的距离向上的第2个采样点；
表示沿方位向上采集到的第2个方位时刻的距离向上的第m个采样点；
表示沿方位向上采集到的第2个方位时刻的距离向上的第Nf个采样点；
表示沿方位向上采集到的第n个方位时刻的距离向上的第1个采样点；
表示沿方位向上采集到的第n个方位时刻的距离向上的第2个采样点；
表示沿方位向上采集到的第n个方位时刻的距离向上的第m个采样点；
表示沿方位向上采集到的第n个方位时刻的距离向上的第Nf个采样点；
表示沿方位向上采集到的第Na个方位时刻的距离向上的第1个采样点；
表示沿方位向上采集到的第Na个方位时刻的距离向上的第2个采样点；
表示沿方位向上采集到的第Na个方位时刻的距离向上的第m个采样点；
表示沿方位向上采集到的第Na个方位时刻的距离向上的第Nf个采样点；
所述回波信号Eecho经方位向傅里叶变换处理后，得到的EA采用矩阵形式表示为：
Na表示方位向采样点数；
Nf表示距离向采样点数；
n是一个变量，取值范围1至Na，表示为方位向第n个点；
m是一个变量，取值范围1至Nf，表示为距离向第m个点；
表示方位向上变换到的第1个方位频率的距离向上的第1个点；
表示方位向上变换到的第1个方位频率的距离向上的第2个点；
表示方位向上变换到的第1个方位频率的距离向上的第m个点；
表示方位向上变换到的第1个方位频率的距离向上的第Nf个点；
表示方位向上变换到的第2个方位频率的距离向上的第1个点；
表示方位向上变换到的第2个方位频率的距离向上的第2个点；
表示方位向上变换到的第2个方位频率的距离向上的第m个点；
表示方位向上变换到的第2个方位频率的距离向上的第Nf个点；
表示方位向上变换到的第n个方位频率的距离向上的第1个点；
表示方位向上变换到的第n个方位频率的距离向上的第2个点；
表示方位向上变换到的第n个方位频率的距离向上的第m个点；
表示方位向上变换到的第n个方位频率的距离向上的第Nf个点；
表示方位向上变换到的第Na个方位频率的距离向上的第1个点；
表示方位向上变换到的第Na个方位频率的距离向上的第2个点；
表示方位向上变换到的第Na个方位频率的距离向上的第m个点；
表示方位向上变换到的第Na个方位频率的距离向上的第Nf个点；
第二步：将第一步得到的第一距离多普勒域信号EA与第一个参考方程Φ1(τ,fη；Rref)相乘，得到第一补偿后的距离多普勒域信号EB；
所述的EB采用矩阵形式表示为
所述的第一个参考方程为
第三步:对第二步得到的第一补偿后距离多普勒域信号EB进行距离向傅里叶变换，得到二维频域信号EC；
所述的Ec采用矩阵形式表示为
第四步：将第三步得到的二维频域信号EC与第二个参考方程Φ2(fτ,fη)相乘，得到补偿后二维频域信号ED；
所述的ED采用矩阵形式表示为
所述的第二个参考方程为
其中，fτ为距离频率，fη为方位频率，j为虚部单位，π为圆周率3.14159，Kr为发射信号调频率，Rref为雷达与参考目标之间的参考距离，为参考目标的等效斜视角，λ为与雷达发射中心频率对应的波长，c为真空中光速，V为雷达有效速度；
第五步：对第四步得到的补偿后二维频域信号ED进行距离向傅里叶逆变换，得到第二距离多普勒域信号EF；
所述的EF采用矩阵形式表示为
第六步：将第五步得到的第二距离多普勒域信号EF与第三个参考方程Φ3(τ,fη)相乘，得到第二补偿后的距离多普勒域信号EG；
所述的EG采用矩阵形式表示为
所述的第三个参考方程为
其中，τ为距离时间，η为方位时间，fη为方位频率，j为虚部单位，π为圆周率3.14159，c为真空中光速，Kr发射信号调频率，λ为与雷达发射中心频率对应的波长，V为雷达有效速度，Rref为雷达与参考目标之间的参考距离，为参考目标的等效斜视角，为等效斜视角；
第七步：对第六步得到的第二补偿后距离多普勒域信号EG进行方位向傅里叶逆变换，得到距离时域－方位时域信号EH；
所述的EH采用矩阵形式表示为
其特征在于：还包括有下列步骤：
对于未在合成孔径雷达有效的照射时间内的样点，在观测矩阵EI中都赋值为0；
第八步：利用第四个参考方程Φ4(i)构建观测矩阵EI，对观测矩阵EI求广义逆，得到反演矩阵EJ；
所述的EJ采用矩阵形式表示为
所述的第四个参考方程为其中，i的取值范围为1至2Nc+1，Nc为点目标方位向有效回波长度对应的采样点数的一半，j为虚部单位，π为圆周率，且π等于3.14159，R0为雷达与任意一点目标之间的目标最短斜距，V为雷达有效速度，Fa为方位向采样率，λ为与雷达发射中心频率对应的波长；
构建的观测矩阵EI形式为且Nb＝Na-Ta×Fa，
第九步：将第七步得到的距离时域－方位时域信号EH和反演矩阵EJ进行矩阵相乘，得到方位压缩的时域信号Eimage；所述的方位压缩的时域信号Eimage输出给备档操作系统；
所述的Eimage采用矩阵形式表示为
2.根据权利要求1所述的一种用于合成孔径雷达过采样数据处理的超分辨方法，其特征在于：所述方法能够在方位向上实现超分辨，且方位向分辨率不再完全受限于多普勒带宽。
3.根据权利要求1所述的一种用于合成孔径雷达过采样数据处理的超分辨方法，其特征在于：所述方法不受限于目标的稀疏性；
由于方位向是在过采样条件下，像素点分割的较匹配滤波成像点大小更加细密，经所述方法处理的倒丁字状点目标冲击函数使得点目标的能量集中于一个像素点内，因而分辨能力大幅提高，超过传统ChirpScaling算法理论分辨率，即实现了超分辨。
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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103852761B (zh) * 2014-03-12 2016-04-13 电子科技大学 具有恒定加速度的合成孔径雷达二维频域成像方法
DE102015211490A1 (de) * 2015-06-22 2016-12-22 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum Betreiben einer Radarvorrichtung
CN106610492B (zh) * 2016-12-27 2019-07-02 哈尔滨工业大学 基于rd算法的时频域混合校正距离徙动的sar成像方法
CN106772376B (zh) * 2017-01-09 2019-01-25 北京航空航天大学 基于改进的rda进行合成孔径雷达图像目标旁瓣抑制的方法
CN106959448B (zh) * 2017-03-21 2019-06-11 中国人民解放军重庆通信学院 一种超宽带雷达图像旁瓣抑制方法
CN107422322B (zh) * 2017-04-24 2020-09-25 中国科学院电子学研究所 针对金属球目标的sar图像仿真方法
CN108132467B (zh) * 2017-12-23 2018-11-30 成都汇蓉国科微系统技术有限公司 基于增强型adc的dsp+fpga双基前视sar成像方法及成像装置
CN110376587B (zh) * 2018-08-07 2021-03-09 北京航空航天大学 一种基于空时采样方法的宽幅星载sar系统
CN110045374B (zh) * 2019-05-28 2023-07-25 辽宁工程技术大学 一种基于Chirp Scaling的多角度超长聚束SAR超分辨率成像算法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0646405B2 (ja) * 1984-09-07 1994-06-15 株式会社日立製作所 合成開口レ−ダ画像再生処理方法
CN102148987B (zh) * 2011-04-11 2012-12-12 西安电子科技大学 基于先验模型和l0范数的压缩感知图像重构方法
CN102568017B (zh) * 2012-01-04 2014-08-20 西安电子科技大学 基于滤波算子的交替优化压缩感知图像重构方法

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