CN104407349A - 一站固定式双站低频超宽带sar的频域成像方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一站固定式双站低频超宽带SAR的频域成像方法。技术方案是：首先，基于一站固定式双站低频超宽带SAR回波信号，在二维频域进行补偿高阶相位误差，得到预处理回波信号。然后，对预处理回波信号进行距离向处理，和方位向处理，得到SAR图像。本发明的有益效果是：采用在二维频域进行补偿高阶相位误差，校正了距离-方向耦合项进行二阶泰勒展开导致的误差，从而减小了低频超宽带信号下高阶误差对成处理的影响，进而实现了对一站固定式双站低频超宽带SAR的高精度成像处理，最终获得良好聚焦图像。

Description

一站固定式双站低频超宽带SAR的频域成像方法

技术领域

本发明属于SAR(Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达)成像领域，涉及一种适用于一站固定式双站低频超宽带SAR的频域成像方法。

背景技术

一站固定式双站低频超宽带合成孔径雷达(One-Stationary Low FrequencyUltra Wide Band bistatic Synthetic Aperture Radar,OS LF UWB BiSAR)是指具有一个移动发射/接收平台和一个固定接收/发射平台，并且采用低频超宽带信号的BiSAR(Bistatic Synthetic Aperture Radar,双站合成孔径雷达)系统。与传统单站低频SAR相比，OS LF UWB BiSAR具有安全性高，抗干扰性强，获取信息量大的优势，拥有很大的应用前景，近年来引起了广泛的关注。

BiSAR成像方法根据数据处理域的不同，可分为时域方法与频域方法两大类。时域方法的典型代表为后向投影方法，该种方法成像精度高，适用面广，理论上能适用于任意几何构型的BiSAR成像处理，但其主要缺点是运算量极大。即便有诸如FFBP等高效方法，其计算量也无法满足实时成像的需求。因此研究运算量相对小的BiSAR频域方法，仍是学术界的研究热点。

由于方位空变性的存在，原先单站SAR频域成像方法(如距离多普方法，CS方法和ωK方法)无法直接适用于一站固定式BiSAR的成像处理。目前针对一站固定式BiSAR频域方法主要为NLCS(Nonlinear Chirp Scaling，非线性调频变标)方法。该方法通过在二维时域沿方位向乘以非线性相位扰动函数的方法，使得同一个距离门内的目标多普勒调频率相等。但该方法将忽略了距离徙动的方位空变性，因此只适用于小斜视角的SAR成像。仇晓兰等人对此进行了改进，采用局部拟合产生扰动函数的方法，分别消除了回波数据距离向和方位向空变性，扩大了成像范围。然而，上述方法都是基于高频窄带信号提出的，并不适用于一站固定式双站低频超宽带SAR情况。

因此，如何解决一站固定式双站低频超宽带SAR情况的成像方法正是一个亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有的BiSAR成像频域方法不适用于一站固定式双站低频超宽带SAR情况的技术问题，提供一站固定式双站低频超宽带SAR的频域成像方法。

本发明技术方案的基本思路是：首先，基于一站固定式双站低频超宽带SAR回波信号，采用在二维频域进行补偿高阶相位误差的方法，得到预处理回波信号。然后，对预处理回波信号进行距离向处理，和方位向处理，得到SAR图像。

本发明的技术方案是，一站固定式双站低频超宽带SAR的频域成像方法，包括以下处理步骤：

第一步，预处理：

①在不失一般性的情况下，令固定站为接收站，运动站为发射站，设成像场景中心为笛卡尔坐标系中心原点，Z轴的正方向垂直于地面向上，运动站以速度v平行于Y轴运动；固定站位置坐标为(x_R,y_R,h_R)，成像场景中任意目标位置表示为(x,y,0)；在方位向慢时间η＝0时，运动站位置坐标为(x_T,y_T,h_T)；发射信号为线性调频信号，则接收到的目标回波信号ss(η,τ；x,y)表示为，

$\mathrm{ss}(\mathrm{\η},\mathrm{\τ};x,y)=a[\mathrm{\τ}-\frac{R_{\mathrm{bi}}(\mathrm{\η};x,y)}{c}]\exp \left[\mathrm{j\π\κ}{(\mathrm{\τ}-\frac{R_{\mathrm{bi}}(\mathrm{\η};x,y)}{c})}^2\right]\exp [-j2\mathrm{\π}{f}_c\frac{R_{\mathrm{bi}}(\mathrm{\η};x,y)}{c}]$

其中a[·]为信号包络，τ为距离向快时间，κ为发射信号的调频斜率，f_c为发射信号中心频率，c为光速；R_bi(η；x,y)为η时刻的目标回波历程，用下述公式表示：

$R_{\mathrm{bi}}(\mathrm{\η};x,y)=\sqrt{R_{T0}^2\left(x\right)+{(y-y_T-\mathrm{v\η})}^2}+R_R(x,y)$

其中R_T0(x)为发射天线APC(Antenna Phase Center，天线相位中心)到目标最小斜距，表示为

$R_{T0}\left(x\right)=\sqrt{{(x-x_T)}^2+h_T^2}$

R_R(x,y)为接收天线APC到目标的距离，表示为

$R_R(x,y)=\sqrt{{(x-x_R)}^2+{(y-y_R)}^2+h_R^2}$

对目标回波信号ss(η,τ；x,y)作二维傅里叶变换，得到二维频域回波信号SS(f_τ,f_η；x,y)，其中f_τ为距离向频率，f_η为方位向频率：

$\begin{array}{c}\mathrm{SS}(f_{\mathrm{\τ}},f_{\mathrm{\η}};x,y)=a\left[\frac{f_{\mathrm{\τ}}}{\mathrm{\κ}}\right]\exp \left(\mathrm{j\π}\frac{f_{\mathrm{\τ}}^2}{\mathrm{\κ}}\right)\exp [-j2\mathrm{\π}{f}_{\mathrm{\η}}\frac{(y-y_T)}{v}]\\ \×\exp [-j2\mathrm{\π}\frac{(f_c+f_{\mathrm{\τ}})}{c}{R}_R(x,y)]\exp [-j2\mathrm{\π}\frac{R_{T0}\left(x\right)f_c}{c}\sqrt{D^2\left(f_{\mathrm{\η}}\right)+\frac{f_{\mathrm{\τ}}^2}{f_c^2}+2\frac{f_{\mathrm{\τ}}}{f_c}}\end{array},$

其中 $D\left(f_{\mathrm{\η}}\right)=\sqrt{1-\frac{c^2{f}_{\mathrm{\η}}^2}{v^2{f}_c^2}};$

②将二维频域回波信号SS(f_τ,f_η；x,y)乘以二维频谱高阶相位补偿因子

H_HOPC(f_τ,f_η；x_ref)，得到相位补偿结果；

$\begin{array}{c}{H}_{\mathrm{HOPC}}(f_{\mathrm{\τ}},f_{\mathrm{\η}};x_{\mathrm{ref}})=\frac{-2\mathrm{\π}{R}_{T0}\left(x_{\mathrm{ref}}\right)f_c}{c}\\ \×[-\sqrt{D^2\left(f_{\mathrm{\η}}\right)+2\frac{f_{\mathrm{\τ}}}{f_c}+\frac{f_{\mathrm{\τ}}^2}{f_c^2}}+D\left(f_{\mathrm{\η}}\right)+\frac{f_{\mathrm{\τ}}}{f_{c}D\left(f_{\mathrm{\η}}\right)}+\frac{D^2\left(f_{\mathrm{\η}}\right)-1}{2D^3\left(f_{\mathrm{\η}}\right)f_c^4}{f}_{\mathrm{\τ}}^2\end{array},$

完成二维频谱高阶相位误差补偿，其中R_T0(x_ref)为参考点(x_ref,y_ref,h_ref)的最小发射斜距，一般选取场景中心为参考点；

③对相位补偿结果做距离向傅里叶逆变换，得到预处理后的距离多普勒域回波信号sS_r(τ,f_η；x,y)，

$\begin{array}{c}s{S}_r(\mathrm{\τ},f_{\mathrm{\η}};x,y)=\mathrm{\σ}(x,y)a\left[\frac{{\mathrm{\κ}}_e}{\mathrm{\κ}}(\mathrm{\τ}-\frac{(R_{\mathrm{bi}0}(x,y)+C_s\left(f_{\mathrm{\η}}\right)R_{T0}\left(x\right))}{c})\right]\\ \×\exp \{-j{\mathrm{\κ}}_e\mathrm{\π}{[\mathrm{\τ}-\frac{(R_{\mathrm{bi}0}(x,y)+C_s\left(f_{\mathrm{\η}}\right)R_{T0}\left(x\right))}{c}]}^2\}\\ \×\exp [-\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}(R_{\mathrm{bi}0}(x,y)+R_{T0}\left(x\right)(D\left(f_{\mathrm{\η}}\right)-1))]\exp [-j2\mathrm{\π}{f}_{\mathrm{\η}}\frac{(y-y_T)}{V}]\end{array}$

其中 $C_s\left(f_{\mathrm{\η}}\right)=\frac{1}{D\left(f_{\mathrm{\η}}\right)}-1,$ 新产生的距离调频率为 ${\mathrm{\κ}}_e=1/[\frac{1}{\mathrm{\κ}}+\frac{\mathrm{\λ}{R}_{T0}\left(x\right)}{c^2}\frac{{(\mathrm{\λ}{f}_{\mathrm{\η}}/V)}^2}{D^3\left(f_{\mathrm{\η}}\right)}],$ 最小斜距历程为R_bi0(x,y)＝R_T0(x)+R_R(x,y)。

第二步，对预处理结果成像：

对距离多普勒域回波信号sS_r(τ,f_η；x,y)进行距离向处理，再进行方位向处理，得到SAR图像。

本发明的有益效果是：

采用在二维频域进行补偿高阶相位误差的方法，校正了距离-方向耦合项进行二阶泰勒展开导致的误差，从而减小了低频超宽带信号下高阶误差对成处理的影响，进而实现了对一站固定式双站低频超宽带SAR的高精度成像处理，最终获得良好聚焦图像。

附图说明

图1是本发明一站固定式双站低频超宽带SAR成像方法的原理流程示意图；

图2是本发明中的系统仿真参数；

图3是传统双站NLCS成像法获得的点目标成像结果；

图4是本发明获得的点目标成像结果；

图5是点目标聚焦性能。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的解释。

图1本发明一站固定式双站低频超宽带SAR成像方法的原理流程示意图。如图1所示，整个流程包括两个处理步骤：第一步，预处理；第二步，对预处理结果成像。

本发明通过仿真实验进行了验证，理论分析和仿真实验结果证明了本发明的有效性。

在仿真实验中，运动站设为发射站，固定站设为接收站，采用国际标准计量单位，本发明中的系统仿真参数如图2所示。成像场景设置及目标布置方式如下：成像场景大小为200m×160m(距离向×方位向)，在成像场景内共设置了9个点目标。所有目标排列成一个3行3列的阵列，其中阵列的中心目标位于成像场景中心处。目标的距离向间距为50m，方位向间距为50m。

图3是传统双站NLCS成像法获得的点目标成像结果。其中水平坐标轴表示方位向，垂直坐标轴表示距离向，字母A、B、C分别标识了位于成像场景左上、中央、右下的三个点目标。图3中的左图和右图分别为目标A和目标B(矩形框标识出)的放大图。由此可发现，传统双站NLCS成像法在低频超宽带条件下，由于忽略高阶误差的影响，导致距离弯曲校正和距离向压缩性能受到影响，点目标散焦情况严重，主瓣发生展宽，形成不对称距离向旁瓣。所成图像的整体质量难以令人满意。

图4是本发明获得的点目标成像结果。其中水平坐标轴表示方位向，垂直坐标轴表示距离向，字母A、B、C分别标识了位于成像场景左上、中央、右下的三个点目标。图4中的左图和右图分别为目标A和目标B(矩形框标识出)的放大图。由图4可发现，采用本发明的方法后，由于有效消除了高阶误差对成像的影响，各个目标点的聚焦性能得到了很大的提高。

为定量评估本发明性能，分别计算了图3和图4中的场景所标识的目标A、B、C的距离分辨率(3dB宽度)、方位分辨率(3dB宽度)和二维积分旁瓣比，三项指标，得到如图5所示点目标聚焦性能图。其中图3中的场景中心目标的距离分辨率为0.770，方位分辨率为1.231，二维积分旁瓣比为-3.207dB；而图4中的场景中心目标的距离分辨率为0.657，方位分辨率为1.009，二维积分旁瓣比为-6.317dB。对比上述指标参数，可发现：在采用传统方法获得的SAR图像中，目标的距离分辨率、方位分辨率和二维积分旁瓣比三项指标均较差；而在采用本发明方法获得的SAR图像中，上述三项指标分别改善了14.6％、18.0％和97.0％。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一站固定式双站低频超宽带SAR的频域成像方法，SAR是指合成孔径雷达，其特征在于，包括以下处理步骤：

第一步，预处理：

①设固定站为接收站，运动站为发射站，设成像场景中心为笛卡尔坐标系中心原点，Z轴的正方向垂直于地面向上，运动站以速度v平行于Y轴运动；固定站位置坐标为(x_R,y_R,h_R)，成像场景中任意目标位置表示为(x,y,0)；在方位向慢时间η＝0时，运动站位置坐标为(x_T,y_T,h_T)；发射信号为线性调频信号，则接收到的目标回波信号ss(η,τ；x,y)表示为：

$\mathrm{ss}(\mathrm{\η},\mathrm{\τ};x,y)=a[\mathrm{\τ}-\frac{R_{\mathrm{bi}}(\mathrm{\η};x,y)}{c}]\exp \left[\mathrm{j\π\κ}{(\mathrm{\τ}-\frac{R_{\mathrm{bi}}(\mathrm{\η};x,y)}{c})}^2\right]\exp [-j2\mathrm{\π}{f}_c\frac{R_{\mathrm{bi}}(\mathrm{\η};x,y)}{c}]$

其中a[·]为信号包络，τ为距离向快时间，κ为发射信号的调频斜率，f_c为发射信号中心频率，c为光速；R_bi(η；x,y)为η时刻的目标回波历程，用下述公式表示：

$R_{\mathrm{bi}}(\mathrm{\η};x,y)=\sqrt{R_{T0}^2\left(x\right)+{(y-y_T-\mathrm{v\η})}^2}+R_R(x,y)$

其中R_T0(x)为发射天线APC到目标最小斜距，APC是指天线相位中心，R_T0(x)表示为：

$T_{T0}\left(x\right)=\sqrt{{(x-x_T)}^2+h_T^2}$

R_R(x,y)为接收天线APC到目标的距离，表示为：

$R_R(x,y)=\sqrt{{(x-x_R)}^2+{(y-y_R)}^2+h_R^2}$

对目标回波信号ss(η,τ；x,y)作二维傅里叶变换，得到二维频域回波信号SS(f_τ,f_η；x,y)，其中f_τ为距离向频率，f_η为方位向频率：

$\begin{array}{c}\mathrm{SS}(f_{\mathrm{\τ}},f_{\mathrm{\η}};x,y)=a\left[\frac{f_{\mathrm{\τ}}}{\mathrm{\κ}}\right]\exp \left(\mathrm{j\π}\frac{f_{\mathrm{\τ}}^2}{\mathrm{\κ}}\right)\exp [-j2\mathrm{\π}{f}_{\mathrm{\η}}\frac{(y-y_T)}{v}]\\ \×\exp [-j2\mathrm{\π}\frac{(f_c+f_{\mathrm{\τ}})}{c}{R}_R(x,y)]\exp [-j2\mathrm{\π}\frac{R_{T0}\left(x\right)f_c}{c}\sqrt{D^2\left(f_{\mathrm{\η}}\right)+\frac{f_{\mathrm{\τ}}^2}{f_c^2}+2\frac{f_{\mathrm{\τ}}}{f_c}}]\end{array},$

其中 $D\left(f_{\mathrm{\η}}\right)=\sqrt{1-\frac{c^2{f}_{\mathrm{\η}}^2}{v^2{f}_c^2}};$

②将二维频域回波信号SS(f_τ,f_η；x,y)乘以二维频谱高阶相位补偿因子H_HOPC(f_τ,f_η；x_ref)，得到相位补偿结果；

$\begin{array}{c}{H}_{\mathrm{HOPC}}(f_{\mathrm{\τ}},f_{\mathrm{\η}};x_{\mathrm{ref}})=\frac{-2\mathrm{\π}{R}_{T0}\left(x_{\mathrm{ref}}\right)f_c}{c}\\ \×[-\sqrt{D^2\left(f_{\mathrm{\η}}\right)+2\frac{f_{\mathrm{\τ}}}{f_c}+\frac{f_{\mathrm{\τ}}^2}{f_c^2}}+D\left(f_{\mathrm{\η}}\right)+\frac{f_{\mathrm{\τ}}}{f_{c}D\left(f_{\mathrm{\η}}\right)}+\frac{D^2\left(f_{\mathrm{\η}}\right)-1}{2D^3\left(f_{\mathrm{\η}}\right)f_c^4}{f}_{\mathrm{\τ}}^2]\end{array},$

其中R_T0(x_ref)为参考点(x_ref,y_ref,h_ref)的最小发射斜距，一般选取场景中心为参考点；

③对相位补偿结果做距离向傅里叶逆变换，得到预处理后的距离多普勒域回波信号sS_r(τ,f_η；x,y)：

$\begin{array}{c}s{S}_r(\mathrm{\τ},f_{\mathrm{\η}};x,y)=\mathrm{\σ}(x,y)a\left[\frac{{\mathrm{\κ}}_e}{\mathrm{\κ}}(\mathrm{\τ}-\frac{(R_{\mathrm{bi}0}(x,y)+C_s\left(f_{\mathrm{\η}}\right)R_{T0}\left(x\right))}{c})\right]\\ \×\exp \{-j{\mathrm{\κ}}_e\mathrm{\π}[\mathrm{\τ}-\frac{(R_{\mathrm{bi}0}(x,y)+C_s\left(f_{\mathrm{\η}}\right)R_{T0}\left(x\right))}{c}{]}^2\}\\ \×\exp [-\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}(R_{\mathrm{bi}0}(x,y)+R_{T0}\left(x\right)(D\left(f_n\right)-1))]-\exp [-j2\mathrm{\π}{f}_{\mathrm{\η}}\frac{y-y_T}{V}]\end{array}$

其中 $C_s\left(f_{\mathrm{\η}}\right)=\frac{1}{D\left(f_{\mathrm{\η}}\right)}-1,{\mathrm{\κ}}_e=1/[\frac{1}{\mathrm{\κ}}+\frac{\mathrm{\λ}{R}_{T0}\left(x\right)}{c^2}\frac{{(\mathrm{\λ}{f}_{\mathrm{\η}}/V)}^2}{D^3\left(f_{\mathrm{\η}}\right)}],$ 最小斜距历程R_bi0(x,y)＝R_T0(x)+R_R(x,y)；

第二步，对预处理结果成像：

对距离多普勒域回波信号sS_r(τ,f_η；x,y)进行距离向处理，再进行方位向处理，得到SAR图像。