CN104865571A

CN104865571A - 多通道多子带滑动聚束模式sar成像方法

Info

Publication number: CN104865571A
Application number: CN201510155399.5A
Authority: CN
Inventors: 孙光才; 景国彬; 张佳佳; 邢孟道; 保铮
Original assignee: Xidian University
Current assignee: Xidian University
Priority date: 2015-04-02
Filing date: 2015-04-02
Publication date: 2015-08-26

Abstract

本发明公开了一种多通道多子带滑动聚束模式SAR成像方法，主要解决步进频率多通道合成孔径雷达在滑动聚束模式下的方位重建和频带合成难度大的问题。其实现过程是：1.对多通道天线进行子孔径划分，并对每个子孔径接收的回波依次进行等效相位中心的误差补偿和距离向脉冲压缩；2.对距离向脉冲压缩后的信号进行多普勒频移操作，将多普勒谱移到多普勒基带；3.计算出空域滤波的权重系数；4.利用空域滤波权重系数和基带信号进行多普勒解模糊；5.对多普勒解模糊后信号进行频带合成，完成二维频谱的重建并成像。本发明避免了高分辨率宽测绘数据的巨大计算量，提高了宽测绘带上的目标高分辨率，可用于机载或星载平台SAR多通道多子带成像。

Description

多通道多子带滑动聚束模式SAR成像方法

技术领域

本发明属于雷达信号处理领域，涉及步进频合成孔径雷达系统中的频带合成技术，特别涉及多通道多子带滑动聚束SAR成像，可用于机载或星载平台SAR多通道多子带成像处理。

背景技术

合成孔径雷达在对地观测方面的应用越来越广泛，为了缩短对于地面的再访时间，要求观测带的宽度要大。高分辨也是对地进行精确观测的要求，为了获得距离高分辨率的SAR图像，在距离向通过发射大带宽的信号，并对回波进行匹配滤波而获得高分辨距离像。实现大带宽信号的一种比较经济的方式是通过发射步进频率SF的波形信号，利用步进信号的频带合成技术，得到大带宽信号。这样可以降低对雷达接收机带宽的要求，同时降低AD采样频率，便于系统实现。步进信号的频带合成技术在SAR上面都得到了广泛应用。

传统的SAR工作模式如滑动聚束是通过波束控制，其波束指向随慢时间发生变化，从而提高方位分辨率。但是，波束方位变化导致其方位信号带宽急剧增大，通常比采样频率PRF要大很多，因此方位信号通常是混叠的。这使得采用常规成像方法，距离多普勒算法，调频变标算法，距离徙动算法等成像方法不能得到无混叠的图像。一种解混叠的方法就是在系统设计时要提高采样频率PRF，然而大的采样频率PRF将导致方位数据量极大地增加，而且也容易带来距离模糊、数据下传受限等问题。

为了获得宽测绘带，目前国内外开展多发多收MIMO-SAR技术研究，MIMO-SAR很难同时达到二维高分辨率。为了同时达到SAR成像结果的高分辨率和宽测绘带两个要求，需要将滑动聚束模式与MIMO-SAR技术相结合，然而由于天线波束的旋转将导致方位频带的增加，很难实现方位重建和频带合成，从而不能有效实现高分辨率宽测绘带的SAR成像。

发明内容

本发明的目的在于针对上述MIMO-SAR在滑动聚束模式下的方位重建和频带合成难度大的不足，提出一种多通道多子带滑动聚束模式SAR成像方法，获得高分辨率宽测绘带的SAR成像结果。

实现本发明目的的技术关键是:结合MIMO-SAR系统的多通道和SF波形信号多子带的优点，通过方位多通道同时发射一组步进频率SF波形信号，参考图1，成像步骤包括如下：

(1)对步进频率多通道合成孔径雷达SF-MIMO-SAR的天线进行子孔径划分，并对子孔径接收的回波依次进行多通道天线等效相位中心的误差补偿和距离向脉冲压缩；

(2)对距离向脉冲压缩后的信号进行多普勒频移操作，将多普勒谱搬移到多普勒基带；

(3)对以上得到的多普勒基带进行方位快速傅里叶FFT处理，即将多普勒基带的第i子孔径信号转化到多普勒频域，并为了减少空域滤波器中的权重系数的计算量，继续对以上方位FFT处理后的结果按如下补偿函数H_3,n(f_a,m)进行补偿：

H_{3, n} (f_{a}, m) = j \exp (- j 2 π \frac{X_{nm}^{'}}{v} (f_{a} + f_{dc} (f_{c}, t_{i})));

式中，X′_nm是第n和m两个通道的等效位置，v是雷达运动速度，f_a是方位多普勒频率，f_c是距离频率，t_i为第i子孔径的方位中心时间；

(4)对补偿后的基带信号数据进行多普勒解模糊操作，计算空域滤波的权重系数矩阵其中：w_n(m)是第n个发射通道，第m个接收通道的回波的权重系数；

(5)利用权重系数与补偿后的基带信号相乘，即进行空域滤波处理，得到多普勒解模糊后的基带信号多普勒谱S_2,n(t,f_d)：

\begin{matrix} S_{2, n} (t, f_{d}) = w_{r} (t - \frac{2}{c} R_{ref} (f_{d})) W_{azi} (f_{d}) \exp (- j 2 π (f_{d} + f_{dc} (f_{c}, t_{i})) \frac{X}{v}) \\ \exp (- j \frac{2 π}{v} R_{b} \sqrt{{(\frac{2 v}{c} f_{d})}^{2} - {(f_{d} + f_{dc} (f_{c}, t_{i}))}^{2}}) \end{matrix}

式中:R_ref是雷达作用的参考距离，w_r(·)为距离向的窗函数，w_azi(·)为方位向的窗函数，f_dc是多普勒中心频率，f_c是距离频率，t_i为第i子孔径的方位中心时间，f_d为方位多普勒频率。

(6)对多普勒解模糊后相邻基带信号进行频带合成，依次在距离频谱上进行小数部分的频移，并将小数部分的频移后相邻基带信号转换到距离频域，进行相干叠加，完成二维频谱重建；

(7)对重建后的二维频谱进行成像。

本发明与现有技术相比具有如下优点：

本发明由于结合MIMO-SAR和步进频率信号各自的优点，利用划分子孔径进行多普勒解模糊处理，利用有效的二维重建算法，避免了高分辨率宽测绘带大数据的巨大计算量，从而实现了高分辨率宽测绘带的成像目标，同时由于本发明采样一种改进的频域带宽合成方法，避免了距离向的上采样，可有效地进行子带信号合成。

附图说明

图1是本发明的实现流程图；

图2是本发明的多通道滑动聚束成像收发阵列的等效相位中心示意图；

图3是本发明的子孔径划分后时频图；

图4是本发明第一子带空域滤波前后的点目标二维频谱图；

图5是本发明的整个频带的信号二维频谱图和点目标距离图像；

图6是本发明在场景坐标(-1km,616km),(0km,617km)和(1km,618km)三点的等高线图；

图7是本发明机载滑动聚束SAR数据的结果图。

具体实施方式

参照图1，本发明对SAR数据处理成像步骤如下：

步骤1，对步进频率多通道合成孔径雷达SF-MIMO-SAR的天线进行子孔径划分；并对每个子孔径接收的回波依次进行多通道天线等效相位中心的误差补偿和距离向脉冲压缩；

1a)参照图2，设发射阵列的阵元数和接收阵列的阵元数均为N，根据收发双方的不同位置X_n和X_m，计算出两者的等效相位中心位置：X′_nm＝(X_n+X_m)/2；

其中，X_n为第n个发射阵元的位置，n＝1,2,...,N；X_m为第m个接收阵元的位置，m＝1,2,...,N，N是大于零的整数；

1b)对收发双方的不同位置X_n和X_m两者的等效相位中心X′_nm进行相位误差补偿，补偿函数H_1,n(m)是:

H_{1, m} (m) = \frac{2 π}{λ} (R_{m} + R_{n}) - \frac{4 π}{λ} R_{nm}

式中，m为第m个接收阵元的编号，n为第n个接收阵元的编号，R_n为第n个发射阵元与地面目标的距离，n＝1,2,...,N；R_m为第m个发射阵元与地面目标的距离，m＝1,2,...,N，收发双方两者的等效相位中心与地面目标的距离R_nm，λ是雷达载频的波长；

1c)对相位误差补偿后等效相位中心进行距离压缩处理，压缩后的目标信号s_1,n(t,t_a,m)公式如下：

s_{1, n} (t, t_{a}, m) = w_{r} (t - \frac{2}{c} R_{nm} (t_{a})) w_{azi} (t_{a} + \frac{X_{nm}^{'} - X}{v}) \exp (- j \frac{4 π f_{n}}{c} R_{nm} (t_{a}))

其中，为第n个发射阵元和第m个接收阵元的等效相位中心X′_nm与某个场景目标X的斜距，w_r(·)为距离向的窗函数，w_azi(·)为方位向的窗函数，t为快时间，t_a慢时间。

步骤2，对距离向脉冲压缩后的信号进行多普勒频移操作，将多普勒谱搬移到多普勒基带。

2a)参考图3，计算每个子孔径的带宽：

B_sub≈B_ins+k_rotT_sub+f_dc(f_c+NΔf_c/2,t_i)-f_dc(f_c-NΔf_c/2,t_i)

式中，B_ins为子孔径瞬时带宽，k_rot＝2v²f_c/cR_rot为多普勒中心波束的变化率，T_sub为子孔径录取数据时间，f_dc多普勒中心频率，t_i为第i子孔径的方位中心时间，f_c雷达载波频率，N为天线阵元数，Δf_c是相邻基带信号频谱差值；

2b)设定频移函数为：H_2,n(t_a,m)＝exp(-j2πt_af_dc(f_c,t_i))，式中，f_dc是多普勒中心频率，f_c是距离频率，t_a是方位时间，t_i为第i子孔径的方位中心时间，m是第m个接收通道的编号；

2c)将子孔径带宽B_sub与多普勒频移函数H_2,n(t_a,m)进行相乘处理，完成多普勒频移操作，即使多普勒谱搬移到多普勒基带。

步骤3，对步骤二中得到的多普勒基带进行方位快速傅里叶FFT处理，即将多普勒基带的第i子孔径信号转化到多普勒频域，并为了减少空域滤波器中的权重系数的计算量，继续对以上方位FFT处理后的结果按如下补偿函数H_3,n(f_a,m)进行补偿：

H_{3, n} (f_{a}, m) = j \exp (- j 2 π \frac{X_{nm}^{'}}{v} (f_{a} + f_{dc} (f_{c}, t_{i})));

式中，X′_nm是第n和m两个通道的等效位置，v是雷达运动速度，f_a是方位多普勒频率，f_c是距离频率，t_i为第i子孔径的方位中心时间。

步骤4，对补偿后的基带信号数据进行多普勒解模糊操作。

4a)计算空域滤波的权重系数矩阵：其中：w_n(m)是第n个发射通道，第m个接收通道的回波的权重系数；

4b)利用权重系数与补偿后的基带信号相乘，即进行空域滤波处理，得到多普勒解模糊后的基带信号多普勒谱S_2,n(t,f_d)：

\begin{matrix} S_{2, n} (t, f_{d}) = w_{r} (t - \frac{2}{c} R_{ref} (f_{d})) W_{azi} (f_{d}) \exp (- j 2 π (f_{d} + f_{dc} (f_{c}, t_{i})) \frac{X}{v}) \\ \exp (- j \frac{2 π}{v} R_{b} \sqrt{{(\frac{2 v}{c} f_{d})}^{2} - {(f_{d} + f_{dc} (f_{c}, t_{i}))}^{2}}) \end{matrix}

式中:R_ref是雷达作用的参考距离，w_r(·)为距离向的窗函数，w_azi(·)为方位向的窗函数，f_dc是多普勒中心频率，f_c是距离频率，t_i为第i子孔径的方位中心时间，f_d为方位多普勒频率，v是载机的飞行速度，c为光速，X为目标的横向向位置。

步骤5，完成二维频谱重建。

5a)对多普勒解模糊后相邻基带信号进行频带合成，在距离频谱上进行小数部分的频移，将多普勒解模糊后的结果乘以如下频移函数H_4,n(t)，完成小数部分的频移，其中频移函数公式如下：

H_4,n(t)＝exp(j2πt(Δf_c,n-K_nΔf_r))

式中，Δf_r是一个频点单元之间的频率间隔，Δfc_,n是相邻基带信号频谱差值，K_n为Δf_c,n/Δf_r的整数部分，此处频移的数据远小于一个频点单元的值。

5b)将小数部分的频移后相邻基带信号转换到距离频域，进行相干叠加，完成二维频谱重建。

步骤6，对重建后的二维频谱进行成像。

对重建后的二维频谱利用常规的合成孔径雷达SAR成像算法，例如：距离多普勒成像算法和距离徙动成像算法，对二维频谱进行成像处理，实现成像区域的目标完全聚焦，完成高分辨率宽测绘带的成像要求。

以下通过仿真和实测数据来进一步验证本发明的有效性。

一、点目标仿真数据

在2千米×2千米的仿真场景中，在方位向和距离向放置3×3矩阵的9个点目标，仿真的基本参数如表一所示：

表一

二.仿真内容和结果分析

仿真1，用本发明的方法对子带信号进行多普勒解模糊处理，结果如图4，其中：图4(a)是第一子带信号在空域滤波前的二维频域图像，横轴表示方位多普勒，单位是Hz，纵轴表示距离频率，单位是GHz；图4(b)是第一子带信号在空域滤波后的二维频域图像，横轴表示方位多普勒，单位是Hz，纵轴表示距离频率，单位是GHz。

从图4的两幅图中可以看出本发明成功地解决了多普勒模糊的问题，完成多普勒频谱重建。

仿真2，用本发明的方法对两个子带信号在距离频率上进行频带合成，结果如图5，其中：图5(a)是整个频带信号的二维频域图，横轴表示方位多普勒，单位是Hz，纵轴表示距离频率，单位是GHz；图5(b)是点目标在频带合成之前后的距离分辨率切面图图像，横轴表示分辨率的相关距离，单位是米，纵轴表示幅度，单位是分贝。

从图5可以明显看出本发明频带合成后的距离分辨率有显著提高。

仿真3，用本发明的方法对点目标进行成像，结果如图6，其中：图6(a)是场景坐标(-1km,616km)的等高线图，横轴表示方位向，单位是方位分辨单元，纵轴表示距离向，单位是距离分辨单元；图6(b)是场景坐标(0km,617km)的等高线图，横轴表示方位向，单位是方位分辨单元，纵轴表示距离向，单位是距离分辨单元；图6(c)是场景坐标(1km,618km)的等高线图，横轴表示方位向，单位是方位分辨单元，纵轴表示距离向，单位是距离分辨单元。

从图6可以明显看出点目标在距离向和方位向聚焦很好，该仿真验证了本发明的有效性。

三、实测数据

由于国内暂时还没有多通道多子带滑动聚束模式的SAR实测数据，所以本实验利用现有的单通道机载滑动聚束SAR数据来构造数据。操作步骤如下：

首先，将距离时域数据转换到距离频域上，在距离向上将整个频带数据划分为两个子带数据，分别标为第一子带和第二子带；

然后，将第二子带的数据转换到多普勒域，乘上一个时延函数去构成一个不同于第一子带等效相位中心的数据，从而获得两个子带信号的滑动聚束模式的SAR数据。系统参数如表二所示：

表二

四、实测数据处理结果分析

用本发明的方法对实测数据进行处理，结果如图7，其中，图7(a)为用本发明的多普勒解模糊后第一子带数据聚焦的图像，横轴表示方位向，纵轴表示距离向；图7(b)为频带合成后的数据聚焦图像，横轴表示方位向，纵轴表示距离向；图7(c)为频带合成前后图像中一个点目标的距离剖面对比图，横轴表示幅度，单位是分贝；纵轴表示距离分辨率，单元是米。

从图7中可以看出用本发明的方法处理实测数据，可以获得更高的分辨率，因此，实测数据验证了本发明的有效性。

Claims

1.一种多通道多子带滑动聚束模式SAR成像，包括如下步骤：

H_{3, n} (f_{a}, m) = \exp (- j 2 π \frac{X_{nm}^{'}}{&upsi;} (f_{a} + f_{dc} (f_{c}, t_{i})));

式中，X′_nm是第n和m两个通道的等效位置，υ是雷达运动速度，f_a是方位多普勒频率，f_c是距离频率，t_i为第i子孔径的方位中心时间；

\begin{matrix} S_{2, n} (t, f_{d}) = w_{r} (t - \frac{2}{c} R_{ref} (f_{d})) W_{azi} (f_{d}) \exp (- j 2 π (f_{d} + f_{dc} (f_{c}, t_{i})) \frac{X}{&upsi;}) \\ \exp (- j \frac{2 π}{&upsi;} R_{b} \sqrt{{(\frac{2 &upsi;}{c} f_{d})}^{2} - {(f_{d} + f_{dc} (f_{c}, t_{i}))}^{2}}) \end{matrix}

式中:R_ref是雷达作用的参考距离，w_r(·)为距离向的窗函数，w_azi(·)为方位向的窗函数，f_dc是多普勒中心频率，f_c是距离频率，t_i为第i子孔径的方位中心时间，f_d为方位多普勒频率；

(7)对重建后的二维频谱进行成像。

2.根据权利要求1中所述的多通道多子带滑动聚束模式SAR成像，其中所述步骤(1)中对子孔径接收的回波进行多通道天线等效相位中心的误差补偿和距离压缩，按如下步骤进行：

(1a)设发射阵列的阵元数和接收阵列的阵元数均为N，根据收发双方的不同位置X_n和X_m，计算出两者的等效相位中心位置：X′_nm＝(X_n+X_m)/2；

(1b)对收发双方的不同位置X_n和X_m两者的等效相位中心X′_nm进行相位误差补偿，补偿函数H_1,n(m)是:

H_{1, n} (m) = \frac{2 π}{λ} (R_{m} + R_{n}) - \frac{4 π}{λ} R_{nm}

(1c)对相位误差补偿后等效相位中心进行距离压缩处理，压缩后的目标信号s_1,n(t,t_a,m)公式如下：

s_{1, n} (t, t_{a}, m) = w_{r} (t - \frac{2}{c} R_{nm} (t_{a})) w_{azi} (t_{a} + \frac{X_{nm}^{'} - X}{&upsi;}) \exp (- j \frac{4 π f_{n}}{c} R_{nm} (t_{a}))

其中，

R_{nm} (t_{a}) = \sqrt{{R_{b}}^{2} + {({&upsi;t}_{a} + X_{nm}^{'} - X)}^{2}},

为第n个发射阵元和第m个接收阵元的等效相位中心X′_nm与某个场景目标X的斜距，w_r(·)为距离向的窗函数，w_azi(·)为方位向的窗函数，t为快时间，t_a慢时间。

3.根据权利要求1中所述的多通道多子带滑动聚束模式SAR成像，其中步骤(2)所述的对距离向脉冲压缩后的信号进行多普勒频移操作，按如下步骤进行：

(2a)计算子孔径带宽：

B_sub≈B_ins+k_rotT_sub+f_dc(f_c+NΔf_c/2,t_i)-f_dc(f_c-NΔf_c/2,t_i)

式中，B_ins为子孔径瞬时带宽，k_rot＝2υ²f_c/cR_rot为多普勒中心波束的变化率，T_sub为子孔径录取数据时间，f_dc多普勒中心频率，R_rot为旋转中心距离，t_i为第i子孔径的方位中心时间，υ雷达运动速度，f_c雷达载波频率，N为天线阵元数，Δf_c是相邻基带信号频谱差值；

(2b)设定频移函数为：H_2,n(t_a,m)＝exp(-j2πt_af_dc(f_c,t_i))

式中，f_dc是多普勒中心频率，f_c是距离频率，t_a是方位时间，t_i为第i子孔径的方位中心时间，m是第m个接收通道的编号；

(2c)将子孔径带宽B_sub与多普勒频移函数H_2,n(t_a,m)进行相乘处理，完成多普勒频移操作，即使多普勒谱搬移到多普勒基带。

4.根据权利要求1中所述的多通道多子带滑动聚束模式SAR成像，其中所述步骤(6)中在距离频谱上进行小数部分的频移，是将多普勒解模糊后的结果乘以如下频移函数H_4,n(t)，完成小数部分的频移，其中频移函数公式如下：

H_4,n(t)＝exp(j2πt(Δf_c,n-K_nΔf_r))

式中，Δf_r是一个频点单元之间的频率间隔，Δf_c,n是相邻基带信号频谱差值，K_n为Δf_c,n/Δf_r的整数部分，此处频移的数据远小于一个频点单元的值。