CN105137429A - ScanSAR滚动角估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于多个重叠区域数据联合解算的ScanSAR滚动角估计方法。该ScanSAR滚动角估计方法在滚动角估计中联合考虑了全部重叠区域的数据，利用了各个子带滚动角的相互约束关系，估计精度有较大提高，对ScanSAR模式下距离向辐射校正有着重要意义；同时，在估计中对距离向天线方向图的非线性要求较低，即使子带重叠区域天线线性很强时，也能得到准确的估计结果，有较强的鲁棒性。

Description

ScanSAR滚动角估计方法

技术领域

本发明涉及电子信息行业雷达技术领域，尤其涉及一种基于多个重叠区域数据联合解算的ScanSAR滚动角估计方法。

背景技术

ScanSAR模式是合成孔径雷达的重要模式之一，其主要通过波束在距离向的扫描切换，扩展了观测带宽度，对缩短全球观测周期及检测大规模地表现象等都有着重要意义。由于ScanSAR的宽测绘能力是通过对各个子带进行组合实现的，因此需要保证各个子带的辐射均匀性。而在实际系统中，子带间仍存在一定的辐射不均匀，需要对其进行辐射校正。

影响ScanSAR距离向辐射均匀性的因素主要有三个：一是天线方向图的形状误差，主要是指由于测量导致的天线方向图本身的误差，此误差由外定标技术指标决定；二是滚动角误差引起的天线方向图校正误差，主要是指在辐射校正中由于存在滚动角误差导致距离向天线方向图应用出现错位；三是由其他多种因素引起的波束间相对增益偏差，主要是指各个子带间存在整体性的增益偏差。因此在距离向进行辐射校正的关键就是进行精确的滚动角估计和波束间相对增益估计。

目前，国内外针对ScanSAR模式距离向辐射校正的研究大多针对滚动角估计算法的研究，参考文献1提出通过比较相邻子带的重叠区域的图像等强度点与两个距离向天线方向图的等增益点之间的位置偏差来估计滚动角。参考文献2提出以一定的滚动角估计值计算距离向天线方向图校正函数，比较校正后两子带图像重叠区功率的对比关系后，逐步调制滚动角直至二者相等。参考文献3和参考文献4在滚动角估计中也考虑了波束间相对增益偏差，同时参考文献4的方法在滚动角估计中考虑到了各个子带具有不同的滚动角误差，因此下面着重对参考文献4的基于最小二乘估计的改进算法进行介绍。

考虑第i个子带的图像，对功率取对数，以dB为单位，在方位向上进行平均，可得图像功率随距离向视角θ的变化关系，记为S_i(θ)，则可建立下面的常用模型：

其中，G表示归一化后的系统增益，W_i表示双程距离向天线方向图，I(θ)表示与目标相关的因素，包括散射特性，入射角等，N表示斑点噪声，就是滚动角。

对第i+1个子带，用同样的方式可以得到S_i+1(θ)，将两者相减以消除目标相关的因素并忽略噪声，可得式(2)：

S_i(θ)-S_i+1(θ)＝[G_i-G_i+1]+[W_i(θ+φ_i)-W_i+1(θ+φ_i+1)](2)

在实际工作中，由于波束间相对增益偏差的存在，并不为零，一般来讲波束间相对增益偏差是一个常数，因此引入一个常数h来表示，将式(2)记为：

S_i(θ)-S_i+1(θ)＝[W_i(θ+φ_i)-W_i+1(θ+φ_i+1)]+h(3)

对式中W_i做泰勒展开，记其导数为D_i可得下式：

S_i(θ)-S_i+1(θ)＝[W_i(θ)-W_i+1(θ)]+[φ_iD_i(θ)-φ_i+1D_i+1(θ)]+h(4)

由于距离向视角θ的取值范围为相邻子带重叠区域内的每个距离门对应的距离向视角，因此式(4)所示为一个方程组，可以用矩阵的方法进行求解。为了提高精度，还可以加入迭代的思想，每次求出估计结果与真实值间的偏差，逐次逼近真实值。

值得注意的是，当有多个子带(大于两个)时，式(4)仍是每两个子带进行一次求解，并通过平均的方法对各个子带的滚动角进行最终估计。

参考文献1、2、3的方法都假设了各个子带有相同的滚动角误差，这并不满足实际系统的情况，因此难以获得较高的精度。同时，参考文献1、2的方法还没有考虑波束间相对增益偏差在滚动角估计中的影响，因此估计精度会更差。

参考文献4的方法考虑了各个子带间滚动角的不同，并同时对滚动角和波束间相对增益偏差进行了估计，但其解方程的过程中仍存在难以克服的问题，即：当相邻两个子带的重叠区域天线方向图的线性性很强时，尽管式(4)所示的方程组中方程个数很多，但由于各个方程间相关性太强，事实上方程组是欠定的，算法无法实施，此时的估计结果会很差。而在实际ScanSAR系统中，某些子带的距离向天线方向图边缘的线性性会非常强，这导致算法难以应用于实际处理系统。

另外，以上所有的方法都是只根据两个子带的重叠区域的数据分别对各个子带进行滚动角估计，当有多个子带时，相当于忽视了子带间的相互约束关系，会导致估计精度的下降。

总之，现有方法在估计精度上都不能满足ScanSAR系统的要求，因此本发明主要解决的就是滚动角估计方法的精度问题。

参考文献1：R.Bamler，“RollAngleEstimationinSIR-CScanSARProcessing”，JetProplusionLab，Pasadenna，CA，JPLInterofficeMemo3340-94-030，1994.

参考文献2：M.Goulding，“RollAngleEstimationforScanSARProcessingintheCDPF”，MacDoald，DettwilerandAssoc.Ltd，Richmond，BC，Canada，Tech.Rep.1997.

参考文献3：M.V.Dragosevic，“RollAngleMeasurementandCompensationStrategyforRADARSATScanSAR”，inCEOSSARWorkshop，Toulouse，ECS-CNES，October26-29，1999.

参考文献4：李幸，洪峻，“一种基于最小二乘法的星载ScanSAR滚动角迭代估计算法”，电子与信息学报，vol.30，no.9，2008，pp.2099-2102.

发明内容

(一)要解决的技术问题

鉴于上述技术问题，本发明提供了一种基于多个重叠区域数据联合解算的ScanSAR滚动角估计方法，以提高滚动角估计方法的精度。

(二)技术方案

本发明基于多个重叠区域数据联合解算的ScanSAR滚动角估计方法包括：步骤A：对于重叠区中N个子带中第i个子带的图像，对功率取对数，在方位向上进行平均，得到图像功率随距离向视角θ的变化关系，记为S_i(θ)，对其进行建模；步骤B：基于迭代方式，对于N个子带，将相邻的第i个和第i+1个子带的模型相减；步骤C：对于N个子带的N-1个重叠区中的第i个重叠区，以矩阵的形式表示方程组；步骤D：将关于N-1个重叠区的方程组合并为一个，并将其转换为矩阵形式；步骤E：对矩阵形式的关于N-1个重叠区的方程组进行求解，得到当前估计值与真实值之间的偏差的序列；以及步骤F：基于当前估计值与真实值之间的偏差的序列的值，采用迭代方式求解滚动角序列的值。

(三)有益效果

从上述技术方案可以看出，本发明基于多个重叠区域数据联合解算的ScanSAR滚动角估计方法具有以下有益效果：

(1)在滚动角估计中联合考虑了全部重叠区域的数据，利用了各个子带滚动角的相互约束关系，估计精度有较大提高，对ScanSAR模式下距离向辐射校正有着重要意义；

(2)在估计中对距离向天线方向图的非线性性要求较低，即使子带重叠区域天线线性性很强时，也能得到准确的估计结果，有较强的鲁棒性。

附图说明

图1为根据本发明实施例基于多个重叠区域数据的ScanSAR滚动角估计方法的流程图；

图2为仿真实验中双程距离向天线方向图；

图3为仿真实验中，加入随机滚动角误差和波束间相对增益偏差时，用现有技术方法及本实施例方法分别得到的估计结果进行距离向辐射校正后残余误差情况的对比。

具体实施方式

本发明提出了一种基于多个重叠区域数据的ScanSAR滚动角估计方法，同时对滚动角和波束间相对增益偏差进行了估计，提高了二者的估计精度，对ScanSAR模式下距离向辐射校正有着重要意义。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

在本发明的一个示例性实施例中，提供了一种基于多个重叠区域数据的ScanSAR滚动角估计方法。图1为根据本发明实施例基于多个重叠区域数据的ScanSAR滚动角估计方法的流程图。如图1所示，本实施例基于多个重叠区域数据的ScanSAR滚动角估计方法包括：

步骤A：对于重叠区中N个子带中第i个子带的图像，对功率取对数，在方位向上进行平均，得到图像功率随距离向视角θ的变化关系，记为S_i(θ)，对其进行建模，得到：

S_i(θ)＝W_i(θ+φ_i)+I(θ)+G_i+Noise(1)

其中，θ为距离向视角；φ_i为滚动角；W_i(θ+φ_i)表示双程距离向天线方向图；I(θ)表示与目标相关的因素，包括散射特性，入射角等；G_i表示归一化后的系统增益，Noise表示斑点噪声，i＝1，2，3，……，N。

步骤B：对于N个子带，基于迭代方式，将相邻的第i个和第i+1个子带的模型相减，得到：

S_i(θ)-S_i+1(θ)＝[W_i(θ+φ_i ^(k))-W_i+1(θ+φ_i+1 ^(k))]+

(5)

[Δφ_iD_i(θ+φ_i ^(k))-Δφ_i+1D_i+1(θ+φ_i+1 ^(k))]+h

其中，φ_i ^(k)和φ_i+1 ^(k)分别为第k次对两个滚动角的估计结果；Δφ_i和Δφ_i+1分别为当前估计值与真实值之间的偏差；h为波束间相对增益偏差常数，D_i为双程天线方向图的导数。

步骤C：对于N个子带的N-1个重叠区中的第i个重叠区，以矩阵的形式表示方程组；

假设整个图像由N个子带拼接构成，则共有N-1个重叠区域，即第i个和第i+1个子带之间是第i个重叠区。

对于第i个重叠区，记其中所有的距离门所对应的M个视角为则式(5)表示的是一个有M个方程的方程组，以矩阵的形式表示它，可得式(6)：

$A_i^{\left(k\right)}=B_i^{\left(k\right)}\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{\mathrm{\φ}}_i\\ {\mathrm{\Δ\φ}}_{i+1}\\ h\end{array}\right]---\left(6\right)$

其中： $A_i^{\left(k\right)}=\[S_i\left({\mathrm{\Θ}}_i\right)-S_{i+1}\left({\mathrm{\Θ}}_{i+1}\right)\]-\[W_i({\mathrm{\Θ}}_i+{\mathrm{\φ}}_i^{\left(k\right)})-W_{i+1}({\mathrm{\Θ}}_{i+1}+{\mathrm{\φ}}_{i+1}^{\left(k\right)})\]$

步骤D：将关于N-1个重叠区的方程组合并为一个，并将其转换为矩阵形式如下：

$\left[\begin{array}{c}{A}_1^{\left(k\right)}\\ A_2^{\left(k\right)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ A_{N-1}^{\left(k\right)}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}X& Y\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\Δ\φ}}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\Δ\φ}}_N\\ h_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ h_{N-1}\end{array}\right]---\left(7\right)$

其中， $X={\left[\begin{array}{ccccc}{D}_1({\mathrm{\Θ}}_1+{\mathrm{\φ}}_1^{\left(k\right)})& -D_2({\mathrm{\Θ}}_1+{\mathrm{\φ}}_2^{\left(k\right)})& 0_{M_1\×1}& ...& 0_{M_1\×1}\\ 0_{M_2\×1}& D_2({\mathrm{\Θ}}_2+{\mathrm{\φ}}_2^{\left(k\right)})& -D_3({\mathrm{\Θ}}_2+{\mathrm{\φ}}_3^{\left(k\right)})& ...& 0_{M_2\×1}\\ \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·\\ 0_{M_{N-1}\×1}& 0_{M_{N-1}\×1}& 0_{M_{N-1}\×1}& D_{N-1}({\mathrm{\Θ}}_{N-1}+{\mathrm{\φ}}_{N-1}^{\left(k\right)})& -D_N({\mathrm{\Θ}}_{N-1}+{\mathrm{\φ}}_N^{\left(k\right)})\end{array}\right]}_{\left(\underset{i=1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{M}_i\right)\×N}$

步骤E：对矩阵形式的关于N-1个重叠区的方程组，即式(7)，进行求解，得到当前估计值与真实值之间的偏差的序列及波束间相对增益偏差的估计值序列的值：

$\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\Δ\φ}}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\Δ\φ}}_N\\ h_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ h_{N-1}\end{array}\right]={\left(\left[\begin{array}{c}X\\ Y\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}X& Y\end{array}\right]\right)}^{-1}\left[\begin{array}{c}X\\ Y\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{A}_1^{\left(k\right)}\\ A_2^{\left(k\right)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ A_{N-1}^{\left(k\right)}\end{array}\right])---\left(8\right)$

得到当前估计值与真实值之间的偏差的序列 $\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\Δ\φ}}_1\\ {\mathrm{\Δ\φ}}_2\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\Δ\φ}}_N\end{array}\right]$ 的值，同时可以得到 $\left[\begin{array}{c}{h}_1\\ h_2\\ \·\\ \·\\ \·\\ h_{N-1}\end{array}\right]$ 的值作为波束间相对增益偏差的估计值序列；

步骤F：基于当前估计值与真实值之间的偏差的序列 $\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\Δ\φ}}_1\\ {\mathrm{\Δ\φ}}_2\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\Δ\φ}}_N\end{array}\right]$ 的值，采用迭代方式求解滚动角序列 $\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\φ}}_1\\ {\mathrm{\φ}}_2\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\φ}}_N\end{array}\right]$ 的值；

在实际工作中，该步骤F包括：

子步骤F1：设定 $\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\φ}}_1^{\left(0\right)}\\ {\mathrm{\φ}}_2^{\left(0\right)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\φ}}_N^{\left(0\right)}\end{array}\right]$ 的初值，例如 $\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\φ}}_1^{\left(0\right)}\\ {\mathrm{\φ}}_2^{\left(0\right)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\φ}}_N^{\left(0\right)}\end{array}\right]\mathrm{=0;}$

子步骤F2：令k＝0；

子步骤F3：执行下式：

$\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\φ}}_1^{(k-1)}\\ {\mathrm{\φ}}_2^{(k-1)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\φ}}_N^{(k-1)}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\φ}}_1^{\left(k\right)}\\ {\mathrm{\φ}}_2^{\left(k\right)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\φ}}_N^{\left(k\right)}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\Δ\φ}}_1\\ {\mathrm{\Δ\φ}}_2\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\Δ\φ}}_N\end{array}\right]---\left(9\right)$

子步骤F4：判断 $\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\φ}}_1^{(k-1)}\\ {\mathrm{\φ}}_2^{(k-1)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\φ}}_N^{(k-1)}\end{array}\right]-\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\φ}}_1^{\left(k\right)}\\ {\mathrm{\φ}}_2^{\left(k\right)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\φ}}_N^{\left(k\right)}\end{array}\right]\≤{10}^{-4}$ 是否成立，如果是，执行子步骤F5；否则k＝k+1，执行子步骤F3；

本子步骤中，关于的 $\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\φ}}_1^{(k+1)}\\ {\mathrm{\φ}}_2^{(k+1)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\φ}}_N^{(k+1)}\end{array}\right]-\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\φ}}_1^{\left(k\right)}\\ {\mathrm{\φ}}_2^{\left(k\right)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\φ}}_N^{\left(k\right)}\end{array}\right]$ 的判定值，本领域技术人员可以根据需要合理设定，一般情况下，Δ≤10^-3即可，而不局限于上述的Δ＝10^-4。

子步骤F5： $\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\φ}}_1\\ {\mathrm{\φ}}_2\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\φ}}_N\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\φ}}_1^{(k-1)}\\ {\mathrm{\φ}}_2^{(k-1)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\φ}}_N^{(k+1)}\end{array}\right]$

经过若干次迭代后算法即可收敛，实验表明，一般只需迭代很少的几次就可以收敛，得到很好的估计结果。

下面通过仿真实验来验证本实施例技术方案的有效性。设计四个波位的ScanSAR系统，双程距离向天线方向图如图2所示。四个波位的波束宽度分别为2.8°，2.64°，2.24°，1.9°。可以看到在各个波束的重叠区域天线的线性性相对都比较强。

在生成回波中给天线随机生成滚动角误差，同时在各个波束间加入随机的增益偏差，之后分别用参考文献4的方法和本发明的方法对二者进行估计。经多次实验取平均后所得估计结果如表1所示，其中，波束间相对增益以波束一为基准)：

表1不同方法估计结果的对比

下面给出一组加入随机滚动角误差和波束间相对增益偏差时，分别用两个估计结果进行距离向辐射校正后残余误差情况，如图3所示。由图3可以看出，用参考文献4的方法获得的的估计结果进行校正后，还残余有约0.8dB的增益误差，而用本实施例的方法得到的估计结果进行校正后，基本没有残余误差，四个波位的残余增益都基本为0。

需要说明的是，本实施例提供了包含特定值的参数的示范，但这些参数无需确切等于相应的值，而是可在可接受的误差容限或设计约束内近似于相应值。

至此，已经结合附图对本发明实施例进行了详细描述。依据以上描述，本领域技术人员应当对本发明基于多个重叠区域数据联合解算的ScanSAR滚动角估计方法有了清楚的认识。

需要说明的是，在附图或说明书正文中，未绘示或描述的实现方式，均为所属技术领域中普通技术人员所知的形式，并未进行详细说明。此外，上述对方法的定义并不仅限于实施例中提到的各种具体方式，本领域普通技术人员可对其进行简单地更改或替换。

综上所述，本发明基于多个重叠区域数据对ScanSAR滚动角进行估计的方法，同时对滚动角和波束间相对增益偏差进行了估计，提高了估计精度，对ScanSAR模式下距离向辐射校正有着重要意义。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于多个重叠区域数据联合解算的ScanSAR滚动角估计方法，其特征在于，包括：

步骤A：对于重叠区中N个子带中第i个子带的图像，对功率取对数，在方位向上进行平均，得到图像功率随距离向视角θ的变化关系，记为S_i(θ)，对其进行建模；

步骤B：基于迭代方式，对于N个子带，将相邻的第i个和第i+1个子带的模型相减；

步骤C：对于N个子带的N-1个重叠区中的第i个重叠区，以矩阵的形式表示方程组；

步骤D：将关于N-1个重叠区的方程组合并为一个，并将其转换为矩阵形式；

步骤E：对矩阵形式的关于N-1个重叠区的方程组进行求解，得到当前估计值与真实值之间的偏差的序列；以及

步骤F：基于当前估计值与真实值之间的偏差的序列的值，采用迭代方式求解滚动角序列的值。

2.根据权利要求1所述的ScanSAR滚动角估计方法，其特征在于，所述步骤A中，图像功率随距离向视角θ的变化关系S_i(θ)建模的结果为：

S_i(θ)＝W_i(θ+φ_i)+I(θ)+G_i+Noise

其中，θ为距离向视角；φ_i为滚动角；W_i(θ+φ_i)表示双程距离向天线方向图；I(θ)表示与目标相关的因素；G_i表示归一化后的系统增益；Noise表示斑点噪声，i＝1，2，3，……，N。

3.根据权利要求2所述的ScanSAR滚动角估计方法，其特征在于，所述步骤B中，相邻的第i个和第i+1个子带的模型相减，得到的结果为：

S_i(θ)-S_i+1(θ)＝[W_i(θ+φ_i ^(k))-W_i+1(θ+φ_i+1 ^(k))]+

[Δφ_iD_i(θ+φ_i ^(k))-Δφ_i+1D_i+1(θ+φ_i+1 ^(k))]+h

其中，φ_i ^(k)和φ_i+1 ^(k)分别为第k次对两个滚动角的估计结果；Δφ_i和Δφ_i+1分别为当前估计值与真实值之间的偏差；h为波束间相对增益偏差常数，D_i为双程天线方向图的导数。

4.根据权利要求3所述的ScanSAR滚动角估计方法，其特征在于，所述步骤C中，对于第i个重叠区，所有的距离门所对应的M_i个视角为以矩阵的形式表示的有M_i个方程的方程组为：

$A_i^{\left(k\right)}=B_i^{\left(k\right)}\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{\mathrm{\φ}}_i\\ {\mathrm{\Δ\φ}}_{i+1}\\ h\end{array}\right]$

其中： $A_i^{\left(k\right)}=\[S_i\left({\mathrm{\Θ}}_i\right)-S_{i+1}\left({\mathrm{\Θ}}_{i+1}\right)\]-\[W_i({\mathrm{\Θ}}_i+{\mathrm{\φ}}_i^{\left(k\right)})-W_{i+1}({\mathrm{\Θ}}_{i+1}+{\mathrm{\φ}}_{i+1}^{\left(k\right)})\]$

5.根据权利要求4所述的ScanSAR滚动角估计方法，其特征在于，所述步骤D中，N-1个重叠区的方程组转换后的矩阵形式为：

其中， $X={\left[\begin{array}{ccccc}{D}_1({\mathrm{\Θ}}_1+{\mathrm{\φ}}_1^{\left(k\right)})& -D_2({\mathrm{\Θ}}_1+{\mathrm{\φ}}_2^{\left(k\right)})& 0_{M_1\×1}& ...& 0_{M_1\×1}\\ 0_{M_2\×1}& D_2({\mathrm{\Θ}}_2+{\mathrm{\φ}}_2^{\left(k\right)})& -D_3({\mathrm{\Θ}}_2+{\mathrm{\φ}}_3^{\left(k\right)})& ...& 0_{M_2\×1}\\ \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·\\ 0_{M_{N-1}\×1}& 0_{M_{N-1}\×1}& 0_{M_{N-1}\×1}& -D_{N-1}({\mathrm{\Θ}}_{N-1}+{\mathrm{\φ}}_{N-1}^{\left(k\right)})& D_N({\mathrm{\Θ}}_{N-1}+{\mathrm{\φ}}_N^{\left(k\right)})\end{array}\right]}_{\left(\underset{i=1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{M}_i\right)\×N}$

6.根据权利要求5所述的ScanSAR滚动角估计方法，其特征在于，所述步骤E中，按照下式进行求解，得到当前估计值与真实值之间的偏差的序列：

$\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\Δ\φ}}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\Δ\φ}}_N\\ h_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ h_{N-1}\end{array}\right]={\left(\left[\begin{array}{c}X\\ Y\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}X& Y\end{array}\right]\right)}^{-1}\left[\begin{array}{c}X\\ Y\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{A}_1^{\left(k\right)}\\ A_2^{\left(k\right)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ A_{N-1}^{\left(k\right)}\end{array}\right])$

其中， $\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\Δ\φ}}_1\\ {\mathrm{\Δ\φ}}_2\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\Δ\φ}}_N\end{array}\right]$ 为当前估计值与真实值之间的偏差的序列， $\left[\begin{array}{c}{h}_1\\ h_2\\ \·\\ \·\\ \·\\ h_{N-1}\end{array}\right]$ 为波束间相对增益偏差的估计值。

7.根据权利要求6所述的ScanSAR滚动角估计方法，其特征在于，所述步骤F包括：

子步骤F1：设定 $\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\φ}}_1^{\left(0\right)}\\ {\mathrm{\φ}}_2^{\left(0\right)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\φ}}_N^{\left(0\right)}\end{array}\right]$ 的初值，例如 $\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\φ}}_1^{\left(0\right)}\\ {\mathrm{\φ}}_2^{\left(0\right)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\φ}}_N^{\left(0\right)}\end{array}\right]\mathrm{=0;}$

子步骤F2：令k＝0；

子步骤F3：执行下式：

$\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\φ}}_1^{(k-1)}\\ {\mathrm{\φ}}_2^{(k-1)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\φ}}_N^{(k-1)}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\φ}}_1^{\left(k\right)}\\ {\mathrm{\φ}}_2^{\left(k\right)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\φ}}_N^{\left(k\right)}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\Δ\φ}}_1\\ {\mathrm{\Δ\φ}}_2\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\Δ\φ}}_N\end{array}\right]$

子步骤F4：判断 $\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\φ}}_1^{(k-1)}\\ {\mathrm{\φ}}_2^{(k-1)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\φ}}_N^{(k-1)}\end{array}\right]-\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\φ}}_1^{\left(k\right)}\\ {\mathrm{\φ}}_2^{\left(k\right)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\φ}}_N^{\left(k\right)}\end{array}\right]\≤\mathrm{\Δ}$ 是否成立，如果是，执行子步骤F5；否则k＝k+1，执行子步骤F3；

子步骤F5： $\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\φ}}_1\\ {\mathrm{\φ}}_2\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\φ}}_N\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\φ}}_1^{(k-1)}\\ {\mathrm{\φ}}_2^{(k-1)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\φ}}_N^{(k-1)}\end{array}\right].$

8.根据权利要求7所述的ScanSAR滚动角估计方法，其特征在于，所述Δ≤10^-3。