CN106093941A - 一种基于fmcw雷达系统的冰层截面成像方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于FMCW雷达系统的冰层截面成像方法，利用传统的FMCW雷达系统，通过设定的探测模式，对冰层进行探测获得原始回波数据即中频数据，并通过补偿函数去除在距离向上冗余的相位信息，使得FMCW测距原理和SAR中的RD算法原理相结合，对得到的原始回波数据中的可用信号进行数据处理，这样在距离向利用基于FMCW测距原理进行时频变换，压缩以得到目标在距离向上的位置信息；然后在方向向利用插值算法完成徙动校正，实现方向向和距离向的解耦，基于SAR中的RD算法进行数据处理，压缩以得到目标在方向向上的位置信息，最后匹配压缩处理后的解耦压缩信号转换到时域，实现各冰层截面各探测点的位置信息的反演，得到高分辨率的冰层截面图像。

Description

一种基于FMCW雷达系统的冰层截面成像方法

技术领域

本发明属于海洋探测技术领域，更为具体地讲，涉及一种基于FMCW雷达雷达系统的冰层截面成像方法。

背景技术

全球范围内，海冰储量巨大，因此它对全球气候和人类社会发展等方面有着巨大的影响，对海冰的冰层厚度进行探测，了解变化有着重要的意义。

目前，冰层厚度探测大致可分为两种方法：直接测量法和物理测量法。其中，基于FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave，即调频连续波)测距原理的冰层探测雷达系统即FMCW雷达系统属于物理测量法，由于它具有：容易实现极高的距离分辨力、结构简单、不存在距离盲区、发射机功率较低、接收机灵敏度较高等特点，在冰层厚度探测领域得到广泛的应用。

目前，冰层厚度探测大部分都是单点测量，如前述的FMCW测距原理，虽然能够很好地提取距离信息，但是当它应用于具体的冰层厚度探测时，由于没有考虑方向向上的分辨率，它只能测量固定某点位置处的冰层厚度。即使最终会将它装载在飞行器上对冰层进行走航式的测量，依旧是以打点方式测量冰层厚度，在这种方式下，其方向向上的分辨力近似为天线主瓣照射在冰层上的跨度，会随着飞行器距离地面的高度的增大而增大，并不能够对冰层截面进行高分辨力的成像。

为了能够实现方向向上的高分辨力和冰层截面成像的功能，就需要在数据处理部分运，对原有的FMCW测距方法进行改进。

发明内容

本发明的目的在于克服现有FMCW雷达系统对冰厚探测的不足，通过改进对回波数据的处理方式，在冰层探测过程中提高探测方向上即方向向的分辨力，并实现冰层截面成像的功能。

为实现上述发明目的，本发明基于FMCW测距原理和SAR原理，提出一种，包括以下步骤：

(1)、通过FMCW雷达系统对冰层进行探测，获得原始回波数据，并对获取的原始回波数据即中频数据进行预处理，提取其中的可用信号；

(2)、对可用信号在距离向进行时频变换，实现距离向上的信号压缩，得到压缩信号；

其特征在于还包括：

(3)、对压缩信号，利用补偿函数去除在距离向上冗余的相位信息，得到去冗余相位压缩信号；

(4)、对去冗余相位信息压缩信号，在方向向频域利用插值算法完成距离徙动矫正，实现方向向和距离向的解耦，得到解耦压缩信号；

(5)、对解耦压缩信号进行方向向的匹配压缩处理，完成方向向上的信号压缩，最后匹配压缩处理后的解耦压缩信号转换到时域，实现各冰层截面各探测点的位置信息的反演，得到高分辨率的冰层截面图像。

本发明的发明目的实现如下所述：

本发明利用传统的FMCW雷达系统，通过设定的探测模式，对冰层进行探测获得原始回波数据即中频数据，并通过补偿函数去除在距离向上冗余的相位信息，使得FMCW(调频连续波)测距原理和SAR(合成孔径雷达)中的RD算法原理相结合，对得到的原始回波数据中的可用信号进行数据处理，这样在距离向利用基于FMCW测距原理进行时频变换，压缩以得到目标在距离向上的位置信息；然后在方向向利用插值算法完成徙动校正，实现方向向和距离向的解耦，基于SAR中的RD算法进行数据处理，压缩以得到目标在方向向上的位置信息，最后匹配压缩处理后的解耦压缩信号转换到时域，实现各冰层截面各探测点的位置信息的反演，得到高分辨率的冰层截面图像。

附图说明

图1是本发明基于FMCW雷达系统的冰层截面成像方法一种具体实施方法流程图；

图2是FMCW雷达系统天线主瓣照射区域示意图；

图3是探测点的空间模型示意图；

图4是FMCW数据存储方式；

图5是原始回波数据T_e时间段示意图；

图6是距离徙动产生原因示意图；

图7是飞行器位置固定时的空间模型；

图8是多点仿真结果与仿真设定值比较图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方案进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。

图1是本发明基于FMCW雷达系统的冰层截面成像方法一种具体实施方法流程图。

在本实施例中，如图1所示，本发明包括以下步骤：

S1、通过FMCW雷达系统得到原始回波数据，并提取其中的可用信号。

由于不同于传统的FMCW雷达系统测距方法，本发明需要满足以下几个方面的要求：

a1、飞行器沿着直线航行，速度保持匀速；

在本发明中，FMCW雷达系统对冰层进行探测时，应尽量保持飞行器沿直线飞行，飞行速度保持匀速。这一要求和传统的SAR(合成孔径雷达)是一致的，因为所有SAR的经典算法(包括RD算法，RMA算法，CS算法)都是在这个假定前提下进行推导的。同时它们都是相位敏感的，上面的条件如果偏差太大，会造成散焦而导致压缩失败。本发明中方向向是基于RD算法的，自然也需要在这一条件下进行。

a2、在本发明中，FMCW雷达系统发射天线需要采用非对称型天线，要求天线主瓣宽度在飞行器飞行方向即方向向上足够宽，而在与之水平垂直的另一个方向上尽可能窄，即方向向上的宽度大于与之水平垂直的另一个方向的宽度，并且越大越好，至少5倍以上。

FMCW雷达系统天线主瓣照射区域如图2所示，其中，(a)是在某固定时刻FMCW雷达系统的探测示意图，(b)是一般FMCW雷达系统天线的照射区域的俯视图，(c)是本发明中FMCW雷达系统所采用的非对称天线照射区域的俯视图。图1中，X是飞行器飞行方向，Z是与飞行器飞行方向水平垂直，R₀为FMCW雷达系统距离海冰冰层的高度，L_s为飞行器飞行方向上天线主瓣宽度，L_z是与飞行器飞行方向水平垂直方向上天线主瓣宽度。从图2(b)可以看出，一般天线的照射区域为圆形，这样，在测量探测点A₁、A₂、A₃时，不可避免地形成非探测点即杂波点A₄、A₅、A₆的回波数据。图2(c)可以看出，由于天线主瓣变窄，杂波点就相对较少。

在具体实施过程中，FMCW雷达系统的工作模式是基于SAR最原始的条带式。如图3所示，FMCW雷达系统放置在飞行器上，调整发射和接收天线，使得天线垂直照射于海冰冰层。飞行器沿着X方向以固定的速度匀速飞行。FMCW雷达系统以脉冲重复时间(线性调频信号的一个调频周期)对海冰冰层进行探测，在每个调频周期内，完成一次测量。

在本实施例中，如图3所示，F₁、F₂、F₃、F₄、F₅是飞行器沿着飞行路线在各个探测点的位置。T₁、T₂则是海冰冰层上所选取的反射点，最终经过一段时间的探测得到原始回波数据，该数据是一维信号数据。FMCW-SAR的理论推导需要用到一些设定。飞行器沿着X轴以速度V飞行，X轴定义为方向向，Y轴定义为距离向，由于发射的信号是周期重复的了FMCW信号。假设飞行器沿着直线飞行的时间是慢时间(η)。而在每一时刻，电磁波从发射到经过目标反射后回到接收机这段时间为快时间(t)，一般是发射信号的一个周期持续的时间。

a3、以同步信号对原始回波数据进行预处理，得到可用信号，并规范方式进行存储。

在本发明中，在FMCW雷达系统的设计时，需要保存同步信号，它是一个方波信号。FMCW雷达系统采用的是三角波调制，在同步信号为高电平时是发射信号是正调频的，从起始频率线性的提升到截止频率。在同步信号为低电平时，发射信号时负调频的，从截止频率到起始频率。

在程序的具体截取操作中，从同步信号数据矩阵的第一个值开始遍历，当某个值为1时开始判定，如果他的前7个点的平均值为0，后七个点的平均值为1，则认为这个点是同步信号的一段高电平的起始点，记录这个点的位置信息。以此为发射信号正调频的起始时刻。由于原始回波信号的持续周期已知，可以计算出持续周期内得到的离散数据点的个数，进而能准确的截取出每一段有用的信号。

图4是FMCW雷达系统获取的原始回波数据以脉冲重复周期(脉冲持续周期)截断后的存储方式，为了阐述简明清晰，这里考虑单点目标情况。T是脉冲持续时间，L_s是FMCW雷达系统在方向向上的分辨率。随着时间的推进，雷达将依次经过P₁～P₂这些探测点。在各个探测点，FMCW雷达系统将通过上面的同步信号依次将回波数据截取并存储在矩阵中。如图4所示，X₁～X₇和Y₁～Y₄分别是在X轴和Y轴上的采样点。由此得到的是一个回波数据的二维数据矩阵。

由于FMCW雷达会持续不间断的工作，并且，系统采用三角波调制方式，因此在如图5所示的T_e时间段内FMCW雷达系统得到的原始回波数据是失真的，并且会出现拐点。在原始回波数据集中频数据的预处理阶段，我们需要判定这段失真的信号，并且将其除去以得到有用的中频信号即可用信号，用作以后的数据处理。图5中S_t为发射信号、S_r为接收信号，B为频率带宽，T_c为有用信号时间段。具体的实现方法是，利用同步信号(方波信号)，进行初步的截断处理。然后，在测量前可以大致确定最远的目标的距离R_max。通过公式(1)可以确定其对应的时间

$t=\frac{2R_{max}}{c}---\left(1\right)$

式(1)中，c为光速，在已知的采样率F_s下，可以计算出这段时间对应于离散信号的离散点的个数

N＝round(tF_s) (2)

式(2)中round()表示取整，并且在已经分割好的离散信号中去除相应的点数，以此可以最大程度的保留有用信号，这样提取出可用信号。

S2、对可用信号进行去噪、滤波、加窗处理，然后，在距离向进行时频变换。

在本实施例中，通过小波去噪对其去除随机噪声，采用数字低通滤波器滤除带外杂波，对可用信号加汉明窗，然后，在距离向进行FFT(傅里叶)变换，将距离向信号转换到频域，得到压缩信号，实现探测点在距离向的位置信息的反演。

S3、对压缩信号，利用补偿函数去除在距离向上冗余的相位信息，得到去冗余相位压缩信号。

在本实施例中，补偿函数为：其中，K_r为FMCW雷达系统探测时，对发射信号进行调制的调频斜率，τ为信号延迟时间，其与FMCW雷达系统到探测点的距离相关。所述的去除是压缩信号与补偿函数相乘，补偿掉冗余相位信息。

S4、在方向向频域利用插值算法完成距离徙动矫正，实现方向向和距离向的解耦，得到解耦压缩信号.

在距离向完成压缩后，由于FMCW雷达系统到探测点的斜距R_η的值在方位向各个采样点上是不同，如图6所示，因此在图像上会显示成一段曲线而不是我们想要的直线，这种现象，我们称作距离徙动。然而计算机在处理相应的数据时必须要按照矩阵的某一行或者某一列来进行运算。所以在随后的方位向数据处理之前，要把图6中斜距R_η的曲线“掰直”成H₁即FMCW雷达系统到冰层表面距离即所在虚线的位置。这个过程叫做距离徙动矫正。

因为RD算法在距离上是双曲模型并且存在如式(3)的近似。

$R_{\mathrm{\η}}=\sqrt{{\left(v\mathrm{\η}\right)}^2+H_1^2}\≈H_1+\frac{{\left(v\mathrm{\η}\right)}^2}{2H_1}---\left(3\right)$

在慢时间域做时频转换时运用了POST原理，有如下关系式

$K_a\≈\frac{2{K_a}^2}{{\mathrm{\λH}}_1}=\frac{2{V_r}^2{f}_0}{{\mathrm{cH}}_1}---\left(4\right)$

f_η＝-K_aη (5)

其中K_a是方位向的调频率，V_r是飞机的飞行速度，f₀，λ分别是载波信号的频率和波长。

所以有

$R_{\mathrm{\η}}\left(f_{\mathrm{\η}}\right)\≈H_1+\frac{V_r}{2H_1}{\left(\frac{f_{\mathrm{\η}}}{K_a}\right)}^2=H_1+\frac{{\mathrm{\λ}}^2{H}_1{f_{\mathrm{\η}}}^2}{8{V_r}^2}---\left(6\right)$

根据上面的瞬时斜距的表达式，并且考虑到我们距离徙动矫正的目的是将R_η曲线矫正到H₁所在的位置。所以我们对于R_η曲线的矫正量为

$\mathrm{\Δ}R=\frac{{\mathrm{\λ}}^2{H}_1{f}_{\mathrm{\η}}^2}{8V_r^2}---\left(7\right)$

因此，在方向向频域依据式(7)的矫正量，通过sinc插值函数，将曲线“掰直”。

S5、在方向向进行匹配压缩，然后进行IFFT，完成目标方向向位置信息提取。

此时可以进行方位向的数据处理。在慢时间的频率维度f_η上需要补偿掉非线性的相位，达到脉冲压缩的目的，补偿函数为

$H_{az}\left(f_{\mathrm{\η}}\right)=e^{-j\mathrm{\π}\frac{{f_{\mathrm{\η}}}^2}{K_a}}---\left(8\right)$

在f_η维度上(方向向频域内)进行IFFT，即可得到最终的聚焦信号。海冰冰层截面的回波可以看成很多点目标回波的叠加，当把这些探测点全部反演出来，即可得到冰层截面的图像。

图7是某一时刻的海冰冰层探测示意图，此处以冰层上表面T₁(0，H₁)点的位置的反演过程为例，详细介绍本发明的推导过程。

其中R₁的计算可以由式(9)～(12)获得

$R_1=\sqrt{{L_1}^2+{H_1}^2}---\left(9\right)$

L₁＝|x_η-x₁| (10)

H₁＝|y_η-y₁| (11)

$R_1=\sqrt{{\left|x_{\mathrm{\η}}-x_1\right|}^2+\left|y_{\mathrm{\η}}-y_1\right|}---\left(12\right)$

本发明的理论推导需要用到一些设定。如图7所示，只考虑一个点T₁。并且设T₁正好处于x轴的原点处。由于发射的信号是周期重复的了FMCW信号。假设飞机沿着直线飞行的时间是慢时间(η)。而在每一时刻，电磁波从发射到经过目标反射后回到接收机这段时间为快时间(t)，一般是发射信号的一个周期持续的时间。在这种情况下可以认为在快时间(t)内飞行器是静止的。

η＞＞t (13)

在某一时刻，飞行器所在的位置的x轴坐标(x_η)为

x_η＝vη (14)

设发射的原始信号的表达式为

$S_t(t,\mathrm{\η})=A_0{W}_r\[t\]W_a\[\mathrm{\η}-{\mathrm{\η}}_1\]e^{j(2{\mathrm{\πf}}_{0}t+{\mathrm{\πK}}_r{t}^2)}---\left(15\right)$

其中AW_r[t]W_a[η]是函数的包络,W_a[η]和W_r[t]是矩形窗，f₀雷达载波频率，K_r是调频信号的调频斜率。

回波信号可以表示为发射信号的时间延迟

$S_r(t,\mathrm{\η})=A_0{W}_r\[t\]W_a\[\mathrm{\η}-{\mathrm{\η}}_1\]e^{j\left(2{\mathrm{\πf}}_0\right(t-\mathrm{\τ})+{\mathrm{\πK}}_r{\left(t-\mathrm{\τ}\right)}^2)}---\left(16\right)$

其中τ是延迟时间。它与雷达到目标的距离(R_η)是一一对应的。

$\mathrm{\τ}=\frac{2R_{\mathrm{\η}}}{c}---\left(17\right)$

最终得到的中频信号，是发射信号与回波信号的混频后的信号

$S_r(t,\mathrm{\η})=A_t{W}_r\[t-\mathrm{\τ}\]W_a\[\mathrm{\η}\]e^{j2{\mathrm{\πf}}_0\mathrm{\τ}-{\mathrm{j\πK}}_r{\mathrm{\τ}}^2}{e}^{j2{\mathrm{\πK}}_r\mathrm{\τ}t}---\left(18\right)$

距离向的脉冲压缩运用的是De-chirp原理，和FMCW雷达系统一样.只需要在快时间维度上进行一次时频转换即可。因此有

$S_r(f_r,\mathrm{\η})=A_t{P}_t\[f_r-K_r\frac{2R_{\mathrm{\η}}}{c}\]W_a\[\mathrm{\η}\]e^{j2{\mathrm{\πf}}_0\frac{2R_{\mathrm{\η}}}{c}}{e}^{-{\mathrm{j\πK}}_r{\mathrm{\τ}}^2}---\left(19\right)$

其中P_r[f_r-K_r·2R_η/c]是sinc函数。式中的最后一项是冗余的，通常因为该项影响微小而忽略，也可以通过与式相乘补偿掉。得到

$S_{rc}(f_r,\mathrm{\η})=A_t{P}_r\[f_r-K_r\frac{2R_{\mathrm{\η}}}{c}\]W_a\[\mathrm{\η}\]e^{j2{\mathrm{\πf}}_0\frac{2R_{\mathrm{\η}}}{c}}---\left(20\right)$

在方位向上需要用到SAR的一些基本思想

在本实施例中，参考的是SAR算法中经典的RD算法。在距离(R_η)上有如下近似

$R_{\mathrm{\η}}=\sqrt{{\left(v\mathrm{\η}\right)}^2+H_1^2}\≈H_1^2+\frac{{\left(v\mathrm{\η}\right)}^2}{2H_1}---\left(21\right)$

将式(21)带入式(20)有

$S_{rc}(f_r,\mathrm{\η})=A_t{P}_r\[f_r-K_r\frac{2R_{\mathrm{\η}}}{c}\]W_a\[\mathrm{\η}\]e^{-j4{\mathrm{\πf}}_0\frac{H_1}{c}}{e}^{-j\mathrm{\π}\frac{2v^2}{{\mathrm{\λH}}_1}{\mathrm{\η}}^2}---\left(22\right)$

在慢时间维度上进行时频转换.

$S_{rcf}(f_r,f_{\mathrm{\η}})={\mathrm{FFT}}_{\mathrm{\η}}\left(S_{rc}\right)=A_t{P}_r\[f_r-K_r\frac{2R_{\mathrm{\η}}}{c}\]W_a\[f_{\mathrm{\η}}\]e^{-j4{\mathrm{\πf}}_0\frac{H_1}{c}}{e}^{j\mathrm{\π}\frac{f_{\mathrm{\η}}^2}{K_a}}---\left(23\right)$

从式(23)可以看到，在距离向上的sinc函数P_r[f_r-K_r·2R_η/c]表明算法已经压缩到了雷达到目标的斜距R_η处，接下来是处理方向上的数据，以达到同样的效果。首先需要做距离徙动矫正。

R_η曲线的在频域的矫正量为

$\mathrm{\Δ}R=\frac{{\mathrm{\λ}}^2{H}_1{f}_{\mathrm{\η}}^2}{8V_r^2}---\left(24\right)$

以此，通过sinc插值函数，实现曲线的搬移，在不同的频率f_η上，将H₁处的值替换为处的值，从而实现距离徙动矫正。在经过上面的距离徙动校正后我们可以得到此时的信号表达式为

$S_{rcf}(f_r,f_{\mathrm{\η}})=A_t{P}_r\[f_r-K_r\frac{2H_1}{c}\]W_a\[f_{\mathrm{\η}}\]e^{-j4{\mathrm{\πf}}_0\frac{H_1}{c}}{e}^{j\mathrm{\π}\frac{{f_{\mathrm{\η}}}^2}{K_a}}---\left(25\right)$

此时可以进行方位向的匹配压缩数据处理。在慢时间的频率维度f_η上需要补偿掉非线性的相位(通过与补偿函数相乘)，达到脉冲压缩的目的，补偿函数为

$H_{az}\left(f_{\mathrm{\η}}\right)=e^{-j\mathrm{\π}\frac{{f_{\mathrm{\η}}}^2}{K_a}}---\left(26\right)$

在f_η(方向向频域)维度上进行IFFT，即可得到最终的聚焦信号。

$S_{rcf}(f_r,\mathrm{\η})=A_t{P}_r\[f_r-K_r\frac{2H_1}{c}\]P_a\[\mathrm{\η}\]e^{-j4{\mathrm{\πf}}_0\frac{H_1}{c}}---\left(27\right)$

其中P_a[η]是sinc函数。

从上式中可以看到，在f_r维度上信号被压缩在点K_r2H₁/c处。其中K_r，c均为常数，并且这一点包含了距离信息。可以用来表征距离H₁。

在η维度上信号被压缩在0点.这也符合我们最初令T₁处在x轴的原点这一设定。在更一般的情况下目标是某一个特定的点。经过上面算法，信号将被压缩在0多普勒位置处，也就是探测点实际所在的位置。因此上面的算法可以反演出探测点的位置。当运用于冰层探测时，由于雷达系统是线性的，冰层上的反射可以看作是许许多多反射点的集合，运用叠加原理，反映在最终成像图中是许多点组合成的图像，其中冰层上下表面的反射最为强烈，根据各点的距离信息就能提取出冰层的厚度信息。

同时我们对本发明进行了仿真，表1是FMCW雷达系统10点仿真方案。

表1

图8是仿真结果。从图8可以看到，在多点的仿真中本发明有很好的表现，清晰地分辨出预先设定的10个不同的探测点。其中图上的两条折线是设定的探测点的连线。浅色的点是算法处理后反演出的点。从图8中不难看出成像点很精确的反演出这些点所在的位置。

尽管上面对本发明的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (5)

1.一种基于FMCW雷达系统的冰层截面成像方法，包括以下步骤：

(1)、通过FMCW雷达系统对冰层进行探测，获得原始回波数据，并对获取的原始回波数据即中频数据进行预处理，提取其中的可用信号；

(2)、对可用信号在距离向进行时频变换，实现距离向上的信号压缩，得到压缩信号；

其特征在于还包括：

(3)、对压缩信号，利用补偿函数去除在距离向上冗余的相位信息，得到去冗余相位压缩信号；

(4)、对去冗余相位信息压缩信号，在方向向频域利用插值算法完成距离徙动矫正，实现方向向和距离向的解耦，得到解耦压缩信号；

(5)、对解耦压缩信号进行方向向的匹配压缩处理，完成方向向上的信号压缩，最后匹配压缩处理后的解耦压缩信号转换到时域，实现各冰层截面各探测点的位置信息的反演，得到高分辨率的冰层截面图像。

2.权利要求1所述的冰层截面成像方法，其特征在于，步骤(1)中通过FMCW雷达系统对冰层进行探测，获得原始回波数据时，应当满足：

a1、飞行器沿着直线航行，速度保持匀速；

a2、FMCW雷达系统发射天线需要采用非对称型天线，要求天线主瓣宽度在飞行器飞行方向即方向向上足够宽，而在与之垂直的另一个方向上尽可能窄。

3.权利要求1所述的的冰层截面成像方法，其特征在于，在步骤(3)中，所述的补偿函数为：所述的去除是压缩信号与补偿函数相乘，补偿掉冗余相位信息。

4.权利要求1所述的的冰层截面成像方法，其特征在于，在步骤(4)中，在方向向频域所依据公式为：

$\mathrm{\Δ}R=\frac{{\mathrm{\λ}}^2{H}_1{f}_{\mathrm{\η}}^2}{8V_r^2};$

通过sinc插值函数，实现曲线的搬移，在不同的频率f_η上，将探测点实际在距离向位置处H₁的值替换为H₁+λ²H₁f_η ²/8V_r ²处的值，从而实现距离徙动矫正。

5.权利要求1所述的的冰层截面成像方法，其特征在于，在步骤(5)中，所述对解耦压缩信号进行方向向的匹配压缩处理，在慢时间的频率维度f_η上需要补偿掉非线性的相位(通过与补偿函数相乘)，达到脉冲压缩的目的，补偿函数(匹配滤波器频域表达式)为：

$H_{az}\left(f_{\mathrm{\η}}\right)=e^{-j\mathrm{\π}\frac{{f_{\mathrm{\η}}}^2}{K_a}};$

最后，进行IFFT即转换到时域，实现各冰层截面各探测点的位置信息的反演，得到高分辨率的冰层截面图像。