CN106291548A - 基于惯导信息和回波数据的Ka调频连续波SAR运动补偿方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于惯导信息和回波数据的Ka调频连续波SAR运动补偿方法，包括：步骤一、根据惯导数据计算误差补偿函数，结合该误差补偿函数进行成像处理，得到初步聚焦图像；步骤二、基于所述聚焦图像的自聚焦处理，得到残余的距离向和高度向偏差；步骤三、结合残余的距离向和高度向偏差对误差补偿函数进行更新；步骤四、结合更新后的误差补偿函数进行成像处理，得到聚焦图像。

Description

基于惯导信息和回波数据的Ka调频连续波SAR运动补偿方法

技术领域

本发明涉及FMCW SAR成像技术领域。具体涉及基于惯导信息和回波数据的Ka调频连续波SAR运动补偿方法，适用于机载FMCW SAR成像的运动补偿。

背景技术

SAR成像理论是基于雷达载机在空中相对于成像地域作匀速直线运动的假设，即要得到理想的地面目标的图像，需要求雷达相位中心(APC:Antenna Phase Center)在空中能够保持匀速直线运动。但在实际情况中，由于载机受到大气湍流、阵风、导航设备的误差等多种因素的影响，会偏离理想航线，造成天线平台姿态变化，产生天线指向误差。该误差将导致：(1)使图像几何畸变，甚至局部地区分辨率下降；(2)造成压缩波形主瓣展宽及副瓣电平增高，使图像分辨率下降、轮廓模糊、造成假目标及方位向比例误差；(3)积分副瓣电平升高，造成假目标、轮廓模糊和重影。因此运动补偿技术是实现高分辨率成像关键，也是获得高质量机载SAR图像的关键。

另外，SAR作为一种具有全天时全天候高分辨成像能力的高性能传感器，与无人机的结合，一方面极大拓展了SAR的应用范围，另一方面增强了无人机的感知能力，但微小无人机有限的载荷及功耗不适合装配体积重量大、功耗高的脉冲体制SAR。FMCW SAR促进了小体积、低功耗、低成本、高分辨率成像传感器的发展与革新。但是小型飞机或无人机飞行航线更加不稳，导致运动误差较大，直接使用基于回波数据的运动补偿方法效果难以满足要求；而当前可用的惯导产品的精度不高，完全依赖于基于惯导数据的运动补偿方法也不能满足高分辨率成像的要求。

发明内容

本发明解决的问题是现有的基于回波数据的运动补偿方法，和基于惯导数据的运动补偿方法不能满足高分辨率成像的要求；为解决所述问题，本发明提供一种基于低精度惯导信息和回波数据的Ka调频连续波SAR运动补偿方法。

本发明提供的基于低精度惯导信息和回波数据的Ka调频连续波SAR运动补偿方法包括：

步骤一、根据惯导数据计算误差补偿函数，结合所述误差补偿函数进行成像处理，得到初步聚焦图像；

步骤二、基于所述初步聚焦图像的自聚焦处理，得到残余的距离向和高度向偏差；

步骤三、结合残余的距离向和高度向偏差对误差补偿函数进行更新；

步骤四、结合更新后的误差补偿函数进行成像处理，得到聚焦图像。

进一步，所述步骤一包括：

步骤1.1、根据惯导数据进行距离门调整；

步骤1.2、根据惯导数据对场景中心点运动进行一致误差补偿；

步骤1.3、对一致误差补偿后的数据先进行方位向傅里叶变换，再进行多普勒频移校正和距离徙动空变性校正；

步骤1.4、对多普勒频移校正后的数据进行距离向傅里叶变化，再进行残余视频相位的校正；

步骤1.5对数据进行距离向逆傅里叶变换，将数据变换到距离时域，乘以参考函数H_IFS&SRC&RCMC完成逆频率变标、二次距离压缩和距离徙动校正。

步骤1.6、依次进行距离向傅里叶变换、方位向傅里叶逆变换后，逐距离门进行剩余运动误差补偿；

步骤1.7、将数据变换到方位频域，通过频域相位相乘和方位向逆傅里叶变换完成方位向压缩，得到初步聚焦的SAR图像。

进一步，调整的距离门的个数为：n＝2ΔR/距离门长度，其中R₀为载机的理想航迹到目标的距离，R为载机实际航迹到目标的距离，ΔR＝R-R₀，距离门长度为一个采样周期所对应的电磁波传播的距离。

进一步，一致误差补偿函数为：

其中，λ为波长，γ_mid为场景中心距离门的擦地角，ΔR_mid(t)为场景中心点的斜距误差，Δy,Δz分别代表实际轨迹上的某点相对于理想轨迹上对应点在水平距离向和高度向上的偏移量。

进一步，剩余运动误差补偿函数为：

$\begin{array}{c}{H}_{moco2}=\frac{4\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}{\mathrm{\ΔR}}_n\left(t\right)\\ =\frac{4\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\[(\mathrm{\Δ}z{\mathrm{sin\γ}}_n-\mathrm{\Δ}y{\mathrm{cos\γ}}_n)-(\mathrm{\Δ}z{\mathrm{sin\γ}}_{mid}-\mathrm{\Δ}y{\mathrm{cos\γ}}_{mid})\]\end{array},$

γ_n，γ_mid分别为第n(n＝1,2,3……N，N为距离门个数)个距离门及场景中心距离门的擦地角，λ为波长，ΔR_n(t)为每个距离门对应的斜距误差。

进一步，利用条带PGA方法计算更新的距离向和高度向偏差，包括，

步骤2.1、建立模型其中，θ_k,k＝1…N为雷达到不同距离门的相对视角，e＝[e₁…e_N]^T；

步骤2.2、利用最小二乘准则，可得矩阵D的最小二乘估计：对和进行积分获得更新的距离向和高度向偏差。进一步，更新后的一致误差补偿函数和剩余误差补偿函数分别表示为H′_moco1、H′_moco2， Δz′和Δy′分别为更新的距离向和高度向偏差。

进一步，所述步骤四包括：

步骤4.1、利用更新后的一致误差补偿函数对回波数据进行一致误差补偿；

步骤4.2、对一致误差补偿后的数据先进行方位向傅里叶变换，再进行多普勒频移校正和距离徙动空变性校正；

步骤4.3、对多普勒频移校正后的数据进行距离向傅里叶变化，再进行残余视频相位的校正；

步骤4.4对数据进行距离向逆傅里叶变换，将数据变换到距离时域，乘以参考函数H_IFS&SRC&RCMC完成逆频率变标、二次距离压缩和距离徙动校正。

步骤4.5、依次进行距离向傅里叶变换、方位向傅里叶逆变换后，利用更新后的剩余误差补偿函数逐距离门进行剩余误差补偿；

步骤4.6、将数据变换到方位频域，通过频域相位相乘和方位向逆傅里叶变换完成方位向压缩，得到聚焦的SAR图像。

本发明的优点包括：给出了适用于机载FMCW SAR基于惯导信息和回波数据的运动补偿方法，弥补小型飞机或无人机平台运动误差较大、现有惯导精度不高的问题，以得到满足高分辨率要求的Ka FMCW SAR图像。运动补偿前、后的SAR图像分别如图3(a)、(b)所示。

附图说明

图1是本发明实施例提供的运动补偿方法的基本几何关系图；

图2是本发明实施例提供的基于低精度惯导信息和回波数据的Ka调频连续波SAR运动补偿方法的流程示意图；

图3(a)为运动补偿前SAR图像，图3(b)采用本发明实施例提供的方法进行运动补偿后SAR图像。

具体实施方式

下文中，结合附图和实施例对本发明的精神和实质作进一步阐述。

构建正侧视SAR与地面目标C的基本几何关系如图1所示。建立坐标系：y-x-z。其中x代表方位向，y代表距离向，z代表高度向。过点A(0,0,h)的虚直线为理想轨迹，过点B(Δy,Δx,h+Δz)的实曲线为实际轨迹，其中：h表示载机高度，Δx,Δy,Δz分别代表B点相对于A点在方位向、距离向和高度向上的偏移量。

结合参考图2，本发明实施例提供的基于低精度惯导信息和回波数据的Ka调频连续波SAR运动补偿方法包括以下步骤：

步骤一、根据惯导数据对回波数据进行距离门调整

调整的距离门个数n为：

n＝2ΔR/距离门长度 (1)

其中：ΔR＝R-R₀，距离门长度为一个采样周期所对应的电磁波传播的距离。R₀为载机的理想航迹到目标的距离，R为载机实际航迹到目标的距离。距离门调整补偿由于斜距误差所引起的距离门位置偏移，可以消除航迹不理想所带来的影响，避免图像几何畸变。

步骤二、根据惯导信息对场景中心点运动误差进行并相位补偿，即一致补偿处理。一致补偿函数为：

$H_{moco1}=\frac{4\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}{\mathrm{\ΔR}}_{mid}\left(t\right)=\frac{4\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}(\mathrm{\Δ}z{\mathrm{sin\γ}}_{mid}-\mathrm{\Δ}y{\mathrm{cos\γ}}_{mid})---\left(2\right)$

其中，λ为波长，ΔR_mid(t)为场景中心点的斜距误差，γ_mid为场景中心距离门的擦地角。

步骤三、完成多普勒频移校正和距离徙动空变性的校正(对应公式3)，残余视频相位的校正(对应公式4)，逆频率变标、二次距离压缩和距离徙动校正(对应公式5)，

$H_{RVP}(f_{\mathrm{\τ}},f_{\mathrm{\η}})=\exp \[-j\frac{{\mathrm{\πf}}_r^2}{\mathrm{\γ}\mathrm{\β}\left(f_{\mathrm{\η}}\right)}\]---\left(4\right)$

其中，τ为距离向时间，f_η为方位向频率，γ为发射信号的调频斜率，v为

平台运动速度，f_r为距离向频率，R_B为目标到雷达的最近斜距。

步骤四、将数据变换到距离频域方位时域，并逐距离门补偿剩余的运动误差导致的相位误差。补偿函数为：

$\begin{array}{c}{H}_{moco2}=\frac{4\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}{\mathrm{\ΔR}}_n\left(t\right)\\ =\frac{4\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\[(\mathrm{\Δ}z{\mathrm{sin\γ}}_n-\mathrm{\Δ}y{\mathrm{cos\γ}}_n)-(\mathrm{\Δ}z{\mathrm{sin\γ}}_{mid}-\mathrm{\Δ}y{\mathrm{cos\γ}}_{mid})\]\end{array}---\left(3\right)$

步骤五、将数据变换到方位频域进行方位向压缩，得到结合惯导信息进行运动补偿后的聚焦图像。

步骤六、使用基于回波数据的自聚焦方法(如条带PGA方法等)估计残余的相位误差，由于已经基于惯导信息进行了运动补偿，残余的运动误差变小，有利于基于回波数据的条带PGA方法的误差估计。根据图1的坐标系，可建立以下模型

${\stackrel{\·}{\mathrm{\Φ}}}_k=H\stackrel{\·}{D}+e---\left(4\right)$

其中，θ_k,k＝1…N为雷达到不同距离门的相对视角，

e＝[e₁…e_N]^T。

利用最小二乘准则，可得矩阵D的最小二乘估计

${\stackrel{\·\·}{D}}_{LS}={\left(H^{T}H\right)}^{-1}{H}^T\widehat{\stackrel{\·\·}{\mathrm{\Φ}}}---\left(5\right)$

对和进行积分便可获得从回波数据估计得到的y向和z向的距离偏差。

步骤七、结合惯导信息对误差补偿函数进行更新，更新后的一致误差补偿函数和剩余误差补偿函数分别表示为H′_moco1、H′_moco2。

$H_{moco1}^{\′}=\frac{4\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}({\mathrm{\Δz}}^{\′}{\mathrm{sin\γ}}_{mid}-{\mathrm{\Δy}}^{\′}{\mathrm{cos\γ}}_{mid})---\left(6\right)$

$H_{moco2}^{\′}=\frac{4\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\[({\mathrm{\Δz}}^{\′}{\mathrm{sin\γ}}_n-{\mathrm{\Δy}}^{\′}{\mathrm{cos\γ}}_n)-({\mathrm{\Δz}}^{\′}{\mathrm{sin\γ}}_{mid}-{\mathrm{\Δy}}^{\′}{\mathrm{cos\γ}}_{mid})\]---\left(7\right)$

其中，Δz′和Δy′分别为结合惯导信息与自聚焦估计结果计算得到的高度向、距离向偏差。

步骤八、重复步骤2～5，得到最终的聚焦图像。

本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (8)

1.基于惯导信息和回波数据的Ka调频连续波SAR运动补偿方法，其特征在于，包括：

步骤一、根据惯导数据计算误差补偿函数，结合所述误差补偿函数进行成像处理，得到初步聚焦图像；

步骤二、基于所述初步聚焦图像的自聚焦处理，得到残余的距离向和高度向偏差；

步骤三、结合残余的距离向和高度向偏差对误差补偿函数进行更新；

步骤四、结合更新后的误差补偿函数进行成像处理，得到聚焦图像。

2.依据权利要求1所述的基于惯导信息和回波数据的Ka调频连续波SAR运动补偿方法，其特征在于，

所述步骤一包括：

步骤1.1、根据惯导数据进行距离门调整；

步骤1.2、根据惯导数据对场景中心点运动进行一致误差补偿；

步骤1.3、对一致误差补偿后的数据先进行方位向傅里叶变换，再进行多普勒频移校正和距离徙动空变性校正；

步骤1.4、对多普勒频移校正后的数据进行距离向傅里叶变化，再进行残余视频相位的校正；

步骤1.5对数据进行距离向逆傅里叶变换，将数据变换到距离时域，乘以参考函数H_IFS&SRC&RCMC完成逆频率变标、二次距离压缩和距离徙动校正。

步骤1.6、依次进行距离向傅里叶变换、方位向傅里叶逆变换后，逐距离门进行剩余运动误差补偿；

步骤1.7、将数据变换到方位频域，通过频域相位相乘和方位向逆傅里叶变换完成方位向压缩，得到初步聚焦的SAR图像。

3.依据权利要求2所述的基于惯导信息和回波数据的Ka调频连续波SAR运动补偿方法，其特征在于，调整的距离门的个数为：n＝2ΔR/距离门长度，其中R₀为载机的理想航迹到目标的距离，R为载机实际航迹到目标的距离，ΔR＝R-R₀，距离门长度为一个采样周期所对应的电磁波传播的距离。

4.依据权利要求2所述的基于惯导信息和回波数据的Ka调频连续波SAR运动补偿方法，其特征在于，一致误差补偿函数为：

其中，λ为波长，γ_mid为场景中心距离门的擦地角，ΔR_mid(t)为场景中心点的斜距误差，Δy,Δz分别代表实际轨迹上的某点相对于理想轨迹上对应点在水平距离向和高度向上的偏移量。

5.依据权利要求2所述的基于惯导信息和回波数据的Ka调频连续波SAR运动补偿方法，其特征在于，剩余运动误差补偿函数为

γ_n，γ_mid分别为第n个距离门及场景中心距离门的擦地角，n＝1,2,3……N，N为距离门个数，λ为波长，ΔR_n(t)为每个距离门对应的斜距误差。

6.依据权利要求1所述的基于惯导信息和回波数据的Ka调频连续波SAR运动补偿方法，其特征在于，利用自聚焦算法计算残余距离向和高度向偏差，包括，

步骤2.1、建立模型其中，θ_k,k＝1…N为雷达到不同距离门的相对视角，e＝[e₁…e_N]^T；

步骤2.2、利用最小二乘准则，可得矩阵D的最小二乘估计：对和进行积分获得更新的距离向和高度向偏差。

7.依据权利要求6所述的基于惯导信息和回波数据的Ka调频连续波SAR运动补偿方法，其特征在于，更新后的一致误差补偿函数和剩余误差补偿函数分别表示为H′_moco1、H′_moco2， Δz′和Δy′分别为更新的距离向和高度向偏差。

8.依据权利要求1所述的基于惯导信息和回波数据的Ka调频连续波SAR运动补偿方法，其特征在于，所述步骤四包括：

步骤4.1、利用更新后的一致误差补偿函数对回波数据进行一致误差补偿；

步骤4.2、对一致误差补偿后的数据先进行方位向傅里叶变换，再进行多普勒频移校正和距离徙动空变性校正；

步骤4.3、对多普勒频移校正后的数据进行距离向傅里叶变化，再进行残余视频相位的校正；

步骤4.4对数据进行距离向逆傅里叶变换，将数据变换到距离时域，乘以参考函数H_IFS&SRC&RCMC完成逆频率变标、二次距离压缩和距离徙动校正；

步骤4.5、依次进行距离向傅里叶变换、方位向傅里叶逆变换后，利用更新后的剩余误差补偿函数逐距离门进行剩余误差补偿；

步骤4.6、将数据变换到方位频域，通过频域相位相乘和方位向逆傅里叶变换完成方位向压缩，得到聚焦的SAR图像。