CN106291556A - 一种基于双曲线模型的大斜视sar成像算法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于双曲线模型的大斜视SAR成像算法，采用更精确的雷达与目标之间的瞬时斜距的双曲线模型，且对距离压缩后的信号进行方位频率三次项的补偿，与时域校正线性距离走动的RD算法相比，本发明方法的成像目标结果不仅聚焦效果好、方位距离向旁瓣对称，而且距离向和方位向的中心目标峰值旁瓣比更高。

Description

一种基于双曲线模型的大斜视SAR成像算法

技术领域

本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种新的大斜视合成孔径雷达(SyntheticAperture Radar，SAR)成像算法。

背景技术

合成孔径雷达工作于大斜视模式下，发射信号与载机飞行方向不垂直，导致了回波信号存在严重的距离方位耦合，距离向调频率变化和距离徙动严重等问题，并且距离徙动呈现出大距离走动、小距离弯曲的特点。本算法利用时域校正距离走动方法补偿掉距离徙动中的线性距离走动分量，大大降低了距离向和方位向的耦合，并且对时域校正距离走动后所产生的方位频率三次相位项进行补偿，有效改善了方位向旁瓣不对称畸变的问题，可被用于大斜视SAR成像处理。

时域校正线性距离走动的距离-多普勒(Range-Doppler，RD)算法为：

步骤1根据斜视SAR成像空间几何模型确定雷达与目标之间的瞬时斜距；

步骤2依据雷达参数确定接收到的经解调后的回波基频信号；

步骤3由步骤1中的雷达与目标之间的瞬时斜距泰勒展开式中确定线性距离走动项，并对其进行补偿以校正距离走动；

步骤4在二维频域中队信号距离向匹配滤波和残余距离徙动校正，使得信号的距离方位项解耦合；

步骤5对于距离徙动校正后二位解耦合的信号可以沿着方位向对信号进行方位向匹配滤波，从而得到聚焦后目标图像。

时域校正线性距离走动的距离-多普勒算法具有成像速度快、普适性强等优点。但是其在斜视角度增大的情况下聚焦后的目标会出现方位向旁瓣不对称畸变的情况，这就导致了当多目标成像时成像质量下降，不利于雷达成像系统对图像质量的要求。

发明内容

要解决的技术问题

为了克服成像目标聚焦后方位向旁瓣不对称的情况，本发明基于更精确的目标与雷达之间距离的双曲线模型，并详细分析了距离走动校正后二维频域中的信号，提出了一种利用更精确的数学模型分析二维频域中回波信号特点优化改善了大斜视SAR雷达成像系统性能指标的方法。

技术方案

一种基于双曲线模型的大斜视SAR成像算法，其特征在于步骤如下：

步骤1：根据距离等式采用双曲线模型，确定雷达与目标之间的瞬时斜距为

其中，R(t,R₀)表示雷达与目标之间的瞬时斜距，t表示载机飞行的慢时间，R₀表示载机航线与场景中心线之间的最短距离，V表示载机飞行的速度，θ₀表示雷达发射信号的斜视角度；

步骤2：根据瞬时斜距和载机雷达工作的参数，确定经解调的二维时域中的回波信号

其中，τ是距离向时间，G(t)表示二维时域中回波信号的振幅，m_a(t)表示方位向窗函数，m_r(·)表示距离向窗函数，c表示光速，K_r表示发射信号的调频率，λ表示发射信号的波长；

步骤3：对回波信号进行距离向FFT，将信号变换到距离频域中，在距离频域中 对信号乘以距离走动校正函数，所述的距离走动校正函数：

其中，f_τ表示距离向频率，f_c表示对发射信号进行调制的载频；

步骤4：对距离走动校正后的信号进行方位向FFT，将信号变换到二维频域中；对信号依次进行距离压缩、方位频率三次项补偿和残余距离徙动校正：

所述的距离压缩函数为：

其中，f为方位向频率，V′＝Vcosθ₀；

对距离压缩后的信号进行方位频率三次项的补偿，这一步补偿了因距离走动校正而引起的压缩后目标方位向旁瓣的不对称畸变问题，所述的方位频率三次项补偿函数为：

所述的残余距离徙动校正函数为：

步骤5：对步骤4得到的信号进行距离向IFFT，将信号变换到距离多普勒域中，然后沿着方位向对信号进行方位向压缩；所述的方位向压缩函数为：

步骤6：对压缩后的信号再进行方位向IFFT，得到聚焦目标图像。

有益效果

本发明的有益效果是在时域校正线性距离走动的RD算法的基础上，通过详细分析大斜视下成像模型和雷达回波信号的特点，采用更精确的雷达与目标之间的瞬时斜距的双曲线模型，提出了一种新的大斜视SAR成像算法。与时域校正线性距离走动的RD算法相比，本发明方法的成像目标结果不仅聚焦效果好、方位距离向旁瓣对称，而且距离向和方位向的中心目标峰值旁瓣比更高。采用本法名的大斜视SAR雷达成像算法的雷达成像系统可以得到更加精确的目标图像。

附图说明

图1是大斜视机载SAR空间几何模型图。

H为载机飞行高度，R_b为航线距场景中心的距离，R₀为波束相位中心的斜距，θ₀为斜视角，R(t)为雷达与目标之间的瞬时斜距，Vt为载机飞行速度与时间。

图2是距离走动校正后的SAR空间几何等效示意模型图。

图3是本发明算法的流程图图。

图4是在斜视角为45°下时的3点目标成像效果图。图a分别是参考算法的二维时域目标信号和中心目标等高线图、中心目标距离向截面图和方位向截面图。图b分别是本文算法的二维时域目标信号和中心目标等高线图、中心目标距离向截面图和方位向截面图

图5是在斜视角为60°下时的3点目标成像效果图。图a分别是参考算法的二维时域目标信号和中心目标等高线图、中心目标距离向截面图和方位向截面图。图b分别是本文算法的二维时域目标信号和中心目标等高线图、中心目标距离向截面图和方位向截面图

图6是在斜视角为70°下时的3点目标成像效果图。图a分别是参考算法的二维时域目标信号和中心目标等高线图、中心目标距离向截面图和方位向截面图。图b分 别是本文算法的二维时域目标信号和中心目标等高线图、中心目标距离向截面图和方位向截面图。

图7中心目标峰值旁瓣比

具体实施方式

现结合实施例、附图对本发明作进一步描述：

利用以上所采取的距离等式更加精确的双曲线模拟雷达成像系统的雷达与目标之间的瞬时斜距，补偿二维频域中因距离走动校正产生的方位频率三次项对雷达回波数据进行处理，比较仿真系统成像性能。

步骤1：根据距离等式采用的双曲线模型，确定雷达与目标之间的瞬时斜距为

式(1)中R(t,R₀)表示雷达与目标之间的瞬时斜距，t表示载机飞行的慢时间，R₀表示载机航线与场景中心线之间的最短距离，V表示载机飞行的速度，θ₀表示雷达发射信号的斜视角度。

对雷达与目标之间的瞬时斜距进行泰勒展开如下式所示

从式(3)中可以确定处距离徙动量中的线性距离走动分量为ΔR＝-sinθ₀Vt，距离弯曲分量为

步骤2：利用步骤1中的雷达与目标之间的瞬时斜距和载机雷达工作的参数调频率K_r和波长λ来确定经解调的二维时域中的回波信号

τ是距离向时间，G(t)表示二维时域中回波信号的振幅，m_a(t)表示方位向窗函数，m_r(·)表示距离向窗函数，c表示光速，K_r表示发射信号的调频率，λ表示发射信号的波长。

步骤3：将式(1)代入到式(2)中，并对步骤2中的二维时域中的回波信号进行距离向FFT，将信号变换到距离频域中。因此可在距离频域中对信号乘以函数H_w(f_τ)，对距离频域中的信号进行距离走动校正

其中，f_τ表示距离向频率，f_c表示对发射信号进行调制的载频；

步骤4：对步骤3在距离频域中进行距离走动校正后的信号对其做方位向FFT，将信号变换到二维频域中。对信号距离压缩、位频率三次项补偿和残余距离徙动校正。

首先对信号进行距离向压缩，压缩函数为

其中，f为方位向频率，V′＝Vcosθ₀；

对距离压缩后的信号进行方位频率三次项的补偿，这一步补偿了因距离走动校正而引起的压缩后目标方位向旁瓣的不对称畸变问题，补偿函数为

通过对雷达与目标之间瞬时斜距的泰勒展开进行分析，在第三步中对距离徙动中的距离走动分量进行了补偿，为了对距离徙动进行完全的补偿，使信号的距离方位向解耦合，则必须要对信号中残余的距离徙动量(即距离弯曲量)进行校正，校正函数为

通过残余距离徙动校正后，信号的距离方位向解耦合，并将因距离走动校正在二维频域中引起的方位向频率三次项用共轭消除法进行补偿，使得信号的方位向压缩可以沿着每个距离门进行。

步骤5：对距离徙动校正后的二维解耦合的信号进行距离向IFFT，将信号变换到距离多普勒域中，然后沿着方位向对信号进行方位向压缩。方位向压缩函数为

步骤6：对压缩后的信号再进行方位向IFFT，得到聚焦目标图像。

图3为本发明所采用的基于时域去走动校正的RD算法流程图图，将接收到的回波信号进行距离向FFT，将信号转换到距离多普勒域中对其进行距离走动校正；将距离走动校正后的信号在二维频域进行距离向压缩、距离徙动校正和补偿因时域走动校正而引起的方位频率三次项的问题，最后在距离多普勒域中进行方位向压缩便可以得到目标的二维像。

在SAR工作于大斜视模式下时，分别选取参考算法和本发明中的算法不同斜视角下的回波数据进行方针处理，仿真结果参见图4、图5和图6，分别为45°、60°和70°的斜视角度下的结果对比。从结果中可以看出本发明中的算法在斜视角度变大的情况 下仍能使聚焦后目标旁瓣对称且中心目标的峰值旁瓣比相较于参考算法有所提升，可以满足大斜视SAR的成像要求。

Claims (1)

1.一种基于双曲线模型的大斜视SAR成像算法，其特征在于步骤如下：

步骤1：根据距离等式采用双曲线模型，确定雷达与目标之间的瞬时斜距为

$R(t,R_0)=\sqrt{{R_0}^2+{\left(Vt\right)}^2-2R_{0}Vt{\mathrm{sin\θ}}_0}$

其中，R(t,R₀)表示雷达与目标之间的瞬时斜距，t表示载机飞行的慢时间，R₀表示载机航线与场景中心线之间的最短距离，V表示载机飞行的速度，θ₀表示雷达发射信号的斜视角度；

步骤2：根据瞬时斜距和载机雷达工作的参数，确定经解调的二维时域中的回波信号

$\begin{array}{c}ss\left(t,\mathrm{\τ};R_0\right)=G\left(t\right)m_a\left(t\right)m_r\left(\mathrm{\τ}-2\frac{R\left(t,R_0\right)}{c}\right)\\ \·\exp \left\{-{\mathrm{j\πK}}_r{\left(\mathrm{\τ}-2\frac{R\left(t,R_0\right)}{c}\right)}^2\right\}\\ \·\exp \left(-j\frac{4\mathrm{\π}R\left(t,R_0\right)}{\mathrm{\λ}}\right)\end{array}$

其中，τ是距离向时间，G(t)表示二维时域中回波信号的振幅，m_a(t)表示方位向窗函数，m_r(·)表示距离向窗函数，c表示光速，K_r表示发射信号的调频率，λ表示发射信号的波长；

步骤3：对回波信号进行距离向FFT，将信号变换到距离频域中，在距离频域中对信号乘以距离走动校正函数，所述的距离走动校正函数：

$H_w\left(f_{\mathrm{\τ}}\right)=\exp \left(-\frac{j4\mathrm{\π}\left(f_{\mathrm{\τ}}+f_c\right)}{c}Vt{\mathrm{sin\θ}}_0\right)$

其中，f_τ表示距离向频率，f_c表示对发射信号进行调制的载频；

步骤4：对距离走动校正后的信号进行方位向FFT，将信号变换到二维频域中；对信号依次进行距离压缩、方位频率三次项补偿和残余距离徙动校正：

所述的距离压缩函数为：

$H_{arc}\left(f,f_{\mathrm{\τ}};r\right)=\exp \[-j\left(\frac{\mathrm{\π}}{K_r}-\frac{2{\mathrm{\πR}}_0}{{\mathrm{cf}}_c}\frac{{\left(f\mathrm{\λ}/2V^{\′}\right)}^2}{{\sqrt{1-{\left(f\mathrm{\λ}/2V^{\′}\right)}^2}}^3}\right){f_{\mathrm{\τ}}}^2\]$

其中，f为方位向频率，V′＝Vcosθ₀；

对距离压缩后的信号进行方位频率三次项的补偿，这一步补偿了因距离走动校正而引起的压缩后目标方位向旁瓣的不对称畸变问题，所述的方位频率三次项补偿函数为：

$H_{tp}\left(f,f_{\mathrm{\τ}};R_0\right)=\exp \[-j\frac{{\mathrm{\πR}}_0{\mathrm{sin\θ}}_0{\mathrm{\λ}}^3{f}^3/4V^{\′3}{\mathrm{cos\θ}}_0}{\mathrm{\λ}{\sqrt{1-{\left(f\mathrm{\λ}/2V^{\′}\right)}^2}}^3}\]$

所述的残余距离徙动校正函数为：

$H_{rcmc}(f,f_{\mathrm{\τ}};R_0)=j2\mathrm{\π}\frac{2}{c}(\frac{R_0}{\sqrt{1-{(f\mathrm{\λ}/2V^{\′})}^2}}-R_0)f_{\mathrm{\τ}}$

步骤5：对步骤4得到的信号进行距离向IFFT，将信号变换到距离多普勒域中，然后沿着方位向对信号进行方位向压缩；所述的方位向压缩函数为：

$H_a(f;r)=\exp \left(\begin{array}{c}-j\frac{4{\mathrm{\πR}}_0}{\mathrm{\λ}}\sqrt{1-{(f\mathrm{\λ}/2V^{\′})}^2}\\ +\frac{{\mathrm{\πR}}_0{\mathrm{sin\θ}}_0{\mathrm{\λ}}^2{f}^3}{4V{\cos }^4{\mathrm{\θ}}_0}\frac{1}{{\sqrt{1-{(f\mathrm{\λ}/2V^{\′})}^2}}^3}\end{array}\right)$

步骤6：对压缩后的信号再进行方位向IFFT，得到聚焦目标图像。