CN106842153A - 一种基于误差补偿的sar图像重构方法 - Google Patents

Abstract

一种基于误差补偿的SAR图像重构方法，包括获取SAR的回波数据，对雷达回波进行重采样，创建一个矩形网络，计算获取矢量误差，当满足一定条件后对目标某一点处的雷达回波进行补偿，得到补偿后的雷达回波数据，获得目标所有点的补偿后的雷达回波数据，通过转换后得到经过校正补偿的SAR图像等步骤，能够对SAR图像进行校正补偿，提高分辨率。

Description

一种基于误差补偿的SAR图像重构方法

技术领域

本发明涉及雷达领域，具体涉及一种基于误差补偿的SAR图像重构方法。

背景技术

SAR为一种主动式的对地观测系统，是具有高分辨率的成像雷达，可安载于飞机、卫星、宇宙飞船等多样化的飞行平台上，与传统的光学传感相比，SAR具有全天时、全天候、地表穿透力强等独特有点，并且随着SAR技术的发展和提高，其分辨率越来越高，因此，在灾害监测、环境监测、海洋监测、资源勘查、测绘和军事等方面的应用具有其独有的优势，也被广泛的应用。

现有技术对于SAR图像的处理方式多样，但是对于SAR图像的重构依然存在计算复杂，效率低等缺点，并且对于误差的补偿也准确，无法通过有效的方法对SAR图像进行加强，重构后图像依然无法满足要求。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种能够对SAR图像进行校正补偿，提高分辨率的基于误差补偿的SAR图像重构方法。

本发明提供了一种基于误差补偿的SAR图像重构方法，其特征在于，依次包括如下步骤：

(1)获取SAR的回波数据，令目标某一点处的雷达回波为：

其中，A_s为目标相应幅度，T为雷达脉冲宽度，ω_n为第n个脉冲的中心频率，γ_n为第n个脉冲的啁啾率，t_n为接收第n个脉冲的时间，t为回波时间，c为光速，r_c,n和r_s,n分别为第n个脉冲的从目标场景焦点到雷达的矢量和从特定点到雷达的矢量，n为慢时脉冲指数，rect(·)表示矩形函数；

令第n个脉冲的矢量误差为ε_n，则上式表示为：

(2)对雷达回波X_v(t,n)进行重采样，创建一个矩形网络，则；

其中，T_s，n为第n个脉冲的快时采样率，i为快时采样指数；

令，

其中s_x为在方位角方向上距场景焦点的目标偏移量，s_r为在倾斜范围方向上距场景焦点的目标偏移量，ψ_n为对于矢量r_c，n的脉冲-脉冲翻转角，ψ₀为对于矢量r_s，n的单标称翻转角，α_n为相对于合成孔径中心的角度，则XV₍i，n)表示为：

(3)计算获取矢量误差为ε_n：

令，(γ_nT_s，n cosψ_n cosα_n)i＝(γ₀T_s，0 cosψ₀)i′；

(ω_ncosψ_n cosα_n+(γ₀T_s，0 cosψ₀)i′)tanα_n＝(ω₀ cosψ₀dα)n′；

其中，dα为标称方位角采样频率缩放因子，T_s，0为标称快时采样率，i′为新快时采样指数，n′为新慢时采样参数，则：

当α_n很小时，则：

令ω_n＝ω₀ cosψ₀/cosψ_ncosα_n，则：

(4)当满足时，对目标某一点处的雷达回波进行补偿，得到补偿后的雷达回波数据：

倾斜分辨率方位分辨率其中I′为新快时采样指数的最大值，N′新慢时采样指数的最大值，则补偿后的雷达回波数据为：

(5)重复步骤1)-4)，获得目标所有点的补偿后的雷达回波数据，通过转换后得到经过校正补偿的SAR图像。

本发明的基于误差补偿的SAR图像重构方法，可以有效的对SAR图像进行校正补偿，针对性强，经过补偿处理后的SAR图像轮廓更加清晰，完成了有效的成像的同时提高了SAR的分辨率。

附图说明

图1为基于误差补偿的SAR图像重构方法的流程图；

图2为未经校正补偿处理的SAR图像；

图3为经校正补偿处理的SAR图像；

具体实施方式

下面详细说明本发明的具体实施，有必要在此指出的是，以下实施只是用于本发明的进一步说明，不能理解为对本发明保护范围的限制，该领域技术熟练人员根据上述本发明内容对本发明做出的一些非本质的改进和调整，仍然属于本发明的保护范围。

如图1所示，其为本发明基于误差补偿的SAR图像重构方法的流程图，依次包括如下步骤：

1)获取SAR的回波数据，令目标某一点处的雷达回波为：

其中，A_s为目标相应幅度，T为雷达脉冲宽度，ω_n为第n个脉冲的中心频率，γ_n为第n个脉冲的啁啾率，t_n为接收第n个脉冲的时间，t为回波时间，c为光速，r_c，n和r_s，n分别为第n个脉冲的从目标场景焦点到雷达的矢量和从特定点到雷达的矢量，n为慢时脉冲指数，rect(·)表示矩形函数；

令第n个脉冲的矢量误差为ε_n，则上式可以表示为：

2)对雷达回波X_v(t，n)进行重采样，创建一个矩形网络，则；

其中，T_s，n为第n个脉冲的快时采样率，i为快时采样指数；

令，

其中s_x为在方位角方向上距场景焦点的目标偏移量，s_r为在倾斜范围方向上距场景焦点的目标偏移量，ψ_n为对于矢量r_c，n的脉冲-脉冲翻转角，ψ₀为对于矢量r_s，n的单标称翻转角，α_n为相对于合成孔径中心的角度，则X_V(i，n)可表示为：

3)计算获取矢量误差为ε_n：

令，(γ_nT_s，n cosψ_n cosα_n)i＝(γ0T_s，0 cosψ₀)i′；

(ω_n cosψ_n cosα_n+(γ₀T_s，0 cosψ₀)i′)tanα_n＝(ω₀ cosψ₀ dα)n′；

其中，dα为标称方位角采样频率缩放因子，ω₀为额定的中心频率，γ₀为标称啁啾率，T_s，0为标称快时采样率，i′为新快时采样指数，n′为新慢时采样参数，则：

当α_n很小时，则：

令ω_n＝ω₀ cosψ₀/cosψ_n cosα_n，则：

4)当满足时，对目标某一点处的雷达回波进行补偿，得到补偿后的雷达回波数据：

倾斜分辨率方位分辨率其中I′为新快时采样指数的最大值，N′新慢时采样指数的最大值，则补偿后的雷达回波数据为：

5)重复步骤1)-4)，获得目标所有点的补偿后的雷达回波数据，通过转换后得到经过校正补偿的SAR图像。

图2、3分别示出了未经和经校正补偿处理的SAR图像，显然经过校正补偿处理后的SAR的轮廓更加清晰，需要说明书的是，本发明中的参数部分可以通过直接设置、测量的方式获取，例如分辨率，脉冲宽度等，其他参数可以通过计算或其他本领域公知的方式获得，此外本发明是在合理的预期下完成，任何不适用的参数、公式、方案都应排除。

尽管为了说明的目的，已描述了本发明的示例性实施方式，但是本领域的技术人员将理解，不脱离所附权利要求中公开的发明的范围和精神的情况下，可以在形式和细节上进行各种修改、添加和替换等的改变，而所有这些改变都应属于本发明所附权利要求的保护范围，并且本发明要求保护的产品各个部门和方法中的各个步骤，可以以任意组合的形式组合在一起。因此，对本发明中所公开的实施方式的描述并非为了限制本发明的范围，而是用于描述本发明。相应地，本发明的范围不受以上实施方式的限制，而是由权利要求或其等同物进行限定。

Claims (1)

1.一种基于误差补偿的SAR图像重构方法，其特征在于，依次包括如下步骤：

(1)获取SAR的回波数据，令目标某一点处的雷达回波为：

$X_V(t,n)\≈A_{s}rect\left(\frac{t-t_n-\frac{2}{c}\left|r_{s,n}\right|}{T}\right)\exp j\{\frac{2{\mathrm{\ω}}_n}{c}\[\frac{1+{\mathrm{\γ}}_n}{{\mathrm{\ω}}_n}(t-t_n-\frac{2}{c}|r_{c,n}\left|\right)\]\left(\right|r_{c,n}|-|r_{s,n}\left|\right)\}r;$

其中，A_s为目标相应幅度，T为雷达脉冲宽度，ω_n为第n个脉冲的中心频率，γ_n为第n个脉冲的啁啾率，t_n为接收第n个脉冲的时间，t为回波时间，c为光速，r_c,n和r_s,n分别为第n个脉冲的从目标场景焦点到雷达的矢量和从特定点到雷达的矢量，n为慢时脉冲指数，rect(·)表示矩形函数；

令第n个脉冲的矢量误差为ε_n，则上式表示为：

$X_V(t,n)\≈A_{s}rect\left(\frac{t-t_n-\frac{2}{c}\left|r_{s,n}\right|}{T}\right)\exp j\{\frac{2{\mathrm{\ω}}_n}{c}\[\frac{1+{\mathrm{\γ}}_n}{{\mathrm{\ω}}_n}(t-t_n-\frac{2}{c}|r_{c,n}\left|\right)\]\left(\right|r_{c,n}|-|r_{s,n}|+{\mathrm{\ϵ}}_n)\}$

(2)对雷达回波X_v(t,n)进行重采样，创建一个矩形网络，则；

$X_V(i,n)\≈A_s\exp j\{\frac{2{\mathrm{\ω}}_n}{c}\[1-\frac{1+{\mathrm{\γ}}_n}{{\mathrm{\ω}}_{n}c}{\mathrm{\ϵ}}_n+\frac{{\mathrm{\γ}}_n}{{\mathrm{\ω}}_n}{T}_{s,n}i\]\left(\right|r_{c,n}|-|r_{s,n}|+{\mathrm{\ϵ}}_n)\}$

其中，T_s，n为第n个脉冲的快时采样率，i为快时采样指数；

令，

其中s_x为在方位角方向上距场景焦点的目标偏移量，s_r为在倾斜范围方向上距场景焦点的目标偏移量，ψ_n为对于矢量r_c,n的脉冲-脉冲翻转角，ψ₀为对于矢量r_s,n的单标称翻转角，α_n为相对于合成孔径中心的角度，则X_V(i，n)表示为：

$A_s\exp j\{\frac{2{\mathrm{\ω}}_n}{c}\[1+\frac{{\mathrm{\γ}}_n}{{\mathrm{\ω}}_n}\left(T_{s,n}i\right)\]{\mathrm{cos\ψ}}_n{\mathrm{cos\α}}_n(s_x{\mathrm{tan\α}}_n-\frac{s_r-\left(\frac{{\mathrm{cos\ψ}}_0}{{\mathrm{cos\ψ}}_n{\mathrm{cos\α}}_n}\right){\mathrm{\ϵ}}_n}{{\mathrm{cos\ψ}}_0})\};$

(3)计算获取矢量误差为ε_n：

令，(γ_nT_s，ncosψ_ncosα_n)i＝(γ₀T_s，0cosψ₀)i′；

(ω_ncosψ_ncosα_n+(γ₀T_s，0cosψ₀)i′)tanα_n＝(ω₀cosψ₀dα)n′；

其中，dα为标称方位角采样频率缩放因子，T_s，0为标称快时采样率，i′为新快时采样指数，n′为新慢时采样参数，则：

${\mathrm{\ϵ}}_n=\mathrm{\ϵ}\left({\mathrm{\α}}_n\right)=\mathrm{\ϵ}\left(atan\right(\frac{{\mathrm{d\αn}}^{\′}}{\left(\frac{{\mathrm{\ω}}_n}{{\mathrm{\ω}}_0}\right)\left(\frac{{\mathrm{cos\ψ}}_n{\mathrm{cos\α}}_n}{{\mathrm{cos\ψ}}_0}\right)+\left(\frac{{\mathrm{\γ}}_0{T}_{s,0}}{{\mathrm{\ω}}_0}\right)i^{\′}}\left)\right);$

当α_n很小时，则：

${\mathrm{\ϵ}}_n\≈\mathrm{\ϵ}\left(\frac{{\mathrm{d\αn}}^{\′}}{\left(\frac{{\mathrm{\ω}}_n}{{\mathrm{\ω}}_0}\right)\left(\frac{{\mathrm{cos\ψ}}_n{\mathrm{cos\α}}_n}{{\mathrm{cos\ψ}}_0}\right)+\left(\frac{{\mathrm{\γ}}_0{T}_{s,0}}{{\mathrm{\ω}}_0}\right)i^{\′}}\right);$

令ω_n＝ω₀cosψ₀/cosψ_ncosα_n，则：

${\mathrm{\ϵ}}_n\≈\mathrm{\ϵ}\left(\frac{{\mathrm{d\αn}}^{\′}}{1+\left(\frac{{\mathrm{\γ}}_0{T}_{s,0}}{{\mathrm{\ω}}_0}\right)i^{\′}}\right);$

(4)当满足时，对目标某一点处的雷达回波进行补偿，得到补偿后的雷达回波数据：

倾斜分辨率方位分辨率其中I'为新快时采样指数的最大值，N'新慢时采样指数的最大值，则补偿后的雷达回波数据为：

$X_{V,corrected}(i^{\′},n^{\′})\≈A_s\exp j\{\frac{2\mathrm{\π}}{N^{\′}}\left(\frac{s_x}{{\mathrm{\ρ}}_a}\right)n^{\′}-\frac{2\mathrm{\π}}{I^{\′}}\left(\frac{s_r}{{\mathrm{\ρ}}_r}\right)i^{\′}\};$

(5)重复步骤1)-4)，获得目标所有点的补偿后的雷达回波数据，通过转换后得到经过校正补偿的SAR图像。