CN106842200A - 一种双基合成孔径雷达成像方法和装置 - Google Patents

一种双基合成孔径雷达成像方法和装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种双基合成孔径雷达(BiSAR)成像方法,对回波数据进行距离向压缩,确定距离向压缩的数据,所述距离向压缩数据作为第一待分解数据用于第一次分解;从n为1起重复执行下述操作,每次n加1,直至n达到N:对第n待分解数据进行升采样处理,对升采样后的数据进行第n次分解,确定参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,根据所述斜距依赖关系,对第n次分解得到的数据进行第n次方位向合成处理,得到第n方位向合成数据,所述第n方位向合成数据作为第n+1待分解数据用于第n+1次分解;其中,N为大于1的正整数;对第N方位向合成数据采用后向投影(BP)算法进行方位向聚焦,得到聚焦图像。本发明还同时公开了一种基于BiSAR成像装置。

Description

一种双基合成孔径雷达成像方法和装置
技术领域
本发明涉及合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)技术,尤其涉及一种双基合成孔径雷达(Bistatic Synthetic Aperture Radar,BiSAR)成像方法和装置。
背景技术
BiSAR是一种接收机和发射机处于不同工作平台的SAR成像体制,在接收机系统和发射机系统之间存在一定的空间基线。由于收发分置,BiSAR系统具备传统单基SAR不具备的优势:首先,收发系统分离,可以以较低的硬件费用实现“一发多收”的配置;其次,发射机和接收机搭载的平台多样,构成不同的双基成像系统,比如:以在轨的星载SAR作为发射源,以机载平台构成接收系统形成星-机BiSAR系统;将接收机置于固定位置构成星-地一站固定式BiSAR系统。此外,双星编队也可组成BiSAR系统,比如目前在轨的德国TanDEM-X系统,以双星编队获取全球高精度的数字高程信息;第三,由于双基系统的基线配置灵活,同时避免了单基SAR系统在进行干涉处理时的时间去相干和大气效应问题,能够得到比单基SAR系统更好的干涉反演结果。
BiSAR的成像模式可以分成以下三种:(1)方位移变BiSAR模式(Azimuth VariantBiSAR,AZBiSAR),该模式中收发平台以不同的速度矢量运行,例如星-机BiSAR模式;(2)方位移不变BiSAR模式,该模式中收发平台以相同的速度矢量运行,例如双机载平飞模式;(3)一站固定式BiSAR模式,该模式中发射机或者接收机一方处于固定空间位置,例如:星地一站固定BiSAR和机地一站固定BiSAR模式。
针对BiSAR数据聚焦的算法,包括时域成像算法、频域成像算法,其中,时域成像法适用于上述三种BiSAR模式,也具有最佳的聚焦质量;但是,与频域成像算法,如距离多普勒算法(Range Doppler Algorithm,RDA)和非线性变标(Nonlinear Chirp ScalingAlgorithm,NLCSA)相比,时域成像算法的时间复杂度高、聚焦过程耗时较长;而频域成像算法不能适应上述三种BiSAR模式。
因此,利用现有的计算机硬件,从算法层面开发时域聚焦算法的快速版本,实现BiSAR数据的快速高精度聚焦是十分必要的。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例期望提供一种BiSAR成像方法和装置,能够实现对BiSAR数据的快速精准聚焦。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
本发明实施例提供一种BiSAR成像方法,所述方法包括:
对回波数据进行距离向压缩,确定距离向压缩的数据,所述距离向压缩数据作为第一待分解数据用于第一次分解;
从n为1起重复执行下述操作,每次n加1,直至n达到N:对第n待分解数据进行升采样处理,对升采样后的数据进行第n次分解,确定参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,根据所述斜距依赖关系,对第n次分解得到的数据进行第n次方位向合成处理,得到第n方位向合成数据,所述第n方位向合成数据作为第n+1待分解数据用于第n+1次分解;其中,N为大于1的正整数;
对第N方位向合成数据采用后向投影(Back Projection,BP)算法进行方位向聚焦,得到聚焦图像。
上述方案中,所述对回波数据进行距离向压缩,确定距离向压缩的数据,包括:
当回波数据是方位移不变BiSAR数据时,对回波数据先进行傅里叶正变换,再乘以频域匹配滤波函数,之后进行傅里叶逆变换,得到距离向压缩的数据;
当回波数据是一站固定式BiSAR数据时,先对回波数据进行傅里叶正变换,再和地面接收机的同步天线接收的卫星发射数据的共轭傅里叶变换进行频域相乘,最后进行傅里叶逆变换,得到距离向压缩的数据。
上述方案中,所述对第n待分解数据进行升采样处理,包括:
对第n待分解数据进行快速傅里叶变换(FFT),并通过补零实现升采样处理。
上述方案中,所述对升采样后的数据进行第n次分解,包括:
按照预设的第n个子孔径分解级数对升采样后的数据进行第n次分解,得到一级以上的子孔径数据,并确定各级子孔径数据中的子孔径数量。
上述方案中,所述确定参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,包括:
针对一站固定式BiSAR,根据参考点到合成前后子孔径的斜距、参考点到接收机的斜距、光速、以及参考点的坐标,确定参考点到合成前后子孔径的时延,所述时延为参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系;或者,
针对方位移不变BiSAR,根据参考点到合成前后子孔径的斜距、光速,确定参考点到合成前后子孔径的时延,所述时延为参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系。
上述方案中,所述根据所述斜距依赖关系,对第n次分解得到的数据进行第n次方位向合成处理,得到第n方位向合成数据,包括:
根据所述参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,从第n次分解得到的一级以上的子孔径数据中选取需要合成的子孔径数据进行方位向合成,得到方位向合成数据。
上述方案中,所述对所述第N方位向合成数据采用BP算法进行方位向聚焦,得到聚焦图像,包括:
采用多线程的方式,通过BP时域成像算法对第N方位向合成数据进行聚焦,得到聚焦后的BiSAR图像。
本发明实施例提供一种BiSAR成像装置,所述装置包括:
距离向压缩模块,用于对回波数据进行距离向压缩,确定距离向压缩的数据,所述距离向压缩数据作为第一待分解数据用于第一次分解;
方位向合成模块,用于从n为1起重复执行下述操作,每次n加1,直至n达到N:对第n待分解数据进行升采样处理,对升采样后的数据进行第n次分解,确定参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,根据所述斜距依赖关系,对第n次分解得到的数据进行第n次方位向合成处理,得到第n方位向合成数据,所述第n方位向合成数据作为第n+1待分解数据用于第n+1次分解;
方位向聚焦模块,用于对第N方位向合成数据采用BP算法进行方位向聚焦,得到聚焦图像。
上述方案中,所述距离向压缩模块,具体用于当回波数据是方位移不变BiSAR数据时,对回波数据先进行傅里叶正变换,再乘以频域匹配滤波函数,之后进行傅里叶逆变换,得到距离向压缩的数据;或者,当回波数据是一站固定式BiSAR数据时,先对回波数据进行傅里叶正变换,再和地面接收机的同步天线接收的卫星发射数据的共轭傅里叶变换进行频域相乘,最后进行傅里叶逆变换,得到距离向压缩的数据。
上述方案中,所述方位向合成模块,具体用于对第n待分解数据进行FFT,并通过补零实现升采样处理,按照预设的第n个子孔径分解级数对升采样后的数据进行第n次分解,得到一级以上的子孔径数据,并确定各级子孔径数据中的子孔径数量。
上述方案中,所述方位向合成模块,具体还用于针对一站固定式BiSAR,根据参考点到合成前后子孔径的斜距、参考点到接收机的斜距、光速、以及参考点的坐标,确定参考点到合成前后子孔径的时延,所述时延为参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系;或者,
针对方位移不变BiSAR,根据参考点到合成前后子孔径的斜距、光速,确定参考点到合成前后子孔径的时延,所述时延为参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系。
上述方案中,所述方向位合成模块,具体用于根据所述参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,从第n次分解得到的一级以上的子孔径数据中选取需要合成的子孔径数据进行方位向合成,得到方位向合成数据。
上述方案中,所述方向位聚焦模块,具体用于采用多线程的方式,通过BP时域成像算法对第N方位向合成数据进行聚焦,得到聚焦后的BiSAR图像。
本发明实施例所提供的BiSAR成像方法和装置,对回波数据进行距离向压缩,确定距离向压缩的数据,所述距离向压缩数据作为第一待分解数据用于第一次分解;从n为1起重复执行下述操作,每次n加1,直至n达到N:对第n待分解数据进行升采样处理,对升采样后的数据进行第n次分解,确定参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,根据所述斜距依赖关系,对第n次分解得到的数据进行第n次方位向合成处理,得到第n方位向合成数据,所述第n方位向合成数据作为第n+1待分解数据用于第n+1次分解;其中,N为大于1的正整数;对所述第N方位向合成数据采用BP算法进行方位向聚焦,得到聚焦图像。如此,先对回波数据进行距离向压缩,再进行方位向分解与合成,最后进行方位向聚焦,能够实现对BiSAR数据的快速精准聚焦,高效地获得聚焦良好的图像;并且,复杂度不高,易于实现。
附图说明
图1为本发明实施例BiSAR成像方法的流程示意图;
图2为确定一站固定式模式中参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系示意图;
图3为确定方位移不变模式中参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系示意图;
图4为本发明实施例BiSAR成像装置的组成结构示意图;
图5为本发明实施例BiSAR成像的具体实现流程示意图;
图6为一站固定式模式中的BiSAR实测数据成像结果以及强点目标的放大显示示意图;
图7为方位移不变模式中的BiSAR仿真数据成像结果示意图。
具体实施方式
本发明实施例中,先对回波数据进行距离向压缩,确定距离向压缩的数据,所述距离向压缩数据作为第一待分解数据用于第一次分解;再进行N次循环,从n为1起重复执行下述操作,每次n加1,直至n达到N:对第n待分解数据进行升采样处理,对升采样后的数据进行第n次分解,确定参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,根据所述斜距依赖关系,对第n次分解得到的数据进行第n次方位向合成处理,得到第n方位向合成数据,所述第n方位向合成数据作为第n+1待分解数据用于第n+1次分解;其中,N为大于1的正整数;最后对第N方位向合成数据采用BP算法进行方位向聚焦,得到聚焦图像。
实施例一
图1为本发明实施例BiSAR成像的方法的实现流程,包括以下步骤:
步骤101:对回波数据进行距离向压缩,确定距离向压缩的数据,所述距离向压缩数据作为第一待分解数据用于第一次分解。
本步骤中,可以根据BiSAR成像的模式不同,通过匹配滤波器对回波数据进行距离向压缩,确定距离向压缩的数据;具体包括:
当回波数据是方位移不变BiSAR数据时,对回波数据先进行傅里叶正变换,再乘以频域匹配滤波函数,之后进行傅里叶逆变换,得到距离向压缩的数据;
当回波数据是一站固定式BiSAR数据时,先对回波数据进行傅里叶正变换,再和地面接收机的同步天线接收的卫星发射数据的共轭傅里叶变换进行频域相乘,最后进行傅里叶逆变换,得到距离向压缩的数据。
这里,分别对方位移不变BiSAR模式和一站固定式BiSAR模式进行分析,具体地,
方位移不变BiSAR模式、当回波数据是方位移不变BiSAR数据时,构建频域匹配滤波器实现距离向压缩,所述频谱匹配滤波器可以用表达式(1)表示为:
其中,表示傅里叶正变换,表示傅里叶逆变换,Sc(t,η)表示距离向压缩后的时域信号,S(t,η)表示获取的雷达回波信号,t表示距离向时间,η表示方位向时间,f表示距离向频率,Kr表示距离向调频率,表示距离压缩后的距离向包络,LR表示成像点到接收机的距离,LT表示成像点到发射机的距离,c表示光速,f0表示发射信号的载频,表示成像点到接收机和发射机的距离之和。
一站固定式BiSAR模式、当回波数据是一站固定式BiSAR数据时,根据直达波接收天线接收卫星的发射脉冲信号,构建匹配滤波器器进行距离向压缩,所述匹配滤波器可以用表达式(2)表示为:
其中,表示傅里叶正变换,表示傅里叶逆变换,Sc(t,η)表示距离向压缩后的时域信号,S(t,η)表示获取的雷达回波信号,SD(t,η)表示直达波接收天线接收卫星的发射脉冲信号,t表示距离向时间,η表示方位向时间,表示距离压缩后的距离向包络,LR表示成像点到接收机的距离,LT表示成像点到发射机的距离,表示直达波接收天线的位置矢量,表示各个卫星信号发射时刻直达波接收天线到卫星的距离,c表示光速,f0表示发射信号的载频,表示成像点到接收机和发射机的距离之和。
这里,由于场景内每个目标对应的回波宽度大,通过匹配滤波器对回波数据进行距离向压缩后,可以分辨出每个目标成像点的距离向位置。
步骤102:从n为1起重复执行下述操作,每次n加1,直至n达到N:对第n待分解数据进行升采样处理,对升采样后的数据进行第n次分解,确定参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,根据所述斜距依赖关系,对第n次分解得到的数据进行第n次方位向合成处理,得到第n方位向合成数据,所述第n方位向合成数据作为第n+1待分解数据用于第n+1次分解;其中,N为大于1的正整数。
这里,所述对第n待分解数据进行升采样处理,包括:
对第n待分解数据进行FFT,并通过补零实现升采样处理。
其中,对第n待分解数据进行FFT变换到距离频域;然后通过补零实现升采样处理,升采样处理的目的是提高采样率。
这里,所述对升采样后的数据进行第n次分解,包括:
按照预设的第n个子孔径分解级数对升采样后的数据进行第n次分解,得到一级以上的子孔径数据,并确定各级子孔径数据中的子孔径数量。
这里,实际应用中,子孔径分解级数可以是奇数,也可以是偶数,本步骤中子孔径分解级数为偶数,分解的次数为4次。
这里,所述预设的子孔径分解级数包括但不限于偶数,分解的次数包括但不限于4次。
本步骤中,可以根据BiSAR成像的模式不同,以及是否需要参考点坐标,分为两种情况确定参考点到各级子孔径的斜距依赖关系;具体包括:
一站固定式BiSAR模式且需要参考点坐标、根据参考点到合成前后子孔径的斜距、参考点到接收机的斜距、光速、以及参考点的坐标,确定参考点到合成前后子孔径的时延,所述时延为参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系;或者,
方位移不变BiSAR模式且不需要参考点坐标、根据参考点到合成前后子孔径的斜距、光速,确定参考点到合成前后子孔径的时延,所述时延为参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系。
这里,根据合成前后子孔径可以确定出雷达的位置,合成前后的子孔径可以表示出不同的雷达位置,因此,参考点到合成前后子孔径的斜距,代表着同一个参考点到不同雷达位置的斜距。
这里,分别对图2中的一站固定式BiSAR模式和图3中的方位移不变BiSAR模式中确定参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系进行分析;具体地,
一站固定式BiSAR模式、如图2所示,当回波数据是一站固定式BiSAR数据时,设定聚焦平面为地面,地面的场景大小为W×L,参考点的个数为N;其中,W表示宽,L表示长。
假设预设的第一个子孔径分解级数为2,第i个参考点的位置坐标为Si(xi,yi,zi),表示合成前的两个子孔径,表示合成后的新孔径位置;其中,为选取中间的一个点。
此时,确定第i个参考点Si到接收机平台的斜距为LiR,第i个参考点Si到合成前的第1个或第2个子孔径的斜距为Litm;其中,m=1,2。
根据第i个参考点Si到合成前的第1个或第2个子孔径的斜距和第i个参考点Si到接收机的斜距,确定第i个参考点Si到合成前的各个子孔径和接收机的时延,可以用表达式(3)表示为:
其中,tim表示第i个参考点Si到合成前的子孔径和接收机的时延,Litm表示第i个参考点Si到合成前的第m个子孔径的斜距,LiR表示第i个参考点Si到接收机的斜距,c表示光速。
确定第i个参考点Si到合成后的新孔径和接收机的时延,可以用表达式(4)表示为:
其中,ti表示第i个参考点Si到合成后的新孔径和接收机的时延,Lit表示第i个参考点Si到合成后的新孔径的斜距,LiR表示第i个参考点Si到接收机的斜距,c表示光速。
这里,对于一对对应的延时{ti,tim},采用插值核函数的方法构建第i个参考点Si到合成前后子孔径的时延,也就是斜距依赖关系,用来表征合成后的的新孔径的回波延时到合成前的各子孔径回波延时的投影关系,可以用表达式(5)表示为:
Im(ti)=tim,i=1,2,...nr;m=1,2 (5)
其中,Im()表示插值核函数。
这里,使用插值的方法得到参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系。
这里,合成前的子孔径的个数m为2,在具体实际应用中,公式(3)和(5)中的m值根据由子孔径合成系数确定的需要合成的子孔径个数进行相应调整。
方位移不变BiSAR模式、如图3所示,当回波数据是方位移不变BiSAR数据时,假设预设的第一个子孔径分解级数为2,表示发射机轨道上合成前的两个子孔径位置,表示合成后的新孔径位置;其中,为选取发射机轨道上的中间的一个点,合成的新孔径的位置坐标为
表示接收机轨道上合成前的两个子孔径位置,表示合成后的新孔径位置;其中,为选取接收机轨道上的中间的一个点,合成的新孔径的位置坐标为
此时,第i个参考点Si到发射机轨道上合成的子孔径的斜距,可以用表达式(6)表示:
第i个参考点Si到接收机轨道上合成的子孔径的斜距,可以用表达式(7)表示:
由于y1=y2=y,z1=z2=z,第i个参考点Si到合成的子孔径和子孔径的斜距之和,可以用表达式(8)表示:
第i个参考点Si到发射机或接收机轨道上合成前的子孔径的斜距,可以用表达式(9)表示:
由于x1=x1m,x2=x′2m,根据表达式(9)中信号的传输斜距可以得到信号到合成前的子孔径的延时,可以用表达式(10)表示为:
由于x1=x1m,x2=x′2m,根据表达式(8)中信号的传输斜距可以得到信号到合成后的子孔径的延时,可以用表示式(11)表示为:
记c1=(yi-y1)2+(zi-z1)2,c2=(y2-yi)2+(zi-z2)2和c3=x1-x2,根据表达式(8)、(9)、(10)、(11),可以得到第i个参考点Si的距离向位置xi与距离时间tj的关系,用表达式(12)表示为:
其中,
b=c3[c1-c2+a]
将(12)代入(10)和(11),即可得到第i个参考点Si到合成前后子孔径的时延关系,也就是参考点到合成前后子孔径的解析延时tjm(tj),可以用表达式(13)表示为:
tm(tj)=tjm,j=1,2,...nr;m=1,2 (13)
所述解析延时tim(ti)也是参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系。
这里,使用解析表达式的方法得到参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系。
这里,合成前的子孔径的个数m为2,在具体实际应用中,公式(9)、(10)和(13)中的m值根据由子孔径合成系数确定的需要合成的子孔径个数进行相应调整。
这里,所述根据所述斜距依赖关系,对第n次分解得到的数据进行第n次方位向合成处理,得到第n方位向合成数据,包括:
根据所述参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,从第n次分解得到的一级以上的子孔径数据中选取需要合成的子孔径数据进行方位向合成,得到方位向合成数据。
这里,确定参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系的过程,也就是确定参考点距离向位置与距离时间的依赖关系的过程,不会改变距离向数据的长度。
这里,分别对一站固定式BiSAR模式和方位移不变BiSAR模式中的方位向合成处理进行分析,具体地,
一站固定式BiSAR模式、首先,对步骤101对回波数据进行距离向压缩得到的距离向压缩数据进行FFT变换,并补零实现升采样处理;其次,按照与子孔径分解级数相同的子孔径合成系数选取需要合成的子孔径;最后,根据参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系Im(t),得到合成后的新孔径到合成前子孔径的数据,可以用表达式(14)表示为:
Sc(I1(t),η)exp{-j2πf0(I1(t)-t)} (14)
合成后的新孔径到到合成前的子孔径的数据,可以用表达式(15)表示为:
Sc(I2(t),η)exp{-j2πf0(I2(t)-t)} (15)
方位向合成数据,也就是合成后的新孔径的数据,它是由合成前的两个孔径的数据通过相干累加得到的,即通过将表达式(14)和(15)进行相干累加,从而将合成前的子孔径数据进行方位向合成得到方位向合成数据,可以用表达式(16)表示为:
其中,S1(t,η)表示方位向合成数据的信号,f0表示载频。
这里,假设预设的第一个子孔径分解级数为2,对距离向压缩数据进行升采样后的数据进行第一次分解,得到2级子孔径数据,并确定各级子孔径数据中的子孔径数量;由于子孔径合成系数与子孔径分解级数相同,因此在2级子孔径数据中分别选取1个子孔径进行合成新孔径,根据确定的参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,并按照表达式(16)进行方位向合成,得到方位向合成数据。
方位移不变BiSAR模式、首先,对步骤101对回波数据进行距离向压缩得到的距离向压缩数据进行FFT变换,并补零实现升采样处理;其次,按照子孔径分解级数和子孔径合成系数选取需要合成的子孔径;最后,根据参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系tm(t),得到发射机轨道上合成后的新孔径到到合成前子孔径的数据,可以用表达式(17)表示为:
Sc(t1(t),η)exp{-j2πf0(t1(t)-t)} (17)
发射机轨道上合成后的新孔径到到合成前子孔径的数据,可以用表达式(18)表示为:
Sc(t2(t),η)exp{-j2πf0(t2(t)-t)} (18)
方位向合成数据,也就是合成后的新孔径的数据,它是由合成前的两个孔径的数据通过相干累加得到的,通过将表达式(17)和(18)进行相干累加,从而将合成前的子孔径数据进行方位向合成得到方位向合成数据,可以用表示式(19)表示为:
其中,S2(t,η)表示方位向合成数据的信号,f0表示载频。
这里,对接收机轨道上合成前的子孔径数据进行方位向合成得到方位向合成数据,和对发射机轨道上合成前的子孔径数据得到方位向合成得到方位向合成数据的表达式相同,此处不再赘述。
这里,假设预设的第一个子孔径分解级数为2,对距离向压缩数据进行升采样后的数据进行第一次分解,得到2级子孔径数据,并确定各级子孔径数据中的子孔径数量;由于子孔径合成系数与子孔径分解级数相同,因此在2级子孔径数据中分别选取1个子孔径进行合成新孔径,根据确定的参考点到各级子孔径的斜距依赖关系,并按照表达式(19)进行方位向合成,得到方位向合成数据。
本步骤中只描述了一次分解、一次合成,但分解次数一般大于1,其他分解次数中的分解、合成步骤相似,因此不再赘述。
步骤103:对第N方位向合成数据采用BP算法进行方位向聚焦,得到聚焦图像。
这里,所述对第N方位向合成数据采用BP算法进行方位向聚焦,得到聚焦图像,包括:采用多线程的方式,通过BP时域成像算法对第N方位向合成数据进行聚焦,得到聚焦后的BiSAR图像。
这里,传统BP成像算法,通过对回波数据先进行距离向压缩,再进行方位向聚焦,来实现聚焦的BiSAR图像,但是聚焦过程耗时长;而本发明实施例中,通过对回波数据先进行距离向压缩得到第一次待分解数据,然后循环处理N次分解和方位向合成,对第N次分解得到的各级子孔径数据进行方位向合成处理,得到第N方位向合成数据,进而通过方位向聚焦,可实现快速聚焦得到BiSAR图像。
实施例二
为实施实施例一的方法,本发明实施例提供的BiSAR成像装置,如图4所示,所述装置包括:距离向压缩模块41、方位向合成模块42、方位向聚焦模块43,其中,
所述距离向压缩模块41,用于对回波数据进行距离向压缩,确定距离向压缩的数据,所述距离向压缩数据作为第一待分解数据用于第一次分解;
所述方位向合成模块42,用于从n为1起重复执行下述操作,每次n加1,直至n达到N:对第n待分解数据进行升采样处理,对升采样后的数据进行第n次分解,确定参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,根据所述斜距依赖关系,对第n次分解得到的数据进行第n次方位向合成处理,得到第n方位向合成数据,所述第n方位向合成数据作为第n+1待分解数据用于第n+1次分解;
所述方位向聚焦模块43,用于对第N方位向合成数据采用BP算法进行方位向聚焦,得到聚焦图像。
这里,所述距离向压缩模块41,具体用于当回波数据是方位移不变BiSAR数据时,对回波数据先进行傅里叶正变换,再乘以频域匹配滤波函数,之后进行傅里叶逆变换,得到距离向压缩的数据;或者,当回波数据是一站固定式BiSAR数据时,先对回波数据进行傅里叶正变换,再和地面接收机的同步天线接收的卫星发射数据的共轭傅里叶变换进行相乘频域,最后进行傅里叶逆变换,得到距离向压缩的数据。
这里,所述方位向合成模块42,具体用于对第n待分解数据进行FFT,并通过补零实现升采样处理,按照预设的第n个子孔径分解级数对升采样后的数据进行第n次分解,得到一级以上的子孔径数据,并确定各级子孔径数据中的子孔径数量。
这里,预设的子孔径分解级数包括但不限于是偶数,分解的次数包括但不限于4次。
这里,所述方位向合成模块42,具体还用于针对一站固定式BiSAR,根据参考点到合成前后子孔径的斜距、参考点到接收机的斜距、光速、以及参考点的坐标,确定参考点到合成前后子孔径的时延,所述时延为参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系;或者,针对方位移不变BiSAR,根据参考点到合成前后子孔径的斜距、光速,确定参考点到合成前后子孔径的时延,所述时延为参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系。
这里,根据合成前后子孔径可以确定出雷达的位置,合成前后的子孔径可以表示出不同的雷达位置,因此,参考点到合成前后子孔径的斜距,代表着同一个参考点到不同雷达位置的斜距。
这里,所述方向位合成模块42,具体还用于根据所述参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,从第n次分解得到的一级以上的子孔径数据中选取需要合成的子孔径数据进行方位向合成,得到方位向合成数据。
这里,所述方向位聚焦模块43,具体用于采用多线程的方式,通过BP时域成像算法对第N方位向合成数据进行聚焦,得到聚焦后的BiSAR图像。
在实际应用中,所述距离向压缩模块41、方位向合成模块42和方位向聚焦模块43均可由BiSAR装置的中央处理器(CPU)、微处理器(MPU)、数字信号处理器(DSP)、或现场可编程门阵列(FPGA)实现;
下面结合具体实施例对本发明再作进一步详细的描述。
图5为本发明实施例BiSAR成像的具体实现流程示意图,包括以下步骤:
步骤1:根据BiSAR成像的模式不同,通过与BiSAR成像模式对应的匹配滤波器对回波数据进行距离向压缩,确定距离向压缩的数据,所述距离向压缩数据作为第一待分解数据用于第一次分解。
步骤2:根据BiSAR成像的模式,判断是否需要参考点的空间位置坐标。如果需要参考点的空间位置坐标,执行步骤3;否则,执行步骤4。
步骤3:一站固定式BiSAR模式、设置参考点的空间位置坐标,根据预设的第n个子孔径分解级数对第n个待分解数据进行升采样后的数据进行分解,得到一级以上的子孔径数据,并确定各级子孔径数据中的子孔径数量;按照与子孔径分解级数相同的子孔径合成系数,在分解得到的一级以上的子孔径数据中分别选取待合成的子孔径,由待合成的子孔径位置确定合成后的新孔径位置,并使用距离插值的方法得到参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,之后执行步骤5。
步骤4:方位移不变BiSAR模式、根据预设的第n个子孔径分解级数对第n个待分解数据进行升采样后的数据进行分解,得到一级以上的子孔径数据,并确定各级子孔径数据中的子孔径数量;按照与子孔径分解级数相同的子孔径合成系数,在分解得到的一级以上的子孔径数据中分别选取待合成的子孔径,由待合成的子孔径位置确定合成后的新孔径位置,并使用距离投影的方法得到参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,之后执行步骤5。
步骤5:对第n待分解数据进行FFT变换,并补零进行升采样处理。
步骤6:根据步骤3或4确定的参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,对第n次分解得到的数据进行方位向合成处理,得到第n方位向合成数据,所述第n方位向合成数据作为第n+1待分解数据用于第n+1次分解。
步骤7:判断子孔径分解过程是否结束,即判断n是否等于N,其中,N为预设的分解次数,如果结束,执行步骤8;否则,执行步骤3或4。
步骤8:使用BP算法对第N方位向合成数据进行方位向聚焦处理,得到精确聚焦的BiSAR图像。
图6为对星地一站固定式BiSAR实测数据进行成像处理的聚焦结果示意图,该示意图包括a、b、c共三幅图,分别选取a图中的两处典型区域(A区和B区)放大显示,其中A区为操场和植被区,B区为建筑区域,可看出该BiSAR成像实现了很好的聚焦效果。
图7为对方位移不变BiSAR仿真数据进行成像处理的聚焦结果示意图,该示意图包括e和f共两幅图,e图表示的是使用传统BP算法聚焦得到的图像,f图是采用本发明聚焦得到的图像,可看出f图具有和e图同样的良好的聚焦效果。
以上所述,仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种双基合成孔径雷达BiSAR成像方法,其特征在于,所述方法包括:
对回波数据进行距离向压缩,确定距离向压缩的数据,所述距离向压缩数据作为第一待分解数据用于第一次分解;
从n为1起重复执行下述操作,每次n加1,直至n达到N:对第n待分解数据进行升采样处理,对升采样后的数据进行第n次分解,确定参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,根据所述斜距依赖关系,对第n次分解得到的数据进行第n次方位向合成处理,得到第n方位向合成数据,所述第n方位向合成数据作为第n+1待分解数据用于第n+1次分解;其中,N为大于1的正整数;
对第N方位向合成数据采用后向投影BP算法进行方位向聚焦,得到聚焦图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对回波数据进行距离向压缩,确定距离向压缩的数据,包括:
当回波数据是方位移不变BiSAR数据时,对回波数据先进行傅里叶正变换,再乘以频域匹配滤波函数,之后进行傅里叶逆变换,得到距离向压缩的数据;
当回波数据是一站固定式BiSAR数据时,先对回波数据进行傅里叶正变换,再和地面接收机的同步天线接收的卫星发射数据的共轭傅里叶变换进行频域相乘,最后进行傅里叶逆变换,得到距离向压缩的数据。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对第n待分解数据进行升采样处理,包括:
对第n待分解数据进行快速傅里叶变换FFT,并通过补零实现升采样处理。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对升采样后的数据进行第n次分解,包括:
按照预设的第n个子孔径分解级数对升采样后的数据进行第n次分解,得到一级以上的子孔径数据,并确定各级子孔径数据中的子孔径数量。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,包括:
针对一站固定式BiSAR,根据参考点到合成前后子孔径的斜距、参考点到接收机的斜距、光速、以及参考点的坐标,确定参考点到合成前后子孔径的时延,所述时延为参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系;或者,
针对方位移不变BiSAR,根据参考点到合成前后子孔径的斜距、光速,确定参考点到合成前后子孔径的时延,所述时延为参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述斜距依赖关系,对第n次分解得到的数据进行第n次方位向合成处理,得到第n方位向合成数据,包括:
根据所述参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,从第n次分解得到的一级以上的子孔径数据中选取需要合成的子孔径数据进行方位向合成,得到方位向合成数据。
7.根据权利要求1至5任一项所述的方法,其特征在于,所述对所述第N方位向合成数据采用BP算法进行方位向聚焦,得到聚焦图像,包括:
采用多线程的方式,通过BP时域成像算法对第N方位向合成数据进行聚焦,得到聚焦后的BiSAR图像。
8.一种BiSAR成像装置,其特征在于,所述装置包括:
距离向压缩模块,用于对回波数据进行距离向压缩,确定距离向压缩的数据,所述距离向压缩数据作为第一待分解数据用于第一次分解;
方位向合成模块,用于从n为1起重复执行下述操作,每次n加1,直至n达到N:对第n待分解数据进行升采样处理,对升采样后的数据进行第n次分解,确定参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,根据所述斜距依赖关系,对第n次分解得到的数据进行第n次方位向合成处理,得到第n方位向合成数据,所述第n方位向合成数据作为第n+1待分解数据用于第n+1次分解;
方位向聚焦模块,用于对第N方位向合成数据采用BP算法进行方位向聚焦,得到聚焦图像。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,
所述距离向压缩模块,具体用于当回波数据是方位移不变BiSAR数据时,对回波数据先进行傅里叶正变换,再乘以频域匹配滤波函数,之后进行傅里叶逆变换,得到距离向压缩的数据;或者,当回波数据是一站固定式BiSAR数据时,先对回波数据进行傅里叶正变换,再和地面接收机的同步天线接收的卫星发射数据的共轭傅里叶变换进行频域相乘,最后进行傅里叶逆变换,得到距离向压缩的数据。
10.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,
所述方位向合成模块,具体用于对第n待分解数据进行FFT,并通过补零实现升采样处理,按照预设的第n个子孔径分解级数对升采样后的数据进行第n次分解,得到一级以上的子孔径数据,并确定各级子孔径数据中的子孔径数量。
11.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,
所述方位向合成模块,具体还用于针对一站固定式BiSAR,根据参考点到合成前后子孔径的斜距、参考点到接收机的斜距、光速、以及参考点的坐标,确定参考点到合成前后子孔径的时延,所述时延为参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系;或者,
针对方位移不变BiSAR,根据参考点到合成前后子孔径的斜距、光速,确定参考点到合成前后子孔径的时延,所述时延为参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系。
12.根据权利要求8至11任一项所述的装置,其特征在于,
所述方向位合成模块,具体用于根据所述参考点到合成前后子孔径的斜距依赖关系,从第n次分解得到的一级以上的子孔径数据中选取需要合成的子孔径数据进行方位向合成,得到方位向合成数据。
13.根据权利要求8至11任一项所述的装置,其特征在于,
所述方向位聚焦模块,具体用于采用多线程的方式,通过BP时域成像算法对第N方位向合成数据进行聚焦,得到聚焦后的BiSAR图像。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109738893A (zh) * 2019-01-24 2019-05-10 中国科学院电子学研究所 一种双基合成孔径雷达回波数据生成方法和装置
CN110376564A (zh) * 2019-07-30 2019-10-25 西北工业大学 Geo和leo双基构型合成雷达地面运动成像方法
CN110824473A (zh) * 2019-10-21 2020-02-21 西北工业大学 一种基于子空间的高分辨宽测绘带sar-gmti杂波抑制方法
CN111323761A (zh) * 2020-03-20 2020-06-23 北京华力创通科技股份有限公司 回波系统函数构建方法、装置及回波模拟器
CN113406624A (zh) * 2021-04-25 2021-09-17 北京理工大学 一种高分辨率星载sar高效时频混合成像方法及系统

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109444882B (zh) * 2018-11-05 2020-10-23 杭州电子科技大学 基于变斜视椭圆波束同步模型的双站sar成像方法
CN110596701B (zh) * 2019-07-01 2021-09-28 杭州电子科技大学 基于二次椭圆模型的非平飞双站sar频域fenlcs成像方法
CN110554385B (zh) * 2019-07-02 2022-10-28 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所 机动轨迹合成孔径雷达自聚焦成像方法、装置及雷达系统
CN111007511B (zh) * 2019-12-24 2021-09-17 北京理工大学 基于导航卫星的合成孔径雷达数据实时预处理方法
CN111220981B (zh) * 2020-01-20 2022-12-02 西安电子科技大学 基于非正交非线性坐标系输出的中轨星载sar成像方法
CN111239736B (zh) * 2020-03-19 2022-02-11 中南大学 基于单基线的地表高程校正方法、装置、设备及存储介质
CN112415513B (zh) * 2020-10-26 2022-11-25 湖北航天技术研究院总体设计所 一种弹载双基前视sar接收弹目标识别与定位方法
CN112578383B (zh) * 2020-11-19 2023-06-30 西安电子科技大学 一种基于扩展波数谱重构的高机动平台tops sar成像方法
CN113176570B (zh) * 2021-04-21 2022-11-15 北京航空航天大学 一种斜视sar时域成像自聚焦方法
CN113466855B (zh) * 2021-07-22 2023-04-25 中国科学院空天信息创新研究院 一种信号重构方法及装置
CN113671455A (zh) * 2021-09-07 2021-11-19 辽宁工程技术大学 一种中高轨道sar卫星几何定位精度仿真分析方法
CN114442097B (zh) * 2022-04-07 2022-06-24 中国人民解放军国防科技大学 基于时域后向投影的曲线sar立体目标成像方法和装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101509976A (zh) * 2009-03-19 2009-08-19 北京理工大学 一种一动一静双基地合成孔径雷达成像方法
US20100039313A1 (en) * 2007-11-27 2010-02-18 James Richard Morris Synthetic Aperture Radar (SAR) Imaging System
CN103913741A (zh) * 2014-03-18 2014-07-09 电子科技大学 一种合成孔径雷达高效自聚焦后向投影bp方法
EP2660623B1 (en) * 2012-09-03 2016-02-03 Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences Imaging method and device in SAB mobile bistatic SAR

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8193967B2 (en) * 2008-12-10 2012-06-05 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Method and system for forming very low noise imagery using pixel classification

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100039313A1 (en) * 2007-11-27 2010-02-18 James Richard Morris Synthetic Aperture Radar (SAR) Imaging System
CN101509976A (zh) * 2009-03-19 2009-08-19 北京理工大学 一种一动一静双基地合成孔径雷达成像方法
EP2660623B1 (en) * 2012-09-03 2016-02-03 Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences Imaging method and device in SAB mobile bistatic SAR
CN103913741A (zh) * 2014-03-18 2014-07-09 电子科技大学 一种合成孔径雷达高效自聚焦后向投影bp方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
唐江文等: "Bulk-FFBP:基于距离向整体处理的快速分解后向投影算法", 《万方》 *
张文彬等: "星地双基合成孔径雷达聚束模式快速BP算法", 《雷达学报》 *
张龙: "双基地SAR快速成像方法及频域模型研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109738893A (zh) * 2019-01-24 2019-05-10 中国科学院电子学研究所 一种双基合成孔径雷达回波数据生成方法和装置
CN110376564A (zh) * 2019-07-30 2019-10-25 西北工业大学 Geo和leo双基构型合成雷达地面运动成像方法
CN110376564B (zh) * 2019-07-30 2022-11-08 西北工业大学 Geo和leo双基构型合成雷达地面运动成像方法
CN110824473A (zh) * 2019-10-21 2020-02-21 西北工业大学 一种基于子空间的高分辨宽测绘带sar-gmti杂波抑制方法
CN110824473B (zh) * 2019-10-21 2022-11-08 西北工业大学 一种基于子空间的高分辨宽测绘带sar-gmti杂波抑制方法
CN111323761A (zh) * 2020-03-20 2020-06-23 北京华力创通科技股份有限公司 回波系统函数构建方法、装置及回波模拟器
CN111323761B (zh) * 2020-03-20 2022-04-08 北京华力创通科技股份有限公司 回波系统函数构建方法、装置及回波模拟器
CN113406624A (zh) * 2021-04-25 2021-09-17 北京理工大学 一种高分辨率星载sar高效时频混合成像方法及系统

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US20180196136A1 (en) 2018-07-12

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