CN108594223A - 机载sar图像目标定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开的一种机载SAR图像目标定位方法，旨在提供一种能够提高定位精度的SAR图像目标定位方法。本发明通过下述技术方案予以实现：首先利用尺度不变特征转换SIFT匹配算法，把机载SAR图像与基准图像进行配准，求得若干个匹配的像素对，把基准图像的目标定位精度传递到机载SAR图像；然后进行载机运动参数更新：根据配准得到的若干个匹配的像素对，建立这些像素对的距离‑多普勒模型，利用最小二乘法对距离‑多普勒模型中的载机运动参数进行更新，得到更新后的更精确的载机运动参数；再根据得到的更精确的载机运动参数，采用符合SAR成像原理的距离‑多普勒模型来进行SAR图像目标定位。

Description

机载SAR图像目标定位方法
技术领域
本发明涉及一种应用于用机载微波遥感领域，尤其是基于载机运动参数更新的机载SAR图像目标精确定位方法。
背景技术
合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)遥感图像的地理定位在自然灾害的动态监测等应用中有着重要意义。由于SAR成像具有全天候、全天时及远距离等特点，使得SAR成像技术在灾情调查、地质勘测、遥感测绘等领域得到了广泛的应用。图像中目标的位置参数在遥感中是一个很重要的信息量，SAR图像目标定位具有重要的应用价值。随着SAR设备的普及，SAR图像也逐步应用到民用领域，比如海上目标的检测。机载SAR图像由于其高分辨率所以能够有效地保留目标的特征，不过高分辨率图像也为快速目标检测带来了困难。海面情况的复杂、成像时参数的变化以及目标的差异导致目标尺度的不一致性，又对目标检测精度产生很大的影响。对于机载SAR图像，由于目标受微波入射角的影响比较大，飞机离地面的距离较近，大范围的成像肯定会导致图像上辐射角的范围变化比较大，因此，在机载SAR图像上中心和图像边缘的目标的成像特性是不同的，有的时候因为图像边界区域的辐射角的问题，得到的边界区域是不能够进行目标检测的。
SAR图像的地理定位,包括对SAR图像的几何变形进行纠正和地面定位两方面的技术。传统的SAR图像纠正方法主要有:多项式纠正法、模拟图像纠正法、构像方程纠正法。这些纠正方法都依赖于较高精度的地面控制点,并且需要通过人工判读的方法确定控制点在影像上的位置,因此,目前的纠正方法很难实现实时自动纠正。
SAR图像目标定位方法主要分为有控制点的方法和无控制点的方法两类。其中有控制点的方法包括多项式法和共线方程法，但是由于地面控制点难以获得，此类方法的应用受到了很大的限制，无控制点的方法得到了广泛的应用。无控制点的方法包括F.Leberl模型法和距离-多普勒(Range-Doppler,R-D)模型法，其中距离-多普勒模型法应用更为广泛。
传统的机载SAR图像目标定位技术主要基于Curlander提出的距离-多普勒(Range-Doppler,R-D)模型。距离-多普勒模型根据目标的回波延时来确定目标离雷达的距离，建立距离方程，根据目标的多普勒特性来确定目标的方位位置，建立多普勒方程，联合距离方程和多普勒方程进行定位，目标位于等距离同心圆束和等多普勒频移双曲线束的交点上。国内外多位学者基于此模型研究了SAR图像目标定位技术，但是此类方法受惯性导航系统提供的载机运动参数影响较大，定位精度不高。
发明内容
本发明的目的是针对现有的机载SAR图像定位方法受惯性导航系统提供的载机运动参数影响较大，定位精度不高的问题，提出一种高精度的机载SAR图像目标定位方法。
本发明实现上述机载SAR图像目标定位方法，其特征在于包括如下步骤：
(1)合成孔径雷达SAR图像配准：首先利用尺度不变特征转换SIFT匹配算法，把机载SAR图像与基准图像进行配准，求得若干个匹配的像素对，其中基准图像的每一个像素都有精确的地理位置信息，因此把基准图像的目标定位精度传递到机载SAR图像；
(2)进行载机运动参数更新：根据配准得到的若干个匹配的像素对，建立这些像素对的距离-多普勒模型，利用最小二乘法对距离-多普勒模型中的载机运动参数进行更新，得到更新后的更精确的载机运动参数；
(3)距离-多普勒定位：根据上一步骤得到的更精确的载机运动参数，采用符合SAR成像原理的距离-多普勒模型来进行SAR图像目标定位。
本发明相比于现有技术具有如下有益效果：
定位精度高。本发明通过配准机载SAR图像和基准图像，把基准图像的目标定位精度传递到了机载SAR图像，又根据配准得到的匹配的像素对求得更精确的载机运动参数，对距离-多普勒模型中的载机运动参数进行更新，最后采用符合SAR成像原理的距离-多普勒模型来进行SAR图像目标定位，相比于现有技术提高了定位精度。
兼具了有控制点定位方法的精度和无控制点定位方法的简单易行。有控制点的定位方法精度高，但由于控制点难以获取，限制了其应用范围。无控制点方法不需要地面控制点，应用简单，但是精度难以提高。本发明既获得了有控制点方法的精度，又不需要地面控制点，简单易行。
辅助导航功能。本发明对载机运动参数进行更新，更新之后的载机运动参数即载机的位置和速度参数更为精确，因此可以辅助载机上原有的导航系统，提高导航的精度。当在不同的时间点多次进行载机运动参数更新后，可以对运动参数按时间进行平滑滤波进一步提高导航的精度。
附图说明
图1是本发明机载SAR图像目标定位方法的总体流程图。
图2是图1中载机运动参数更新的详细流程图。
图3是图1中距离-多普勒定位的详细流程图。
下面通过具体的实施方式并结合附图对本发明作进一步详细的描述。
具体实施方式
参阅图1。根据本发明，分为三个步骤：(1)图像配准；(2)载机运动参数更新；(3)距离-多普勒定位。
(1)图像配准。利用尺度不变特征转换SIFT(Scale-invariant featuretransform)等匹配算法对机载SAR图像与基准图像进行配准，得到若干个匹配的像素对，其中基准图像的每一个像素都有精确的地理位置信息，因此就把基准图像的目标定位精度传递到了机载SAR图像。结合高程数据DEM，将得到的若干个匹配的像素(ik,jk)和经纬度坐标(αk，βk)，k＝1、2…K，把基准图像的经纬度坐标(αk，βk)转换到地心地固坐标(Earth-Centered Earth-Fixed，简称ECEF坐标)，得到基准图像的ECEF坐标Pk＝[Xk Yk Zk]T，其中，K为匹配的像素对个数，ik为机载SAR图像的行坐标，jk为机载SAR图像的列坐标，αk为基准图像的经度坐标，βk为基准图像的纬度坐标，下角标k为第k个像素对，Xk、Yk和Zk分别为ECEF坐标系的三个分量，上角标T表示对相应的矩阵进行转置。
DEM高程数据可以采用ASTER GDEM 30米分辨率高程数据。ASTER GDEM数据来源于NASA，数据覆盖范围为北纬83°到南纬83°之间的所有陆地区域，时间范围为2000年前后。
(2)载机运动参数更新。建立K个匹配像素对的距离-多普勒模型，然后利用最小二乘法对距离-多普勒模型中的载机运动参数进行更新，得到更精确的载机运动参数。
在载机运动参数更新中，首先建立距离方程组：
第k个匹配像素与载机的距离FR k＝R0+(ik-i0)ΔR-|PS′-Pk|＝0，然后建立多普勒方程组：
第k个匹配像素的多普勒频率
载机的ECEF坐标PS＝[XS YS ZS]T，
载机的ECEF速度V＝[VX VY VZ]T，
则第k个匹配像素对应的载机ECEF坐标
式中，R0是机载SAR成像场景中心点的斜距，下角标R表示距离，下角标0表示机载SAR成像场景中心点，ik、jk分别是机载SAR图像中第k个匹配像素的行列坐标，下角标k＝1、2、…K表示第k个像素对，K是匹配的像素对个数，ΔR是距离分辨率，Pk为基准图像中第k个匹配像素的ECEF坐标，下角标D表示多普勒，fdc是多普勒中心频率，下角标dc为多普勒中心，λ为波长，|PS′-Pk|为PS′-Pk的绝对值长度，“·”表示两个向量的数量积，XS、YS、ZS为ECEF坐标的三个坐标轴分量，X、Y和Z分别表示X坐标轴方向、Y坐标轴方向和Z坐标轴方向，下角标S表示载机，i0、j0分别为机载SAR图像的行和列的原点坐标，PRF是脉冲重复频率，XS′、YS′和ZS′分别是载机坐标的三个坐标轴分量，上角标T表示对相应的矩阵进行转置。
距离-多普勒方程总共为2K个，待更新的载机运动参数包括载机的ECEF坐标PS和ECEF速度V，可以用载机运动参数A进行表示，A＝[PS V]T＝[XS YS ZS VX VY VZ]T。
参阅图2。根据载机运动参数更新步骤，首先在距离-多普勒方程组中初始化待更新的载机运动参数，第二步采用K个匹配像素对计算距离-多普勒方程相对于载机运动参数的雅可比矩阵，第三步采用K个匹配像素对和载机运动参数计算距离-多普勒方程的闭合差向量，第四步计算载机运动参数的更新量并对载机运动参数进行更新，然后判断更新量是否小于更新量的阈值，如果是，则载机运动参数更新的流程结束，如果否，则返回第二步，重复第二步到第四步，直到载机运动参数的更新量小于阈值为止。详细的步骤如下：
(a)在距离-多普勒方程组中初始化待更新的载机运动参数，使用载机的惯导参数对载机的ECEF坐标PS和载机的ECEF速度V进行初始化，即对待更新的载机运动参数A进行初始化；(b)采用K个匹配像素对(ik,jk)和对应的基准图像的ECEF坐标Pk，计算2K个距离-多普勒方程相对于待更新参数A的雅可比矩阵B
且
其中表示偏导数，和是为了公式简洁而设定的三个函数符号，没有具体意义。
(c)采用K个匹配像素对(ik,jk)和对应的基准图像的ECEF坐标Pk，以及载机运动参数A计算2K个距离-多普勒方程的闭合差向量其中，表示第k个像素对，K是匹配的像素对个数，下角标R表示距离，下角标D表示多普勒。
(d)计算载机运动参数的更新量Δ1＝(BTB)-1(BTF)，把载机运动参数A的值更新为A+Δ1，其中Δ1表示更新量，B表示雅可比矩阵，上角标T表示对相应的矩阵进行转置，上角标-1表示求逆矩阵；
(e)判断更新量是否小于更新量的阈值ε1，ε1为自己设置的一个很小的值。如果是，参数更新的流程结束，否则返回步骤(b)计算2K个距离-多普勒方程相对于载机运动参数A的雅可比矩阵，重复步骤(b)-(d)，直到更新量Δ1小于阈值，此时就得到更新后的载机运动参数A。
(3)距离-多普勒定位。根据上一步骤得到的更精确的载机运动参数，基于距离-多普勒模型对SAR图像目标进行定位。
机载SAR图像中待定位目标的行列坐标设为(i,j)。针对待定位目标建立距离-多普勒方程组：距离方程FR＝R0+(i-i0)ΔR-|PS′-P|＝0
多普勒方程
椭球方程
目标对应的载机ECEF位置坐标
式中，P＝[X Y Z]T是待定位点的ECEF坐标，a表示参考椭圆的半长轴长度，b表示参考椭圆的半短轴长度，h表示目标高度。
距离-多普勒定位的具体步骤参阅图3，首先在距离-多普勒方程组中初始化目标高度，第二步初始化待定位目标的ECEF坐标，第三步计算距离-多普勒方程组相对于待定位目标ECEF坐标的雅可比矩阵，第四步用载机运动参数等计算距离-多普勒方程的闭合差向量，第五步用载机运动参数等计算待定位目标的ECEF坐标的更新量，第六步判断更新量是否小于更新量的阈值，如果否，则返回第三步到第五步，直到目标的ECEF坐标的更新量小于阈值为止，第七步根据上一步得到的目标的ECEF坐标从高程数据DEM中内插得到新的目标高度h，然后判断新旧高度差是否小于高度差的阈值，如果是，则距离-多普勒定位流程结束，如果否，则重复第二步到第七步，直到高度差的更新量小于阈值为止。详细的步骤如下：
(a)在距离-多普勒方程组中初始化目标高度
根据场景平均高度对目标高度h进行初始化。
(b)在距离-多普勒方程组中初始化待定位目标的ECEF坐标
根据目标场景中心点的经纬度坐标(α0，β0)和场景平均高度h，可以转换为场景中心点的ECEF坐标P0＝[X0 Y0 Z0]T，用场景中心点的ECEF坐标初始化待定位目标的ECEF坐标P＝[X Y Z]T。
(c)计算距离-多普勒方程组相对于待定位目标ECEF坐标P的雅可比矩阵B
其中
(d)用载机运动参数等计算距离-多普勒方程的闭合差向量
(e)用载机运动参数等计算待定位目标的ECEF坐标的更新量Δ2＝(BTB)-1(BTF)，把P的值更新为P+Δ2；
(f)重复步骤(c)-(e)，直到待定位目标的ECEF坐标的更新量Δ2小于更新量的阈值ε2，ε2为自己设置的一个很小的值。
(g)根据上一步得到的待定位目标的ECEF坐标从DEM数据中内插得到新的目标高度h，与当前的目标高度之差为Δ3。
(h)重复步骤(b)-(g)，直到目标高度差Δ3小于高度差的阈值ε3，ε3为自己设置的一个很小的值。至此，完成距离-多普勒定位。

Claims (10)

1.一种机载SAR图像目标定位方法，其特征在于包括如下步骤：
(1)合成孔径雷达SAR图像配准：首先利用尺度不变特征转换SIFT匹配算法，把机载SAR图像与基准图像进行配准，求得若干个匹配的像素对，其中基准图像的每一个像素都有精确的地理位置信息，因此把基准图像的目标定位精度传递到机载SAR图像；
(2)进行载机运动参数更新：根据配准得到的若干个匹配的像素对，建立这些像素对的距离-多普勒模型，利用最小二乘法对距离-多普勒模型中的载机运动参数进行更新，得到更新后的更精确的载机运动参数；
(3)距离-多普勒定位：根据上一步骤得到的更精确的载机运动参数，采用符合SAR成像原理的距离-多普勒模型来进行SAR图像目标定位。
2.如权利要求1所述的机载SAR图像目标定位方法，其特征在于：结合高程数据DEM，将得到的若干个匹配的像素(ik,jk)和经纬度坐标(αk，βk)，k＝1、2…K，把基准图像的经纬度坐标(αk，βk)转换到地心地固坐标ECEF，得到基准图像的ECEF坐标Pk＝[Xk Yk Zk]T，其中，K为匹配的像素对个数，ik为机载SAR图像的行坐标，jk为机载SAR图像的列坐标，αk为基准图像的经度坐标，βk为基准图像的纬度坐标，下角标k为第k个像素对，Xk、Yk和Zk分别为ECEF坐标系的三个分量，T表示对相应矩阵进行的转置。
3.如权利要求2所述的机载SAR图像目标定位方法，其特征在于：在载机运动参数更新中，首先建立距离方程组：
第k个匹配像素与载机的距离FR k＝R0+(ik-i0)ΔR-|PS′-Pk|＝0，然后建立多普勒方程组：
第k个匹配像素的多普勒频率
载机的ECEF坐标PS＝[XS YS ZS]T，
载机的ECEF速度V＝[VX VY VZ]T，
则第k个目标对应的载机ECEF坐标
式中，R0是机载SAR成像场景中心点的斜距，下角标R表示距离，下角标0表示机载SAR成像场景中心点，ik、jk分别是机载SAR图像中第k个匹配像素的行列坐标，下角标k＝1、2、…K表示第k个像素对，K是匹配的像素对个数，ΔR是距离分辨率，Pk为基准图像的ECEF坐标，下角标D表示多普勒，fdc是多普勒中心频率，下角标dc为多普勒中心，λ为波长，|PS′-Pk|为PS′-Pk的绝对值长度，“·”表示两个向量的数量积，XS、YS、ZS为ECEF坐标的三个坐标轴分量，X、Y和Z分别表示X坐标轴方向、Y坐标轴方向和Z坐标轴方向，下角标S表示载机，i0、j0分别为机载SAR图像的行和列的原点坐标，PRF是脉冲重复频率，XS′、YS′和ZS′分别是载机坐标的三个坐标轴分量，上角标T表示对相应的矩阵进行转置。
4.如权利要求3所述的机载SAR图像目标定位方法，其特征在于：距离-多普勒方程总共为2K个，待更新的载机运动参数包括载机的ECEF坐标PS位置和ECEF速度V向量，距离-多普勒方程总共为2K个，待更新的载机运动参数包括载机的ECEF坐标PS位置和ECEF速度V向量，用载机运动参数A进行表示，A＝[PS V]T＝[XS YS ZS VX VY VZ]T。
5.如权利要求1所述的机载SAR图像目标定位方法，其特征在于：根据载机运动参数更新步骤，首先在距离-多普勒方程组中初始化待更新的载机运动参数，第二步采用K个匹配像素对计算距离-多普勒方程相对于载机运动参数的雅可比矩阵，第三步采用K个匹配像素对和载机运动参数计算距离-多普勒方程的闭合差向量，第四步计算载机运动参数的更新量并对载机运动参数进行更新，然后判断更新量是否小于更新量的阈值，如果是，则载机运动参数更新的流程结束，如果否，则返回第二步，重复第二步到第四步，直到载机运动参数的更新量小于阈值为止。
6.如权利要求1所述的机载SAR图像目标定位方法，其特征在于：采用K个匹配像素对(ik,jk)和对应的基准图像的ECEF坐标Pk，以及载机运动参数A计算2K个距离-多普勒方程的闭合差向量其中，k＝1、2、…K表示第k个像素对，K是匹配的像素对个数，下角标R表示距离，下角标D表示多普勒。
7.如权利要求6所述的机载SAR图像目标定位方法，其特征在于：计算载机运动参数的更新量Δ1＝(BTB)-1(BTF)，把载机运动参数A的值更新为A+Δ1，其中Δ1表示更新量，B表示雅可比矩阵，上角标T表示对相应矩阵进行的转置，上角标-1表示求逆矩阵。
8.如权利要求7所述的机载SAR图像目标定位方法，其特征在于：判断更新量是否小于更新量的阈值ε1，如果是，参数更新的流程结束，否则返回计算2K个距离-多普勒方程相对于载机运动参数A的雅可比矩阵，直到更新量Δ1小于阈值，得到更新后的载机运动参数A。
9.如权利要求3所述的机载SAR图像目标定位方法，其特征在于：针对待定位目标建立距离-多普勒方程组：
距离方程FR＝R0+(i-i0)ΔR-|PS′-P|＝0
多普勒方程
椭球方程
目标对应的载机ECEF位置坐标
式中，P＝[X Y Z]T是待定位点的ECEF坐标，a表示参考椭圆的半长轴长度，b表示参考椭圆的半短轴长度，h表示目标高度。
10.如权利要求7所述的机载SAR图像目标定位方法，其特征在于：用载机运动参数A计算待定位目标的ECEF坐标的更新量Δ2＝(BTB)-1(BTF)，更新待定位点的ECEF坐标为P+Δ2，直到待定位目标的ECEF坐标的更新量Δ2小于更新量的阈值ε2，根据得到的待定位目标的ECEF坐标，从DEM数据中内插，得到新的目标高度h与当前的目标高度之差为Δ3，直到目标高度差Δ3小于高度差的阈值ε3，完成距离-多普勒定位。
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