CN108614250B - 机载战场监视雷达的广域dbs图像拼接暗条纹校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种机载战场监视雷达的广域DBS图像拼接暗条纹校正方法，思路为：确定机载战场监视雷达，在机载战场监视雷达成像周期中共设置I个波位，机载战场监视雷达在I个波位发射I×T个脉冲信号后接收回波信号，并根据接收的回波信号，得到机载战场监视雷达I个波位的距离‑多普勒数据后据进行融合，得到机载战场监视雷达成像周期的距离‑多普勒融合数据；计算机载战场监视雷达成像周期的距离‑多普勒融合数据均值；然后得到增益校正处理后机载战场监视雷达成像周期I个波位的距离‑多普勒融合数据后得到暗条纹校正后的广域DBS图像，所述暗条纹校正后的广域DBS图像为机载战场监视雷达的广域DBS图像拼接暗条纹校正结果。

Description

机载战场监视雷达的广域DBS图像拼接暗条纹校正方法

技术领域

本发明属于雷达技术领域，特别涉及一种机载战场监视雷达的广域DBS图像拼接暗条纹校正方法，即一种机载战场监视雷达的广域多普勒波束锐化(DBS)图像拼接暗条纹校正方法，适用于消除机载战场监视雷达的广域DBS图像拼接暗条纹。

背景技术

机载战场监视雷达工作在广域地面动目标指示(GMTI)模式下时，机载战场监视雷达天线采用周期性的方位向扫描或方位-俯仰二维扫描的方式工作，从而可对远距离宽广范围的地面场景成像并实时监视地面运动目标；多普勒波束锐化(DBS)成像技术是机载战场监视雷达工作在广域GMTI模式下时经常配合使用的一项关键成像技术，DBS成像技术的概念最早于1951年被美国Goodyear公司提出，他们将这种利用多普勒滤波来提高方位向分辨力的成像方法命名为“多普勒锐化”；虽然它的成像分辨率不及聚焦成像的SAR成像技术，但是DBS成像技术处理方式较为简单，对处理器的运算负荷要求较低，可以在短时间内完成对广域地面场景的成像，为后续对地面运动目标的检测、跟踪与打击提供实时的地形参考，因此其在战场监视、战场侦察、地形匹配制导等军事领域均有十分重要的应用价值。

单波位DBS图像仅可显示主波束范围所对应的窄扇形地面区域，虽可观察到地面的部分场景，但是由于范围过窄，因此无法正确识别该场景所对应的地形信息；为实现广域地面区域的大场景测绘，需要将多幅单波位DBS图像准确拼接起来，图像拼接工作就是在给定的地面坐标系中将每幅单波位DBS图像放置于正确的位置上；然而，机载战场监视雷达在实际工作中，由于风速、气流等因素的影响，使得载机无法完全按照规定航路维持理想的匀速运动，这将导致雷达的距离-多普勒数据无法与地面上的实际坐标点配准，从而使得拼接后的图像出现错位、重影等引起图像质量下降的问题。2012年，西安电子科技大学胡瑞贤提出了一种基于惯导数据运动补偿的DBS图像拼接算法，该算法利用惯导数据对载机的运动状态实时补偿，可有效解决由载机非理想运动引起的雷达距离-多普勒数据与实际地面坐标失配的问题。

在实际工程中运用上述基于惯导数据运动补偿的DBS图像拼接算法时，一些拼接后的广域图像上会出现宽窄不等且分布不规则的暗条纹，这些暗条纹不仅影响了图像质量，严重情况下甚至也干扰了地形信息的正确识别。

发明内容

针对上述现有技术存在的不足，本发明的目的在于提出一种机载战场监视雷达的广域DBS图像拼接暗条纹校正方法，该种一种机载战场监视雷达的广域DBS图像拼接暗条纹校正方法通过分析相邻波位回波数据的距离-多普勒关系，依此构造出反映扫描周期回波功率与多普勒变化关系的曲线，根据该曲线对每个波位的距离-多普勒数据进行适度增益补偿，从而实现对拼接暗条纹区域回波功率的校正。

为达到上述技术目的，本发明采用如下技术方案予以实现。

一种机载战场监视雷达的广域DBS图像拼接暗条纹校正方法，包括以下步骤：

步骤1，确定机载战场监视雷达，在机载战场监视雷达成像周期中共设置I个波位，机载战场监视雷达在每一个波位都发射数目为T的脉冲信号；其中，I和T分别为大于1的正整数；

步骤2，机载战场监视雷达在I个波位发射I×T个脉冲信号后接收回波信号，并根据接收的回波信号，得到机载战场监视雷达I个波位的距离-多普勒数据；

步骤3，对机载战场监视雷达I个波位的距离-多普勒数据进行融合，得到机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all；

步骤4，计算机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all中每一列距离-多普勒融合数据的均值，进而得到机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据均值；

步骤5，根据机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据均值，得到增益校正处理后机载战场监视雷达成像周期I个波位的距离-多普勒融合数据P′_all；

步骤6，根据增益校正处理后机载战场监视雷达成像周期中I个波位的距离-多普勒融合数据P′_all，得到暗条纹校正后的广域DBS图像，所述暗条纹校正后的广域DBS图像为机载战场监视雷达的广域DBS图像拼接暗条纹校正结果。

本发明的有益效果：针对拼接后的广域图像上出现分布不规则且宽窄不等的暗条纹情况，本发明创新性地提出了一种广域DBS图像拼接暗条纹校正方法，该种方法能够有效地消除拼接后的广域图像上出现的暗条纹，使成像质量获得了明显提升。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。

图1为本发明的一种机载战场监视雷达的广域DBS图像拼接暗条纹校正方法流程图；

图2a为未使用本发明方法直接对实测数据成像拼接后得到的广域DBS图；

图2b为采用本发明方法进行暗条纹消除后获得的广域DBS图。

具体实施方式

参照图1，为本发明的一种机载战场监视雷达的广域DBS图像拼接暗条纹校正方法流程图；其中所述机载战场监视雷达的广域DBS图像拼接暗条纹校正方法，包括以下步骤：

步骤1，确定机载战场监视雷达，机载战场监视雷达发射波长为λ的电磁波；该机载战场监视雷达置于其载机上，记为战场监视雷达载机；设置战场监视雷达载机始终在平行于地面且高度为H的平面内以速度v飞行，以战场监视雷达载机在地面上的投影为原点o建立xoyz坐标系，其中x轴与战场监视雷达载机飞行速度同方向，y轴为战场监视雷达载机飞行速度方向的垂直方向，z轴为经过战场监视雷达载机机身中心且垂直于地面的方向，且xoy平面为地平面；选取地平面上任意一点，记为点目标P，点目标P的坐标为(x_p,y_p)，x_p表示点目标P在地平面中的x轴坐标，y_p表示点目标P在地平面中的y轴坐标；点目标P的方位角为θ，点目标的俯仰角为

战场监视雷达载机飞行速度方向与点目标P的空间锥角为ψ。

在机载战场监视雷达成像周期中共设置I个波位，波位指机载战场监视雷达波束在空间的驻留位置；战场监视雷达载机在飞行过程中，机载战场监视雷达在一个波位持续发射数目为T的脉冲信号，然后切换至下一个波位。

机载战场监视雷达在I个波位发射I×T个脉冲信号后接收回波信号，将机载战场监视雷达在I个波位发射I×T个脉冲信号后接收的回波信号，记为接收机载战场监视雷达的接收信号，所述接收机载战场监视雷达的接收信号是I个R×T维矩阵，其中第i个R×T维矩阵为D_i，其表达式为：

其中，i＝1,2,…,I，R表示机载战场监视雷达的接收信号包括的距离单元总个数，T表示机载战场监视雷达在每个波位发射脉冲信号的总个数，D_i(r_i,t_i)表示第i个波位、第r_i个距离单元、第t_i个脉冲信号的接收信号，r_i＝1,2,…,R，t_i＝1,2,…,T，I和T分别为大于1的正整数。

步骤2，对第i个R×T维矩阵D_i依次做距离压缩、距离徙动校正、方位向快速傅里叶变换FFT处理，将第i个R×T维矩阵D_i变换为距离-多普勒数据，进而得到第i个波位的距离-多普勒数据P_i，第i个波位的距离-多普勒数据P_i为R×F维矩阵，其具体表达式如下：

其中，P_i(r_i,f_i)表示第i个波位、第r_i个距离单元、第f_i个多普勒单元的距离-多普勒数据，r_i＝1,2,…,R，R表示机载战场监视雷达的接收信号包括的距离单元总个数，f_i＝1,2,…,F，F表示第i个波位的距离-多普勒数据P_i包括的多普勒单元总个数，且F与机载战场监视雷达在每个波位发射脉冲信号的总个数T取值相等。

步骤3，令i的值分别取1至I，重复执行步骤2，进而分别得到第1个波位的距离-多普勒数据P₁至第I个波位的距离-多普勒数据P_I，记为机载战场监视雷达I个波位的距离-多普勒数据。

步骤4，对机载战场监视雷达I个波位的距离-多普勒数据进行融合，其具体子步骤为：

4.1取出第i'个波位的距离-多普勒数据P_i'，所述第i'个波位的距离-多普勒数据P_i'包括R×F个距离-多普勒单元，其中第i'个距离-多普勒单元为(r_i',f_i')，r_i'＝1,2,…,R，R表示机载战场监视雷达的接收信号包括的距离单元总个数，f_i'＝1,2,…,F，F表示第i'个波位的距离-多普勒数据P_i'包括的多普勒单元总个数，且F与机载战场监视雷达在每个波位发射脉冲信号的总个数T取值相等；i'＝1,2,…,I-1，I表示机载战场监视雷达的成像周期中设置的波位总个数，i'的初始值为1。

4.2计算第i'个距离-多普勒单元(r_i',f_i')在第i'+1个波位的距离-多普勒数据P_i'+1中所处的距离-多普勒单元(r_i'+1,f_i'+1)，其具体计算方法为：

其中，v表示战场监视雷达载机的飞行速度，T表示机载战场监视雷达在每个波位发射脉冲信号的总个数，λ表示机载战场监视雷达发射的电磁波波长。

然后，将所述距离-多普勒单元(r_i'+1,f_i'+1)处的距离-多普勒数据，记为第i'+1个波位距离-多普勒单元(r_i'+1,f_i'+1)的距离-多普勒数据P_i'+1(r_i'+1,f_i'+1)。

4.3比较第i'个波位、第r_i'个距离单元、第f_i'个多普勒单元的距离-多普勒数据P_i'(r_i',f_i')与第i'+1个波位距离-多普勒单元(r_i'+1,f_i'+1)的距离-多普勒数据P_i'+1(r_i'+1,f_i'+1)的大小，选取其中最大值作为第i'个距离-多普勒单元和第i'+1个距离多普勒单元的融合数据。

4.4令r_i'分别取1至R，令f_i'分别取1至F，重复执行子步骤4.2-4.3遍历第i'个波位的距离-多普勒数据P_i'中的R×F个距离-多普勒单元，完成第i'个波位的距离-多普勒数据P_i'与第i'+1个波位的距离-多普勒数据P_i'+1的融合，得到第i'个波位的距离-多普勒数据P_i'与第i'+1个波位的距离-多普勒数据P_i'+1的融合数据，然后将r_i'的初始化为1，将f_i'的值初始化1。

4.5令i'的值分别取1至I-1，重复执行子步骤4.2-4.4，直到得到第1个波位的距离-多普勒数据P₁与第2个波位的距离-多普勒数据P₂的融合数据至第I-1个波位的距离-多普勒数据P_I-1与第I个波位的距离-多普勒数据P_I的融合数据，记为机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all，机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all是F_all列向量，其具体表达式为：

其中，P_{all_f}表示机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all的第f列距离-多普勒融合数据，P_{all_f}＝[P_all(1,f),…,P_all(r,f),…,P_all(R,f)]^T'，上标T'表示转置操作，P_all(r,f)表示机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all中第r个距离单元、第f个多普勒单元处的距离-多普勒融合数据，r＝1,2,…,R，R表示机载战场监视雷达的接收信号包括的距离单元总个数，f＝1,2,…,F_all，F_all表示机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all包括的多普勒单元总个数。

步骤5，计算机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all中每一列距离-多普勒融合数据的均值，进而得到机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据均值。

步骤5的具体子步骤如下：

5.1计算机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all的第f列距离-多普勒融合数据P_{all_f}的均值p_{avg_f}，其计算表达式为：

其中，f的初始值为1。

5.2令f的值分别取1至F_all，重复执行子步骤5.1，进而分别得到机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all的第1列距离-多普勒融合数据P_{all_1}的均值p_{avg_1}至机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all的第F_all列距离-多普勒融合数据

的均值

记为机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据均值，然后将f的值初始化为1。

步骤6，根据机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据均值，得到增益校正处理后机载战场监视雷达成像周期I个波位的距离-多普勒融合数据P′_all。

步骤6的子步骤为：

6.1对机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all的第f列距离-多普勒融合数据P_{all_f}的均值p_{avg_f}进行增益校正处理，得到增益校正处理后的第f列距离-多普勒融合数据P′_{all_f}，其计算公式为：

P′_{all_f}＝P_{all_f}⊙(P_{all_f}-p_{avg_f})

其中，⊙表示矩阵点乘。

6.2令f的值分别取1至F_all，重复执行子步骤6.1，进而分别得到增益校正处理后的第1列距离-多普勒融合数据P′_{all_1}至增益校正处理后的第F_all列距离-多普勒融合数据

记为增益校正处理后机载战场监视雷达成像周期I个波位的距离-多普勒融合数据P′_all，其表达式为：

步骤7，利用DBS成像技术和基于惯导数据运动补偿的图像拼接技术对增益校正处理后机载战场监视雷达成像周期中I个波位的距离-多普勒融合数据P′_all依次进行成像与拼接处理，以达到暗条纹校正目的，进而得到暗条纹校正后的广域DBS图像，所述暗条纹校正后的广域DBS图像为机载战场监视雷达的广域DBS图像拼接暗条纹校正结果。

本发明的效果可由以下仿真实验作进一步说明：

(一)仿真条件：

对一组机载战场监视雷达在广域GMTI模式下获取的实测回波数据进行仿真处理，该组机载战场监视雷达的工作频率都为X波段，信号带宽约为25MHz，采用双通道接收回波数据，发射脉冲数目为1024，距离单元数目为9216，机载战场监视雷达成像周期中共有61个波位，每个机载战场监视雷达天线的扫描角范围为[-60°,60°]，俯仰角的变化范围为[2°,4°]，每个机载战场监视雷达载机的飞行高度约为8400m。

(二)仿真结果分析：

图2a为未使用本发明方法直接对实测数据成像拼接后得到的广域DBS图像，图2b为采用本发明方法进行暗条纹消除后获得的广域DBS图。

对比图2a与图2b可以看出，图2a中出现的不规则分布暗条纹在图2b的成像结果中被有效地改善，使用本发明方法校正后的广域DBS图像质量相比于原图像获得了明显提升。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围；这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (4)

1.一种机载战场监视雷达的广域DBS图像拼接暗条纹校正方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，确定机载战场监视雷达，在机载战场监视雷达成像周期中共设置I个波位，机载战场监视雷达在每一个波位都发射数目为T的脉冲信号；其中，I和T分别为大于1的正整数；

步骤2，机载战场监视雷达在I个波位发射I×T个脉冲信号后接收回波信号，并根据接收的回波信号，得到机载战场监视雷达I个波位的距离-多普勒数据；

在所述步骤2中，所述机载战场监视雷达在I个波位发射I×T个脉冲信号后接收回波信号，还包括：

将机载战场监视雷达在I个波位发射I×T个脉冲信号后接收的回波信号，记为接收机载战场监视雷达的接收信号，所述接收机载战场监视雷达的接收信号是I个R×T维矩阵，其中第i个R×T维矩阵为D_i，其表达式为：

其中，i＝1，2，...，I，R表示机载战场监视雷达的接收信号包括的距离单元总个数，T表示机载战场监视雷达在每个波位发射脉冲信号的总个数，D_i(r_i，t_i)表示第i个波位、第r_i个距离单元、第t_i个脉冲信号的接收信号，r_i＝1，2，...，R，t_i＝1，2，...，T，I和T分别为大于1的正整数；

在所述步骤2中，所述机载战场监视雷达I个波位的距离-多普勒数据，其得到过程为：

2.1对第i个R×T维矩阵D_i依次做距离压缩、距离徙动校正、方位向快速傅里叶变换FFT处理，将第i个R×T维矩阵D_i变换为距离-多普勒数据，进而得到第i个波位的距离-多普勒数据P_i，第i个波位的距离-多普勒数据P_i为R×F维矩阵，其具体表达式如下：

其中，P_i(r_i，f_i)表示第i个波位、第r_i个距离单元、第f_i个多普勒单元的距离-多普勒数据，r_i＝1，2，...，R，R表示机载战场监视雷达的接收信号包括的距离单元总个数，f_i＝1，2，...，F，F表示第i个波位的距离-多普勒数据P_i包括的多普勒单元总个数，且F与机载战场监视雷达在每个波位发射脉冲信号的总个数T取值相等；

2.2令i的值分别取1至I，重复执行2.1，进而分别得到第1个波位的距离-多普勒数据P₁至第I个波位的距离-多普勒数据P_I，记为机载战场监视雷达I个波位的距离-多普勒数据；

步骤3，对机载战场监视雷达I个波位的距离-多普勒数据进行融合，得到机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all；

在所述步骤3中，所述机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all，其得到过程为：

3.1取出第i′个波位的距离-多普勒数据P_i′，所述第i′个波位的距离-多普勒数据P_i′包括R×F个距离-多普勒单元，其中第i′个距离-多普勒单元为(r_i′，f_i′)，r_i′＝1，2，...，R，R表示机载战场监视雷达的接收信号包括的距离单元总个数，f_i′＝1，2，...，F，F表示第i′个波位的距离-多普勒数据P_i′包括的多普勒单元总个数，且F与机载战场监视雷达在每个波位发射脉冲信号的总个数T取值相等；i′＝1，2，…，I-1，I表示机载战场监视雷达的成像周期中设置的波位总个数，i′的初始值为1；

3.2计算第i′个距离-多普勒单元(r_i′，f_i′)在第i′+1个波位的距离-多普勒数据P_i′+1中所处的距离-多普勒单元(r_i′+1，f_i′+1)，其具体计算方法为：

其中，v表示战场监视雷达载机的飞行速度，T表示机载战场监视雷达在每个波位发射脉冲信号的总个数，λ表示机载战场监视雷达发射的电磁波波长；

然后，将所述距离-多普勒单元(r_i′+1，f_i′+1)处的距离-多普勒数据，记为第i′+1个波位距离-多普勒单元(r_i′+1，f_i′+1)的距离-多普勒数据P_i′+1(r_i′+1，f_i′+1)；

3.3比较第i′个波位、第r_i′个距离单元、第f_i′个多普勒单元的距离-多普勒数据P_i′(r_i′，f_i′)与第i′+1个波位距离-多普勒单元(r_i′+1，f_i′+1)的距离-多普勒数据P_i′+1(r_i′+1，f_i′+1)的大小，选取其中最大值作为第i′个距离-多普勒单元和第i′+1个距离多普勒单元的融合数据；

3.4令r_i′分别取1至R，令f_i′分别取1至F，重复执行子步骤3.2-3.3遍历第i′个波位的距离-多普勒数据P_i′中的R×F个距离-多普勒单元，完成第i′个波位的距离-多普勒数据P_i′与第i′+1个波位的距离-多普勒数据P_i′+1的融合，得到第i′个波位的距离-多普勒数据P_i′与第i′+1个波位的距离-多普勒数据P_i′+1的融合数据，然后将r_i′的初始化为1，将f_i′的值初始化1；

3.5令i′的值分别取1至I-1，重复执行子步骤3.2-3.4，直到得到第1个波位的距离-多普勒数据P₁与第2个波位的距离-多普勒数据P₂的融合数据至第I-1个波位的距离-多普勒数据P_I-1与第I个波位的距离-多普勒数据P_I的融合数据，记为机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all，机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all是F_all列向量，其具体表达式为：

其中，P_{all_f}表示机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all的第f列距离-多普勒融合数据，P_{all_f}＝[P_all(1，f)，...，P_all(r，f)，...，P_all(R，f)]^T′，上标T′表示转置操作，P_all(r，f)表示机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all中第r个距离单元、第f个多普勒单元处的距离-多普勒融合数据，r＝1，2，...，R，R表示机载战场监视雷达的接收信号包括的距离单元总个数，f＝1，2，...，F_all，F_all表示机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all包括的多普勒单元总个数；

步骤4，计算机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all中每一列距离-多普勒融合数据的均值，进而得到机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据均值；

步骤5，根据机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据均值，得到增益校正处理后机载战场监视雷达成像周期I个波位的距离-多普勒融合数据P′_all；

步骤6，根据增益校正处理后机载战场监视雷达成像周期中I个波位的距离-多普勒融合数据P′_all，得到暗条纹校正后的广域DBS图像，所述暗条纹校正后的广域DBS图像为机载战场监视雷达的广域DBS图像拼接暗条纹校正结果。

2.如权利要求1所述的一种机载战场监视雷达的广域DBS图像拼接暗条纹校正方法，其特征在于，在步骤4中，所述机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据均值，其得到过程为：

4.1计算机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all的第f列距离-多普勒融合数据P_{all_f}的均值p_{avg_f}，其计算表达式为：

其中，f的初始值为1；

4.2令f的值分别取1至F_all，重复执行子步骤4.1，进而分别得到机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all的第1列距离-多普勒融合数据P_{all_1}的均值p_{avg_1}至机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all的第F_all列距离-多普勒融合数据

的均值p_{avg_Fall}，记为机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据均值，然后将f的值初始化为1。

3.如权利要求2所述的一种机载战场监视雷达的广域DBS图像拼接暗条纹校正方法，其特征在于，在步骤5中，所述增益校正处理后机载战场监视雷达成像周期I个波位的距离-多普勒融合数据P′_all，其得到过程为：

5.1对机载战场监视雷达成像周期的距离-多普勒融合数据P_all的第f列距离-多普勒融合数据P_{all_f}的均值p_{avg_f}进行增益校正处理，得到增益校正处理后的第f列距离-多普勒融合数据P′_{all_f}，其计算公式为：

P′_{all_f}＝P_{all_f}⊙(P_{all_f}-p_{avg_f})

其中，⊙表示矩阵点乘；

5.2令f的值分别取1至F_all，重复执行子步骤5.1，进而分别得到增益校正处理后的第1列距离-多普勒融合数据P′_{all_1}至增益校正处理后的第F_all列距离-多普勒融合数据P′_{all_Fall}，记为增益校正处理后机载战场监视雷达成像周期I个波位的距离-多普勒融合数据P′_all，其表达式为：

4.如权利要求1所述的一种机载战场监视雷达的广域DBS图像拼接暗条纹校正方法，其特征在于，在步骤6中，所述暗条纹校正后的广域DBS图像，具体是利用DBS成像技术和基于惯导数据运动补偿的图像拼接技术对增益校正处理后机载战场监视雷达成像周期中I个波位的距离-多普勒融合数据P′_all依次进行成像与拼接处理，以达到暗条纹校正目的，进而得到的暗条纹校正后的广域DBS图像。

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