CN109814100A - 基于子孔径参数估计的sar地面运动目标成像方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于雷达技术领域，公开了基于子孔径参数估计的SAR地面运动目标成像方法。该方法包括：基于全孔径CPI内目标机动运动，子孔径CPI内目标匀速运动的假设，将原始回波数据分为子孔径回波数据并建立全孔径瞬时斜距模型与子孔径距离频域回波数据模型，估计子孔径回波数据参数，利用回波数据参数计算全孔径瞬时多普勒频率向量；利用全孔径瞬时斜距模型得到全孔径瞬时多普勒频率向量模型，将瞬时多普勒频率向量代入瞬时多普勒频率向量模型，求解待定系数，进而利用待定系数校正运动目标全孔径原始回波数据的高阶相位误差，从而大大提高了大斜视SAR成像模式下运动目标的聚焦水平，获得质量更好的成像图像。

Description

基于子孔径参数估计的SAR地面运动目标成像方法

技术领域

本发明涉及雷达技术领域，尤其涉及基于子孔径参数估计的合成孔径雷达(英文全称：Synthetic Aperture Radar，英文缩写：SAR)地面运动目标成像方法。

背景技术

SAR最初主要应用于对静态地面场景成像，但是在交通探测和战场感知等特殊应用中，人们更感兴趣的是地面运动目标。然而，地面运动目标由于其未知的运动参数，在SAR回波数据中引入了高阶相位，针对静止场景的SAR成像处理无法去除回波数据中的高阶相位，导致地面运动目标在SAR图像上无法聚焦，对后续基于SAR图像的运动目标识别和分类带来困难。为了解决这一问题，提出了SAR地面运动目标成像处理，不同于静止场景的SAR成像处理，SAR地面运动目标成像处理的原理是将静态场景的回波视为干扰杂波，从杂波中提取出运动目标的回波后，基于目标回波对地面运动目标的运动参数引入的高阶相位进行估计并补偿。

现有的机载合成孔径雷达动目标成像方法基于正侧视模式下的SAR成像几何，并考虑到一阶和二阶距离徙动相位误差造成的运动目标图像散焦问题，通过校正一阶二阶距离徙动相位误差，获得聚焦良好的图像，具体步骤是，第一，使用二阶Keysotne变换和二阶Keystone反变换校正回波数据中的一阶和二阶距离徙动相位误差。第二，利用修正魏格纳维利分布(英文全称：Modified Wigner-Ville Ditribution，英文缩写：M-WVD)方法估计多普勒调频率，并利用估计的多普勒调频率进行方位压缩，获得运动目标图像。但是，该方法仍然存在的不足之处：由于该方法针对正侧视工作模式设计，而正侧视工作模式下的SAR回波无需进行高阶相位校正，因此该方法无法直接应用于大斜视SAR运动目标回波数据处理。

针对上述问题，有人提出了一种适用于大斜视SAR到的地面运动目标成像方法，该方法考虑到平台和目标双重运动导致的多普勒中心误差和二阶相位误差，能够在成像处理中校正多普勒中心误差和二阶相位误差，进而使地面运动目标的成像质量进一步提升。但是，该方法的不足之处在于：采用了全孔径成像处理，假设地面运动目标在全孔径相干处理间隔(英文全称：Coherent Process Interval，英文缩写：CPI)内匀速运动，由于全孔径CPI较长，导致该假设与目标的实际运动情况存在差别，因而不能有效地校正运动目标回波数据中三阶以上的相位误差，最终会因为聚焦不足而导致成像图像质量差。

发明内容

本发明的实施例提供一种基于子孔径参数估计的SAR地面运动目标成像方法，能够有效的校正运动目标回波数据中三阶以上的相位误差，使运动目标成像聚焦效果更好以提高成像图像质量。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

步骤1、获取运动目标的原始回波数据ss_F，利用预设的子孔径个数M，将全孔径相干处理间隔CPI等分为M个子孔径CPI，将原始回波数据在第m个子孔径CPI内的回波数据记为第m个子孔径回波数据，并对第m个子孔径回波数据依次进行去载频、距离向匹配滤波和距离向傅里叶变换，得到第m个子孔径的距离频域回波数据Ss_Fm，m分别取1到M之间的所有整数。

步骤2、建立全孔径瞬时斜距模型，对于每个子孔径，基于全孔径CPI内目标机动运动，各子孔径CPI内目标匀速运动的假设，利用全孔径瞬时斜距模型，得到第m个子孔径的瞬时斜距模型，对第m个子孔径瞬时斜距模型进行泰勒级数展开并保留至三次项，得到第m个子孔径近似的瞬时斜距模型。

步骤3、利用第m个子孔径近似的瞬时斜距模型和第m个子孔径的距离频域回波数据，建立第m个子孔径的距离频域回波数据模型。

步骤4、构造第m个子孔径的频域距离弯曲校正函数，利用第m个子孔径的频域距离弯曲校正函数对第m个子孔径的距离频域回波数据进行距离弯曲校正，得到第m个子孔径的距离弯曲校正回波数据。

步骤5、对第m个子孔径的距离弯曲校正回波数据进行霍夫变换，得到第m个子孔径回波数据的包络斜率的估计值，利用第m个子孔径回波数据的包络斜率的估计值构造第m个子孔径的线性距离走动校正函数，利用第m个子孔径的线性距离走动校正函数对第m个子孔径的距离弯曲校正回波数据进行线性距离走动校正，得到第m个子孔径的线性距离走动校正回波数据。

步骤6、计算第m个子孔径回波数据的运动目标虚拟距离，利用第m个子孔径回波数据的运动目标虚拟距离构造第m个子孔径的三阶相位校正函数，利用第m个子孔径的三阶相位校正函数对第m个子孔径的线性距离走动校正回波数据进行三阶相位校正，得到第m个子孔径的三阶相位校正回波数据。

步骤7、对第m个子孔径的三阶相位校正回波数据进行分数阶傅里叶变换，得到第m个子孔径的多普勒调频率的估计值。

步骤8、利用第m个子孔径回波数据的运动目标虚拟距离计算第m个子孔径回波数据的参数估计值，利用第m个子孔径回波数据的包络斜率的估计值、第m个子孔径回波数据的瞬时多普勒调频率和第m个子孔径回波数据的参数估计值，构建第m个子孔径回波数据的瞬时多普勒频率模型，根据瞬时多普勒频率模型得到第m个子孔径回波数据的瞬时多普勒频率向量，将全部M个子孔径回波数据的瞬时多普勒频率向量依次排列得到全孔径瞬时多普勒频率向量。

步骤9、根据全孔径瞬时斜距模型，推导得到近似全孔径瞬时斜距模型；利用近似全孔径瞬时斜距模型得到全孔径瞬时多普勒频率模型，根据全孔径瞬时多普勒频率模型得到全孔径瞬时多普勒频率向量模型；利用全孔径瞬时多普勒向量和全孔径瞬时多普勒频率向量模型，计算全孔径瞬时多普勒频率向量模型的待定系数，利用待定系数构造距离徙动和方位相位校正函数，利用构造距离徙动和方位相位校正函数对运动目标的原始回波数据进行距离徙动和方位相位校正，得到距离徙动和方位相位校正回波数据，对距离徙动和方位相位校正回波数据依次进行距离维傅里叶逆变换和方位维傅里叶变换，得到运动目标在距离多普勒域的成像数据。

本发明基于全孔径CPI内目标机动运动，子孔径CPI内目标匀速运动的假设，将原始回波数据分为子孔径回波数据并建立全孔径瞬时斜距模型与子孔径距离频域回波数据模型，进一步建立子孔径斜距模型；将子孔径回波数据和子孔径斜距模型代入子孔径距离频域回波数据模型，估计子孔径回波数据参数，利用估计的子孔径回波数据参数计算全孔径瞬时多普勒频率向量；利用全孔径瞬时斜距模型得到全孔径瞬时多普勒频率向量模型，将全孔径瞬时多普勒频率向量代入全孔径瞬时多普勒频率向量模型，求解待定系数，进而利用待定系数校正运动目标全孔径原始回波数据的高阶相位误差，从而大大提高了大斜视SAR成像模式下运动目标的聚焦水平，获得质量更好的成像图像，有利于后续基于SAR图像的运动目标识别和分类。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的基于子孔径参数估计的SAR地面运动目标成像方法流程示意图；

图2为全孔径SAR地面运动目标成像的几何模型示意图；

图3为现有的方法获得的运动目标在距离多普勒域的成像数据和本发明实施例提供的方法获得的运动目标在距离多普勒域的成像数据，其中(a)为现有的方法获得的运动目标在距离多普勒域的成像数据，(b)为本发明实施例提供的方法获得的运动目标在距离多普勒域的成像数据。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的基于子孔径参数估计的SAR地面运动目标成像方法流程示意图，参照图1，本发明实施例提供的方法包括以下步骤：

步骤1、获取运动目标的原始回波数据ss_F，利用预设的子孔径个数M，将全孔径相干处理间隔CPI等分为M个子孔径CPI，将原始回波数据在第m个子孔径CPI内的回波数据记为第m个子孔径回波数据，并对第m个子孔径回波数据依次进行去载频、距离向匹配滤波和距离向傅里叶变换，得到第m个子孔径的距离频域回波数据Ss_Fm，m分别取1到M之间的所有整数。

步骤2、建立全孔径SAR地面运动目标成像的几何模型和全孔径瞬时斜距模型，对于每个子孔径，基于全孔径CPI内目标机动运动，各子孔径CPI内目标匀速运动的假设，利用全孔径瞬时斜距模型，得到第m个子孔径的瞬时斜距模型，对第m个子孔径瞬时斜距模型进行泰勒级数展开并保留至三次项，得到第m个子孔径近似的瞬时斜距模型。

进一步的，图2为全孔径SAR地面运动目标成像的几何模型示意图，参见图2，全孔径SAR地面运动目标成像的几何模型为：

所述全孔径SAR地面运动目标成像的几何模型，具体为：雷达平台的航向为空间坐标系中的X轴方向，全孔径长度为L，运动目标为P，P在空间坐标系中XOZ平面的运动速度为v_T，孔径中心至场景中心的斜距为r₀。

所述全孔径瞬时斜距模型为：

其中，v_x为全孔径CPI内地面运动目标沿雷达航向的速度，v_z为全孔径CPI内地面运动目标沿垂直雷达航向的速度，v_x和v_z的矢量和为v_T，v_T为地面运动目标的运动速度，t_a为方位慢时间，t_c为子孔径中心时刻，v为雷达平台的航行速度，θ_fsq为雷达天线接收波束中心斜视角为，θ为θ_fsq的余角。

第m个子孔径瞬时斜距模型为：

其中，v_xm为第m个子孔径CPI内运动目标沿雷达航向的速度，v_zm为第m个子孔径CPI内运动目标沿垂直雷达航向的速度，t_am为第m个子孔径的方位慢时间，T_a为全孔径CPI，L为全孔径长度，为第m个子孔径CPI。

所述第m个子孔径近似的瞬时斜距模型为：

其中，c_km为第m个子孔径第k个泰勒系数。

步骤3、利用所述第m个子孔径近似的瞬时斜距模型和所述第m个子孔径的距离频域回波数据，建立第m个子孔径的距离频域回波数据模型。

进一步的，在所述步骤3中，第m个子孔径的距离频域回波数据模型为：

其中，f_r为距离频率，f_c为载频频率，W_r(f_r)为距离向窗函数，w_a(t_am-t_c)为第m个子孔径的方位向的窗函数，β_km为第m个子孔径的泰勒系数。

步骤4、构造第m个子孔径的频域距离弯曲校正函数，利用第m个子孔径的频域距离弯曲校正函数对所述第m个子孔径的距离频域回波数据进行距离弯曲校正，得到第m个子孔径的距离弯曲校正回波数据。

进一步的，步骤4具体包括：

步骤4.1、构造第m个子孔径的频域距离弯曲校正函数

其中，雷达天线接收波束中心斜视角为θ_fsq，θ_fsq的余角为θ，f_r为距离频率，t_am为第m个子孔径的方位慢时间。

步骤4.2、将第m个子孔径的距离频域回波数据Ss_Fm与第m个子孔径的频域距离弯曲校正函数相乘，并对乘积进行距离维傅里叶反变换，得到第m个子孔径的距离弯曲校正回波数据：

其中，IFFT_r[·]为距离维傅里叶反变换，sinc为辛格函数，t_r为距离快时间，T_p为雷达发射信号波形的脉冲宽度，γ为调频率，c为光速，λ为雷达发射信号的波长。

步骤5、对第m个子孔径的距离弯曲校正回波数据进行霍夫变换，得到第m个子孔径回波数据的包络斜率的估计值，利用第m个子孔径回波数据的包络斜率的估计值构造第m个子孔径的线性距离走动校正函数，利用第m个子孔径的线性距离走动校正函数对所述第m个子孔径的距离弯曲校正回波数据进行线性距离走动校正，得到第m个子孔径的线性距离走动校正回波数据。

优选的，步骤5具体包括：

步骤5.1、对第m个子孔径的距离弯曲校正后的数据ss_m(t_r，t_am)进行霍夫变换，得到第m个子孔径的包络斜率的估计值利用第m个子孔径的包络斜率的估计值构造第m个子孔径的线性距离走动校正函数：

其中，t_am为第m个子孔径的方位慢时间，f_r为距离频率，f_c为载频频率，c为光速。

步骤5.2、对第m个子孔径的距离弯曲校正回波数据ss_m(t_r，t_am)进行距离维傅里叶变换后与第m个子孔径的线性距离走动校正函数相乘，并对乘积进行距离维傅里叶反变换，得到第m个子孔径的线性距离走动校正回波数据

步骤6、计算第m个子孔径回波数据的运动目标虚拟距离，利用第m个子孔径回波数据的运动目标虚拟距离构造第m个子孔径的三阶相位校正函数，利用第m个子孔径的三阶相位校正函数对所述第m个子孔径的线性距离走动校正回波数据进行三阶相位校正，得到第m个子孔径的三阶相位校正回波数据。

进一步的，步骤6具体包括：

步骤6.1、搜索出第m个子孔径的运动目标的距离单元快时间t_rm，利用预设公式β_0m＝ct_rm求得第m个子孔径的运动目标虚拟距离β_0m，利用第m个子孔径的运动目标虚拟距离β_0m构造第m个子孔径的三阶相位校正函数

其中，λ为雷达发射信号的波长，c为光速。

步骤6.2、将第m个子孔径的线性距离走动校正回波数据ss_mL(t_r，t_am)与第m个子孔径的三阶相位校正函数F_{3rd_dmp}(t_am)相乘，得到第m个子孔径的三阶相位校正回波数据

步骤7、对第m个子孔径的三阶相位校正回波数据进行分数阶傅里叶变换，得到第m个子孔径的多普勒调频率的估计值。

步骤8、利用第m个子孔径回波数据的运动目标虚拟距离计算第m个子孔径回波数据的参数估计值，利用第m个子孔径回波数据的包络斜率的估计值、第m个子孔径回波数据的瞬时多普勒调频率和第m个子孔径回波数据的参数估计值，构建第m个子孔径回波数据的瞬时多普勒频率模型，根据瞬时多普勒频率模型得到第m个子孔径回波数据的瞬时多普勒频率向量，将全部M个子孔径回波数据的瞬时多普勒频率向量依次排列得到全孔径瞬时多普勒频率向量。

进一步的，所述步骤8具体包括：

步骤8.1、利用第m个子孔径的运动目标虚拟距离β₀m和预设公式求得第m个子孔径的参数估计值

其中，雷达天线接收波束中心斜视角为θ_fsq，θ_fsq的余角为θ，f_r为距离频率。

步骤8.2、利用第m个子孔径的包络斜率的估计值第m个子孔径的多普勒调频率的估计值和第m个子孔径的估计值得到第m个子孔径回波数据的的瞬时多普勒频率模型

步骤8.3、令 为第m个子孔径的第i个方位慢时间，N为方位脉冲总数，令t_am取遍的所有值得到第m个子孔径的瞬时多普勒向量将全部M个子孔径回波数据的瞬时多普勒频率向量依次排列得到全孔径的瞬时多普勒频率向量Ψ＝[DF₁，DF₂，...，DF_m，...，DF_M]^T。

步骤9、根据全孔径瞬时斜距模型，推导得到近似全孔径瞬时斜距模型。利用所述近似全孔径瞬时斜距模型得到全孔径瞬时多普勒频率模型，根据全孔径瞬时多普勒频率模型得到全孔径瞬时多普勒频率向量模型。利用全孔径瞬时多普勒向量和全孔径瞬时多普勒频率向量模型，计算所述全孔径瞬时多普勒频率向量模型的待定系数，利用所述待定系数构造距离徙动和方位相位校正函数，利用所述构造距离徙动和方位相位校正函数对运动目标的原始回波数据进行距离徙动和方位相位校正，得到距离徙动和方位相位校正回波数据，对距离徙动和方位相位校正回波数据依次进行距离维傅里叶逆变换和方位维傅里叶变换，得到运动目标在距离多普勒域的成像数据。

优选的，步骤9具体包括：

步骤9.1、对全孔径瞬时斜距模型r_T(t_a)进行Q阶泰勒展开并取近似得到所述近似全孔径瞬时斜距模型r_Ft(t_a)：

其中，a_q为第q阶泰勒系数，t_a为方位慢时间，t_r为方位快时间，α_q为第q个待定系数。

步骤9.2、所述全孔径瞬时斜距模型r_Ft(t_a)对t_a求一阶偏导，并乘以系数得到全孔径瞬时多普勒频率模型Φ(t_a)：

令t_n为全孔径CPI内第n个方位慢时间，令t_a取遍t₁，t₂，...，t_N的所有值得到所述全孔径瞬时多普勒频率向量模型：

其中，

步骤9.3、将全孔径瞬时多普勒频率向量Ψ代入全孔径瞬时多普勒频率向量模型，得到线性方程组Ψ＝Ωα，求解线性方程组Ψ＝Ωα的最小二乘解，得到α的估计向量利用中[α₁，α₂，...，α_q，...α_Q]的构造距离徙动和方位相位校正函数C_F(f_r，t_a)：

其中，f_r为距离频率，f_c为载频频率，c为光速，

步骤9.4、利用距离徙动和方位相位校正函数C_F(f_r，t_a)对全孔径原始回波数据进行距离徙动和方位相位校正，得到全孔径的距离徙动和方位相位校正的回波数据

S_s(f_r，t_a)＝C_F(f_r，t_a)·FFT_r[ss_F(t_r，t_a)]。

步骤9.5、对S_s(f_r，t_a)依次进行距离维傅里叶逆变换和方位维傅里叶变换，得到运动目标在距离多普勒域的成像数据：

其中，T_p为雷达发射信号的脉冲宽度，B_a为全孔径CPI内的运动目标多普勒带宽，t_r为距离快时间自变量，f_a为方位频率自变量，λ为雷达发射信号的波长。

本发明基于全孔径CPI内目标机动运动，子孔径CPI内目标匀速运动的假设，将原始回波数据分为子孔径回波数据并建立全孔径瞬时斜距模型与子孔径距离频域回波数据模型，进一步建立子孔径斜距模型；将子孔径回波数据和子孔径斜距模型代入子孔径距离频域回波数据模型，估计子孔径回波数据参数，利用估计的子孔径回波数据参数计算全孔径瞬时多普勒频率向量；利用全孔径瞬时斜距模型得到全孔径瞬时多普勒频率向量模型，将全孔径瞬时多普勒频率向量代入全孔径瞬时多普勒频率向量模型，求解待定系数，进而利用待定系数校正运动目标全孔径原始回波数据的高阶相位误差，从而大大提高了大斜视SAR成像模式下运动目标的聚焦水平，获得质量更好的成像图像，有利于后续基于SAR图像的运动目标识别和分类。

进一步的，下面通过仿真实验对本发明实施例提供的方法的有益效果进行进一步验证：

仿真条件：设定本发明实施例提供的方法中对实测数据进行处理使用的SAR参数如表1所示：

表1对实测数据进行处理使用的SAR参数

波段	Ku
		前侧视角θ<sub>fsq</sub>	20°
中心斜距r<sub>0</sub>	7.3km
		合成孔径长度L	175m
合成孔径时间	4.096s
		分辨率	1m×1m

仿真内容：利用现有的方法和本发明实施例提供的方法对运动目标的回波数据分别进行处理，分别得到运动目标在距离多普勒域的成像数据如图3所示，其中(a)为现有的方法获得的运动目标在距离多普勒域的成像数据，(b)为本发明实施例提供的方法获得的运动目标在距离多普勒域的成像数据。进一步的，使用计算机分别计算图3(a)与图3(b)的图像熵，其中图3(a)的图像熵为4.91，图3(b)的图像熵为3.17。

参照图3，可以得到使用本发明处理的成像结果图像中运动目标的像素分布明显比使用现有的方法得到的运动目标在距离多普勒域的图像中运动目标像素分布更加集中，表明使用本发明方法处理的结果图像聚焦水平更好；进一步的，可以得到现有的方法得到的运动目标在距离多普勒域的图像的熵值比使用本发明得到的运动目标在距离多普勒域的图像的熵值高得多，表明使用本发明处理的结果图像质量好。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.基于子孔径参数估计的SAR地面运动目标成像方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、获取运动目标的原始回波数据ss_F，利用预设的子孔径个数M，将全孔径相干处理间隔CPI等分为M个子孔径CPI，将原始回波数据在第m个子孔径CPI内的回波数据记为第m个子孔径回波数据，并对第m个子孔径回波数据依次进行去载频、距离向匹配滤波和距离向傅里叶变换，得到第m个子孔径的距离频域回波数据Ss_Fm，m分别取1到M之间的所有整数；

步骤2、建立全孔径SAR地面运动目标成像的几何模型和全孔径瞬时斜距模型，对于每个子孔径，基于全孔径CPI内目标机动运动，各子孔径CPI内目标匀速运动的假设，利用全孔径瞬时斜距模型，得到第m个子孔径的瞬时斜距模型，对第m个子孔径瞬时斜距模型进行泰勒级数展开并保留至三次项，得到第m个子孔径近似的瞬时斜距模型；

步骤3、利用所述第m个子孔径近似的瞬时斜距模型和所述第m个子孔径的距离频域回波数据，建立第m个子孔径的距离频域回波数据模型；

步骤4、构造第m个子孔径的频域距离弯曲校正函数，利用第m个子孔径的频域距离弯曲校正函数对所述第m个子孔径的距离频域回波数据进行距离弯曲校正，得到第m个子孔径的距离弯曲校正回波数据；

步骤5、对第m个子孔径的距离弯曲校正回波数据进行霍夫变换，得到第m个子孔径回波数据的包络斜率的估计值，利用第m个子孔径回波数据的包络斜率的估计值构造第m个子孔径的线性距离走动校正函数，利用第m个子孔径的线性距离走动校正函数对所述第m个子孔径的距离弯曲校正回波数据进行线性距离走动校正，得到第m个子孔径的线性距离走动校正回波数据；

步骤6、计算第m个子孔径回波数据的运动目标虚拟距离，利用第m个子孔径回波数据的运动目标虚拟距离构造第m个子孔径的三阶相位校正函数，利用第m个子孔径的三阶相位校正函数对所述第m个子孔径的线性距离走动校正回波数据进行三阶相位校正，得到第m个子孔径的三阶相位校正回波数据；

步骤7、对第m个子孔径的三阶相位校正回波数据进行分数阶傅里叶变换，得到第m个子孔径的多普勒调频率的估计值；

步骤8、利用第m个子孔径回波数据的运动目标虚拟距离计算第m个子孔径回波数据的参数估计值，利用第m个子孔径回波数据的包络斜率的估计值、第m个子孔径回波数据的瞬时多普勒调频率和第m个子孔径回波数据的参数估计值，构建第m个子孔径回波数据的瞬时多普勒频率模型，根据瞬时多普勒频率模型得到第m个子孔径回波数据的瞬时多普勒频率向量，将全部M个子孔径回波数据的瞬时多普勒频率向量依次排列得到全孔径瞬时多普勒频率向量；

步骤9、根据全孔径瞬时斜距模型，推导得到近似全孔径瞬时斜距模型；利用所述近似全孔径瞬时斜距模型得到全孔径瞬时多普勒频率模型，根据全孔径瞬时多普勒频率模型得到全孔径瞬时多普勒频率向量模型；利用全孔径瞬时多普勒向量和全孔径瞬时多普勒频率向量模型，计算所述全孔径瞬时多普勒频率向量模型的待定系数，利用所述待定系数构造距离徙动和方位相位校正函数，利用所述构造距离徙动和方位相位校正函数对运动目标的原始回波数据进行距离徙动和方位相位校正，得到距离徙动和方位相位校正回波数据，对距离徙动和方位相位校正回波数据依次进行距离维傅里叶逆变换和方位维傅里叶变换，得到运动目标在距离多普勒域的成像数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中：

所述全孔径SAR地面运动目标成像的几何模型，具体为：雷达平台的航向为空间坐标系中的X轴方向，全孔径长度为L，运动目标为P，P在空间坐标系中XOZ平面的运动速度为v_T，孔径中心至场景中心的斜距为r₀；

所述全孔径瞬时斜距模型为：

其中，v_x为全孔径CPI内地面运动目标沿雷达航向的速度，v_z为全孔径CPI内地面运动目标沿垂直雷达航向的速度，v_x和v_z的矢量和为v_T，v_T为地面运动目标的运动速度，t_a为方位慢时间，t_c为子孔径中心时刻，v为雷达平台的航行速度，θf_sq为雷达天线接收波束中心斜视角为，θ为θ_fsq的余角；

第m个子孔径瞬时斜距模型为：

其中，v_xm为第m个子孔径CPI内运动目标沿雷达航向的速度，v_zm为第m个子孔径CPI内运动目标沿垂直雷达航向的速度，t_am为第m个子孔径的方位慢时间，T_a为全孔径CPI，L为全孔径长度，为第m个子孔径CPI；

所述第m个子孔径近似的瞬时斜距模型为：

其中，c_kim为第m个子孔径第k个泰勒系数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤3中：

所述第m个子孔径的距离频域回波数据模型为：

其中，f_r为距离频率，f_c为载频频率，W_r(f_r)为距离向窗函数，w_a(t_am-t_c)为第m个子孔径的方位向的窗函数，β_km为第m个子孔径的泰勒系数。

4.根据权利要求1所述的方法，所述步骤4具体包括：

步骤4.1、构造第m个子孔径的频域距离弯曲校正函数

其中，雷达天线接收波束中心斜视角为θ_fsq，θ_fsq的余角为θ，f_r为距离频率，t_am为第m个子孔径的方位慢时间；

步骤4.2、将第m个子孔径的距离频域回波数据Ss_Fm与第m个子孔径的频域距离弯曲校正函数相乘，并对乘积进行距离维傅里叶反变换，得到第m个子孔径的距离弯曲校正回波数据：

其中，IFFT_r[·]为距离维傅里叶反变换，sinc为辛格函数，t_r为距离快时间，T_p为雷达发射信号波形的脉冲宽度，γ为调频率，c为光速，λ为雷达发射信号的波长。

5.根据权利要求1所述的方法，所述步骤5具体包括：

步骤5.1、对第m个子孔径的距离弯曲校正后的数据ss_m(t_r，t_am)进行霍夫变换，得到第m个子孔径的包络斜率的估计值利用第m个子孔径的包络斜率的估计值构造第m个子孔径的线性距离走动校正函数：

其中，t_am为第m个子孔径的方位慢时间，f_r为距离频率，f_c为载频频率，c为光速；

步骤5.2、对第m个子孔径的距离弯曲校正回波数据s_sm(t_r，t_am)进行距离维傅里叶变换后与第m个子孔径的线性距离走动校正函数相乘，并对乘积进行距离维傅里叶反变换，得到第m个子孔径的线性距离走动校正回波数据

6.根据权利要求1所述的方法，所述步骤6具体包括：

步骤6.1、搜索出第m个子孔径的运动目标的距离单元快时间t_rm，利用预设公式β_0m＝ct_rm求得第m个子孔径的运动目标虚拟距离β_0m，利用第m个子孔径的运动目标虚拟距离β_0m构造第m个子孔径的三阶相位校正函数

其中，λ为雷达发射信号的波长，c为光速；

步骤6.2、将第m个子孔径的线性距离走动校正回波数据ss_mL(t_r，t_am)与第m个子孔径的三阶相位校正函数F_{3rd_dmp}(t_am)相乘，得到第m个子孔径的三阶相位校正回波数据

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤8具体包括：

步骤8.1、利用第m个子孔径的运动目标虚拟距离β_0m和预设公式求得第m个子孔径的参数估计值

其中，雷达天线接收波束中心斜视角为θ_fsq，θ_fsq的余角为θ，f_r为距离频率；

步骤8.2、利用第m个子孔径的包络斜率的估计值第m个子孔径的多普勒调频率的估计值和第m个子孔径的估计值得到第m个子孔径回波数据的的瞬时多普勒频率模型

步骤8.3、令 为第m个子孔径的第i个方位慢时间，N为方位脉冲总数，令t_am取遍的所有值得到第m个子孔径的瞬时多普勒向量将全部M个子孔径回波数据的瞬时多普勒频率向量依次排列得到全孔径的瞬时多普勒频率向量Ψ＝[DF₁，DF₂，...，DF_m，...，DF_M]^T。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤9具体包括：

步骤9.1、对全孔径瞬时斜距模型r_T(t_a)进行Q阶泰勒展开并取近似得到所述近似全孔径瞬时斜距模型r_Ft(t_a)：

其中，a_q为第q阶泰勒系数，t_a为方位慢时间，t_r为方位快时间，α_q为第q个待定系数；

步骤9.2、所述全孔径瞬时斜距模型r_Ft(t_a)对t_a求一阶偏导，并乘以系数得到全孔径瞬时多普勒频率模型中(t_a)：

令t_n为全孔径CPI内第n个方位慢时间，令t_a取遍t₁，t₂，...，t_N的所有值得到所述全孔径瞬时多普勒频率向量模型：

其中，

步骤9.3、将全孔径瞬时多普勒频率向量Ψ代入全孔径瞬时多普勒频率向量模型，得到线性方程组Ψ＝Ωα，求解线性方程组Ψ＝Ωα的最小二乘解，得到α的估计向量利用中[α₁，α₂，...，α_q，...α_Q]的构造距离徙动和方位相位校正函数C_F(f_r，t_a)：

其中，f_r为距离频率，f_c为载频频率，c为光速，

步骤9.4、利用距离徙动和方位相位校正函数C_F(f_r，t_a)对全孔径原始回波数据进行距离徙动和方位相位校正，得到全孔径的距离徙动和方位相位校正的回波数据

Ss(f_r，t_a)＝C_F(f_r，t_a)·FFT_r[ss_F(t_r，t_a)]；

步骤9.5、对S_s(f_r，t_a)依次进行距离维傅里叶逆变换和方位维傅里叶变换，得到运动目标在距离多普勒域的成像数据：

其中，T_p为雷达发射信号的脉冲宽度，B_a为全孔径CPI内的运动目标多普勒带宽，t_r为距离快时间自变量，f_a为方位频率自变量，λ为雷达发射信号的波长。