CN110488288B - 一种机载sar高分辨层析成像方法 - Google Patents

一种机载sar高分辨层析成像方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110488288B
CN110488288B CN201910735544.5A CN201910735544A CN110488288B CN 110488288 B CN110488288 B CN 110488288B CN 201910735544 A CN201910735544 A CN 201910735544A CN 110488288 B CN110488288 B CN 110488288B
Authority
CN
China
Prior art keywords
dimensional
pixel points
target pixel
phase
dimensional sar
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910735544.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110488288A (zh
Inventor
李真芳
唐繁乙
解金卫
王志斌
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xidian University
Original Assignee
Xidian University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xidian University filed Critical Xidian University
Priority to CN201910735544.5A priority Critical patent/CN110488288B/zh
Publication of CN110488288A publication Critical patent/CN110488288A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110488288B publication Critical patent/CN110488288B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
    • G01S13/9004—SAR image acquisition techniques
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
    • G01S13/9004—SAR image acquisition techniques
    • G01S13/9005—SAR image acquisition techniques with optical processing of the SAR signals

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明公开了一种机载SAR高分辨层析成像方法，该方法包括：获取二维SAR图像；对二维SAR图像进行配准得到配准后的二维SAR图像；对配准后的二维SAR图像进行相位误差校正得到相位校正后的二维SAR图像；从相位校正后的二维SAR图像中获取目标像素点，及其在地心地固坐标系下的坐标；根据目标像素点、坐标构造高程向的成像网格；根据高程向的成像网格、目标像素点从相位校正后的二维SAR图像中找出同名像素点；根据目标像素点和同名像素点进行聚焦成像得到三维SAR图像。本发明对不同航过进行层析成像，既克服了垂直有效基线分布不均匀时，高程向旁瓣严重恶化的问题，也避免了高程向聚焦时去斜不精确的缺陷，以实现高分辨的层析成像。

Description

一种机载SAR高分辨层析成像方法
技术领域
本发明属于雷达信号处理技术领域，具体涉及一种机载SAR高分辨层析成像方法。
背景技术
层析合成孔径雷达成像技术是现代雷达遥感测量中一项前沿技术。该成像技术的本质是在高程向上以不同的视角对同一场景或者地物进行多次观测。单次观测形成二维合成孔径雷达图像，多次观测在高程向上形成合成孔径，沿高程向进行聚焦实现高程向上散射体分辨，从而实现对目标的高分辨三维成像。相比于二维SAR图像，层析合成孔径雷达成像技术能够准确估计出同一SAR分辨单元内不同散射体的高度位置与散射强度，是解决高分辨SAR图像中建筑区叠掩问题的有效手段之一。
现有的机载SAR建筑物层析成像方法主要处理步骤都是首先对获取的多航过原始回波数据进行二维SAR成像，在SAR图像中选择一个主图像对所有辅图像进行精确配准，使得图像中的同名像素点尽可能配准到同一像素点中，然后对SAR图像序列中像素点进行相位误差校正，消除由平台摄动、大气延迟(包括对流层和电离层)引起的相位偏差，最后利用特定的聚焦方法沿PLOS方向(高程向)对目标像素进行成像，从而提取出高程向散射点的位置和散射能量。由于高分辨率SAR图像中城区建筑物结构复杂，不同航过SAR图像间存在观测视角差异、垂直有效基线分布不均，并且存在相干斑噪声影响，导致层析成像时高程向旁瓣严重恶化、高程向聚焦时去斜不精确以及SAR图像中的所有同源点不能在相同的像素点同时进行精确地配准，进而影响层析成像的精确聚焦。魏恋欢等人在文章“高分辨率SAR层析成像建筑物叠掩散射体提取[J].武汉大学学报(信息科学版),2014,5(39):536-540)中利用基于Butterworth滤波的奇异值分解层析算法，对高分辨率SAR数据层析成像。
但是上述方法只有在不同航过基线差异不大，且SAR图像中相干斑噪声不明显时才能获得高分辨的层析成像结果，当城区建筑物结构复杂，不同航过SAR图像间存在观测视角差异，并且SAR图像存在相干斑噪声影响时，导致层析成像分辨率下降。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种机载SAR高分辨层析成像方法，该方法包括：
获取N幅二维SAR图像，N为大于1的整数；
对每幅所述二维SAR图像进行配准处理得到N幅配准后的二维SAR图像；
对每幅所述配准后的二维SAR图像进行相位误差校正处理得到N幅相位校正后的二维SAR图像；
从所述N幅相位校正后的二维SAR图像中获取若干目标像素点，且获取每个所述目标像素点在地心地固坐标系下的坐标；
根据所述目标像素点在地心地固坐标系下的坐标、所述若干目标像素点更新N个航过对应的机载SAR的运动轨迹和三维机载SAR的速度矢量，以得到每个所述目标像素点的新坐标；
根据所述若干目标像素点、所述若干目标像素点的新坐标构造高程向的成像网格；
根据所述高程向的成像网格、所述若干目标像素点从所述N幅相位校正后的二维SAR图像中找出若干同名像素点；
根据所述若干目标像素点和所述若干同名像素点进行第一次聚焦成像处理得到预估三维SAR图像；
根据所述预估三维SAR图像的三维位置和若干目标像素点重新从所述N幅相位校正后的二维SAR图像中寻找同名像素点，得到若干新的同名像素点，根据所述若干目标像素点和所述若干新的同名像素点进行第二次聚焦成像处理得到最终三维SAR图像。
在本发明的一个实施例中，获取N幅二维SAR图像，包括：
获取所述N个航过对应的机载SAR的运动轨迹和所述N个航过对应的机载SAR的原始回波数据；
对所述N个航过对应的机载SAR的运动轨迹进行运动补偿处理得到N个航过对应的机载SAR新的运动轨迹；
根据所述N个航过对应的机载SAR新的运动轨迹分别对每个所述航过对应的机载SAR的原始回波数据进行成像处理得到N幅二维SAR图像A1～AN。
在本发明的一个实施例中，对每幅所述二维SAR图像进行配准处理，得到N幅配准后的二维SAR图像，包括：
从所述N幅二维SAR图像中任意选取一二维SAR图像An，并对所述二维SAR图像An与其余所述N-1幅二维SAR图像分别进行相关处理，得到N-1个幅度互相关矩阵，1≤n≤N；
分别计算得到每个所述幅度互相关矩阵中最大值所在位置的坐标；
根据所述坐标分别得到其余所述N-1幅二维SAR图像与所述二维SAR图像An之间的偏移量；
根据所述偏移量分别截取其余所述N-1幅二维SAR图像与所述二维SAR图像An同名部分；
根据所述同名部分得到N幅配准后的二维SAR图像。
在本发明的一个实施例中，对每幅所述配准后的二维SAR图像进行相位误差校正处理，得到N幅相位校正后的二维SAR图像，包括：
根据二维SAR成像区域中角反射器的经纬度坐标、高程和所述航过对应的机载SAR的运动轨迹计算每幅所述配准后的二维SAR图像的第一相位得到N个第一相位；
根据所述N幅二维SAR图像计算每幅所述配准后的二维SAR图像的第二相位得到N个第二相位；
分别计算所述第一相位与所述第二相位的相位误差得到N个配准后的二维SAR图像的相位误差；
根据所述N个配准后的二维SAR图像的相位误差分别对所述N个配准后的二维SAR图像进行相位误差校正得到所述N幅相位校正后的二维SAR图像B1～BN。
在本发明的一个实施例中，从所述N幅相位校正后的二维SAR图像中获取若干目标像素点，以及每个所述目标像素点在地心地固坐标系下的坐标，包括：
从所述N幅相位校正后的二维SAR图像B1～BN中任选一相位校正后的二维SAR图像Bn；
将所述相位校正后的二维SAR图像Bn中若干像素点作为目标像素点得到所述若干目标像素点；
根据所述相位校正后的二维SAR图像Bn对应的运动轨迹对每个所述目标像素点进行定位处理，得到每个所述目标像素点在地心地固坐标系下的坐标。
在本发明的一个实施例中，根据所述目标像素点在地心地固坐标系下的坐标、所述若干目标像素点更新所述N个航过对应的机载SAR的运动轨迹和三维机载SAR速度矢量，以得到每个所述目标像素点的新坐标，包括：
获取所述N个航过对应的机载SAR的运动轨迹和所述三维机载SAR速度矢量；
以每个所述目标像素点在地心地固坐标系下的坐标为坐标原点，对所述N个航过的机载SAR的运动轨迹和所述三维机载SAR速度矢量进行平移、旋转处理得到新的N个航过的机载SAR的运动轨迹和新的三维机载SAR速度矢量，以得到每个所述目标像素点的新坐标。
在本发明的一个实施例中，根据所述若干目标像素点、所述若干目标像素点的新坐标构造高程向的成像网格，包括：
获取每个所述目标像素点在相位校正后的二维SAR图像Bn对应航过的最近斜距分辨单元；
以每个所述目标像素点的新坐标为坐标原点，在所述最近斜距分辨单元上构造高程向的成像网格，所述成像网格的长度为K。
在本发明的一个实施例中，根据所述高程向的成像网格、若干目标像素点，从所述N幅相位校正后的二维SAR图像中找出若干同名像素点，包括：
从所述高程向的成像网格中任选一网格点k作为聚焦成像参考点，其中，0≤k≤K；
根据所述聚焦成像参考点k对相位校正后的二维SAR图像Bn对应航过进行反向定位处理，得到所述聚焦成像参考点k在所述相位校正后的二维SAR图像Bn对应航过下的第一零多普勒处机载位置，根据所述第一零多普勒处机载位置计算在高度sk时所述相位校正后的二维SAR图像Bn对应航过下的回波参考最近斜距Rn(sk)；
根据所述聚焦成像参考点k对相位校正后的二维SAR图像Bp对应航过进行反向定位处理，得到所述聚焦成像参考点k在所述相位校正后的二维SAR图像Bp对应航过下的第二零多普勒处机载位置，根据所述第二零多普勒处机载位置计算在所述高度sk时所述相位校正后的二维SAR图像Bp对应航过下的回波参考斜距Rp(sk)，1≤p≤N且p≠n；
以所述相位校正后的二维SAR图像Bn中一目标像素点为中心，在预设窗口内分别计算所述相位校正后的二维SAR图像Bn与所述相位校正后的二维SAR图像Bp之间所有像素点的归一化幅度差异ΔApq，所述归一化幅度差异ΔApq为：
Figure BDA0002162052480000041
其中，p1,2,…,N；q＝1,2,…,M；p≠n；
其中，n表示第n次航过，p表示第p次航过，q表示预设窗内像素点序号，M为预设窗内像素总数，N为航过总次数，hn(x,y)表示第n次航过中所有像素点的复数据，hpq(x,y)表示第p次航过中第q个像素点的复数据。
以所述相位校正后的二维SAR图像Bn中一目标像素点为中心，在所述预设窗口内分别计算所述相位校正后的二维SAR图像Bn与所述相位校正后的二维SAR图像Bp之间所有像素点的归一化相位差异ΔFpq，所述归一化相位差异ΔFpq为：
Figure BDA0002162052480000042
其中，p＝1,2,…,N；q＝1,2,…,M；p≠n；
根据所述归一化幅度差异ΔApq和所述归一化相位差异ΔFpq计算灰色绝对关联度Cpq，所述灰色绝对关联度Cpq为：
Figure BDA0002162052480000051
其中，r表示归一化幅度差异ΔApq和归一化相位差异ΔFpq之间的相似程度，0≤r≤1；
根据所述灰色绝对关联度Cpq得到所述相位校正后的二维SAR图像Bp与所述相位校正后的二维SAR图像Bn中目标像素点之间的同名像素点，以得到若干同名像素点。
在本发明的一个实施例中，对所述若干目标像素点和所述若干同名像素点进行第一次聚焦成像处理得到预估三维SAR图像，包括：
获取所述若干目标像素点和所述若干同名像素点对应的复数据；
获取所述若干目标像素点和所述若干同名像素点对应的斜距；
根据所述复数据、所述斜距遍历所述高程向的成像网格中每一网格点，并计算所述每一网格点的复合信号，所述复合信号为：
Figure BDA0002162052480000052
其中，h＝[h1(x,y),h2(x,y),…,hj(x,y),…,hN(x,y)]T表示若干目标像素点和若干同名像素点的复数据集合，a(sk)＝[a1(sk),…,aj(sk),…,aN(sk)]T表示若干目标像素点和若干同名像素点沿高程向上在固定高度sk处的导向矢量集合，Rj(sk)表示第j幅相位校正后的二维SAR图像的像素点沿高程向上在固定高度sk处的斜距，所述斜距包括回波参考最近斜距Rn(sk)和回波参考斜距Rp(sk)；
根据所述复合信号对应得到高程向上的预估三维SAR图像，所述预估三维SAR图像为：
g＝[gf(s1),…,gf(sk),…,gf(sK)]T。
在本发明的一个实施例中，根据所述预估三维SAR图像的三维位置和若干目标像素点重新从所述N幅相位校正后的二维SAR图像中寻找同名像素点，得到若干新的同名像素点，根据所述若干目标像素点和所述若干新的同名像素点进行第二次聚焦成像处理得到最终三维SAR图像，包括：
判断所述高程向的成像网格中每个网格点k上的散射点是否被标记为目标像素点的真实三维位置，若被标记为目标像素点的真实三维位置，则根据所述若干目标像素点和所述若干同名像素点以网格点k对应的高度对所述预估三维SAR图像进行第二次聚焦成像处理得到最终三维SAR图像；若未被标记为目标像素点的真实三维位置，则寻找所述若干目标像素点和所述若干同名像素点在所述回波参考最近斜距处对应的高程向聚焦能量的峰值，标记所述峰值对应的网格点k1的散射点为所述目标像素点的真实三维位置，并更新网格点k为新的网格点k1，根据所述新的网格点k1和所述若干目标像素点，从所述N幅相位校正后的二维SAR图像中找出所述若干新的同名像素点，根据所述若干目标像素点和所述若干新的同名像素点以新的网格点k1对应的高度进行第一次聚焦成像处理得到所述预估三维SAR图像。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明对不同航过数据的层析成像采用了沿高程向进行搜索的空域波束形成层析聚焦成像方法，既克服了垂直有效基线分布不均匀时，高程向旁瓣严重恶化的问题，也避免了高程向聚焦时去斜不精确的缺陷，以实现高分辨的层析成像。
以下将结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种机载SAR高分辨层析成像方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种机载SAR高分辨层析成像方法在不同情形下目标点航迹分布示意图；
图3a～3f为本发明实施例提供的在情形1中目标点发生扩散的3种航迹分布形式下的NJPA和JPA层析成像对比结果示意图；
图4a～4f为本发明实施例提供的在情形2中目标点发生扩散的3种航迹分布形式下的NJPA和JPA层析成像对比结果示意图；
图5a～5f为本发明实施例提供的在情形3中目标点在不同信噪比下的NJPA和JPA层析成像对比结果示意图；
图6为本发明实施例提供的一种机载SAR高分辨层析成像方法在实测数据中目标建筑区截取的所有航过对应二维SAR图像的示意图；
图7为本发明实施例提供的在实测数据距离向23.44m处的NJPA和JPA层析聚焦三维SAR图像对比结果的示意图；
图8a～8b为本发明实施例提供的在实测数据中椭圆内建筑区NJPA和JPA层析成像后的三维散射点分布对比示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例一
目前，现有的SAR层析成像方法在多次航过中基线、观测视角差异较大和相干斑噪声影响较大情景下，因为存在高程向旁瓣严重恶化、SAR图像中的所有同源点不能在相同的像素点(同名像素点)同时进行精确配准和高程向聚焦时去斜不精确的缺陷，导致层析成像分辨率下降。
基于上述存在的问题，请参见图1，图1为本发明实施例提供的一种机载SAR高分辨层析成像方法的流程示意图。本实施例提供了一种机载SAR高分辨层析成像方法，该方法包括：
步骤1、获取N幅二维SAR图像，N为大于1的整数；
步骤2、对每幅二维SAR图像进行配准处理得到N幅配准后的二维SAR图像；
步骤3、对每幅配准后的二维SAR图像进行相位误差校正处理得到N幅相位校正后的二维SAR图像；
步骤4、从N幅相位校正后的二维SAR图像中获取若干目标像素点，且获取每个目标像素点在地心地固坐标系下的坐标；
步骤5、根据目标像素点在地心地固坐标系下的坐标、若干目标像素点更新N个航过对应的机载SAR的运动轨迹和三维机载SAR的速度矢量，以得到每个目标像素点的新坐标；
步骤6、根据若干目标像素点、若干目标像素点的新坐标构造高程向的成像网格；
步骤7、根据高程向的成像网格、若干目标像素点从N幅相位校正后的二维SAR图像中找出若干同名像素点；
步骤8、根据若干目标像素点和若干同名像素点进行第一次聚焦成像处理得到预估三维SAR图像；
步骤9、根据预估三维SAR图像的三维位置和若干目标像素点重新从N幅相位校正后的二维SAR图像中寻找同名像素点，得到若干新的同名像素点，根据若干目标像素点和若干新的同名像素点进行第二次聚焦成像处理得到最终三维SAR图像。
具体而言，本实施例对获取的目标图像进行配准和校正后，通过预先选取的若干目标像素点来寻找与这些目标像素点在高程向对应的同名像素点，再根据这些目标像素点和同名像素点沿高程向进行搜索空域波束形成层析聚焦，从而得到最终的三维SAR图像。
本实施例对不同航过数据的层析成像采用了沿高程向进行搜索的空域波束形成层析聚焦成像方法，既克服了垂直有效基线分布不均匀时，高程向旁瓣严重恶化的问题，也避免了高程向聚焦时去斜不精确的缺陷，以实现高分辨的层析成像。
进一步地，本实施例步骤1获取N幅二维SAR图像，N为大于1的整数，具体包括步骤1.1、步骤1.2、步骤1.3：
步骤1.1、获取N个航过对应的机载SAR的运动轨迹和N个航过对应的机载SAR的原始回波数据。
具体而言，本实施例首先获取实测环境中所有航过的机载SAR运动轨迹和所有航过的机载SAR的原始回波数据。本实施例记录所有航过数目为N，N为大于1的整数。
优选地，N为20。
步骤1.2、对N个航过对应的机载SAR的运动轨迹进行运动补偿处理得到N个航过对应的机载SAR新的运动轨迹。
具体而言，考虑到目标在运动过程中存在距离向和方位向上的徙动，使得后续二维SAR图像成像中出现偏差，因此本实施例在二维SAR图像成像前，先对机载SAR的运动轨迹进行运动补偿处理，从而提高二维SAR图像成像精度。其中，运动补偿方法不限。
步骤1.3、根据N个航过对应的机载SAR新的运动轨迹分别对每个航过对应的机载SAR的原始回波数据进行成像处理得到N幅二维SAR图像A1～AN。
具体而言，本实施例是在做了运动补偿后新的运动轨迹上进行成像处理，具体是在对新的运动轨迹对应航过的机载SAR原始回波数据上进行成像处理，得到N幅二维SAR图像A1～AN。
需要说明的是，N幅二维SAR图像A1～AN是对同一地区的成像结果，以此来保证N幅二维SAR图像A1～AN通过本申请配准后具有一定相干性。
进一步地，本实施例步骤2对每幅二维SAR图像进行配准处理得到N幅配准后的二维SAR图像，具体包括步骤2.1、步骤2.2、步骤2.3、步骤2.4、步骤2.5：
步骤2.1、从N幅二维SAR图像中任意选取一二维SAR图像An，并对二维SAR图像An与其余N-1幅二维SAR图像分别进行相关处理，得到N-1个幅度互相关矩阵，1≤n≤N。
具体而言，本实施例从N幅二维SAR图像中任意选取一二维SAR图像，记为二维SAR图像An，并将此作为主图像，其余N-1幅二维SAR图像为辅图像，比如该主图像An的距离向大小为Mr、方位向大小为Ma，Mr≥2，Ma≥2。计算主图像An与每一幅辅图像之间的相关性，构建的幅度互相关矩阵设计为：
L＝fftshift(ifft2(fft2(abs(J))×conj(fft2(abs(Q))))) (1)
其中，fft2(·)表示二维傅里叶变换，ifft2(·)表示二维逆傅里叶变换，J表示主图像An，Q表示每一幅辅图像，conj(·)表示取共轭操作，abs(·)表示取模操作，fftshift表示先将数据上半部分与下半部分互换然后左半部分和右半部分互换(将零频点移到频谱的中间)。
步骤2.2、分别计算得到每个幅度互相关矩阵中最大值所在位置的坐标。
具体而言，本实施例通过公式(1)构建的幅度互相关矩阵进行主图像An与每一幅辅图像之间的相关性计算，得到每个幅度互相关矩阵中最大值所在位置的坐标，得到N-1个最大值所在位置的坐标。
步骤2.3、根据坐标分别得到其余N-1幅二维SAR图像与二维SAR图像An之间的偏移量。
具体而言，通过步骤2.2得到的N-1个最大值所在位置的坐标来计算主图像An与每一幅辅图像之间的偏移量，比如计算得到某一辅图像与主图像An的幅度互相关矩阵中最大值所在位置的坐标为(i，j)，若主图像An中一像素点坐标为(1，1)，则该辅图像与主图像An在距离向上的偏移量为i-1个像素，方位向上的偏移量为j-1个像素。
步骤2.4、根据偏移量分别截取其余N-1幅二维SAR图像与二维SAR图像An的同名部分；
具体而言，通过步骤2.3得到的偏移量，截取每一辅图像与主图像An同名部分，即与主图像An在距离向、方位向坐标相同的像素点，比如主图像An的距离向大小为Mr、方位向大小为Ma，则截取的同名部分也为距离向大小为Mr、方位向大小为Ma。
步骤2.5、根据同名部分得到N幅配准后的二维SAR图像。
具体而言，由步骤2.4截取的同名部分，使得主图像An与每一辅图像均为距离向大小为Mr、方位向大小为Ma，从而得到距离向大小为Mr、方位向大小为Ma的N幅配准后的二维SAR图像。
进一步地，本实施例步骤3对每幅配准后的二维SAR图像进行相位误差校正处理得到N幅相位校正后的二维SAR图像，具体包括步骤3.1、步骤3.2、步骤3.3、步骤3.4：
步骤3.1、根据二维SAR成像区域中角反射器的经纬度坐标、高程和航过对应的机载SAR的运动轨迹计算每幅配准后的二维SAR图像的第一相位得到N个第一相位。
具体而言，本实施例第一相位为理论相位
Figure BDA0002162052480000091
具体地，由二维SAR成像区域中反射器的经纬度坐标、高程，以及机载SAR的运动轨迹计算得到的，每一幅配准后的二维SAR图像都可以计算得到这样的第一相位，则得到N个第一相位。
步骤3.2、根据N幅二维SAR图像计算每幅配准后的二维SAR图像的第二相位得到N个第二相位。
具体而言，本实施例第二相位为实际相位φn，具体地，根据二维SAR图像的距离向、方位向计算得到的，每一幅配准后的二维SAR图像都可以计算得到这样的第二相位，则得到N个第二相位。
步骤3.3、分别计算第一相位与第二相位的相位误差得到N个配准后的二维SAR图像的相位误差。
具体而言，计算理论相位
Figure BDA0002162052480000092
与实际相位φn之间的相位误差Δφn，每一幅配准后的二维SAR图像都可以计算得到这样的相位误差Δφn，则得到N个配准后的二维SAR图像的相位误差。
步骤3.4、根据N个配准后的二维SAR图像的相位误差分别对N个配准后的二维SAR图像进行相位误差校正得到N幅相位校正后的二维SAR图像B1～BN。
具体而言，通过每个相位误差Δφn对该相位误差Δφn对应的配准后的二维SAR图像进行相位误差校正处理，得到N幅相位校正后的二维SAR图像B1～BN，N幅相位校正后的二维SAR图像B1～BN距离向大小均为Mr、方位向大小均为Ma。本实施例进行相位校正主要是消除由平台摄动、大气延迟(包括对流层和电离层)引起的相位偏差。
进一步地，本实施例步骤4从N幅相位校正后的二维SAR图像中获取若干目标像素点，且获取每个目标像素点在地心地固坐标系下的坐标，具体包括步骤4.1、步骤4.2、步骤4.3：
步骤4.1、从N幅相位校正后的二维SAR图像B1～BN中任选一相位校正后的二维SAR图像Bn。
具体而言，本实施例可以从N幅相位校正后的二维SAR图像B1～BN中任选一相位校正后的二维SAR图像Bn作为目标图像，比如选择主图像An对应的相位校正后的二维SAR图像Bn作为目标图像。
步骤4.2、将相位校正后的二维SAR图像Bn中若干像素点作为目标像素点得到若干目标像素点。
具体而言，本实施例可以选择该相位校正后的二维SAR图像Bn中所有像素点作为目标像素点，比如相位校正后的二维SAR图像Bn距离向大小为Mr、方位向大小为Ma，则可以将Mr×Ma个像素点作均为目标像素点，即得到了若干目标像素点，也可以在距离向、方位向大取部分像素点作为目标像素点，具体目标像素点的获取由具体情况决定。
步骤4.3、根据相位校正后的二维SAR图像Bn对应的运动轨迹对每个目标像素点进行定位处理，得到每个目标像素点在地心地固坐标系下的坐标。
具体而言，本实施例通过二维SAR图像对应的运动轨迹对步骤4.2得到的每一个目标像素点进行定位处理，得到每个目标像素点在地心地固坐标系下的坐标，比如WGS84坐标。
进一步地，本实施例步骤5根据目标像素点在地心地固坐标系下的坐标、若干目标像素点更新N个航过对应的机载SAR的运动轨迹和三维机载SAR的速度矢量，具体包括步骤5.1、步骤5.2：
步骤5.1、获取N个航过对应的机载SAR的运动轨迹和三维机载SAR速度矢量；
步骤5.2、以每个目标像素点在地心地固坐标系下的坐标为坐标原点，对N个航过的机载SAR的运动轨迹和三维机载SAR速度矢量进行平移、旋转处理得到新的N个航过的机载SAR的运动轨迹和新的三维机载SAR速度矢量，以得到每个目标像素点的新坐标。
具体而言，本实施例步骤1.1中已经获取了实测环境中N个航过的机载SAR运动轨迹，以及再获取每个航过对应的三维机载SAR速度矢量。然后以步骤4得到的目标像素点在地心地固坐标系下的坐标为坐标原点，对所有航过的机载SAR的运动轨迹和三维机载SAR速度矢量进行平移、旋转处理，得到新的N个航过垂直于地球的切平面的方向为z轴方向，新的三维机载SAR速度方向为y轴方向，以此得到若干个目标像素点在三维空间的新坐标，该新坐标系下的位置和三维载机速度矢量目的是为了后续构建三维成像网格，便于搜索空域波束形成层析成像。
进一步地，本实施例步骤6根据若干目标像素点、若干目标像素点的新坐标构造高程向的成像网格，具体包括步骤6.1、步骤6.2：
步骤6.1、获取每个目标像素点在相位校正后的二维SAR图像Bn对应航过的最近斜距分辨单元；
步骤6.2、以每个目标像素点的新坐标为坐标原点，在最近斜距分辨单元上构造高程向的成像网格，成像网格的长度为K。
具体而言，本实施例以上述步骤5获取的每个目标像素点的新坐标为坐标原点，在最近斜距分辨单元上构造高程向成像网格，高程向为沿垂直于视线方向，即PLOS方向，其中，网格大小由高程分辨率决定，成像网格的长度为K，K为大于0整数。
进一步地，本实施例步骤7根据高程向的成像网格、若干目标像素点从N幅相位校正后的二维SAR图像中找出若干同名像素点，具体包括步骤7.1、步骤7.2、步骤7.3、步骤7.4、步骤7.5、步骤7.6、步骤7.7：
步骤7.1、从高程向的成像网格中任选一网格点k作为聚焦成像参考点，其中，0≤k≤K；
步骤7.2、根据聚焦成像参考点k对相位校正后的二维SAR图像Bn对应航过进行反向定位处理，得到聚焦成像参考点k在相位校正后的二维SAR图像Bn对应航过下的第一零多普勒处机载位置，根据第一零多普勒处机载位置计算在高度sk时相位校正后的二维SAR图像Bn对应航过下的回波参考最近斜距Rn(sk)。
具体而言，本实施例初始网格点k为0。在上述步骤6得到的高程向的成像网格选择PLOS向(高程向)上的任选一网格点k作为聚焦成像参考点，该聚焦成像参考点也为高程向上某一散射点，利用该散射点在新坐标系下对主图像An对应相位校正后的二维SAR图像Bn的航过进行反向定位处理，得到相位校正后的二维SAR图像Bn中各个目标像素点在航过下的第一零多普勒处位置，并由该第一零多普勒处位置计算得到目标像素点在高度sk时对应航过的回波参考最近斜距为Rn(sk)。
步骤7.3、根据聚焦成像参考点k对相位校正后的二维SAR图像Bp对应航过进行反向定位处理，得到聚焦成像参考点k在相位校正后的二维SAR图像Bp对应航过下的第二零多普勒处机载位置，根据第二零多普勒处机载位置计算在高度sk时相位校正后的二维SAR图像Bp对应航过下的回波参考斜距Rp(sk)，1≤p≤N且p≠n。
具体而言，同步骤7.2，本实施例利用聚焦成像参考点k处的散射点在新坐标系下，对每一辅图像对应相位校正后的二维SAR图像Bp的航过进行反向定位处理，得到相位校正后的二维SAR图像Bp中各个目标像素点在航过下的第二零多普勒处位置，并由该第二零多普勒处位置计算得到目标像素点在高度sk时对应航过的回波参考斜距为Rp(sk)，其中，1≤p≤N且p≠n，且第一零多普勒、第二零多普勒位置计算方法相同。
步骤7.4、以相位校正后的二维SAR图像Bn中一目标像素点为中心，在预设窗口内分别计算相位校正后的二维SAR图像Bn与相位校正后的二维SAR图像Bp之间所有像素点的归一化幅度差异ΔApq。
具体而言，本实施例归一化幅度差异ΔApq设计为：
Figure BDA0002162052480000121
其中，n表示第n次航过，p表示第p次航过，q表示预设窗内像素点序号，M为预设窗内像素总数，N为航过总次数，hn(x,y)表示第n次航过中所有像素点的复数据，hpq(x,y)表示第p次航过中第q个像素点的复数据。
本实施例以主图像An对应的相位校正后的二维SAR图像Bn中一目标像素点为中心，计算该相位校正后的二维SAR图像Bn与一辅图像对应的相位校正后的二维SAR图像Bp之间像素点的归一化幅度差异，本实施例将相位校正后的二维SAR图像Bn分为若干预设窗口大小的块，分别计算这些块与与之对应的相位校正后的二维SAR图像Bp中的块之间根据公式(2)计算归一化幅度差异，比如预设窗口大小为5×5，则该预设窗口的所有像素点为25，即M为25，q为25个像素点中某一像素点的序号。对所有辅图像对应的相位校正后的二维SAR图像均做这样的运算处理。理论上，当预设窗口内相位校正后的二维SAR图像Bn中像素点与相位校正后的二维SAR图像Bp中像素点幅度相等时，即ΔApq＝0，说明这两个像素之间幅度相关性越大，越接近理想散射强度。
步骤7.5、以相位校正后的二维SAR图像Bn中一目标像素点为中心，在预设窗口内分别计算相位校正后的二维SAR图像Bn与相位校正后的二维SAR图像Bp之间所有像素点的归一化相位差异ΔFpq。
具体而言，本实施例归一化相位差异ΔFpq设计为：
Figure BDA0002162052480000122
本实施例以主图像An对应的相位校正后的二维SAR图像Bn中一目标像素点为中心，计算该相位校正后的二维SAR图像Bn与一辅图像对应的相位校正后的二维SAR图像Bp之间像素点的归一化幅度差异，本实施例将相位校正后的二维SAR图像Bn分为若干预设窗口大小的块，分别计算这些块和与之对应的相位校正后的二维SAR图像Bp中的块之间根据公式(3)计算归一化相位差异，对所有辅图像对应的相位校正后的二维SAR图像均做这样的运算处理。同理，当预设窗口内相位校正后的二维SAR图像Bn中像素点与相位校正后的二维SAR图像Bp中像素点相位相等时，即Fpq＝0，说明这两个像素之间相位相关性越大，越接近理想散射强度。
步骤7.6、根据归一化幅度差异ΔApq和归一化相位差异ΔFpq计算灰色绝对关联度Cpq。
具体而言，本实施例灰色绝对关联度Cpq为：
Figure BDA0002162052480000131
其中，r表示归一化幅度差异ΔApq和归一化相位差异ΔFpq之间的相似程度，0≤r≤1。
步骤7.7、根据灰色绝对关联度Cpq得到相位校正后的二维SAR图像Bp与相位校正后的二维SAR图像Bn中目标像素点之间的同名像素点，以得到若干同名像素点。
具体而言，本实施例最小化提取出相应的同名像素点设计为：
Figure BDA0002162052480000132
本实施例通过提取最小的灰色绝对关联度Cpq，并通过最小的灰色绝对关联度Cpq找出图像Bp与图像Bn中某一目标像素点相对应的同名像素点，公式(2)、公式(3)、公式(4)和公式(5)构成的联合幅度和相位不一致准则，根据该联合幅度和相位不一致准则寻找相位校正后的二维SAR图像Bp与相位校正后的二维SAR图像Bn中所有目标像素点相对应的同名像素点，进一步地，根据联合幅度和相位不一致准则可以找出所有相位校正后的二维SAR图像B1～BN(除相位校正后的二维SAR图像Bn)与相位校正后的二维SAR图像Bn中所有目标像素点相对应的同名像素点。
本实施例对重复航过合成孔径雷达数据的图像配准采用基于联合幅度和相位不一致准则的精确配准技术，在多次航过中基线、观测视角差异较大和相干斑噪声影响较大情景下有效克服了SAR图像中的所有同名像素点不能在相同的像素点同时进行精确配准的难题，进而实现高分辨的层析成像。
进一步地，本实施例步骤8根据若干目标像素点和若干同名像素点进行第一次聚焦成像处理得到预估三维SAR图像，具体包括步骤8.1、步骤8.2、步骤8.3、步骤8.4：
步骤8.1、获取若干目标像素点和若干同名像素点对应的复数据。
具体而言，本实施例目标像素点、同名像素点的复数据均是相位校正后的二维SAR图像对应的复数据。
步骤8.2、获取若干目标像素点和若干同名像素点对应的斜距。
具体而言，本实施例通过同步骤7.2的方法获取目标像素点对应的斜距Rn(sk)，通过同步骤7.3的方法获取同名像素点对应的斜距Rp(sk)。
步骤8.3、根据复数据、斜距遍历高程向的成像网格中每一网格点，并计算每一网格点的复合信号。
具体而言，本实施例复合信号设计为：
Figure BDA0002162052480000141
其中，h＝[h1(x,y),h2(x,y),…,hj(x,y),…,hN(x,y)]T表示若干目标像素点和若干同名像素点的复数据集合，a(sk)＝[a1(sk),…,aj(sk),…,aN(sk)]T表示若干目标像素点和若干同名像素点沿高程向上在固定高度sk处的导向矢量集合，Rj(sk)表示第j幅相位校正后的二维SAR图像的像素点沿高程向上在固定高度sk处的斜距，斜距包括回波参考最近斜距Rn(sk)和回波参考斜距Rp(sk)。
步骤8.4、根据复合信号对应得到高程向上的预估三维SAR图像。
具体而言，本实施例预估三维SAR图像设计为：
g＝[gf(s1),…,gf(sk),…,gf(sK)]T (7)
本实施例通过公式(6)对所有目标像素点和目标像素点对应的同名像素点计算所有高程向s1～sK的复合信号，由这些复合信号构建得到本实施例预估三维SAR图像，预估三维SAR图像包括预估三维SAR图像的三维位置。
进一步地，本实施例步骤9根据预估三维SAR图像的三维位置和若干目标像素点重新从N幅相位校正后的二维SAR图像中寻找同名像素点，得到若干新的同名像素点，根据若干目标像素点和若干新的同名像素点进行第二次聚焦成像处理得到最终三维SAR图像。
具体而言，本实施例为了获取更加精确的三维SAR图像，根据预估三维SAR图像的三维位置进行进一步地聚焦成像处理，具体包括：
判断高程向的成像网格中每个网格点k上的散射点是否被标记为目标像素点的真实三维位置，若被标记为目标像素点的真实三维位置，则根据若干目标像素点和若干同名像素点以网格点k对应的高度对预估三维SAR图像进行第二次聚焦成像处理得到最终三维SAR图像；若未被标记为目标像素点的真实三维位置，则寻找若干目标像素点和若干同名像素点在回波参考最近斜距处对应的高程向聚焦能量的峰值，标记峰值对应的网格点k1的散射点为目标像素点的真实三维位置，并更新网格点k为新的网格点k1，根据新的网格点k1和若干目标像素点，从N幅相位校正后的二维SAR图像中找出若干新的同名像素点，根据若干目标像素点和若干新的同名像素点以新的网格点k1对应的高度进行第一次聚焦成像处理得到预估三维SAR图像。可以看出，本实施例判断如果高程向的成像网格中每个网格点k上的散射点为真实三维位置，则根据上述步骤8得到的PLOS向聚焦成像结果为最终三维SAR成像结果，否则判断上述步骤8高程向聚焦能量的峰值是否最大，若峰值为最大，则标记该新的网格点k1位置为真实参考目标三维位置，并将该新的网格点k1替代步骤7中的网格点k，进而重复步骤7、步骤8，此时判断高程向的成像网格中新的网格点k1上的散射点为真实三维位置，再根据上述步骤8得到的PLOS向聚焦成像结果为最终三维SAR成像结果，若峰值还不是最大，则遍历高程向上其它网格点，重复步骤7、步骤8、步骤9，直至找到高程向聚焦能量的最大峰值，将最大峰值对应的网格点替代步骤7中的网格点k，进而重复步骤7、步骤8，此时判断高程向的成像网格中网格点上的散射点为真实三维位置，再根据上述步骤8得到的PLOS向聚焦成像结果为最终三维SAR成像结果，以完成本申请三维SAR的高分辨层析成像。
本实施例对不同航过数据进行层析成像采用了沿PLOS向进行搜索的空域波束形成方法进行层析聚焦，既克服了垂直有效基线分布不均匀时，高程向旁瓣严重恶化的问题，也避免了高程向聚焦时去斜不精确的缺陷，以实现高分辨的层析成像。
为了验证本申请提供的机载SAR高分辨层析成像方法的有效性，通过以下仿真实验做以进一步说明：
仿真场景：
仿真数据时，采用工作在C波段的雷达，对应载频为10GHZ，带宽为150MHZ，载机航过数为21次，采用的所有航过均直接利用像素点上的SAR信号进行传统搜索空域波束形成层析成像、联合幅度和相位不一致准则的搜索空域波束形成层析成像两种方法，为了简便起见，前者用NJPA表示，后者用JPA表示。本实施例分三种情形对目标点在高程向(PLOG向)上的成像结果进行对比。
请参见图2，图2为本发明实施例提供的在不同情形下目标点航迹分布示意图。具体地，情形1：不同数量航过下，目标点发生扩散或偏移，考虑三种情况：a)只有2个连续的航过目标点发生扩散，b)有10个连续的航过目标点发生扩散，c)除参考航过外其余航过(20个)中目标点均发生扩散；情形2：目标点发生扩散的航过数相同，均为6航过，仅目标点发生扩散或偏移的航过序号不同，考虑三种情况：a)前6个航过目标点发生扩散，b)中间6个航过目标点发生扩散，c)两端各3个航过的目标点发生扩散；情形3：除参考航过外其余航过(20个)中目标点均发生扩散，且SAR图像中存在高斯白噪声，考虑三种不同信噪比(Signal toNoise Ratio,简称SNR)情况，a)SNR＝0dB，b)SNR＝10dB，c)SNR＝20dB。其中，同名点也就是上述同名像素点。
需要说明的是，本实施例图2为情形1、情形2下发生目标点扩散现象的航迹分布情况，情形3航迹分布形式与情形1中情况c)一致，因此，本实施例在图2中不再重复给出该情形下航迹分布形式。
请参见图3a～3f，图3a～3f为本发明实施例提供的在情形1中目标点发生扩散的3种航迹分布形式下的NJPA和JPA层析成像对比结果示意图，其中，图3a～3c为情形1中目标点发生扩散的3种航迹分布形式下的NJPA层析成像结果，图3e～3f为情形1中目标点发生扩散的3种航迹分布形式下的JPA层析成像结果。由图3a可知，情形1的a)中从左往右只有边缘两个连续的航过内像素发生偏移时，搜索空域波束形成中NJPA得到的目标点成像结果变化不大，成像结果幅度满足标准sinc型函数；由图3b可知，情形1的b)中从左往右有10个连续的航过内像素发生偏移时，搜索空域波束形成中NJPA得到的成像结果明显恶化，由于接近一半航过中像素点为非同名像素点，相干积累误差较大，搜索空域波束形成后导致主瓣展宽，最近旁瓣出现吸纳到主瓣内的现象，此外，除最近旁瓣外其它旁瓣均低于最近-15dB，原因是同名像素点偏移引入的误差等效于航迹间发生扰动，即基线为非均匀基线排列形式，前10次航过间的波束进行参差累加，旁瓣能量相互削弱，导致旁瓣降低；由图3c可知，当除了参考航迹外其他航迹均发生像素偏移时，由于误差较大，搜索空域波束形成聚焦后目标点的旁瓣明显升高到了-10dB左右。对比上述图3a～3c的成像结果，由图3d～3f可知，情况1中利用本申请JPA搜索空域波束形成方法3种航迹分布下得到的成像结果均一致，满足标准Sinc型函数，这也表明利用JPA方法在情形1这3种航迹分布情况下均能找到同名像素点，搜索空域波束形成方法成像结果不受目标点发生偏移的航迹数目影响。其中，图3a～3f中提及的层析向即为高程向。
请参见图4a～4f，图4a～4f为本发明实施例提供的在情形2中目标点发生扩散的3种航迹分布形式下的NJPA和JPA层析成像对比结果示意图，其中，图4a～4c为情形2中目标点发生扩散的3种航迹分布形式下的NJPA层析成像结果，图4e～4f为情形2中目标点发生扩散的3种航迹分布形式下的JPA层析成像结果。由图4a可知，情形2的a)中前6个连续的航过内像素发生偏移时，搜索空域波束形成方法中NJPA得到的目标点成像结果中成像结果幅度不满足标准sinc形式，主瓣周围旁瓣下降而离主瓣较远处的旁瓣则上升,与情形1的a)中航迹分布形式相比，结果明显比只有2个航过目标点发生偏移的情况差，但是较10个航过目标点发生偏移的情况要好，没有发生旁瓣吸纳到主瓣内的情况；由图4b可知，情形2的b)中当除了参考航迹外中间6个航迹内像素点发生偏移时，主瓣附近旁瓣明显上升，达到了-7.5dB；由图4c可知，情形2的c)中当发生像素点偏移的航迹分布在两端时，NJPA得到的目标点成像结果主瓣和主瓣附近旁瓣变化不大与标准sinc相似，主瓣远处旁瓣出现抬高现象。对比上述图4a～4c的成像结果，由图4d～4f可知，情况2中利用本申请JPA的搜索空域波束形成方法3中航迹分布下得到的成像结果均一致，满足标准Sinc型函数，这也表明利用JPA方法在情形2这3中航迹分布情况下同样均能找到同名像素点，搜索空域波束形成方法成像结果不受目标点发生偏移的航迹分布位置影响。
由上述3a～3f和4a～4f分析可知，对于NJPA方法的搜索空域波束形成层析成像，只有当发生像素扩散的航迹较少且处于航迹分布的边缘时，非同名像素点引入的误差才对成像结果影响较小。而利用本申请JPA方法的搜索空域波束形成层析成像中，除参考航迹外无论有多少航过发生目标点偏移，无论目标点偏移的航过如何分布均能得到较好的聚焦结果。
为了能够反映实际情况下JPA方法搜索空域波束形成层析成像的有效性，本实施例在情形3考虑了除了参考航过外其它航过均发生目标点偏移的情况下，所有航过存在三种不同信噪比(0dB、10dB和20dB)的高斯白噪声时成像效果。请参见图5a～5f，图5a～5f为本发明实施例提供的一种机载SAR高分辨层析成像方法在情形3中目标点在不同信噪比下的NJPA和JPA层析成像对比结果示意图，其中，图5a～5c为在情形3中目标点在不同信噪比下的NJPA层析成像结果，图5e～5f为在情形3中目标点在不同信噪比下的JPA层析成像结果。分别对比NJPA方法和JPA方法在0dB、10dB和20dB信噪比下的层析成像结果，图5a～5f结果表明，在除了参考航过所有航过像素点发生偏移的情况下，利用NJPA搜索空域波束形成层析成像时，无论信噪比多大聚焦成像结果都较差，旁瓣均接近-10d左右，这也表明该方法下聚焦成像效果与信噪比相关性不大。而利用本申请JPA的搜索空域波束形成层析成像无论哪种信噪比下，都能得到较好的聚焦成像结果，这也表明本申请聚焦成像效果也与SNR相关性不大，原因是同名像素点虽然受到噪声污染，但是本申请JPA成像能够找出与无噪声污染时同名像素点幅度和相位最相关的像素进行搜索空域波束形成层析成像。
为了进一步说明JPA方法搜索空域波束形成层析成像的有效性，处理实测数据时，使用的数据是2017年在中国陕西省利用X波段机载系统对同一地区某建筑物进行多航过重复观测得到的单视SAR原始回波数据，其中，二维SAR分辨率大小为0.5m×0.5m。重复观测次数为7次，航过PLOS向基线跨度为54.62m，瑞利分辨率为3.05m。请参见图6，图6为本发明实施例提供的一种机载SAR高分辨层析成像方法在实测数据中目标建筑区截取的所有航过对应二维SAR图像的示意图，本实施例所有航过为7个，可以看出，经过配准后的SAR图像建筑区的散射轮廓并不完全相同，由于相干斑噪声的影响，所有航过同一像素点上的散射强度差异很大，即同一像素点上的同名像素点可能会扩散至周围其他像素点上，当直接利用NJPA方法的搜索空域波束形成层析成像可能导致该像素点处的聚焦并不能达到相干积累的目的，而利用JPA方法进行搜索空域波束形成层析成像则能最大程度找到与参考像素最相关的像素，即最大程度得到无像素偏移时的多航过SAR复数据，从而达到对同名像素点的相干积累的目标。
为了更加直观对比JPA方法和NJPA方法得到的成像效果，请参见图7，图7为本发明实施例提供的在实测数据距离向23.44m处NJPA和JPA层析聚焦三维SAR图像对比结果示意图，具体地，本申请选取数据中距离向为23.44m处的层析聚焦成像结果，其归一化剖面图如图7所示。利用NJPA方法得到散射轮廓最高峰值处位置在15.63m，利用本申请JPA方法得到的峰值位置在16.88m，而本次实验区目标建筑的参考高程为18m，可见本申请JPA方法得到的峰值位置更加接近实际高度。另外，这两种方法在高程为8m附近都有明显峰值出现，表明该高度处有较强的散射点，该散射点可能来自建筑物垂直于视线方向的侧面墙体的散射，与建筑物顶部的散射点叠加在一起。
请参见图8a～8b，图8a～8b为本发明实施例提供的在实测数据中椭圆内建筑区NJPA和JPA层析成像后的三维散射点分布对比示意图，其中，图8a为NJPA方法层析成像后的三维散射点分布示意图,图8b为JPA方法层析成像后的三维散射点分布示意图。具体地，对实测数据内建筑区所有方位向进行层析成像，并在一定的幅度阈值内取出峰值位置作为强散射点，得到两种方法搜索层析成像后的三维散射点分布图如图8所示。由图8a可知，NJPA方法得到的三维散射点数目较少且三维分布较为杂乱，由图8b可知，JPA方法得到的三维散射点数目较多，且能明显看出三维散射点在四个高程值附近分布，分布较多的四个高程范围分别0～2m、5～8m、15～17m、19～20m，其中，从下往上，第一层分布较多的三维散射点可能来自地面散射或者地面与建筑物垂直于视线方向的墙面构成的二面散射，第二层分布较多的三维散射点来自建筑物垂直于视线方向的较低处墙面的单次散射或者来自较低处阳台的二面散射，第三层分布较多的三维散射点来自建筑物垂直于视线方向的较高处墙面的单次散射或者来自较高处阳台的二面散射，第四层分布较多的三维散射点来自建筑物顶部散射。
综上所述，本申请JPA方法相较于NJPA方法，搜索空域波束形成层析成像得到的三维散射点分布更易反演出建筑物的轮廓，从而提取出建筑物高程，层析成像分辨率显著提高。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种机载SAR高分辨层析成像方法，其特征在于，包括：
获取N幅二维SAR图像，N为大于1的整数；
对每幅所述二维SAR图像进行配准处理得到N幅配准后的二维SAR图像；
对每幅所述配准后的二维SAR图像进行相位误差校正处理得到N幅相位校正后的二维SAR图像；
从所述N幅相位校正后的二维SAR图像中获取若干目标像素点，且获取每个所述目标像素点在地心地固坐标系下的坐标；
根据所述目标像素点在地心地固坐标系下的坐标、所述若干目标像素点更新N个航过对应的机载SAR的运动轨迹和三维机载SAR的速度矢量，以得到每个所述目标像素点的新坐标；
根据所述若干目标像素点、所述若干目标像素点的新坐标构造高程向的成像网格；
根据所述高程向的成像网格、所述若干目标像素点从所述N幅相位校正后的二维SAR图像中找出若干同名像素点；
根据所述若干目标像素点和所述若干同名像素点进行第一次聚焦成像处理得到预估三维SAR图像；
根据所述预估三维SAR图像的三维位置和若干目标像素点重新从所述N幅相位校正后的二维SAR图像中寻找同名像素点，得到若干新的同名像素点，根据所述若干目标像素点和所述若干新的同名像素点进行第二次聚焦成像处理得到最终三维SAR图像；
其中，根据所述高程向的成像网格、所述若干目标像素点从所述N幅相位校正后的二维SAR图像中找出若干同名像素点包括：
从高程向的成像网格中任选一网格点k作为聚焦成像参考点，其中，0≤k≤K；
根据聚焦成像参考点k对相位校正后的二维SAR图像Bn对应航过进行反向定位处理，得到聚焦成像参考点k在相位校正后的二维SAR图像Bn对应航过下的第一零多普勒处机载位置，根据第一零多普勒处机载位置计算在高度sk时相位校正后的二维SAR图像Bn对应航过下的回波参考最近斜距Rn(sk)，1≤n≤N；
根据聚焦成像参考点k对相位校正后的二维SAR图像Bp对应航过进行反向定位处理，得到聚焦成像参考点k在相位校正后的二维SAR图像Bp对应航过下的第二零多普勒处机载位置，根据第二零多普勒处机载位置计算在高度sk时相位校正后的二维SAR图像Bp对应航过下的回波参考斜距Rp(sk)，1≤p≤N且p≠n；
以相位校正后的二维SAR图像Bn中一目标像素点为中心，在预设窗口内分别计算相位校正后的二维SAR图像Bn与相位校正后的二维SAR图像Bp之间所有像素点的归一化幅度差异ΔApq；
以相位校正后的二维SAR图像Bn中一目标像素点为中心，根据回波参考最近斜距Rn(sk)、回波参考斜距Rp(sk)在预设窗口内分别计算相位校正后的二维SAR图像Bn与相位校正后的二维SAR图像Bp之间所有像素点的归一化相位差异ΔFpq；
根据归一化幅度差异ΔApq和归一化相位差异ΔFpq计算灰色绝对关联度Cpq；
根据灰色绝对关联度Cpq得到相位校正后的二维SAR图像Bp与相位校正后的二维SAR图像Bn中目标像素点之间的同名像素点，以得到若干同名像素点。
2.根据权利要求1所述的机载SAR高分辨层析成像方法，其特征在于，获取N幅二维SAR图像，包括：
获取所述N个航过对应的机载SAR的运动轨迹和所述N个航过对应的机载SAR的原始回波数据；
对所述N个航过对应的机载SAR的运动轨迹进行运动补偿处理得到N个航过对应的机载SAR新的运动轨迹；
根据所述N个航过对应的机载SAR新的运动轨迹分别对每个所述航过对应的机载SAR的原始回波数据进行成像处理得到N幅二维SAR图像A1～AN。
3.根据权利要求2所述的机载SAR高分辨层析成像方法，其特征在于，对每幅所述二维SAR图像进行配准处理，得到N幅配准后的二维SAR图像，包括：
从所述N幅二维SAR图像中任意选取一二维SAR图像An，并对所述二维SAR图像An与其余N-1幅二维SAR图像分别进行相关处理，得到N-1个幅度互相关矩阵，1≤n≤N；
分别计算得到每个所述幅度互相关矩阵中最大值所在位置的坐标；
根据所述坐标分别得到其余所述N-1幅二维SAR图像与所述二维SAR图像An之间的偏移量；
根据所述偏移量分别截取其余所述N-1幅二维SAR图像与所述二维SAR图像An的同名部分；
根据所述同名部分得到N幅配准后的二维SAR图像。
4.根据权利要求2所述的机载SAR高分辨层析成像方法，其特征在于，对每幅所述配准后的二维SAR图像进行相位误差校正处理，得到N幅相位校正后的二维SAR图像，包括：
根据二维SAR成像区域中角反射器的经纬度坐标、高程和所述航过对应的机载SAR的运动轨迹计算每幅所述配准后的二维SAR图像的第一相位得到N个第一相位；
根据所述N幅二维SAR图像计算每幅所述配准后的二维SAR图像的第二相位得到N个第二相位；
分别计算所述第一相位与所述第二相位的相位误差得到N个配准后的二维SAR图像的相位误差；
根据所述N个配准后的二维SAR图像的相位误差分别对所述N个配准后的二维SAR图像进行相位误差校正得到所述N幅相位校正后的二维SAR图像B1～BN。
5.根据权利要求2所述的机载SAR高分辨层析成像方法，其特征在于，从所述N幅相位校正后的二维SAR图像中获取若干目标像素点，以及每个所述目标像素点在地心地固坐标系下的坐标，包括：
从所述N幅相位校正后的二维SAR图像B1～BN中任选一相位校正后的二维SAR图像Bn；
将所述相位校正后的二维SAR图像Bn中若干像素点作为目标像素点得到所述若干目标像素点；
根据所述相位校正后的二维SAR图像Bn对应的运动轨迹对每个所述目标像素点进行定位处理，得到每个所述目标像素点在地心地固坐标系下的坐标。
6.根据权利要求1所述的机载SAR高分辨层析成像方法，其特征在于，根据所述目标像素点在地心地固坐标系下的坐标、所述若干目标像素点更新所述N个航过对应的机载SAR的运动轨迹和三维机载SAR速度矢量，以得到每个所述目标像素点的新坐标，包括：
获取所述N个航过对应的机载SAR的运动轨迹和所述三维机载SAR速度矢量；
以每个所述目标像素点在地心地固坐标系下的坐标为坐标原点，对所述N个航过的机载SAR的运动轨迹和所述三维机载SAR速度矢量进行平移、旋转处理得到新的N个航过的机载SAR的运动轨迹和新的三维机载SAR速度矢量，以得到每个所述目标像素点的新坐标。
7.根据权利要求1所述的机载SAR高分辨层析成像方法，其特征在于，根据所述若干目标像素点、所述若干目标像素点的新坐标构造高程向的成像网格，包括：
获取每个所述目标像素点在相位校正后的二维SAR图像Bn对应航过的最近斜距分辨单元；
以每个所述目标像素点的新坐标为坐标原点，在所述最近斜距分辨单元上构造高程向的成像网格，所述成像网格的长度为K。
8.根据权利要求1所述的机载SAR高分辨层析成像方法，其特征在于，根据所述高程向的成像网格、若干目标像素点，从所述N幅相位校正后的二维SAR图像中找出若干同名像素点，包括：
从所述高程向的成像网格中任选一网格点k作为聚焦成像参考点，其中，0≤k≤K；
根据所述聚焦成像参考点k对相位校正后的二维SAR图像Bn对应航过进行反向定位处理，得到所述聚焦成像参考点k在所述相位校正后的二维SAR图像Bn对应航过下的第一零多普勒处机载位置，根据所述第一零多普勒处机载位置计算在高度sk时所述相位校正后的二维SAR图像Bn对应航过下的回波参考最近斜距Rn(sk)；
根据所述聚焦成像参考点k对相位校正后的二维SAR图像Bp对应航过进行反向定位处理，得到所述聚焦成像参考点k在所述相位校正后的二维SAR图像Bp对应航过下的第二零多普勒处机载位置，根据所述第二零多普勒处机载位置计算在所述高度sk时所述相位校正后的二维SAR图像Bp对应航过下的回波参考斜距Rp(sk)，1≤p≤N且p≠n；
以所述相位校正后的二维SAR图像Bn中一目标像素点为中心，在预设窗口内分别计算所述相位校正后的二维SAR图像Bn与所述相位校正后的二维SAR图像Bp之间所有像素点的归一化幅度差异ΔApq，所述归一化幅度差异ΔApq为：
Figure FDA0002994440120000051
其中，p＝1,2,…,N；q＝1,2,…,M；p≠n；
其中，n表示第n次航过，p表示第p次航过，q表示预设窗内像素点序号，M为预设窗内像素总数，N为航过总次数，hn(x,y)表示第n次航过中所有像素点的复数据，hpq(x,y)表示第p次航过中第q个像素点的复数据；
以所述相位校正后的二维SAR图像Bn中一目标像素点为中心，在所述预设窗口内分别计算所述相位校正后的二维SAR图像Bn与所述相位校正后的二维SAR图像Bp之间所有像素点的归一化相位差异ΔFpq，所述归一化相位差异ΔFpq为：
Figure FDA0002994440120000052
其中，p＝1,2,…,N；q＝1,2,…,M；p≠n；
根据所述归一化幅度差异ΔApq和所述归一化相位差异ΔFpq计算灰色绝对关联度Cpq，所述灰色绝对关联度Cpq为：
Figure FDA0002994440120000053
其中，r表示归一化幅度差异ΔApq和归一化相位差异ΔFpq之间的相似程度，0≤r≤1；
根据所述灰色绝对关联度Cpq得到所述相位校正后的二维SAR图像Bp与所述相位校正后的二维SAR图像Bn中目标像素点之间的同名像素点，以得到若干同名像素点。
9.根据权利要求1所述的机载SAR高分辨层析成像方法，其特征在于，根据所述若干目标像素点和所述若干同名像素点进行第一次聚焦成像处理得到预估SAR图像的三维位置，包括：
获取所述若干目标像素点和所述若干同名像素点对应的复数据；
获取所述若干目标像素点和所述若干同名像素点对应的斜距；
根据所述复数据、所述斜距遍历所述高程向的成像网格中每一网格点，并计算所述每一网格点的复合信号，所述复合信号为：
Figure FDA0002994440120000061
其中，h＝[h1(x,y),h2(x,y),…,hj(x,y),…,hN(x,y)]T表示若干目标像素点和若干同名像素点的复数据集合，a(sk)＝[a1(sk),…,aj(sk),…,aN(sk)]T表示若干目标像素点和若干同名像素点沿高程向上在固定高度sk处的导向矢量集合，Rj(sk)表示第j幅相位校正后的二维SAR图像的像素点沿高程向上在固定高度sk处的斜距，所述斜距包括回波参考最近斜距Rn(sk)和回波参考斜距Rp(sk)；
根据所述复合信号对应得到高程向上的预估三维SAR图像，所述预估三维SAR图像为：
g＝[gf(s1),…,gf(sk),…,gf(sK)]T。
10.根据权利要求1所述的机载SAR高分辨层析成像方法，其特征在于，根据所述预估三维SAR图像的三维位置和若干目标像素点重新从所述N幅相位校正后的二维SAR图像中寻找同名像素点，得到若干新的同名像素点，根据所述若干目标像素点和所述若干新的同名像素点进行第二次聚焦成像处理得到最终三维SAR图像，包括：
判断所述高程向的成像网格中每个网格点k上的散射点是否被标记为目标像素点的真实三维位置，若被标记为目标像素点的真实三维位置，则根据所述若干目标像素点和所述若干同名像素点以网格点k对应的高度对所述预估三维SAR图像进行第二次聚焦成像处理得到最终三维SAR图像；若未被标记为目标像素点的真实三维位置，则寻找所述若干目标像素点和所述若干同名像素点在回波参考最近斜距处对应的高程向聚焦能量的峰值，标记所述峰值对应的网格点k1的散射点为所述目标像素点的真实三维位置，并更新网格点k为新的网格点k1，根据所述新的网格点k1和所述若干目标像素点，从所述N幅相位校正后的二维SAR图像中找出所述若干新的同名像素点，根据所述若干目标像素点和所述若干新的同名像素点以新的网格点k1对应的高度进行第一次聚焦成像处理得到所述预估三维SAR图像。
CN201910735544.5A 2019-08-09 2019-08-09 一种机载sar高分辨层析成像方法 Active CN110488288B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910735544.5A CN110488288B (zh) 2019-08-09 2019-08-09 一种机载sar高分辨层析成像方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910735544.5A CN110488288B (zh) 2019-08-09 2019-08-09 一种机载sar高分辨层析成像方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110488288A CN110488288A (zh) 2019-11-22
CN110488288B true CN110488288B (zh) 2021-07-16

Family

ID=68549638

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910735544.5A Active CN110488288B (zh) 2019-08-09 2019-08-09 一种机载sar高分辨层析成像方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110488288B (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110109104B (zh) * 2019-04-17 2022-03-15 电子科技大学 一种阵列sar等距离切片成像几何畸变校正方法
CN111398957B (zh) * 2020-04-01 2022-08-02 中国林业科学研究院资源信息研究所 改进相干性计算方法的短波长双天线InSAR森林高度反演方法
CN113495271B (zh) * 2021-02-02 2023-10-31 北京理工大学 一种sar层析高度向成像方法及系统
CN113126051B (zh) * 2021-03-05 2023-09-19 西安电子科技大学 一种机载多通道sar干涉有效基线估计方法及装置
CN113093190B (zh) * 2021-04-08 2023-06-16 中国电子科技集团公司第三十八研究所 基于高精度组合惯导系统的机载条带sar图像定位方法
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
CN116416468B (zh) * 2023-04-11 2023-10-03 安徽中科星联信息技术有限公司 一种基于神经架构搜索的sar目标检测方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102221697A (zh) * 2011-03-25 2011-10-19 电子科技大学 一种机载多天线sar层析三维成像系统及其成像方法
CN102645651A (zh) * 2012-04-23 2012-08-22 电子科技大学 一种sar层析超分辨成像方法
CN103675817A (zh) * 2013-11-21 2014-03-26 中国科学院电子学研究所 一种基于变换域稀疏的合成孔径雷达侧视三维成像方法
CN103969645A (zh) * 2014-05-14 2014-08-06 中国科学院电子学研究所 基于压缩多信号分类的层析合成孔径雷达测量树高的方法
WO2018203196A1 (en) * 2017-05-02 2018-11-08 Narayana Nethralaya Foundation A method to quantify the quality of corneal donor tissue for transplantation using tomography imaging
CN110082764A (zh) * 2019-04-26 2019-08-02 西安电子科技大学 基于稳健正则化层析方法的sar图像成像方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109471101B (zh) * 2018-10-19 2021-05-04 湖北航天技术研究院总体设计所 一种弹载sar图像校正方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102221697A (zh) * 2011-03-25 2011-10-19 电子科技大学 一种机载多天线sar层析三维成像系统及其成像方法
CN102645651A (zh) * 2012-04-23 2012-08-22 电子科技大学 一种sar层析超分辨成像方法
CN103675817A (zh) * 2013-11-21 2014-03-26 中国科学院电子学研究所 一种基于变换域稀疏的合成孔径雷达侧视三维成像方法
CN103969645A (zh) * 2014-05-14 2014-08-06 中国科学院电子学研究所 基于压缩多信号分类的层析合成孔径雷达测量树高的方法
WO2018203196A1 (en) * 2017-05-02 2018-11-08 Narayana Nethralaya Foundation A method to quantify the quality of corneal donor tissue for transplantation using tomography imaging
CN110082764A (zh) * 2019-04-26 2019-08-02 西安电子科技大学 基于稳健正则化层析方法的sar图像成像方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Jinwei Xie et al..TOMOSAR FOCUSING BY MEANS OF A VARIANT OF TIKHONOV REGULARIZED METHOD.《IGARSS 2019》.2019, *
王彦平 等.长序列星载合成孔径雷达数据层析处理技术.《测试技术学报》.2008, *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110488288A (zh) 2019-11-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110488288B (zh) 一种机载sar高分辨层析成像方法
Rigling et al. Polar format algorithm for bistatic SAR
Fornaro et al. Three-dimensional multipass SAR focusing: Experiments with long-term spaceborne data
Zhang et al. Estimation of three-dimensional motion parameters in interferometric ISAR imaging
Pu et al. Motion errors and compensation for bistatic forward-looking SAR with cubic-order processing
US7277042B1 (en) Compensation of flight path deviation for spotlight SAR
CN101738614B (zh) 基于时空图像序列的isar目标转动估计方法
US7106243B2 (en) Technique for enhanced quality high resolution 2D imaging of ground moving targets
CN108459321B (zh) 基于距离-方位圆模型的大斜视高分辨率sar成像方法
CN105759263B (zh) 一种高分辨率大场景下的星载斜视sar雷达成像方法
Fan et al. A high-precision method of phase-derived velocity measurement and its application in motion compensation of ISAR imaging
CN110146884B (zh) 机动轨迹前侧视合成孔径雷达层析成像方法
CN114545411B (zh) 一种基于工程实现的极坐标格式多模高分辨sar成像方法
CN112415515B (zh) 一种机载圆迹sar对不同高度目标分离的方法
CN110161503B (zh) 基于三维等距圆模型的近距宽域sar高分辨成像方法
CN110018474A (zh) 基于地球同步轨道合成孔径雷达层析技术的三维成像方法
Wu et al. Omega-K imaging algorithm for one-stationary bistatic SAR
CN108107432B (zh) 基于时域扰动的高低轨双基sar保相成像方法
CN110261833A (zh) 高分辨星载sar成像误差估计与补偿方法
Newey et al. Detection and imaging of moving targets with limit SAR data
CN112986949A (zh) 针对角反射器的sar高精度时序形变监测方法和装置
Zeng et al. Tomographic SAR imaging with large elevation aperture: A P-band small UAV demonstration
Lu et al. Resolution enhancement for forwarding looking multi-channel SAR imagery with exploiting space–time sparsity
Wang et al. UAV-Based P-Band SAR Tomography with Long Baseline: A Multi-Master Approach
CN113671497B (zh) 基于圆柱对称模型的单通道sar目标三维坐标提取方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant