CN110609284B - 一种sar中断数据恢复成像的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种SAR中断数据恢复成像的方法，涉及雷达数据领域，包括步骤S1采集中断雷达信号，对雷达信号进行距离压缩处理；S2压缩后的信号经过方位向FFT进入方位频域，在方位频域内进行信号的距离徒动校正；S3对矫正后的信号进行中断数据补偿恢复；S4方位向匹配滤波器对补偿后的信号进行方位向匹配滤波，IFFT反变换至时域，经过自聚焦和斜地变换形成高质量的SAR图像；通过依次对中断雷达信号进行距离压缩处理、方位向FFT、距离徒动校正、中断数据补偿恢复、方位向匹配滤波、方位向压缩、自聚焦和斜地变换形成高质量的SAR图像，中断数据补偿实现对中断SAR信号的成像，使雷达模式交错或其他因素导致的数据丢失对SAR图像质量的影响得到显著减小和补偿。

Description

一种SAR中断数据恢复成像的方法
技术领域
本发明涉及雷达数据领域，尤其涉及一种SAR中断数据恢复成像的方法。
背景技术
合成孔径雷达(SAR)是现代侦察、勘探任务中重要的设备，具有全天候、全天时工作，穿透性强，分辨率高等优点。小型化、轻量化的SAR设备常搭载于无人机或其他小型的飞行平台，用以执行城市测绘、地形勘测、战场监测等任，不同任务的需求存在差异，且使用场景往往具有复杂性，通过任务管理系统(如任务计算机)将雷达天线孔径资源、通信链路资源等依据具体任务做合理分配，构筑一个多模多功能的集成机上雷达系统，SAR作为其功能的一部分是必然的趋势。
由SAR的工作原理可知，若要形成足够长的等效合成孔径来获取高分辨率的图像，雷达方位向需要不间断的时间积累，在多模雷达系统中，这种不间断的条件可能无法保证，SAR成像需要的孔径资源和通信资源等需要让位于高优先级的模式或功能，如目标追踪、态势感知、电子对抗等，除了雷达功能和模式的交错需求，平台搭载的其他类型遥感设备也可能会和SAR竞争资源。即使在SAR无模式交错的连续工作过程中，信号干扰和通信中断也有可能会导致回波数据的丢失，这种数据的中断或丢失会显著影响SAR成像的质量。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决上述问题设计了一种SAR中断数据恢复成像的方法。
本发明通过以下技术方案来实现上述目的：
一种SAR中断数据恢复成像的方法，包括以下步骤：
S1、采集获得中断的雷达信号，并对雷达信号进行距离压缩处理；
S2、距离压缩处理后的信号经过方位向FFT进入方位频域，即距离-多普勒域，并在方位频域内进行信号的距离徒动校正；
S3、对距离徒动矫正后的信号进行中断数据补偿恢复；
S4、方位向匹配滤波器对补偿恢复后的信号进行方位向匹配滤波，并IFFT反变换至时域即实现了方位向的压缩，最后经过自聚焦和斜地变换形成高质量的SAR图像。
本发明的有益效果在于：通过依次对中断雷达信号进行距离压缩处理、方位向FFT、距离徒动校正、中断数据补偿恢复、方位向匹配滤波、方位向压缩、自聚焦和斜地变换形成高质量的SAR图像，中断数据补偿实现了对中断SAR信号的成像，使雷达模式交错或其他因素导致的数据丢失对SAR图像质量的影响得到显著减小和补偿，保证SAR成像的质量。
附图说明
图1是SAR条带式应用场景和几何关系图；
图2是本发明一种SAR中断数据恢复成像的方法的流程图；
图3是本发明一种SAR中断数据恢复成像的方法的中段数据恢复的流程图；
图4是本发明一种SAR中断数据恢复成像的方法中断段与连续段的示意图；
图5是无中断点目标成像仿真图；
图6是中断段数据补偿恢复的成像图；
图7是数据无中断的原始单点目标图像沿方位向对比度示意图；
图8是引入中断的数据补偿恢复后单点目标成像沿方位向对比度示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，或者是本领域技术人员惯常理解的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，“设置”、“连接”等术语应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接连接，也可以通过中间媒介间接连接，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细说明。
一种SAR中断数据恢复成像的方法，包括以下步骤：
S1、采集获得中断的雷达信号，并对雷达信号进行距离压缩处理；
S2、距离压缩处理后的信号经过方位向FFT进入方位频域，即距离-多普勒域，并在方位频域内进行信号的距离徒动校正；
S3、对距离徒动矫正后的信号进行中断数据补偿恢复；
S4、方位向匹配滤波器对补偿恢复后的信号进行方位向匹配滤波，并IFFT反变换至时域即实现了方位向的压缩，最后经过自聚焦和斜地变换形成高质量的SAR图像。
数据中断恢复过程的详细步骤如下：
S31、构建序列并规整雷达信号的中断段和连续段。
构建中断段序列：经过距离徙动校正的雷达信号Sr，r＝1，...R，r表示某一确定的距离单元，使其中断段可在方位频域表示，各中断段开始的位置设为x1，…，xK，各中断的长度设为Δx1，…，ΔxK；距离多普勒域中回波信号表示为其中/>为天线孔径中心对应的多普勒角，Rr＝RS+rst，RS为天线孔径中心到场景中心的距离，rst为以场景中心为原点的时域坐标系下数据对应的距离单元的值；起始于xi，结束于xi+Δxi的中断段会影响至/>的数据，为表示含有中断的序列，考虑形如FX(n)，n＝1，…，N的序列，令
其中k为中断段的序号，将各中断段记为Ink，k＝1，...，K，各中断段在方位频域上排列的长度为NIk，k＝1，...，K，NIk＝nk，end-nk，start。
构建连续段序列：除去中断段的连续段表示为：
Cok+1＝[FX(nk，end)，FX(nk+1，start)]，k＝1，...，K-1
开头和结尾的连续段分别表示为：
Co1＝[FX(1)，FX(n1，start)]
CoK+1＝[FX(nk，end)，FX(N)]
产生中断段、连续段的数据序列都是基于距离单元rst区分的。
S32、确定线性自回归预测模型的阶数。
进行线性自回归预测模型的阶数选定，阶数的选定由该距离单元内回波覆盖的散射体数量所决定，为简化运算提高效率，可以只考虑包含数据量较大的连续段，选定包含数据量最多的连续段即序号为kmax的连续段，并选出数据量大于kmax段数据量一半的所有连续段/>M为选取出的连续段数；
求得的功率谱密度P为：/>P功率谱密度的长度为L，将P按值从小到大排序形成序列表示为Ps(L)，为并求其底噪/>定义Pm(l)为功率谱密度中的峰值点，其中Pm(l-1)＜Pm(l)＜Pm(l+1)，l＝1，...，L得出，统计满足Pm(l)-Nf＞6dB峰值点的个数LP；
根据LP确定线性自回归预测模型的阶数Or，由于中断段的存在，且计算功率谱密度时只选取了数据量较大的连续段，阶数Or应略大于LP，因此Or表示为Or＝1.2Lp，阶数Or取整。
S33、根据阶数建立线性自回归预测模型并初始化方程，采用多段Burg算法计算线性预测系数，并计算加权前-后向预测插值完成中断数据补偿恢复。
获得线性自回归模型阶数后，依据其模型阶数建立方程，采用多段Burg算法，各连续段表示为Cok+1，以及起始及末尾的两段Co1、CoK+1，对Burg算法使用的数据段进行判断筛选可用连续段，筛选约束如下：
若Or＜n1，start，Co1段为可用；
若Or＜N-nK，end，CoK+1段为可用；
对任意k＝1，...，K-1，若Or＜(nk+1，start-nk，end)，Cok+1段为可用；
筛选的可用连续段构成新的集合，其范围应小于原始数据集，为便于表示，令新的数据段集合表示为{ki}，i＝1，…，I，I即为可用的连续段总数，I＜K+1；
根据新的集合{ki}，i＝1，...，I初始化线性自回归预测模型方程，表示为：
其中表示向前预测误差，/>表示向后预测误差，/>为预测误差功率，sn，ki，r表示在距离单元为r处的ki段第n点的回波采样，/>
反射系数表达为：
有如下递推：
其中递推得到Or阶线性自回归预测模型的线性预测系数/>略去阶数角标记为/>
由计算的前向线性预测表示为：
后向线性预测表示为：
对每一距离单元内的中断段做出补偿，考虑中断段则补偿应用到的数据连续段为/>和/>段，/>中段点数为/>对每一中断点做递归如下：
其中
上述求得的中断段的预测值包含两侧连续段的前向预测和后向预测两种结果，需要对这两个结果做加权平均，最终完成中断数据补偿恢复，加权系数受插值点的位置影响，表示如下：
完成中断数据补偿恢复后进入S4。
本发明的技术方案不限于上述具体实施例的限制，凡是根据本发明的技术方案做出的技术变形，均落入本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种SAR中断数据恢复成像的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、采集获得中断的雷达信号，并对雷达信号进行距离压缩处理；
S2、距离压缩处理后的信号经过方位向FFT进入方位频域，即距离-多普勒域，并在方位频域内进行信号的距离徒动校正；
S3、对距离徒动矫正后的信号进行中断数据补偿恢复；
S4、方位向匹配滤波器对补偿恢复后的信号进行方位向匹配滤波，并IFFT反变换至时域即实现了方位向的压缩，最后经过自聚焦和斜地变换形成高质量的SAR图像。
2.根据权利要求1所述的一种SAR中断数据恢复成像的方法，其特征在于，在S3中包括以下步骤：
S31、构建序列并规整雷达信号的中断段和连续段；
S32、确定线性自回归预测模型的阶数；
S33、根据阶数建立线性自回归预测模型并初始化方程，并计算线性预测系数和加权前-后向预测插值完成中断数据补偿恢复。
3.根据权利要求2所述的一种SAR中断数据恢复成像的方法，其特征在于，在S31中包括：
S311、构建中断段序列：经过距离徙动校正的雷达信号Sr,r＝1，...R，r表示某一确定的距离单元，使其中断段可在方位频域表示，各中断段开始的位置设为x1，…，xK，各中断的长度设为Δx1，…，ΔxK；距离多普勒域中回波信号表示为其中/>为天线孔径中心对应的多普勒角，Rr＝RS+rst，RS为天线孔径中心到场景中心的距离，rst为以场景中心为原点的时域坐标系下数据对应的距离单元的值；起始于xi，结束于xi+Δxi的中断段会影响至/>的数据，表示含有中断段的序列FX(n)，n＝1，...，N，令
其中k为中断段的序号，将各中断段记为Ink，k＝1，...，K，各中断段在方位频域上排列的长度为NIk，k＝1，...，K，NIk＝nk,end-nk,start；
S312、构建连续段序列：除去中断段的连续段表示为：
Cok+1＝[FX(nk,end)，FX(nk+1,start)]，k＝1，...，K-1
开头和结尾的连续段分别表示为：
Co1＝[FX(1)，FX(n1,start)]
CoK+1＝[FX(nK，end)，FX(N)]
产生中断段、连续段的数据序列都是基于距离单元rst区分的。
4.根据权利要求3所述的一种SAR中断数据恢复成像的方法，其特征在于，在S32中包括：
S321、选定包含数据量最多的连续段即序号为kmax的连续段，并选出数据量大于kmax段数据量一半的所有连续段，表示为/>M为选取出的连续段数；
S322、求得的功率谱密度P为：/>P功率谱密度的长度为L，将P按值从小到大排序形成序列表示为Ps(L)，为并求其底噪Nf：/> 定义Pm(l)为功率谱密度中的峰值点，可由：Pm(l-1)＜Pm(l)＜Pm(l+1)，l＝1，...，L得出，统计满足Pm(l)-Nf>6dB峰值点的个数LP；
S323、根据LP确定线性自回归预测模型的阶数Or，计算功率谱密度时只选取了数据量较大的连续段，因此阶数Or表示为Or＝1.2Lp，阶数Or取整。
5.根据权利要求4所述的一种SAR中断数据恢复成像的方法，其特征在于，在S33中采用多段Burg算法计算线性预测系数。
6.根据权利要求5所述的一种SAR中断数据恢复成像的方法，其特征在于，在S33中包括：
S331、对Burg算法使用的数据段进行判断筛选可用连续段，筛选约束如下：
若Or＜n1,start，Co1段为可用；
若Or＜N-nK，end，CoK+1段为可用；
对任意k＝1，...，K-1，若Or＜(nk+1,start-nk,end)，Cok+1段为可用；
S332、筛选的可用连续段构成新的集合，表示为{ki}，i＝1，...，I，I即为可用的连续段总数，其中I＜K+1；
S333、根据新的集合{ki}，i＝1，...，I初始化线性自回归预测模型方程，表示为：
其中表示向前预测误差，/>表示向后预测误差，/>为预测误差功率，sn，ki，r表示在距离单元为r处的ki段第n点的回波采样，/>
S334、反射系数表达为：
其中得到Or阶线性自回归预测模型的线性预测系数略去阶数角标记为/>
S335、由计算的前向线性预测表示为：
后向线性预测表示为：
对每一距离单元内的中断段做出补偿，考虑中断段则补偿应用到的数据连续段为/>和/>段，/>中段点数为/>对每一中断点做递归如下：
其中
S336、中断段的预测值包含两侧连续段的前向预测和后向预测两种结果，需要对这两个结果做加权平均，最终完成中断数据补偿恢复，加权系数受插值点的位置影响，表示如下：
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