CN110632594B - 一种长波长星载sar成像方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种长波长星载SAR成像方法，包括：获取成像参数和回波数据；对获取的回波数据进行距离向傅里叶变换；利用等效斜距模型对距离向傅里叶变换后的回波数据进行方位向傅里叶变换，将回波数据变换到二维频域；将变换到二维频域的回波数据与二维相位补偿因子相乘，实现粗聚焦；对二维相位补偿后的回波数据进行距离向傅里叶逆变换；利用高阶斜距模型对距离向傅里叶逆变换后的回波数据进行二次聚焦处理；对进行二次聚焦处理后的回波数据进行方位向傅里叶逆变换，得到最终成像信号。该方法可以精确补偿长波长星载SAR信号严重的空变特性，能够实现全场景内的精确聚焦处理，精度高、效率高且实用性强。

Description

一种长波长星载SAR成像方法

技术领域

本发明涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种长波长星载SAR成像方法。

背景技术

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)是一种全高分辨率、宽覆盖率的雷达，如何获得高质量、高分辨率图像是SAR成像追求的目标。目前，高分辨率SAR图像已广泛应用到资源勘探、环境保护、灾情检测、水文地质以及制导导航、航空测量、海洋遥感等领域。其中，当采用长波长SAR，如信号在P波段甚至是VHF波段的SAR时，SAR信号呈现出非常强的穿透能力，可以穿透地表植被，甚至是土壤。因此，长波长星载SAR无论是在森林生物量调查、大规模灾害监测、冰层结构探测、干旱地区含水量普查中，还是在反伪装侦察、探测地下埋藏物(例如地雷)等方面都有非常重要的应用。

现有技术中的高分辨率SAR成像方法主要有六大类：二维时域处理方法、方位时域距离频域处理方法、距离多普勒域处理方法、多变换频域处理方法、二维频域处理方法、极坐标域处理方法。二维时域处理方法以后向投影方法为例。后向投影方法(BackProjection，BP)是一种基于时域处理的精确的成像方法，适用于各种模式回波信号的处理。方位时域距离频域处理方法以频谱分析方法为例。频谱分析方法(SPECAN)在处理方位数据量大的时候，效率较高。距离多普勒域处理方法以距离多普勒方法为例。距离多普勒方法(Range Doppler，RD)处理过程可视为回波接收的逆过程，利用同一距离门内回波信号具有相同的频谱特性，在距离多普勒域内完成距离徙动校正处理、二次距离脉冲压缩及方位向相位补偿处理，实现回波信号的聚焦处理。多变换频域处理方法以线性变标方法为例。线性变标方法(Chirp Scaling，CS)通过与复信号相乘处理完成距离向的插值，进而实现距离徙动校正处理，过程无需插值。二维频域处理方法以ωk方法为例。ωk方法在二维维频域进行stolt插值，从而解除方位、距离的耦合，具备处理高分辨率回波数据的能力。极坐标域方法以极坐标格式方法为例。极坐标格式方法(Polar Format，PF)是一种典型的聚束SAR成像方法，采用极坐标格式存取数据，可以有效减少系统所需空间，自聚焦兼容性好。

对于长波长星载SAR，由于其信号工作波长与常规SAR不同，在进行精细成像时，现有技术中的SAR成像方法存在以下问题：(1)随着空间分辨率的不断提升，传统的距离模型引入的近似误差不断加大，远远大于雷达系统发射信号工作波长，将导致成像结果出现明显的散焦现象。故基于传统距离模型的ωk方法不适用于长波长SAR高分辨率成像；(2)部分成像方法，例如CS方法和SPECAN方法在推导时存在一定的近似处理，而PF方法在去调频过程中会引入残余相位，若将这些方法应用于长波长星载SAR成像处理中，斜视角的增加将引起严重的空变现象；(3)部分传统方法，例如BP方法和RD方法复杂的插值计算需要消耗大量的计算资源，尤其是在大斜视高分辨率模式下，回波信号数据量的增加将导致成像方法无法实现。

发明内容

本发明的目的是针对上述至少一部分问题，提供一种针对长波长星载SAR的高分辨率成像方法。

为了实现上述目的，本发明提供了一种长波长星载SAR成像方法，包括如下步骤：

S101、获取成像参数和回波数据；

S102、对获取的回波数据进行距离向傅里叶变换；

S103、利用等效斜距模型对距离向傅里叶变换后的回波数据进行方位向傅里叶变换，将回波数据变换到二维频域；

S104、将变换到二维频域的回波数据与二维相位补偿因子相乘，实现粗聚焦；

S105、对二维相位补偿后的回波数据进行距离向傅里叶逆变换；

S106、利用高阶斜距模型对距离向傅里叶逆变换后的回波数据进行二次聚焦处理；

S107、对进行二次聚焦处理后的回波数据进行方位向傅里叶逆变换，得到最终成像信号。

优选地，所述步骤S106中对距离向傅里叶逆变换后的回波数据进行二次聚焦处理包括：

从距离向傅里叶逆变换后的回波数据的第一个距离门开始，按照距离门次序，逐次对每个距离门完成如下步骤：

S106-1、在二维时域构建一个没有距离徙动的参考函数；

S106-2、将参考函数进行距离向傅里叶变换，得到第二函数；

S106-3、利用高阶斜距模型将第二函数与距离徙动因子相乘，加入距离徙动，得到第三函数；

S106-4、将第三函数进行方位向傅里叶变换，得到第四函数；

S106-5、利用等效斜距模型将第四函数与相位补偿因子相乘，完成相位补偿处理和距离向压缩，得到第五函数；

S106-6、将第五函数进行距离向傅里叶逆变换，得到第六函数；

S106-7、通过距离向傅里叶逆变换后的回波数据与第六函数负共轭函数进行的二维相关处理，完成距离向残余徙动量精确补偿。

优选地，所述步骤S106-1中在二维时域构建一个没有距离徙动的参考函数，包括如下步骤：

S106-1-1、基于步骤S104的粗聚焦，计算残余距离徙动；

S106-1-2、基于残余距离徙动，计算步骤S101中获取的回波数据一个完整距离徙动跨越的距离门；

S106-1-3、根据步骤S101中获取的回波数据一个完整距离徙动跨越的距离门，计算参考函数距离门对应的斜距；

S106-1-4、根据参考函数距离门对应的斜距，以及高阶斜距模型，构建没有距离徙动的参考函数。

优选地，所述步骤S101中获取的成像参数包括：

回波数据方位向采样点数N_a、回波数据距离向采样点数N_r、信号采样率f_s、信号带宽B_w、脉冲重复频率PRF、脉冲宽度Tao、信号工作波长λ、天线长度L_a、天线中心视角Angle、成像处理时所选取的参考距离R_ref、中心时刻回波信号的多普勒中心频率f_d、多普勒调频斜率f_r，多普勒调频率的变化率f_r3、多普勒调频率变化率的变化率f_r4，各个距离门j的多普勒中心频率f_dj、各个距离门j的多普勒调频率f_rj，j为距离门编号，j∈{1,2,3…N_r}。

优选地，所述步骤S101中获取的回波数据，其表达式为：

其中，τ表示距离向时间，t表示方位向时间，ω_r(τ)表示距离包络，ω_a(t)表示方位包络，R(t)表示场景目标与雷达间的斜距，c表示光速，λ表示信号工作波长，b表示发射信号的调频率。

优选地，所述S102中对获取的回波数据进行距离向傅里叶变换，得到第二信号S2(f_τ,t)，表达式为：

其中，f_τ表示距离向频率。

优选地，所述等效斜距模型的表达式为：

其中，R1(t)表示等效斜距模型下场景目标与雷达间的斜距，

表示参考距离处的等效斜视角，V表示等效速度。

优选地，所述步骤S104中的二维相位补偿因子H₁(f_τ,f)的表达式为：

其中，

优选地，所述高阶斜距模型的表达式为：

其中，

R2(t)表示高阶斜距模型下场景目标与雷达间的斜距。

优选地，所述步骤S106-7中，通过距离向傅里叶逆变换后的回波数据与第六函数负共轭函数进行的二维相关处理，得到第六信号S6(τ,f)，表达式为：

其中，

表示时-频二维卷积；

所述步骤S107中，对第六信号S6(τ,f)进行方位向傅里叶逆变换，得到最终成像信号S7(τ,t)，表达式为：

S7(τ,t)＝IFFT_t{S6(τ,f)}

其中，IFFT_t{■}表示进行方位向快速傅里叶逆变换。

本发明的上述技术方案具有如下优点：本发明提供了一种长波长星载SAR成像方法，该方法针对长波长星载SAR回波信号的特点，先在二维频域进行相位补偿处理，实现距离向的压缩，去除回波信号的距离游走，完成对回波信号的粗聚焦；接着，在时-频混合相关方法的基础上，通过方位二次聚焦处理完成对回波信号的精确聚焦处理。与现有技术相比，本发明提供的方法至少具有如下优势：

(1)精度高。本发明的方法采用两步聚焦，可以精确补偿长波长星载SAR信号严重的空变特性，能够实现全场景内的精确聚焦处理。

(2)效率高。本发明的方法先去除了回波信号中由参考斜距引入的距离徙动，大大减小了回波信号的数据量、减轻了图像二次聚焦处理的运算量，提高了处理效率。

(3)实用性强。本发明的方法能够实现长波长星载SAR精细成像，相比于目前基于等效斜距模型、忽略距离方位耦合和成像参数空变补偿的成像方法，本发明具有更好的实用性。

附图说明

图1是本发明实施例中一种长波长星载SAR成像方法流程图；

图2是本发明实施例中雷达的等效斜距模型的示意图；

图3是本发明实施例中雷达的高阶斜距模型的示意图；

图4是本发明实施例中一种长波长星载SAR成像方法处理结果的时域量化图；

图5(a)和图5(b)是对图4中的中心点目标的质量评估结果图；

图6(a)和图6(b)是对图4中的左上点目标的质量评估结果图。

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的一部分实施例，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的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。

如图1所示，本发明实施例提供的一种长波长星载SAR成像方法，包括如下步骤：

S101、获取长波长星载SAR的成像参数和回波数据。

优选地，成像参数包括：回波数据方位向采样点数N_a、回波数据距离向采样点数N_r、信号采样率f_s、信号带宽B_w、脉冲重复频率PRF、脉冲宽度Tao、信号工作波长λ、天线长度L_a、天线中心视角Angle、成像处理时所选取的参考距离R_ref、中心时刻回波信号的多普勒中心频率f_d、多普勒调频斜率f_r，高阶斜距参数f_r3、f_r4，其中f_r3表示多普勒调频率的变化率、f_r4表示多普勒调频率变化率的变化率，各个距离门j的多普勒中心频率f_dj、各个距离门j的多普勒调频率f_rj，j为距离门编号，j∈{1,2,3…N_r}。

根据回波数据方位向采样点数N_a和回波数据距离向采样点数N_r，读入需要进行成像处理的矩阵格式的长波长星载SAR信号回波数据S1(τ,t)，其大小为N_a×N_r。进一步地，获取的初始的回波数据S1(τ,t)其表达式为：

其中，τ表示距离向时间，t表示方位向时间，ω_r(τ)表示距离包络(矩形窗信号)，ω_a(t)表示方位包络，R(t)表示场景目标200与雷达100(长波长星载SAR)间的斜距，c表示光速，λ表示信号工作波长，b表示发射信号的调频率。

S102、对获取的回波数据进行距离向傅里叶变换。

优选地，根据成像参数中的回波数据方位向采样点数N_a、回波数据距离向采样点数N_r对初始的回波信号，即步骤S101获取的回波数据S1(τ,t)，进行距离向傅里叶变换，得到第二信号S2(f_τ,t)，表达式为：

其中，f_τ表示距离向频率。

S103、利用等效斜距模型对距离向傅里叶变换后的回波数据进行方位向傅里叶变换，将回波数据变换到二维频域。

优选地，利用雷达的等效斜距模型R(t)＝R1(t)，根据成像参数中的回波数据方位向采样点数N_a、回波数据距离向采样点数N_r对距离向傅里叶变换后的回波数据，即步骤S102中得到的第二信号S2(f_τ,t)，进行方位向傅里叶变换，得到第三信号S3(f_τ,f)。

进一步地，等效斜距模型的示意图如图2所示，场景目标200与雷达100间斜距与成像处理时所选取的参考距离R_ref相关，等效斜距模型的表达式为：

其中，R1(t)表示等效斜距模型下场景目标200与雷达100间的斜距，

表示参考距离处的等效斜视角，V表示等效速度。

第三信号S3(f_τ,f)的表达式为：

S3(f_τ,f)＝FFT_t{S2(f_τ,t)}

其中，f表示方位向频率，FFT_t{■}表示进行方位向快速傅里叶变换。

S104、将变换到二维频域的回波数据与二维相位补偿因子相乘，实现粗聚焦。

变换到二维频域的回波数据即为步骤S103得到第三信号S3(f_τ,f)，将第三信号S3(f_τ,f)与二维相位补偿因子H₁(f_τ,f)进行相乘处理，得到第四信号S4(f_τ,f)：

S4(f_τ,f)＝S3(f_τ,f)·H₁(f_τ,f)

优选地，二维相位补偿因子H₁(f_τ,f)的表达式为：

其中，

二维相位补偿因子H₁(f_τ,f)中，第一个指数项用于消除参考距离处的距离徙动；第二个指数项用于补偿距离向二次相位；第三个指数项用于距离向压缩。通过二维相位补偿，由于去除了参考斜距引入的距离徙动，可有效减少回波信号的数据量，减轻后续处理的运算量。

S105、对二维相位补偿后的回波数据进行距离向傅里叶逆变换。

二维相位补偿后的回波数据即为步骤S104得到的第四信号S4(f_τ,f)，根据成像参数中的回波数据方位向采样点数N_a、回波数据距离向采样点数N_r对S4(f_τ,f)进行距离向傅里叶逆变换，得到第五信号S5(τ,f)：

S5(τ,f)＝IFFT_τ{S4(f_τ,f)}

其中，IFFT_τ{■}表示进行距离向快速傅里叶逆变换。

S106、利用高阶斜距模型对距离向傅里叶逆变换后的回波数据进行二次聚焦处理。

距离向傅里叶逆变换后的回波数据即为步骤S105得到的第五信号S5(τ,f)，利用高阶斜距模型以及时-频混合相关原理，将第五信号S5(τ,f)在距离向进行时域处理、在方位向进行频域处理，实现图像二次聚焦，得到第六信号S6(τ,f)。

如图3所示，相对于地球表面600的场景目标200，搭载SAR的卫星实际飞行轨迹300(对应斜距R(t))与等效斜距模型模拟轨迹400(对应斜距R1(t))、高阶斜距模型模拟轨迹500(对应斜距R2(t))存在差异，卫星实际飞行轨迹300更接近高阶斜距模型模拟轨迹500。优选地，步骤S106中，高阶斜距模型的表达式为：

其中，Δa₃与Δa₄的表达式分别为：

其中，R2(t)表示高阶斜距模型下场景目标与雷达间的斜距。

进一步地，步骤S106中对距离向傅里叶逆变换后的回波数据进行二次聚焦处理包括：从距离向傅里叶逆变换后的回波数据的第一个距离门开始，按照距离门次序，逐次对每个距离门完成如下步骤：

S106-1、在二维时域构建一个没有距离徙动的参考函数。

优选地，根据第五信号S5(τ,f)在二维时域构建一个没有距离徙动的参考函数s₁(τ_k,t)，包括如下步骤：

S106-1-1、基于步骤S104的粗聚焦，计算残余距离徙动ΔR_res。

由于步骤S104中与二维相位补偿因子相乘是以场景中心位置R_ref处作为参考进行距离徙动校正。由于沿着方位向不同距离门处的点具有不同的距离徙动曲线，第i距离门处的距离徙动曲线应为R(t；R_i)，其表达式为：

其中，bin_r表示距离采样间隔对应的斜距变化量。此时二次聚焦处理部分需要校正的残余徙动量为ΔR_res，其表达式为：

ΔR_res＝R(t；R_i)-R(t；R_ref)。

S106-1-2、基于残余距离徙动，计算步骤S101中获取的初始的回波数据一个完整距离徙动跨越的距离门。

参考函数s₁(τ_k,t)的大小为N_a×N_k，N_k为初始的回波数据S1(τ,t)一个完整距离徙动跨越的距离门，计算N_k的公式如下：

其中，ΔR取所有ΔR_res的最大值，

表示向上取整操作。

S106-1-3、根据步骤S101中获取的回波数据一个完整距离徙动跨越的距离门，计算参考函数距离门k对应的斜距。

距离门k∈{1,2,3…N_k}，参考函数中距离门k对应的斜距R_k表达式为：

其中，R表示场景中心斜距，本发明中R_ref＝R。

S106-1-4、根据参考函数距离门对应的斜距，以及高阶斜距模型，构建没有距离徙动的参考函数。

参考函数s₁(τ_k,t)的表达式为：

其中，τ_k表示参考函数的距离向时间，

R2(t)表示高阶斜距模型下场景目标与雷达间的斜距，其模型示意图见图3。

S106-2、将参考函数进行距离向傅里叶变换，得到第二函数。

初始的参考函数s₁(τ_k,t)进行变换后得第二函数s₂(f_τk,t)：

s₂(f_τk,t)＝FFT_τ{s₁(τ_k,t)}

其中，f_τk为参考函数的距离向频率；FFT_τ{■}表示进行距离向快速傅里叶变换。

S106-3、利用高阶斜距模型将第二函数与距离徙动因子相乘，加入距离徙动，得到第三函数。

优选地，将第二函数s₂(f_τk,t)与距离徙动因子h₁(f_τk,t)进行相乘处理，得第三函数s₃(f_τk,t)：

s₃(f_τk,t)＝s₂(f_τk,t)·h₁(f_τk,t)

其中，距离徙动因子h₁(f_τk,t)的表达式为：

S106-4、将第三函数进行方位向傅里叶变换，得到第四函数。

第三函数s₃(f_τk,t)进行变换后得第四函数s₄(f_τk,f)：

s₄(f_τk,f)＝FFT_t{s₃(f_τk,t)}

其中，FFT_t{■}表示进行方位向快速傅里叶变换。

S106-5、利用等效斜距模型将第四函数与相位补偿因子相乘，完成相位补偿处理和距离向压缩，得到第五函数。

优选地，将第四函数s₄(f_τk,f)与相位补偿因子h₂(f_τk,f)进行相乘处理，得第五函数s₅(f_τk,f)：

s₅(f_τk,f)＝s₄(f_τk,f)·h₂(f_τk,f)

相位补偿因子h₂(f_τk,f)的表达式为：

其中，

S106-6、将第五函数进行距离向傅里叶逆变换，得到第六函数。

第五函数s₅(f_τk,f)进行变换后得第六函数s₆(τ_k,f)：

s₆(τ_k,f)＝IFFT_τ{s₅(f_τk,f)}

S106-7、通过距离向傅里叶逆变换后的回波数据与第六函数负共轭函数进行的二维相关处理，完成距离向残余徙动量精确补偿。

时域-频域混合相关方法是一种处理精度较高的RD方法，基于该方法将第五信号S5(τ,f)与第六函数s₆(τ_k,f)的负共轭函数进行二维相关处理，精确补偿S5(τ,f)的距离向残余徙动量ΔR_res，得到第六信号S6(τ,f)：

其中，

表示时-频二维卷积。此时的距离向残余徙动量ΔR_res表达式如下：

ΔR_res＝R2(t；R_i)-R1(t；R_ref)。

步骤S107、对进行二次聚焦处理后的回波数据进行方位向傅里叶逆变换，得到最终成像信号。

根据成像参数中的回波数据方位向采样点数N_a、回波数据距离向采样点数N_r对进行二次聚焦处理后的回波数据，即步骤S106得到的第六信号S6(τ,f)，进行方位向傅里叶逆变换，得到最终成像信号S7(τ,t)：

S7(τ,t)＝IFFT_t{S6(τ,f)}

其中，IFFT_t{■}表示进行方位向快速傅里叶逆变换。

通过最终成像信号S7(τ,t)即可实现长波长星载SAR的高分辨率精细成像。

与现有技术相比，本发明提供的长波长星载SAR成像方法包含读入数据、距离向傅里叶变换、方位向傅里叶变换、二维相位补偿(粗聚焦)、距离向傅里叶逆变换、图像二次聚焦处理和方位向傅里叶逆变换等七个部分，该方法针对长波长星载SAR特点，采用两步聚焦，可以精确补偿长波长星载SAR信号严重的空变特性，能够实现全场景内的精确聚焦处理，精度高、效率高且实用性强。

进一步地，为验证本发明提供方法的效果，在一个具体的实施方式中，本发明进行了仿真成像，仿真成像实例中，视角设置为正侧视，信号工作波长0.5455m，场景设置为3×3个单位幅度点目标。根据所设置的多点目标进行长波长星载SAR回波信号仿真，得到回波数据，并进行长波长星载SAR成像处理，其中：

步骤S101中，成像参数为：N_a＝8192，N_r＝4096，f_s＝0.5GHz，B_w＝0.33GHz，PRF＝1477Hz，Tao＝50μs，λ＝0.5455m，L_a＝10m，Angle＝38.09°，R_ref＝660.7km，f_d＝0.0Hz，f_r＝275.97Hz/s，f_r3＝0.002327，f_r4＝0.094668，f_dj和f_rj与距离门j有关，如j＝1024时，f_dj＝0.0Hz，f_rj＝298.03Hz/s。

步骤S103中，V＝7052.04m/s，

通过上述参数进行仿真成像，本发明的方法实现了长波长星载SAR成像处理，处理结果的时域量化图如图4所示。对成像结果的质量进行评估，如图5(a)至图6(b)所示，其中图5(a)示出了图4中心点目标的方位向剖面结果，图5(b)示出了图4中心点目标的距离向剖面结果，图6(a)示出了图4左上角点目标的方位向剖面结果，图6(b)示出了图4左上角点目标的距离向剖面结果。评估显示该处理结果具有很好的对称性，且对应指标均接近理论值(峰值旁瓣比：-13.26dB；积分旁瓣比：-10.0dB)。因此，本发明提供的方法能够实现针对长波长星载SAR图像精确成像。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种长波长星载SAR成像方法，其特征在于，包括如下步骤：

S101、获取成像参数和回波数据；

S102、对获取的回波数据进行距离向傅里叶变换；

S103、利用等效斜距模型对距离向傅里叶变换后的回波数据进行方位向傅里叶变换，将回波数据变换到二维频域；

S104、将变换到二维频域的回波数据与二维相位补偿因子相乘，实现粗聚焦；

S105、对二维相位补偿后的回波数据进行距离向傅里叶逆变换；

S106、利用高阶斜距模型对距离向傅里叶逆变换后的回波数据进行二次聚焦处理；

S107、对进行二次聚焦处理后的回波数据进行方位向傅里叶逆变换，得到最终成像信号；

其中，所述步骤S106中对距离向傅里叶逆变换后的回波数据进行二次聚焦处理包括：

从距离向傅里叶逆变换后的回波数据的第一个距离门开始，按照距离门次序，逐次对每个距离门完成如下步骤：

S106-1、在二维时域构建一个没有距离徙动的参考函数；

S106-2、将参考函数进行距离向傅里叶变换，得到第二函数；

S106-3、利用高阶斜距模型将第二函数与距离徙动因子相乘，加入距离徙动，得到第三函数；

S106-4、将第三函数进行方位向傅里叶变换，得到第四函数；

S106-5、利用等效斜距模型将第四函数与相位补偿因子相乘，完成相位补偿处理和距离向压缩，得到第五函数；

S106-6、将第五函数进行距离向傅里叶逆变换，得到第六函数；

S106-7、通过距离向傅里叶逆变换后的回波数据与第六函数负共轭函数进行的二维相关处理，完成距离向残余徙动量精确补偿。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S106-1中在二维时域构建一个没有距离徙动的参考函数，包括如下步骤：

S106-1-1、基于步骤S104的粗聚焦，计算残余距离徙动；

S106-1-2、基于残余距离徙动，计算步骤S101中获取的回波数据一个完整距离徙动跨越的距离门；

S106-1-3、根据步骤S101中获取的回波数据一个完整距离徙动跨越的距离门，计算参考函数距离门对应的斜距；

S106-1-4、根据参考函数距离门对应的斜距，以及高阶斜距模型，构建没有距离徙动的参考函数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S101中获取的成像参数包括：

回波数据方位向采样点数N_a、回波数据距离向采样点数N_r、信号采样率f_s、信号带宽B_w、脉冲重复频率PRF、脉冲宽度Tao、信号工作波长λ、天线长度L_a、天线中心视角Angle、成像处理时所选取的参考距离R_ref、中心时刻回波信号的多普勒中心频率f_d、多普勒调频斜率f_r，多普勒调频率的变化率f_r3、多普勒调频率变化率的变化率f_r4，各个距离门j的多普勒中心频率f_dj、各个距离门j的多普勒调频率f_rj，j为距离门编号，j∈{1，2，3…N_r}。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S101中获取的回波数据，其表达式为：

其中，τ表示距离向时间，t表示方位向时间，∈_r(τ)表示距离包络，ω_a(t)表示方位包络，R(t)表示场景目标与雷达间的斜距，c表示光速，λ表示信号工作波长，b表示发射信号的调频率。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述S102中对获取的回波数据进行距离向傅里叶变换，得到第二信号S2(f_τ，t)，表达式为：

其中，f_τ表示距离向频率。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述等效斜距模型的表达式为：

其中，R1(t)表示等效斜距模型下场景目标与雷达间的斜距，

表示参考距离处的等效斜视角，V表示等效速度。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤S104中的二维相位补偿因子H₁(f_τ，f)的表达式为：

其中，

f表示方位向频率。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述高阶斜距模型的表达式为：

其中，

R2(t)表示高阶斜距模型下场景目标与雷达间的斜距。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，

所述步骤S106-7中，通过距离向傅里叶逆变换后的回波数据与第六函数负共轭函数进行的二维相关处理，得到第六信号S6(τ，f)，表达式为：

其中，

表示时-频二维卷积；τ_k表示参考函数的距离向时间，S5(τ，f)为第五信号，s₆(τ_k，f)为第六函数，

为第六函数负共轭函数；

所述步骤S107中，对第六信号S6(τ，f)进行方位向傅里叶逆变换，得到最终成像信号S7(τ，t)，表达式为：

S7(τ，t)＝IFFT_t{S6(τ，f)}

其中，IFFT_t{■}表示进行方位向快速傅里叶逆变换。

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