CN110673144A - 一种基于时间变标的子孔径大斜视sar成像处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于时间变标的子孔径大斜视SAR成像处理方法，属于雷达信号处理技术领域；具体地，本发明首先建立大斜视SAR成像几何模型；然后在距离频域内进行距离走动校正，在二维频域内进行距离向脉压‑距离弯曲校正‑二次距离脉压；最后在方位时域内引入预失真补偿因子、距离多普勒域内引入非线性变标因子、距离时域引入Deramp去斜因子完成方位脉压，至此实现距离多普勒域内的二维聚焦。本发明得到的斜平面SAR图像不存在几何畸变，可以更真实的反映地面场景信息，从而增加了斜平面图像的可用性；且不增加运算量。

Description

一种基于时间变标的子孔径大斜视SAR成像处理方法
技术领域
本发明属于雷达信号处理技术领域，尤其涉及一种基于时间变标的子孔径大斜视SAR成像处理方法，其通过在在方位时域引入预失真补偿因子、距离多普勒域引入非线性变标因子，实现方位时间变标、多普勒中心空变校正和方位向聚焦。可用于机载、弹载平台SAR成像。
背景技术
合成孔径雷达(SAR)是一种主动的微波成像雷达，通过雷达发射大时宽带宽积的脉冲信号实现距离维高分辨，通过平台不断运动形成虚拟的天线孔径，实现方位维的高分辨，这一特性在军事上表现出极大的应用价值。随着雷达成像技术的不断发展和雷达应用需求的不断提升，具有提前观测功能的大斜视SAR受到越来广泛的关注。
由于大斜视成像模式会导致距离和方位维的深度耦合，需要在预处理中引入斜视最小化处理消除大部分的耦合，但这会使成像坐标系发生旋转，引起多普勒调频率和高次多普勒系数随目标方位位置发生变化，导致常规SAR成像方法直接应用于大斜视SAR成像处理时存在较大近似，严重时造成成像结果的散焦。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的是提出一种基于时间变标的子孔径大斜视SAR成像处理方法。通过研究信号的方位空变特性，提出基于多普勒中心空变校正的时间变标处理方法，最终得到聚焦良好且无几何畸变的二维图像。
本发明的技术思路是：首先建立大斜视SAR成像几何模型；然后在距离频域内进行距离走动校正，在二维频域内进行距离向脉压、距离弯曲校正和二次距离脉压；最后通过在方位时域内引入预失真补偿因子、距离多普勒域内引入非线性变标因子、距离时域引入Deramp去斜因子完成方位脉压，至此实现距离多普勒域内的二维聚焦。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以解决。
一种基于时间变标的子孔径大斜视SAR成像处理方法，包括以下步骤：
步骤1，建立俯冲大斜视SAR成像几何模型，得到俯冲大斜视SAR到波束覆盖区内目标的斜距表达式；构造基频回波信号ss0(tr,tm；R0)；
步骤2，对基频回波信号ss0(tr,tm；R0)进行距离向傅里叶变换后，得到距离频域方位时域内的信号Ss1(fr,tm；R0)；引入距离走动校正函数HLRWC(fr,tm)进行距离走动校正，得到距离走动校正后的信号Ss2(fr,tm；R0)；对距离走动校正后的信号进行方位向傅里叶变换后，得到二维频域内的信号SS3(fr,fa；R0)，引入距离脉压-距离弯曲校正-二次距离脉压函数HRC_RCC_SRC(fr,fa)，得到距离脉压和徙动校正后的信号SS4(fr,fa；R0)；
步骤3，对距离脉压和徙动校正后的信号SS4(fr,fa；R0)进行距离向逆傅里叶变换，得到距离多普勒域内的信号sS5(tr,fa；R0)；引入高次相位补偿函数Hhigh(fa；R′0)，并将其与距离多普勒域内的信号sS5(tr,fa；R0)相乘，得到高次相位补偿后的信号sS6(tr,fa；R′0)；
步骤4，对高次相位补偿后的信号sS6(tr,fa；R′0)进行方位向逆傅里叶变换，得到二维时域内的信号ss7(tr,tm；R′0)；引入预失真补偿函数Hpre_dist(tm；R′0)，并将其与二维时域内的信号ss7(tr,tm；R′0)相乘，得到预失真补偿后的信号ss8(tr,tm；R′0)；
步骤5，对预失真补偿后的信号ss8(tr,tm；R′0)进行方位向傅里叶变换，得到距离多普勒域内的信号sS9(tr,fa；R′0)；引入非线性变标函数HFNS(fa；R′0)，并将其与距离多普勒域内的信号sS9(tr,fa；R′0)相乘，得到非线性变标后的信号sS10(tr,fa；R′0)；
步骤6，对非线性变标后的信号sS10(tr,fa；R′0)进行方位向逆傅里叶变换，得到二维时域内的信号ss11(tr,tm；R′0)；引入方位Deramp去斜和残余高次相位补偿函数Hderamp(tm；R′0)，并与二维时域内的信号ss11(tr,tm；R′0)相乘，得到方位去斜和残余高次相位补偿后的时域信号ss12(tr,tm；R′0)；
步骤7，对方位去斜和残余高次相位补偿后的信号ss12(tr,tm；R′0)进行方位向傅里叶变换，得到聚焦在距离多普勒域内的信号sS13(tr,fa；R′0)，即为斜平面成像图像。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
(1)在方位向处理过程中，本发明提出的时间变标处理方法补偿了空变的多普勒中心，得到的斜平面SAR图像不存在几何畸变，可以更真实的反映地面场景信息，从而增加了斜平面图像的可用性；
(2)与传统成像方法相比，本发明所提的子孔径大斜视SAR成像方法不增加算法运算量，只是相位补偿因子有所变化；
(3)对于进一步考虑俯冲成像的情况，可通过俯冲等效平飞转换后使用本发明所提成像方法。
附图说明
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。
图1是本发明的一种基于时间变标的子孔径大斜视SAR成像处理方法的实现流程图；
图2是本发明中大斜视SAR成像几何模型图；
图3是斜视最小化处理前后二维频谱的示意图，其中，(a)是斜视最小化处理前二维频谱的示意图，(b)是斜视最小化处理后二维频谱的示意图；
图4是本发明实施例中仿真点在成像几何模型中分布图；
图5是本发明实施例中成像平面内各目标点的成像结果方位向剖面图，其中，横轴为方位采样单元，纵轴为归一化幅度；(a)对应点1的成像结果方位向剖面图，(b)对应点3的成像结果方位向剖面图，(c)对应点2的成像结果方位向剖面图；
图6是本发明实施例中成像平面内各目标点的成像结果二维等高线图，其中，横轴为方位采样单元，纵轴为距离采样单元；(a)对应点1的成像结果二维等高线图，(b)对应点3的成像结果二维等高线图，(c)对应点2的成像结果二维等高线图；
图7是本发明实施例中对应点3、点4和点5成像结果所在距离单元的剖面图，其中，横轴为方位采样单元，纵轴为幅度。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例及效果作进一步详细描述。
参考图1，本发明的一种子孔径大斜视SAR俯冲成像方法，按照以下步骤实施：
步骤1，建立俯冲大斜视SAR成像几何模型，得到俯冲大斜视SAR到波束覆盖区内目标的斜距表达式；构造基频回波信号ss0(tr,tm；R0)；
建立大斜视SAR成像几何模型如图2所示，雷达平台沿轨迹AC运动，其X方向速度为v，考虑到子孔径成像方位积累时间较短，这里忽略平台速度大小和运动方向变化，即认为载体沿轨迹AC作匀速直线运动。图2中，以平台位于B点的时刻为方位慢时间的中间时刻，即方位零时刻，此时波束中心线与地平面相交于P点，h为方位中心时刻的平台高度，R0为B点到P点的距离，θ0为斜视角，OP为波束中心线地面投影。
对于图2的SAR成像几何模型，假设有一点目标P′，其与P点处于同一地面距离单元、不同方位单元，将其相对于OP的偏移记为方位位置xn，则雷达到该目标的瞬时斜距可以表示为：
上式中，tm为方位慢时间。
假设雷达发射线性调频(LFM)信号，将接收到的信号进行正交解调后可得基频信号：
其中，j为虚数单位，wr(·)为距离窗函数的时域形式，wa(·)为方位窗函数的时域形式，fc为载频，c为光速，γ为距离调频率，tr为距离快时间，tm为方位慢时间。
步骤2，对基频回波信号ss0(tr,tm；R0)进行距离向傅里叶变换后，得到距离频域方位时域内的信号Ss1(fr,tm；R0)；引入距离走动校正函数HLRWC(fr,tm)进行距离走动校正，得到距离走动校正后的信号Ss2(fr,tm；R0)；对距离走动校正后的信号进行方位向傅里叶变换后，引入距离脉压-距离弯曲校正-二次距离脉压函数HRC_RCC_SRC(fr,fa)，得到距离脉压和徙动校正后的信号SS4(fr,fa；R0)；
具体按以下子步骤进行：
(2.1)对基频回波信号ss0(tr,tm；R0)进行距离向傅里叶变换，得到距离频域方位时域的信号Ss1(fr,tm；R0)：
Figure BDA0002223174340000061
上式中，fr为距离频率，Wr(·)为距离窗函数的频域形式，第一个指数项为距离频域调制项，第二个指数项为方位时域调制项和距离方位耦合项。
(2.2)对于斜视成像，距离和方位之间的耦合随斜视角增大而加深，并且二维频谱具有“斜拉”特性，给成像处理带来困难。因此，距离向处理首先进行斜视最小化处理，即引入距离走动校正和多普勒中心补偿，以减小距离和方位之间的耦合性。斜视最小化处理函数为：
Figure BDA0002223174340000062
采用斜视最小化处理函数与距离频域方位时域的信号Ss1(fr,tm；R0)相乘，得到走动校正和多普勒中心补偿后的信号Ss2(fr,tm；R0)：
Ss2(fr,tm；R0)即为斜视最小化处理后的信号，经过斜视最小化处理后，信号的距离方位耦合程度大大降低，信号的二维谱得到了“扳正”，如图3所示，其中图3(a)为处理前的信号二维谱，图3(b)为处理后的信号二维谱。此外，斜视最小化处理后，成像坐标轴也从原来的沿飞行方向和垂直飞行方向变成沿波束视线方向和垂直波束视线方向，相当于原先的成像坐标轴发生了旋转。
(2.3)对斜视最小化处理后的信号做方位向傅里叶变换，得到二维频域内信号表达式：
Figure BDA0002223174340000071
Figure BDA0002223174340000072
Figure BDA0002223174340000073
将上式整理后为：
Figure BDA0002223174340000075
Figure BDA0002223174340000076
其中，
Figure BDA0002223174340000078
其中，fa为方位频率，Wa(·)为方位窗函数的频域形式，fdc为多普勒中心频率，fdc＝2vsinθ0/λ。式中第一个指数项表示距离脉压(RC)，第二个指数项表示方位位置，第三个指数项表示距离向的位置，第四个指数项表示方位频率调制，第五个指数项表示距离弯曲(RCC)，第六个指数项表示二次距离脉压(SRC)。
(2.4)引入距离脉压-距离弯曲校正-二次距离脉压函数HRC_RCC_SRC(fr,fa)：
Figure BDA0002223174340000081
将HRC_RCC_SRC(fr,fa)与二维频域内信号SS3(fr,fa；R0)相乘，得到距离脉压和徙动校正后的信号：
Figure BDA0002223174340000083
步骤3，对距离脉压和徙动校正后的信号SS4(fr,fa；R0)进行距离向逆傅里叶变换，得到距离多普勒域内的信号sS5(tr,fa；R0)；引入高次相位补偿函数Hhigh(fa；R′0)，并将其与距离多普勒域内的信号sS5(tr,fa；R0)相乘，得到高次相位补偿后的信号sS6(tr,fa；R′0)；
(3.1)对距离脉压和徙动校正后的信号SS4(fr,fa；R0)做距离向逆傅里叶变换，得到距离多普勒域的信号sS5(tr,fa；R0)：
Figure BDA0002223174340000084
其中，Br为距离向发射信号带宽，Sinc为辛格函数。可以看出，经过距离向处理后距离包络为一Sinc函数，目标的距离位置为R0+xnsinθ0，这是一个随方位位置xn变化的量，意味经过距离向处理后，点的位置在距离向发生了移动，表现为方位的空变性。
(3.2)引入变量代换：
R′0＝R0+xn sinθ0
并将(3.1)式中指数项表达式展开到fa的四阶项：
Figure BDA0002223174340000091
其中φi(R′0,xn)表示相位各阶项展开系数，其具体为：
Figure BDA0002223174340000092
其中，λ为载波波长；
采用如下近似：
φ2(R′0,xn)≈φ20(R′0)+φ21(R′0,xn)
φ3(R′0,xn)≈φ30(R′0)+φ31(R′0,xn)
φ4(R′0,xn)≈φ40(R′0)
其中，φ20(R′0)、φ30(R′0)和φ40(R′0)为相位对应各阶项的非空变部分，φ21(R′0,xn)和φ31(R′0,xn)为相位对应各阶项的空变部分。
(3.3)由于忽略频域关于fa四次项系数的位置空变，因此对于高阶项的补偿可以直接在频域进行，引入频域高次相位补偿函数：
Figure BDA0002223174340000093
采用频域高次相位补偿函数与距离多普勒域的信号sS5(tr,fa；R0)相乘，得到频域高次相位补偿之后的信号sS6(tr,f；R′0)：
Figure BDA0002223174340000101
步骤4，对高次相位补偿后的信号sS6(tr,fa；R′0)进行方位向逆傅里叶变换，得到二维时域内的信号ss7(tr,tm；R′0)；引入预失真补偿函数Hpre_dist(tm；R′0)，并将其与二维时域内的信号ss7(tr,tm；R′0)相乘，得到预失真补偿后的信号ss8(tr,tm；R′0)；
(4.1)对频域高次相位补偿后的信号sS6(tr,fa；R′0)做方位向逆傅里叶变换，得到二维时域内的信号：
其中，Ka为多普勒调频率(二次项系数)，Kt为三阶项系数，可得其在方位位置xn＝0处泰勒级数近似
Figure BDA0002223174340000103
其中：
Figure BDA0002223174340000104
Figure BDA0002223174340000105
Figure BDA0002223174340000106
上式相当于对方位调频率和三次项系数进行关于方位位置的一阶近似。其中，Kac表示方位调频率的非空变部分，Kal表示方位调频率的空变部分，Ktl表示三次项系数的空变部分。调频率的空变使得方位向无法进行统一聚焦处理，三次项系数的空变使得高阶多普勒参数无法进行统一补偿，从而限制了方位聚焦深度。
(4.2)引入时域预失真补偿函数Hpre_dist(tm；R′0)：
Figure BDA0002223174340000111
其中，p1和p2为预失真补偿函数中的待定系数，可通过后续的分析求出。
时域预失真补偿函数Hpre_dist(tm；R′0)与二维时域内的信号ss7(tr,tm；R′0)相乘，得到时域预失真补偿后的信号ss8(tr,tm；R′0)：
Figure BDA0002223174340000112
对子孔径数据的多普勒参数一致化问题，本发明提出一种针对子孔径数据处理的时间变标方法，实现方位向时间变标和多普勒参数空变补偿。
步骤5，对预失真补偿后的信号ss8(tr,tm；R′0)进行方位向傅里叶变换，得到距离多普勒域内的信号sS9(tr,fa；R′0)；引入非线性变标函数HFNS(fa；R′0)，并将其与距离多普勒域内的信号sS9(tr,fa；R′0)相乘，得到非线性变标后的信号sS10(tr,fa；R′0)；
(5.1)对于时域预失真补偿后的信号ss8(tr,tm；R′0)做方位向傅里叶变换，得到距离多普勒域内的信号sS9(tr,fa；R′0)：
Figure BDA0002223174340000113
(5.2)引入频域非线性变标函数：
其中，q1、q2和q3为变标函数中的待定系数，可通过后续的分析求出。
频域非线性变标函数与距离多普勒域内的信号sS9(tr,fa；R′0)相乘，得到非线性变标后的信号sS10(tr,fa；R′0)：
Figure BDA0002223174340000121
步骤6，对非线性变标后的信号sS10(tr,fa；R′0)进行方位向逆傅里叶变换，得到二维时域内的信号ss11(tr,tm；R′0)；引入方位Deramp去斜和残余高次相位补偿函数Hderamp(tm；R′0)，并与二维时域内的信号ss11(tr,tm；R′0)相乘，得到方位去斜和残余高次相位补偿后的时域信号ss12(tr,tm；R′0)；
(6.1)对非线性变标后的信号sS10(tr,fa；R′0)做方位向逆傅里叶变换，得到二维时域内的信号ss11(tr,tm；R′0)：
Figure BDA0002223174340000122
其中，
Figure BDA0002223174340000124
表示时域内的相位：
其中，μ为时间变标因子：
μ＝1-Kac q1
其他各项表达式表示如下：
Figure BDA0002223174340000131
其中：
分析上式中的各个相位项：第一项为方位调制项，与目标方位位置xn无关，可以进行统一的补偿；第二项反映目标的真实位置；第三项反映目标的位置畸变；第四项是影响成像聚焦性能的关键相位，它的空变性造成了方位无法统一聚焦；第五项和第六项在一定程度上影响了聚焦的精度和性能；第七项为常数相位，一般可以忽略。
(6.2)上式相当于对方位慢时间进行尺度因子为μ的变标，为了消除方位位置的畸变和多普勒参数的空变，令：
Figure BDA0002223174340000141
求解该方程组，得到前述的待定系数：
(6.3)引入Deramp去斜函数和残余高次相位补偿函数Hderamp(tm；R′0)：
Hderamp(tm；R′0)与二维时域信号相乘可得去斜和残余高次相位补偿后的信号ss11(tr,tm；R′0)：
Figure BDA0002223174340000144
步骤7，对方位去斜和残余高次相位补偿后的信号ss12(tr,tm；R′0)进行方位向傅里叶变换，得到聚焦在距离多普勒域内的信号sS13(tr,fa；R′0)，即为斜平面成像图像。
对去斜和残余高次相位补偿后的信号ss11(tr,tm；R′0)做方位向傅里叶变换，可得聚焦在距离多普勒域内信号sS13(tr,fa；R′0)：
Figure BDA0002223174340000151
上式中，K为对成像没有影响的常数相位，Ba为单个目标子孔径数据对应的方位多普勒带宽。另外需要说明的是，聚焦后信号的距离向位置为旋转成像坐标轴后目标到垂直波束视线向的最近距离，方位向位置为目标位置相对于孔径中心点的瞬时多普勒对应的位置。
即得到子孔径大斜视SAR斜平面成像图形。
仿真实验
下面通过点目标仿真来验证本算法的有效性。
仿真参数如表1所示。
表1系统仿真参数
Figure BDA0002223174340000153
Figure BDA0002223174340000161
仿真几何示意图如图4所示，在地面场景中沿雷达视线方向和垂直于雷达视线方向布置一3×3的方形点阵，大小为1km×1km，设置距离向和距离横向的分辨率为1m。选取五个参考点分别标志为1～5，其中点1和点2为方位空变最剧烈的边缘点，点3为场景中心的参考点，点4和点5为与波束方向垂直的参考距离单元的边缘点。仿真部分分为两个部分：第一部分通过点目标的方位剖面图、等高线图和性能指标参数说明本发明方法的有效性；第二部分通过仿真来说明本发明所采用变标处理对聚焦后目标方位位置的影响。
(一)选取点1、点2和点3进行对比来验证本发明所提方法的聚焦效果，图5给出了所选三个点的方位剖面图，图6给出了所选三个点的两维等高线图。由于在方位向处理中采用了基于时间变标的时频域变标处理方法，补偿了多普勒参数的方位位置空变，使得整个场景中的目标点具有一致良好的成像效果。从图5中可以看出，位于边缘的点1和点2的第一零点与第一旁瓣均与位于中心的点3近似；从图6可以看出，位于边缘的点1和点2的主副瓣明显分开，与位于中心的点3近似。从而说明了场景边缘点也可以良好聚焦，验证了本发明方法的有效性。
为进一步评估本发明的有效性，计算点1、点2和点3的方位分辨率，峰值旁瓣比和积分旁瓣比如表2所示，可以看出，本发明得到的性能指标参数与理论值(方位分辨率1m，峰值旁瓣比-13.26dB，积分旁瓣比-9.80dB)基本吻合，进一步说明了本发明方法的有效性。
表2性能指标参数测量结果(未加窗)
Figure BDA0002223174340000171
(二)步骤7中的方位时间tm一次项与目标方位位置xn二次项耦合的
Figure BDA0002223174340000172
项，反映目标的位置畸变，传统的成像算法一般忽略这一项，这将导致最终的成像结果中同一距离单元内左右两侧的点位置不对称，即产生了图像畸变。本发明通过补偿
Figure BDA0002223174340000173
项消除图像畸变，最终成像结果中同一距离单元内左右两侧的点呈对称分布。
在仿真示意图的点目标布置时，点3、点4和点5位于同一距离单元，如图4所示。图7画出了聚焦后该距离单元的方位向剖面图，可以看出，点4到点3的距离和点5到点3的距离都是1477个方位采样单元，说明了斜平面上的三点等距，即不存在图像畸变，说明了本发明所提方法的有效性。
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 (9)

1.基于时间变标的子孔径大斜视SAR成像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，建立俯冲大斜视SAR成像几何模型，得到俯冲大斜视SAR到波束覆盖区内目标的斜距表达式；构造基频回波信号ss0(tr,tm；R0)；
步骤2，对基频回波信号ss0(tr,tm；R0)进行距离向傅里叶变换后，得到距离频域方位时域内的信号Ss1(fr,tm；R0)；引入距离走动校正函数HLRWC(fr,tm)进行距离走动校正，得到距离走动校正后的信号Ss2(fr,tm；R0)；对距离走动校正后的信号进行方位向傅里叶变换后，得到二维频域内的信号SS3(fr,fa；R0)；引入距离脉压-距离弯曲校正-二次距离脉压函数HRC_RCC_SRC(fr,fa)，得到距离脉压和徙动校正后的信号SS4(fr,fa；R0)；
步骤3，对距离脉压和徙动校正后的信号SS4(fr,fa；R0)进行距离向逆傅里叶变换，得到距离多普勒域内的信号sS5(tr,fa；R0)；引入高次相位补偿函数Hhigh(fa；R′0)，并将其与距离多普勒域内的信号sS5(tr,fa；R0)相乘，得到高次相位补偿后的信号sS6(tr,fa；R′0)；
步骤4，对高次相位补偿后的信号sS6(tr,fa；R′0)进行方位向逆傅里叶变换，得到二维时域内的信号ss7(tr,tm；R′0)；引入预失真补偿函数Hpre_dist(tm；R′0)，并将其与二维时域内的信号ss7(tr,tm；R′0)相乘，得到预失真补偿后的信号ss8(tr,tm；R′0)；
步骤5，对预失真补偿后的信号ss8(tr,tm；R′0)进行方位向傅里叶变换，得到距离多普勒域内的信号sS9(tr,fa；R′0)；引入非线性变标函数HFNS(fa；R′0)，并将其与距离多普勒域内的信号sS9(tr,fa；R′0)相乘，得到非线性变标后的信号sS10(tr,fa；R′0)；
步骤6，对非线性变标后的信号sS10(tr,fa；R′0)进行方位向逆傅里叶变换，得到二维时域内的信号ss11(tr,tm；R′0)；引入方位Deramp去斜和残余高次相位补偿函数Hderamp(tm；R′0)，并与二维时域内的信号ss11(tr,tm；R′0)相乘，得到方位去斜和残余高次相位补偿后的时域信号ss12(tr,tm；R′0)；
步骤7，对方位去斜和残余高次相位补偿后的信号ss12(tr,tm；R′0)进行方位向傅里叶变换，得到聚焦在距离多普勒域内的信号sS13(tr,fa；R′0)，即为斜平面成像图像。
2.根据权利要求1所述的基于时间变标的子孔径大斜视SAR成像处理方法，其特征在于，步骤1中，所述建立俯冲大斜视SAR成像几何模型，得到俯冲大斜视SAR到波束覆盖区内目标的斜距表达式，其具体为：
首先，设定雷达平台沿轨迹X方向作匀速直线运动，速度为v；以平台位于某点B的时刻为方位慢时间的中间时刻，即方位零时刻，此时波束中心线与地平面相交于P点，B点到P点的距离为R0，h为方位零时刻的平台高度；
然后，设定有一点目标P′，其与P点处于同一地面距离单元、不同方位单元，将其相对于OP的偏移记为方位位置xn，则雷达到该目标的瞬时斜距表示为：
Figure FDA0002223174330000021
上式中，tm为方位慢时间，θ0为斜视角。
3.根据权利要求1所述的基于时间变标的子孔径大斜视SAR成像处理方法，其特征在于，步骤2具体按以下子步骤进行：
(2.1)对基频回波信号ss0(tr,tm；R0)进行距离向傅里叶变换，得到距离频域方位时域的信号Ss1(fr,tm；R0)：
Figure FDA0002223174330000022
上式中，j为虚数单位，wa(·)为方位窗函数的时域形式，fc为载频，c为光速，γ为距离调频率，tr为距离快时间，tm为方位慢时间；fr为距离频率，Wr(·)为距离窗函数的频域形式，第一个指数项为距离频域调制项，第二个指数项为方位时域调制项和距离方位耦合项；R(tm；R0)为雷达到目标的瞬时斜距；R0为平台到波束中心线与地平面交点的距离；
(2.2)距离向处理：首先进行斜视最小化处理，即引入距离走动校正和多普勒中心补偿，以减小距离和方位之间的耦合性；斜视最小化处理函数为：
其中，θ0为斜视角，v为雷达的运动速度；
采用斜视最小化处理函数与距离频域方位时域的信号Ss1(fr,tm；R0)相乘，得到走动校正和多普勒中心补偿后的信号Ss2(fr,tm；R0)：
Figure FDA0002223174330000032
Ss2(fr,tm；R0)即为斜视最小化处理后的信号；
(2.3)对斜视最小化处理后的信号做方位向傅里叶变换，得到二维频域内信号：
Figure FDA0002223174330000033
将上式整理后为：
Figure FDA0002223174330000041
其中，
Figure FDA0002223174330000042
Figure FDA0002223174330000043
Figure FDA0002223174330000044
其中，fa为方位频率，Wa(·)为方位窗函数的频域形式，xn为方位位置，fdc为多普勒中心频率，fdc＝2vsinθ0/λ；λ为载波波长，式中第一个指数项表示距离脉压，第二个指数项表示方位位置，第三个指数项表示距离向的位置，第四个指数项表示方位频率调制，第五个指数项表示距离弯曲，第六个指数项表示二次距离脉压；
(2.4)引入距离脉压-距离弯曲校正-二次距离脉压函数HRC_RCC_SRC(fr,fa)：
将HRC_RCC_SRC(fr,fa)与二维频域内信号SS3(fr,fa；R0)相乘，得到距离脉压和徙动校正后的信号：
Figure FDA0002223174330000052
4.根据权利要求3所述的基于时间变标的子孔径大斜视SAR成像处理方法，其特征在于，步骤3按照以下子步骤进行：
(3.1)对距离脉压和徙动校正后的信号SS4(fr,fa；R0)做距离向逆傅里叶变换，得到距离多普勒域的信号sS5(tr,fa；R0)：
Figure FDA0002223174330000053
其中，Br为距离向发射信号带宽，Sinc为辛格函数；
(3.2)引入变量代换：
R′0＝R0+xn sinθ0
并将(3.1)式中指数项表达式展开到fa的四阶项：
Figure FDA0002223174330000054
其中φi(R′0,xn)表示相位各阶项展开系数，其具体为：
Figure FDA0002223174330000061
其中，λ为载波波长；
采用如下近似：
φ2(R′0,xn)≈φ20(R′0)+φ21(R′0,xn)
φ3(R′0,xn)≈φ30(R′0)+φ31(R′0,xn)
φ4(R′0,xn)≈φ40(R′0)
其中，φ20(R′0)、φ30(R′0)和φ40(R′0)为相位对应各阶项的非空变部分，φ21(R′0,xn)和φ31(R′0,xn)为相位对应各阶项的空变部分；
(3.3)由于忽略频域关于fa四次项系数的位置空变，因此对于高阶项的补偿可以直接在频域进行，引入频域高次相位补偿函数：
Figure FDA0002223174330000062
采用频域高次相位补偿函数与距离多普勒域的信号sS5(tr,fa；R0)相乘，得到频域高次相位补偿之后的信号sS6(tr,f；R′0)：
Figure FDA0002223174330000063
5.根据权利要求4所述的基于时间变标的子孔径大斜视SAR成像处理方法，其特征在于，步骤4中，
(4.1)对频域高次相位补偿后的信号sS6(tr,fa；R′0)做方位向逆傅里叶变换，得到二维时域内的信号：
其中，Ka为多普勒调频率，即二次项系数，Kt为三阶项系数；
得到二次项系数和三阶项系数在方位位置xn＝0处泰勒级数近似：
Figure FDA0002223174330000072
其中：
Figure FDA0002223174330000073
Figure FDA0002223174330000074
Figure FDA0002223174330000075
其中，Kac表示方位调频率的非空变部分，Kal表示方位调频率的空变部分，Ktl表示三次项系数的空变部分；
(4.2)引入时域预失真补偿函数Hpre_dist(tm；R′0)：
Figure FDA0002223174330000076
其中，p1和p2为预失真补偿函数中的待定系数，可通过后续的分析求出。
时域预失真补偿函数Hpre_dist(tm；R′0)与二维时域内的信号ss7(tr,tm；R′0)相乘，得到时域预失真补偿后的信号ss8(tr,tm；R′0)：
Figure FDA0002223174330000077
6.根据权利要求5所述的基于时间变标的子孔径大斜视SAR成像处理方法，其特征在于，步骤5中按照以下步骤进行：
(5.1)对于时域预失真补偿后的信号ss8(tr,tm；R′0)做方位向傅里叶变换，得到距离多普勒域内的信号sS9(tr,fa；R′0)：
Figure FDA0002223174330000081
(5.2)引入频域非线性变标函数：
其中，q1、q2和q3为变标函数中的待定系数，可通过消除时域内的相位对应的方位位置的畸变和多普勒参数的空变求出；
频域非线性变标函数与距离多普勒域内的信号sS9(tr,fa；R′0)相乘，得到非线性变标后的信号sS10(tr,fa；R′0)：
Figure FDA0002223174330000083
7.根据权利要求6所述的基于时间变标的子孔径大斜视SAR成像处理方法，其特征在于，步骤6按照以下步骤进行：
(6.1)对非线性变标后的信号sS10(tr,fa；R′0)做方位向逆傅里叶变换，得到二维时域内的信号ss11(tr,tm；R′0):
其中，
Figure FDA0002223174330000085
表示时域内的相位：
Figure FDA0002223174330000086
表示时域内的相位：
Figure FDA0002223174330000091
其中，
Figure FDA0002223174330000092
为方位调制相位，与目标方位位置xn无关，可以进行统一的补偿；B(R′0,p1)为方位位置相位系数，反映目标的真实位置；
Figure FDA0002223174330000093
为常数相位，一般可以忽略，μ为时间变标因子：
μ＝1-Kac q1
Figure FDA0002223174330000094
其中：
Figure FDA0002223174330000101
(6.2)引入Deramp去斜函数和残余高次相位补偿函数Hderamp(tm；R′0)：
Figure FDA0002223174330000102
Hderamp(tm；R′0)与二维时域信号相乘可得去斜和残余高次相位补偿后的信号ss11(tr,tm；R′0)：
Figure FDA0002223174330000103
8.根据权利要求7所述的基于时间变标的子孔径大斜视SAR成像处理方法，其特征在于，所述通过消除时域内的相位对应的方位位置的畸变和多普勒参数的空变求出，其具体为：
为了消除方位位置的畸变和多普勒参数的空变，令：
Figure FDA0002223174330000111
求解该方程组，得到前述的待定系数：
Figure FDA0002223174330000112
9.根据权利要求7所述的基于时间变标的子孔径大斜视SAR成像处理方法，其特征在于，所述聚焦在距离多普勒域内的信号的表达式为：
Figure FDA0002223174330000113
上式中，K为对成像没有影响的常数相位，
Figure FDA0002223174330000114
Ba为单个目标子孔径数据对应的方位多普勒带宽。
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