CN110988877A - 一种星载高分辨率sar大斜视多普勒去卷绕方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种星载高分辨率SAR大斜视多普勒去卷绕方法，该方法首先利用循环移位操作对星载高分辨率SAR大斜视模式二维频谱数据进行变形处理；然后对变形后的数据进行支撑域扩展处理；最后利用循环移位操作对支撑域扩展后的数据进行二维频谱恢复处理，实现二维频谱数据多普勒域去卷绕。本发明实现了二维频谱多普勒域卷绕现象的去除，解决了由于多普勒域频谱卷绕所出现的能量泄露和大量虚假目标情况。本发明去卷绕方法利用循环移位操作实现了频谱处理，避免了对回波数据进行计算，具有非常高的处理效率和应用效能。

Description

一种星载高分辨率SAR大斜视多普勒去卷绕方法

技术领域

本发明属于信号处理领域，涉及一种星载高分辨率SAR大斜视多普勒去卷绕方法。

背景技术

为了满足高分辨率SAR载荷的灵活观测需求，实现目标多角度信息融合和多区域快速观测的应用效能，高分辨率星载SAR需要具备在大斜视角度下的工作能力。现有星载SAR均工作在正侧视条件下，灵活性有限。在应用需求的推动下，高分辨率大斜视工作模式将是下一代星载SAR的发展方向。然而，在宽带大斜视观测模式下，不同于传统正侧视观测，目标信号将表现出一些新的特点，其中最显著的信号特性变化即是信号频谱将在多普勒域出现卷绕现象。现有的星载SAR信号处理算法主要基于正侧视观测模式设计，由于星载SAR正侧视模式下的信号不会出现频谱多普勒域卷绕现象，因此现有星载SAR算法并未考虑多普勒卷绕问题，不具备处理大斜视观测模式的能力，缺乏有效的去除多普勒卷绕现象的手段。如果不进行频谱多普勒卷绕去除处理，其将导致在大斜视观测模式下出现严重的能量泄露和大量虚假目标，严重影响图像质量和目标判读。

发明内容

本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种星载高分辨率SAR大斜视多普勒去卷绕方法，实现了二维频谱多普勒域卷绕现象的去除，解决了由于多普勒域频谱卷绕出现的能量泄露和大量虚假目标的情况，同时该方法避免了对回波数据进行计算，具有非常高的处理效率和应用效能。

本发明的技术方案是：

一种星载高分辨率SAR大斜视多普勒去卷绕方法，包括如下步骤：

(1)对星载高分辨率SAR大斜视模式二维频谱数据进行变形处理；

(2)对变形后的数据进行支撑域扩展处理；

(3)对支撑域扩展后的数据进行二维频谱恢复处理。

对星载高分辨率SAR大斜视模式二维频谱数据进行变形处理，包含计算各个距离向频率点位置的数据列所对应的变形循环移位点数和对各个距离向频率点位置的数据列沿多普勒维进行循环移位处理两个步骤。

变形循环移位点数的计算方法为：

其中，Ls表示变形循环移位点数，F_dat_s表示移位后数据，c表示光速，floor[]表示向下取整操作，V表示卫星有效速度，θ表示斜视角，PRF表示系统脉冲重复频率，M为一景数据对应的接收脉冲回波个数，fc为SAR系统载波频率，F_dat(f_r,f_a)表示一景SAR回波对应的二维频谱数据，fr表示距离向频率，fa表示多普勒频率，

表示距离向频率点为fr_n的一列二维频谱数据。

对各个距离向频率点位置的数据列沿多普勒维进行循环移位的处理方式为：

对于距离向频率点为fr_n的一列二维频谱数据

沿多普勒维进行循环移位处理，

其中，F_dat_s表示移位后数据，shft()表示循环移位操作，Ls表示变形循环移位点数，其为正数时shft()进行正向移位，为负数时进行负向移位。

所述的，对变形后的数据进行支撑域扩展处理包括计算数据一端最小扩充点数和在变形后的二维频谱数据首尾两端分别进行不小于最小扩充点数的补零扩展两个步骤。

数据一端的最小扩充点数的计算方法为：

其中，K表示数据一端最小扩充点数，Fs为AD采样频率。

支撑域扩展通过在变形后的二维频谱数据首尾两端分别进行不小于最小扩充点数K个个数的0值的补零扩展来实现。假设M为一景数据对应的接收脉冲回波个数，一端补零个数为K_m，则补零后的多普勒维的数据点个数将由M变为M+2*K_m。

所述的，对支撑域扩展后的数据进行二维频谱恢复处理包括计算各个距离向频率点位置的数据列所对应的恢复循环移位点数和对各个距离向频率点位置的数据列沿多普勒维进行循环移位处理两个步骤。

恢复循环移位点数的计算方法为：

其中，P表示二维频谱恢复处理中的循环移位点数。

令F_dat_e表示支撑域扩展后的数据。对于距离向频率点为fr_n的一列拓展后二维频谱数据

沿多普勒维进行循环移位处理，实现二维频谱恢复。其循环移位处理方式如下：

其中，F_dat_r表示二维频谱恢复后数据。

本发明与现有技术相比的优点在于：

(1)本发明与现有技术相比，通过对二维频谱进行循环移位变形、支撑域扩展和二维频谱循环移位恢复，去除了高分辨率大斜视SAR信号频谱多普勒卷绕现象，从而解决了大斜视信号多普勒卷绕带来的能量泄露和虚假目标问题；

(2)本发明去卷绕处理方法针对信号频谱给出了信号去卷绕处理步骤流程。该流程为通用性信号处理流程，可作为预处理步骤与多种正侧视成像算法相匹配，可以方便的在DSP、FPGA、ARM等多种处理器中实现，通用性好。

(3)本发明方法能够简单快速实现宽带高分辨率SAR斜视下的去卷绕处理，其中不涉及插值和信号滤波计算等处理，避免了对回波数据进行计算，仅仅通过信号数值平移和数据扩充即可实现，处理方案简单易行，具有非常高的处理效率和应用效能。

附图说明

图1是本发明的数据处理流程图；

图2是循环移位示意图；

图3是大斜视下去卷绕前二维频谱图；

图4是频谱变形处理后二维频谱图；

图5是支撑域拓展处理后二维频谱图；

图6是频谱恢复变形处理后二维频谱图；

图7是大斜视未去除卷绕时成像结果图；

图8是大斜视去除卷绕后成像结果图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

本发明提出一种星载高分辨率SAR大斜视观测模式下去除信号多普勒卷绕现象的方法，解决了星载宽带大斜视观测模式下信号出现的多普勒频谱卷绕现象所带来的影响。如图1所示，本发明主要包括了二维频谱变形、支撑域扩展和二维频谱恢复三个部分，具体步骤如下：

步骤一、对星载高分辨率SAR大斜视模式二维频谱数据进行变形处理

对于宽带SAR系统，当处在大斜视观测模式下时，由于频谱的二维支撑域发生宽带形变扭曲，频带边缘在多普勒维中超出了多普勒采样带宽覆盖，因此产生了二维频谱多普勒卷绕现象，导致图像质量下降。

宽带星载SAR斜视下的支撑域二维频谱图如图3所示。从图中可看到在频谱发生宽带形变扭曲的情况下，二维频谱超出了采样频带，左上角的频谱被卷绕到了右上角位置，右下角频谱被卷绕到了左下角位置，频谱出现了严重的断裂。

针对该现象，首先进行二维频谱数据变形处理，使其变形后的频谱多普勒支撑域在多普勒采样带宽之内。

对于数字信号采样SAR系统来说，令V表示卫星有效速度，θ表示斜视角，PRF表示系统脉冲重复频率，M为一景数据对应的接收回波脉冲个数，Fs为AD采样频率，N为一个回波脉冲对应的AD采样点数，f_c为SAR系统载波频率，F_dat(f_r,f_a)为一景SAR回波对应的二维频谱数据，f_r表示距离向频率，f_a表示多普勒频率。

对星载高分辨率SAR大斜视模式二维频谱数据进行变形处理，包含计算各个距离向频率点位置的数据列所对应的变形循环移位点数和对各个距离向频率点位置的数据列沿多普勒维进行循环移位处理两个步骤。

具体二维频谱数据的变形方法如下：

对于距离向频率点为fr_n的一列二维频谱数据

沿多普勒维进行循环移位处理，利用如下公式计算变形循环移位点数Ls：

利用变形循环移位点数对该数据列进行变形处理的方式如下：

其中，F_dat_s表示移位后数据，c表示光速，shft()表示循环移位操作，floor[]表示向下取整操作，Ls表示循环移位点数，其为正数时shft()进行正向移位，为负数时进行负向移位。

图2展示了频谱数据一个数据列的变形过程。图2(a)中二维频谱中的阴影部分表示了沿多普勒维分布的一个数据列。以Ls＝2、M＝7为例，图2(b)给出了数据列移动前后的示意图。

对二维数据的所有数据列进行循环移位处理实现频谱变形后的频谱形态如图4所示。

步骤二、对变形后的数据进行支撑域扩展处理

针对二维频谱变形后的数据进行两端补零处理，实现支撑域扩展。其中，一端补零个数应不低于以下数量：

其中，K表示一端补零个数的下限。处理时，在数据的多普勒维的首尾两端分别添加不低于K个个数的0值，实现数据扩展。假设前端补零个数为K_m1，后端补零个数为K_m2，则补零后的多普勒维的数据点个数将由M变为M+K_m1+K_m2。

经过支撑域扩展后的二维频谱图如图5所示。

步骤三、对支撑域扩展后的数据进行二维频谱恢复处理，实现二维频谱数据多普勒域去卷绕

对支撑域扩展后的数据进行二维频谱恢复处理包括计算各个距离向频率点位置的数据列所对应的恢复循环移位点数和对各个距离向频率点位置的数据列沿多普勒维进行循环移位处理两个步骤。

具体地，令F_dat_e表示支撑域扩展后的数据。同样，对于距离向频率点为fr_n的一列支撑域扩展后的二维频谱数据

沿多普勒维进行循环移位处理，实现二维频谱恢复。其恢复循环移位点数Lr如下：

利用恢复循环移位点数对该数据列进行变形处理的方式如下：

其中，

表示距离向频率点为fr_n的一列支撑域扩展后的二维频谱数据恢复后的数据，shft()表示循环移位操作。

进行二维频谱恢复处理后，实现二维频谱去卷绕的宽带大斜视二维频谱图如图6所示。从图中可以看出，经过处理后频谱的形状得到了有效的恢复，对比图3中发生卷绕的频谱可发现，去卷绕后的频谱分布连续，卷绕和断裂现象得到了有效的去除。

该去卷绕方法可以作为预处理通用性算法，不需修改成像算法的前提下可与现有成像算法集成。对于未进行二维频谱去卷绕处理的大斜视观测数据，成像处理结果如图7所示，从图中可以看出目标两侧具有能量泄露和模糊散焦目标出现。经过本方法进行去卷绕预处理后，再利用现有成像算法对去卷绕后数据进行成像聚焦处理，得到的成像结果如图8所示。对比图7可以看出，目标两侧的能量泄露干扰消失，说明利用该方法有效实现了频谱卷绕去除，大幅改善了成像结果。

本发明方法针对SAR卫星高分辨率大斜视观测模式，通过二维频谱快速变形、支撑域扩展和二维频谱快速恢复等处理，实现了二维频谱多普勒域卷绕现象的去除，解决了由于多普勒域频谱卷绕所出现的能量泄露和大量虚假目标情况。本发明去卷绕方法利用循环移位操作实现了频谱处理，避免了对回波数据进行计算，具有非常高的处理效率和应用效能。

本发明未详细说明部分属本领域技术人员公知常识。

Claims (9)

1.一种星载高分辨率SAR大斜视多普勒去卷绕方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：对星载高分辨率SAR大斜视模式二维频谱数据进行变形处理；

步骤二：对变形后的数据进行支撑域扩展处理；

步骤三：对支撑域扩展后的数据进行二维频谱恢复处理，实现二维频谱数据多普勒域去卷绕。

2.根据权利要求1所述的一种星载高分辨率SAR大斜视多普勒去卷绕方法，其特征在于：所述步骤一中，将二维频谱数据分为在各个距离向频率点位置的数据列，计算每个数据列对应的变形循环移位点数，利用变形循环移位点数对每个数据列进行变形处理。

3.根据权利要求2所述的一种星载高分辨率SAR大斜视多普勒去卷绕方法，其特征在于：对于距离向频率点为fr_n的一列二维频谱数据

利用如下公式计算变形循环移位点数Ls：

其中，c表示光速，floor[]表示向下取整操作，V表示卫星有效速度，θ表示斜视角，PRF表示系统脉冲重复频率，f_c为SAR系统载波频率，F_dat(f_r，f_a)表示一景SAR回波对应的二维频谱数据，f_r表示距离向频率，f_a表示多普勒频率，M为一景数据对应的接收脉冲回波个数。

4.根据权利要求3所述的一种星载高分辨率SAR大斜视多普勒去卷绕方法，其特征在于：利用变形循环移位点数对数据列进行变形处理的方式如下：

其中，

表示距离向频率点为fr_n的一列二维频谱数据移位后的数据，shft()表示循环移位操作，Ls为正数时shft()进行正向移位，为负数时进行负向移位。

5.根据权利要求1所述的一种星载高分辨率SAR大斜视多普勒去卷绕方法，其特征在于：所述步骤二中，对变形后的数据进行支撑域扩展处理的方法如下：

(2.1)计算数据一端最小扩充点数；

(2.2)在步骤一变形处理后的二维频谱数据首尾两端分别进行不小于最小扩充点数的补零扩展，实现数据支撑域扩展处理。

6.根据权利要求5所述的一种星载高分辨率SAR大斜视多普勒去卷绕方法，其特征在于：所述步骤(2.1)中，利用如下公式计算数据一端最小扩充点数K：

其中，Fs为AD采样频率，c表示光速，floor[]表示向下取整操作，V表示卫星有效速度，θ表示斜视角，PRF表示系统脉冲重复频率，M为一景数据对应的接收脉冲回波个数。

7.根据权利要求1所述的一种星载高分辨率SAR大斜视多普勒去卷绕方法，其特征在于：所述步骤三中，对支撑域扩展后的数据进行二维频谱恢复处理的方法如下：将支撑域扩展后的数据分为在各个距离向频率点位置的数据列，计算每个数据列对应的恢复循环移位点数，利用恢复循环移位点数对每个数据列进行变形处理。

8.根据权利要求7所述的一种星载高分辨率SAR大斜视多普勒去卷绕方法，其特征在于：对于距离向频率点为fr_n的一列支撑域扩展后的二维频谱数据

利用如下公式计算恢复循环移位点数Lr：

其中，c表示光速，floor[]表示向下取整操作，V表示卫星有效速度，θ表示斜视角，PRF表示系统脉冲重复频率，f_c为SAR系统载波频率，f_r表示距离向频率，f_a表示多普勒频率，M为一景数据对应的接收脉冲回波个数。

9.根据权利要求8所述的一种星载高分辨率SAR大斜视多普勒去卷绕方法，其特征在于：利用恢复循环移位点数对数据列进行变形处理的方式如下：

其中，

表示距离向频率点为fr_n的一列支撑域扩展后的二维频谱数据恢复后的数据，shft()表示循环移位操作。

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