CN112068132A - 一种联合多方位角调频率估计的星载sar三维成像方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种联合多方位角调频率估计的星载SAR三维成像方法，包括：将全孔径数据分割成子孔径序列；对子孔径序列进行二维成像；从子孔径图像中选取参考子孔径，将参考子孔径进行分块并统计各块内的像素幅值，提取强散射点；以强散射点为中心，从每个子孔径中取若干图像块，对每个图像块进行升采样配准，计算相邻子孔径同一强散射点所在图像块的偏移量；根据偏移量采用预设高程误差估计函数计算相邻子孔径的高程误差，根据高程误差修正强散射点的高程值并确定其三维坐标；获取不同方位角下三维坐标并融合得到最终三维成像。本发明方法利用预设高程误差估计函数估计高程误差，提高了高程估计的精度，且利用多角度进行成像，提高了成像的分辨率。

Description

一种联合多方位角调频率估计的星载SAR三维成像方法
技术领域
本发明属于雷达成像技术领域，具体涉及一种联合多方位角调频率估计的星载SAR三维成像方法。
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。
SAR层析成像技术已经弥补了三维重建中InSAR技术在高度向分辨能力低的不足，但多天线或多次航过的技术难度和成本较高。近年新提出的SAR多方位角观测，可以获取场景内丰富的目标特征信息，还具备三维重建的潜力，但要实现星载SAR系统的全方位角观测，依然需要依靠多航过或多星配合才能完成。Ertin E等人所著的文献(Ertin E,AustinC D,Mose R L,et al..GOTCHA experience report:three-dimensional SAR imagingwith complete circular apertures[J].Proceedings of SPIE–The InternationalSociety for Optical Engineering,2007:656820-656802-12.DOI：10.1117/12.723245.)和Knaell K所著的文献(Knaell K.Three-dimensional SAR from curvilinearapertures[C].Proceedings of SPIE-International Society of OpticalEngineering,San Diego,USA,1995,2526:31-34.DOI：10.1109/NRC.1996.510684)中，通过将卫星弯曲轨道可等效为三维曲线阵列，使得单次航过观测数据中依然能具备三维成像能力，但是该方法基于多航过SAR数据，且运算量大，不适用于实时处理。Duque S等(Duque S,Breit H,Balss U,et al..Absolute height estimation using a single TerraSAR-Xstaring spotlight acquisition[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2015,12(8):1735-1739.DOI：10.1109/LGRS.2015.2422893.)提出了方位调频率误差与高程误差的函数关系，提出了一种基于参数估计的高程提取方法，该方法运算量小，可以实现单一角度下SAR的三维成像。
但是，Duque S方法其信号模型建立在正侧视几何下，未考虑多角度观测的斜视情况，导致成像精度不高。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种联合多方位角调频率估计的星载SAR三维成像方法。
本发明实施例提供了一种联合多方位角调频率估计的星载SAR三维成像方法，包括如下步骤：
步骤1、根据星载多方位角观测SAR原始数据的孔径长度确定分割子孔径数，根据分割后所述子孔径数将全孔径数据分割成相同方位向点数的子孔径数据序列
Figure BDA0002612832870000021
其中，Nsub为分割后子孔径数；
步骤2、对所述子孔径序列
Figure BDA0002612832870000022
进行二维成像得到子孔径SAR图像
Figure BDA0002612832870000023
步骤3、从所述子孔径SAR图像
Figure BDA0002612832870000024
中选取一子孔径SAR图像作为参考子孔径SAR图像Iref，将所述参考子孔径SAR图像Iref沿距离向和方位向进行分块得到若干图像块，并分别统计每个所述图像块内的像素幅值，根据预设阈值提取强散射点得到强散射点序列
Figure BDA0002612832870000031
其中Np为强散射点个数；
步骤4、分别以Np个强散射点位置为中心，从每个所述子孔径SAR图像中取Np个图像块得Nsub×Np个图像块，对所述Nsub×Np个图像块进行升采样并配准后，计算相邻子孔径SAR图像同一强散射点所在图像块的偏移量得到(Nsub-1)×Np组偏移量；
步骤5、根据所述(Nsub-1)×Np组偏移量采用预设高程误差估计函数计算相邻子孔径SAR图像的高程误差，根据所述高程误差修正每个强散射点的高程值得到Nsub-1个高程估计值，根据每个强散射点在所述参考子孔径SAR图像Iref中的位置和所述Nsub-1个高程估计值计算每个强散射点在场景中的三维坐标；
步骤6、通过步骤1～5，获取不同方位角下每个强散射点在场景中的三维坐标，并对不同方位角下每个强散射点在场景中的三维坐标进行融合得到最终的三维成像。
在本发明的一个实施例中，所述步骤5中所述预设高程误差估计函数表示为：
Figure BDA0002612832870000032
其中，Δh为高程误差，λ为雷达载波波长，Rst为卫星到目标的瞬时斜距，Hs为卫星飞行轨道高度，Re为目标所在纬度对应的地球半径，
Figure BDA0002612832870000033
为多勒调频率，as为卫星的瞬时加速度，Δfd为相邻子孔径SAR图像的多普勒中心间隔，Vg为星地速，θ为斜距矢量与速度矢量之间的夹角，Δdaz为相邻子孔径SAR图像之间的方位向偏移量。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明提供的联合多方位角调频率估计的星载SAR三维成像方法，利用预设高程误差估计函数直接估计相邻子孔径SAR图像的高程误差，根据高程误差对高程进行修正，提高了高程估计的精度，从而提高了成像的分辨率；同时，利用多角度解决单一视角下多个点目标存在的相互掩盖的问题，进而提高了成像的分辨率。
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是本发明实施例提供的星载SAR多方位角观测几何示意图；
图2是本发明实施例提供的一种联合多方位角调频率估计的星载SAR三维成像方法的流程示意图；
图3是本发明实施例提供的高度误差与下视角误差关系几何示意图；
图4是本发明实施例提供的不同下视角下高程误差引起的调频率误差曲线示意图；
图5是本发明实施例提供的理论计算结果与实际仿真结果之间的误差残差示意图；
图6是本发明实施例提供的不同信噪比下，Duque S方法和本申请方法进行单点目标仿真实验结果的均方根误差对比示意图；
图7是本发明实施例提供的不同信噪比下，本申请方法在单方位角观测和多方位角观测数据处理实验结果对比示意图；
图8是本发明实施例提供的仿真匀质杂波；
图9是本发明实施例提供的杂波像素幅值统计结果和κ分布概率密度曲线对比示意图；
图10是本发明实施例提供的分别在不同信杂比下，单点目标仿真50次的单方位角数据处理的蒙特卡洛实验结果示意图；
图11是本发明实施例提供的分别在不同信杂比下，单点目标仿真50次的多方位角数据联合处理的蒙特卡洛实验结果示意图；
图12是本发明实施例提供的单点目标在不同信杂比下的高程估计均方根误差对比示意图；
图13是本发明实施例提供的仿真半径为40m、高为20m的半圆柱点阵模型示意图；
图14是本发明实施例提供的用单方位角提取的强散射点三维成像结果示意图；
图15a～15c是本发明实施例提供的分别在0°角、45°角和-45°角分别提取的强散射点的三维成像结果示意图；
图16是本发明实施例提供的一种联合多方位角调频率估计的星载SAR三维成像方法得到的最终三维成像结果示意图。
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
请参见图1，图1是本发明实施例提供的星载SAR多方位角观测几何示意图，可见，星载多方位角观测SAR原始数据的几何模型如图1所示，系统通过波束方位向扫描实现对同一场景的长合成孔径观测。图1中所有坐标都是建立在场景局部坐标系O-X Y Z下：坐标系原点O位于观测场景内某处，X轴所指方向为地距向，Y轴指向方位向，Z轴指向高度向；卫星沿曲线轨道飞行，从P1处开始持续对地面场景进行观测，直至P2处停止观测，两处卫星速度矢量分别为V1和V2，θ1和θ2为两处斜距矢量与速度矢量的夹角，观测方位角跨度为
Figure BDA0002612832870000061
假设场景参考平面对应高程为0；场景内有一个目标位置矢量为T，相对参考平面高程为h，且目标到P1和P2的斜距分别为R1和R2。若以场景参考平面为成像地平面，对P1所在方位角子孔径数据进行成像，该目标在成像平面内的投影位置为T1；对P2所在方位角子孔径数据进行成像，则该目标在成像平面内的投影位置为T2。则目标真实位置和P1、P2两投影位置满足距离-多普勒模型，具体地：
Figure BDA0002612832870000062
其中，λ为雷达载波波长。从公式(1)可以看出，目标投影方向与速度矢量垂直。由于卫星轨道存在弯曲，速度矢量V1和V2不平行，因此两次投影方向不同，即T1≠T2。因此，直接求解目标在不同方位位置的投影位置存在一定困难。基于上述存在的问题，请参见图2，图2是本发明实施例提供的一种联合多方位角调频率估计的星载SAR三维成像方法的流程示意图，本发明实施例提供了一种联合多方位角调频率估计的星载SAR三维成像方法，该联合多方位角调频率估计的星载SAR三维成像方法包括以下步骤：
步骤1、根据星载多方位角观测SAR原始数据的孔径长度确定分割子孔径数，根据分割后子孔径数将全孔径数据分割成相同方位向点数的子孔径数据序列
Figure BDA0002612832870000063
其中，Nsub为分割后子孔径数。
具体而言，本实施例使用切割多个子孔径的方法，根据星载多方位角观测SAR原始数据的孔径长度确定分割子孔径数。为了保证各子孔径数据方位聚焦效果对高程的敏感性，子孔径方位角跨度应较大；同时，为了保证子孔径数据内的相干性和划分后子孔径数目足够多，子孔径方位角跨度不宜过大。本实施例以2°作为子孔径分割的参考值，将全孔径数据分割成相同方位向点数的子孔径数据序列
Figure BDA0002612832870000071
其中Nsub为分割后子孔径数。
步骤2、对子孔径序列
Figure BDA0002612832870000072
进行二维成像得到子孔径SAR图像
Figure BDA0002612832870000073
具体而言，本实施例以场景参考平面为参考成像平面，在参考成像平面内对子孔径序列
Figure BDA0002612832870000074
进行二维成像，得到子孔径图像序列
Figure BDA0002612832870000075
Figure BDA0002612832870000076
其中，参考成像平面的高程可以通过先验粗数字高程模型(Digital Elevation Model，简称DEM)获取作为高程估计的起始值；若缺少先验DEM，也可以通过大尺度的高程搜索获取起始值。
步骤3、从子孔径SAR图像
Figure BDA0002612832870000077
中选取一子孔径SAR图像作为参考子孔径SAR图像Iref，将参考子孔径SAR图像Iref沿距离向和方位向进行分块得到若干图像块，并分别统计每个图像块内的像素幅值，根据预设阈值提取强散射点得到强散射点序列
Figure BDA0002612832870000078
其中Np为强散射点个数。
具体而言，考虑到照射场景内地形和地物的空变，本实施例从子孔径SAR图像
Figure BDA0002612832870000079
中任意选取一子孔径SAR图像作为参考子孔径SAR图像Iref，先将参考子孔径SAR图像Iref沿距离向和方位向进行分块得到若干图像块，并分别统计每个图像块内的像素幅值，根据预设阈值提取强散射点，合并后得到强散射点序列
Figure BDA00026128328700000710
其中，Np为强散射点个数。期中，预设阈值根据实际需要进行合理设置来提取对应的强散射点。
步骤4、分别以Np个强散射点位置为中心，从每个子孔径SAR图像中取出Np个图像块得Nsub×Np个图像块，对Nsub×Np个图像块进行升采样并配准后，计算相邻子孔径SAR图像同一强散射点所在图像块的偏移量得到(Nsub-1)×Np组偏移量。
具体而言，本实施例步骤3中得到了Np个强散射点，在步骤4中分别以每个强散射点的位置为中心，从子孔径SAR图像
Figure BDA0002612832870000081
中每个子孔径SAR图像中取出Np个图像块得到Nsub×Np个图像块，对Nsub×Np个图像块进行升采样并配准后，计算相邻子孔径SAR图像同一强散射点所在图像块的偏移量，从而计算子孔径SAR图像
Figure BDA0002612832870000082
中两两相邻子孔径SAR图像同一强散射点所在图像块的偏移量得到(Nsub-1)×Np组偏移量。其中，升采样并配准可以采用现有升采样、配准算法实现。
步骤5、根据(Nsub-1)×Np组偏移量采用预设高程误差估计函数计算相邻子孔径SAR图像的高程误差，根据高程误差修正每个强散射点的高程值得到Nsub-1个高程估计值，根据每个强散射点在参考子孔径SAR图像Iref中的位置和Nsub-1个高程估计值计算每个强散射点在场景中的三维坐标。
具体而言，本实施例根据步骤4得到的(Nsub-1)×Np组偏移量计算相邻子孔径SAR图像的高程误差，具体地，采用预设高程误差估计函数通过偏移量得到高程误差，从而修正得到每个强散射点的高程值，本实施例预设高程误差估计函数设计为：
Figure BDA0002612832870000083
其中，λ为雷达载波波长，Rst为卫星到目标的瞬时斜距，Hs为卫星飞行轨道高度，Re为该纬度对应的地球半径，
Figure BDA0002612832870000091
为多勒调频率，as为卫星的瞬时加速度，Δfd为相邻两子孔径图像的多普勒中心间隔，Vg为星地速，θ为斜距矢量与速度矢量的夹角之间的夹角，Δdaz为相邻子孔径图像之间的方位向偏移量(距离)。
本实施例预设高程误差估计函数推导过程如下：
常见的多普勒频率表达式为：
Figure BDA0002612832870000092
其中，RS为卫星到目标的瞬时斜距矢量，VS为卫星的瞬时速度矢量，Rst为卫星到目标的瞬时斜距。
对多普勒频率fd关于时间t求偏导，得到多普勒调频率
Figure BDA0002612832870000093
的表达式为：
Figure BDA0002612832870000094
其中，Vs为卫星瞬时速度，as为卫星的瞬时加速度，anad为目标瞬时的雷达下视角，anad,c为目标在中心方位时刻(正侧视)的雷达下视角，θ为斜距矢量与速度矢量的夹角之间的夹角，cosαnad≈sinθcosαnad，c。
对于卫星平台，as为卫星的重力加速度。在二体模型下，根据开普勒第三定律，卫星重力加速度为：
Figure BDA0002612832870000095
其中，G为引力常量(6.674×10-11N·m2/kg2)，M为地球质量(5.964×1024kg)，Rsat为卫星轨道半径。
请参见图3，图3是本发明实施例提供的高度误差与下视角误差关系几何示意图，图3中：Hs为卫星飞行轨道高度，Re为该纬度对应的地球半径，ainc为目标对应的局部入射角，T和T'分别为在目标真实位置和存在高程误差时位置。T和T'之间的高度误差Δh会引起的雷达下视角误差，根据地球椭球模型，下视角误差Δαnad可以表示为：
Figure BDA0002612832870000101
则多普勒调频率误差
Figure BDA0002612832870000104
为：
Figure BDA0002612832870000102
联立公式(6)和式(7)可得：
Figure BDA0002612832870000103
由公式(8)可以看出，多普勒调频率误差与高程误差呈线性关系。因此，在方位压缩后，可以通过对多普勒调频率误差进行估计，得到高程误差估计值，进一步求出目标真实高程值。
请参见图4、图5，图4是本发明实施例提供的不同下视角下高程误差引起的调频率误差曲线示意图，图5是本发明实施例提供的理论计算结果与实际仿真结果之间的误差残差示意图，本实施例图对公式(8)进行验证，验证过程中，仿真使用的轨道高度为514km，轨道倾角为97.4°，观测场景选在赤道附近。从图4中可以看出，200m以内的高程误差引起的调频率误差小于0.2Hz/s2，调频率误差随下视角减小而增大；而由图5显示，调频率误差仿真值与公式(8)理论计算值存在约5％的参数不精确引入的残差，但可以通过迭代使其快速收敛。假设初始高程残差为200m，通过2次迭代，高程残余误差即可收敛至2m以内。
本实施例调频率估计采用视错位法(Map Drift，简称MD)实现。MD法认为多普勒调频率误差
Figure BDA0002612832870000114
会导致相邻两个方位子孔径图像之间出现方位向偏移，则多普勒调频率误差可以近似为：
Figure BDA0002612832870000111
其中，Δdaz为相邻子孔径SAR图像之间的方位向偏移量(距离)，
Figure BDA0002612832870000112
为实际的多普勒调频率，Δfd为相邻子孔径SAR图像的多普勒中心间隔，Vg为卫星地速。
联立公式(8)和公式(9)，从而得到本实施例公式(2)所述的预设高程误差估计函数，具体预设高程误差估计函数表达式为：
Figure BDA0002612832870000113
可见，本实施例通过计算子孔径SAR图像的偏移量误差，就可以得到高程误差估计值，进而修正SAR成像初始参考高程得到目标真实高程值。本实施例步骤1中切割出Nsub个子孔径SAR图像，因此得到了(Nsub-1)×Np个强散射点的高程估计值，对其求期望作为最终的高程估计值，可以降低噪声及杂波纹理特征不明显时的对高程估计结果精度的影响，从而保证了高程测量精度。最后，根据每个强散射点在的参考子孔径SAR图像Iref中的位置和高程估计值，计算各强散射点在场景中的三维坐标。
步骤6、通过步骤1～5，获取不同方位角下每个强散射点在场景中的三维坐标，并对不同方位角下每个强散射点在场景中的三维坐标进行融合得到最终的三维成像。
具体而言，本实施例通过骤1～5可以实现在某一方位角下对应获取每个强散射点在场景中的三维坐标，同理，通过步骤1～5获取不同方位角下每个强散射点在场景中的三维坐标，将不同方位角下每个强散射点在场景中的三维坐标进行融合，以三维点云的形式显示得到本实施例最终的三维成像。
为了验证本实施例提出的联合多方位角调频率估计的星载SAR三维成像方法的效果，通过以下计算机仿真进行验证：
一、仿真条件
仿真1：单点目标仿真
本实施例单点目标仿真的仿真参数如表1所示。
表1仿真参数
参数 数值
轨道高度(km) 514
轨道倾角(°) 97.4
雷达载频(GHz) 9.70
雷达带宽(MHz) 600
雷达波束中心下视角(°) 35
数据方位角跨度(°) [-16,+16]
观测场景纬度(°N) 0
表1中，雷达波束中心下视角特指雷达波束正侧视照射场景时对应的波束中心下视角，仿真的点目标处于波束中心，设置不同信噪比和信杂比进行仿真实验。本申请中信杂比的定义为信号功率与杂波功率(杂波幅度的均方根)的比值，且信杂比为杂波仿真时设置的参数。
请参见图6、图7，图6是本发明实施例提供的不同信噪比下，Duque S方法和本申请方法进行单点目标仿真实验结果的均方根误差对比示意图，图7是本发明实施例提供的不同信噪比下，本申请方法在单方位角观测和多方位角观测数据处理实验结果对比示意图，本实施例在不同信噪比实验中，设置信噪比为5dB，10dB，15dB，20dB，25dB，分别进行50次高程提取蒙特卡洛模拟实验，将高程估计的均方根误差(Root Means Square Error，简称RMSE)作为评价指标。为验证本申请方法在斜视处理时，相对于背景技术中提到的Duque S方法的优势，实验过程中截取了中心方位角为16°、方位角跨度为4°对应的斜视回波数据，分别用Duque S方法和本申请方法进行处理：
对于单点目标仿真，其实验结果的均方根误差如图6所示，由于Duque S方法的提出未考虑斜视几何，因此相比于本申请方法在高程估计上存在更大的偏差，即RMSE值均高于本申请方法。
为进一步验证联合多方位角观测对提高测高精度的有效性，本实施例还进行了单方位角观测和多方位角观测数据处理对比实验。其中，单方位角观测的方位角范围为[-2°,2°]，处理时等分为两个子孔径，每个子孔径宽度为2°；多方位角观测的方位角范围为[-16°,16°]，等分为16个子孔径，每个孔径宽度为2°。则在单方位角观测和多方位角观测数据处理结果如图7所示，可以看出：联合多方位角观测估计高程的RMSE比单方位角观测估计结果小，证明多方位角观测具有更好的抗噪性能；随着信噪比的升高，噪声的影响减弱，联合多方位角数据处理结果与单方位角数据处理结果逐渐逼近，且两者的RMSE不断下降，最终趋近于1m，该残差与图5的分析一致。当信噪比大于10dB时，多方位角观测高程估计精度优于2m。
进一步地，请参见图8、图9、图10、图11、图12，图8是本发明实施例提供的仿真匀质杂波，图9是本发明实施例提供的杂波像素幅值统计结果和κ分布概率密度曲线对比示意图，图10是本发明实施例提供的分别在不同信杂比下，单点目标仿真50次的单方位角数据处理的蒙特卡洛实验结果示意图，图11是本发明实施例提供的分别在不同信杂比下，单点目标仿真50次的多方位角数据联合处理的蒙特卡洛实验结果示意图，图12是本发明实施例提供的单点目标在不同信杂比下的高程估计均方根误差对比示意图，在进行杂波仿真实验时，仿真方法与噪声仿真方法不同，不直接向SAR图像中添加杂波。κ分布是目前应用最广的分布模型之一，在高分辨情况下可以在很宽范围内匹配杂波数据的幅度分布。使用服从k分布的杂波模型生成场景的散射场，然后，用该散射场与目标进行多角度回波仿真。本实施例仿真的匀质杂波如图8所示，图9给出了杂波像素幅值统计结果和k分布概率密度曲线的对比，在统计时将杂波幅值范围等分成80个区间，对比结果显示仿真的杂波像素幅值服从κ分布。在信杂比10dB、15dB、20dB、25dB(5dB信杂比将导致目标淹没在杂波中)下，各进行50次蒙特卡洛实验，同样以高程估计的均方根误差RMSE作为评价指标，图10和图11记录了50次单方位角数据处理和多方位角数据联合处理的蒙特卡洛实验结果，可以看出基于多方位角数据高程提取结果的波动范围要小于单方位角数据的高程提取结果的波动范围，即有更稳定的估计结果。图12给出了不同信杂比下50次蒙特卡洛实验的高程估计均方根误差，从图12中的曲线可以看出基于多方位角数据联合高程估计结果精度优于单方位角数据高程估计精度，证明了本申请所提方法在目标背景中含有纹理特征不明显杂波的条件下依旧有效。
仿真2、半圆柱点阵仿真
仿真2的主要仿真参数同与仿真1相同，仿真的SAR图像信噪比为15dB，在添加噪声时，参考的信号功率是点阵目标所在像素幅值的均方根值。请参见图13，图13是本发明实施例提供的仿真半径为40m、高为20m的半圆柱点阵模型示意图，图13显示了仿真半径40m、高20m半圆柱点阵模型；图14为单方位角提取强散射点的结果；图15a～15c分别显示了0°、45°和-45°下的强散射点的提取结果；图16为将0°、45°和-45°三个方位角进行融合成像后的最终三维成像结果。由于噪声存在和各点聚焦质量的差异，漏检了部分点目标，并且少量噪点被检测为目标。其中，对比图14和图16，在单一视角下，部分距离较远的强散射点被掩盖在距离较近的强散射点之后，三维成像无法将其提取出来，因此成像结果与模型提供的轮廓相差较大；而多角度下，可以从不同角度观测目标，避免了强散射点目标相互掩盖的问题，成像轮廓更加清晰，也更接近仿真模型，具有更高的分辨率，从而证明本申请多方位角三维成像的有效性及优势。
综上所述，本实施例提供的联合多方位角调频率估计的星载SAR三维成像方法，首先推导出了不同观测方位角下偏移量与目标高程误差间的关系，利用MD法估计多普勒调频率误差；然后联合多方位角高程估计结果提升高程估计精度；最后利用高程估计结果恢复目标三维几何信息，从而实现三维成像。本实施例为一种借助MD算法直接修正初始高程值的无模糊成像方法，推导出不同观测方位角下子孔径SAR图像的偏移量和高程误差的关系，通过偏移量可以直接估计初始高程与真实高程的误差，对初始高程进行修正来提高高程误差估计的精度，以及利用分割多子孔径可以得到多个偏移量，即得到多个修正后的高程值，对高程值求期望作为最终高程的估计值，可以降低噪声及杂波纹理特征不明显时的对结果精度的影响，进一步提高了高程误差估计精度，从而提高了成像的分辨率；同时，本实施例避免了求解目标在不同方位角投影位置的困难，发挥了多方位角数据观测方位角的优势，即观测方位角跨度大，可以确保足够子孔径分辨率的同时可以获得足够多的子孔径序列，利用多角度解决单一视角下多个点目标存在的相互掩盖的问题，能够分辨叠掩在一起的多个目标，比单一视角下的三维成像具有更高的成像分辨率，上述仿真实验验证了本申请方法在杂波背景下的有效性、多方位角对成像精度的提高效果，仿真实验验证本申请高程测量精度可达米级。
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 (2)

1.一种联合多方位角调频率估计的星载SAR三维成像方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、根据星载多方位角观测SAR原始数据的孔径长度确定分割子孔径数，根据分割后所述子孔径数将全孔径数据分割成相同方位向点数的子孔径序列
Figure FDA0002612832860000011
其中，Nsub为分割后子孔径数；
步骤2、对所述子孔径序列
Figure FDA0002612832860000012
进行二维成像得到子孔径SAR图像
Figure FDA0002612832860000013
步骤3、从所述子孔径SAR图像
Figure FDA0002612832860000014
中选取一子孔径SAR图像作为参考子孔径SAR图像Iref，将所述参考子孔径SAR图像Iref沿距离向和方位向进行分块得到若干图像块，并分别统计每个所述图像块内的像素幅值，根据预设阈值提取强散射点得到强散射点序列
Figure FDA0002612832860000015
其中Np为强散射点个数；
步骤4、分别以Np个强散射点位置为中心，从每个所述子孔径SAR图像中取Np个图像块得Nsub×Np个图像块，对所述Nsub×Np个图像块进行升采样并配准后，计算相邻子孔径SAR图像同一强散射点所在图像块的偏移量得到(Nsub-1)×Np组偏移量；
步骤5、根据所述(Nsub-1)×Np组偏移量采用预设高程误差估计函数计算相邻子孔径SAR图像的高程误差，根据所述高程误差修正每个强散射点的高程值得到Nsub-1个高程估计值，根据每个强散射点在所述参考子孔径SAR图像Iref中的位置和所述Nsub-1个高程估计值计算每个强散射点在场景中的三维坐标；
步骤6、通过步骤1～5，获取不同方位角下每个强散射点在场景中的三维坐标，并对不同方位角下每个强散射点在场景中的三维坐标进行融合得到最终的三维成像。
2.根据权利要求1所述的联合多方位角调频率估计的星载SAR三维成像方法，其特征在于，所述步骤5中所述预设高程误差估计函数表示为：
Figure FDA0002612832860000021
其中，Δh为高程误差，λ为雷达载波波长，Rst为卫星到目标的瞬时斜距，Hs为卫星飞行轨道高度，Re为目标所在纬度对应的地球半径，
Figure FDA0002612832860000022
为多勒调频率，as为卫星的瞬时加速度，Δfd为相邻子孔径SAR图像的多普勒中心间隔，Vg为星地速，θ为斜距矢量与速度矢量之间的夹角，Δdaz为相邻子孔径SAR图像之间的方位向偏移量。
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