CN112731391A - 高效的连续成像处理方法、系统、合成孔径雷达及终端 - Google Patents
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Abstract
本发明属于雷达成像技术领域，公开了一种高效的连续成像处理方法、系统、合成孔径雷达及终端，通过建立双基SAR的三维空间构型，通过模拟实际的平台运动，得到双基SAR的仿真回波数据；按照整个仿真数据对应的孔径长度，将回波信号分割成多个长度相等的全孔径信号分别进行FFBP成像；生成的双基SAR子图像变换至各自的相位历程域，通过PGA估计得到不同极坐标系下的相位误差函数并对相位误差进行拼接，然后进行运动误差补偿；经过自聚焦处理的子图像直接融合至统一的笛卡尔坐标系，生成最终的双基SAR全图像。本发明提供的连续成像处理系统的成像效率明显提升，在工程中也容易与并行的处理硬件相结合，加快运算速度，实现实时连续成像。
Description
技术领域
本发明属于雷达成像技术，尤其涉及一种高效的连续成像处理方法、系统、合成孔径雷达及终端。
背景技术
目前，合成孔径雷达(synthetic aperture radar，SAR)可以全天候、全天时观测场景生成高分辨率微波图像，已成为遥感的重要工具，与单基SAR的成像算法类似，BiSAR的成像算法也可以分为频域算法(frequency-domain algorithm，FDA)和时域算法(time-domain algorithm，TDA)。然而由于BiSAR灵活的几何结构和复杂的信号特性，当FDA扩展到许多应用条件复杂和雷达平台稳定性差的BiSAR应用时，回波信号的方位不变性假设不再适用，会增加BiSAR成像的难度，在BiSAR的实际应用中，平台振动、风场和湍流会带来未知的运动误差，这些引入的误差的影响不可忽视，特别是对于低成本的小型平台，所以(fastfactorized back projection，FFBP)的成像过程需要特别考虑运动误差问题。由于有效载荷和成本的限制，许多小型机载平台，如无人机，不能配备高精度导航系统，所以在BiSAR成像过程中发展数据驱动运动补偿(motion compensation，MOCO)技术是有必要的，如何将MOCO融入到BiSAR成像处理的FFBP过程中，如何实现高效自聚焦误差补偿与高效的连续成像框架相结合是需要考虑的，机载BiSAR基于数据驱动的自聚焦运动误差补偿，为了提高处理效率。在高效的连续成像框架下，需要对每个全孔径获得的图像进行自聚焦运动误差补偿，然后将这些补偿后的图像融合到一个统一的坐标网格中。然而每个子图像获得的误差函数来自极坐标系统中不同的相位历程域，并且这些误差函数在空间上是不连续的。如果直接融合补偿后的图像，这将会导致最终的图像是不连续且散焦的。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
(1)FDA处理复杂的BiSAR应用时，回波信号的方位不变性假设不再适用，并且增加BiSAR成像的难度。同时针对现有的FFBP算法虽然不需要满足方位不变假设，在获得高聚焦性能方面具有显著优势，但对于连续成像应用，直接应用现有的FFBP会引入冗余的BP投影运算，不能获得更高的处理效率。
(2)由于有效载荷和成本的限制，许多小型机载平台，如无人机，不能配备高精度导航系统，在实际应用中，平台振动、风场和湍流会带来未知的运动误差，这些引入的误差影响不可忽视，需要将数据驱动运动补偿MOCO技术融入到BiSAR成像处理的FFBP过程中，但是基于现有的连续成像算法，很难与高效的自聚焦处理相结合。
(3)机载BiSAR在高效的连续成像框架下结合自聚焦处理，需要对每个全孔径获得的图像进行自聚焦运动误差补偿，然后将这些补偿后的图像融合到一个统一的坐标网格中。然而，为每个子图像获得的误差函数来自极坐标系统中不同的相位历程，并且这些误差函数在空间上是不连续的。如果直接融合补偿后的图像，这将会导致最终的图像是不连续且散焦的。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种高效的连续成像处理方法、系统、合成孔径雷达及终端。
本发明是这样实现的，一种高效的连续成像处理方法，所述高效的连续成像处理方法包括以下步骤：
步骤一，建立双基SAR的三维空间构型，通过模拟实际的平台运动，得到双基SAR的仿真回波数据；
步骤二，按照整个仿真数据对应的孔径长度，将回波信号分割成多个长度相等的全孔径信号，在正交极坐标系下对多个分割的全孔径数据分别进行FFBP成像；
步骤三，生成的双基SAR子图像变换至各自的相位历程域，通过(phase gradientautofocus，PGA)估计得到不同极坐标系下的相位误差函数，利用空间域和相位历程域的映射关系对不同极坐标系的相位误差进行拼接；
步骤四，自聚焦运动补偿后,经过处理的子图像直接融合至统一的笛卡尔坐标系，生成最终的双基SAR全图像。
进一步，步骤一中，建立双基SAR的三维空间构型，通过模拟实际的平台运动，得到双基SAR的仿真回波数据包括：
(1)建立双基的空间模型，将发射信号和接收信号的雷达分别安装在两个移动的飞行平台上，发射基的高度为HT，沿着任意曲线CT飞行，接收基的高度为HR，沿着任意曲线CR飞行，对于任意时刻t，发射基的天线相位中心PT的位置用xT，yT和zT表示，接收基的天线相位中心PR的位置用xR，yR和zR表示，其中xT，yT，zT，xR，yR和zR均是关于t的函数。
(2)假设P(x,y,0)为雷达照射的没有高度信息的场景，在笛卡尔坐标系下，散射点P0位置用P0(x0,y0,0)表示，根据采样频率(frequency sampling，Fs)和脉冲重复频率(pulse repetition frequency，PRF)设置合适的合成孔径时间，计算双基在每个方位时刻波束照射P0位置时的波程和，并产生多普勒信息，生成回波数据。
进一步，步骤二中，按照整个仿真数据对应的孔径长度，将回波信号分割成多个长度相等的全孔径信号，在正交极坐标系下对多个分割的全孔径数据分别进行FFBP成像包括：
(1)将仿真数据对应的回波信号分成多个等长的全孔径信号，全孔径信号对应双基SAR的子图像，同时双基SAR的子图像对应了全孔径图像频谱；
(2)对笛卡尔坐标系重建，发射基站，接收基站和P0被认为在同一平面，不考虑运动误差，包含该点的BiSAR子图像表示为：
其中
表示为：
式中，
表示坐标原点O到P0的距离矢量，
表示坐标原点O到任意网格P的距离矢量，
表示P到P0的距离矢量；
表示
和
合成的波数矢量，其中
表示发射信号对应的波数矢量，
表示接收信号对应的波数矢量；K为
的模值，α表示散射系数；
(3)引入未知的运动误差，包含该点的双基SAR子图像表示为：
式中，ΔRT表示发射基未知的航迹偏移量，对应矢量
的模值；ΔRR表示接收基未知的航迹偏移量，对应矢量
的模值；
(4)将表示的双基SAR子图像投影至正交椭圆极坐标系下，得到极坐标系下的双基SAR子图像。
进一步，在正交椭圆极坐标系下对多个分割的全孔径数据分别进行FFBP成像包括：
(1)以雷达发射基和接收基为椭圆的焦点F1和F2，O⊥为正交椭圆极坐系的原点，O⊥P0垂直于过P0点的切线并且平分∠F1P0F2；椭圆极坐标系下，点P0的坐标表示为P0(a0,θ⊥0)，其中a0表示P0对应的椭圆长轴距，θ⊥0表示O⊥P0和主轴的夹角；
引入一组正交的波数矢量
和
其中
垂直于P0点的切线，
垂直于O⊥P0，并且r0＝O⊥P0；将所有距离矢量和波数矢量沿
和
的方向进行分解，并利用驻相点原理(princple ofstationary phase,POSP)(忽略散射系数的变化)得到包含未知误差的解析表示式i(a,r⊥)：
i(a,r⊥)≈∫∫exp[jKa(a-a0)]exp[jKr⊥(r-r0)]exp[-jKaΔRa(t)-jKr⊥ΔRr⊥(t)]dKadKr⊥；
这里将ΔRT和ΔRR都分解到
和
方向，并用ΔRa和ΔRr⊥表示，并且随t时刻变化；正交椭圆极坐标下双基SAR子图像的频谱表示式为：
I(Ka,Kr⊥)≈exp[-j(a0Ka+r0Kr⊥)]exp[-j(KaΔRa+Kr⊥ΔRr⊥)]；
(2)得到孔径回波信号，双基SAR图像以及频谱的对应关系。
进一步，步骤三中，生成的双基SAR子图像变换至各自的相位历程域，通过PGA估计得到不同极坐标系下的相位误差函数，利用空间域和相位历程域的映射关系对不同极坐标系的相位误差进行拼接包括：
(1)生成的双基SAR子图像变换至各自的相位历程域，通过PGA估计得到不同极坐标系下的相位误差函数表示为：
(2)在双基SAR成像中，中间变量t与Ka、Kr⊥的相互关系较为复杂，因此，引入一个新的中间变量θt表示在t时刻
与
的夹角；此时相位误差函数可以重写为：
其中θt与Ka、Kr⊥的相互关系表示为：
(3)以P0的相位误差为例，它的合成波数矢量为KΣ0，对于正交椭圆坐标系O⊥K，KΣ0可以分解为波数矢量Kr⊥0和Ka0，KΣ0和Ka0的夹角可以表示为θt0；
而对于正交椭圆坐标系O⊥K+1，此时KΣ0可以分解为波数矢量Kr⊥1和Ka1，KΣ0和Ka1的夹角可以表示为θt1；这样就找到了相邻误差在空间域的映射关系。
根据波束Ka和Kr⊥的几何关系，不同极坐标系下的相位历程域的误差函数可以转换至空间域，利用空间域的连续性，将转换至空间域的相位误差进行拼接，消除相邻相位误差之间的不连续，相位误差在空间域重建后再次转换至各自的极坐标系下的相位历程域，重建的相位误差利用基于数据驱动MOCO计算出(nonsystematic range cellmigration，NsRCM)，然后对每个子图像进行NsRCM校正和剩余相位的运动补偿；
进一步，步骤四中，经过自聚焦处理的子图像直接融合至统一的笛卡尔坐标系，生成最终的双基SAR全图像包括：
(1)经过自聚焦处理的子图像直接融合至统一的笛卡尔坐标系，生成最终的双基SAR全图像。
本发明的另一目的在于提供一种实施所述高效的连续成像处理方法的高效的高效的连续成像处理系统，所述高效的连续成像处理系统包括：
仿真回波数据获取模块，用于建立双基SAR的三维空间构型，通过模拟实际的平台运动，得到双基SAR的仿真回波数据；
连续成像模块，用于按照整个仿真数据对应的孔径长度，将所述仿真回波信号分割成多个长度相等的全孔径数据，在正交极坐标系下对多个分割的全孔径数据分别进行FFBP成像；
自聚焦处理模块，用于生成的双基SAR子图像变换至各自的相位历程域，通过PGA估计得到不同极坐标系下的相位误差函数，利用空间域和相位历程域的映射关系对不同极坐标系的相位误差进行拼接，然后进行运动误差补偿；
双基SAR全图像生成模块，用于经过自聚焦处理的子图像直接融合至统一的笛卡尔坐标系，生成最终的双基SAR全图像。
本发明的另一目的在于提供一种合成孔径雷达，所述合成孔径雷达应用所述高效的连续成像处理方法。
本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：
建立双基SAR的三维空间构型，通过模拟实际的平台运动，得到双基SAR的仿真回波数据；
按照整个仿真数据对应的孔径长度，将所述仿真回波信号分割成多个长度相等的全孔径数据，在正交极坐标系下对多个分割的全孔径数据分别进行FFBP成像；
生成的双基SAR子图像变换至各自的相位历程域，通过PGA估计得到不同极坐标系下的相位误差函数，利用空间域和相位历程域的映射关系对不同极坐标系的相位误差进行拼接，然后进行运动误差补偿；
经过自聚焦处理的子图像直接融合至统一的笛卡尔坐标系，生成最终的双基SAR全图像。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：
建立双基SAR的三维空间构型，通过模拟实际的平台运动，得到双基SAR的仿真回波数据；
按照整个仿真数据对应的孔径长度，将所述仿真回波信号分割成多个长度相等的全孔径数据，在正交极坐标系下对多个分割的全孔径数据分别进行FFBP成像；
生成的双基SAR子图像变换至各自的相位历程域，通过PGA估计得到不同极坐标系下的相位误差函数，利用空间域和相位历程域的映射关系对不同极坐标系的相位误差进行拼接，然后进行运动误差补偿；
经过自聚焦处理的子图像直接融合至统一的笛卡尔坐标系，生成最终的双基SAR全图像。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：
(1)本发明提供的高效的连续成像框架，克服了传统TDA在成像中冗余的BP操作，相比传统的TDA，它的成像效率明显提升，在工程中也容易与并行的处理硬件相结合，进一步加快运算速度，实现实时的连续成像。
(2)为了符合实际应用，许多小型机载平台无法配备高精度导航系统对未知的运动误差精确估计。因此将数据驱动MOCO技术融入高效的连续成像框架中，在TDA应用的基础上，研究一种新的相位误差重建的方法，有效的解决了图像融合后产生的不连续和散焦，从而建立了一种高效的连续成像处理系统。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的高效的连续成像处理系统的流程图。
图2是本发明实施例提供的高效的连续成像处理系统的原理图。
图3是本发明实施例提供的BiSAR的模型图。
图4是本发明实施例提供的正交椭圆极坐标系下的双基SAR的平面结构图。
图5是本发明实施例提供的自聚焦处理包含的相位误差重建的原理图。
图6是本发明实施例提供的数据驱动MOCO技术的原理图。
图7是本发明方法与传统FFBP算法的BP投影次数对比结果
图8是对本发明方法将模拟的BiSAR仿真回波信号，进行BiSAR成像处理，得到的SAR图像结果示意图。图中(a)为本发明提出的连续成像处理系统的成像结果(不考虑运动误差补偿)；图中(b)表示利用传统自聚焦处理获得的结果；图中(c)表示利用本发明包含的自聚焦处理获得的结果。
图9是本发明方法对BiSAR成像处理结果的评估。图中(a)为左上角点的等高线图；图中(b)为中心点的等高线图；图中(c)为右下角点的等高线图；图中(d)为中心点的方位剖面图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种高效的连续成像处理系统，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的高效的连续成像处理系统包括以下步骤：
S101，建立双基SAR的三维空间构型，通过模拟实际的平台运动，得到双基SAR的仿真回波数据；
S102，按照整个仿真数据对应的孔径长度，将回波信号分割成多个长度相等的全孔径信号，在正交极坐标系下对多个分割的全孔径数据分别进行FFBP成像；
S103，生成的双基SAR子图像变换至各自的相位历程域，通过PGA估计得到不同极坐标系下的相位误差函数，利用空间域和相位历程域的映射关系对不同极坐标系的相位误差进行拼接，进行运动误差补偿；
S104，经过自聚焦处理的子图像直接融合至统一的笛卡尔坐标系，生成最终的双基SAR全图像。
本发明实施例提供的，步骤S101中，建立双基SAR的三维空间构型，通过模拟实际的平台运动，得到双基SAR的仿真回波数据包括：
(1)建立双基空间模型，将发射信号和接收信号的雷达分别安装在两个移动的飞行平台上，发射基的高度为HT，沿着任意曲线CT飞行，接收基的高度为HR，沿着任意曲线CR飞行，对于任意时刻t，发射基的天线相位中心PT的位置用xT，yT和zT表示，接收基的天线相位中心PR的位置用xR，yR和zR表示，其中xT，yT，zT，xR，yR和zR均是关于t的函数。
(2)假设P(x,y,0)为雷达照射的没有高度信息的场景，在笛卡尔坐标系下，散射点P0位置用P0(x0,y0,0)表示，根据Fs和PRF设置合适的合成孔径时间，计算双基在每个方位时刻波束照射P0位置时的波程和，并产生多普勒信息，生成回波数据。
本发明实施例提供的，步骤S102中，按照整个仿真数据对应的孔径长度，将回波信号分割成多个长度相等的全孔径信号，在正交极坐标系下对多个分割的全孔径数据分别进行FFBP成像包括：
(1)将仿真数据对应的回波信号分成多个等长的全孔径信号，全孔径信号对应双基SAR的子图像，同时双基SAR的子图像对应了全孔径图像频谱；
(2)对笛卡尔坐标系重建，发射基站，接收基站和P0被认为在同一平面，不考虑运动误差，包含该点的BISAR子图像表示为：
其中
表示为：
式中，
表示坐标原点O到P0的距离矢量，
表示坐标原点O到任意网格P的距离矢量，
表示P到P0的距离矢量；
表示
和
合成的波数矢量，其中
表示发射信号对应的波数矢量，
表示接收信号对应的波数矢量；K为
的模值，α表示散射系数；
(3)引入未知的运动误差，包含该点的双基SAR子图像表示为：
式中，ΔRT表示发射基未知的航迹偏移量，对应矢量
的模值；ΔRR表示接收基未知的航迹偏移量，对应矢量
的模值；
(4)将表示的双基SAR子图像投影至正交椭圆极坐标系下，得到极坐标系下的双基SAR子图像。
本发明实施例提供的，在正交椭圆极坐标系下对多个分割的全孔径数据分别进行FFBP成像包括：
(1)以雷达发射基和接收基为椭圆的焦点F1和F2，O⊥为正交椭圆极坐系的原点，O⊥P0垂直于过P0点的切线并且平分∠F1P0F2；椭圆极坐标系下，点P0的坐标表示为P0(a0,θ⊥0)，其中a0表示P0对应的椭圆长轴距，θ⊥0表示O⊥P0和主轴的夹角；
引入一组正交的波数矢量
和
其中
垂直于P0点的切线，
垂直于O⊥P0，并且r0＝O⊥P0；将所有距离矢量和波数矢量沿
和
的方向进行分解，并利用驻相点原理POSP(忽略散射系数的变化)得到包含未知误差的解析表示式i(a,r⊥)：
i(a,r⊥)≈∫∫exp[jKa(a-a0)]exp[jKr⊥(r-r0)]exp[-jKaΔRa(t)-jKr⊥ΔRr⊥(t)]dKadKr⊥；
这里将ΔRT和ΔRR都分解到
和
方向，并用ΔRa和ΔRr⊥表示，并且随t时刻变化；正交椭圆极坐标下双基SAR子图像的频谱表示式为：
I(Ka,Kr⊥)≈exp[-j(a0Ka+r0Kr⊥)]exp[-j(KaΔRa+Kr⊥ΔRr⊥)]；
(2)得到孔径回波信号，双基SAR图像以及频谱的对应关系。
本发明实施例提供的，步骤S103中，生成的双基SAR子图像变换至各自的相位历程域，通过PGA估计得到不同极坐标系下的相位误差函数，利用空间域和相位历程域的映射关系对不同极坐标系的相位误差进行拼接包括：
(1)生成的双基SAR子图像变换至各自的相位历程域，通过PGA估计得到不同极坐标系下的相位误差函数表示为：
(2)在双基SAR成像中，中间变量t与Ka、Kr⊥的相互关系较为复杂，因此，引入一个新的中间变量θt表示在t时刻
与
的夹角；此时相位误差函数可以重写为：
其中θt与Ka、Kr⊥的相互关系表示为：
(3)以P0的相位误差为例，它的合成波数矢量为KΣ0，对于正交椭圆坐标系O⊥K，KΣ0可以分解为波数矢量Kr⊥0和Ka0，KΣ0和Ka0的夹角可以表示为θt0；
而对于正交椭圆坐标系O⊥K+1，此时KΣ0可以分解为波数矢量Kr⊥1和Ka1，KΣ0和Ka1的夹角可以表示为θt1；这样就找到了相邻误差在空间域的映射关系。根据波束Ka和Kr⊥的几何关系，不同极坐标系下的相位历程域的误差函数可以转换至空间域，利用空间域的连续性，将转换至空间域的相位误差进行拼接，消除相邻相位误差之间的不连续，相位误差在空间域重建后再次转换至各自的极坐标系下的相位历程域。如图6所示，重建的相位误差利用基于数据驱动的MOCO计算出NsRCM，然后对每个子图像进行NsRCM校正和剩余相位的运动补偿。
本发明实施例提供的，步骤S104中，经过自聚焦处理的子图像直接融合至统一的笛卡尔坐标系，生成最终的双基SAR全图像包括：
(1)经过自聚焦处理的子图像直接融合至统一的笛卡尔坐标系，生成最终的双基SAR全图像。
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步的描述。
如图3所示，建立双基SAR的空间模型，将发射信号和接收信号的雷达分别安装在两个移动的飞行平台上，发射基的高度为HT，沿着任意曲线CT飞行，接收基的高度为HR，沿着任意曲线CR飞行，对于任意时刻t，发射基的天线相位中心PT的位置用xT，yT和zT表示，接收基的天线相位中心PR的位置用xR，yR和zR表示，其中xT，yT，zT，xR，yR和zR均是关于t的函数。
假设P(x,y,0)为雷达照射的没有高度信息的场景，在笛卡尔坐标系下，散射点P0位置用P0(x0,y0,0)表示，根据采样频率Fs和脉冲重复率PRF设置合适的合成孔径时间，计算双基在每个方位时刻波束照射P0位置时的波程和，并产生多普勒信息，生成回波数据。
将仿真数据对应的回波信号分成多个等长的全孔径信号，全孔径信号对应双基SAR的子图像，同时双基SAR的子图像对应了全孔径图像频谱。
如图4所示，对笛卡尔坐标系重建，发射基站，接收基站和P0被认为在同一平面，不考虑运动误差，包含该点的BISAR子图像表示为：
其中
表示为：
式中，
表示坐标原点O到P0的距离矢量，
表示坐标原点O到任意网格P的距离矢量，
表示P到P0的距离矢量；
表示
和
合成的波数矢量，其中
表示发射信号对应的波数矢量，
表示接收信号对应的波数矢量；K为
的模值，α表示散射系数。
引入未知的运动误差，包含该点的双基SAR子图像表示为：
式中，ΔRT表示发射基未知的航迹偏移量，对应矢量
的模值；ΔRR表示接收基未知的航迹偏移量，对应矢量
的模值；
将表示的双基SAR子图像投影至正交椭圆极坐标系下，得到极坐标系下的双基SAR子图像。
如图4所示，在正交椭圆极坐标系下对多个分割的全孔径数据分别进行FFBP成像，以雷达发射基和接收基为椭圆的焦点F1和F2，O⊥为正交椭圆极坐系的原点，O⊥P0垂直于过P0点的切线并且平分∠F1P0F2；椭圆极坐标系下，点P0的坐标表示为P0(a0,θ⊥0)，其中a0表示P0对应的椭圆长轴距，θ⊥0表示O⊥P0和主轴的夹角；
引入一组正交的波数矢量
和
其中
垂直于P0点的切线，
垂直于O⊥P0，并且r0＝O⊥P0；将所有距离矢量和波数矢量沿
和
的方向进行分解，并利用驻相点原理POSP(忽略散射系数的变化)得到包含未知误差的解析表示式i(a,r⊥)：
i(a,r⊥)≈∫∫exp[jKa(a-a0)]exp[jKr⊥(r-r0)]exp[-jKaΔRa(t)-jKr⊥ΔRr⊥(t)]dKadKr⊥；
这里将ΔRT和ΔRR都分解到
和
方向，并用ΔRa和ΔRr⊥表示，并且随t时刻变化；正交椭圆极坐标下双基SAR子图像的频谱表示式为：
I(Ka,Kr⊥)≈exp[-j(a0Ka+r0Kr⊥)]exp[-j(KaΔRa+Kr⊥ΔRr⊥)]；
得到孔径回波信号，双基SAR图像以及频谱的对应关系。
生成的双基SAR子图像变换至各自的相位历程域，通过PGA估计得到不同极坐标系下的相位误差函数表示为：
在双基SAR成像中，中间变量t与Ka、Kr⊥的相互关系较为复杂，因此，引入一个新的中间变量θt表示在t时刻
与
的夹角；此时相位误差函数可以重写为：
其中θt与Ka、Kr⊥的相互关系表示为：
如图5(a)所示，以P0的相位误差为例，它的合成波数矢量为KΣ0，对于正交椭圆坐标系O⊥K，KΣ0可以分解为波数矢量Kr⊥0和Ka0，KΣ0和Ka0的夹角可以表示为θt0；而对于正交椭圆坐标系O⊥K+1，此时KΣ0可以分解为波数矢量Kr⊥1和Ka1，KΣ0和Ka1的夹角可以表示为θt1；这样就找到了相邻误差在空间域的映射关系。如图5(b)所示，根据波束Ka和Kr⊥的几何关系，不同极坐标系下的相位历程域的误差函数可以转换至空间域，利用空间域的连续性，将转换至空间域的相位误差进行拼接，消除相邻相位误差之间的不连续，相位误差在空间域重建后再次转换至各自的极坐标系下的相位历程域。如图6所示，重建的相位误差利用基于数据驱动的MOCO计算出NsRCM，然后对每个子图像进行NsRCM校正和剩余相位的运动补偿。
经过处理的子图像直接融合至统一的笛卡尔坐标系，生成最终的双基SAR全图像。
下面结合实施例对本发明作进一步描述
实施例1
本发明仿真所采用部分参数如表1，BiSAR成像几何如图3所示。
表1仿真参数设置
即：波段Ku，带宽80MHz，脉冲重复频率1000Hz，雷达平台按照图3所示的曲线飞行，发射基飞行高度约1200m，接收机的高度约为300m,发射基的中心时刻对场景的作用距离约2000m，接收基的中心时刻对场景的作用距离约500m。发射雷达平台沿着Y方向的运动速度50m/s，加速度为-0.3m/s2，沿X方向的加速度为-0.2m/s2，沿Z方向的加速度为-0.1m/s2；接收雷达平台沿着X方向的运动速度-5m/s，加速度为0.1m/s2，沿着Y方向的运动速度20m/s，加速度为-0.15m/s2，沿Z方向的加速度为0.05m/s2。在500m×500m的成像范围区域内设置等间隔的9个点目标，根据表1所示雷达参数，合成孔径的时间假设为2s，采用本发明方法进行高效的连续成像生成的BISAR图像如图8所示。并将图8(a)所示的BiSAR图像，采用本发明方法进行高效的自聚焦运动补偿。仿真条件为64位Windows10系统Matlab环境，PC硬件平台为i77700CPU，16GB内存，采用本发明方法处理，在提出的连续成像框架下生成处理时间为34.8s，而相同的测试环境和平台，采用传统的FFBP方法需要大约254.7s的处理时间。
通过对比可见，本发明方法相比传统FFBP缩短了处理时间，同时随着合成孔径时间的增长，成像效率的提升将越明显。生成的BiSAR图像利用本发明的相位拼接方式结合数据驱动MOCO，九个点目标聚焦效果显著的BiSAR图像如图8(c)所示；再用传统的相位拼接方式结合数据驱动MOCO获得的BiSAR图像如图8(b)所示。通过图8(b)和图8(c)的对比，可以看到，利用传统的相位误差拼接算法，得到的点目标，虽然相比模糊的图像已经有了很大的改善，但是点目标的分叉，表明经过自聚焦运动补偿后图像不连续的问题，一直存在。而采用本发明方法提出的相位误差重建，得到的图像结果，不仅消除了最终图像的不连续，而且模糊的点目标聚焦效果改善显著。因此可以认为，本发明的方法不仅在成像效率上比传统的算法更有优势，同时很好的结合自聚焦技术，使得对于复杂的SAR应用有精确性，高效性何广泛的适用性。
实施例2
本发明公开了一种高效的连续成像处理方法。
该方法利用FBPP的处理构建，生成多个SAR的子图像，通过正交极坐标下的BiSAR图像频谱特性，得到相邻子图像之间相位误差的关系并对相位误差重建，最终结合数据驱动MOCO得到连续的融合图像，具体地：
建立双基SAR的三维空间构型，通过模拟实际的平台运动，得到双基SAR的仿真回波数据；
按照整个仿真数据对应的孔径长度，将回波信号分割成多个长度相等的全孔径信号，在正交极坐标系下对多个分割的全孔径数据分别进行FFBP成像；
生成的双基SAR子图像变换至各自的相位历程域，通过PGA估计得到不同极坐标系下的相位误差函数，利用空间域和相位历程域的映射关系对不同极坐标系的相位误差进行拼接，然后进行运动误差补偿；
经过自聚焦处理的子图像直接融合至统一的笛卡尔坐标系，生成最终的双基SAR全图像。由于本发明是基于FFBP算法提出的新的连续成像框架，因此继承了FFBP成像算法自身的优势，不仅可以适应任意轨迹任意构型任意信号模型下的SAR成像，同时在快速时域结合了高效的自聚焦运动补偿，在实际的工程中具有较高的精度和较高的处理效率。在仿真测试过程中，验证了本发明所提方法的可行性和有效性。
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，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
为了更直观的体现本发明的实施例1的高效性和精确性，对传统FFBP算法和连续成像框架的BP投影次数进行比较。假设回波信号由K个全孔径组成，一个全孔径长度L包含的脉冲数目为Q，可观测的范围为2L,令方位的最大分辨率为Q/N，则对应得方位采样点数为(2Q)/(Q/N)＝2N，距离向采样点数为M。令(L＝M＝N＝Q＝1024)，画出全孔径个数K＝2,4,8,16时两种算法的BP投影次数的比较曲线如图7。可以看出，连续成像框架的BP投影次数远小于传统的FFBP算法的BP投影次数。随着全孔径个数提升，传统的FFBP算法将引入更多冗余的BP操作，从而连续成像框架对运算效率的提升越明显。因此本发明提出的连续成像框架对于快速成像应用具有极大优势。
为了适应复杂的SAR应用，本发明提出的高效的连续成像处理系统包含的自聚焦处理方法，对连续成像框架下得到的每个子图像进行相位误差估计，并对相邻的相位误差重建，以消除相邻子图像融合后的不连续，得到精确的连续图像。为了让图7(c)的仿真结果的更直观的展现，如图9所示。
图9是本发明方法对BiSAR成像处理结果的评估。图中(a)为左上角点的等高线图；图中(b)为中心点的等高线图；图中(c)为右下角点的等高线图；图中(d)为中心点的方位剖面图。可以看出高效的连续成像处理系统的自聚焦处理方法的成像效果质量良好。
应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
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，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种高效的连续成像处理方法，其特征在于，所述高效的连续成像处理方法包括：
建立双基SAR的三维空间构型，通过模拟实际的平台运动，得到双基SAR的仿真回波数据；
按照整个仿真数据对应的孔径长度，将所述仿真回波信号分割成多个长度相等的全孔径数据，在正交极坐标系下对多个分割的全孔径数据分别进行FFBP成像；
生成的双基SAR子图像变换至各自的相位历程域，通过PGA估计得到不同极坐标系下的相位误差函数，利用空间域和相位历程域的映射关系对不同极坐标系的相位误差进行拼接，然后进行运动误差补偿；
经过自聚焦处理的子图像直接融合至统一的笛卡尔坐标系，生成最终的双基SAR全图像。
2.如权利要求1所述的高效的连续成像处理方法，其特征在于，所述建立双基SAR的三维空间构型，通过模拟实际的平台运动，得到双基SAR的仿真回波数据包括：
(1)建立双基的空间模型，将发射信号和接收信号的雷达分别安装在两个移动的飞行平台上，发射基的高度为HT，沿着任意曲线CT飞行，接收基的高度为HR，沿着任意曲线CR飞行，对于任意时刻t，发射基的天线相位中心PT的位置用xT，yT和zT表示，接收基的天线相位中心PR的位置用xR，yR和zR表示，其中xT，yT，zT，xR，yR和zR均是关于t的函数。
(2)假设P(x,y,0)为雷达照射的没有高度信息的场景，在笛卡尔坐标系下，散射点P0位置用P0(x0,y0,0)表示，根据Fs和PRF设置合适的合成孔径时间，计算双基在每个方位时刻波束照射P0位置时的波程和，并产生多普勒信息，生成回波数据。
3.如权利要求1所述的高效的连续成像处理方法，其特征在于，所述按照整个仿真数据对应的孔径长度，将回波信号分割成多个长度相等的全孔径数据，在正交极坐标系下对多个分割的全孔径数据分别进行FFBP成像包括：
(1)将仿真数据对应的回波信号分成多个等长的全孔径信号，全孔径信号对应双基SAR的子图像，同时双基SAR的子图像对应了全孔径图像频谱；
(2)对笛卡尔坐标系重建，发射基站，接收基站和P0被视为在同一平面，不考虑运动误差，包含该点的BISAR子图像表示为：
其中
表示为：
式中，
表示坐标原点O到P0的距离矢量，
表示坐标原点O到任意网格P的距离矢量，
表示P到P0的距离矢量；
表示
和
合成的波数矢量，其中
表示发射信号对应的波数矢量，
表示接收信号对应的波数矢量；K为
的模值，α表示散射系数；
(3)引入未知的运动误差，包含该点的双基SAR子图像表示为：
式中，ΔRT表示发射基未知的航迹偏移量，对应矢量
的模值；ΔRR表示接收基未知的航迹偏移量，对应矢量
的模值；
(4)将表示的双基SAR子图像投影至正交椭圆极坐标系下，得到极坐标系下的双基SAR子图像。
4.如权利要求3所述的高效的连续成像处理方法，其特征在于，所述步骤(4)在正交椭圆极坐标系下对多个分割的全孔径数据分别进行FFBP成像包括：
1)以雷达发射基和接收基为椭圆的焦点F1和F2，O⊥为正交椭圆极坐系的原点，O⊥P0垂直于过P0点的切线并且平分∠F1P0F2；椭圆极坐标系下，点P0的坐标表示为P0(a0,θ⊥0)，其中a0表示P0对应的椭圆长轴距，θ⊥0表示O⊥P0和主轴的夹角；引入一组正交的波数矢量
和
其中
垂直于P0点的切线，
垂直于O⊥P0，并且r0＝O⊥P0；将所有距离矢量和波数矢量沿
和
的方向进行分解，并利用驻相点原理POSP得到包含未知误差的解析表示式i(a,r⊥)：
i(a,r⊥)≈∫∫exp[jKa(a-a0)]exp[jKr⊥(r-r0)]exp[-jKaΔRa(t)-jKr⊥ΔRr⊥(t)]dKadKr⊥；
将ΔRT和ΔRR都分解到
和
方向，并用ΔRa和ΔRr⊥表示，并且随t时刻变化；正交椭圆极坐标下双基SAR子图像的频谱表示式为：
I(Ka,Kr⊥)≈exp[-j(a0Ka+r0Kr⊥)]exp[-j(KaΔRa+Kr⊥ΔRr⊥)]；
2)得到孔径回波信号，双基SAR图像以及频谱的对应关系。
5.如权利要求1所述的高效的连续成像处理方法，其特征在于，所述生成的双基SAR子图像变换至各自的相位历程域，通过PGA估计得到不同极坐标系下的相位误差函数，利用空间域和相位历程域的映射关系对不同极坐标系的相位误差进行拼接，然后进行运动误差补偿包括：
(1)生成的双基SAR子图像变换至各自的相位历程域，通过PGA估计得到不同极坐标系下的相位误差函数表示为：
(2)在双基SAR成像中，中间变量t与Ka、Kr⊥的相互关系较为复杂，引入新的中间变量θt表示在t时刻
与
的夹角；此时相位误差函数重写为：
其中θt与Ka、Kr⊥的相互关系表示为：
(3)以P0的相位误差为例，它的合成波数矢量为KΣ0，对于正交椭圆坐标系O⊥K，KΣ0分解为波数矢量Kr⊥0和Ka0，KΣ0和Ka0的夹角表示为θt0；对于正交椭圆坐标系O⊥K+1，KΣ0分解为波数矢量Kr⊥1和Ka1，KΣ0和Ka1的夹角表示为θt1，这样就找到了相邻误差在空间域的映射关系；根据波束Ka和Kr⊥的几何关系，不同极坐标系下的相位历程域的误差函数转换至空间域，利用空间域的连续性，将转换至空间域的相位误差进行拼接，消除相邻相位误差不连续的，相位误差在空间域重建后再次转换至各自的极坐标系下的相位历程域，重建的相位误差利用基于数据驱动MOCO计算出NsRCM，然后对每个子图像进行NsRCM校正和剩余相位的运动补偿。
6.如权利要求1所述的高效的连续成像处理方法，其特征在于，经过自聚焦处理的子图像直接融合至统一的笛卡尔坐标系，生成最终的双基SAR全图像包括：
(1)经过自聚焦处理的子图像直接融合至统一的笛卡尔坐标系，生成最终的双基SAR全图像。
7.一种实施权利要求1～6任意一项所述高效的连续成像处理方法，其特征在于，所述高效的连续成像处理系统包括：
仿真回波数据获取模块，用于建立双基SAR的三维空间构型，通过模拟实际的平台运动，得到双基SAR的仿真回波数据；
连续成像模块，用于按照整个仿真数据对应的孔径长度，将所述仿真回波信号分割成多个长度相等的全孔径数据，在正交极坐标系下对多个分割的全孔径数据分别进行FFBP成像；
自聚焦处理模块，用于生成的双基SAR子图像变换至各自的相位历程域，通过PGA估计得到不同极坐标系下的相位误差函数，利用空间域和相位历程域的映射关系对不同极坐标系的相位误差进行拼接，然后进行运动误差补偿；
双基SAR全图像生成模块，用经过子自聚焦处理的子图像直接融合至统一的笛卡尔坐标系，生成最终的双基SAR全图像。
8.一种合成孔径雷达，其特征在于，所述合成孔径雷达应用权利要求1～6任意一项所述高效的连续成像处理方法。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：
建立双基SAR的三维空间构型，通过模拟实际的平台运动，得到双基SAR的仿真回波数据；
按照整个仿真数据对应的孔径长度，将所述仿真回波信号分割成多个长度相等的全孔径数据，在正交极坐标系下对多个分割的全孔径数据分别进行FFBP成像；
生成的双基SAR子图像变换至各自的相位历程域，通过PGA估计得到不同极坐标系下的相位误差函数，利用空间域和相位历程域的映射关系对不同极坐标系的相位误差进行拼接，然后进行运动误差补偿；
经过自聚焦处理的子图像直接融合至统一的笛卡尔坐标系，生成最终的双基SAR全图像。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：
建立双基SAR的三维空间构型，通过模拟实际的平台运动，得到双基SAR的仿真回波数据；
按照整个仿真数据对应的孔径长度，将所述仿真回波信号分割成多个长度相等的全孔径数据，在正交极坐标系下对多个分割的全孔径数据分别进行FFBP成像；
生成的双基SAR子图像变换至各自的相位历程域，通过PGA估计得到不同极坐标系下的相位误差函数，利用空间域和相位历程域的映射关系对不同极坐标系的相位误差进行拼接，然后进行运动误差补偿；
经过自聚焦处理的子图像直接融合至统一的笛卡尔坐标系，生成最终的双基SAR全图像。
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|---|---|---|---|---|
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Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109188432A (zh) * | 2018-08-08 | 2019-01-11 | 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所 | 一种平行双基聚束sar快速bp成像方法 |
| CN111443349A (zh) * | 2020-02-28 | 2020-07-24 | 南昌大学 | 基于BiSAR回波的相关运动误差补偿方法、系统及应用 |
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109188432A (zh) * | 2018-08-08 | 2019-01-11 | 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所 | 一种平行双基聚束sar快速bp成像方法 |
| CN111443349A (zh) * | 2020-02-28 | 2020-07-24 | 南昌大学 | 基于BiSAR回波的相关运动误差补偿方法、系统及应用 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| INGO WALTERSCHEID: "Radar imaging with very low grazing angles in a bistatic forward-looking configuration", 2012 IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM., 31 December 2012 (2012-12-31) * |
| 冯东;安道祥;谢洪途;黄晓涛;: "双站前视低频超宽带SAR的快速因式分解后向投影算法成像处理", 电子与信息学报, no. 04, 15 April 2016 (2016-04-15) * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114089339A (zh) * | 2022-01-14 | 2022-02-25 | 南京天朗防务科技有限公司 | 无人机载sar图像的实时处理与显示系统及其方法 |
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| GR01 | Patent grant | ||
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