CN112731444B - 一种基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲sar成像方法 - Google Patents
一种基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲sar成像方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112731444B CN112731444B CN202011547482.4A CN202011547482A CN112731444B CN 112731444 B CN112731444 B CN 112731444B CN 202011547482 A CN202011547482 A CN 202011547482A CN 112731444 B CN112731444 B CN 112731444B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- signal
- distance
- distance direction
- correlation coefficient
- window function
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims abstract description 61
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 35
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims abstract description 33
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims abstract description 33
- 230000002902 bimodal effect Effects 0.000 claims abstract description 15
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 61
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 24
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 16
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 15
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 9
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 6
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 2
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 2
- 241000220286 Sedum Species 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
- G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
- G01S17/90—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像方法，该方法包括：获取超宽带合成孔径雷达的发射信号和回波信号，其中，发射信号为双峰型高斯脉冲信号；计算回波信号与发射信号的相关系数；对相关系数进行加窗处理，得到距离向压缩信号；对距离向压缩信号进行距离向插值处理，得到距离向插值信号；根据预设的方位向聚焦公式对距离向插值信号进行方位向聚焦处理，获得超宽带合成孔径雷达的成像结果。本发明利用双峰型高斯脉冲信号的特点，通过在距离向进行可变阈值的相关处理，对回波信号进行距离压缩，然后进行距离向插值和方向性聚焦处理完成成像，规避了希尔伯特变换，实现了更好的成像效果。
Description
技术领域
本发明属于微波成像技术领域，具体涉及一种基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像方法。
背景技术
冲激脉冲合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)是一种超宽带雷达，距离分辨率极高，可以经过成像处理得到距离向和方位向分辨率都很高的图像。与常规窄带SAR或线性调频SAR相比，超宽带冲激脉冲SAR在成像算法有以下特点，常规的SAR成像算法不再适用：(1)方位向积累角大，不满足远场假设，菲涅尔假设不再成立，回波在距离向和方位向存在严重耦合；(2)距离徙动大，点目标的方位数据轨迹沿双曲线变化，需要进行复杂的插值运算来校正距离徙动，方位压缩困难；(3)空变性明显；(4)冲激脉冲信号时宽很窄，无需距离压缩，可直接作为距离高分辨信号使用；(5)信号与解析信号的频谱没有重叠，不满足希尔伯特变换的前提条件，超宽带冲激脉冲回波经希尔伯特变换获得的解析信号无明确的物理意义，不能完整保持信号原有信息。
现有的SAR成像算法一般可分为基于频域(波数域)、时域(空域)、二维混合域三类。由于超宽带冲激脉冲SAR回波空变性明显，基于频域的成像算法主要面临成像参数空变的问题；基时域的成像算法可以适用于任何轨迹，任何信号形式，但逐点的插值操作使其具有庞大的运算量；基于二维混合域的成像算法多针对线性调频信号，且存在假设限制条件，不适合冲激脉冲SAR成像。Ressler提出对希尔伯特变换后的解析信号，以I、Q信号的包络做积累进行反向投影(Back Projection，BP)算法成像，从物理意义上讲是不严格的；粟毅提出的BPIQ算法是对I、Q分别进行方位向积累后，取平方和作为成像结果，该处理中的平方运算进一步加大了信号幅值的差距，并没有从根本上改善成像效果。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像方法，以解决现有的冲激脉冲SAR成像技术中效果差的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像方法，包括：
获取超宽带合成孔径雷达的发射信号和回波信号，其中，发射信号为双峰型高斯脉冲信号；
计算回波信号与发射信号的相关系数；
通过窗函数对相关系数进行加窗处理，得到距离向压缩信号，其中，窗函数的阈值取决于相关系数和预设的可变系数；
对距离向压缩信号进行距离向插值处理，得到距离向插值信号；
根据预设的方位向聚焦公式对距离向插值信号进行方位向聚焦处理，获得超宽带合成孔径雷达的成像结果。
可选的，计算回波信号与发射信号的相关系数包括：
对发射信号进行距离向长度修正，使发射信号与回波信号的距离向长度相同；
计算修正后的发射信号与回波信号的相关系数。
可选的，通过窗函数对相关系数进行加窗处理，得到距离压缩信号包括：
根据相关系数和可变系数确定窗函数；
根据相关系数、窗函数和预设的距离向压缩计算公式计算距离向压缩信号，距离向压缩计算公式为：
rx1(x0,t)＝rx(x0,t)h(t)
其中，h(t)表示窗函数，rx(x0,t)表示相关系数，rx1(x0,t)表示距离向压缩信号。
可选的，根据相关系数和可变系数确定窗函数包括：
根据预设的窗函数计算公式计算窗函数，窗函数计算公式为：
其中，h(t)表示窗函数，k表示可变系数，rxmax表示成像区域内相关系数的最大值。
可选的，对距离压缩信号进行距离向插值处理，得到距离向插值信号包括：
对距离向压缩信号沿距离向进行快速傅里叶变换，得到FFT信号；
根据升采样倍数和回波信号在距离向的数据长度对FFT信号进行距离向长度修正；
对修正后的FFT信号进行反向快速傅里叶变换，得到距离向插值信号。
可选的，方位向聚焦公式为：
gn(t)＝∑|rx2(x0,t+τn)|
其中，τn表示回波信号的时延，rx2(x0,t+τn)表示增加时延后的距离向插值信号。
本发明实施例的第二方面提供了一种基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像装置，包括：
信号获取模块，用于获取超宽带合成孔径雷达的发射信号和回波信号，其中，发射信号为双峰型高斯脉冲信号；
相关系数计算模块，用于计算回波信号与发射信号的相关系数；
距离向压缩模块，用于通过窗函数对相关系数进行加窗处理，得到距离向压缩信号，其中，窗函数的阈值取决于相关系数和预设的可变系数；
距离向插值模块，用于对距离向压缩信号进行距离向插值处理，得到距离向插值信号；
方位向聚焦模块，用于根据预设的方位向聚焦公式对距离向插值信号进行方位向聚焦处理，获得超宽带合成孔径雷达的成像结果。
本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，处理器执行计算机程序时实现如上述任一项基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被一个或多个处理器执行时实现如上述任一项基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像方法的步骤。
本发明提供的一种基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像方法的有益效果在于：
本发明实施例提供了一种基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像方法，该基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像方法包括：获取超宽带合成孔径雷达的发射信号和回波信号，其中，发射信号为双峰型高斯脉冲信号；计算回波信号与发射信号的相关系数；通过窗函数对相关系数进行加窗处理，得到距离向压缩信号，其中，窗函数的阈值取决于相关系数和预设的可变系数；对距离向压缩信号进行距离向插值处理，得到距离向插值信号；根据预设的方位向聚焦公式对距离向插值信号进行方位向聚焦处理，获得超宽带合成孔径雷达的成像结果。本发明利用双峰型高斯脉冲信号的特点，通过在距离向进行可变阈值的相关处理，对回波信号进行距离压缩，然后进行距离向插值和方向性聚焦处理完成成像，规避了希尔伯特变换，实现了更好的成像效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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是本发明一实施例提供的基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像方法的实现流程示意图；
图2是本发明一实施例提供的基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像装置的示意框图；
图3是本发明一实施例提供的终端设备的示意框图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”以及其他任何变形，是指“包括但不限于”，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含一系列步骤或单元的过程、方法或系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。此外，术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而非用于描述特定顺序。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
图1是本发明一实施例提供的基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像方法的实现流程示意图，该基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像方法包括：
步骤101，获取超宽带合成孔径雷达的发射信号和回波信号，其中，发射信号为双峰型高斯脉冲信号；
在本实施例中，设超宽带冲激脉冲雷达发射双峰型高斯脉冲信号p(t)，场景中目标的坐标为(rn,xn)，rn表示雷达到目标的斜距，xn表示目标的方位向坐标，目标的回波幅度为An，目标的散射系数为fn，则接收到该目标的回波为
s(x0,t)＝Anfnp(t-τn)
其中，
表示雷达到目标的回波时延，x0表示雷达的方位向位置，c表示光速。
步骤102，计算回波信号与发射信号的相关系数；
在本实施例中，通过下式表示发射信号：
p(t)＝-2a2A(1-a2t2)exp(-a2t2)
其中A表示脉冲信号的最大幅度，在此设为1；a＝πfc，是一个决定脉冲信号斜率的常量，fc为脉冲的中心频率，此时p(t)长度与回波信号距离向长度不一致，无法完成相关计算，在p(t)末尾补零至与回波信号距离向长度一致后，利用下式计算回波信号与双峰型高斯脉冲的相关系数rx(x0,t)：
rx(x0,t)＝R[s(x0,t),p(t)]t≥0
其中，R[·]为求相关系数的运算，rx(x0,t)的范围是[0,1]，其中0为完全不相关，1为完全相关，若为理想回波信号(无噪声影响)，则相关系数最大为1
步骤103，通过窗函数对相关系数进行加窗处理，得到距离向压缩信号，其中，窗函数的阈值取决于相关系数和预设的可变系数；
在本实施例中，设rxmax为成像区域内相关系数最大值，则可变阈值窗函数，表示如下：
其中，k为可变系数，通常0.5≤k≤0.75，可根据实际情况进行调整，从而达到变换阈值的目的，利用下式，对相关系数进行加窗处理，完成距离压缩，得到距离压缩结果rx1(x0,t)：
rx1(x0,t)＝rx(x0,t)h(t)t≥0
步骤104，对距离向压缩信号进行距离向插值处理，得到距离向插值信号；
在本实施例中，对rx1(x0,t)沿距离向FFT后，在首尾各补(N-1)·num个零，其中N为升采样倍数，N≥0，num为回波信号距离向数据长度，对补零之后的数据沿距离向IFFT得到rx2(x0,t)，完成距离向插值。
步骤105，根据预设的方位向聚焦公式对距离向插值信号进行方位向聚焦处理，获得超宽带合成孔径雷达的成像结果。
在本发明的另一个实施例中，计算回波信号与发射信号的相关系数包括：
对发射信号进行距离向长度修正，使发射信号与回波信号的距离向长度相同；
计算修正后的发射信号与回波信号的相关系数。
在本发明的另一个实施例中，通过窗函数对相关系数进行加窗处理，得到距离压缩信号包括：
根据相关系数和可变系数确定窗函数；
根据相关系数、窗函数和预设的距离向压缩计算公式计算距离向压缩信号，距离向压缩计算公式为：
rx1(x0,t)＝rx(x0,t)h(t)
其中，h(t)表示窗函数，rx(x0,t)表示相关系数，rx1(x0,t)表示距离向压缩信号。
在本发明的另一个实施例中，根据相关系数和可变系数确定窗函数包括：
根据预设的窗函数计算公式计算窗函数，窗函数计算公式为：
其中，h(t)表示窗函数，k表示可变系数，rxmax表示成像区域内相关系数的最大值。
在本发明的另一个实施例中，对距离压缩信号进行距离向插值处理，得到距离向插值信号包括：
对距离向压缩信号沿距离向进行快速傅里叶变换，得到FFT信号；
根据升采样倍数和回波信号在距离向的数据长度对FFT信号进行距离向长度修正；
对修正后的FFT信号进行反向快速傅里叶变换，得到距离向插值信号。
在本发明的另一个实施例中，方位向聚焦公式为：
gn(t)＝∑|rx2(x0,t+τn)|
其中，τn表示回波信号的时延，rx2(x0,t+τn)表示增加时延后的距离向插值信号。
本发明与现有技术相比具有以下优点：
第一，由于本发明的处理流程都是基于实信号完成，有效避免了超宽带信号不满足希尔伯特变换条件带来了实信号经希尔伯特变换到复数域后，物理意义不明确的问题；
第二，由于本发明对双峰型高斯脉冲进行可变阈值相关处理实现距离压缩，进一步提高了双峰型高斯脉冲信号的距离分辨率，突破了距离分辨率不能小于冲激脉冲时宽的限定。
图2是本发明一实施例提供的基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像装置的示意框图，该基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像装置20包括：
信号获取模块21，用于获取超宽带合成孔径雷达的发射信号和回波信号，其中，发射信号为双峰型高斯脉冲信号；
相关系数计算模块22，用于计算回波信号与发射信号的相关系数；
距离向压缩模块23，用于通过窗函数对相关系数进行加窗处理，得到距离向压缩信号，其中，窗函数的阈值取决于相关系数和预设的可变系数；
距离向插值模块24，用于对距离向压缩信号进行距离向插值处理，得到距离向插值信号；
方位向聚焦模块25，用于根据预设的方位向聚焦公式对距离向插值信号进行方位向聚焦处理，获得超宽带合成孔径雷达的成像结果。
在本发明的另一个实施例中，计算回波信号与发射信号的相关系数包括：
对发射信号进行距离向长度修正，使发射信号与回波信号的距离向长度相同；
计算修正后的发射信号与回波信号的相关系数。
在本发明的另一个实施例中，通过窗函数对相关系数进行加窗处理，得到距离压缩信号包括：
根据相关系数和可变系数确定窗函数；
根据相关系数、窗函数和预设的距离向压缩计算公式计算距离向压缩信号，距离向压缩计算公式为：
rx1(x0,t)＝rx(x0,t)h(t)
其中，h(t)表示窗函数，rx(x0,t)表示相关系数，rx1(x0,t)表示距离向压缩信号。
在本发明的另一个实施例中，根据相关系数和可变系数确定窗函数包括：
根据预设的窗函数计算公式计算窗函数，窗函数计算公式为：
其中，h(t)表示窗函数，k表示可变系数，rxmax表示成像区域内相关系数的最大值。
在本发明的另一个实施例中，对距离压缩信号进行距离向插值处理，得到距离向插值信号包括：
对距离向压缩信号沿距离向进行快速傅里叶变换，得到FFT信号；
根据升采样倍数和回波信号在距离向的数据长度对FFT信号进行距离向长度修正；
对修正后的FFT信号进行反向快速傅里叶变换，得到距离向插值信号。
在本发明的另一个实施例中，方位向聚焦公式为：
gn(t)＝∑|rx2(x0,t+τn)|
其中，τn表示回波信号的时延，rx2(x0,t+τn)表示增加时延后的距离向插值信号。
从上述实施例可知，本发明实施例首先获取超宽带合成孔径雷达的发射信号和回波信号，其中，发射信号为双峰型高斯脉冲信号；然后计算回波信号与发射信号的相关系数；接着通过窗函数对相关系数进行加窗处理，得到距离向压缩信号，其中，窗函数的阈值取决于相关系数和预设的可变系数；然后对距离向压缩信号进行距离向插值处理，得到距离向插值信号；最后根据预设的方位向聚焦公式对距离向插值信号进行方位向聚焦处理，获得超宽带合成孔径雷达的成像结果。本发明利用双峰型高斯脉冲信号的特点，通过在距离向进行可变阈值的相关处理，对回波信号进行距离压缩，然后进行距离向插值和方向性聚焦处理完成成像，规避了希尔伯特变换，实现了更好的成像效果。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
图3是本发明一实施例提供的终端设备的示意图。如图3所示，该实施例的终端设备3包括：处理器30、存储器31以及存储在所述存储器31中并可在所述处理器30上运行的计算机程序32，例如基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像程序。所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各个基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至105。或者，所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示模块21至25的功能。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上所述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，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像方法，其特征在于，所述成像方法包括：
获取超宽带合成孔径雷达的发射信号和回波信号，其中，所述发射信号为双峰型高斯脉冲信号；
计算所述回波信号与所述发射信号的相关系数；
通过窗函数对所述相关系数进行加窗处理，得到距离向压缩信号，其中，所述窗函数的阈值取决于所述相关系数和预设的可变系数；
对所述距离向压缩信号进行距离向插值处理，得到距离向插值信号；
根据预设的方位向聚焦公式对所述距离向插值信号进行方位向聚焦处理，获得超宽带合成孔径雷达的成像结果；
所述通过窗函数对所述相关系数进行加窗处理，得到距离压缩信号包括：
根据所述相关系数和所述可变系数确定所述窗函数；
根据所述相关系数、所述窗函数和预设的距离向压缩计算公式计算所述距离向压缩信号，所述距离向压缩计算公式为：
rx1(x0,t)＝rx(x0,t)h(t)
其中，h(t)表示窗函数，rx(x0,t)表示相关系数，rx1(x0,t)表示距离向压缩信号；
所述根据所述相关系数和所述可变系数确定所述窗函数包括：
根据预设的窗函数计算公式计算所述窗函数，所述窗函数计算公式为：
其中，h(t)表示窗函数，k表示可变系数，rxmax表示成像区域内相关系数的最大值。
2.根据权利要求1所述的基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像方法，其特征在于，所述计算所述回波信号与所述发射信号的相关系数包括：
对所述发射信号进行距离向长度修正，使所述发射信号与所述回波信号的距离向长度相同；
计算修正后的发射信号与所述回波信号的相关系数。
3.根据权利要求1或2所述的基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像方法，其特征在于，所述对所述距离压缩信号进行距离向插值处理，得到距离向插值信号包括：
对所述距离向压缩信号沿距离向进行快速傅里叶变换，得到FFT信号；
根据升采样倍数和所述回波信号在距离向的数据长度对所述FFT信号进行距离向长度修正；
对修正后的FFT信号进行反向快速傅里叶变换，得到所述距离向插值信号。
4.根据权利要求3所述的基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像方法，其特征在于，所述方位向聚焦公式为：
gn(t)＝∑|rx2(x0,t+τn)|
其中，τn表示回波信号的时延，rx2(x0,t+τn)表示增加时延后的距离向插值信号。
5.一种基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像装置，其特征在于，包括：
信号获取模块，用于获取超宽带合成孔径雷达的发射信号和回波信号，其中，所述发射信号为双峰型高斯脉冲信号；
相关系数计算模块，用于计算所述回波信号与所述发射信号的相关系数；
距离向压缩模块，用于通过窗函数对所述相关系数进行加窗处理，得到距离向压缩信号，其中，所述窗函数的阈值取决于所述相关系数和预设的可变系数；
距离向插值模块，用于对所述距离向压缩信号进行距离向插值处理，得到距离向插值信号；
方位向聚焦模块，用于根据预设的方位向聚焦公式对所述距离向插值信号进行方位向聚焦处理，获得超宽带合成孔径雷达的成像结果；
所述距离向压缩模块具体用于：
根据预设的窗函数计算公式计算窗函数，窗函数计算公式为：
其中，h(t)表示窗函数，k表示可变系数，rxmax表示成像区域内相关系数的最大值；
根据所述相关系数、所述窗函数和预设的距离向压缩计算公式计算所述距离向压缩信号，所述距离向压缩计算公式为：
rx1(x0,t)＝rx(x0,t)h(t)
其中，h(t)表示窗函数，rx(x0,t)表示相关系数，rx1(x0,t)表示距离向压缩信号。
6.根据权利要求5所述的基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像装置，其特征在于，所述相关系数计算模块还用于：
对所述发射信号进行距离向长度修正，使所述发射信号与所述回波信号的距离向长度相同；
计算修正后的发射信号与所述回波信号的相关系数。
7.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲SAR成像方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011547482.4A CN112731444B (zh) | 2020-12-23 | 2020-12-23 | 一种基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲sar成像方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011547482.4A CN112731444B (zh) | 2020-12-23 | 2020-12-23 | 一种基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲sar成像方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112731444A CN112731444A (zh) | 2021-04-30 |
| CN112731444B true CN112731444B (zh) | 2022-05-17 |
Family
ID=75605934
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011547482.4A Active CN112731444B (zh) | 2020-12-23 | 2020-12-23 | 一种基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲sar成像方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112731444B (zh) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6453060B1 (en) * | 1999-06-29 | 2002-09-17 | Tri Path Imaging, Inc. | Method and apparatus for deriving separate images from multiple chromogens in a branched image analysis system |
| KR100841591B1 (ko) * | 2007-02-27 | 2008-06-26 | 한양대학교 산학협력단 | 타카기-스게노 퍼지 모델을 이용한 적응적 디인터레이싱장치 및 방법 |
| CN103293528A (zh) * | 2013-05-30 | 2013-09-11 | 电子科技大学 | 扫描雷达超分辨成像方法 |
| CN104237886A (zh) * | 2014-09-23 | 2014-12-24 | 中国科学院电子学研究所 | 一种高精度合成孔径雷达成像方法 |
| CN104380740A (zh) * | 2012-06-29 | 2015-02-25 | 索尼公司 | 编码装置、编码方法、解码装置和解码方法 |
| CN104391039A (zh) * | 2014-11-15 | 2015-03-04 | 中国特种设备检测研究院 | 基于动态小波指纹技术的储罐底板腐蚀非接触式超声检测方法 |
| CN110601720A (zh) * | 2019-10-31 | 2019-12-20 | 中国人民解放军陆军工程大学 | 直扩信号的调制、解调方法及终端设备 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107230189B (zh) * | 2017-05-23 | 2021-05-11 | 长春工业大学 | 湍流图像去噪方法 |
| CN109581516B (zh) * | 2018-11-29 | 2020-12-25 | 桂林理工大学 | 曲波域统计量自适应阈值探地雷达数据去噪方法及系统 |
-
2020
- 2020-12-23 CN CN202011547482.4A patent/CN112731444B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6453060B1 (en) * | 1999-06-29 | 2002-09-17 | Tri Path Imaging, Inc. | Method and apparatus for deriving separate images from multiple chromogens in a branched image analysis system |
| KR100841591B1 (ko) * | 2007-02-27 | 2008-06-26 | 한양대학교 산학협력단 | 타카기-스게노 퍼지 모델을 이용한 적응적 디인터레이싱장치 및 방법 |
| CN104380740A (zh) * | 2012-06-29 | 2015-02-25 | 索尼公司 | 编码装置、编码方法、解码装置和解码方法 |
| CN103293528A (zh) * | 2013-05-30 | 2013-09-11 | 电子科技大学 | 扫描雷达超分辨成像方法 |
| CN104237886A (zh) * | 2014-09-23 | 2014-12-24 | 中国科学院电子学研究所 | 一种高精度合成孔径雷达成像方法 |
| CN104391039A (zh) * | 2014-11-15 | 2015-03-04 | 中国特种设备检测研究院 | 基于动态小波指纹技术的储罐底板腐蚀非接触式超声检测方法 |
| CN110601720A (zh) * | 2019-10-31 | 2019-12-20 | 中国人民解放军陆军工程大学 | 直扩信号的调制、解调方法及终端设备 |
Non-Patent Citations (9)
| Title |
|---|
| A mixed finite element and mesh-free method using linear complementarity theory for gradient plasticity;Junbo Zhang;《Comput Mech (2011)》;20111231;全文 * |
| A New Echo Signal Processing Method for Blind Area Imaging of SAR;Yanheng Ma;《IOP Conference Series: Earth and Environmental Science》;20200319;全文 * |
| Apodization Method in UWB SAR Imaging;Habiba Akhter;《International Conference on Electrical Engineering and Information & Communication Technology (ICEEICT) 2014》;20141231;全文 * |
| 可结合CSAR时域成像处理的改进PGA方法;罗雨潇等;《信号处理》;20170925(第09期);全文 * |
| 基于子孔径Keystone变换的曲线轨迹大斜视SAR回波模拟;李根等;《电子与信息学报》;20200915(第09期);全文 * |
| 基于摆扫成像的无人机视觉侦察航迹规划方法;李文广;《中国惯性技术学报》;20190831;全文 * |
| 基于时变阈值的单比特压缩感知SAR成像;韩浩;《微波学报》;20190228;全文 * |
| 基于混沌调频信号的超宽带穿墙SAR成像;谭覃燕;《电子与信息学报》;20110228;全文 * |
| 步进频SAR的波数域成像算法研究;李俊慧等;《现代雷达》;20160715(第07期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112731444A (zh) | 2021-04-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111142105B (zh) | 复杂运动目标isar成像方法 | |
| CN108051812B (zh) | 基于二维速度搜索的星载sar运动目标检测方法 | |
| US9329264B2 (en) | SAR image formation | |
| US8022863B1 (en) | Spatially variant apodization (SVA) filter | |
| CN109669182B (zh) | 无源双基地sar动/静目标联合稀疏成像方法 | |
| CN110346798B (zh) | 一种双基合成孔径雷达波数域高效成像处理方法 | |
| CN101984363A (zh) | 一种步进调频体制超高分辨率sar成像方法 | |
| CN111273292B (zh) | 合成孔径雷达高频振动补偿方法、装置、电子设备及介质 | |
| CN108008387B (zh) | 一种机载阵列天线下视三维成像方法 | |
| CN105022060A (zh) | 针对快速空天目标的步进isar成像方法 | |
| CN113567983B (zh) | 一种利用滑轨的雷达合成孔径稀疏成像方法及系统 | |
| CN112731444B (zh) | 一种基于变阈值相关的超宽带冲激脉冲sar成像方法 | |
| CN113640807A (zh) | 多子阵合成孔径声纳脉内多普勒频移补偿逐线成像方法 | |
| CN115825953B (zh) | 一种基于随机频率编码信号的前视超分辨成像方法 | |
| DeLaurentis | Multipath synthetic aperture radar imaging | |
| US20230305106A1 (en) | Radar signal processing method, radar signal processing device, radio signal processing method, integrated circuit, radio device, and device | |
| CN117368914A (zh) | 一种适用于起伏地形的合成孔径雷达后向投影算法 | |
| JP3234232B2 (ja) | 超空間的可変アポダイゼーション（スーパーｓｖａ） | |
| CN111007512B (zh) | 车载雷达成像方法及装置、电子设备 | |
| CN111880154B (zh) | 基于对称波数谱对消的复图像域运动目标检测方法 | |
| CN114924246A (zh) | 目标检测方法、装置、毫米波雷达及存储介质 | |
| CN114089334B (zh) | 一种基于空间分集思想的双基圆轨迹sar成像方法 | |
| KR20150055279A (ko) | 방위각 고분해능 신호처리 알고리즘을 이용하는 차량용 레이더 및 그 운영 방법 | |
| CN117991282B (zh) | FMCW-Lidar距离和速度的估计方法、目标检测装置和存储介质 | |
| CN114488054B (zh) | 一种计算高效的合成孔径雷达地面运动目标聚焦方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |