CN112946649A - 一种适用于任意子孔径长度的pfa成像方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种适用于任意子孔径长度的PFA成像方法,具体在回波录取的过程中,将多个脉冲重复时间收集的回波定义为一个子孔径回波,根据子孔径的距离历史与系统参数,构建参考函数,在距离频域对每一个子孔径回波进行二维匹配滤波,得到粗聚焦后的子孔径图像;然后由每一个子孔径的波数得到全孔径波数,逐个子孔径完成波数映射;最后对成像结果使用PGA估计运动误差,完成运动误差补偿,得到最终的成像结果。在相邻两帧图像中,只需对新录入的子孔径回波进行匹配滤波,然后全孔径映射即可成像。本发明的方法具有成像效率高、适用性强、数据存储简单和运算处理复杂度低等优点。
Description
技术领域
本发明属于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像技术领域,具体涉及适用于任意子孔径长度的PFA高效成像方法。
背景技术
合成孔径雷达具有全天时、全天候的工作特点,在在环境监测、灾害监测、海洋观测、资源勘察、精细农业、地质测绘等方面有着广泛的应用。
随着运载平台应用的多样化,SAR从航天器、飞机等大型运载平台发展到了无人机、汽车等新型平台。在智能驾驶与自动监测等应用中,对成像效率的要求越来越高,也需要实现持续成像等功能。而传统的成像方法如BPA、RDA等都是全孔径回波数据进行一致处理或补偿后再成像,对于持续成像而言,在数据应用上存在很大的冗余。因此为适应新的应用场景,需要对传统的算法进行改进。
为提升数据的利用率,提高成像的效率,文献“Modified Range-DopplerAlgorithm for High Squint SAR Echo Processing,"in IEEE Geoscience and RemoteSensing Letters,vol.16,no.3,pp.422-426,March 2019,doi:10.1109/LGRS.2018.2873680”提出了一种改进的RD方法,基本思想是在距离频域进行一致的补偿,然后在距离压缩后再对剩余的相位进行补偿,最后进行方位压缩成像。但该方法在补偿时未考虑参考点外的剩余相位误差且每一帧图像需要对全孔径数据进行操作,存在成像精度差与成像效率低等问题;文献“Spectrum-Oriented FFBP Algorithm in Quasi-PolarGrid for SAR Imaging on Maneuvering Platform,"in IEEE Geoscience and RemoteSensing Letters,vol.14,no.5,pp.724-728,May 2017,doi:10.1109/LGRS.2017.2676118.”采用子孔径的方法,子孔径内采用BP进行成像,子孔径间使用插值进行孔径融合,最终得到高分辨图像,但该方法需要多级的孔径融合与插值,成像的精度与速度不可兼得。
发明内容
针对现有技术存在的上述问题,本发明提出了一种适用于任意子孔径长度的PFA成像方法。
本发明的技术方案为:一种适用于任意子孔径长度的PFA成像方法,具体包括如下步骤:
S1.系统参数初始化,所述参数包括:发射信号时宽、带宽、系统采样率、发射信号载频、脉冲重复频率、方位向照射时间;
S2.回波录取,对每个子孔径的回波进行录取并解调到基带,得到子孔径回波信号为:ssub(τ,η;x,y;i),其中,τ为快时间变量,η为慢时间变量,i为子孔径编号,x,y分别为目标在成像坐标系中的二维坐标;
S3.子孔径粗成像,具体过程如下:
S31.对步骤S2得到的子孔径回波进行距离向傅里叶变换,即Ssub(fτ,η;x,y;i)=FFTran{ssub(τ,η;x,y;i)},其中,FFTran表示距离向快速傅里叶变换运算,fτ为快时间频率;
S32.构建子孔径参考相位,在成像处理中,将成像坐标系的中心点设为参考点,根据每一个子孔径参考点的距离历史在距离频域构建该子孔径的二维参考相位其中,Ri(η;0,0)为每一个子孔径参考点的距离历史,场景参考点为成像坐标原点,fc是发射信号的载频,Kr为系统调频率;
S33.距离频域参考点匹配滤波,对步骤S31和步骤S32得到的子孔径回波与参考相位在距离频域进行相乘,得到子孔径粗成像结果其中,ΔRi(η;x,y)=Ri(η;x,y)-Ri(η;0,0),表示成像场景中目标与参考点的距离历史差,Ri(η;x,y)=2|R0+vηi+aηi 2/2-(x,y,0)|,其中R0是平台中心时刻的位置,v是平台的速度,a是平台的加速度,ηi是每一个子孔径对应的慢时间变量,子孔径划分示意图如图3所示。
S4.子孔径波数映射,具体过程如下:
S41.根据子孔径距离历史,可以得到子孔径的波数谱为:
S42.对步骤S41的波数谱进行旋转,即
[kpi,kqi]=[kxi,kyi]A
S43.将要融合成像的子孔径波数谱进行拼接,得到全孔径波数谱
kp=[kp1,kp2...kpi]
kq=[kq1,kq2...kqi]
S44.根据步骤S43的波数谱,对步骤S33的结果进行波数映射,即,
Sksub(kp,kq;x,y;i)=K{Ssubref(fr,η;x,y;i)},其中,K{·}为波数映射。
S5.全孔径成像,具体如下
S51.对步骤S44的结果进行子孔径波数谱叠加,得到全孔径波数谱,即,
Sk1(kp,kq;x,y)=sum(Sksub(kp,kq;x,y;i)),其中,sum{}表示子孔径波数谱累加。
S52.对全孔径波数域信号进行二维傅里叶变换得到成像结果,即,
S6.运动误差补偿,具体过程如下:
S61.对步骤S5得到的成像结果使用PGA沿方位向进行运动误差估计,得到由运动误差导致的方位向相位误差Φe。
S62.对步骤S5进行方位傅里叶变换后补偿误差相位,得到运动补偿结果,即
本发明的有益效果:本发明根据SAR回波采集与PFA算法的特点,提出了一种子孔径成像方法。本发明的方法在回波录取的过程中,将多个脉冲重复时间收集的回波定义为一个子孔径回波,根据子孔径的距离历史与系统参数,构建参考函数,在距离频域对每一个子孔径回波进行二维匹配滤波,得到粗聚焦后的子孔径图像;然后由每一个子孔径的波数得到全孔径波数,逐个子孔径完成波数映射;最后对成像结果使用PGA估计运动误差,完成运动误差补偿,得到最终的成像结果。在相邻两帧图像中,只需对新录入的子孔径回波进行匹配滤波,然后全孔径映射即可成像。相比于传统算法,本发明的方法避免了传统子孔径方法在孔径映射时的插值需求,提升了回波数据的利用效率,在持续多帧成像应用中,不需要每一次成像都对全孔径的回波数据进行处理,在映射的过程中,对波数进行了旋转,在大斜视与双基构型下可以直接与运动误差补偿方法PGA相结合。本发明具有成像效率高、适用性强、数据存储简单和运算处理复杂度低等优点。
附图说明
图1为本发明方法的成像流程图;
图2为本发明所适用的聚束SAR回波录取几何示意图;
图3为本发明实施例所使用的子孔径划分图;
图4为本发明实施例点目标仿真目标分布示意图;
图5为本发明实施例点目标成像结果图;
图6为本发明实施例成像结果的二维剖面;
图7为本发明实施例面目标成像结果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例做进一步的说明。
本发明的方法的成像总体流程图如图1所示,图2为本实施方式聚束SAR的几何配置示意图,基本参数如表1所示。
表1
平台速度(v) | 200m/s |
平台加速度(a) | 10m/s<sup>2</sup> |
中心时刻平台位置(R<sub>0</sub>) | [-8000,0,6000] |
载频(f<sub>c</sub>)/波长(λ) | 10GHz/3cm |
发射信号带宽(B<sub>r</sub>) | 500MHz |
发射信号脉冲宽度(T<sub>r</sub>) | 0.5μs |
距离向过采样系数(γ<sub>r</sub>) | 1.20 |
距离向采样点数(N<sub>ran</sub>) | 4096 |
合成孔径时间(T<sub>a</sub>) | 2.5s |
脉冲重复频率(PRF) | 1000Hz |
方位向采样系数(γ<sub>a</sub>) | 1.2 |
本实施方式中假定场景中有九个点目标,其分布如图4所示,其中目标O为场景中心位置。成像流程如图一所示,包括六个部分,依次为:A0.系统参数初始化;A.子孔径回波录取;B.子孔径粗聚焦;C.子孔径波数映射;D.全孔径成像;E.运动补偿,具体过程如下:
A0.系统参数初始化,具体初始化的参数包括采样率、方位向采样点数。
①.设置系统采样率为:
Fs=γrBr (1)
②.设置方位向采样点数为:
A.回波录取,具体如下:
初始化参数后进行子孔径回波录取并解调至基带,其表达式为:
其中,wr(·),wa(·)分别表示距离向和方位向窗函数,本实施例中取简单的矩形窗,ηc为各个目标的孔径中心时刻。
其中,慢时间变量的范围为:
快时间变量的范围为:
本方法不对包络进行校正,后续的推导均忽略二维窗函数。
B.子孔径粗聚焦:
①.将步骤A得到的子孔径的回波变换到距离频域
②.对①的结果乘以参考函数
ΔRi(η;x,y)=Ri(η;x,y)-Ri(η;0,0) (9)
C.子孔径波数映射
①.获取子孔径波数谱:
②.对①的结果进行旋转:
[kpi,kqi]=[kxi,kyi]A (11)
其中,θ为二维分辨夹角。
需要说明的是,为方便后续的自聚焦处理,提升算法的适用性,步骤B对波数谱进行了旋转,这样会使映射后成像的坐标系相对于数据采集的坐标系进行了旋转,但是不影响聚焦的效果。
③.对②的结果进行综合,得到全孔径的波数谱
④.根据③得到的波数谱,对步骤B的结果进行映射成像
Sksub(kp,kq;x,y;i)=K{S(fr,η;xp,yp;i)} (14)
D.全孔径成像:
①.对步骤C的结果进行子孔径波数谱叠加,得到全孔径波数谱,
Sk1(kp,kq;x,y)=sum(Sksub(kp,kq;x,y;i)) (15)
②.对①的结果进行二维FFT,得到全孔径成像结果
E.运动误差补偿:
①.对步骤D的结果,使用PGA沿方位向估计运动误差相位Φe。
②.根据①的结果,对步骤D的结果进行相位补偿。
依次对每一个全孔径所囊括的子孔径数据重复以上A-E步骤,即可实现持续成像。
仿真结果如表2和图4所示,其中本方法验证所采用构型的距离向与方位向理论分辨率由以下公式计算得出:
其中,距离向的理论分辨率为:
方位向的理论分辨率为:
表2
距离(实际/理论) | 方位(实际/理论) | |
3dB主瓣宽度 | 0.28m/0.27m | 0.32m/0.32m |
峰值旁瓣比(PLSR) | -13.20dB/-13.26dB | -13.21dB/-13.26dB |
积分旁瓣比(ISLR) | -9.80dB/-9.84dB | -9.81dB/-9.84dB |
由表2性能指标可以看出,本方法的仿真结果与理论计算值相符。图5为点目标成像结果。图6为成像结果的二维剖面:其中,图(a)为点目标A的二维剖面;图(b)为点目标B的二维剖面;图(c)为点目标C的二维剖面;图(d)为点目标D的二维剖面;图(e)为点目标O的二维剖面。图7为面目标成像结果:其中,图(a)单个孔径的成像结果图;(b)全孔径的成像结果图。
由图5、图6、图7可以看出,本发明的方法实现了对场景内所有点的良好聚焦,并且在帧与帧的成像过程中避免了回波数据的重复读取与预处理,并且在孔径映射的过程中,不需要进行插值等增加运算量的操作,降低了算法对硬件平台的要求,成像处理的效率高。
Claims (2)
1.一种适用于任意子孔径长度的PFA成像方法,具体包括如下步骤:
S1.系统参数初始化,所述参数包括:发射信号时宽、带宽、系统采样率、发射信号载频、脉冲重复频率、方位向照射时间;
S2.回波录取,对每个子孔径的回波进行录取并解调到基带,得到子孔径回波信号为:ssub(τ,η;x,y;i),其中,τ为快时间变量,η为慢时间变量,i为子孔径编号,x,y分别为目标在成像坐标系中的二维坐标;
S3.子孔径粗成像,具体过程如下:
S31.对步骤S2得到的子孔径回波进行距离向傅里叶变换,即Ssub(fτ,η;x,y;i)=FFTran{ssub(τ,η;x,y;i)},其中,FFTran表示距离向快速傅里叶变换运算,fτ为快时间频率;
S32.构建子孔径参考相位,在成像处理中,将成像坐标系的中心点设为参考点,根据每一个子孔径参考点的距离历史在距离频域构建该子孔径的二维参考相位其中,Ri(η;0,0)为每一个子孔径参考点的距离历史,场景参考点为成像坐标原点,fc是发射信号的载频,Kr为系统调频率;
S33.距离频域参考点匹配滤波,对步骤S31和步骤S32得到的子孔径回波与参考相位在距离频域进行相乘,得到子孔径粗成像结果其中,ΔRi(η;x,y)=Ri(η;x,y)-Ri(η;0,0),表示成像场景中目标与参考点的距离历史差,其中R0是平台中心时刻的位置,v是平台的速度,a是平台的加速度,ηi是每一个子孔径对应的慢时间变量;
S4.子孔径波数映射,具体过程如下:
S41.根据子孔径距离历史,可以得到子孔径的波数谱为:
S42.对步骤S41的波数谱进行旋转,即
S43.将要融合成像的子孔径波数谱进行拼接,得到全孔径波数谱
kp=[kp1,kp2...kpi]
kq=[kq1,kq2...kqi]
S44.根据步骤S43的波数谱,对步骤S33的结果进行波数映射,即,
Sksub(kp,kq;x,y;i)=K{Ssubref(fr,η;x,y;i)},其中,K{·}为波数映射。
S5.全孔径成像,具体如下
S51.对步骤S44的结果进行子孔径波数谱叠加,得到全孔径波数谱,即,
Sk1(kp,kq;x,y)=sum(Sksub(kp,kq;x,y;i)),其中,sum{}表示子孔径波数谱累加。
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