CN113219457A - 超宽带调频连续波sar自聚焦成像方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种超宽带调频连续波SAR自聚焦成像方法,包括以下步骤:利用外部传感器测量的运动参数,采用距离徙动算法成像得到初步粗聚焦图像;在所述成像流程中分析超宽带调频连续波SAR二维误差的特点,建立二维频域的误差模型;在所述二维频域的误差模型的基础上进行距离徙动误差的估计和补偿;在所述二维频域的误差模型的基础上进行方位相位误差的估计和补偿。本发明给出了超宽带调频连续波SAR图像二维散焦的解决办法,具备流程简单易行;运算复杂度低;对场景目标的依赖度低等显著优势。
Description
技术领域
本发明涉及超宽带调频连续波雷达技术领域,特别涉及一种超宽带调频连续波SAR自聚焦成像方法。
背景技术
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)作为一种现代热门的遥感技术手段,能够穿云透雾,突破时间、空间的限制,高效获取高分辨率图像,在民用以及军事领域被广泛的应用于目标成像、追踪和识别。也正是其广阔、复杂的应用场景对SAR系统的性能提出了更高的要求,比如:更高的空间分辨率、更大的测绘幅宽、更快的响应时间。因此对应到雷达系统的实现上,核心需求为对宽带信号的高速操控,即产生、控制、传输、处理宽带信号。然而传统雷达受制于电子学速率瓶颈,在高速电磁微波的生成、采样、接收等方面遇到很多难以解决的问题。微波光子雷达系统以光子为载体,利用丰富的光谱资源和灵活的光子技术,具有大带宽、抗电磁干扰、重量轻、体积小、无相互辐射干扰等优势,有望引领雷达系统新一代潮流,为遥感领域带来翻天覆地的变化。本发明以利用微波光子技术实现的超宽带调频连续波SAR为背景,分析该类系统的特征及在成像过程中面临的问题,并据此提出一种自聚焦成像算法。
微波光子雷达因其实现方式的特殊性以及超宽带信号的应用,在成像方面将不可避免地存在一些传统雷达不涉及或不关注的困难。一方面,微波光子雷达系统中一般依靠光纤传输,光线对于外部环境的变化非常敏感:温度、湿度、物理抖动都会为系统带来额外未知的时间延迟。这一影响在长光纤应用的条件下更为严重。另一方面,微波光子雷达通常采用宽带信号来实现高分辨率成像。当信号带宽达到载波频率的四分之一时,被认为是超宽带。因而面临的频率色散、波长变化等问题在此类系统中的影响不容忽略。总之,以上两因素如果得不到合适的消除或补偿将对严重影响成像质量。在超高分辨率的条件下,不仅会导致方位向相位随机误差,还会造成跨距离门的徙动误差,最终的成像结果将会出现二维散焦。由于以上两方面具有很强的时变性,而每次实验前进行定标测量是不现实的,因此可行的方法是对粗聚焦图像进行后处理以实现图像的补偿。
在实现本发明的过程中,申请人发现上述现有技术存在如下技术缺陷:
截止目前,已经出现很多二维自聚焦方法,一般而言,校正跨距离门徙动的方法,比如借助ISAR中互相关函数进行距离对准等方法,能够估计出数值范围较大的误差,但通常精度较低;对于方位向残余相位误差,最常用的方法是相位梯度自聚焦(phase gradientautofocus,PGA),该类方法估计精度很高,但是由于相位缠绕难以估计较大的误差。所以二维自聚焦的实现包括两个步骤:先校正跨距离门误差再补偿残余方位向相位误差。但是值得注意的是,现有的聚焦方法主要针对由运动参数造成的图像模糊,这类误差主要有飞行平台偏离理想直线轨迹的情况以及运动测量传感器的测量误差组成。这类算法隐含的基本假设是场景中的目标在时域经历相同的运动误差,也即残余跨距离门徙动近似是距离空不变的,因而距离向误差的主要分量能够通过一致校正去除,并将残余误差限制在一个距离门内。但是联系微波光子系统中的特殊性,以上假设对于由成像参数造成的图像散焦情况不成立,现有的自聚焦方法不再适用。
考虑到超宽带高分辨雷达系统的较高的采样率、较宽的成像刈幅,对比基础的距离多普勒算法(Range-Doppler Algorithm,RDA)、后向投影算法(Back-projectionAlgorithm,BPA),距离徙动算法(Range Migration Algorithm,RMA)因在成像过程中没有任何近似且计算量适中,因此被视为针对该系统最合适的成像基础。以微波光子雷达为例,超宽带SAR中额外未知的时间延时以及时变的波长均属于成像参数误差,误差模型的建立以及误差补偿的实现与基础的成像流程关联密切。由于在RMA成像主要在二维频域实现距离和方位向解耦合进而完成二维压缩,以上两种参数将对所有视线范围内的目标在二维频域引起一致性误差,因此一种合理便捷的方法是在二维频域进行估计和补偿,最终实现超宽带调频连续波SAR图像的自聚焦。
发明内容
有鉴于此,本发明的主要目的在于提供一种超宽带调频连续波SAR自聚焦成像方法,以期部分地解决上述技术问题中的至少之一。
为了实现上述目的,作为本发明的一方面,提供了一种超宽带调频连续波SAR自聚焦成像方法,包括以下步骤:
利用外部传感器测量的运动参数,采用距离徙动算法成像得到初步粗聚焦图像;
在所述成像流程中分析超宽带调频连续波SAR二维误差的特点,建立二维频域的误差模型;
在所述二维频域的误差模型的基础上进行距离徙动误差的估计和补偿;
在所述二维频域的误差模型的基础上进行方位相位误差的估计和补偿。
其中,在所述成像流程中分析超宽带调频连续波SAR二维误差的特点包括:
对消除残余视频相位后的差频信号利用驻定相位原理进行处理得到方位向傅立叶变换后的信号:
利用参考函数完成参考距离处的距离徙动校正和方位压缩;
STOLT插值完成其他距离门的距离徙动校正和方位压缩,得到运动误差在二维频域带来的距离向徙动误差和方位向相位误差;
对信号进行二维压缩得到粗聚焦图像。
其中,所述距离徙动误差的估计和补偿包括:
提取强点目标,将所述初步粗聚焦图像变换到方位频域-距离压缩域;
提取距离徙动曲线并进行二次拟合并形成二维频域的误差频谱,进而直接对二维频谱进行校正。
其中,所述距离徙动误差的估计和补偿具体包括以下步骤:
设计一定宽度的子块蒙版对强点及邻近域进行加窗,进行子块选择;
对所有子块进行遍历,对每个方位频点的距离向,估计当前方位频点与前一频点距离向之间的相对偏移量,得到徙动曲线;
根据所述徙动曲线进行加权平均;
利用最小二乘法进行曲线拟合和优化;
距离徙动的校正需要在二维频域进行,依据所述徙动曲线构造一致校正函数;
利用所述一致校正函数进行距离徙动误差的估计和补偿。
其中,所述对所有子块进行遍历,对每个方位频点的距离向,估计当前方位频点与前一频点距离向之间的相对偏移量,得到徙动曲线的步骤包括:
构建相邻方位频点的互相关函数,求取互相关函数的峰值;
将相邻方位频点估计得到的相对偏移量累计得到残余距离徙动。
其中,所述方位相位误差的估计和补偿包括:
在方位频域分割为两个子孔径,并对所述两个子孔径分别进行逆傅立叶变换得到两幅子图像;
在距离向划分为一定宽度的子块,每个子块应具有较高的对比度且尽可能覆盖整个距离向;
对所有子块进行遍历执行,得到一组向量;
对所述向量利用最小二乘法进行线性拟合;
依据拟合结果构造参考函数,至此完成方位向残余相位的估计和补偿。
其中,所述对所有子块进行遍历执行包括:构建两个子孔径数据的互相关函数,求取互相关函数的峰值。
基于上述技术方案可知,本发明的超宽带调频连续波SAR自聚焦成像方法相对于现有技术至少具有如下有益效果的一部分:
本发明就是在考虑超宽带调频连续波SAR系统中引起散焦的两大原因的基础上,分析和建立了二维频域的误差模型(此处不执着于误差的具体函数表达式,而重点关注其误差形式);然后提出应对跨距离门误差以及残余相位误差的补偿算法。其中,针对跨距离门的徙动,提出方位频域-距离压缩域互相关算法实现距离对准从而消除距离徙动误差;针对残余的相位误差,考虑到宽幅成像中的误差随距离空变的情况,借助传统图移(MD)算法消除方位时域二次相位误差的思想,形成一种距离空变的估计方位频域二次误差的MD算法。两个步骤顺序执行,能够有效解决超宽带调频连续波SAR利用RMA算法成像时的散焦情况。
综上,本发明给出了超宽带调频连续波SAR图像二维散焦的解决办法,具备流程简单易行;运算复杂度低;对场景目标的依赖度低等显著优势。所提算法提供了一种先进的频域补偿思路,对于超宽带调频连续波SAR系统,尤其是以微波光子技术实现的系统中存在未知电延迟或者发射信号频率色散等问题均有效,可以避免大量重复的物理定标实验,从而节约工程经济成本和时间成本,因此具有广泛的应用前景。
附图说明
图1是本发明实施例提供的超宽带调频连续波SAR自聚焦成像方法的流程示意图;
图2是本发明实施例提供的距离徙动校正流程图;
图3是本发明实施例提供的相位误差补偿流程图。
具体实施方式
一直以来,实现对场景目标进行大测绘带、高分辨率成像都是遥感领域SAR追求的目标,这在民用和军事应用均具有重大意义。而实现上述功能,需要雷达具有大工作带宽以及快速的数据处理能力,在硬件系统的实现上,传统电子技术已经难以满足设计需求。微波光子技术因其大宽带、低损耗、抗电磁干扰等优点而被认为是未来新一代雷达的主要技术手段,具有广阔的应用前景。但是正因为其能够提供超宽带、高分辨率的信号,系统将面临着额外未知的时间延时和波长漂移等困难,目前基础的成像算法不能支持其实现高精度成像,而现有的针对运动参数误差的补偿算法不能解决以上问题,因此需要分析超宽带调频连续波SAR图像的散焦特性,并提出针对性算法进行估计和校正。
本发明就是在考虑超宽带调频连续波SAR系统中引起散焦的两大原因的基础上,分析和建立了二维频域的误差模型(此处不执着于误差的具体函数表达式,而重点关注其误差形式);然后提出应对跨距离门误差以及残余相位误差的补偿算法。其中,针对跨距离门的徙动,提出方位频域-距离压缩域互相关算法实现距离对准从而消除距离徙动误差;针对残余的相位误差,考虑到宽幅成像中的误差随距离空变的情况,借助传统图移(MD)算法消除方位时域二次相位误差的思想,形成一种距离空变的估计方位频域二次误差的MD算法。两个步骤顺序执行,能够有效解决超宽带调频连续波SAR利用RMA算法成像时的散焦情况。
综上,该技术方案给出了超宽带调频连续波SAR图像二维散焦的解决办法,具备流程简单易行;没有插值等操作,运算复杂度低;对场景目标的依赖度低等显著优势。所提算法提供了一种先进的频域补偿思路对于常规SAR系统中存在未知电延迟或者发射信号频率色散等问题均有效,可以避免大量重复的物理定标实验,从而节约工程经济成本和时间成本,因此具有广泛的应用前景。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,并参照附图,对本发明作进一步的详细说明。
本发明公开了一种基于RMA成像算法,针对超宽带调频连续波SAR粗聚焦图像的二维聚焦方法。本发明首先基于RMA成像算法建立了二维频域的误差模型,然后提出一种二维自聚焦方法,主要包括两个步骤:首先依据方位频域-距离压缩域提取距离向走动误差,并在二维频域统一补偿尺度较大的相位误差;其次,提出频域且考虑距离向空变的图移(MapDrift)算法对方位向残余的相位误差进行估计和补偿。
如图1所示,为超宽带调频连续波SAR自聚焦成像方法的流程示意图;包括以下步骤:
利用外部传感器测量的运动参数,采用距离徙动算法成像得到初步粗聚焦图像;
在所述成像流程中分析超宽带调频连续波SAR二维误差的特点,建立二维频域的误差模型;
在所述二维频域的误差模型的基础上进行距离徙动误差的估计和补偿;
在所述二维频域的误差模型的基础上进行方位相位误差的估计和补偿。
其中,在所述成像流程中分析超宽带调频连续波SAR二维误差的特点包括:
对消除残余视频相位后的差频信号利用驻定相位原理进行处理得到方位向傅立叶变换后的信号:
利用参考函数完成参考距离处的距离徙动校正和方位压缩;
STOLT插值完成其它距离处的距离徙动校正和方位压缩;
对信号进行二维压缩得到粗聚焦图像。
根据本发明进一步的实施例,首先依据RMA成像流程建立二维频域的误差模型。SAR系统采用去调频模式接收,消除残余视频相位后的差频信号可以表示为:
sif(t)=exp[-jπ(2krτtr+2fcτ)],
其中,tr表示快时间,Tr表示时宽,kr为调频率,fc表示中心频率,受超宽带的影响,波长的变化会导致中心频率的偏移,对于一景数据而言时间较短,可以认为偏移量为常数。假设光纤本身的延时误差为δτ,由P(rp,xp)目标导致的延时为:ta=nTr为方位向慢时间,n为表示脉冲数的索引,n=0,1,2…N。
接下来,在成像流程中分析超宽带调频连续波SAR二维误差的特点。
(1)利用驻定相位原理可以得到方位向傅立叶变换后的信号:
(2)利用如下参考函数完成参考距离rref处的距离徙动校正和方位压缩。
(3)STOLT插值
但是由于参数误差,导致插值函数为:
其中,ζ(fy,fc)=α·fy+β·fc
在实际SAR系统中,κ在数值上沿方位向的变化范围很小,可以认为在各个距离门内是一个常量。由此分析得到,利用不准确的参数进行STOLT插值,将在每个距离门上引入沿方位向呈近似二次的扭曲。由于即β→1距离向的频率中心偏移不严重。
经过STOLT插值,信号在二维频域可以表示为:
对上式进行距离向傅立叶变换,可以推导出,距离徙动情况如下:
Rm(fa;r)=ζ1(·)·(r-rref)+ζ2(·)·δr
其中,
由于β→1,是一个数值上接近1的缩放因子。可以看到,两者均近似为沿方位向的二次函数,这说明未知的时间延时和中心频率的偏移导致的跨距离门徙动呈二次分量占优。对于残余的方位向相位误差,其主要由贡献,根据上面的推导和分解,容易得知残余的相位误差在形式上也是二次占优的。
(4)二维压缩
该步骤由一次距离向傅立叶变换及一次方位向逆傅立叶变换完成,不引入新误差。
以上,可以看到参考函数相乘与STOLT插值是引入误差的主要步骤。额外的时间延时以及中心频率的偏移这两个成像参数的误差将同时为信号在二维频域带来距离徙动误差和残余相位误差,且两种误差在形式上都是二次占优的。
如图2所示,为距离徙动校正流程图,距离徙动误差的估计和补偿包括:
提取强点目标,将所述初步粗聚焦图像变换到方位频域-距离压缩域;
提取距离徙动曲线并进行二次拟合形成二维频域的误差频谱,进而直接对二维频谱进行校正。
其中,所述距离徙动误差的估计和补偿具体包括以下步骤:
设计一定宽度的子块蒙版对强点及邻近域进行加窗,进行子块选择;
对所有子块进行遍历,对每个方位频点的距离向,估计当前方位频点与前一频点距离向之间的相对偏移量,得到徙动曲线;
根据所述徙动曲线进行加权平均;
利用最小二乘法进行曲线拟合和优化;
距离徙动的校正需要在二维频域进行,依据所述徙动曲线构造一致校正函数;
利用所述一致校正函数进行距离徙动误差的估计和补偿。
其中,所述对所有子块进行遍历,对每个方位频点的距离向,估计当前方位频点与前一频点距离向之间的相对偏移量,得到徙动曲线的步骤包括:
构建相邻方位频点的互相关函数,求取互相关函数的峰值;
将相邻方位频点估计得到的相对偏移量累计得到残余距离徙动。
根据本发明进一步的实施例,距离徙动误差的估计需要利用包含强点的粗聚焦图像,并在距离压缩域-方位频域完成。主要步骤为:
S1:子块选择。由于图像具有二维模糊的特点,强点目标的能量在距离向和方位向都有扩散,因此需要设计一定宽度的子块蒙版对强点及邻近域进行加窗,在引入较小噪声的情况下,使得子块内尽可能多地包含强点目标能量。假设共存在满足要求的子块数目为K。
S2:接下来对所有子块进行遍历,对每个方位频点的距离向,估计当前方位频点与前一频点距离向之间的相对偏移量。
S2.1构建相邻方位频点的互相关函数,求取互相关函数的峰值。峰值位置表示距离向的偏移情况。假设图像尺寸为M×N(方位向×距离向)。
S2.2将相邻方位频点估计得到的相对偏移量累计得到残余距离徙动;
第二步骤执行结束,将得到K条长度为M的徙动曲线。
S3:根据步骤二得到的徙动曲线进行加权平均。
S4:利用最小二乘法进行曲线拟合和优化,即
为了使拟合曲线尽可能反应提取的徙动误差的变化趋势,要求在所有数据点上的残差都较小:
这里令上述偏差的平方和最小,即:
通过最小二乘的方法达到误差均衡和去噪声的目的,这一步骤即可估计出变化平滑的跨距离门徙动误差。
S5:距离徙动的校正需要在二维频域进行,依据估计的徙动曲线构造一致校正函数:
至此在频域完成跨距离门误差的估计和校正,此时图像仅残余方位向的二次相位误差。
如图3所示,为相位误差补偿流程图,方位相位误差的估计和补偿包括:
在方位频域分割为两个子孔径,并对所述两个子孔径分别进行逆傅立叶变换得到两幅子图像;
在距离向划分为一定宽度的子块,每个子块应具有较高的对比度且尽可能覆盖整个距离向;
对所有子块进行遍历执行,得到一组向量;
对所述向量利用最小二乘法进行线性拟合;
依据拟合结果构造参考函数,至此完成方位向残余相位的估计和补偿。
其中,所述对所有子块进行遍历执行包括:构建两个子孔径数据的互相关函数,求取互相关函数的峰值。
根据本发明进一步的实施例,根据建立的误差模型,残余的相位误差在方位频域是二次分量占优的,且这一特点对所有目标具有一致性的。考虑到现代超宽带SAR,尤其是微波光子雷达的宽幅成像能力,相位误差不可避免的存在距离空变。因此,这里提出一种随距离空变的方位频域图移算法,即根据子孔径图像间的偏移提取方位调频率误差。
首先将信号在二维频域可以写作:
S1:在方位频域分割为两个子孔径,并对两个子孔径分别进行逆傅立叶变换得到两幅子图像。两子子孔径可以写作:
两子孔径的数据分别进行方位向傅立叶变换并进行化简:
因此得到:Δxr=v·Δta=v·αrBa
S2:在距离向划分为一定宽度的子块(假设数目为Q,对应的距离门为r=[r1 r2 …rQ]),每个子块应具有较高的对比度且尽可能覆盖整个距离向。
S3:接下来对所有子块进行遍历执行:构建两个子孔径数据的互相关函数,求取互相关函数的峰值。峰值位置表示方位向的偏移情况。
所有子块执行结束,将得到一组长度为Q的向量
x=[Δx1 Δx2 … ΔxQ]T。
S4:对上一步骤得到的向量利用最小二乘法进行线性拟合:
得到参数a和b。
S5:依据上述步骤的结果构造参考函数:
Ha=exp[-jαr(2πfa)2]
至此即可完成方位向残余相位的估计和校正。
以上所述的具体实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种超宽带调频连续波SAR自聚焦成像方法,其特征在于,包括以下步骤:
利用外部传感器测量的运动参数,采用距离徙动算法成像得到初步粗聚焦图像;
在成像流程中分析超宽带调频连续波SAR二维误差的特点,建立二维频域的误差模型;
在所述二维频域的误差模型的基础上进行距离徙动误差的估计和补偿;
在所述二维频域的误差模型的基础上进行方位相位误差的估计和补偿。
2.根据权利要求1所述的自聚焦成像方法,其特征在于,在所述成像流程中分析超宽带调频连续波SAR二维误差的特点包括:
对消除残余视频相位后的差频信号利用驻定相位原理进行处理得到方位向傅立叶变换后的信号:
利用参考函数完成参考距离处的距离徙动校正和方位压缩;
STOLT插值完成其他距离门的距离徙动校正和方位压缩,得到运动误差在二维频域带来的距离向徙动误差和方位向相位误差;
对信号进行二维压缩得到粗聚焦图像。
3.根据权利要求1所述的自聚焦成像方法,其特征在于,所述距离徙动误差的估计和补偿包括:
提取强点目标,将所述初步粗聚焦图像变换到方位频域-距离压缩域;
提取距离徙动曲线并进行二次拟合并形成二维频域的误差频谱,进而直接对二维频谱进行校正。
4.根据权利要求3所述的自聚焦成像方法,其特征在于,所述距离徙动误差的估计和补偿具体包括以下步骤:
设计一定宽度的子块蒙版对强点及邻近域进行加窗,进行子块选择;
对所有子块进行遍历,对每个方位频点的距离向,估计当前方位频点与前一频点距离向之间的相对偏移量,得到徙动曲线;
根据所述徙动曲线进行加权平均;
利用最小二乘法进行曲线拟合和优化;
距离徙动的校正需要在二维频域进行,依据所述徙动曲线构造一致校正函数;
利用所述一致校正函数进行距离徙动误差的估计和补偿。
5.根据权利要求4所述的自聚焦成像方法,其特征在于,所述对所有子块进行遍历,对每个方位频点的距离向,估计当前方位频点与前一频点距离向之间的相对偏移量,得到徙动曲线的步骤包括:
构建相邻方位频点的互相关函数,求取互相关函数的峰值;
将相邻方位频点估计得到的相对偏移量累计得到残余距离徙动。
6.根据权利要求1所述的自聚焦成像方法,其特征在于,所述方位相位误差的估计和补偿包括:
在方位频域分割为两个子孔径,并对所述两个子孔径分别进行逆傅立叶变换得到两幅子图像;
在距离向划分为一定宽度的子块,每个子块应具有较高的对比度且尽可能覆盖整个距离向;
对所有子块进行遍历执行,得到一组向量;
对所述向量利用最小二乘法进行线性拟合;
依据拟合结果构造参考函数,至此完成方位向残余相位的估计和补偿。
7.根据权利要求6所述的自聚焦成像方法,其特征在于,所述对所有子块进行遍历执行包括:构建两个子孔径数据的互相关函数,求取互相关函数的峰值。
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