CN114545411A - 一种基于工程实现的极坐标格式多模高分辨sar成像方法 - Google Patents

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CN114545411A CN202210419364.8A CN202210419364A CN114545411A CN 114545411 A CN114545411 A CN 114545411A CN 202210419364 A CN202210419364 A CN 202210419364A CN 114545411 A CN114545411 A CN 114545411A
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Abstract

本发明公开了一种基于工程实现的极坐标格式多模高分辨SAR成像方法，用于雷达对地观测成像与目标识别，包括：多普勒中心频率估计；匹配滤波和运动补偿；距离重采样；方位重采样；空不变运动补偿；分块子图图像移位自聚焦；几何失真校正；子块图像拼接。本发明实现了高分辨对地观测精细成像，扩展PFA的应用范围（聚束SAR成像、条带SAR成像）、降低运算量，利于工程实现，提升目标识别和分辨能力。

Description

一种基于工程实现的极坐标格式多模高分辨SAR成像方法
技术领域
本发明涉及一种基于工程实现的极坐标格式多模高分辨SAR成像方法，属于雷达信号处理微波成像技术领域。
背景技术
合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称SAR）是通过信号处理技术对地面景物进行成像的一种新体制雷达，是现代雷达发展的前沿技术。它的出现极大地扩展了原有的雷达概念，使雷达具有了对目标（如地面、坦克、装甲车辆等）进行成像和识别的能力，能够为人们提供越来越多的有用信息。作为一种微波有源系统，SAR能够不受光照和气候条件的限制实现全天时、全天候对地观察，而且，选择合适的雷达波长，SAR 还能够穿透植被和地表等遮蔽物, 发现埋在地下数米深的目标。这些特点使SAR在农业、林业、水文、地质、海洋、洪水检测、测绘、减灾防灾以及军事等领域具有独特的优势，因此具有广泛的应用前景和发展潜力。
提高成像分辨率始终是雷达成像不懈追求的目标。在成像雷达出现之前，目标在雷达终端通常显示为一个“点”，含有的有用信息非常有限，因此雷达的功能也仅限于对目标进行定位和简单的参数估计，而很难对其进行可靠的识别。改善雷达分辨率，是提高其目标识别概率的主要技术途径之一。成像雷达的出现极大地扩展了原有雷达的功能，使得雷达具有了对目标进行可靠识别甚至对目标进行精细描述的能力。其中，作为应用最广泛的雷达成像技术，合成孔径雷达由于其具有两维高分辨率特性，从诞生之日起就一直受到广泛关注，经过五十多年的研究和发展，其分辨率已从最初的几十米发展到亚米级，场景成像质量已经能够达到或接近同类用途的光学图像的质量，这使得雷达的目标识别概率得到极大提升。目前，诸如桥梁、港口、机场、导弹发射架、坦克、甚至坦克上的炮管等都已能够实现可靠的识别。随着SAR技术的不断成熟和完善，人们并不满足于仅对目标进行识别，还希望能够对其进行更加精细的描述，因此对 SAR系统分辨率提出了更高的要求，如要对飞机类目标进行描述，分辨率要求达到0.15m，要对车辆目标进行描述，分辨率要求达到0.05m。
当前高分辨SAR成像方法面临平台大机动、算法步骤繁琐、运算量大、成像模式单一、应用范围窄等难题，难以保持高质量聚焦成像，不利于工程实现及应用拓展。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于工程实现的极坐标格式多模高分辨SAR成像方法，实现高分辨对地观测精细成像。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
一种基于工程实现的极坐标格式多模高分辨SAR成像方法，包括如下步骤：
步骤1，对于每幅SAR图像取M个脉冲的回波数据，计算每个距离门的相关系数，并求取每个距离门所对应的多普勒中心频率，将所有距离门对应的多普勒中心频率从小到大进行排序，取中间值作为多普勒中心频率的估计，根据模糊倍数，得到最终的多普勒中心频率的估计值；
步骤2，将回波数据变换到距离频域，利用最终的多普勒中心频率的估计值及惯导斜视角信息，进行运动补偿处理，将运动补偿处理结果与参考函数相乘得到匹配滤波后的数据，并转换为矩形格式数据；
步骤3，对步骤2得到的矩形格式数据进行距离重采样，得到距离重采样后的信号数据；
步骤4，对距离重采样后的信号数据进行方位重采样，得到方位重采样后的信号数据；
步骤5，对方位重采样后的信号数据做逆傅里叶变换IFFT，在结果中截取部分图像数据，通过自聚焦处理方法，估计相位误差，补偿到整个图像数据，完成空不变运动补偿；
步骤6，将整个图像数据划分为多个子块图像数据，对子块图像数据采用移位自聚焦处理方法进行相位误差估计，将各个子块图像数据估计的相位误差进行拼接，得到整个图像的误差估计，并补偿到整个图像数据中，完成空变运动补偿；
步骤7，对经步骤6处理得到的各子块图像进行几何失真校正；
步骤8，对经几何失真校正得到的各子块图像进行拼接，得到最终的成像结果。
作为本发明的一种优选方案，所述步骤1的具体过程如下：
1.1，对于第1幅SAR图像采用回波数据最前面的M个脉冲进行估计，从第2幅SAR图 像开始，采用上一幅图像的最后M个脉冲来估计当前图像的多普勒中心频率，计算每个距离 门的相关系数，第n个距离门所对应的相关系数
Figure 171196DEST_PATH_IMAGE001
为：
Figure 111470DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 103697DEST_PATH_IMAGE003
均为回波数据，m为每幅图所取脉冲所对应的脉冲序 号，n为距离门序号，N为回波数据的距离门数；
1.2，计算第n个距离门的多普勒中心频率
Figure 799120DEST_PATH_IMAGE004
：
Figure 244008DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 987973DEST_PATH_IMAGE006
为距离向采样频率，angle表示求角度；对所有的
Figure 100286DEST_PATH_IMAGE004
从小到大进行排 序，取中间值作为多普勒中心频率的估计
Figure 701031DEST_PATH_IMAGE007
；
1.3，考虑模糊问题，不模糊
Figure 898794DEST_PATH_IMAGE008
为：
Figure 180871DEST_PATH_IMAGE009
其中，v为载机地速，
Figure 147690DEST_PATH_IMAGE010
为斜视角，
Figure 122599DEST_PATH_IMAGE011
为波长；则模糊倍数
Figure 604396DEST_PATH_IMAGE012
为：
Figure 955743DEST_PATH_IMAGE013
因此，最终的多普勒中心频率的估计值
Figure 511490DEST_PATH_IMAGE014
为：
Figure 922879DEST_PATH_IMAGE015
。
作为本发明的一种优选方案，所述步骤2的具体过程如下：
利用驻留相位原理，对回波数据做距离向Fourier 变换，得到回波数据距离频域表达式：
Figure 626393DEST_PATH_IMAGE016
其中，t为方位慢时间，
Figure 515852DEST_PATH_IMAGE017
为距离采样频率点，
Figure 454333DEST_PATH_IMAGE018
为方位孔径时间，
Figure 505466DEST_PATH_IMAGE019
为信号带宽，j为复数符号，k为信号线性调频斜率，c为电波传播速度，
Figure 899538DEST_PATH_IMAGE020
为发射信号载频，
Figure 389425DEST_PATH_IMAGE021
为天线相位 中心到目标的瞬时距离；
将
Figure 185343DEST_PATH_IMAGE022
乘以如下参考函数
Figure 938535DEST_PATH_IMAGE023
：
Figure 554324DEST_PATH_IMAGE024
其中，
Figure 785586DEST_PATH_IMAGE025
为天线相位中心到场景中心的瞬时距离值，得到匹配滤波后的数据
Figure 436010DEST_PATH_IMAGE026
：
Figure 156841DEST_PATH_IMAGE028
在平面波前的假设，差分距离
Figure 525506DEST_PATH_IMAGE029
表示为：
Figure 294878DEST_PATH_IMAGE030
其中，
Figure 799809DEST_PATH_IMAGE031
为场景中分布点目标P的位置坐标，
Figure 894804DEST_PATH_IMAGE032
和
Figure 547502DEST_PATH_IMAGE033
分别为天线相位中心的 瞬时方位角和俯仰角；
将其代入
Figure 120566DEST_PATH_IMAGE026
，并忽略信号幅度影响，得到：
Figure 480003DEST_PATH_IMAGE035
令
Figure 745900DEST_PATH_IMAGE036
、
Figure 823577DEST_PATH_IMAGE037
分别表示对应于x、y 轴的波数坐标轴，则上式表示为：
Figure 262649DEST_PATH_IMAGE038
采用极坐标格式算法对在空间频域
Figure 739242DEST_PATH_IMAGE039
平面内呈极坐标格式排列的数据进行 二维重采样，转换为矩形格式数据。
作为本发明的一种优选方案，所述步骤3的具体过程如下：
3.1，将步骤2得到的矩形格式数据乘以二次相位函数
Figure 379302DEST_PATH_IMAGE040
：
Figure 741013DEST_PATH_IMAGE041
其中，
Figure 655879DEST_PATH_IMAGE042
为快时间变量，
Figure 989909DEST_PATH_IMAGE043
为调频斜率，
Figure 597607DEST_PATH_IMAGE044
为距离向尺度变换因子，
Figure 649877DEST_PATH_IMAGE045
，
Figure 368434DEST_PATH_IMAGE046
为场景中心俯仰角；
3.2，对3.1的结果进行傅里叶变换FFT；
3.3，将FFT处理后的数据乘以滤波器函数
Figure 619287DEST_PATH_IMAGE047
：
Figure 397887DEST_PATH_IMAGE048
3.4，对3.3的结果进行逆傅里叶变换IFFT；
3.5，将3.4的结果乘以二次相位函数
Figure 671874DEST_PATH_IMAGE049
：
Figure 194122DEST_PATH_IMAGE050
3.6，对3.5的结果进行傅里叶变换FFT；
3.7，将3.6的结果乘以运动补偿滤波因子
Figure 502744DEST_PATH_IMAGE051
：
Figure 248983DEST_PATH_IMAGE052
其中，
Figure 10265DEST_PATH_IMAGE053
为波长；
距离重采样后的信号
Figure 70625DEST_PATH_IMAGE054
表示为：
Figure 233753DEST_PATH_IMAGE055
。
作为本发明的一种优选方案，所述步骤4的具体过程如下：
方位重采样逐距离频率进行，
Figure 150894DEST_PATH_IMAGE056
方向的输入坐标
Figure 665052DEST_PATH_IMAGE057
为：
Figure 260594DEST_PATH_IMAGE058
其中，
Figure 278228DEST_PATH_IMAGE059
，
Figure 631849DEST_PATH_IMAGE060
，N为回波数据的距离门数，
Figure 367724DEST_PATH_IMAGE061
为距离空间频域输出采样间隔，
Figure 504307DEST_PATH_IMAGE062
，
Figure 642028DEST_PATH_IMAGE006
为距离向采样频率；
输出坐标按照距离重采样后各脉冲中心距离频率采样点在地面的投影坐标为参 考选择，则方位空间频域采样间隔
Figure 166550DEST_PATH_IMAGE063
为：
Figure 124142DEST_PATH_IMAGE064
其中，
Figure 595574DEST_PATH_IMAGE065
为每个脉冲所对应的俯仰地角，
Figure 322222DEST_PATH_IMAGE066
为脉冲数；
Figure 955328DEST_PATH_IMAGE056
方向的输出坐标
Figure 462533DEST_PATH_IMAGE067
为：
Figure 472077DEST_PATH_IMAGE068
令
Figure 53231DEST_PATH_IMAGE069
为方位向尺度变换因子，方位重采样后的信号
Figure 122819DEST_PATH_IMAGE070
表示 为：
Figure 851740DEST_PATH_IMAGE071
。
作为本发明的一种优选方案，所述步骤5的具体过程如下：
5.1，将
Figure 664975DEST_PATH_IMAGE070
变换到时域，对时域结果数据进行中心圆周移位，即从时域结果 数据中，选取每个距离单元中的最强散射点并将其中心圆周移位到零多普勒单元；
5.2，对中心圆周移位后的数据，利用海明窗对其进行加窗处理；
5.3，对加窗处理后的数据进行傅里叶变换FFT处理；
5.4，用线性无偏最小方差估计核或最大似然估计核估计相位误差梯度；
5.5，对估计的相位误差梯度进行积分得到相位误差估计，用该相位误差估计对相位历史域数据进行补偿，对补偿后的数据用5.1-5.4的方法反复迭代多次，将结果进行逆傅里叶变换IFFT变换到时域，得到聚焦结果。
作为本发明的一种优选方案，所述步骤6的具体过程如下：
6.1，对空不变运动补偿后的整个图像进行子块划分，使得子块内的残留距离徙动能够被忽略；
6.2，对子块图像数据进行成像；
6.3，利用自聚焦处理方法估计子块图像内高阶相位误差梯度；
6.4，利用图像移位原理，通过将当前子块图像与前一子块图像作方位相关，估计出两个子块图像间的相对线性相位误差梯度；
6.5，将6.3得到的高阶相位误差梯度与6.4得到的线性相位误差梯度求和，得到子块图像内总的相位误差梯度；
6.6，重复6.1-6.5直至所有子块图像处理完成；
6.7，将所有子块图像各自对应的总的相位误差梯度拼接，得到整个图像的相位误差梯度；
6.8，对整个图像的相位误差梯度进行积分，得到整个图像内的相位误差估计，并补偿到整个图像数据中，完成空变运动补偿。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
1、本发明实现了高分辨对地观测精细成像，扩展了极坐标格式算法（PolarFormat Algo- rithm，PFA）的应用范围（聚束SAR 成像、条带SAR成像）、降低运算量，利于工程实现，提升目标识别和分辨能力。
2、为便于工程实现，本发明围绕PFA中插值运算量大的问题，采用基于频域尺度变换的重采样方法以避免距离向插值操作。
3、本发明适用于高分辨率聚束SAR成像及条带SAR拼接SAR成像，极大地扩展了PFA的应用范围。
4、本发明采用的MDPGA算法很好地解决了在存在残留距离徙动条件下的相位误差估计问题。
附图说明
图1是本发明的处理流程图；
图2是聚束 SAR 数据采集几何模型图；
图3是带图像旋转的几何失真校正示意图；
图4是条带0.3米分辨率成像处理结果；
图5是聚束0.3米分辨率成像处理结果。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
如图1所示，为本发明基于工程实现的极坐标格式多模高分辨SAR成像方法的处理流程图，具体步骤如下：
1）多普勒中心频率
Figure 366215DEST_PATH_IMAGE014
估计：对每幅图取M个脉冲的回波数据，计算每个距离门所 对应的相关系数，利用多普勒中心频率计算公式求取每个距离门所对应的多普勒中心频 率，并排序，取中间值作为多普勒中心频率的估计，利用不模糊
Figure 341124DEST_PATH_IMAGE008
，计算模糊倍数，获得最 终多普勒中心频率的估计值。
2）匹配滤波和运动补偿：将回波数据变换到距离频域，利用多普勒中心频率估计值及惯导斜视角信息，进行运动补偿处理，将其与参考函数相乘得到匹配滤波后的数据，并转换为矩形格式数据。
3）距离重采样：距离向插值实质上是一个逐脉冲变化的带偏置的距离频域尺度变 换（PCS），将
Figure 822921DEST_PATH_IMAGE072
和二次相位函数
Figure 174268DEST_PATH_IMAGE040
相乘，进行傅里叶变换FFT，接着乘以滤波器函 数
Figure 992664DEST_PATH_IMAGE073
，并进行逆傅里叶变换IFFT，然后与二次相位函数
Figure 872895DEST_PATH_IMAGE049
相乘，变换到频域，结果乘 以运动补偿滤波因子
Figure 779671DEST_PATH_IMAGE074
，完成距离重采样。
4）方位重采样：方位插值实质上是一个逐距离频率变化的方位时间域尺度变换， 根据相关公式计算方位空间频域采样间隔
Figure 731447DEST_PATH_IMAGE063
，确定波数域
Figure 407279DEST_PATH_IMAGE056
方向的输出坐标，利用
Figure 723991DEST_PATH_IMAGE075
数据计算输出坐标所对应数据
Figure 118063DEST_PATH_IMAGE070
，实现方位重采样。
5）空不变运动补偿：对
Figure 811213DEST_PATH_IMAGE070
在方位向做逆傅里叶变换IFFT，在结果中截取部 分图像数据，通过中心圆周移位、加窗处理、FFT、方位向误差相位梯度估计、IFFT及迭代等 自聚焦处理（PGA）方法，估计相位误差，补偿到整个图像数据。
6）分块子图图像移位自聚焦（MDPGA）：将整个图像数据划分成多个小的子块图像数据，使得在子块图像数据内残留距离徙动效应可以忽略不计，然后对每个子块图像数据采用PGA 算法分别进行相位误差估计，将各个子块图像数据估计的相位误差进行拼接，得到整个图像内的误差估计，并补偿到整个图像数据中，完成空变运动补偿。
7）几何失真校正：依据波束照射范围确定地面校正区，将校正区划分为校正点网格，使校正点均匀分布在地面XY坐标系内，针对每个校正点，计算得到其在PFA图像中的坐标，由该坐标通过插值找到其‘像’，将其放回校正点，实现单个校正点的几何失真校正，对所有校正点逐个进行上述校正，就能够实现PFA图像的几何失真校正。
8）子块图像进行拼接：考虑到惯导精度影响，采用对相邻子块图像中的公共部分做相关处理，估计由于惯导数据误差引入的图像漂移，在图像拼接时再对其进行补偿以保证拼接图像连续。
本实施例是基于工程实现的极坐标格式多模高分辨SAR成像方法，利用X波段机载条带及聚束SAR实测数据对本发明方法进行了验证，具体实施方案步骤如下：
步骤1：多普勒中心频率
Figure 403868DEST_PATH_IMAGE014
估计
估计多普勒中心，并将得到的多普勒中心用于确立斜视角，以确立一个合适的坐标系以及聚束SAR数据采集几何模型。过程步骤如下：
（1）第1幅图采用AD回波数据最前面的512个脉冲估计，
Figure 157060DEST_PATH_IMAGE014
从第2幅图像开始，采用 上一幅图像的最后512个脉冲估计当前图像的
Figure 772849DEST_PATH_IMAGE014
，计算每个距离门的相关系数值，第n个距 离门所对应的相关系数值为：
Figure 4111DEST_PATH_IMAGE076
其中，m为每幅图所取脉冲所对应的脉冲序号，n为距离门序号，
Figure 654535DEST_PATH_IMAGE077
为回波数 据，N为回波数据的距离门数。
（2）计算第n个距离门的多普勒中心频率：
Figure 375366DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 744031DEST_PATH_IMAGE006
为距离向采样频率，angle表示求角度。对
Figure 513403DEST_PATH_IMAGE004
排序，取中间值作为多普 勒中心估计
Figure 18334DEST_PATH_IMAGE007
。
（3）考虑
Figure 113329DEST_PATH_IMAGE014
模糊问题，不模糊
Figure 500448DEST_PATH_IMAGE008
为：
Figure 339091DEST_PATH_IMAGE009
其中，v为载机地速，
Figure 961178DEST_PATH_IMAGE010
为斜视角，
Figure 961495DEST_PATH_IMAGE011
为波长。模糊数为：
Figure 39172DEST_PATH_IMAGE013
因此，最终多普勒中心估计为：
Figure 212665DEST_PATH_IMAGE015
步骤2：匹配滤波和运动补偿
利用驻留相位原理，对回波数据做距离向Fourier 变换，可得到回波数据距离频域表达式：
Figure 692187DEST_PATH_IMAGE016
其中，j为复数符号，
Figure 863406DEST_PATH_IMAGE078
为距离采样频率点，
Figure 428379DEST_PATH_IMAGE018
为方位孔径时间，t为方位慢时间，
Figure 608825DEST_PATH_IMAGE019
为信号带宽，
Figure 5171DEST_PATH_IMAGE020
为发射信号载频，k为信号线性调频斜率，c为电波传播速度，
Figure 612870DEST_PATH_IMAGE079
为天线相位 中心到目标的瞬时距离。
根据多普勒中心频率以及惯导给出的一些先验信息确立斜视角后，就可以确立一 个合适的坐标系，即将
Figure 133981DEST_PATH_IMAGE080
乘以如下参考函数
Figure 118118DEST_PATH_IMAGE081
：
Figure 368971DEST_PATH_IMAGE024
其中，
Figure 147571DEST_PATH_IMAGE025
为天线相位中心到场景中心的瞬时距离值。得到PFA处理前的信号：
Figure 421557DEST_PATH_IMAGE083
在平面波前的假设，差分距离
Figure 678226DEST_PATH_IMAGE029
可表示为：
Figure 986848DEST_PATH_IMAGE030
其中，
Figure 733087DEST_PATH_IMAGE084
为场景中分布点目标P的位置坐标，
Figure 759949DEST_PATH_IMAGE032
和
Figure 554729DEST_PATH_IMAGE033
分别为天线相位中心的瞬 时方位角和俯仰角，具体如图2所示。
将其代入
Figure 980507DEST_PATH_IMAGE085
，并忽略信号幅度影响，得到：
Figure 897648DEST_PATH_IMAGE086
令
Figure 146226DEST_PATH_IMAGE036
、
Figure 744698DEST_PATH_IMAGE037
分别表示对应 于x，y轴的波数坐标轴，c为光速。那么上式可以表示为：
Figure 27912DEST_PATH_IMAGE038
PFA只需要对原本在空间频域
Figure 115953DEST_PATH_IMAGE039
平面内呈极坐标格式排列的数据进行二维重 采样，将其转换为矩形格式数据。
步骤3：距离重采样
利用FFT操作取代传统的插值方法，以避免距离向插值操作，简化距离重采样过程。具体过程如下：
（1）
Figure 851828DEST_PATH_IMAGE087
乘以二次相位函数：
Figure 253991DEST_PATH_IMAGE041
其中，
Figure 657290DEST_PATH_IMAGE045
为距离向尺度变换因子，
Figure 853916DEST_PATH_IMAGE046
为场景中心俯仰角，
Figure 77087DEST_PATH_IMAGE042
为快时间变 量，
Figure 345258DEST_PATH_IMAGE043
为调频斜率。
（2）进行傅里叶变换FFT
（3）将FFT处理之后的数据乘以滤波器函数乘以滤波器函数：
Figure 337484DEST_PATH_IMAGE048
（4）将（3）的结果进行逆傅里叶变换IFFT
（5）将（4）的结果乘以二次相位函数：
Figure 970591DEST_PATH_IMAGE088
（6）将（5）的结果进行傅里叶变换FFT
（7）将（6）的结果乘以运动补偿滤波因子：
Figure 415479DEST_PATH_IMAGE089
上述处理中，流程不仅得到了简化，且避免了直接插值所带来的巨大计算量，距离重采样后的信号可表示为：
Figure 425023DEST_PATH_IMAGE055
步骤4：方位重采样
方位重采样逐距离频率进行，由于按照固定场景坐标重采样，也是均匀到均匀的重采样过程。输入坐标为：
Figure 68494DEST_PATH_IMAGE058
其中，
Figure 138081DEST_PATH_IMAGE059
，
Figure 804686DEST_PATH_IMAGE060
，
Figure 617921DEST_PATH_IMAGE062
为距离空间频域输出采样间隔。
输出坐标按照距离重采样后各脉冲中心距离频率采样点在地面的投影坐标为参考选择，那么方位空间频域采样间隔选为：
Figure 115899DEST_PATH_IMAGE064
其中，
Figure 353457DEST_PATH_IMAGE065
为每个脉冲所对应的俯仰地角，
Figure 772937DEST_PATH_IMAGE066
为脉冲数。
就是说
Figure 858705DEST_PATH_IMAGE056
方向的输出坐标为：
Figure 680031DEST_PATH_IMAGE068
令
Figure 888158DEST_PATH_IMAGE090
为方位向尺度变换因子，方位重采样后的信号可表示为：
Figure 794934DEST_PATH_IMAGE071
步骤5：空不变运动补偿，具体步骤如下：
（1）将
Figure 684393DEST_PATH_IMAGE070
变换到时域，对时域结果数据进行中心圆周移位：从时域结果数据 中，选取每个距离单元中的最强散射点并将其中心圆周移位到零多普勒单元，其主要目的 是去除与目标位置相关的线性相位分量，改善相位估计的信杂比；
（2）对中心圆周移位的数据，利用海明（hamming）窗对其进行加窗处理，目的在于减小杂波背景，提高信杂比以改善相位误差估计精度；
（3）对加窗处理后的数据进行FFT处理；
（4）方位向误差相位梯度估计，用线性无偏最小方差估计核或最大似然估计核估计相位误差梯度；
（5）相位误差校正及迭代，对估计的相位梯度进行积分得到相位误差估计，用该相位误差对相位历史域数据进行补偿。对补偿后的数据用（1）至（4）的方法反复迭代多次，将结果进行IFFT变换到时域，即可获得满意的聚焦结果。
步骤6：分块子图图像移位自聚焦（MDPGA），具体步骤如下：
（1）对空不变运动补偿后的整个图像进行子块划分，使得子块内的残留距离徙动可以忽略；
（2）对子块图像数据进行成像；
（3）利用 PGA 估计子块图像内高阶相位误差梯度；
（4）利用图像移位（MD）原理，通过将当前子块图像与前一子块图像作方位相关，估计出两个子块图像间的相对线性相位误差梯度；
（5）将第（3）和（4）步所得到的高阶相位误差梯度和线性相位误差梯度求和，得到子块图像内总的相位梯度；
（6）重复步骤（1）到（5）直至所有子块图像处理完成；
（7）将所有子块图像估计得到的相位误差梯度拼接，得到整个图像的相位误差梯度；
（8）对相位误差梯度进行积分，得到整个图像内的相位误差估计，并补偿到整个图像数据中，完成空变运动补偿。
步骤7：几何失真校正
由于滤波器参数与子块中心像素单元的实际位置有关，而滤波器输入子图像是没 有经过几何失真校正的图像，因此还必须通过子块中心的名义位置
Figure 360225DEST_PATH_IMAGE091
计算其实际空 间位置
Figure 942516DEST_PATH_IMAGE092
。像素单元名义位置与实际位置间存在如下关系：
Figure 133326DEST_PATH_IMAGE093
式中，
Figure 826475DEST_PATH_IMAGE094
分别为孔径中心时刻天线相位中心到场景中心和到目标的距离，
Figure 356814DEST_PATH_IMAGE095
为斜视角，
Figure 844427DEST_PATH_IMAGE096
为孔径中心时刻俯仰角，
Figure 522533DEST_PATH_IMAGE097
为场景中心点y坐标。
几何失真校正可以通过在图像域进行重采样实现。首先，根据波束照射范围确定 地面校正区，使校正区覆盖感兴趣的波束扫描区域。然后将校正区划分为校正点网格，如图 3所示，使校正点均匀分布在地面XY坐标系内，相邻点横向间隔为
Figure 19373DEST_PATH_IMAGE098
，纵向间隔为
Figure 404218DEST_PATH_IMAGE099
，分别对 应校正后图像的方位和距离像素单元。针对每个校正点，计算得到其在PFA图像中的坐标
Figure 328312DEST_PATH_IMAGE091
，由该坐标在PFA图像中通过插值找到其‘像’，将其放回校正点，就实现了单个校正 点的几何失真校正。对所有校正点逐个进行上述校正，就能够实现PFA图像的几何失真校 正。
条带图像拼接时，还需要将图像校正到以场景稳定建立的坐标系内（X轴平行于载 机飞行方向）。通过将校正区网格直接建立在场景稳定坐标系内的方法同时实现几何失真 校正和图像坐标系变换，其实现过程如图3所示。首先将场景稳定坐标系内的校正点坐标
Figure 228135DEST_PATH_IMAGE100
通过如下坐标旋转变换转换为以视线方向建立的坐标系内（Y轴沿视线方向，即本 发明信号模型采用的坐标系）的坐标
Figure 263087DEST_PATH_IMAGE092
：
Figure 768017DEST_PATH_IMAGE101
再将
Figure 883520DEST_PATH_IMAGE092
转换为PFA图像坐标
Figure 473902DEST_PATH_IMAGE091
。最后以坐标
Figure 109282DEST_PATH_IMAGE091
在PFA图像中通过插 值找到其‘像’放回校正点坐标
Figure 734299DEST_PATH_IMAGE100
处。这样，通过一次插值过程就同时实现了几何失 真校正和图像坐标变换。
步骤8：子块图像进行拼接，条带模式0.3米分辨率成像处理结果如图4所示（雷达发射LFM信号，带宽600MHz，作用距离10km），聚束模式0.3米分辨率成像处理结果如图5所示（雷达发射LFM信号，带宽600MHz，作用距离8km）。
从成像处理结果来看，本发明实现了工程可实现的PFA多模式（条带、聚束）超高分辨SAR精细成像，拓展了SAR成像应用，利于对地观测成像与目标识别。
以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于工程实现的极坐标格式多模高分辨SAR成像方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，对于每幅SAR图像取M个脉冲的回波数据，计算每个距离门的相关系数，并求取每个距离门所对应的多普勒中心频率，将所有距离门对应的多普勒中心频率从小到大进行排序，取中间值作为多普勒中心频率的估计，根据模糊倍数，得到最终的多普勒中心频率的估计值；
步骤2，将回波数据变换到距离频域，利用最终的多普勒中心频率的估计值及惯导斜视角信息，进行运动补偿处理，将运动补偿处理结果与参考函数相乘得到匹配滤波后的数据，并转换为矩形格式数据；
步骤3，对步骤2得到的矩形格式数据进行距离重采样，得到距离重采样后的信号数据；
步骤4，对距离重采样后的信号数据进行方位重采样，得到方位重采样后的信号数据；
步骤5，对方位重采样后的信号数据做逆傅里叶变换IFFT，在结果中截取部分图像数据，通过自聚焦处理方法，估计相位误差，补偿到整个图像数据，完成空不变运动补偿；
步骤6，将整个图像数据划分为多个子块图像数据，对子块图像数据采用移位自聚焦处理方法进行相位误差估计，将各个子块图像数据估计的相位误差进行拼接，得到整个图像的误差估计，并补偿到整个图像数据中，完成空变运动补偿；
步骤7，对经步骤6处理得到的各子块图像进行几何失真校正；
步骤8，对经几何失真校正得到的各子块图像进行拼接，得到最终的成像结果。
2.根据权利要求1所述的基于工程实现的极坐标格式多模高分辨SAR成像方法，其特征在于，所述步骤1的具体过程如下：
1.1，对于第1幅SAR图像采用回波数据最前面的M个脉冲进行估计，从第2幅SAR图像开 始，采用上一幅图像的最后M个脉冲来估计当前图像的多普勒中心频率，计算每个距离门的 相关系数，第n个距离门所对应的相关系数
Figure 111386DEST_PATH_IMAGE001
为：
Figure 559684DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 870580DEST_PATH_IMAGE003
均为回波数据，m为每幅图所取脉冲所对应的脉冲序号，n为距离门序号，N为回波数据的距离门数；
1.2，计算第n个距离门的多普勒中心频率
Figure 796948DEST_PATH_IMAGE004
：
Figure 876899DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 230520DEST_PATH_IMAGE006
为距离向采样频率，angle表示求角度；对所有的
Figure 763133DEST_PATH_IMAGE004
从小到大进行排序， 取中间值作为多普勒中心频率的估计
Figure 493191DEST_PATH_IMAGE007
；
1.3，考虑模糊问题，不模糊
Figure 693228DEST_PATH_IMAGE008
为：
Figure 952171DEST_PATH_IMAGE009
其中，v为载机地速，
Figure 237659DEST_PATH_IMAGE010
为斜视角，
Figure 505830DEST_PATH_IMAGE011
为波长；则模糊倍数
Figure 560373DEST_PATH_IMAGE012
为：
Figure 255797DEST_PATH_IMAGE013
因此，最终的多普勒中心频率的估计值
Figure 28581DEST_PATH_IMAGE014
为：
Figure 569283DEST_PATH_IMAGE015
。
3.根据权利要求1所述的基于工程实现的极坐标格式多模高分辨SAR成像方法，其特征在于，所述步骤2的具体过程如下：
利用驻留相位原理，对回波数据做距离向Fourier 变换，得到回波数据距离频域表达式：
Figure 743913DEST_PATH_IMAGE016
其中，t为方位慢时间，
Figure 610238DEST_PATH_IMAGE017
为距离采样频率点，
Figure 604739DEST_PATH_IMAGE018
为方位孔径时间，
Figure 214711DEST_PATH_IMAGE019
为信号带宽，j为 复数符号，k为信号线性调频斜率，c为电波传播速度，
Figure 243847DEST_PATH_IMAGE020
为发射信号载频，
Figure 281073DEST_PATH_IMAGE021
为天线相位中 心到目标的瞬时距离；
将
Figure 762870DEST_PATH_IMAGE022
乘以如下参考函数
Figure 176534DEST_PATH_IMAGE023
：
Figure 794597DEST_PATH_IMAGE024
其中，
Figure 268304DEST_PATH_IMAGE025
为天线相位中心到场景中心的瞬时距离值，得到匹配滤波后的数据
Figure 971818DEST_PATH_IMAGE026
：
Figure 923593DEST_PATH_IMAGE028
在平面波前的假设，差分距离
Figure 661742DEST_PATH_IMAGE029
表示为：
Figure 306350DEST_PATH_IMAGE030
其中，
Figure 762739DEST_PATH_IMAGE031
为场景中分布点目标P的位置坐标，
Figure 518206DEST_PATH_IMAGE032
和
Figure 845282DEST_PATH_IMAGE033
分别为天线相位中心的瞬时 方位角和俯仰角；
将其代入
Figure 654932DEST_PATH_IMAGE026
，并忽略信号幅度影响，得到：
Figure 333038DEST_PATH_IMAGE034
令
Figure 892195DEST_PATH_IMAGE035
、
Figure 339357DEST_PATH_IMAGE036
分别表示对应于x、y 轴的波数坐标轴，则上式表示为：
Figure 60188DEST_PATH_IMAGE037
采用极坐标格式算法对在空间频域
Figure 491170DEST_PATH_IMAGE038
平面内呈极坐标格式排列的数据进行二维 重采样，转换为矩形格式数据。
4.根据权利要求3所述的基于工程实现的极坐标格式多模高分辨SAR成像方法，其特征在于，所述步骤3的具体过程如下：
3.1，将步骤2得到的矩形格式数据乘以二次相位函数
Figure 322859DEST_PATH_IMAGE039
：
Figure 155686DEST_PATH_IMAGE040
其中，
Figure 47419DEST_PATH_IMAGE041
为快时间变量，
Figure 700117DEST_PATH_IMAGE042
为调频斜率，
Figure 601077DEST_PATH_IMAGE043
为距离向尺度变换因子，
Figure 22831DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure 85465DEST_PATH_IMAGE045
为 场景中心俯仰角；
3.2，对3.1的结果进行傅里叶变换FFT；
3.3，将FFT处理后的数据乘以滤波器函数
Figure 959880DEST_PATH_IMAGE046
：
Figure 664531DEST_PATH_IMAGE047
3.4，对3.3的结果进行逆傅里叶变换IFFT；
3.5，将3.4的结果乘以二次相位函数
Figure 206371DEST_PATH_IMAGE048
：
Figure 705485DEST_PATH_IMAGE049
3.6，对3.5的结果进行傅里叶变换FFT；
3.7，将3.6的结果乘以运动补偿滤波因子
Figure 67196DEST_PATH_IMAGE050
：
Figure 309959DEST_PATH_IMAGE051
其中，
Figure 440726DEST_PATH_IMAGE052
为波长；
距离重采样后的信号
Figure 110741DEST_PATH_IMAGE053
表示为：
Figure 225328DEST_PATH_IMAGE054
。
5.根据权利要求4所述的基于工程实现的极坐标格式多模高分辨SAR成像方法，其特征在于，所述步骤4的具体过程如下：
方位重采样逐距离频率进行，
Figure 740623DEST_PATH_IMAGE055
方向的输入坐标
Figure 257055DEST_PATH_IMAGE056
为：
Figure 832393DEST_PATH_IMAGE057
其中，
Figure 434275DEST_PATH_IMAGE058
，
Figure 753261DEST_PATH_IMAGE059
，N为回波数据的距离门数，
Figure 124200DEST_PATH_IMAGE060
为距离空间频域输出采样间隔，
Figure 136018DEST_PATH_IMAGE061
，
Figure 694038DEST_PATH_IMAGE006
为距离向采样频率；
输出坐标按照距离重采样后各脉冲中心距离频率采样点在地面的投影坐标为参考选 择，则方位空间频域采样间隔
Figure 82294DEST_PATH_IMAGE062
为：
Figure 42160DEST_PATH_IMAGE063
其中，
Figure 224880DEST_PATH_IMAGE064
为每个脉冲所对应的俯仰地角，
Figure 535775DEST_PATH_IMAGE065
为脉冲数；
Figure 462143DEST_PATH_IMAGE055
方向的输出坐标
Figure 542095DEST_PATH_IMAGE066
为：
Figure 895716DEST_PATH_IMAGE067
令
Figure 693907DEST_PATH_IMAGE068
为方位向尺度变换因子，方位重采样后的信号
Figure 158387DEST_PATH_IMAGE069
表示为：
Figure 92845DEST_PATH_IMAGE070
。
6.根据权利要求5所述的基于工程实现的极坐标格式多模高分辨SAR成像方法，其特征在于，所述步骤5的具体过程如下：
5.1，将
Figure 617367DEST_PATH_IMAGE069
变换到时域，对时域结果数据进行中心圆周移位，即从时域结果数据 中，选取每个距离单元中的最强散射点并将其中心圆周移位到零多普勒单元；
5.2，对中心圆周移位后的数据，利用海明窗对其进行加窗处理；
5.3，对加窗处理后的数据进行傅里叶变换FFT处理；
5.4，用线性无偏最小方差估计核或最大似然估计核估计相位误差梯度；
5.5，对估计的相位误差梯度进行积分得到相位误差估计，用该相位误差估计对相位历史域数据进行补偿，对补偿后的数据用5.1-5.4的方法反复迭代多次，将结果进行逆傅里叶变换IFFT变换到时域，得到聚焦结果。
7.根据权利要求6所述的基于工程实现的极坐标格式多模高分辨SAR成像方法，其特征在于，所述步骤6的具体过程如下：
6.1，对空不变运动补偿后的整个图像进行子块划分，使得子块内的残留距离徙动能够被忽略；
6.2，对子块图像数据进行成像；
6.3，利用自聚焦处理方法估计子块图像内高阶相位误差梯度；
6.4，利用图像移位原理，通过将当前子块图像与前一子块图像作方位相关，估计出两个子块图像间的相对线性相位误差梯度；
6.5，将6.3得到的高阶相位误差梯度与6.4得到的线性相位误差梯度求和，得到子块图像内总的相位误差梯度；
6.6，重复6.1-6.5直至所有子块图像处理完成；
6.7，将所有子块图像各自对应的总的相位误差梯度拼接，得到整个图像的相位误差梯度；
6.8，对整个图像的相位误差梯度进行积分，得到整个图像内的相位误差估计，并补偿到整个图像数据中，完成空变运动补偿。
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