CN114646958A - 一种分布式小卫星聚束mimo-sar超高分辨成像方法 - Google Patents

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Abstract

本发明的目的是提出了一种针对分布式小卫星聚束MIMO‑SAR的超高分辨成像方法，在距离维通过发射步进频信号来获取距离高分辨率，在方位维通过子孔径图像融合得到方位高分辨图像，以获得距离向高分辨率。其实现过程是：(1)划分子孔径并分离出子带信号；(2)子孔径信号空域滤波；(3)使用改进的TBS算法进行频带合成；(4)距离徙动补偿和距离压缩：使用CSA对二维重构的子孔径信号进行距离徙动补偿和距离脉压；(5)方位聚焦；(6)图像融合。本发明提出了一种针对分布式小卫星聚束MIMO‑SAR的超高分辨成像方法。

Description

一种分布式小卫星聚束MIMO-SAR超高分辨成像方法
技术领域
本发明涉及小卫星SAR领域，具体是一种针对分布式小卫星聚束MIMO-SAR工作模式的超高分辨成像方法。
背景技术
MIMO-SAR克服了单通道SAR高分辨与宽测绘带之间的矛盾，是星载SAR系统未来的重点发展方向。相控阵天线技术是实现星载MIMO-SAR工作模式的一种主要途径，但其极大地增加了雷达的研制成本，而分布式小卫星由于发射灵活、研制周期短、成本低等优点，已成为未来实现星载MIMO-SAR工作模式的另一途径。分布式小卫星可以通过控制天线波束指向，多个天线同时发射和接收多个频段信号来完成星载聚束MIMO-SAR构型，实现高分辨率宽测绘带成像。
聚束模式是SAR获取高分辨目标图像的主要手段，该模式下全孔径回波信号的多普勒带宽较大。为了避免回波信号出现多普勒混叠，一般要求系统脉冲重复频率(PulseRepetition Rate，PRF)大于此多普勒带宽，但这将大大限制观测场景的测绘带宽。为了获得大测绘带宽，有两类MIMO-SAR算法被广泛使用：抑制距离模糊算法和方位解模糊算法。抑制距离模糊算法常常通过方位相位编码(Azimuth Phase Coding，APC)来实现。但是，这类算法要求系统PRF大于回波信号的多普勒带宽，这无疑会增加雷达接收机采集的数据量，导致卫星存储压力过大。因此，星载聚束MIMO-SAR通常希望工作在低PRF模式中，通过使用方位解模糊算法来消除方位模糊。发明利用空间自由度对全孔径信号进行空域滤波从而消除信号的方位模糊，但由于空间自由度受限于卫星个数，当分辨率提高导致方位模糊严重时，需要增加卫星个数来获取足够的空间自由度，这无疑会导致成本的剧增。发明对子孔径信号进行解模糊处理，大大降低了被处理信号的模糊度，从而保证空间自由度充足。但这类算法在成像之前需要拼接出全孔径信号，这造成数据量的激增，极大地增加成像处理系统的计算量。
在高分辨率SAR系统中，需要发射宽带信号来获得距离向高分辨率。然而，超宽带信号对发射硬件设备要求高，难以通过硬件直接产生。解决这个问题的一种方法是雷达发射窄带步进频信号，然后通过带宽合成技术处理雷达回波获取超宽带信号。雷达信号的带宽合成技术主要分为两类：时域带宽合成(Time-domain Bandwidth Synthesis，TBS)和频域带宽合成(Frequency-domain Bandwidth Synthesis，FBS)。FBS方法操作简单，但其要求信号的子带中心与完整频带中心刚好相隔整数个频点，否则不能精确合成。TBS方法的合成精度高，但其操作流程较为繁琐，计算量大，效率较低。
基于以上问题，本发明提出了一种针对分布式小卫星聚束MIMO-SAR的超高分辨成像方法，在距离维通过发射步进频信号来获取距离高分辨率，在方位维通过子孔径图像融合得到方位高分辨图像。首先利用空域滤波技术解除子孔径信号的方位模糊，然后提出了一种改进的TBS方法实现步进频率信号的合成，最后使用子孔径图像融合算法完成子孔径信号的成像及图像融合，从而获得全孔径对应的高分辨率图像。子孔径划分技术与子孔径图像融合算法的结合有效地减小了被处理信号的模糊度和成像系统的计算量。改进的TBS方法简化了传统TBS的操作流程，提高了频带合成效率。仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。
发明内容
本发明的目的是提出了一种针对分布式小卫星聚束MIMO-SAR的超高分辨成像方法，在距离维通过发射步进频信号来获取距离高分辨率，在方位维通过子孔径图像融合得到方位高分辨图像，以获得距离向高分辨率。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：
一种分布式小卫星聚束MIMO-SAR超高分辨成像方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1划分子孔径并分离出子带信号
(1)将全孔径信号划分为K个子孔径信号。
(2)对子孔径信号进行子带信号的分离，将每颗卫星接收的信号分离成Q个子带信号，Q为发射信号的卫星个数。
(3)对分离出的子孔径子带信号进行多普勒中心补偿，使其普勒中心为零。
步骤2重构方位无模糊信号
(1)多普勒中心补偿之后，对子孔径信号做方位向FFT处理。
(2)根据信号在方位向的空间自由度构造空域滤波权矢量函数W(m)，使用W(m)对子孔径信号进行滤波，得到方位无模糊的信号。
步骤3重构距离向大带宽信号
(1)首先将方位无模糊的各子带信号做距离FFT处理变换到双频域，然后补偿掉距离相位的二次项。
(2)使用改进的TBS方法完成带宽拼接：
a)对各子带信号做距离向IFFT处理变换到距离时域，在时域进行距离向的频移，然后进行距离向FFT操作。
b)将各子带信号进行相干累加得到完整的距离频带信号，频带合成后信号距离向的带宽由B扩展为QB，B为子带信号的频宽。
步骤4距离徙动补偿和距离压缩：使用CSA对子孔径的二维重构信号进行距离徙动补偿和距离脉压。
步骤5方位聚焦
(1)距离脉压之后，子孔径信号的方位相位为双曲相位，在方位频域将此双曲相位转变为二次相位。
(2)在方位向对信号做IFFT处理，然后在方位时域对信号进行Dechirp操作。
(3)校正由于Dechirp操作而发生改变的信号多普勒中心，使信号多普勒中心为零。
(4)对信号在方位向进行FFT操作，得到在
Figure BSA0000229045160000021
域聚焦的方位低分辨率图像。
步骤6子孔径图像融合
(1)对子孔径图像的方位相位进行校正，使子孔径图像的相位在聚焦频点处为零，而在非聚焦点处与第K段子孔径中心时刻呈线性关系。
(2)将各子孔径图像进行相干叠加得到方位全分辨率图像。
与已有技术相比，本发明的有益效果体现在：
(1)本发明改进了传统的TBS。传统的TBS方法有四个步骤：时域频移，相位校正，时移，频带累加。其中相位校正和时移这两步是为了纠正二次相位的频移，且这两步计算繁琐。而本发明改进的TBS方法在频移之前补偿掉了距离的二次相位，所以不需要相位校正和频移操作，减小了计算量。
(2)本发明设计了一套针对分布式小卫星聚束MIMO-SAR的处理流程。传统的MIMO-SAR的处理流程要么是针对全孔径信号，要么在成像之前需要拼接出全孔径信号。本发明对子孔径信号进行处理，用空域滤波技术和改进的TBS方法恢复出方位不模糊距离大带宽的子孔径信号。之后对这个子孔径信号的直接做成像处理：使用子孔径图像融合的成像方法对子孔径信号直接成像，得到多幅子孔径图像，然后将子孔径图像做相干融合得到全孔径对应的高分辨图像。这样不需要拼接出全孔径信号再成像，可以并行处理。并且子孔径的信号量比全孔径的信号量小得多，处理机的负载要小很多。
(3)本发明采用了分布式小卫星模型。相比于在单站相控阵模型，分布式小卫星可以分布式存储数据，减小了星上存储压力。
附图说明
图1是本发明的一种分布式小卫星聚束MIMO-SAR超高分辨成像方法的流程图。
图2所示的星载三发三收系统模型。
图3为单个点目标的频带合成结果：(a)为子带信号的带宽；(b)为频带合成后信号的带宽。
图4展示了点目标的分布情况：地面设有3×3均匀分布的点阵，距离向和方位向的点间距均为1km。
图5为P1在频带合成前后的距离向剖面图。
图6展示了点目标P1在图像融合过程中方位分辨率的变化。
图7展示了三个点目标P1、P2、P3的最终成像的等高线图：(a)为点目标P1的等高线图；(b)为点目标P2的等高线图；(c)为点目标P3的等高线图。
图8为仿真所用原图。
图9为面目标成像结果。
具体实施方式
步骤1划分子孔径并分离出子带信号
(1)将全孔径信号划分为K个子孔径信号。
(2)对子孔径信号进行子带信号的分离，将每颗卫星接收的信号分离成Q个子带信号，Q为发射信号的卫星个数。
(3)对分离出的子孔径子带信号进行多普勒中心补偿，使其普勒中心为零。
步骤2重构方位无模糊信号
(1)多普勒中心补偿之后，对子孔径信号做方位向FFT处理。
(2)根据信号在方位向的空间自由度构造空域滤波权矢量函数W(m)，使用W(m)对子孔径信号进行滤波，得到方位无模糊的信号。
步骤3重构距离向大带宽信号
(1)首先将方位无模糊的各子带信号做距离FFT处理变换到双频域，然后补偿掉距离相位的二次项。
(2)对各子带信号做距离向IFFT处理变换到距离时域，在时域进行距离向的频移，然后进行距离向FFT操作。
(3)将各子带信号进行相干累加得到完整的距离频带信号，频带合成后信号距离向的带宽由B扩展为QB，B为子带信号的频宽。
步骤4距离徙动补偿和距离压缩：使用CSA对子孔径的二维重构信号进行距离徙动补偿和距离脉压。
步骤5方位聚焦
(1)距离脉压之后，子孔径信号的方位相位为双曲相位，在方位频域将此双曲相位转变为二次相位。
(2)在方位向对信号做IFFT处理，然后在方位时域对信号进行Dechirp操作。
(3)校正由于Dechirp操作而发生改变的信号多普勒中心，使信号多普勒中心为零。
(4)对信号在方位向进行FFT操作，得到在
Figure BSA0000229045160000041
域聚焦的方位低分辨率图像。
步骤6子孔径图像融合
(1)对子孔径图像的方位相位进行校正，使子孔径图像的相位在聚焦频点处为零，而在非聚焦点处与第K段子孔径中心时刻呈线性关系。
(2)将各子孔径图像进行相干叠加得到方位全分辨率图像。
以下通过目标仿真实验进一步说明本发明的有效性。
仿真实验：
(1)仿真条件：
仿真实验采用图2所示的星载三发三收系统模型。每颗卫星各自发射不同载频的线性调频信号，并且接收3颗卫星的信号。仿真参数如表1所示。
表1三发三收系统仿真参数
Figure BSA0000229045160000042
(2)仿真内容：
为了更好地展现信号频谱，首先使用单个点目标进行频带合成仿真实验。单个点目标位于场景中心。图3为单个点目标的频带合成结果：三个子带信号通过改进的TBS方法可以很好地合成为一个大带宽信号。
验证了改进的TBS方法的有效性之后，对点阵目标进行成像仿真。图4展示了点目标的分布情况：地面设有3×3均匀分布的点阵，距离向和方位向的点间距均为1km。图4中标记出来的三点坐标分别为P1(-1km，Rε-1km)、P2(0，Rs)、P3(1km，Rs+1km)，Rs为场景中心的最短斜距。
点目标仿真结果如图5-7所示。图5为P1在频带合成前后的距离向剖面图。从图5中可以看出，在频带合成后，图像获得距离高分辨。图7展示了点目标P1在图像融合过程中方位分辨率的变化。从图6中可以看出，融合图像的方位分辨率随着子孔径图像数量的增多而逐步提高。
图7展示了三个点目标P1、P2、P3的最终成像的等高线图。表2分析了这三个点目标成像结果的峰值旁瓣比和积分旁瓣比。图7和表2都表明本发明所提方法的成像性能良好。
表2点目标的PSLR和ISLR
Figure BSA0000229045160000043
(3)仿真分析：
由于没有星载MIMO-SAR的实测数据，本发明将一幅实测机载SAR图像作为面目标进行回波仿真。目标像素点布置在斜距平面，仿真参数如表1所示。仿真所用的原图如图8所示。
按照本发明提出的处理算法及流程，仿真面目标的成像结果如图9所示。图9展示的成像结果基本和原图一致，这验证了本发明所提算法的有效性。

Claims (1)

1.一种分布式小卫星聚束MIMO-SAR超高分辨成像算法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1划分子孔径并分离出子带信号
(1)将全孔径信号划分为K个子孔径信号。
(2)对子孔径信号进行子带信号的分离，将每颗卫星接收的信号分离成Q个子带信号，Q为发射信号的卫星个数。
(3)对分离出的子孔径子带信号进行多普勒中心补偿，使其普勒中心为零。
步骤2重构方位无模糊信号
(1)多普勒中心补偿之后，对子孔径信号做方位向FFT处理。
(2)根据信号在方位向的空间自由度构造空域滤波权矢量函数W(m)，使用W(m)对子孔径信号进行滤波，得到方位无模糊的信号。
步骤3重构距离向大带宽信号
(1)首先将方位无模糊的各子带信号做距离FFT处理变换到双频域，然后补偿掉距离相位的二次项。
(2)使用改进的时域带宽合成(Time-domain Bandwidth Synthesis，TBS)完成带宽合成。
步骤4距离徙动补偿和距离压缩：使用CSA对子孔径的二维重构信号进行距离徙动补偿和距离脉压。
步骤5方位聚焦
(1)距离脉压之后，子孔径信号的方位相位为双曲相位，在方位频域将此双曲相位转变为二次相位。
(2)在方位向对信号做IFFT处理，然后在方位时域对信号进行Dechirp操作。
(3)校正由于Dechirp操作而发生改变的信号多普勒中心，使信号多普勒中心为零。
(4)对信号在方位向进行FFT操作，得到在
Figure FSA0000229045150000011
域聚焦的方位低分辨率图像。
步骤6子孔径图像融合
(1)对子孔径图像的方位相位进行校正，使子孔径图像的相位在聚焦频点处为零，而在非聚焦点处与第K段子孔径中心时刻呈线性关系。
(2)将各子孔径图像进行相干叠加得到方位全分辨率图像。
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CN117233765A (zh) * 2023-11-16 2023-12-15 中国科学院空天信息创新研究院 一种基于收发指向分离的星载sar距离模糊抑制方法

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