CN115015920A - 一种基于距离空变频谱矫正的快速后向投影成像方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于距离空变频谱矫正的快速后向投影成像方法，包括：对原始回波采样数据进行距离维脉冲压缩得到距离压缩信号；对距离压缩信号进行距离向傅里叶变换和插值处理得到回波信号；对回波信号进行BP积分处理得到多幅子孔径图像；对子孔径图像进行矫正、移位和方位傅里叶逆变换得到子孔径图像波数谱，将子孔径图像波数谱合并为长矢量得到全孔径波数谱图像，对全孔径波数谱图像进行傅里叶变换得到全孔径聚焦SAR图像；对全孔径聚焦SAR图像进行几何校正得到全孔径高分辨SAR图像。本发明的投影成像算法，能够矫正子孔径BP成像后频谱的倾斜，用于解决现有时域成像算法中频谱倾斜所导致频带宽度较大易发生频谱折叠的问题。

Description

一种基于距离空变频谱矫正的快速后向投影成像方法

技术领域

本发明属于数字信号处理技术领域，具体涉及一种基于距离空变频谱矫正的快速后向投影成像方法。

背景技术

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)是雷达成像的主体，其应用范围最广。合成孔径雷达成像技术通过对雷达回波信号矩阵进行距离和方位两维处理，获得距离和方位两维高分辨率的SAR图像，将目标的形状和精细结构特征清晰地呈现出来，大大提高了对目标的检测和鉴别能力。

随着SAR成像技术的发展，正侧视和小斜视SAR技术已不断成熟和完善，获得了越来越广泛的应用。与此同时，SAR正朝着多模式、多通道、多功能方向发展，现代SAR系统已不仅仅局限于高分辨对地观测，基于SAR图像的目标检测、识别、跟踪等功能正在不断发展中。前侧视SAR因其在机载火控雷达及弹载精确制导雷达中的应用需求，近年来受到了关注，装备有前侧视SAR系统的飞行器与武器系统被认为是将来战场上的制胜法宝。总体来讲，现有成像算法可以分为两类：频域成像算法和时域成像算法。然而，大多数频域成像算法对目标传输函数进行了近似，这些成像算法中的近似条件对SAR参数较为敏感，在大场景成像中带来较为严重的空变误差，导致SAR图像质量变差。时域成像算法的基础为BP算法即后向投影算法，BP算法通过逐像素点的计算构建SAR图像，因此SAR图像质量较高，但计算量巨大。为降低BP成像算法的运算量，FBP算法，FFBP算法被相继提出，在此基础之上，有国内学者相继提出基于频谱融合的AFBP算法，该算法通过子孔径图像的频谱拼接完成子图像融合，算法复杂度与运算量又均有大幅降低，算法的运算效率进一步提高。

但是，由于其子孔径图像频谱存在一定倾斜现象，频带宽度较大，在大范围大斜视角场景高分辨成像情况下或是方位采样率较低情况下，可能出现子孔径频谱混叠的现象，导致成像效果变差。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于距离空变频谱矫正的快速后向投影成像方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

一种基于距离空变频谱矫正的快速后向投影成像方法，所述快速后向投影成像方法包括：

步骤1、对弹载SAR图像的原始回波采样数据s进行距离维脉冲压缩，得到距离脉压后的距离压缩信号s_M；

步骤2、对所述距离压缩信号s_M进行距离向傅里叶变换和插值处理，得到距离维插值处理后的回波信号

步骤3、对所述回波信号

进行BP积分处理，得到多幅子孔径图像I_u(r,α)；

步骤4、依次对所述子孔径图像I_u(r,α)进行矫正、移位和方位傅里叶逆变换，得到子孔径图像波数谱，将所述子孔径图像波数谱合并为长矢量，得到全孔径波数谱图像，以通过对所述全孔径波数谱图像进行傅里叶变换得到斜平面的全孔径聚焦SAR图像；

步骤5、对所述全孔径聚焦SAR图像进行几何校正，得到全孔径高分辨SAR图像。

在本发明的一个实施例中，所述回波信号矩阵s_M的模型表示为：

其中，sinc函数由sinc(u)＝sin(πu)/πu表示，u表示指代量，B表示信号带宽，K_c＝4π/λ_c表示距离波数中心，λ_c＝c/f_c表示载频对应的波长，f_c表τ示载频，D表示雷达天线的位置，L表示合成孔径长度，表示快时间，Δt_p＝2R/c，R表示雷达天线到任意点目标的瞬时距离，c表示光速。

在本发明的一个实施例中，所述步骤2包括：

步骤2.1、对所述回波信号矩阵s_M进行距离向傅里叶变换，得到距离频域信号；

步骤2.2、利用八倍插值方法对所述距离频域信号进行补零处理，得到频域补零回波信号；

步骤2.3、对所述频域补零回波信号进行距离向傅里叶逆变换，得到所述回波信号sI_M。

在本发明的一个实施例中，所述步骤3包括：

步骤3.1、将全孔径数据分成具有相等长度l＝L/N_sub的N_sub个子孔径，其中，L表示合成孔径长度，N_sub表示子孔径的数量；

步骤3.2、在每个所述子孔径内对所述回波信号

进行距离维压缩和方位时域两维的相干积分处理，得到N_sub幅子孔径图像I_u(r,α)。

在本发明的一个实施例中，第u个所述子孔径图像表示为：

其中，I_u(r,α)表示第u个子孔径图像，(r,α)表示第u个子孔径图像的某一点，R(x+x_u；r,α)表示雷达到极坐标中任意一点(r,α)的瞬时距离，x_u表示第u个子孔径的中心，x表示雷达天线位置。

在本发明的一个实施例中，所述步骤4包括：

步骤4.1、沿距离向将矫正函数F_r与所述子孔径图像I_u(r,α)进行相乘，得到矫正后的子孔径图像

步骤4.2、将移位函数F_a与子孔径图像

进行相乘，得到移位后的子孔径图像

步骤4.3、对所述第一子孔径图像

做方位傅里叶逆变换，得到子孔径图像波数谱；

步骤4.4、将所述子孔径图像波数谱的波数谱在方位向上移位，使所述子孔径图像波数谱的谱中心从零移动到真实中心K_αu，并将移位后的子孔径图像波数谱合并为长矢量，得到全孔径波数谱图像；

步骤4.5、对所述全孔径波数谱图像在方位维做傅里叶变换，并对做傅里叶变换后的图像进行求模处理，得到斜平面的全孔径聚焦SAR图像。

在本发明的一个实施例中，所述矫正函数F_r表示为：

F_r＝exp(j·K_r·α_i)

其中，α_i表示网格角度维坐标，K_r＝4π/λ_r表示随距离频域空变的波数中心，λ_r＝c/(f_c+f_r)，f_c表示载频，f_r∈[-F_s/2,F_s/2]，F_s表示雷达距离向采样频率。

在本发明的一个实施例中，矫正后的子孔径图像

表示为：

其中，K_α表示角域波数谱变量，K_αu表示波数谱中心，Δα＝α-α_p,α_p表示目标点的角坐标。

在本发明的一个实施例中，所述步骤5包括：

基于投影函数，根据地面像素点坐标(x,y)对所述全孔径聚焦SAR图像进行距离维和角度维的二维插值，得到全孔径高分辨SAR图像。

在本发明的一个实施例中，所述投影函数表示为：

其中，(r,α)表示斜平面内点目标的坐标，(x,y)表示(r,α)对应的地面像素点坐标，γ表示俯冲角，H表示雷达高度。

本发明的有益效果：

本发明所提出的基于距离空变频谱矫正的快速后向投影成像算法，能够矫正子孔径BP成像后频谱的倾斜，用于解决现有时域成像算法中频谱倾斜所导致频带宽度较大易发生频谱折叠的问题。

以下将结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种基于距离空变频谱矫正的快速后向投影成像方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的另一种基于距离空变频谱矫正的快速后向投影成像方法的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的一种频域补的0示意图；

图4是本发明实施例提供的一种前侧视SAR成像几何关系示意图；

图5a-图5g是本发明实施例提供的一种处理仿真数据获得的SAR图像；

图6a-图6f是本发明实施例提供的一种处理实测数据获得的SAR图像。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

实施例一

请参见图1和图2，图1是本发明实施例提供的一种基于距离空变频谱矫正的快速后向投影成像方法的流程示意图，图2为本发明实施例提供的另一种基于距离空变频谱矫正的快速后向投影成像方法的流程示意图，本发明实施例提供一种基于距离空变频谱矫正的快速后向投影成像方法，该快速后向投影成像方法包括步骤1-步骤5，其中：

步骤1、对弹载SAR图像的原始回波采样数据s进行距离维脉冲压缩，得到距离脉压后的距离压缩信号s_M。

在本实施例中，原始回波采样数据s的模型为：

其中，

D表示雷达天线的位置，L表示合成孔径长度，s_T(τ)表示带宽为B、载频为f_c的发射波形，τ表示快时间，Δt_p＝2R/c，对应于时间延迟，R表示雷达天线到任意点目标的瞬时距离，c表示光速。

具体地，对原始回波采样数据s沿距离向进行匹配滤波，得到距离压缩信号s_M，该距离压缩信号s_M的模型表示为：

其中，sinc函数由sinc(u)＝sin(πu)/πu表示，u表示指代量，B表示信号带宽，K_c＝4π/λ_c表示距离波数中心，λ_c＝c/f_c表示载频对应的波长，f_c表示载频。

步骤2、对距离压缩信号s_M进行距离向傅里叶变换和插值处理，得到距离维插值处理后的回波信号

步骤2.1、对回波信号矩阵s_M进行距离向傅里叶变换，得到距离频域信号。

步骤2.2、请参见图3，利用八倍插值方法对距离频域信号进行补零处理，得到频域补零回波信号；

步骤2.3、对频域补零回波信号进行距离向傅里叶逆变换，得到距离维插值处理后的回波信号

步骤3、对回波信号

进行BP积分处理，得到多幅子孔径图像I_u(r,α)。

步骤3.1、将全孔径数据分成具有相等长度l＝L/N_sub的N_sub个子孔径，其中，L表示合成孔径长度，N_sub表示子孔径的数量。

步骤3.2、在每个子孔径内对回波信号

进行距离维压缩和方位时域两维的相干积分处理，以实现精确聚焦，从而得到N_sub幅子孔径图像I_u(r,α)。

其中，第u个子孔径图像I_u(r,α)的脉冲响应函数(Impulse Response Function，IRF)可由子孔径图像中某一点(r,α)的邻域像素计算得到，则第u个所述子孔径图像表示为：：

其中，I_u(r,α)表示第u个子孔径图像，(r,α)表示第u个子孔径图像的某一点，R(x+x_u；r,α)表示雷达到极坐标中任意一点(r,α)的瞬时距离，x_u表示第u个子孔径的中心，x表示雷达天线位置。

请参见图3，根据图3的俯冲SAR成像几何模型示意图，在成像斜平面内建立极坐标系(r,θ)，极坐标系原点位于合成孔径中心，在慢时间t_m时刻，雷达到极坐标中任意目标点P(r_p,θ_p)的瞬时距离由下式给出：

其中，D(t_m)表示雷达天线相位中心的位置轨迹，α_p＝sinθ_p，L表示合成孔径长度。因此，R(x+x_u；r,α)可根据上式计算获得。

步骤4、依次对所述子孔径图像I_u(r,α)进行矫正、移位和方位傅里叶逆变换，得到子孔径图像波数谱，将所述子孔径图像波数谱合并为长矢量，得到全孔径波数谱图像，以通过对所述全孔径波数谱图像进行傅里叶变换得到斜平面的全孔径聚焦SAR图像。

步骤4.1、沿距离向将矫正函数F_r与子孔径图像I_u(r,α)进行相乘，得到矫正后的子孔径图像

首先，构造距离空变频谱矫正函数F_r，该矫正函数F_r表示为：

F_r＝exp(j·K_r·α_i)

其中，α_i表示网格角度维坐标，K_r＝4π/λ_r表示随距离频域空变的波数中心，λ_r＝c/(f_c+f_r)，f_c表示载频，f_r∈[-F_s/2,F_s/2]，F_s表示雷达距离向采样频率。

之后，沿距离向将矫正函数F_r与子孔径图像I_u(r,α)进行相乘，矫正子孔径图像频谱的距离空变分量，矫正过程具体表达为

n＝1,2,3,...,NRN，NRN表示BP图像距离维网格点数，得到矫正后的子孔径图像

矫正后的子孔径图像

表示为：

其中，X＝x+x_u，ΔR(X；r,α)表示R(X；r_p,α_p)和R(X；r_p,α)之间的差。将ΔR(X；r,α)以二阶泰勒级数展开并忽略其高阶项σ(X³)得到：

式中，二次相位误差

在SAR应用中很容易被控制在π/8以下，同样也可忽略不计。

进一步的，定义角域波数变量为：

其中，K_α表示角域波数谱变量，K_αu表示波数谱中心，ΔK_α表示波数谱宽。

因此，化简后子孔径图像的变为：

其中，Δα＝α-α_p,α_p表示目标点的角坐标。

步骤4.2、将移位函数F_a与子孔径图像

进行相乘，得到移位后的子孔径图像

具体地，根据波数谱中心构造移位函数F_a，移位函数F_a表示为：

F_a＝exp(j·K_αu·α_i)

其中，α_i表示网格角度维坐标。

将移位函数F_a与子孔径图像

进行相乘，其移位过程表达为

得到移位后的子孔径图像

步骤4.3、对子孔径图像

做方位傅里叶逆变换(IFFT)，得到子孔径图像波数谱，子孔径图像波数谱的表达式为：

其中，ΔA_u表示角域宽度，A_cu表示第u个子孔径图像的预定义角度坐标中心，重新定义Δα为角度采样间隔，注意到只有当子孔径图像的角度采样率满足Δα≤λ/2l时，才满足奈奎斯特采样标准。

步骤4.4、将每个子孔径图像波数谱的波数谱在方位向上移位，使子孔径图像波数谱的谱中心从零移动到真实中心K_αu，并将移位后的子孔径图像波数谱合并为长矢量，得到全孔径波数谱图像I^RA(α)。

步骤4.5、对全孔径波数谱图像在方位维做傅里叶变换(FFT)，以将完整的波数谱变换回图像域，并对做傅里叶变换后的图像进行求模处理，得到斜平面的全孔径聚焦SAR图像。

步骤5、对全孔径聚焦SAR图像进行几何校正，得到全孔径高分辨SAR图像。

具体地，基于投影函数，根据地面像素点坐标(x,y)对全孔径聚焦SAR图像进行距离维和角度维的二维插值，得到全孔径高分辨SAR图像。

在本实施例中，投影函数表示为：

其中，(r,α)表示斜平面内点目标的坐标，(x,y)表示(r,α)对应的地面像素点坐标，γ表示俯冲角，H表示雷达高度。根据上述投影函数将斜平面内点目标坐标(r,α)转化为地平面的投影网格点坐标(x,y)。

本发明是一种基于距离空变频谱矫正的快速后向投影成像算法，将全孔径原始回波数据划分为均匀的子孔径，并分别进行BP成像得到多幅低分辨子孔径图像；构造距离空变频谱矫正函数，矫正子孔径图像频谱倾斜量，对子孔径图像进行波数谱的移位和拼接得到全孔径波数谱，对全孔径波数谱做方位FFT获取全孔径的SAR图像；最后对全孔径聚焦SAR图像进行几何校正，获得全孔径高分辨SAR图像。

本发明具体是基于距离空变频谱矫正的快速后向投影成像算法，可用于成像寻的主动雷达导引头的快速成像处理

本发明所提出的基于距离空变频谱矫正的快速后向投影成像算法，能够矫正子孔径BP成像后频谱的倾斜，用于解决现有时域成像算法中频谱倾斜所导致频带宽度较大易发生频谱折叠的问题。

以下结合仿真和实测数据处理对比实验，对本发明的技术效果进行说明。

实验条件和内容：

仿真数据成像实验数据录取使用的雷达系统参数如表1所示：

表1仿真数据的雷达系统参数

波段	Ku波段	前斜视角	26°
				采样率	360MHz	带宽	300MHz
高度	5000m	波束宽度	6°
				脉宽	10us	速度	200m/s

使用PC机上的MATLAB软件进行成像实验，其中，PC机为以CPU为主频3.6GHz的英特尔酷睿I7-4790处理器。

实验结果分析：

获得的成像结果如图5a-图5g所示，其中图5a为第一个子孔径频谱矫正前的二维频谱图，可以看出存在明显的频谱折叠；图5b为AFBP算法第一个子孔径频谱中心移位后的二维频谱图，图5c为本发明第一个子孔径频谱矫正移位后的二维频谱图，可以看出相同采样率下，本发明对频谱的矫正有效避免了频谱折叠情况；图5d为AFBP算法斜平面图像，图5e为本发明斜平面图像，可以明显看出红线圈出的边缘点位置AFBP算法出现明显的散焦，本发明聚焦效果良好；对红线圈出位置的点目标进行分析，图5f为AFBP算法点目标等高线图，图5g为本发明点目标等高线图，可以看出，AFBP算法得到图像的点目标方位向出现明显的散焦，本发明聚焦效果良好。表2给出了圈出位置的点目标的PSLR、ISLR和分辨率对比，验证了本发明的优越性。

表2成像质量评估

实验条件和内容：

实测数据成像实验数据录取使用的雷达系统参数如表3所示：

表3录取实测数据的雷达系统参数

波段	Ka波段	前斜视角	28°
				带宽	100MHz	速度	50m/s
高度	3000m	波束宽度	6°

使用PC机上的MATLAB软件进行成像实验，其中，PC机CPU为主频3.6GHz的英特尔酷睿I7-4790处理器。

实验结果分析：

获得的成像结果如图6a-图6f所示，其中图6a为原AFBP算法处理实测数据的成像结果，图6b为本发明处理实测数据的成像结果，可以看出两种方法的图像中心成像效果良好，立交桥轮廓清晰，但图像边缘点聚焦效果不同，从图中红线所标出部分明显可以看出本发明图像边缘强散射点聚焦效果良好；为了更精确的区分两种处理方法成像结果图像的区别，图6c给出AFBP算法所成图像红线部分插值图像，图6d给出本发明所成图像红线部分插值图像，图6e给出AFBP算法所成图像红线中心点方位向能量等高线图，图6f给出本发明所成图像红线中心点方位向能量等高线图，通过对比可以清楚看出AFBP算法所成图像边缘处强散射点方位向散焦明显，同时表4给出了图像熵对比，表5给出了红框中心位置的PSLR、ISLR和分辨率对比，可以发现本发明的整体图像质量和边缘散射点聚焦情况均好于原AFBP算法，验证了本发明的优越性。

表4两种处理方法成像图像的图像熵

处理方法	AFBP算法	本发明
			图像熵	7.15	7.41

表5成像质量评估

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例进行接合和组合。

尽管在此结合各实施例对本申请进行了描述，然而，在实施所要求保护的本申请过程中，本领域技术人员通过查看所述附图、公开内容、以及所附权利要求书，可理解并实现所述公开实施例的其他变化。在权利要求中，“包括”(comprising)一词不排除其他组成部分或步骤，“一”或“一个”不排除多个的情况。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中列举的若干项功能。相互不同的从属权利要求中记载了某些措施，但这并不表示这些措施不能组合起来产生良好的效果。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于距离空变频谱矫正的快速后向投影成像方法，其特征在于，所述快速后向投影成像方法包括：

步骤1、对弹载SAR图像的原始回波采样数据s进行距离维脉冲压缩，得到距离脉压后的距离压缩信号s_M；

步骤2、对所述距离压缩信号s_M进行距离向傅里叶变换和插值处理，得到距离维插值处理后的回波信号

步骤3、对所述回波信号

进行BP积分处理，得到多幅子孔径图像I_u(r,α)；

步骤4、依次对所述子孔径图像I_u(r,α)进行矫正、移位和方位傅里叶逆变换，得到子孔径图像波数谱，将所述子孔径图像波数谱合并为长矢量，得到全孔径波数谱图像，以通过对所述全孔径波数谱图像进行傅里叶变换得到斜平面的全孔径聚焦SAR图像；

步骤5、对所述全孔径聚焦SAR图像进行几何校正，得到全孔径高分辨SAR图像。

2.根据权利要求1所述的快速后向投影成像方法，其特征在于，所述回波信号矩阵s_M的模型表示为：

其中，sinc函数由sinc(u)＝sin(πu)/πu表示，u表示指代量，B表示信号带宽，K_c＝4π/λ_c表示距离波数中心，λ_c＝c/f_c表示载频对应的波长，f_c表示载频，D表示雷达天线的位置，L表示合成孔径长度，τ表示快时间，Δt_p＝2R/c，R表示雷达天线到任意点目标的瞬时距离，c表示光速。

3.根据权利要求1所述的快速后向投影成像方法，其特征在于，所述步骤2包括：

步骤2.1、对所述回波信号矩阵s_M进行距离向傅里叶变换，得到距离频域信号；

步骤2.2、利用八倍插值方法对所述距离频域信号进行补零处理，得到频域补零回波信号；

步骤2.3、对所述频域补零回波信号进行距离向傅里叶逆变换，得到所述回波信号

4.根据权利要求2所述的快速后向投影成像方法，其特征在于，所述步骤3包括：

步骤3.1、将全孔径数据分成具有相等长度l＝L/N_sub的N_sub个子孔径，其中，L表示合成孔径长度，N_sub表示子孔径的数量；

步骤3.2、在每个所述子孔径内对所述回波信号

进行距离维压缩和方位时域两维的相干积分处理，得到N_sub幅子孔径图像I_u(r,α)。

5.根据权利要求4所述的快速后向投影成像方法，其特征在于，第u个所述子孔径图像表示为：

其中，I_u(r,α)表示第u个子孔径图像，(r,α)表示第u个子孔径图像的某一点，R(x+x_u；r,α)表示雷达到极坐标中任意一点(r,α)的瞬时距离，x_u表示第u个子孔径的中心，x表示雷达天线位置。

6.根据权利要求1所述的快速后向投影成像方法，其特征在于，所述步骤4包括：

步骤4.1、沿距离向将矫正函数F_r与所述子孔径图像I_u(r,α)进行相乘，得到矫正后的子孔径图像

步骤4.2、将移位函数F_a与子孔径图像

进行相乘，得到移位后的子孔径图像

步骤4.3、对所述第一子孔径图像

做方位傅里叶逆变换，得到子孔径图像波数谱；

步骤4.4、将所述子孔径图像波数谱的波数谱在方位向上移位，使所述子孔径图像波数谱的谱中心从零移动到真实中心K_αu，并将移位后的子孔径图像波数谱合并为长矢量，得到全孔径波数谱图像；

步骤4.5、对所述全孔径波数谱图像在方位维做傅里叶变换，并对做傅里叶变换后的图像进行求模处理，得到斜平面的全孔径聚焦SAR图像。

7.根据权利要求6所述的快速后向投影成像方法，其特征在于，所述矫正函数F_r表示为：

F_r＝exp(j·K_r·α_i)

其中，α_i表示网格角度维坐标，K_r＝4π/λ_r表示随距离频域空变的波数中心，λ_r＝c/(f_c+f_r)，f_c表示载频，f_r∈[-F_s/2,F_s/2]，F_s表示雷达距离向采样频率。

8.根据权利要求6所述的快速后向投影成像方法，其特征在于，矫正后的子孔径图像

表示为：

其中，K_α表示角域波数谱变量，K_αu表示波数谱中心，Δα＝α-α_p,α_p表示目标点的角坐标。

9.根据权利要求1所述的快速后向投影成像方法，其特征在于，所述步骤5包括：

基于投影函数，根据地面像素点坐标(x,y)对所述全孔径聚焦SAR图像进行距离维和角度维的二维插值，得到全孔径高分辨SAR图像。

10.根据权利要求9所述的快速后向投影成像方法，其特征在于，所述投影函数表示为：

其中，(r,α)表示斜平面内点目标的坐标，(x,y)表示(r,α)对应的地面像素点坐标，γ表示俯冲角，H表示雷达高度。

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