CN115407335A - 基于OFDM-chirp信号和DBF处理的MIMO-SAR解模糊方法及装置 - Google Patents

基于OFDM-chirp信号和DBF处理的MIMO-SAR解模糊方法及装置 Download PDF

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CN115407335A CN202210931787.8A CN202210931787A CN115407335A CN 115407335 A CN115407335 A CN 115407335A CN 202210931787 A CN202210931787 A CN 202210931787A CN 115407335 A CN115407335 A CN 115407335A
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Abstract

本发明公开了一种基于OFDM‑chirp信号和DBF处理的MIMO‑SAR解模糊方法及装置，先将原始LFM信号进行OFDM调制，即频域交替补零，形成两路OFDM‑chirp波形，MIMO‑SAR多通道设计为距离‑俯仰向的4×1列阵；然后进行大测绘带，即带有距离模糊场景的设置和回波模拟仿真；计算每一个距离索引上目标及其对应的两个模糊目标的波束指向角，构成导引矢量矩阵，计算相应的加权矢量矩阵，对回波数据进行DBF处理以解模糊；进行OFDM解调，再分别乘以两路脉压参考函数进行脉冲压缩；最后利用距离多普勒算法完成成像。本发明有效利用了机载雷达与目标之间的时域、频域和空域三个维度的信息资源，使得解模糊算法更加方便简洁也更加精确有效，也证实了MIMO‑SAR的良好应用前景。

Description

基于OFDM-chirp信号和DBF处理的MIMO-SAR解模糊方法及 装置
技术领域
本发明属于雷达成像技术和雷达解模糊领域，涉及机载多输入多输出合成孔径雷达成像技术和信号处理技术，具体涉及一种基于OFDM-chirp信号和DBF处理的MIMO-SAR解模糊方法及装置。
背景技术
合成孔径雷达(SAR)是一种强大的主动式的对地观测成像雷达，具有较高的成像分辨率和较大的探测范围，并且不受天气和时间的影响。然而对于传统SAR来说，其收到最小天线面积的限制，无法兼得高方位分辨率和宽测绘带成像能力。为了解决这一矛盾，借鉴了通信领域中的多输入多输出(MIMO)技术，多输出合成孔径雷达(MIMO-SAR)应运而生。MIMO-SAR作为一种新体制雷达，其独特性能受到了人们的广泛关注。相比于传统SAR，MIMO-SAR可以通过波形和空间分集得到远多于实际天线数量的自由度。通过发射天线和接收天线的不同组合，形成多个等效相位中心。接收端的数字波束形成(DBF)技术也为多波束提供了可能。正是由于这些体制上的优势，使得MIMO-SAR成为当前以及下一代雷达技术的一个重要研究方向。当前MIMO-SAR方面的主要研究工作在于正交波形的设计和分离，目前比较有应用前景的几种波形分集方案有短时移位正交(STSO)波形、基于线性调频的正交频分复用波形(OFDM-chirp)、步进频波形、方位相位编码(APC)波形等。
距离模糊是SAR系统中经常遇到并且必须解决的问题，否则得到的SAR图像上会有重影。需要选择适当的脉冲重复频率(PRF)来避免在天线主瓣内发生距离模糊。此外，从天线旁瓣进入的一些较强散射点回波同样能造成严重的距离模糊，比如星下点问题。针对这些问题，研究者们做了很多有意义的尝试。比如有人分析了通过交替发射上、下线性调频信号(Up and Down Chirp)来抑制距离模糊的方法，但发现这种方法只是将模糊回波的能量进行了分散和扩展，并没有从根本上消除。还有人提出了一种方位相位编码(APC)方法来抑制距离模糊，这种设计巧妙的编码方案使得不同距离模糊区的回波在方位多普勒域相对期望回波频谱产生不同程度的频率偏移，频率偏移越大，距离模糊抑制效果越好，但这也依赖于PRF的选择。此外，很多研究者考虑过通过俯仰向的数字波束形成(DBF)技术来抑制距离模糊，实现高分宽幅(HRWS)成像。其基本思想是把每个发射脉冲分成多个子脉冲，然后将每个子脉冲所对应的发射波束在俯仰向调制到不同的指向，即照射不同的子测绘带，从而实现宽区域覆盖。换一种角度来看，DBF本质上是一种空域滤波技术和波束锐化技术。
针对MIMO-SAR的正交波形设计问题，专家和学者们也提出了许多有趣的方案。其中，正交频分复用(OFDM)技术，因其良好严格的频域正交性，在科研实验中首当其冲。OFDM技术作为实现多载波传输方案的实现方式之一，其还具有大时宽带宽积、良好的抗干扰性能、较高的频谱利用率、易于数字化、实现复杂度低、易于应用等优点。其调制解调可以分别利用IFFT/IDFT和FFT/DFT来实现。
发明内容
发明目的：本发明提供一种基于OFDM-chirp信号和DBF处理的MIMO-SAR解模糊方法及装置，通过MIMO-SAR发射波形的频域正交性完成多发射波形的分离，通过俯仰向多通道DBF技术进行距离模糊的抑制，算法简单高效，从根本上消除模糊。
技术方案：本发明所述的一种基于OFDM-chirp信号和DBF处理的MIMO-SAR解模糊方法，包括以下步骤：
(1)波形和通道设计：以一定占空比的线性调频信号为原始信号，将其转换到频域进行交替补零，形成第一路OFDM-chirp信号，将第一路信号频谱搬移一个频域采样间隔，形成第二路OFDM-chirp信号，两路信号分别占据了频谱的奇偶分量，将MIMO-SAR通道设计为距离-俯仰向的列阵；
(2)构建三维带有距离模糊的信号接收模型：采用机载正侧视合成孔径雷达获取多通道回波，雷达工作于聚束模式，每隔一个脉冲间隔对同一散射体目标同时发射两路OFDM-chirp波形，对回波采样获得距离-方位-阵列三维回波数据，每个距离门上的目标都分别对应由两个远距离的模糊目标；
(3)距离-俯仰向DBF解模糊：计算每个MIMO-SAR通道对应的波束指向角，构成导引矢量矩阵；利用导引矢量矩阵计算加权矢量矩阵，并与三维回波数据相乘完成距离模糊的分离和抑制；
(4)OFDM解调和脉冲压缩：将回波数据转换到距离频域，将奇偶频点分量分离，再分别乘以两路脉压参考函数进行脉冲压缩；
(5)根据载机平台运动速度和天线扫描参数，对处理后的回波数据进行距离多普勒算法处理，最终形成清晰没有模糊的距离方位二维SAR图像。
进一步地，所述步骤(1)实现过程如下：
以占空比为25％的线性调频信号为原始信号，采用OFDM调制，将原始线性调频信号在频域交替补零，使得其频谱宽度扩大一倍，形成第一路OFDM-chirp信号，再将该OFDM-chirp信号频谱搬移一个频域采样间隔，得到第二路OFDM-chirp信号；原始LFM信号和两路OFDM-chirp信号的时域表达式分别为：
Figure BDA0003781833570000031
Figure BDA0003781833570000032
Figure BDA0003781833570000033
其中，sLFM为原始线性调频信号，sOFDM1和sOFDM2分别为两路OFDM-chirp波形，tr为距离时间，Tp为脉冲宽度，kr为调频斜率，nr为原始线性调频信号序列长度，Ts为采样间隔，fs为采样频率；MIMO-SAR多通道设计为距离-俯仰向的4×1列阵，通道指向垂直于航迹，并且垂直于主测绘带场景起始，俯仰向倾角为：
Figure BDA0003781833570000034
其中，θin表示通道的俯仰向倾斜角，h0为雷达平台高度，R0为主测绘带的起始到雷达平台的斜距。
进一步地，所述步骤(2)实现过程如下：
首先进行场景设置：原始LFM信号和OFDM-chirp信号能够清晰成像的主测绘带范围大小为
Figure BDA0003781833570000041
其中nr为原始线性调频信号序列长度，c为光速，fs为采样频率，在主测绘带范围外的目标由于其接收到的回波信号波形不完整而造成信息丢失，最终表现为SAR图像模糊，因此，场景设置时，在主测绘带的前后各设置一子测绘带，范围大小与主测绘带相同，使得仿真场景范围大小为
Figure BDA0003781833570000042
则每个方位采样点接收到的信号由两个模糊回波和一个目标回波相加组成；
接着进行回波模拟：每隔一个脉冲重复间隔，同时由两个发射通道发射两路OFDM-chirp波形，照射到所有场景目标后返回回波，四个接收通道同时接收所有回波形成四个“距离-方位”二维回波数据，将这四个通道的回波数据依次堆砌在一起，形成一个“距离-方位-阵列”的三维数据矩阵。
进一步地，所述步骤(3)实现过程如下：
主测绘带的距离索引为：
Dr＝R0+(0:nr-1)×lrg
其中，R0为主测绘带的起始到雷达平台的斜距，nr为原始线性调频信号序列长度，
Figure BDA0003781833570000043
为距离门长，c为光速，fs为采样频率；则单个通道接收的回波的时域表达式如下：
Figure BDA0003781833570000044
Figure BDA0003781833570000045
其中，echoi表示单通道回波，i＝1,2,3,4，tr为距离时间，ptn为主测绘带内的点目标回波，pta1n为近场子测绘带点目标的回波，pta2n为远场子测绘带点目标的回波，λ为波长，
Figure BDA0003781833570000046
和
Figure BDA0003781833570000047
分别为近场和远场子测绘带的距离索引，di＝(i-1)Wrs，Wrs为通道间隔，θ1,2,3为波束指向角；波束指向角的计算方法如下：
Figure BDA0003781833570000051
Figure BDA0003781833570000052
Figure BDA0003781833570000053
其中，h0为雷达平台高度，
Figure BDA0003781833570000054
m＝0,1,2,…,2nr-1，R0为主测绘带的起始到雷达平台的斜距，nr为原始线性调频信号序列长度，
Figure BDA0003781833570000055
为距离门长，c为光速，fs为采样频率，θin表示通道的俯仰向倾斜角；将四个通道的接收数据组成矩阵，如下式：
Figure BDA0003781833570000056
V为导引矢量矩阵，其表达式如下：
Figure BDA0003781833570000057
为了分离和抑制模糊，利用导引矢量矩阵计算加权矢量矩阵如下：
W＝(VHV)-1VH
最后将回波矩阵与加权矢量矩阵相乘即可分离模糊，计算如下：
Figure BDA0003781833570000061
矩阵相乘后得到的第一行数据就是没有模糊的成像范围内目标的回波。
进一步地，所述步骤(4)实现过程如下：
将解模糊后得到的数据矩阵进行距离向的FFT，为了分离两路OFDM-chirp波形，把奇偶频谱分离，形成两组回波数据，然后在频域分别与相应的两路脉压参考函数相乘进行脉冲压缩；频域脉压参考函数计算方法如下：
S[p]＝DFT{sLFM}＝[S[0],S[1],…,S[N-1]]
S1[p]＝[S[0],0,S[1],0,…,S[N-1],0]
S2[p]＝[0,S[0],0,S[1],…,0,S[N-1]]
其中，S[p]为原始线性调频信号时域序列的DFT变换，交替补零后分别得到S1[p]和S2[p]两路频域脉压参考函数。
基于相同的发明构思，本发明还提供一种基于OFDM-chirp信号和DBF处理的MIMO-SAR解模糊装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被加载至处理器时实现上述的基于OFDM-chirp信号和DBF处理的MIMO-SAR解模糊方法。
有益效果：与现有技术相比，本发明的有益效果：本发明设计了具有宽成像测绘带的OFDM调制波形，根据波形设计和距离模糊产生原理，建立了机载MIMO-SAR大场景目标模型和模糊回波模型，利用多发射波形的频域正交性和俯仰向DBF空域滤波技术，解决了实际大测绘带成像时的距离模糊成像重影问题，成像结果清晰精确，在采用多通道技术的同时，有效利用了机载雷达与目标之间的时域、频域和空域三个维度的信息资源，使得解模糊算法更加快速方便简洁也更加精确有效，能从根本上消除距离模糊。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为原始LFM信号的时域波形及其频谱；
图3为OFDM调制波形的时域波形和频谱；
图4为MIMO-SAR的多通道天线阵列几何模型；
图5为大测绘带场景设置示意图；
图6为距离模糊产生原理图；
图7为点目标解模糊成像仿真结果；
图8为面目标场景受距离模糊影响的成像结果；
图9为面目标场景解模糊后的成像结果。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细说明。
本发明提供一种基于OFDM-chirp信号和DBF处理的MIMO-SAR解模糊方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1：以占空比为25％的线性调频信号为原始信号，采用OFDM调制，将原始线性调频信号在频域交替补零，使得其频谱宽度扩大一倍，形成第一路OFDM-chirp信号，再将该OFDM-chirp信号频谱搬移一个频域采样间隔，得到第二路OFDM-chirp信号；原始LFM信号和两路OFDM-chirp信号的时域表达式分别为：
Figure BDA0003781833570000071
Figure BDA0003781833570000072
Figure BDA0003781833570000073
其中，sLFM为原始线性调频信号，sOFDM1和sOFDM2分别为两路OFDM-chirp波形，tr为距离时间，Tp为脉冲宽度，kr为调频斜率，nr为原始线性调频信号序列长度，Ts为采样间隔，fs为采样频率。图2为原始LFM信号的时域波形及其频谱，图3为OFDM调制波形的时域波形和频谱。从图2和图3中可以看出，两路OFDM波形的时域波形长度为原始LFM波形的两倍，其频谱与原始LFM信号的频谱包络相同，但是在每个频谱采样点之间交替补零了。
MIMO-SAR多通道设计为距离-俯仰向的4×1列阵，通道指向垂直于航迹，并且垂直于主测绘带场景起始，俯仰向倾角为
Figure BDA0003781833570000081
其中，θin表示通道的俯仰向倾斜角，h0为雷达平台高度，R0为主测绘带的起始到雷达平台的斜距。图4为MIMO-SAR的多通道天线阵列几何模型。
步骤2：构建三维带有距离模糊的信号接收模型：采用机载正侧视合成孔径雷达获取多通道回波，雷达工作于聚束模式，每隔一个脉冲间隔对同一散射体目标同时发射两路OFDM-chirp波形，对回波采样获得距离-方位-阵列三维回波数据，由于场景范围设置很大，为主测绘带探测距离的三倍，因此每个距离门上的目标都分别对应有两个远距离的模糊目标。
首先进行场景设置：原始LFM信号和OFDM-chirp信号能够清晰成像的主测绘带范围大小为
Figure BDA0003781833570000082
其中nr为原始线性调频信号序列长度，c为光速，fs为采样频率，在主测绘带范围外的目标由于其接收到的回波信号波形不完整而造成信息丢失，最终表现为SAR图像模糊，因此，场景设置时，在主测绘带的前后各设置一子测绘带，范围大小与主测绘带相同，使得仿真场景范围大小为
Figure BDA0003781833570000083
图5为大测绘带场景设置示意图，则每个方位采样点接收到的信号由两个模糊回波和一个目标回波相加组成。图6为距离模糊产生原理图，从图6中可以看出，主测绘带前后的子测绘带回波各有一半波形和能量进入主测绘带的回波区间内，而这一部分回波产生的距离模糊，由于其波形不完整，频谱不是交替补零，故无法利用波形的正交性来消除模糊。
接着进行回波模拟：每隔一个脉冲重复间隔，同时由两个发射通道发射两路OFDM-chirp波形，照射到所有场景目标后返回回波，四个接收通道同时接收所有回波形成四个“距离-方位”二维回波数据，将这四个通道的回波数据一次堆砌在一起，形成一个“距离-方位-阵列”的三维数据矩阵。
步骤3：距离-俯仰向DBF解模糊：计算每个MIMO-SAR通道对应的波束指向角，构成导引矢量矩阵；利用导引矢量矩阵计算加权矢量矩阵，并与三维回波数据相乘完成距离模糊的分离和抑制。
主测绘带的距离索引可以写成Dr＝R0+(0:nr-1)×lrg，其中R0为主测绘带的起始到雷达平台的斜距，nr为原始线性调频信号序列长度，
Figure BDA0003781833570000091
为距离门长，c为光速，fs为采样频率。则单个通道接收的回波的时域表达式如下：
Figure BDA0003781833570000092
Figure BDA0003781833570000093
其中，echoi表示单通道回波，i＝1,2,3,4，tr为距离时间，ptn为主测绘带内的点目标回波，pta1n为近场子测绘带点目标的回波，pta2n为远场子测绘带点目标的回波，λ为波长，
Figure BDA0003781833570000094
和
Figure BDA0003781833570000095
分别为近场和远场子测绘带的距离索引，di＝(i-1)Wrs，Wrs为通道间隔，θ1,2,3为波束指向角。波束指向角的计算方法如下：
Figure BDA0003781833570000096
Figure BDA0003781833570000097
Figure BDA0003781833570000098
其中，h0为雷达平台高度，
Figure BDA0003781833570000099
R0为主测绘带的起始到雷达平台的斜距，nr为原始线性调频信号序列长度，
Figure BDA0003781833570000101
为距离门长，c为光速，fs为采样频率，θin表示通道的俯仰向倾斜角。将四个通道的接收数据组成矩阵Mecho，如下式：
Figure BDA0003781833570000102
V为导引矢量矩阵，其表达式如下：
Figure BDA0003781833570000103
为了分离和抑制模糊，利用导引矢量矩阵计算加权矢量矩阵如下：
W＝(VHV)-1VH
最后将回波矩阵与加权矢量矩阵相乘即可分离模糊，计算如下：
Figure BDA0003781833570000104
矩阵相乘后得到的第一行数据就是没有模糊的成像范围内目标的回波。
步骤4：OFDM解调和脉冲压缩：将回波数据转换到距离频域，将奇偶频点分量分离，再分别乘以两路脉压参考函数进行脉冲压缩。
将解模糊后得到的数据矩阵进行距离向的FFT，为了分离两路OFDM-chirp波形，把奇偶频谱分离，形成两组回波数据，然后在频域分别与相应的两路脉压参考函数相乘进行脉冲压缩。频域脉压参考函数计算方法如下：
S[p]＝DFT{sLFM}＝[S[0],S[1],…,S[N-1]]
S1[p]＝[S[0],0,S[1],0,…,S[N-1],0]
S2[p]＝[0,S[0],0,S[1],…,0,S[N-1]]
其中，S[p]为原始线性调频信号时域序列的DFT变换，交替补零后分别得到S1[p]和S2[p]两路频域脉压参考函数。
步骤5：根据载机平台运动速度和天线扫描参数，对处理后的回波数据进行距离多普勒算法处理，最终形成清晰没有模糊的距离方位二维SAR图像。
将步骤4处理之后的回波数据先进行距离徙动矫正，然后在进行方位向压缩，得到清晰的真实目标SAR图像。分别进行点目标仿真和分布式面目标场景仿真。分布式面目标场景仿真时，选取高分辨率SAR图像作为地面模拟场景，进行分布式场景面散射体面目标进行仿真。图7为点目标解模糊成像仿真结果；图8为面目标场景受距离模糊影响的成像结果；图9为面目标场景解模糊后的成像结果。从成像结果可以看出，距离模糊能够被有效的压制和滤除，证明了该算法的有效性，也证明了在采用多通道技术的同时，有效利用时域、频域和空域信息资源，可以更加有效的解模糊并更加精确地进行高分辨率宽测绘带成像。解决了实际大测绘带成像时的距离模糊成像重影问题，成像结果清晰精确，使得解模糊算法更加快速方便简洁也更加精确有效，能从根本上消除距离模糊。显示出MIMO-SAR将成为未来雷达发展和应用的重要方向。
基于相同的发明构思，本发明还提供一种基于OFDM-chirp信号和DBF处理的MIMO-SAR解模糊装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被加载至处理器时实现上述的基于OFDM-chirp信号和DBF处理的MIMO-SAR解模糊方法。

Claims (6)

1.一种基于OFDM-chirp信号和DBF处理的MIMO-SAR解模糊方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)波形和通道设计：以一定占空比的线性调频信号为原始信号，将其转换到频域进行交替补零，形成第一路OFDM-chirp信号，将第一路信号频谱搬移一个频域采样间隔，形成第二路OFDM-chirp信号，两路信号分别占据了频谱的奇偶分量，将MIMO-SAR通道设计为距离-俯仰向的列阵；
(2)构建三维带有距离模糊的信号接收模型：采用机载正侧视合成孔径雷达获取多通道回波，雷达工作于聚束模式，每隔一个脉冲间隔对同一散射体目标同时发射两路OFDM-chirp波形，对回波采样获得距离-方位-阵列三维回波数据，每个距离门上的目标都分别对应由两个远距离的模糊目标；
(3)距离-俯仰向DBF解模糊：计算每个MIMO-SAR通道对应的波束指向角，构成导引矢量矩阵；利用导引矢量矩阵计算加权矢量矩阵，并与三维回波数据相乘完成距离模糊的分离和抑制；
(4)OFDM解调和脉冲压缩：将回波数据转换到距离频域，将奇偶频点分量分离，再分别乘以两路脉压参考函数进行脉冲压缩；
(5)根据载机平台运动速度和天线扫描参数，对处理后的回波数据进行距离多普勒算法处理，最终形成清晰没有模糊的距离方位二维SAR图像。
2.根据权利要求1所述的基于OFDM-chirp信号和DBF处理的MIMO-SAR解模糊方法，其特征在于，所述步骤(1)实现过程如下：
以占空比为25％的线性调频信号为原始信号，采用OFDM调制，将原始线性调频信号在频域交替补零，使得其频谱宽度扩大一倍，形成第一路OFDM-chirp信号，再将该OFDM-chirp信号频谱搬移一个频域采样间隔，得到第二路OFDM-chirp信号；原始LFM信号和两路OFDM-chirp信号的时域表达式分别为：
Figure FDA0003781833560000011
Figure FDA0003781833560000012
Figure FDA0003781833560000021
其中，sLFM为原始线性调频信号，sOFDM1和sOFDM2分别为两路OFDM-chirp波形，tr为距离时间，Tp为脉冲宽度，kr为调频斜率，nr为原始线性调频信号序列长度，Ts为采样间隔，fs为采样频率；MIMO-SAR多通道设计为距离-俯仰向的4×1列阵，通道指向垂直于航迹，并且垂直于主测绘带场景起始，俯仰向倾角为：
Figure FDA0003781833560000022
其中，θin表示通道的俯仰向倾斜角，h0为雷达平台高度，R0为主测绘带的起始到雷达平台的斜距。
3.根据权利要求1所述的基于OFDM-chirp信号和DBF处理的MIMO-SAR解模糊方法，其特征在于，所述步骤(2)实现过程如下：
首先进行场景设置：原始LFM信号和OFDM-chirp信号能够清晰成像的主测绘带范围大小为
Figure FDA0003781833560000023
其中nr为原始线性调频信号序列长度，c为光速，fs为采样频率，在主测绘带范围外的目标由于其接收到的回波信号波形不完整而造成信息丢失，最终表现为SAR图像模糊，因此，场景设置时，在主测绘带的前后各设置一子测绘带，范围大小与主测绘带相同，使得仿真场景范围大小为
Figure FDA0003781833560000024
则每个方位采样点接收到的信号由两个模糊回波和一个目标回波相加组成；
接着进行回波模拟：每隔一个脉冲重复间隔，同时由两个发射通道发射两路OFDM-chirp波形，照射到所有场景目标后返回回波，四个接收通道同时接收所有回波形成四个“距离-方位”二维回波数据，将这四个通道的回波数据依次堆砌在一起，形成一个“距离-方位-阵列”的三维数据矩阵。
4.根据权利要求1所述的基于OFDM-chirp信号和DBF处理的MIMO-SAR解模糊方法，其特征在于，所述步骤(3)实现过程如下：
主测绘带的距离索引为：
Dr＝R0+(0:nr-1)×lrg
其中，R0为主测绘带的起始到雷达平台的斜距，nr为原始线性调频信号序列长度，
Figure FDA0003781833560000031
为距离门长，c为光速，fs为采样频率；则单个通道接收的回波的时域表达式如下：
Figure FDA0003781833560000032
其中，echoi表示单通道回波，i＝1,2,3,4，tr为距离时间，ptn为主测绘带内的点目标回波，pta1n为近场子测绘带点目标的回波，pta2n为远场子测绘带点目标的回波，λ为波长，
Figure FDA0003781833560000033
和
Figure FDA0003781833560000034
分别为近场和远场子测绘带的距离索引，di＝(i-1)Wrs，Wrs为通道间隔，θ1,2,3为波束指向角；波束指向角的计算方法如下：
Figure FDA0003781833560000035
Figure FDA0003781833560000036
Figure FDA0003781833560000037
其中，h0为雷达平台高度，
Figure FDA0003781833560000038
m＝0,1,2,…,2nr-1，R0为主测绘带的起始到雷达平台的斜距，nr为原始线性调频信号序列长度，
Figure FDA0003781833560000041
为距离门长，c为光速，fs为采样频率，θin表示通道的俯仰向倾斜角；将四个通道的接收数据组成矩阵，如下式：
Figure FDA0003781833560000042
V为导引矢量矩阵，其表达式如下：
Figure FDA0003781833560000043
为了分离和抑制模糊，利用导引矢量矩阵计算加权矢量矩阵如下：
W＝(VHV)-1VH
最后将回波矩阵与加权矢量矩阵相乘即可分离模糊，计算如下：
Figure FDA0003781833560000044
矩阵相乘后得到的第一行数据就是没有模糊的成像范围内目标的回波。
5.根据权利要求1所述的基于OFDM-chirp信号和DBF处理的MIMO-SAR解模糊方法，其特征在于，所述步骤(4)实现过程如下：
将解模糊后得到的数据矩阵进行距离向的FFT，为了分离两路OFDM-chirp波形，把奇偶频谱分离，形成两组回波数据，然后在频域分别与相应的两路脉压参考函数相乘进行脉冲压缩；频域脉压参考函数计算方法如下：
S[p]＝DFT{sLFM}＝[S[0],S[1],…,S[N-1]]
S1[p]＝[S[0],0,S[1],0,…,S[N-1],0]
S2[p]＝[0,S[0],0,S[1],…,0,S[N-1]]
其中，S[p]为原始线性调频信号时域序列的DFT变换，交替补零后分别得到S1[p]和S2[p]两路频域脉压参考函数。
6.一种基于OFDM-chirp信号和DBF处理的MIMO-SAR解模糊装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被加载至处理器时实现根据权利要求1-5任一项所述的基于OFDM-chirp信号和DBF处理的MIMO-SAR解模糊方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115856788A (zh) * 2023-03-01 2023-03-28 中国科学院空天信息创新研究院 一种基于通道相消的俯仰向多通道sar干扰抑制方法

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