CN116148856A - 一种sar动目标二维自聚焦成像处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于雷达图像处理技术领域,具体地说,是一种SAR动目标二维自聚焦成像处理方法,其主要步骤包括:建立双基地数据采集模型,获取双基地PFA极坐标格式转换后的动目标空间频率域信号模型;推导动目标图像的二维空间频率域相位误差数值表达式;根据动目标的位置信息反推二维频率域相位误差数值,对图像进行预滤波处理,实现粗补偿;预滤波后,进行距离徙动校正、子孔径分解和方位向一维自聚焦处理,求解距离徙动曲线;对距离徙动曲线进行keystone变换,根据模型得到两维相位误差的初始估计数值;构造代价函数,进行二维稀疏约束求解;实验仿真验证本发明中对任意航迹、任意运动轨迹下的动目标二维稀疏自聚焦方法的有效性。
Description
技术领域
本发明属于雷达图像处理技术领域,具体地说,是一种SAR动目标二维自聚焦成像处理方法。
背景技术
合成孔径雷达(SAR)是一种全天时、全天候的高分辨率成像雷达,现已广泛应用于军事侦察、资源探测、灾害监视等重要场景中。双基地合成孔径雷达(SAR)发射站和接收站分置于不同平台上,相比于单基地SAR,具有反侦察、抗干扰和生存能力强等特点,在军用和民用领域具有十分重要的应用价值。双基地SAR不仅可以监测静止目标,同时也可以对动目标进行监测和成像。
PFA(极坐标格式成像算法)是一种经典的SAR聚束模式成像算法。在双基地SAR系统成像中,PFA是一种有效的选择。在双基地SAR成像系统中,由于机载运动时的抖动和轨迹的偏差以及目标物的运动会在雷达回波数据中引入距离徙动和方位向的相位偏移,从而导致图像出现散焦,质量下降。只采用一维方位向的相位误差补偿不能达到良好的聚焦效果,因此,为了获取高质量、高分辨率的SAR图像,需要对图像进行二维相位误差补偿。
目前,对于自聚焦算法的研究,更多的是对方位向相位误差(APE)估计,而忽略了距离向的RCM估计和补偿,然而,为了得到高质量的聚焦图像,RCM的估计和补偿是不容忽视的。
发明内容
为了解决这一问题,本发明通过估计相位误差模型,先对原始PFA数据进行预补偿,然后利用ISAR的包络对齐方法首先估计RCM,再利用RCM与APE之间的分析关系,通过PGA算法估计APE,以达到更好的聚焦效果,最后采用二维稀疏求解对图像处理,以获得质量更高的图像。
本发明采用回波信号的相位补偿技术,可以对匀速和非匀速运动的目标成像实现良好的聚焦效果,具体采用的技术方案如下:
一种SAR动目标二维自聚焦成像处理方法,包括以下步骤:
S1、建立双基地SAR数据采集模型,获取PFA处理后的动目标信号模型;
S2、利用拟合和插值推导动目标图像的二维空间频率域相位误差数值表达式;
S3、根据动目标的位置信息反推二维频率域相位误差数值,对图像进行预滤波处理,实现粗补偿;
S4、预滤波后,进行子孔径分解,距离徙动校正和方位向一维自聚焦处理,求解距离徙动曲线;
S5、对距离徙动曲线进行keystone变换,根据模型得到两维相位误差的初始估计数值;
S6、构造代价函数,进行二维稀疏约束求解;
S7、通过点目标仿真验证本发明对任意航迹、任意运动轨迹下动目标图像可以实现二维重聚焦处理。
本发明的进一步改进,S1通过构建双基地SAR信号模型,得到回波信号,经过PFA算法处理后得到动目标相位误差为:
发射机和接收机平台在任意方位采样时间的斜视角度为/>和/>,俯仰角度为和/>,/>和/>是动目标极坐标格式转换后的坐标,/>和/>分别是方位向空间频率和距离向空间频率,/>是方位时间变量,/>为距离向频率,/>为载波频率,/>为动目标对应的双基地差分距离。
在本发明中,利用拟合和插值得到S2进行双基地PFA动目标相位误差,如下:
其中:
依据动目标位置信息反推得到双基地差分距离泰勒展开系数,进而依据二维相位误差模型设计滤波器实现动目标图像的预滤波处理,可以实现相位误差粗补偿。
其中
基于图像域位置反推得到了双基地差分距离部分信息,进而采用上述滤波可以实现动目标图像的粗聚焦补偿。
本发明对预补偿动目标图像进行距离徙动估计,同时考虑图像的越距离单元走动和距离单元内走动,通过越距离单元徙动校正、降分辨率处理以及方位向自聚焦来实现距离徙动曲线估计。
本发明的进一步改进,S6在完成二维相位误差初始估计后,利用二维稀疏约束,计算并实现数据的重聚焦和相位误差估计的迭代更新,最后实现数据的聚焦处理。
设置代价函数:
其中,和/>表示对二维相位误差模型/>与/>和/>之间的对应关系,/> 为离散一阶梯度矩阵,/>,/>为二维傅里叶变换矩阵,/>为降采样矩阵,/>为加权因子,/>和/>分别为二范数和一范数。上式中,/>和/>分别为二范数和一范数,上述代价函数中,第一项/>为数据保真项,第二项/>为稀疏约束项。对上述最优化问题进行迭代求解可以实现相位误差的迭代更新和动目标图像的重聚焦处理。
本发明的有益效果:本发明推导了更为精确的动目标二维相位误差模型,根据推导得到的模型,对原始PFA数据进行预滤波粗补偿。然后基于插值和拟合运算估计RCM信息,并进行插值keystone变换计算二维相位误差的初始估计值。最后,基于测量数据以及RCM信息联合二维稀疏约束实现图像的重聚焦处理。
附图说明
图1是本发明中合成孔径雷达二维自聚焦的流程图。
图2是本发明中无源双基地SAR信号采样几何模型示意图。
图3是本发明中仿真动目标轨迹图。
图4是本发明中动目标MT1经过PFA处理后的图像。
图5是本发明中动目标MT2经过PFA处理后的图像。
图6是本发明中动目标MT1在RCM校正前的图像和距离徙动轨迹。
图7是本发明中动目标MT2在RCM校正前的图像和距离徙动轨迹。
图8是本发明中动目标MT1在RCM校正后的图像化距离徙动轨迹。
图9是本发明中动目标MT2在RCM校正后的图像化距离徙动轨迹。
图10是本发明中动目标MT1一维重聚焦图像。
图11是本发明中动目标MT1二维重聚焦图像。
图12是本发明中动目标MT2一维重聚焦图像。
图13是本发明中动目标MT2二维重聚焦图像。
图14是本发明中重聚焦动目标MT1距离剖面图对比图。
图15是本发明中重聚焦动目标MT1方位向剖面图对比图。
图16是本发明中重聚焦动目标MT2距离剖面图对比图。
图17是本发明中重聚焦动目标MT2方位向剖面图对比图。
实施方式
为了加深对本发明的理解,下面将结合附图和实施例对本发明做进一步详细描述,该实施例仅用于解释本发明,并不对本发明的保护范围构成限定。
如图1所示,一种SAR动目标二维自聚焦成像处理方法,具体包括以下步骤:
S1、构建双基地SAR数据采集几何模型,获取PFA处理后的动目标回波信号模型;
S2、利用拟合和插值处理推导动目标图像的二维空间频率域相位误差数值表达式;
S3、根据动目标的位置信息反推二维频率域相位误差数值,对图像进行预滤波处理,实现粗补偿;
S4、预滤波后,进行距离徙动校正和方位向PGA处理,反推得到两维相位误差的初始估计数值;
S5、构造代价函数,进行二维稀疏求解;
S6、实验仿真验证本发明中对任意航迹、任意运动下的动目标二维稀疏自聚焦方法的有效性。
如图2所示,上述S1的具体流程为:定义坐标原点为场景中心点,雷达发射机和接收机平台沿着不同方向以速度和/>匀速飞行,航迹夹角为/>。雷达发射的位置坐标为,接收机的瞬时位置坐标为/>。发射机和接收机的瞬时方位角分别为和/>,瞬时俯仰角分别为/>和/>。发射机以固定脉冲频率发射线性调频信号,接收机接收到的动目标回波信号为:
其中,
表示孔径中心时刻,/>表示电磁波传播速度,/>为距离向快时间变量,/>为距离向时间,/>表示发射信号载波频率,/>是方位慢时间变量,/>表示发射信号的方位向包络,/>表示距离向包络。差分距离/>中,/>表示发射机到点目标的瞬时距离,表示接收机到点目标的瞬时距离,/>表示发射机到场景中心的瞬时距离,/>表示接收机到场景中心的瞬时距离。
双基地配置下,空间频率域采样位置非均匀分布,需要重新采样后才能进行逆傅里叶变换得到图像。对回波数据进行重采样,将坐标系以旋转角度进行旋转,旋转后/>和/>可以重新表示为/>和/>,公式(2)可以重新表示为:
旋转坐标后对数据进行重采样得到均匀采样的回波数据,然后做两维FFT即可成像。然而,对动目标回波信号,极坐标格式变换后为,
上述相位误差必然后造成动目标响应函数的畸变,其位置出现失真或者出现散焦现象,需要进行补偿。
上述S2的具体流程:如S1所提及,双基地动目标回波数据极坐标格式转换后进行逆傅里叶变换可以得到图像。然而,由于PFA采用了平面波前假设,没有考虑动目标的未知运动状态,动目标图像中存在二维相位误差,如公式(5)所示,导致图像出现散焦。公式(5)中,目标的运动状态信息未知,极坐标格式转换后的方位向时间变量未知,难以直接进计算。为解决上述问题,本权利要求对PFA插值后的方位时间/>进行分析,从而推导得到二维空间频率的信号模型。
S3的具体步骤为:根据S2推导得到的相位误差公式,将线性相位补偿到中心点位置。对于一维的自聚焦,线性相位只会影响目标点的移动,而二维的自聚焦,则会导致目标点出现两个维度的散焦现象。因此,通过推导的相位误差公式,将线性相位补偿到中心点位置,可以避免后续的相位误差补偿中出现散焦。
其中
通常情况,动目标在图像中的位置是已知的,可以利用图像域位置反推得到部分差分距离向信息,进而依据模型得到部分二维相位误差。利用上述信息设置预补偿滤波器为:
预补偿后,动目标的距离徙动和相位误差被部分补偿,可以一定程度上改善目标的聚焦质量。
S4的具体步骤为:如S3所述,预滤波补偿可以一定程度上改善目标的聚焦质量。但是,在分辨率较高、动目标运动速度较高等条件下时,动目标数据中仍然残留高阶相位误差。S4中,对相位误差模型与一维相位误差的关系进行推导。然后,对数据进行RCM校正和相位误差估计,得到初始的距离徙动轨迹RCM1。
其中,线性相位表示相位误差估计中引入的额外位移,对任意一次自聚焦处理得到的/>为常数。公式(9)中,从一维相位误差直接反推求解二维相位误差难以直接得到。为此,本申请拟利用曲线拟合提高RCM估计精度,然后依据模型可以得到动目标回波差分距离曲线。对数据进行将采样操作,进一步去除距离徙动对相位误差估计精度的影响,进而利用常用的自聚焦算法进行一维相位误差估计得到/>。然后,求解RCM曲线为
S5的具体步骤为:
对上述差分距离曲线进行keystone插值处理,可以得到
S6的具体步骤为:设置代价函数:
其中,和/>表示对二维相位误差模型/>与/>和/>之间的对应关系, />为离散一阶梯度矩阵,/>,/>为二维傅里叶变换矩阵,/>为降采样矩阵,/>为加权因子,/>和/>分别为二范数和一范数。上式中,前两项为数据保真项,最后一项为稀疏约束项。
对公式(13)进行迭代求解。首先,利用和/>初始化得到二维相位误差的估计数值/>,固定/>求解重聚焦图像/>,采用经典的FISTA算法对得到的信号模型进行两维稀疏约束。由于/>是稀疏的,因此求解/>的过程中可以采用经典的FISTA算法对得到的信号模型进行两维稀疏约束。通过原始二维回波信号以及步骤S4中得到的二维信号模型/>可以推导得到目标函数为:
上算步骤重复进行,直到满足迭代收敛条件为止。
S7的具体步骤为:实验仿真验证本发明中对任意航迹、任意运动下的动目标二维稀疏自聚焦方法的有效性。
实验仿真数据如表1所示:
表1 无源双基地SAR雷达仿真参数
仿真不同运动状态的动目标回波数据,分别利用一维PGA和本申请所示的二维稀疏自聚焦进行处理。其中,动目标运动轨迹如图3所示,MT1沿着直线进行匀速运动,MT2进行匀加速运动。
仿真结果如图4-图9所示,其中,图4和图5是动目标PFA处理后的图像,图6和图7是动目标RCM校正前的距离徙动轨迹,图8和图9是动目标MT1校正后的图像和距离徙动轨迹。图10-图13是PGA处理和二维稀疏自聚焦处理后的聚焦图像,图14-图17是重聚焦动目标响应函数的剖面图对比结果。从上述仿真结果可以看出,RCM校正后仍然残留亚像素单元徙动以及耦合项,导致一维自聚焦处理获得的动目标图像聚焦质量下降。本文所示二维稀疏约束自聚焦同时补偿了高阶耦合相位以及残留RCM误差相位,实现了动目标的高精度重聚焦成像。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (7)
1.一种SAR动目标二维自聚焦成像处理方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、建立双基地数据采集模型,获取双基地PFA极坐标格式转换后的动目标空间频率域信号模型;
S2、利用拟合和插值推导动目标图像的二维空间频率域相位误差数值表达式;
S3、根据动目标的位置信息反推二维频率域相位误差数值,对图像进行预滤波处理,实现粗补偿;
S4、预滤波后,进行距离徙动校正、子孔径分解和方位向一维自聚焦处理,求解距离徙动曲线;
S5、对距离徙动曲线进行keystone变换,根据模型得到两维相位误差的初始估计数值;
S6、构造代价函数,进行二维稀疏约束求解;
S7、通过点目标仿真验证本发明对任意航迹、任意运动轨迹下动目标图像可以实现二维重聚焦处理。
5.根据权利要求4所述的SAR动目标二维自聚焦成像处理方法,其特征在于,同时考虑图像的越距离单元走动和距离单元内走动,通过越距离单元徙动校正、降分辨率处理以及方位向自聚焦来实现距离徙动曲线估计。
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