CN116381681A - 一种基于改进谱压缩的大斜视tops模式地平面bp自聚焦方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于改进谱压缩的大斜视TOPS模式地平面BP自聚焦方法，包括：将BP图像在距离频域进行表示，利用驻相点原理，得到谱压缩函数；基于谱压缩函数得到场景中某点的谱支撑区中心，并将场景中某点的谱支撑区中心的各时刻雷达位置替换为波束旋转中心，得到新的谱支撑区中心；基于新的谱支撑区中心引入的频域模式的波束旋转中心，得到TOPS模式的最终谱压缩函数；基于TOPS模式的最终谱压缩函数，将BP图像转换到方位频域，以得到误差函数，并基于误差函数和方位向加窗函数得到最终完成自聚焦与旁瓣抑制的TOPS模式的SAR图像。本发明大幅降低了BP算法处理TOPS模式数据的运算复杂度。
Description
技术领域
本发明属于雷达信号处理技术领域，具体涉及一种基于改进谱压缩的大斜视TOPS模式地平面BP自聚焦方法。
背景技术
大斜视循序渐进扫描(TOPS，Terrain Observation by Progressive Scans)模式合成孔径雷达(SAR，Synthetic Aperture Radar)成像通过联合调整波束在方位向和距离向的姿态，能够突破波束宽度的限制，在短时间内获得远大于瞬时照射范围的场景信息。在宽幅成像的同时，TOPS模式通过波束扫描速度的控制，能够保证成像结果达到既定的方位向分辨率，并且其数据录取方式相比于其他成像模式更为灵活。传统的距离多普勒等频域算法及其改进方案，在大斜视情况下由于其斜距模型及滤波过程中采用了大量近似，图像两维空变严重，处理方位频谱混叠严重的TOPS模式数据时难以得到高质量的SAR图像。同时频域算法受限于其二维成像平面，仅能平行于数据录取平面，若要得到地面投影图像还需额外进行插值操作。而以后投影(BP，Back Projection)成像算法为代表的时域算法，能够在系统脉冲重复频率(PRF，pulse repetition frequency)需求不高的情况下解决上述问题。其中BP算法能够得到聚焦效果最佳的SAR图像，但代价是较高的运算复杂度。而快速多级后投影算法(FFBPA，Fast Factorized Back projection Algorithm)通过多级融合的方法，虽然牺牲了部分成像性能，但降低了时域算法的运算复杂度，然而由于其涉及到大量的快速傅里叶变换(FFT，Fast Fourier Transform)操作，难以适配现场可编程逻辑门阵列(FPGA，Field Programmable Gate Array)等平台，因此可以根据具体使用的硬件平台灵活选取时域算法。
此外，如何完成旁瓣抑制及解决惯导/GPS补偿后的剩余相位误差是大斜视TOPS模式时域成像的关键问题。对于TOPS模式下的旁瓣抑制，当前没有全孔径的处理方法；对于相位误差的估计与补偿，主流的方案是以相位梯度自聚焦(PGA，Phase Gradient Autofocus)为代表的自聚焦算法。现有的TOPS模式与自聚焦算法的结合均基于子孔径操作，需要在子孔径成像后估计误差并拟合补偿，而后再次成像，现存硬件平台的运算性能无法实时实现两次时域算法成像。另外，TOPS模式由于波束的扫描，原始分辨率的两维成像网格无法满足采样定律，全孔径BP图像方位频谱混叠严重，因此若要在TOPS模式下使用基于谱压缩的BP图像自聚焦算法，需要方位分块近似为聚束模式，进行自聚焦处理并拼接，然而此种方案会导致补偿后图像出现拼缝。
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改进谱压缩的大斜视TOPS模式地平面BP自聚焦方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
一种基于改进谱压缩的大斜视TOPS模式地平面BP自聚焦方法，所述大斜视TOPS模式地平面BP自聚焦方法包括：
S1、获取直角坐标系下的大斜视TOPS模式成像模型；
S2、基于大斜视TOPS模式成像模型，雷达发射信号后接收解调，并脉压得到回波信号，将回波信号反向投影到成像区域的每个像素，并将成像区域划分成网格，对于网格中每一网格点，通过方位向相干积累得到网格点在图像中的复数值，以得到BP图像；
S3、将BP图像在距离频域进行表示，利用驻相点原理，得到谱压缩函数；
S4、基于谱压缩函数得到场景中某点的谱支撑区中心，并将场景中某点的谱支撑区中心的各时刻雷达位置替换为波束旋转中心，得到新的谱支撑区中心；
S5、基于新的谱支撑区中心引入的频域模式的波束旋转中心，得到TOPS模式的最终谱压缩函数；
S6、基于TOPS模式的最终谱压缩函数，将BP图像转换到方位频域，以得到误差函数，并基于误差函数和方位向加窗函数得到最终完成自聚焦与旁瓣抑制的TOPS模式的SAR图像。
在本发明的一个实施例中，所述回波信号为：
其中，S表示回波信号v表示雷达速度，ta表示方位慢时间，L表示合成孔径长度，B表示信号带宽，tr表示距离快时间，R(ta)表示ta时刻的斜距，c表示光速，λ表示波长，R(ta；x0,y0)表示大斜视TOPS模式成像模型中网格点Q(x0,y0,0)的斜距。在本发明的一个实施例中，所述BP图像为：
其中，I(x,y)表示BP图像，ts表示孔径开始时刻，te表示孔径结束时刻S(R(ta,x0,y0),ta)表示回波信号。
在本发明的一个实施例中，步骤S3包括：
S3.1、将BP图像在距离频域进行表示，即：
其中，I(x,y)表示BP图像，ts表示孔径开始时刻，te表示孔径结束时刻，Kr为距离波数，Krmin表示距离波数的最小值，Krmax表示距离波数的最大值，S(R(ta,x0,y0),ta)表示回波信号，R(ta,x,y)表示大斜视TOPS模式成像模型中网格点(x,y)的斜距，ta表示方位慢时间；
S3.2、利用驻相点原理求解在距离频域表示的BP图像，以得到波数域的向量，波数域的向量为：
其中，(Kx，Ky)表示波数坐标，R(ta；x0,y0)表示大斜视TOPS模式成像模型中网格点Q(x0,y0,0)的斜距，雷达所在位置表示为(X(ta),Y(ta),Z(ta))；
S3.3、根据波数域的向量和波数中心得到谱压缩函数，谱压缩函数为：
其中，f(xi,yi)表示谱压缩函数，xi和yi分别表示方位向和距离向的BP图像的网格采样点，Krc表示波数中心。
在本发明的一个实施例中，步骤S4包括：
S4.1、基于谱压缩函数，通过波数分解得到场景中某点的谱支撑区中心，场景中某点的谱支撑区中心为：
其中，Krc表示波数中心，Krc在地平面沿x和y方向分解得到Kxc和Kyc两个方向向量，得到谱支撑区中心(Kxc,Kyc)；
S4.2、结合TOPS模式的波数特性，将场景中某点的谱支撑区中心的各时刻雷达位置替换为波束旋转中心，得到新的谱支撑区中心，新的谱支撑区中心表示为：
其中，(Xrot,Yrot,Zrot)表示波束旋转中心，新的谱支撑区中心为(Kxi,Kyi)。
在本发明的一个实施例中，步骤S5包括：
S5.1、目标函数f(x,y)在网格点(xi,yi)处的两维偏导数为：
S5.2、对步骤S5.1得到的距离与方位两维分别进行积分运算，得到TOPS模式下的谱压缩函数，TOPS模式下的谱压缩函数为：
S5.3、矫正TOPS模式下的谱压缩函数的空变的频谱倾斜，得到TOPS模式的最终谱压缩函数，频谱倾斜校正部分为：
其中，g(xi,Ky)表示矫正的频谱倾斜。
在本发明的一个实施例中，步骤S6包括：
S6.1、基于TOPS模式的最终谱压缩函数，通过方位FFT将BP图像转换到方位频域，以得到运动误差，并基于运动误差得到补偿函数，补偿函数为：
其中，I′(Kx,yi)表示运动误差，(Kx，Ky)表示波数坐标，(Xrot,Yrot,Zrot)表示波束旋转中心，
表示估计出的运动误差，ta表示方位慢时间；
S6.2、通过方位向IFFT转换将误差函数和方位向加窗函数转换至方位时域，得到最终完成自聚焦与旁瓣抑制的TOPS模式的SAR图像，TOPS模式的SAR图像为：
Ifinal(x,y)＝ifft(I′(Kx,yi)wina(Kx))
其中，Ifinal(x,y)表示最终完成自聚焦与旁瓣抑制的TOPS模式的SAR图像，TOPS模式的SAR图像，wina(Kx)表示方位向窗函数，ifft表示快速傅里叶逆变换。
本发明的有益效果：
(1)BP算法的优势在于直接通过距离相关的相干积累得到图像，对于不同的成像模式均适用。对于TOPS模式，由于波束在方位向的扫描，同一方位时刻仅有部分网格被照射到，本发明利用这一特性适应性选取当前时刻的有效投影网格，有效减少整体算法运算量。
(2)本发明通过将网格布置为：网格中心设定为方位中心时刻雷达波束中心在地面的投影，方位中心时刻波束方向地面投影方向为网格的距离向，成像平面中垂直于波束方向的指向为方位向，如此的布置方式能够使BP图像的方位频谱为与方位向平行的方向，且后续谱压缩过程在此布置方式下可被简化。
(3)本发明通过引入频域模式的波束旋转中心概念，改进了谱压缩函数，并将其推广到TOPS模式，能够直接全孔径压缩TOPS模式BP图像的频谱，使全孔径自聚焦和旁瓣抑制成为可能，大大提升了BP实时处理TOPS模式的成像性能。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种基于改进谱压缩的大斜视TOPS模式地平面BP自聚焦方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的另一种基于改进谱压缩的大斜视TOPS模式地平面BP自聚焦方法的流程示意图；
图3是本发明实施例提供的一种大斜视TOPS模式成像模型的示意图；
图4是本发明实施例提供的一种BP成像网格的布置方式示意图；
图5是本发明实施例提供的一种谱压缩过程中波数支撑区的变化示意图；
图6是本发明实施例提供的一种仿真中添加的随机三维位置误差示意图；
图7是本发明实施例提供的一种不同情况下BP图像两维谱的对比示意图；
图8是本发明实施例提供的一种大斜视TOPS模式仿真数据BP成像结果示意图；
图9是本发明实施例提供的一种运动补偿前后点目标1和点目标2的contour图及方位旁瓣对比图；
图10是本发明实施例提供的一种点目标1两维加窗后结果示意图。
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改进谱压缩的大斜视TOPS模式地平面BP自聚焦方法的流程示意图，图2是本发明实施例提供的另一种基于改进谱压缩的大斜视TOPS模式地平面BP自聚焦方法的流程示意图。本发明实施例提供了一种基于改进谱压缩的大斜视TOPS模式地平面BP自聚焦方法，该大斜视TOPS模式地平面BP自聚焦方法包括步骤S1-步骤S6，其中：
S1、获取直角坐标系下的大斜视TOPS模式成像模型。
在本实施例中，请参见图3，大斜视TOPS模式成像模型为：
以雷达方位中心时刻位置在地面投影为坐标系原点，设雷达波束在方位中心时刻照射地面目标点p。ta表示方位慢时间，雷达高度为H，其三维坐标表示为(X(ta),Y(ta),H)。对于场景中任一点Q(x0,y0,0)，其斜距可表示为：
其中，R(ta；x0,y0)表示大斜视TOPS模式成像模型中网格点Q(x0,y0,0)的斜距。
S2、基于大斜视TOPS模式成像模型，雷达发射信号后接收解调，并脉压得到回波信号，将回波信号反向投影到成像区域的每个像素，并将成像区域划分成网格，对于网格中每一网格点，通过方位向相干积累得到网格点在图像中的复数值，以得到BP图像。
在一个具体实施例中，步骤S2可以包括：
雷达传输信号接收解调并脉压后表示为：
其中，S表示回波信号，v表示雷达速度，ta表示方位慢时间，L表示合成孔径长度，B表示信号带宽，tr表示距离快时间，R(ta)表示ta时刻的斜距，c表示光速，λ表示波长，R(ta；x0,y0)表示大斜视TOPS模式成像模型中网格点Q(x0,y0,0)的斜距。
对于Q点，可以通过方位向相干积累得到其在图像中的复数值，通过对每一网格点进行上述操作，即可利用BP算法得到BP图像。
其中，I(x,y)表示BP图像，ts表示孔径开始时刻，te表示孔径结束时刻，S(R(ta,x0,y0),ta)表示回波信号。
在本实施例中，通过将网格布置为：网格中心设定为方位中心时刻雷达波束中心在地面的投影，方位中心时刻波束方向沿着地面投影方向为网格的距离向，成像平面中垂直于波束方向的指向为方位向。请参见图4，图4是本发明实施例提供的一种BP成像网格的布置方式示意图。如此的布置方式能够使BP图像的方位频谱为与方位向平行的方向，且后续谱压缩过程在此布置方式下可被简化。
S3、将BP图像在距离频域进行表示，利用驻相点原理，得到谱压缩函数。
在一个具体实施例中，步骤3可以包括：
S3.1、谱压缩的目的在于减小频谱范围，使得图像仅需要较低的两维分辨率即可满足采样定律，但原始的谱压缩仅适用于聚束模式，因此将BP图像在距离频域进行表示，即：
其中，I(x,y)表示BP图像，ts表示孔径开始时刻，te表示孔径结束时刻，Kr为距离波数，Krmin表示距离波数的最小值，Krmax表示距离波数的最大值，S(R(ta,x0,y0),ta)表示回波信号，R(ta,x,y)表示大斜视TOPS模式成像模型中网格点(x,y)的斜距，ta表示方位慢时间；
S3.2、利用驻相点原理(POSP)求解在距离频域表示的BP图像，以得到波数域的向量，波数域的向量为：
其中，(Kx，Ky)表示波数坐标，雷达所在位置表示为(X(ta),Y(ta),Z(ta))。
S3.3、根据波数域的向量和波数中心得到谱压缩函数，谱压缩函数为：
其中，f(xi,yi)表示谱压缩函数，xi和yi分别表示方位向和距离向的BP图像的网格采样点，Krc表示波数中心，。
请参见图5，图5是本发明实施例提供的一种谱压缩过程中波数支撑区的变化示意图，图5(a)为原始波数支撑区，图5(b)为第一步谱压缩后的波数支撑区，图5(c)为第二步谱压缩后的波数支撑区。
在本实施例中，此时传统的谱压缩函数无法直接实时处理TOPS模式数据，此前通过子孔径估计误差的方法由于方位数据短，使用聚束模式的谱压缩函数处理TOPS数据误差不大，但子孔径方法需要两次成像：一次用于估计误差，并在拼接误差并补偿后再次成像，因此增加了大量时耗。而通过直接将BP图像方位向分块并分别构造谱压缩函数，将各方位分块近似等效为聚束模式的方法，由于各分块间谱压缩函数值不连续，会出现部分区域压缩效果不理想，且位于分块间分界线上的点能量不连续的现象，大大降低了成像性能。
S4、基于谱压缩函数得到场景中某点的谱支撑区中心，并将场景中某点的谱支撑区中心的各时刻雷达位置替换为波束旋转中心，得到新的谱支撑区中心。
具体而言，通过波数分解可以得到场景中某点的谱支撑区中心，结合TOPS模式的波数特性，将场景中某点的谱支撑区中心的各时刻雷达位置替换为波束旋转中心，可以得到新的谱支撑区中心表达方式。
在本实施例中，为了保证算法的实时性，整个处理流程只能容纳较低分辨布置网格下一次BP成像的运算量，其中误差估计与补偿是至关重要的一步，但自聚焦算法无法应用于频谱混叠的情况。因此，为了解决这个根本问题，需要找到一种能够全孔径压缩TOPS模式频谱的方法。
在一个具体实施例中，步骤4可以包括：
S4.1、基于谱压缩函数，通过波数分解得到场景中某点的谱支撑区中心。
具体而言，数据录取过程中实际的波束变化是一个连续的过程，在不同的方位时刻ta，通过波数分解可以得到场景中某点的谱支撑区中心，表示为如下：
其中，Krc表示波数中心，Krc在地平面沿x和y方向分解得到Kxc和Kyc两个方向向量，得到谱支撑区中心(Kxc,Kyc)。
krc是由载频fc决定的波数，对于子孔径算法而言，谱压缩函数使用孔径中心时刻雷达位置为近似替代其余位置，无论是否存在波束扫描，由于子孔径时间极短，在子孔径Ta时间内雷达位置和波束指向变化极小，因此由此近似带来的误差可以忽略。
S4.2、结合TOPS模式的波数特性，将场景中某点的谱支撑区中心的各时刻雷达位置替换为波束旋转中心，得到新的谱支撑区中心。
具体而言，对全孔径聚束模式而言，在长时间成像过程中波束完全保持照射目标成像区域，即在合成孔径时间内成像流程中涉及的xp、yp不会发生变化，但雷达位置发生了较大改变，直接使用谱压缩函数是存在问题的。
设对于每一方位时间，直接使用f(x,y)的相位误差为
其中/>
对于每个网格位置是各异的。由于/>
恰巧是关于方位中心时间tc共轭对称的，相干积累后相位误差/>
共轭相消，得到一常数相位项，该项对谱压缩及成像结果没有影响，可以忽略不计。即在全孔径聚束成像模式中通过方位向相干积累得到的谱压缩函数，恰好与步骤3.3的谱压缩函数一致，因此全孔径聚束模式能够成功利用谱压缩函数完成谱压缩操作。
结合TOPS模式的波数特性，通过以下对谱压缩函数的改进：
在TOPS模式成像过程中，雷达与波束指向不断移动，且波束照射的网格位置不断改变，但若将各时刻波束中心指向的位置与当前雷达位置连线，并交会与一点，此点即波束旋转中心Prot(Xrot,Yrot,Zrot)。
将场景中某点的谱支撑区中心的各时刻雷达位置替换为波束旋转中心Prot，可以得到新的谱支撑区中心表达方式：
其中，(Xrot,Yrot,Zrot)表示波束旋转中心，新的谱支撑区中心为(Kxi,Kyi)。
S5、基于新的谱支撑区中心引入的频域模式的波束旋转中心，得到TOPS模式的谱压缩函数。
在本实施例中，通过引入频域模式的波束旋转中心概念，本发明改进了谱压缩函数，并将其推广到TOPS模式，能够直接全孔径压缩TOPS模式BP图像的频谱，使全孔径自聚焦和旁瓣抑制成为可能，大大提升了BP实时处理TOPS模式的成像性能。
在一个具体实施例中，步骤S5可以包括：
S5.1、目标函数f(x,y)在网格点(xi,yi)处的两维偏导数为：
S5.2、对步骤S5.1得到的距离与方位两维分别进行积分运算，得到TOPS模式下的谱压缩函数，TOPS模式下的谱压缩函数为：
S5.3、矫正TOPS模式下的谱压缩函数的空变的频谱倾斜，得到TOPS模式的最终谱压缩函数。
通过步骤S5.2得到的TOPS模式下的谱压缩函数之后，场景中任意点目标的频谱中心线可以用如下公式表示：
其中，(Kx，Ky)表示波数坐标；
构建一个补偿函数g(xi,Ky)，存在以下偏导数关系。
通过积分计算，可以得到频谱倾斜的校正部分g(xi,Ky)为：
其中，g(xi,Ky)表示矫正的频谱倾斜。
S6、基于TOPS模式的最终谱压缩函数，将BP图像转换到方位频域，以得到误差函数，并基于误差函数和方位向加窗函数得到最终完成自聚焦与旁瓣抑制的TOPS模式的SAR图像。
具体而言，经过了谱压缩步骤，通过方位FFT将BP图像转换到方位频域即可借助自聚焦完成运动误差的估计，在脉压过程中完成距离向加窗，在运动误差补偿完成后进行方位向加窗，通过方位向IFFT转换至方位时域即可得到最终完成自聚焦与旁瓣抑制的TOPS模式SAR图像。
在一个具体实施例中，步骤6可以包括：
S6.1、基于TOPS模式的最终谱压缩函数，通过方位FFT将BP图像转换到方位频域，以得到运动误差，并基于运动误差得到补偿函数。
具体而言，经过了谱压缩步骤，TOPS模式的方位频谱搬移至对齐的位置，方位频谱不再混叠，通过方位FFT(快速傅里叶变换)将BP图像转换到方位频域即可借助自聚焦完成运动误差的估计，设估计出的运动误差为
则补偿函数可表示为：
其中，I′(Kx,yi)表示运动误差，
表示估计出的运动误差；
S6.2、通过方位向IFFT转换将误差函数和方位向加窗函数转换至方位时域，得到最终完成自聚焦与旁瓣抑制的TOPS模式的SAR图像。
对于TOPS模式，距离向加窗可以在脉压过程中方便的完成，设脉压后信号为sigRC，脉压参考函数为sref，距离向窗函数为winr(tr)，则距离向加窗可表示为：
sigRC＝ifft(fft(sig)*fft(sref)*fft(winr(tr)))
其中，sigRC表示距离向加窗。
借助谱压缩，BP图像的方位频谱对齐，因此方位向加窗可以在运动误差补偿完成后进行，设方位窗向函数为wina(Kx)，完成方位向加窗后通过方位向IFFT转换至方位时域即可得到最终完成自聚焦与旁瓣抑制的TOPS模式SAR图像，TOPS模式的SAR图像为：
Ifinal(x,y)＝ifft(I′(Kx,yi)wina(Kx))
其中，Ifinal(x,y)表示最终完成自聚焦与旁瓣抑制的TOPS模式的SAR图像，TOPS模式的SAR图像，wina(Kx)表示方位向加窗函数，ifft表示快速傅里叶逆变换。
以BP为代表的时域算法结合TOPS成像模式，能够得到理论最优质量的宽幅SAR图像，但实际应用中如何实时完成成像后运动误差补偿与旁瓣抑制仍是一个待解决的问题。该方法分析了BP图像谱压缩的本质过程，通过引入虚拟旋转中心的概念推导出精确的TOPS模式谱压缩函数，由此成像后能够全孔径压缩TOPS模式BP图像频谱。此方法赋能了在稀疏布置的网格下完成自聚焦与方位旁瓣抑制，且仅需进行一次成像过程，大幅降低了BP算法处理TOPS模式数据的运算复杂度。理论推导和仿真数据处理结果验证了该成像方法的有效性。
本实施例对上述实施例提供的基于改进谱压缩的大斜视TOPS模式地平面BP自聚焦方法进行了仿真实验验证。
一、仿真实验
1、仿真条件
本实验通过仿真大斜视TOPS模式回波数据，并添加高次随机误差，来验证提出算法的有效性。仿真参数如表1所示。
表1SAR仿真参数
| 合成孔径时间(s) | 1 | 带宽(MHz) | 160 |
| 载频(GHz) | 16.1 | Velocity(m/s) | (70,0,0) |
| PRF(Hz) | 2000 | 方位中心时刻斜视角(°) | 65 |
| 脉宽(us) | 10 | Height(km) | 3000 |
为模拟真实平台飞行时的运动误差，结合惯导实际参数，本发明通过仿真0均值、1.5m/s标准差的速度误差并积分得到三维位置误差，将该误差添加至雷达轨迹，进行BP成像。请参见图6，图6是本发明实施例提供的一种仿真中添加的随机三维位置误差示意图。
2、仿真内容和结果分析
请参见图7，图7是本发明实施例提供的一种不同情况下BP图像两维谱的对比示意图，图7(a)为原始二维谱，图7(b)为使用谱压缩函数的二维谱，图7(c)为使用本发明谱压缩算法的二维谱，图7(b)虽然一定程度上压缩了频谱，但其方位向仍混叠，自聚焦算法依然无法得到使用，而通过图7(c)能够明显看出本发明谱压缩算法的有效性，保证方位向分辨率的情况下能够减少网格密度从而进一步降低运算量。
请参见图8，图8是本发明实施例提供的一种大斜视TOPS模式仿真数据BP成像结果示意图，通过对比图8(a)和图8(b)，证明了基于本发明提出的改进谱压缩方法，自聚焦算法能够直接用于稀疏采样的BP图像的方位频谱。
请参见图9，图9是本发明实施例提供的一种运动补偿前后点目标1和点目标2的contour图及方位旁瓣对比图，图9给出了图8中最左上角和最右下角点自聚焦前后的对比，选取的两点为误差空变最严重的点。其中图9(a)-9(d)和图9(e)-9(h)分别为点目标1和2自聚焦前后的contour图及方位旁瓣对比，由于误差对距离向聚焦效果影响微弱，此处为简略隐去。基于图9可以看出运动误差对于方位向聚焦效果影响极大，方位向散焦严重。基于本发明算法的TOPS模式全孔径谱压缩后进行自聚焦操作有效地补偿了运动误差，大幅提升了方位向聚焦性能。
请参见图10，图10是本发明实施例提供的一种点目标1两维加窗后结果示意图。表2给出了点目标1自聚焦与方位加窗前后的两维峰值旁瓣比(PSLR)与积分旁瓣比(ISLR)指标对比，对于场景中每点旁瓣抑制效果几乎一致，结合图10与表2证明了基于本发明改进谱压缩算法的方位旁瓣抑制方法的有效性。
表2点目标1自聚焦与方位加窗前后旁瓣指标
本发明公开了一种基于改进谱压缩的大斜视TOPS模式BP实时成像方法。大斜视TOPS模式SAR成像能够灵活地短时间内获取宽幅场景信息，具有重要意义。本发明将虚拟旋转中心的概念引入BP图像的频谱分析，提出了一种基于改进谱压缩的大斜视TOPS模式BP实时成像算法，能够全孔径压缩TOPS模式BP图像频谱，赋能了在稀疏布置的网格下完成自聚焦与方位旁瓣抑制。相比于传统使用BP算法处理TOPS模式数据的情况，本算法仅需进行一次成像过程，大幅降低了BP算法处理TOPS模式数据的运算复杂度。理论推导和仿真数据处理结果验证了该成像方法的有效性。
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 (7)
1.一种基于改进谱压缩的大斜视TOPS模式地平面BP自聚焦方法，其特征在于，所述大斜视TOPS模式地平面BP自聚焦方法包括：
S1、获取直角坐标系下的大斜视TOPS模式成像模型；
S2、基于大斜视TOPS模式成像模型，雷达发射信号后接收解调，并脉压得到回波信号，将回波信号反向投影到成像区域的每个像素，并将成像区域划分成网格，对于网格中每一网格点，通过方位向相干积累得到网格点在图像中的复数值，以得到BP图像；
S3、将BP图像在距离频域进行表示，利用驻相点原理，得到谱压缩函数；
S4、基于谱压缩函数得到场景中某点的谱支撑区中心，并将场景中某点的谱支撑区中心的各时刻雷达位置替换为波束旋转中心，得到新的谱支撑区中心；
S5、基于新的谱支撑区中心引入的频域模式的波束旋转中心，得到TOPS模式的最终谱压缩函数；
S6、基于TOPS模式的最终谱压缩函数，将BP图像转换到方位频域，以得到误差函数，并基于误差函数和方位向加窗函数得到最终完成自聚焦与旁瓣抑制的TOPS模式的SAR图像。
2.根据权利要求1所述的大斜视TOPS模式地平面BP自聚焦方法，其特征在于，所述回波信号为：
其中，S表示回波信号，v表示雷达速度，ta表示方位慢时间，L表示合成孔径长度，B表示信号带宽，tr表示距离快时间，R(ta)表示ta时刻的斜距，c表示光速，λ表示波长，R(ta；x0,y0)表示大斜视TOPS模式成像模型中网格点Q(x0,y0,0)的斜距。
3.根据权利要求2所述的大斜视TOPS模式地平面BP自聚焦方法，其特征在于，所述BP图像为：
其中，I(x,y)表示BP图像，ts表示孔径开始时刻，te表示孔径结束时刻，S(R(ta,x0,y0),ta)表示回波信号。
4.根据权利要求1所述的大斜视TOPS模式地平面BP自聚焦方法，其特征在于，步骤S3包括：
S3.1、将BP图像在距离频域进行表示，即：
其中，I(x，y)表示BP图像，ts表示孔径开始时刻，te表示孔径结束时刻，Kr为距离波数，Krmin表示距离波数的最小值，Krmax表示距离波数的最大值，S(R(ta,x0,y0),ta)表示回波信号，R(ta,x,y)表示大斜视TOPS模式成像模型中网格点(x,y)的斜距，ta表示方位慢时间；
S3.2、利用驻相点原理求解在距离频域表示的BP图像，以得到波数域的向量，波数域的向量为：
其中，(Kx，Ky)表示波数坐标，R(ta；x0,y0)表示大斜视TOPS模式成像模型中网格点Q(x0,y0,0)的斜距，雷达所在位置表示为(X(ta),Y(ta),Z(ta))；
S3.3、根据波数域的向量和波数中心得到谱压缩函数，谱压缩函数为：
其中，f(xi，yi)表示谱压缩函数，xi和yi分别表示方位向和距离向的BP图像的网格采样点，Krc表示波数中心。
5.根据权利要求4所述的大斜视TOPS模式地平面BP自聚焦方法，其特征在于，步骤S4包括：
S4.1、基于谱压缩函数，通过波数分解得到场景中某点的谱支撑区中心，场景中某点的谱支撑区中心为：
其中，Krc表示波数中心，Krc在地平面沿x和y方向分解得到Kxc和Kyc两个方向向量，得到谱支撑区中心(Kxc,Kyc)；
S4.2、结合TOPS模式的波数特性，将场景中某点的谱支撑区中心的各时刻雷达位置替换为波束旋转中心，得到新的谱支撑区中心，新的谱支撑区中心表示为：
其中，(Xrot,Yrot,Zrot)表示波束旋转中心，新的谱支撑区中心为(Kxi,Kyi)。
6.根据权利要求5所述的大斜视TOPS模式地平面BP自聚焦方法，其特征在于，步骤S5包括：
S5.1、目标函数f(x,y)在网格点(xi,yi)处的两维偏导数为：
S5.2、对步骤S5.1得到的距离与方位两维分别进行积分运算，得到TOPS模式下的谱压缩函数，TOPS模式下的谱压缩函数为：
S5.3、矫正TOPS模式下的谱压缩函数的空变的频谱倾斜，得到TOPS模式的最终谱压缩函数，频谱倾斜校正部分为：
其中，g(xi,Ky)表示矫正的频谱倾斜。
7.根据权利要求1所述的大斜视TOPS模式地平面BP自聚焦方法，其特征在于，步骤S6包括：
S6.1、基于TOPS模式的最终谱压缩函数，通过方位FFT将BP图像转换到方位频域，以得到运动误差，并基于运动误差得到补偿函数，补偿函数为：
其中，I′(Kx,yi)表示运动误差，(Kx，Ky)表示波数坐标，(Xrot,Yrot,Zrot)表示波束旋转中心，
表示估计出的运动误差，ta表示方位慢时间；
S6.2、通过方位向IFFT转换将误差函数和方位向加窗函数转换至方位时域，得到最终完成自聚焦与旁瓣抑制的TOPS模式的SAR图像，TOPS模式的SAR图像为：
Ifinal(x,y)＝ifft(I′(Kx,yi)wina(Kx))
其中，Ifinal(x,y)表示最终完成自聚焦与旁瓣抑制的TOPS模式的SAR图像，TOPS模式的SAR图像，wina(Kx)表示方位向窗函数，ifft表示快速傅里叶逆变换。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117761696A (zh) * | 2024-02-22 | 2024-03-26 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种基于投影图抽取的sar快速后向投影成像方法 |
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2023
- 2023-03-10 CN CN202310232854.1A patent/CN116381681A/zh active Pending
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| CN117761696A (zh) * | 2024-02-22 | 2024-03-26 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种基于投影图抽取的sar快速后向投影成像方法 |
| CN117761696B (zh) * | 2024-02-22 | 2024-04-30 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种基于投影图抽取的sar快速后向投影成像方法 |
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