CN117310682A - 一种基于二分法搜索的sar等效雷达速度估计方法 - Google Patents

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CN117310682A CN202311249353.0A CN202311249353A CN117310682A CN 117310682 A CN117310682 A CN 117310682A CN 202311249353 A CN202311249353 A CN 202311249353A CN 117310682 A CN117310682 A CN 117310682A
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何宜军
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Abstract

本发明公开了一种基于二分法搜索的SAR等效雷达速度估计方法，步骤如下：首先对SAR原始数据进行距离成像；然后利用一个初始等效雷达速度进行粗略聚焦成像；接着加窗截取SAR复图像的其中一小块区域；接着对截取的小块区域数据进行逆成像，还原为未聚焦的SAR原始数据；接着利用“二分法搜索”算法求解非约束优化问题，得到SAR等效雷达速度的估计值；最后用上一步得到的SAR等效雷达速度估计值替换初始速度，重新执行成像、加窗截取、逆成像、二分法搜索等步骤，直至达到指定的迭代次数。本发明无需利用任何卫星轨道速度和姿态参数信息，具有良好的稳健性，能够快速估计出高精度的SAR等效雷达速度值。

Description

一种基于二分法搜索的SAR等效雷达速度估计方法
技术领域
本发明涉及雷达信号处理技术，尤其涉及一种基于二分法搜索的SAR等效雷达速度估计方法。
背景技术
星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，简称SAR)是一种主动微波传感器，具有高分辨的成像能力。除了强降雨天气外，SAR发射的电磁波几乎能够完全穿透大气层而不受损失，因此具有全天候、全天时的工作能力。星载SAR在地表测绘、高度测绘、地球变化检测、海洋观测、环境保护等方面有广泛的应用，目前已成为对地高分辨观测的重要工具。SAR通过发射宽带信号实现距离高分辨；通过雷达与场景之间的相对运动形成一个“虚拟”的合成孔径，并通过对合成孔径回波数据进行信号处理(方位匹配滤波)实现方位高分辨。
影响SAR成像质量的一个重要的多普勒参数是方位调频率(或多普勒调频率)，而方位调频率又与一个称为“等效雷达速度”的参数有直接的关系。对于机载SAR，等效雷达速度就是雷达平台的速度；然而，对于星载SAR，其等效雷达速度不等于卫星速度，二者的差异足以导致严重的SAR图像散焦。因此，需要对等效雷达速度进行估计以得到高聚焦程度的SAR图像。
目前估计SAR等效雷达速度的方法可分为两大类：第一大类方法是利用卫星轨道和姿态数据通过几何模型拟合得到等效雷达速度的估计值；第二大类是根据SAR接收的雷达回波数据利用自聚焦的方式估计得出等效雷达速度。对于第一大类方法，由于几何拟合模型的局限性以及卫星轨道数据的误差，得到的等效雷达速度估计值可能不足以实现良好的SAR数据聚焦(某些情况甚至可能无法获得卫星轨道和姿态数据)，因此有必要采用第二大类方法对SAR数据进行“自聚焦”，以实现高精度的等效雷达速度估计。
基于雷达回波数据自聚焦的等效雷达速度估计方法又分为两类：基于相位的自聚焦方法和基于幅度的自聚焦方法。基于相位的自聚焦这类方法中的一种典型方法是相位梯度自聚焦法(Phase Gradient Autofocus,简称PGA)。PGA方法直接估计方位匹配滤波后的残余相位以实现自聚焦。然而，PGA这种方法通常只适用于包含强散射点的场景。基于幅度的自聚焦方法包括两种常用的方法：子视图像错位法(Map Drift，简称MD)和对比度优化法。MD法基于这样一个事实:方位滤波器的调频率误差会导致两个子视SAR图像之间存在方位向偏移，通过估计方位向偏移即可估计出等效雷达速度。然而MD法依赖等效雷达速度初始值,若初始值与真实值之间的误差过大则子图像之间的偏移量难以估计；此外，MD法还依赖于SAR图像的对比度，需要分析场景中的强散射体。对比度优化法的工作原理是通过搜索某个速度值使得SAR图像的“对比度”最大化。速度搜索的一种简单方式是首先设置一个搜索范围和搜索步长，然后进行“等步长间隔”搜索。然而，这种简单搜索方法的缺点是当搜索范围不包含等效雷达速度的真实值时，搜索会失效。另外，当需要提高等效雷达速度的估计精度(搜索分辨率)时，需要减小搜索步长，这会增加搜索的次数而增大参数估计的计算量。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种基于二分法搜索的SAR等效雷达速度估计方法，能避免固定步长搜索法运算量较大的缺点，且在较少次数的迭代后，快速收敛到等效雷达速度的真实值附近，具有良好的稳健性和较高的估计精度。
技术方案：本发明基于二分法搜索的SAR等效雷达速度估计方法，包括步骤如下：
S1，将下变频解调SAR回波数据在“慢时间”维和“快时间”维进行分块，得到SAR回波数据smn(τ,η)；然后利用平均互相关系数法估计smn(τ,η)的多普勒中心
S2，对SAR回波数据smn(τ,η)进行距离聚焦成像，得到二维频率域数据；
S3，对二维频率域数据进行方位向成像，得到方位和距离聚焦后的SAR复图像Imn(τ,η)；
S4，对SAR复图像Imn(τ,η)进行“加窗截取”，得到截取后的SAR复图像
S5，对截取后的SAR复图像进行“逆成像”，得到被矩形窗所截取的散射点逆成像后的未聚焦SAR数据/>
S6，根据得到的未聚焦SAR数据构建搜索目标函数Jmn(v)；
S7，利用“二分法搜索”算法求解搜索目标函数Jmn(v)的最优化问题，得到SAR等效雷达速度估计值；
S8，将初始搜索速度用步骤S7得到的SAR等效雷达速度估计值进行替换，并将初始搜索范围的长度值缩小为其原来值的十分之一，然后重新执行步骤S3～S7，直至达到设定的迭代次数。
进一步，步骤S1中，利用平均互相关系数法估计smn(τ,η)的多普勒中心的表达式为：
其中，smn(τ,η)表示第(m,n)块回波数据，m表示慢时间维数据分块的序号，n表示快时间维数据分块的序号，τ和η分别表示快时间和慢时间；[·]*表示取复共轭；∠{·}表示取某个复数的相位角；PRF表示脉冲重复频率；Δη为慢时间采样间隔，Δη＝1/PRF。
进一步，步骤S2中，对smn(τ,η)进行距离聚焦成像的表达式如下：
其中，fτ与fη分别表示快时间频率与多普勒频率，表示距离聚焦成像后的二维频率域数据，FT2D{·}表示二维傅里叶变换；Hrg(fτ)表示距离成像匹配滤波器：
其中，Kr为雷达发射线性调频信号的调频率，exp{·}函数表示以自然常数e为底的指数函数。
进一步，步骤S3中，对二维频率域数据进行方位向成像的表达式如下：
其中，Imn(τ,η)表示方位和距离聚焦后的SAR复图像，IFT2D{·}表示二维傅里叶逆变换算子；Href(fτ,fη；v0)为二维频率域参考函数：
其中，表示第(m,n)块回波数据smn(τ,η)对应的场景中心到雷达的斜距，c为光速，f0为雷达载频，v0为等效雷达速度的某个给定的初始值，/>为多普勒中心。
进一步，步骤S4中，得到截取后的SAR复图像的表达式如下：
其中，Tτ与Tη分别为原始SAR复图像Imn(τ,η)距离向与方位向的长度，α与β为两个小于1的常数，Tτ·α与Tη·β分别为矩形窗距离向与方位向的长度。
进一步，步骤S5中，对截取后的SAR复图像进行“逆成像”的表达式为：
其中，[·]*表示复共轭，表示被矩形窗所截取的散射点逆成像后的未聚焦SAR数据。
进一步，步骤S6中，构建搜索目标函数Jmn(v)的实现步骤如下：
S61，给定SAR等效雷达速度的搜索变量v，对进行成像，得到复图像
其中，Href(fτ,fη；v)的表达式为：
由此，复图像以搜索变量v作为参数，并随着v的变化而变化；
S62，计算复图像的“对比度”Cmn(v)，表达式如下：
其中，算子表示计算二维图像的数学期望，下标mn表示对应于第(m,n)块原始数据；
步骤63，对“对比度”Cmn(v)取倒数，得到目标函数Jmn(v)：
式中，Jmn(v)为搜索变量v的函数，当v等于SAR等效雷达速度的真实值时，“对比度”Cmn(v)取得最大值，而Jmn(v)取得最小值。
进一步，步骤S7中，利用“二分法搜索”算法求解搜索目标函数Jmn(v)的最优化问题的表达式如下：
其中，(v0,v0+Δv0)表示“二分法搜索”的初始搜索范围，v0为初始搜索速度，Δv0为初始搜索范围的长度，表示取使得Jmn(v)最小化的自变量的值，/>为第(m,n)块原始数据smn(τ,η)利用“二分法搜索”算法得到的SAR等效雷达速度值；
具体实现步骤如下：
S71，根据二分法搜索的初始搜索速度v0和初始搜索范围长度Δv0，计算初始搜索范围的两个端点v1与v2：
v1＝v0
v2＝v0+Δv0
然后计算两个端点v1与v2的目标函数值Jmn(v1)与Jmn(v2)；
S72，根据目标函数值Jmn(v1)与Jmn(v2)进行排序，若Jmn(v1)＞Jmn(v2)，则将v1与v2进行互换，使得互换后满足：
Jmn(v1)≤Jmn(v2)
S73，计算v2关于v1的反射点vr：
vr＝v1-(v2-v1)
接着计算反射点vr处的目标函数值Jmn(vr)；
S74，根据Jmn(v1)、Jmn(v2)与Jmn(vr)三者之间的大小关系，执行如下操作：
若Jmn(vr)＞Jmn(v1)，则用vr替换原来的v1，得到一个新的v1，然后跳转到S76；
若Jmn(vr)≤Jmn(v1)，则根据下式计算反射点vr向左的延伸点ve：
ve＝v1-(vr-v1)
接着计算ve处的目标函数值Jmn(ve)，然后用ve替换原来的v2，得到一个新的v2；然后再根据Jmn(ve)与Jmn(vr)二者之间的大小关系，执行如下操作：
若Jmn(ve)＞Jmn(vr)，则跳转至S76，若Jmn(ve)≤Jmn(vr)，则执行S75；
S75，重复步骤S72～S74；
S76，若v1＞v2，则互换v1与v2，使得v1≤v2，然后根据下式重新计算搜索范围长度Δv：
Δv＝v2-v1
S77，若Jmn(v1)＞Jmn(v2)，则计算线段(v1,v2)靠近v1的二分法点v3：
ρ是二分法迭代的次数，然后用v3替换v1，得到一个新的v1，并重新计算Jmn(v1)；若Jmn(v1)≤Jmn(v2)，则计算线段(v1,v2)靠近v2的二分法点v4：
然后用v4替换v2，得到一个新的v2，并重新计算Jmn(v2)；
S78，根据S77得到的v1与v2，重新计算搜索范围长度Δv：
Δv＝v2-v1
S79，重复迭代步骤S77和S78，直至满足如下迭代终止条件：
v2-v1＜vtol
其中，vtol为设定的一个最大可接受搜索范围长度；
S710，计算v1与v2的平均值
则为SAR等效雷达速度的估计值。
本发明与现有技术相比，其显著效果如下：
1、本发明无需指定参数搜索范围，且初始搜索参数的设置较为宽松，因此本发明无需利用任何卫星轨道速度和姿态参数信息，具有良好的稳健性；
2、本发明在搜索SAR等效雷达速度的过程中，搜索范围以指数的速度扩展或收缩，避免了固定步长搜索法运算量较大的缺点，并且能够在较少次数的迭代后，快速收敛到等效雷达速度的真实值附近；
3、由于本发明采用了“可变”的搜索步长，即当搜索接近等效雷达速度的真实值时，搜索范围以指数的速度收缩，因此，相比于“固定搜索步长”的搜索方法，本发明能实现较高的参数搜索分辨率。
附图说明
图1为本发明的总体流程图；
图2为粗略成像后的SAR图像以及截取的部分SAR图像；
图3为搜索范围的长度随迭代次数变化的曲线；
图4为等效雷达速度随迭代次数变化的曲线；
图5为利用本发明方法估计的等效雷达速度所得到的SAR图像。
具体实施方式
下面结合说明书附图和具体实施方式对本发明做进一步详细描述。
如图1所示为本发明提出的基于二分法搜索的SAR等效雷达速度估计方法的总体流程图，具体步骤如下：
步骤一，将下变频解调SAR回波数据在“慢时间”维和“快时间”维进行分块，得到SAR回波数据smn(τ,η)，其中：smn(τ,η)表示第(m,n)块回波数据，m表示慢时间维数据分块的序号，n表示快时间维数据分块的序号，τ和η分别表示快时间和慢时间，然后利用平均互相关系数法估计smn(τ,η)的多普勒中心
其中，[·]*表示取复共轭；∠{·}表示取某个复数的相位角；PRF表示脉冲重复频率；Δη为慢时间采样间隔，其值为PRF的倒数，即：Δη＝1/PRF。
估计得到的多普勒频率中心可以作为后续方位成像的一个辅助参数(见图1)，使得被雷达波束中心照射的那些散射点聚焦成像后能够位于SAR图像的方位向中间位置，从而便于后面的“SAR复图像加窗截取”处理。
步骤二，利用下式对smn(τ,η)进行距离聚焦成像：
其中，fτ与fη分别表示快时间频率与多普勒频率，表示距离聚焦成像后的二维频率域数据，FT2D{·}表示二维傅里叶变换；Hrg(fτ)表示距离成像匹配滤波器：
其中，Kr为雷达发射线性调频信号的调频率，exp{·}函数表示以自然常数e为底的指数函数。
步骤三，利用下式对步骤二得到的距离聚焦成像后的二维频率域数据进行方位向成像：
其中，Imn(τ,η)表示方位和距离聚焦后的SAR复图像，IFT2D{·}表示二维傅里叶逆变换算子，Href(fτ,fη；v0)为二维频率域参考函数(成像滤波器)：
其中，表示第(m,n)块回波数据smn(τ,η)对应的场景中心到雷达的斜距，c为光速，f0为雷达载频，v0为等效雷达速度的某个给定的初始值(即初始速度)，多普勒中心/>由式(1)得出。这里，对式(4)和(5)进行几点说明：①v0并不是等效雷达速度的精确估计值，而是某个“初猜”值，因此，式(4)所示的成像过程只是一个“粗略”成像；②式(5)中的第二个指数项的作用是使得被雷达波束中心照射的那些散射点聚焦成像后能够位于SAR图像的方位向中间位置；③成像的过程只是用参考距离/>(场景中心斜距)处的相位对整个数据块smn(τ,η)进行相位校正，而没有像Omega-K成像算法那样利用插值校正非参考距离的其它散射点的残余相位，这么做的目的是为了后续还原出未聚焦SAR信号的方便。图2给出了利用初始等效雷达速度v0“粗略”成像后的SAR图像。
步骤四，对步骤三得到的SAR复图像Imn(τ,η)在其中心位置利用一个矩形窗进行“加窗截取”，得到截取后的SAR复图像
其中，Tτ与Tη分别为原始SAR复图像Imn(τ,η)距离向与方位向的长度，α与β为两个小于1的常数，Tτ·α与Tη·β分别为矩形窗距离向与方位向的长度。
加窗截取的SAR复图像如图2中的白色框所示。对SAR复图像进行“加窗截取”的必要性主要体现在如下几个方面：1)等效雷达速度存在空变性；2)“加窗截取”可以减小数据的大小，便于后续的参数搜索；3)成像滤波器(式(5))在距离向存在空变性，“加窗截取”使得非参考距离散射点的散焦问题可以忽略；4)加窗可以选取SAR图像中间位置的散射点，这些散射点具有完整的合成孔径照射时间，有助于提高等效雷达速度的估计精度。
步骤五，对步骤四得到的SAR复图像利用下式进行“逆成像”：
其中，[·]*表示复共轭，表示被矩形窗所截取的散射点逆成像后的未聚焦SAR数据。
经过逆成像，被重新还原为了“未方位聚焦”的二维频率域数据信号
步骤六，根据步骤五得到的未聚焦SAR数据构建搜索目标函数Jmn(v)，其中：v表示关于SAR等效雷达速度的搜索变量，下标mn表示对应于第(m,n)块原始数据；具体实现步骤如下：
步骤61，给定SAR等效雷达速度的搜索变量v，对进行成像，得到复图像
其中，Href(fτ,fη；v)的表达式为：
复图像以搜索变量v作为参数，并随着v的变化而变化。当搜索变量v等于SAR等效雷达速度的真实值时，复图像/>的聚焦程度最好。在式(8)所示的成像中，只进行了参考函数相乘；只进行参考函数相乘会导致偏离参考距离的散射点的聚焦程度下降。然而，由于“加窗截取”步骤只截取了SAR复图像Imn(τ,η)其中比较小的一部分，因此，非参考距离散射点的散焦问题可以忽略。
步骤62，根据下式计算复图像的“对比度”Cmn(v)：
其中，算子表示计算二维图像的数学期望，下标mn表示对应于第(m,n)块原始数据。
步骤63，对“对比度”Cmn(v)取倒数，得到目标函数Jmn(v)：
式中，Jmn(v)为搜索变量v的函数，当v等于SAR等效雷达速度的真实值时，“对比度”Cmn(v)取得最大值，而Jmn(v)取得最小值。
步骤七，根据步骤五得到的SAR数据利用“二分法搜索”算法求解如下最优化问题：
其中，(v0,v0+Δv0)表示“二分法搜索”的初始搜索范围，v0为初始搜索速度，其取值与式(5)中的v0相同，Δv0为初始搜索范围的长度，表示取使得Jmn(v)最小化的自变量的值，/>为利用“二分法搜索”算法得到的SAR等效雷达速度值，/>的下标表示/>为第(m,n)块原始数据smn(τ,η)的等效雷达速度。二分法搜索的过程可分为两个阶段：第一个阶段是扩大搜索范围以寻找包含真实等效雷达速度的搜索范围；第二个阶段是采用二分法的方式逐步缩小搜索范围直至达到某个设定的最大可接受搜索范围长度。
具体步骤如下：
步骤71，根据二分法搜索的初始搜索速度v0和初始搜索范围长度Δv0，计算初始搜索范围的两个端点v1与v2：
然后根据Jmn(v)的表达式计算两个端点v1与v2的目标函数值Jmn(v1)与Jmn(v2)。
步骤72，根据目标函数值Jmn(v1)与Jmn(v2)进行排序，若Jmn(v1)＞Jmn(v2)，则将v1与v2进行互换，使得互换后满足：
Jmn(v1)≤Jmn(v2) (14)
步骤73，根据下式计算v2关于v1的反射点vr：
vr＝v1-(v2-v1) (15)
接着计算反射点vr处的目标函数值Jmn(vr)。
步骤74，根据Jmn(v1)、Jmn(v2)与Jmn(vr)三者之间的大小关系，执行下面的操作：
情况(1)：若Jmn(vr)＞Jmn(v1)，则用vr替换原来的v1，得到一个新的v1，然后跳转到步骤76；
情况(2)：若Jmn(vr)≤Jmn(v1)，则根据下式计算反射点vr向左的延伸点ve：
ve＝v1-(vr-v1) (16)
接着计算ve处的目标函数值Jmn(ve)，然后用ve替换原来的v2(v2←ve)，得到一个新的v2，然后再根据Jmn(ve)与Jmn(vr)二者之间的大小关系，执行下面的操作：若Jmn(ve)＞Jmn(vr)，则跳转至步骤76，若Jmn(ve)≤Jmn(vr)，则执行步骤75。
步骤75，重复步骤72、步骤73和步骤74。
步骤76，判断v1与v2的大小，若v1＞v2，则互换v1与v2，使得v1≤v2，然后根据下式重新计算搜索范围长度Δv：
Δv＝v2-v1 (17)
步骤77，根据Jmn(v1)与Jmn(v2)之间的大小关系，执行下面的操作：若Jmn(v1)＞Jmn(v2)，则计算线段(v1,v2)靠近v1的二分法点v3：
ρ是二分法迭代的次数，然后用v3替换原来的v1，得到一个新的v1，并根据Jmn(v)的表达式重新计算Jmn(v1)；若Jmn(v1)≤Jmn(v2)，则计算线段(v1,v2)靠近v2的二分法点v4：
然后用v4替换原来的v2，得到一个新的v2，并根据Jmn(v)的表达式重新计算Jmn(v2)。
步骤78，根据步骤77得到的v1与v2，重新计算搜索范围长度Δv：
Δv＝v2-v1 (20)
步骤79，重复迭代步骤77和步骤78，直至满足如下迭代终止条件：
v2-v1＜vtol (21)
其中，vtol为设定的一个最大可接受搜索范围长度。
步骤710，计算由步骤79得到的v1与v2的平均值，得到SAR等效雷达速度的估计值
以上步骤中，步骤71至步骤75属于二分法搜索的第一阶段(即：扩大搜索范围以寻找包含真实等效雷达速度的搜索范围)，而步骤76至步骤710属于二分法搜索的第二阶段(即：逐步缩小搜索范围直至达到某个设定的最大可接受搜索范围长度)。
图3给出了当等效雷达速度的初始值为v0＝8418m/s时，搜索过程中搜索范围的长度随迭代次数变化的曲线。从图3可以看出，在迭代的第一个阶段，搜索范围长度每迭代一次增大为原来的2倍；当搜索范围长度变为800m/s时，搜索范围包含等效雷达速度的真实值；之后的迭代过程中，每迭代一次，搜索范围长度缩小为原来的0.5倍，直至搜索范围长度缩小为设定值vtol＝0.001m/s，停止迭代。
图4给出了等效雷达速度随迭代次数变化的曲线。从图4可以看出，经过较少几次迭代(9次迭代)，等效雷达速度出现明显的收敛，最终收敛于7418.912m/s。这说明本发明提出的方法具有快速收敛的性质。当等效雷达速度的初始值设置为v0＝6418m/s时，等效雷达速度的搜索结果为7415.631m/s。上述结果说明不同初始值得到的等效雷达速度估计值存在差异(差异为3.281m/s)。上述等效雷达速度估计值的不稳定性并非是由二分法搜索算法的精度不够高所造成的，而是由初始值偏离真实等效雷达速度的程度过大所造成的。当粗成像所用的初始等效雷达速度严重偏离其真实值时，所得到的SAR图像会出现严重的散焦问题(见图2)。在加窗截取SAR复图像数据时，这种散焦问题会导致位于矩形窗边缘的部分散射点存在“部分照射问题”，从而导致等效雷达速度估计的不稳定性。为了进一步提高等效雷达速度估计的精度，需要再执行下面的步骤。
步骤八，将v0用进行替换，并将Δv0的值缩小为其原来值的十分之一，然后重新执行步骤三～步骤七，直至达到某个指定的迭代次数Nint，该步骤为“外层迭代”(见图1)。
经过两次外层迭代后(即Nint＝2)，初始值v0＝8418m/s时，等效雷达速度的估计值为7417.534m/s，而当初始值v0＝6418m/s时，等效雷达速度的估计值为7417.53 4m/s。这说明经过外层迭代后，可得到一个稳定的等效雷达速度估计值，同时也表明了本发明提出的方法在初始值的设置上较为宽松，且无需指定具体的搜索范围，因此具有良好的稳健性。将等效雷达速度估计值(7417.534m/s)作为输入参数应用于Omega-K成像算法，并对图2所示的整景SAR数据(而非加窗截取的数据)进行成像，得到图5所示的聚焦良好的SAR图像。
综上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，不用于限制本发明，本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内，对本发明做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本发明技术方案的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于二分法搜索的SAR等效雷达速度估计方法，其特征在于，包括步骤如下：
S1，将下变频解调SAR回波数据在“慢时间”维和“快时间”维进行分块，得到SAR回波数据smn(τ,η)；然后利用平均互相关系数法估计smn(τ,η)的多普勒中心
S2，对SAR回波数据smn(τ,η)进行距离聚焦成像，得到二维频率域数据；
S3，对二维频率域数据进行方位向成像，得到方位和距离聚焦后的SAR复图像Imn(τ,η)；
S4，对SAR复图像Imn(τ,η)进行“加窗截取”，得到截取后的SAR复图像
S5，对截取后的SAR复图像进行“逆成像”，得到被矩形窗所截取的散射点逆成像后的未聚焦SAR数据/>
S6，根据得到的未聚焦SAR数据构建搜索目标函数Jmn(v)；
S7，利用“二分法搜索”算法求解搜索目标函数Jmn(v)的最优化问题，得到SAR等效雷达速度估计值；
S8，将初始搜索速度用步骤S7得到的SAR等效雷达速度估计值进行替换，并将初始搜索范围的长度值缩小为其原来值的十分之一，然后重新执行步骤S3～S7，直至达到设定的迭代次数。
2.根据权利要求1所述基于二分法搜索的SAR等效雷达速度估计方法，其特征在于，步骤S1中，利用平均互相关系数法估计smn(τ,η)的多普勒中心的表达式如下：
其中，smn(τ,η)表示第(m,n)块回波数据，m表示慢时间维数据分块的序号，n表示快时间维数据分块的序号，τ和η分别表示快时间和慢时间；[·]*表示取复共轭；∠{·}表示取某个复数的相位角；PRF表示脉冲重复频率；Δη为慢时间采样间隔，Δη＝1/PRF。
3.根据权利要求2所述基于二分法搜索的SAR等效雷达速度估计方法，其特征在于，步骤S2中，对smn(τ,η)进行距离聚焦成像的表达式如下：
其中，fτ与fη分别表示快时间频率与多普勒频率，表示距离聚焦成像后的二维频率域数据，FT2D{·}表示二维傅里叶变换；Hrg(fτ)表示距离成像匹配滤波器：
其中，Kr为雷达发射线性调频信号的调频率，exp{·}函数表示以自然常数e为底的指数函数。
4.根据权利要求3所述基于二分法搜索的SAR等效雷达速度估计方法，其特征在于，步骤S3中，对二维频率域数据进行方位向成像的表达式为：
其中，Imn(τ,η)表示方位和距离聚焦后的SAR复图像，IFT2D{·}表示二维傅里叶逆变换算子；Href(fτ,fη；v0)为二维频率域参考函数：
其中，表示第(m,n)块回波数据smn(τ,η)对应的场景中心到雷达的斜距，c为光速，f0为雷达载频，v0为等效雷达速度的某个给定的初始值，/>为多普勒中心。
5.根据权利要求4所述基于二分法搜索的SAR等效雷达速度估计方法，其特征在于，步骤S4中，得到截取后的SAR复图像的表达式如下：
其中，Tτ与Tη分别为原始SAR复图像Imn(τ,η)距离向与方位向的长度，α与β为两个小于1的常数，Tτ·α与Tη·β分别为矩形窗距离向与方位向的长度。
6.根据权利要求5所述基于二分法搜索的SAR等效雷达速度估计方法，其特征在于，步骤S5中，对截取后的SAR复图像进行“逆成像”的表达式为：
其中，[·]*表示复共轭，表示被矩形窗所截取的散射点逆成像后的未聚焦SAR数据。
7.根据权利要求6所述基于二分法搜索的SAR等效雷达速度估计方法，其特征在于，步骤S6中，构建搜索目标函数Jmn(v)的实现步骤如下：
S61，给定SAR等效雷达速度的搜索变量v，对进行成像，得到复图像/>
其中，Href(fτ,fη；v)的表达式为：
由此，复图像以搜索变量v作为参数，并随着v的变化而变化；
S62，计算复图像的“对比度”Cmn(v)，表达式如下：
其中，算子表示计算二维图像的数学期望，下标mn表示对应于第(m,n)块原始数据；
步骤63，对“对比度”Cmn(v)取倒数，得到目标函数Jmn(v)：
式中，Jmn(v)为搜索变量v的函数，当v等于SAR等效雷达速度的真实值时，“对比度”Cmn(v)取得最大值，而Jmn(v)取得最小值。
8.根据权利要求7所述基于二分法搜索的SAR等效雷达速度估计方法，其特征在于，步骤S7中，利用“二分法搜索”算法求解搜索目标函数Jmn(v)的最优化问题的表达式如下：
其中，(v0,v0+Δv0)表示“二分法搜索”的初始搜索范围，v0为初始搜索速度，Δv0为初始搜索范围的长度，表示取使得Jmn(v)最小化的自变量的值，/>为第(m,n)块原始数据smn(τ,η)利用“二分法搜索”算法得到的SAR等效雷达速度值；
具体实现步骤如下：
S71，根据二分法搜索的初始搜索速度v0和初始搜索范围长度Δv0，计算初始搜索范围的两个端点v1与v2：
v1＝v0
v2＝v0+Δv0
然后计算两个端点v1与v2的目标函数值Jmn(v1)与Jmn(v2)；
S72，根据目标函数值Jmn(v1)与Jmn(v2)进行排序，若Jmn(v1)＞Jmn(v2)，则将v1与v2进行互换，使得互换后满足：
Jmn(v1)≤Jmn(v2)
S73，计算v2关于v1的反射点vr：
vr＝v1-(v2-v1)
接着计算反射点vr处的目标函数值Jmn(vr)；
S74，根据Jmn(v1)、Jmn(v2)与Jmn(vr)三者之间的大小关系，执行如下操作：
若Jmn(vr)＞Jmn(v1)，则用vr替换原来的v1，得到一个新的v1，然后跳转到S76；
若Jmn(vr)≤Jmn(v1)，则根据下式计算反射点vr向左的延伸点ve：
ve＝v1-(vr-v1)
接着计算ve处的目标函数值Jmn(ve)，然后用ve替换原来的v2，得到一个新的v2；然后再根据Jmn(ve)与Jmn(vr)二者之间的大小关系，执行如下操作：
若Jmn(ve)＞Jmn(vr)，则跳转至S76，若Jmn(ve)≤Jmn(vr)，则执行S75；
S75，重复步骤S72～S74；
S76，若v1＞v2，则互换v1与v2，使得v1≤v2，然后根据下式重新计算搜索范围长度Δv：
Δv＝v2-v1
S77，若Jmn(v1)＞Jmn(v2)，则计算线段(v1,v2)靠近v1的二分法点v3：
ρ是二分法迭代的次数，然后用v3替换v1，得到一个新的v1，并重新计算Jmn(v1)；若Jmn(v1)≤Jmn(v2)，则计算线段(v1,v2)靠近v2的二分法点v4：
然后用v4替换v2，得到一个新的v2，并重新计算Jmn(v2)；
S78，根据S77得到的v1与v2，重新计算搜索范围长度Δv：
Δv＝v2-v1
S79，重复迭代步骤S77和S78，直至满足如下迭代终止条件：
v2-v1＜vtol
其中，vtol为设定的一个最大可接受搜索范围长度；
S710，计算v1与v2的平均值
则为SAR等效雷达速度估计值。
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