DE19610502C2 - Verfahren zum Extrahieren und Korrigieren von Bewegungsfehlern für flugzeuggetragenes Radar mit synthetischer Apertur aus SAR-Rohdaten - Google Patents

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Extrahieren und Kor­ rigieren von Bewegungsfehlern für flugzeuggetragenes Radar mit synthetischer Apertur (SAR) aus SAR-Rohdaten

Radar mit synthetischer Apertur (SAR) ist ein aktives Mikro­ wellen-Abbildungssystem, das hauptsächlich als Instrument für die Fernerkundung der Erdoberfläche eingesetzt wird. Ein übli­ ches SAR-System weist eine bewegte Plattform, wie beispiels­ weise ein Flugzeug, einen Hubschrauber oder einen Satelliten, eine Antenne, die seitlich im rechten Winkel zur Flugrichtung den Boden beleuchtet, und ein kohärentes Radarsystem auf, das periodisch elektromagnetische Impulse aussendet. Die Bewe­ gungsrichtung wird als Azimutrichtung und die Richtung ortho­ gonal dazu wird als Entfernungsrichtung bezeichnet. Durch die unterschiedlichen Rückstreueigenschaften der Erdoberfläche für elektromagnetische Wellen wird, unabhängig von Tageszeit, von Wetterbedingungen, eine zweidimensionale geometrische Abbil­ dung des überflogenen Gebietes erhalten.

Während die Einzelheiten der SAR-Bilderstellung bereits sehr gut erforscht sind, bereitet die Interpretation und Auswertung der Bilder oft noch große Schwierigkeiten. Die Bildauswertung wird verständlicherweise vereinfacht, falls entsprechend er­ gänzende Zusatzinformationen zur Verfügung stehen. Dafür gibt es verschiedene Möglichkeiten, wie Kartenmaterial, Aufnahmen mit anderen Sensoren, SAR-Bilder zu anderen Zeitpunkten oder mit unterschiedlichen Wellenlängen oder auch Polarisationsebe­ nen. Die Verwendung solcher nützlicher Zusatzinformationen wird leider durch geometrische Verzerrungen bzw. Unproportio­ nalitäten zwischen den verwendeten Bildern oder durch mangeln­ de Bildqualität erschwert.

Um solche Bildfehler und Qualitätseinbußen zu vermeiden, muß das prozessierte SAR-Bild von jeglichen Einflüssen der Träger­ bewegung befreit werden können. Die Erzeugung einer syntheti­ schen Apertur erfordert das Aufrechterhalten eines kohärenten Phasenverlaufs während der Zeit, welche für den Flug über die Länge der synthetischen Apertur benötigt wird. Um ein optimal prozessiertes Bild zu erhalten, müßte sich der Träger mit kon­ stanter Geschwindigkeit auf einer geraden Flugbahn fortbewe­ gen, d. h. in der Soll-Position, dabei in der horizontalen Ebe­ ne liegen und im rechten Winkel zum Geschwindigkeitsvektor ab­ strahlen (Soll-Lage). Diese Idealbedingungen liegen praktisch nicht vor.

Durch atmosphärische Turbulenzen, konstruktionsbedingte Flug­ eigenschaften sowie Steuerungsfehler ist es für ein flugzeug­ getragenes SAR-System nahezu unmöglich, die vorgeschriebene Position und Lage mit ausreichender Genauigkeit einzuhalten. Es wird daher versucht, durch geeignete Korrekturen am empfan­ genen Rohsignal die Abbildungsfehler, die sich aus den Posi­ tions-, Lage- und Geschwindigkeitsabweichungen des Trägers er­ geben, zu kompensieren, weshalb von Bewegungskompensation ge­ sprochen wird.

Bei einem Radar mit synthetischer Apertur handelt es sich um ein kohärentes Mikrowellen-Abbildungssystem. Ein wohldefinier­ ter Phasenverlauf, der über Azimut durch die Dopplermodulation vorgegeben wird, ist also eine unverzichtbare Systemanforde­ rung. Unter diesem Gesichtspunkt wird deutlich, daß die Ver­ meidung von Phasenfehlern eine vorrangige Zielsetzung dar­ stellt. Der Phasenfehler ϕ_e(t) entsteht durch Zweiwege-Entfer­ nungsfehler 2Δr in Blickrichtung der Antenne, da ein Radar­ signal den Weg Sender-Ziel-Empfänger zurücklegt.

wobei mit λ die Wellenlänge des gesendeten Signals bezeichnet ist.

Die zur Zeit bestehenden und etablierten Verfahren zur Ermitt­ lung und Kompensation von Bewegungsfehlern lassen sich in zwei grundsätzlich verschiedene Kategorien unterteilen, nämlich in Navigationssysteme und Bewegungsextraktionsverfahren. Häufig werden auch Kombinationen aus beiden Kategorien für eine Rea­ lisierung der Bewegungskompensation eingesetzt.

Navigationssysteme, zu denen das bordeigene Trägheitssystem INS (Inertial Navigation System) zählt, benötigen im Gegensatz zu den Bewegungsextraktionsverfahren keine SAR-Rohdaten. Da sich der Einsatzbereich eines INS im Normalfall auf die Flugnavigation beschränkt, ist die zur Verfügung stehende Bandbreite meist entsprechend gering. Das INS reicht daher al­ lein kaum aus, um die Anforderungen, die an die Bewegungskom­ pensation gestellt werden, zu erfüllen. Hierzu sind entspre­ chende Modifikationen notwendig, die zur Stützung des INS bei­ tragen.

Eine hochwertige Realisierung stellt die "Master-Slaveaa-Lösung dar. Da es sich hierbei jedoch um eine Sonderanfertigung han­ delt, fallen die Kosten für Anschaffung, Implementierung und Wartung sehr hoch aus. Eine weitere Möglichkeit zur Stützung des INS ergibt sich aus dem Einsatz eines "Global Positioning System" (GPS), welches ein modernes Navigationssystem ist (Navstar GPS Techn.Support Group, 1989), das jedoch lediglich für die Ermittlung der Positionsfehler verwendet werden kann. Die Genauigkeit, die mit einer zivilen GPS-Version erzielt werden kann, reicht jedoch für eine Nutzung in der Bewegungs­ kompensation nicht aus. Es liefert zudem keine Angaben über die Lage des Trägers und kann auch nur als eine Ergänzung zu Trägheitssystemen oder Bewegungsextraktionsverfahren angesehen werden.

Bewegungsextraktionsverfahren nutzen die Einflüsse der Bewe­ gungsfehler auf die SAR-Rohdaten aus, um daraus durch entspre­ chende Datenverarbeitung die nötigen Informationen über Posi­ tion und Lage des Trägers zu extrahieren. Sie stellen zum einen eine kostengünstige Alternative zur Stützung des bord­ eigenen Trägheitssystems dar, oder sie bieten sogar begrenzt die Möglichkeit einer autonomen Bewegungskompensation, die in das SAR-System integriert werden kann. Nennenswert sind in diesem Zusammenhang die vielfach angewendeten "klassischen" Autofokusverfahren oder die Reflektivitätsversatzmethode (RDM), auf welche nachstehend noch kurz eingegangen wird.

Bei Autofokusverfahren kann die Dopplerrate, welche in die SAR-Prozessierung eingeht, bestimmt werden. Der Wirkungsbe­ reich der Autofokusverfahren betrifft vorwiegend die Minimie­ rung quadratischer Phasenfehler, die eine Defokussierung der Punktzielantwort hervorrufen. Aufgrund geschätzter Parameter wird ein erstes SAR-Bild prozessiert und dessen Bildqualität beurteilt. Die Analyse der Bildqualität erfolgt hinsichtlich der Fokussierung von isolierten Punktzielen und erlaubt die Berechnung einer Korrekturphase zur Erzeugung eines besser fo­ kussierten Bildes. Dieser Vorgang kann mehrmals wiederholt werden, bis eine zufriedenstellende Bildqualität erreicht ist. Die einzelnen Autofokusverfahren unterscheiden sich im wesent­ lichen in der Methode zur Analyse der Bildqualität. Als be­ kannteste Verfahren sind hier zu nennen:
die Optimierung des Bildkontrastes (Vant, M.: A Spatially-Variant Autofocus Technique for Synthetic Aperture Radar, Proc. of the Intern. Radar Conf. RADAR′82, London, 1982, S. 159 bis 163) und das Verfahren der Kreuzkorrelation zwischen zwei Looks (Li, F.; Held, D.; Curlander, J,: Wu, C.: Doppler Parameter Estimation for Spaceborne Synthetic Aperture Radars, IEEE Trans. on Geosc. and Remote Sensing, Vol. GE-23, No.1, Jan. 1985, S. 47 bis 56).

Bei der Optimierung des Bildkontrastes wird davon ausgegangen, daß ein Bild optimal fokussiert ist, wenn der Kontrast maximal ist. Dieser ist hier als der Quotient der Streuung und des Mittelwerts der Amplituden der Bildpunkte definiert. Die Azi­ mutverarbeitung wird mit Referenzfunktionen unterschiedlicher Dopplerraten durchgeführt und der Kontrast des jeweiligen Er­ gebnisses bestimmt. Die verwendete Dopplerrate, welche zum höchsten Kontrast führt, gibt schließlich die optimale Rate wieder.

Bei dem Verfahren zur Kreuzkorrelation zwischen zwei Looks wird die Multisicht-Verarbeitung benutzt, um zwei Sichten (Looks), welche derselben Szene entsprechen, miteinander zu korrelieren. Da die Referenzfunktionen der einzelnen Sichten unterschiedliche Frequenzbereich der Dopplermodulation ab­ decken, kommt es zu einem Positionsversatz der Sichten. Diese Verschiebung kann durch die Kreuzkorrelation der beiden Sich­ ten ermittelt werden. Falls bei der Erzeugung der Referenz­ funktion die korrekte Dopplerrate verwendet wird, stimmt das Korrelationsergebnis mit der errechneten Verschiebung überein. Die Fehlplazierung der einzelnen Sichten wird durch den qua­ dratischen Phasenfehler verursacht.

Ein verhältnismäßig neues Bewegungsextraktionsverfahren, die vorstehend bereits angeführte Reflektivitätsversatzmethode (Reflectivity Displacement Method, RDM) basiert auf der Aus­ wertung des Frequenzversatzes des Reflektivitätsanteils zweier in der Zeit aufeinanderfolgender Azimutspektren. Der Frequenz­ versatz ergibt sich hier aus der Position des Maximums der Kreuzkorrelation zweier zeitlich aufeinanderfolgender Azimut­ leistungsspektren. Dieser Frequenzversatz wird für sämtliche benachbarte Datensätze über Azimut bestimmt, woraus sich ein zeitlicher Verlauf bilden läßt. Aus dem hieraus resultierenden Verlauf der Beschleunigung in Blickrichtung der Antenne läßt sich schließlich die Ablage des Flugzeugs vom nominellen Flug­ pfad in Antennenblickrichtung sowie der entsprechenden Phasen­ fehler bestimmen.

Eine Bewegungskompensation, die auf Navigationssysteme ba­ siert, ist in der Regel mit einem unverhältnismäßig großen, technischen Aufwand verbunden. Um eine ausreichende Bandbreite zu erhalten, müssen mehrere Systeme miteinander gekoppelt wer­ den (INS mit einem zweiten Intertialsystem mit GPS oder mit einer Auswertung der SAR-Daten), was wiederum zu einem sehr komplizierten und kostenintensiven Gesamtsystem führt. Auch die Autonomie eines solchen Systems ist eingeschränkt. Ein Echtzeitbetrieb ist durch die Komplexität meist nur sehr ein­ geschränkt möglich.

Wie bereits ausgeführt, liegt die Leistungsfähigkeit von Auto­ fokusverfahren in der Minimierung quadratischer Phasenfehler. Der quadratische Phasenfehler weist jedoch eine Tiefpaßcharak­ teristik auf, wodurch sich das Autofokusverfahren im allgemei­ nen auch nur zur Ermittlung niederfrequenter Phasenfehler er­ folgreich anwenden läßt. Informationen über hochfrequente Pha­ senfehler können lediglich durch eine Anwendung auf isolierte Zielpunkte, beispielsweise durch einen Einsatz von Winkelspie­ geln, und entsprechender Hochpaßfilterung erhalten werden. Ein Fehlen von isolierten, stark reflektierenden Punktzielen in den Rohdaten führt zu einer deutlichen Verschlechterung der Genauigkeit. Zudem erfordern Autofokussysteme eine enorme Re­ chenleistung, wodurch wiederum ein Echtzeiteinsatz im allge­ meinen unmöglich gemacht wird.

Einschränkungen für die Reflektivitätsversatzmethode (RDM) er­ geben sich aus den Rückstreueigenschaften des abgebildeten Ge­ ländes. Für eine genaue Ermittlung der Bewegungsfehler ist ein hoher Kontrast der beleuchteten Szene bzw. eine hohe Dichte von Reflektivitätsübergängen notwendig. Aus den Systemeigen­ schaften ergeben sich weitere Kritikpunkte. So kann die impli­ zierte Kreuzkorrelation aufgrund der möglichen starken Ände­ rungen des Reflektivitätsverlaufs auch falsche Werte für den Frequenzversatz liefern. Nur die schwerwiegerenden Fehler wer­ den durch ein nachfolgendes Sigma-Filter erkannt und korri­ giert.

Darüber hinaus erschwert das multiplikative Rauschen, mit wel­ chem die Frequenzkanäle des Azimut-Leistungsspektrums behaftet sind, eine genaue Detektion des Maximums der Kreuzkorrelation. Eine so entstehende Fehlerwahrscheinlichkeit bei der Ermitt­ lung des Frequenzversatzes führt zu einer Dämpfung der nieder­ frequenten Fehleranteile, die sich vor allem bei heftigen Be­ wegungsfehlern, beispielsweise durch Windböen, bemerkbar macht.

Aufgabe der Erfindung ist es daher, bei einem Verfahren zur Kompensation von Bewegungsfehlern für flugzeuggetragenes Radar mit synthetischer Apertur aus Positionsfehlern entstehende Phasenfehler zu korrigieren, deren Folge häufig sehr unter­ schiedliche Einflüsse auf die Qualität des prozessierten Bil­ des sind, wie ein schwacher Kontrast, geometrische Verzerrun­ gen oder eine schlechte geometrische Auflösung. Gemäß der Er­ findung ist dies bei einem Verfahren zur Kompensation von Be­ wegungsfehlern für flugzeuggetragenes SAR durch die Merkmale im Patentanspruch erreicht.

Bei dem durch die Erfindung geschaffenen Verfahren zum Extra­ hieren und Korrigieren von Bewegungsfehlern für flugzeuggetra­ genes SAR handelt es sich um ein Bewegungsextraktionsverfahren in Form einer korrelationsadaptiven Frequenzversatzvermittlung (Correlation Adaptive Frequency-Shift Estimator, CAFE). Bei dem CAFE-Verfahren wird, wie auch bei RDM, die Abweichung der Po­ sition des Trägers in Blickrichtung der Antenne extrahiert. Dadurch wird eine Bestimmung und Korrektur des Phasenfehler­ verlaufs möglich. Die vorstehend aufgeführten Nachteile der bisher verwendeten, herkömmlichen Verfahren entfallen dadurch weitestgehend.

Das CAFE-Verfahren basiert auf einem neuen Ansatz zur Bestim­ mung des Frequenzversatzes zweier zeitlich in Azimut aufeinan­ derfolgender Datensätze und läßt sich mathematisch aus System­ gesetzmäßigkeiten herleiten. Als Verarbeitungsschritte sind nur eine Multiplikation der Datensätze im Zeitbereich und eine nachfolgende Fourier-Transformation (FFT) notwendig, so daß eine deutliche Reduzierung des Rechenaufwandes gegenüber sämt­ lichen herkömmlichen Verfahren erreicht werden kann. So bein­ haltet beispielsweise das bisher schnellste Verfahren RDM im Vergleich hierzu fünf Fast-Fourier-Transformationen (FFT′s) pro Frequenzversatzwert. Das Ergebnis des CAFE-Verfahrens ist eine betragsmäßige sinc-Funktion, welche um den gesuchten Fre­ quenzversatz verschoben ist. Das Maximum der resultierenden sinc-Funktion ist sehr deutlich ausgeprägt und läßt sich opti­ mal detektieren.

Alle bisher eingesetzten und benutzten Bewegungsextraktions­ verfahren arbeiten im Idealfall mit Punktzielantworten. Bei Flächenzielen bzw. bei kontrastarmen Gebieten ist die Fehler­ wahrscheinlichkeit bei diesen Algorithmen aufgrund des hohen Anteils an unkorreliertem multiplikativem Rauschen relativ hoch. Um das Ergebnis nicht durch somit entstehende fehlerhaf­ te Frequenzversätze zu verfälschen, werden vor der eigentli­ chen Frequenzversatzermittlung für jedes Entfernungstor die Azimutbereiche aus dem SAR-Rohdatensatz ausgewählt, die über­ wiegend Punktzielcharakter aufweisen bzw. relativ kontra­ streich sind. Zur Bestimmung dieser Bereiche wird die Autokor­ relation der jeweiligen Azimutziele mit einem Versatz von einem Abtastpunkt (1/PRF) eingeführt. Hierbei ist der Wert der Autokorrelation um so höher, je höher der Punktzielcharakter bzw. der Kontrast des Azimutsignals ist ("Korrelationsadap­ tion"). Überwiegt das unkorrelierte Rauschen, ist die Autokor­ relation entsprechend schwach. Mit einer Implementierung der Korrelationsadaption ist außerdem eine zusätzliche Rechenzei­ tersparnis verbunden, da der Algorithmus zur Ermittlung der Frequenzversatzwerte nur auf Daten angewandt wird, die eine geringe Fehlerwahrscheinlichkeit versprechen.

Nachfolgend wird die Erfindung anhand von bevorzugten Ausfüh­ rungsformen unter Bezugnahme auf die anliegenden Zeichnungen erläutert. Es zeigen:

Fig. 1 ein Blockdiagramm zur Ermittlung des Frequenzversatzes mittels des erfindungsgeinäßen CAFE-Verfahrens;

Fig. 2 ein Blockdiagramm einer gemäß der Erfindung verwendeten Korrelationsadaption, und

Fig. 3 ein Blockdiagramm zur Ermittlung einer Phasenfehler- Funktion mittels des CAFE-Verfahrens.

In Fig. 1 ist das Flußdiagramm eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen CAFE-Verfahrens zur Ermittlung eines Fre­ quenzversatzes wiedergegeben, das die erforderlichen Schritte veranschaulicht. Es wird im Zeitbereich von zwei zeitlich auf­ einanderfolgenden Datensätzen 1 und 2 der Dauer Δt ausgegangen und es wird der vorangehende Datensatz 1 mit dem konjugiert komplexen folgenden Datensatz 2 in einer Multipliziereinheit 3 multipliziert. Mit der Definition der Punktzielantwort wird die folgende mathematische Beschreibung erhalten:

Anschließend folgt eine Fourier-Transformation 4 mit anschlie­ ßender Betragsbildung 5, nämlich

wobei mit k_a die Dopplerrate bezeichnet ist.

Das Ergebnis ist eine betragsmäßige sinc-Funktion (2), welche um den Frequenzversatz Δf = k_a·Δt verschoben ist und deren Verlauf demjenigen in Block 6 in etwa entspricht. Da die Dopp­ lerrate k_a durch die Bewegungsfehler zeitabhängig ist, ändert sich auch der Frequenzversatz mit der Zeit. Um den Verlauf des Frequenzversatzes in Abhängigkeit von der Zeit (nΔt) zu erhal­ ten, muß der Vorgang über den gesamten Azimutbereich wieder­ holt werden, um eine Maxium-Detektion (7) zu erhalten.

In Fig. 2 ist ein Blockdiagramm eines Ausführungsbeispiels der "Korrelationsadaption" wiedergegeben. Für jedes Entfernungstor R₀ aus dem SAR-Rohdatensatz ermöglicht der Algorithmus der "Korrelationsadaption" gemäß Fig. 2 die Auswahl der Azimutbe­ reiche, welche überwiegend Punktzielcharakter aufweisen bzw. relativ kontrastreich sind. Hierzu wird eine Autokorrelation 8 der jeweiligen Azimutzeile (siehe den oberen Signalverlauf in Fig. 2) mit einem Datenversatz von einem Abtastpunkt (1/PRF) in der aus Fig. 2 im einzelnen angegebenen und entnehmbaren Weise durchgeführt. Die Amplituden des Autokorrelations-Ergebnisses sind umso größer, je stärker der Punktzielcharakter bzw. der Kontrast des Azimutsignals ist. (Siehe den Signalverlauf in Block 9).

Für die nachfolgende Frequenzversatz-Ermittlung wird das Auto­ korrelationsergebnis 9 sinnvoller Weise in sich um Δt überlap­ pende Bereiche 10 der Länge 2Δt unterteilt, da für einen Fre­ quenzversatz zwei zeitlich aufeinanderfolgende Azimutdatensät­ ze der Länge Δt benötigt werden. Liegt das Maximum des Be­ reichs über einer festzulegenden Korrelationsgrenze KG (Block 11; Max < KG), wird der zugehörige Bereich für die Frequenz­ versatz-Ermittlung als geeignet und damit als gültiger Bereich 12 eingestuft. Liegt das Maximum unter der Korrelationsgrenze KG (Block 13; Max < KG), wird in diesem Fall der zugehö­ rige Bereich ignoriert und als ungültiger Bereich 14 angese­ hen.

Die strichpunktierte Linie in Block 9 in Fig. 2 stellt die für die Realisierung gewählte Korrelationsgrenze KG dar. Diese Korrelationsgrenze ist eine Kompromißlösung. Sie muß zwei wi­ dersprechenden Anforderungen genügen. Einerseits ist die Feh­ lerwahrscheinlichkeit des ermittelten Frequenzversatzes für große Korrelationsfaktoren (nahe 1) sehr klein, andererseits wird zur Bestimmung eines repräsentativen Frequnzversatzver­ laufs eine über die gesamte Szene ausreichende Anzahl an gül­ tigen Werten benötigt.

Das erklärte Ziel des CAFE-Verfahrens ist zunächst, aus sämt­ lichen, über die gesamte Szene zur Verfügung stehenden Fre­ quenzversatzwerten einen ersten, für die ganze Szene repräsen­ tativen Phasenfehlerverlauf über dem Azimut zu extrahieren. Die Modellierung dieses Phasenfehlerverlaufs über der Entfer­ nung ist ein nachfolgender Verarbeitungsschritt. Eine somit in zwei Abschnitte geteilte Vorgehensweise ist möglich, da die Phasenfehlerverläufe der einzelnen Entfernungstore, abgesehen von unterschiedlichen Verstärkungsfaktoren, als weitestgehend gleich angenommen werden können. Der zu ermittelnde repräsen­ tative Phasenfehlerverlauf kann als eine Mittelung der ges am­ ten Schar von Phasenfehlerverläufen über Entfernung angesehen werden.

In Fig. 3 ist der Verlauf verdeutlicht, mit welchem dieser grundlegende Referenz-Phasenfehlerverlauf ϕ_e,ref(t) gewonnen wird.

Zunächst wird die Korrelationsadaption 16 gemäß Fig. 2 durchge­ führt. Hierdurch werden für die einzelnen Entfernungstore R₀ diejenigen Azimutbereiche n (n = . . . , -1, 0, 1, 2 . . . ) erhal­ ten, die über einen ausreichenden Punktzielchrakter bzw. Kon­ trast verfügen. Anschließend werden für diese ausgesuchten Be­ reiche die entsprechenden Frequenzversatzwerte mit dem neu entwickelten Algorithmus zur Frequenzversatzermittlung 16 (siehe Fig. 1) bestimmt.

Die sorgfältig ausgewählte Korrelationsgrenze KG sorgt dafür, daß für jeden Azimutbereich n eine ausreichende Anzahl an Wer­ ten über der Entfernung zur Verfügung steht, so daß eine sta­ tistisch repräsentative Mittelung gewährleistet werden kann.

Nach der erfolgten Mittelung über der Entfernung der gültigen Frequenzversätze kann aus dem Signal Δf_*Φ(n) als Ergebnis der Mittelung 17 über der Entfernung die Beschleunigung in Blick­ richtung der Antenne berechnet werden. Hierbei wird der Fre­ quenzversatz Δf um den Anteil, der nominal durch die Vorwärts­ geschwindigkeit v entsteht, korrigiert, so daß er nur noch die Komponenten enthält, die durch die Beschleunigung in Blick­ richtung der Antenne verursacht wird.

Dies ergibt nach einer zweimaligen Integration (Blöcke 18, 19) und einer Berücksichtigung der entsprechenden formelmäßigen Beziehungen (Blöcke 20, 21) den für die gesamte Szene reprä­ sentativen Referenz-Phasenfehlerverlauf ϕ_e,ref(t). (Siehe Fig. 3 unten rechts).

Da sich der Phasenfehler über der Entfernung in der Regel nur schwach ändert, stellt die erfolgreiche Bestimmung des für die gesamte Szene repräsentativen Verlaufs des Phasenfehlers über den Azimut den ausschlaggebenden Teil des Lösungsansatzes dar.

Das Bildergebnis läßt sich jedoch verbessern, wenn es durch eine geeignete Modellierung 23 gelingt, die Entfernungsabhän­ gigkeit zu berücksichtigen. Die Modellierung der Phasenfehler­ funktion über der Entfernung geschieht auf der Basis des er­ mittelten Referenzphasenfehlers und zweier vereinfachender An­ nahmen, nämlich

• a) der Referenzverlauf des Phasenfehlers über dem Azimut gilt mit entsprechendem Verstärkungsfaktor für alle Entfernungstore und
• b) der Verlauf über der Entfernung läßt sich in ausreichender Näherung durch eine lineare Funktion ausdrücken.

Die Modellierung 23 über der Entfernung ergibt den Phasenfeh­ ler Φ_e(t, R₀).

Claims (1)

1. Verfahren zum Extrahieren und Korrigieren von Bewegungsfehlern für flugzeuggetragenes Radar mit synthetischer Apertur aus SAR-Rohdaten, bei welchem

   • a) der reale Dopplerfrequenzversatz zwischen zwei zeitlich aufeinanderfolgenden Azimut-Datensätzen ermittelt wird,
   • b) durch eine Multiplikation des einen Datensatzes mit dem konjugiert komplexen anderen Datensatz ein Dopplerfre­ quenzversatz Δf erzielt wird, der im Nominalfall ohne Be­ wegungsfehler zeitlich über Azimut konstant ist,
   • c) mittels einer einzigen FFT der reale Dopplerfrequenzver­ satz Δf als Verschiebung einer sinc-Funktion sichtbar ge­ macht wird und somit die Ermittlung der Abweichung vom zeitlich konstanten Nominalwert des Dopplerfrequenzvesat­ zes ermöglicht wird,
   • d) durch Verwenden einer Autokorrelation jeder Azimutzeile die Verfahrensschritte a) und b) zur Frequenzversatz-Er­ mittlung nur auf Bereiche mit geringer Fehlerwahrschein­ lichkeit für den Dopplerfrequenzversatz Δf angewandt wer­ den, und
   • e) mittels zweimaliger Integration für eine anschließende LOS-(Line of Sight-)Korrektur der relative Phasenfehler über Azimut bestimmt wird.