專利名稱：基于數(shù)字聚束的合成孔徑雷達(dá)極坐標(biāo)波前彎曲補償方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種合成孔徑雷達(dá)(synthetic aperture radar，簡稱SAR)成像信號 處理方法，特別是涉及一種基于數(shù)字聚束(digital spotlight)的合成孔徑雷達(dá)極坐標(biāo)格 式算法(polar format algorithm，簡稱PFA)的波前彎曲補償方法。
背景技術(shù)：
聚束SAR是一種適用于小場景、高分辨率成像的SAR工作模式。它通過控制天 線波束指向，使雷達(dá)發(fā)射能量持續(xù)照射同一場景，可以突破天線波束寬度限制，獲得很大 的合成孔徑，從而獲得很高的方位分辨率。極坐標(biāo)格式算法(PFA)是一種經(jīng)典的聚束SAR 成像算法，如文獻(xiàn) 1 J. L. Walker, Range-Doppler imaging of rotating objects，IEEE Transactions on Aerospace and Electronic systems, vol. 16, no. 1,pp. 23-52,January 1980.禾口文獻(xiàn) 2 :D. A. Ausherman, A. Kozma，J. L Walker, H M. Jones，and E. C. Poggio， Development in radar imaging， IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 20，no. 4，pp. 363-400，July 1984.禾口文獻(xiàn) 3 :l G. Carrara，R. S. Goodman，and R. M. Majewski, Spotlight Synthetic Aperture Radar :Signal Processing algorithms. Norwood, MA Artech House，1995，Chapter 3 中公幵的技術(shù)。
PFA存在的主要缺陷在于其釆用了平面波前假設(shè)，而實際的波前是彎曲的，理 想航跡下由此引入的誤差主要表現(xiàn)為空間頻域的一次和二次空變相位誤差，對應(yīng)使圖像 產(chǎn)生幾何失真和散焦，限制了 PFA的有效成像場景大小。特別是近場、高分辨率條件下， 如果不對其進(jìn)行補償，有效的成像場景大小已不能滿足要求。目前，對PFA波前彎曲的 補償方法主要有三種，一種是基于子孔徑處理的方法，如文獻(xiàn)4 :Doerry Α. W. Synthetic Aperture Radar Processing with Polar Formatted Subaperture， conference record of the 28th Asilomar conference on signals， system&computers， Pacific Grove, California，pp. 1210-1215，1994中公幵的技術(shù)；第二種波前彎曲補償方法是 C. V. Jakowatz等人提出的空變后處理方法，如文獻(xiàn)5 :DorenN E，Jakowatz C ViWahl D E， et al. General formulation for wavefront curvature correction in polar-formatted spotlight-mode SAR images using space-variant post-filtering[A]. In :Proceeding of International Conference on Image Processing [C]. Washington DC :IEEE Computer Society，pp. 861-864，1997禾口文獻(xiàn)6 :Doerry A W. Wavefront Curvature Limitations and Compensation to Polar Format Processing for Synthetic Aperture Radar Images. New Mexico Sandia National Laboratories, 2007 中公幵的技術(shù)；第三種方法是 W. G. Carrara 等人在2004年提出的寬場景極坐標(biāo)格式算法(Widefield Polar Format Algorithm，簡稱 WPFA)，如文獻(xiàn) 7 :W. G. Carrara，R. S. Goodman，Μ. Α. Ricoy，New Algorithms for Widefield SAR image Formation，Proceedings of IEEE Radar Conference,Phildelphia :PA,April, pp. 38-43,2004中公幵的技術(shù)。
在雷達(dá)平臺勻速直線運動條件下，這三種方法都能夠有效補償PFA波前彎曲誤差，顯著提高有效成像場景范圍。但是，隨著雷達(dá)分辨率的提高，合成孔徑時間增長，雷達(dá)平 臺機動飛行不可避免，而上述三種方法都無法解決機動條件下的PFA波前彎曲補償問題。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明目的是針對現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷，解決雷達(dá)平臺高機動條件下SAR極坐標(biāo) 格式算法波前彎曲誤差的精確補償問題，提供一種基于數(shù)字聚束的合成孔徑雷達(dá)極坐標(biāo)波 前彎曲補償方法。
本發(fā)明為實現(xiàn)上述目的，采用如下技術(shù)方案
本發(fā)明基于數(shù)字聚束的合成孔徑雷達(dá)極坐標(biāo)波前彎曲補償方法包括如下步驟
(1)通過數(shù)字聚束預(yù)濾波處理實現(xiàn)雷達(dá)波束照射區(qū)域的分割通過對回波數(shù)據(jù)進(jìn) 行兩維空域濾波和降采樣，將原始的寬波束分裂成若干個窄的子波束，使得每個子波束始 終指向場景中不同的位置，從而得到若干等效的窄波束全孔徑聚束數(shù)據(jù)，每個窄波束全孔 徑聚束數(shù)據(jù)對應(yīng)實際天線波束照射場景中的一個局部場景；
(2)利用PFA對子波束數(shù)據(jù)進(jìn)行成像處理，實現(xiàn)子場景的聚焦成像；
(3)子場景圖像的無縫拼接將各個子波束數(shù)據(jù)成像結(jié)果進(jìn)行無縫拼接可以得到 整個場景的圖像。
優(yōu)選地，步驟(1)中的數(shù)字聚束預(yù)濾波處理方法包括如下步驟
(a)對聚束SAR回波數(shù)據(jù)進(jìn)行距離向脈沖壓縮，并以場景中心點為參考利用慣導(dǎo) 數(shù)據(jù)進(jìn)行運動補償；
(b)對補償后的數(shù)據(jù)利用極坐標(biāo)格式算法進(jìn)行粗聚焦成像，得到整個場景的粗聚 焦圖像；
(c)對粗聚焦圖像進(jìn)行分割，使得分割后的各子場景大小均滿足平面波前假設(shè)； 再將分割后的子圖像通過極坐標(biāo)格式算法逆過程處理返回數(shù)據(jù)域，得到窄的子波束數(shù)據(jù)。
本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比本發(fā)明的有益效果是
(1)對現(xiàn)有的數(shù)字聚束方法進(jìn)行了改進(jìn)，避免了對原始雷達(dá)回波數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)量大) 的多次粗聚焦成像，取而代之的是對原始數(shù)據(jù)的一次粗聚焦成像加上對多個子波束(數(shù)據(jù) 量小)的逆成像，在進(jìn)行多波束分割時能夠明顯改善算法的計算效率。
(2)能夠解決現(xiàn)有技術(shù)無法解決的雷達(dá)平臺大機動條件下極坐標(biāo)格式算法波前彎 曲誤差的精確補償問題。


圖1是聚束SAR數(shù)據(jù)采集幾何模型；
圖2是現(xiàn)有數(shù)字聚束預(yù)濾波處理流程；
圖3改進(jìn)的數(shù)字聚束預(yù)濾波處理流程；
圖4基于逐塊校正的圖像拼接過程；
圖5仿真點目標(biāo)分布；
圖6雷達(dá)平臺運動軌跡；
圖7三種算法成像結(jié)果，(a)極坐標(biāo)格式算法，(b)空變后處理方法，(C)本發(fā)明方 法；4
圖8點目標(biāo)響應(yīng)方位剖面，(a)點目標(biāo)A，(b)點目標(biāo)B，(c)點目標(biāo)C(d)點目標(biāo)D。
具體實施方式
下面結(jié)合附圖和具體實施方式
對本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)的解釋。
圖1是聚束SAR數(shù)據(jù)采集幾何模型，為驗證機動條件下成像能力，假設(shè)雷達(dá)沿著彎 曲的軌跡做非勻速直線運動。以雷達(dá)波束照射的場景中心0為原點建立XYZ坐標(biāo)系，雷達(dá) 到場景中心的瞬時距離記為r。(t)，其中t為方位時間。為方便分析，設(shè)雷達(dá)波束照射的地 面場景由點目標(biāo)構(gòu)成，并將整個場景分為若干個子塊，不失一般性，這里假設(shè)分為N個子塊 (圖中只畫出了其中若干個子塊)，其中第η個子塊的中心記為0η，雷達(dá)到該子塊中心的瞬 時距離為，以O(shè)n為原點建立新的坐標(biāo)系XnYnZn，在該新坐標(biāo)系里，雷達(dá)的瞬時方位角和 俯仰角分別記為θ η和f。設(shè)Pf為第η個子塊內(nèi)的第m個點目標(biāo)，其坐標(biāo)為(<，冗)，雷達(dá)到該 點目標(biāo)的瞬時距離記為<⑴。
雷達(dá)發(fā)射寬帶信號，被場景中點目標(biāo)反射后接收到的回波信號通過解調(diào)、距離匹 配濾波、運動補償?shù)阮A(yù)處理后可以表示為
S{tJT) = Y±a. exp (j MAl^l (/) - r； (/)]}⑴n=\ m=\L CJ
其中f\為距離頻率，Mn表示第η個子塊內(nèi)的點目標(biāo)個數(shù)，< 表示點目標(biāo)P=的散射 強度，c為電磁波傳播速度，fc為發(fā)射信號載頻。
本發(fā)明提供的方法針對式(1)所示回波數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，最終目標(biāo)是得到各點目標(biāo) 的精確聚焦圖像，其具體實現(xiàn)步驟包括
(1)利用改進(jìn)的數(shù)字聚束預(yù)濾波處理將原始的雷達(dá)寬波束大場景數(shù)據(jù)分解為多個 窄波束小場景數(shù)據(jù)。
圖2是現(xiàn)有數(shù)字聚束預(yù)濾波處理的原理框圖。整個濾波過程包含三個部分，首 先，以期望的各子波束照射場景中心為參考點利用線性RD(Range Doppler)算法進(jìn)行成 像，得到N個粗聚焦的圖像；然后，從每個圖像中截取中心的一塊子圖像，子圖的大小決定 了子波束的寬度；最后對截取的子圖像利用成像的逆過程返回數(shù)據(jù)域，即可得到N個等效 的子波束數(shù)據(jù)。由于截取的子圖像像素單元數(shù)減小，因此通過兩維逆FFTO^ast Fourier Transform)返回數(shù)據(jù)域時還同時完成了相位歷史域的降采樣過程。
上述濾波處理過程中，對每一個子波束數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，都需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一次 成像處理，因此隨著子波束數(shù)目的增加，濾波過程運算量也會成比例增加?？紤]到將數(shù)字 聚束應(yīng)用于PFA(Polar Format Algorithm)波前彎曲校正時所需的子波束較多，因此為 減小運算量，本發(fā)明首先對數(shù)字聚束的實現(xiàn)方法進(jìn)行了改進(jìn)。改進(jìn)后的數(shù)字聚束預(yù)濾波 處理流程如圖3所示，首先，采用更加精確的成像算法(對算法的要求是其必須具有可逆 性，考慮到高分辨聚束成像時 RMA(Range Migration Algorithm)和 CSA(Chirp Scaling Algorithm)對方位采樣率要求相比PFA要高，因此本發(fā)明采用PFA)對整個場景進(jìn)行一次粗 聚焦成像，然后根據(jù)期望的子波束指向截取圖像中不同子塊區(qū)域，最后對每個子塊圖像通 過PFA處理逆過程退回數(shù)據(jù)域，得到N個子波束數(shù)據(jù)。具體實現(xiàn)時需要注意的是截取的子 圖像和粗聚焦的大圖像空間坐標(biāo)零點位置不同，因此在返回數(shù)據(jù)域時應(yīng)補償其對相位歷史 的影響。改進(jìn)算法雖然后面的逆成像過程相比原有算法增加了逆極坐標(biāo)格式轉(zhuǎn)換操作，但由于每次針對的是子圖像，數(shù)據(jù)量小，因此相比原有算法每次要對原始大數(shù)據(jù)進(jìn)行重新成 像處理，在子波束較多時計算效率會得到顯著提高。
通過上述預(yù)濾波處理，分解得到的第η個子波束數(shù)據(jù)可表示為
{tJT) = χσ .expijMAl^l [Γο (,)]! ,η= H — N ⑵m=\CJ
數(shù)字聚束預(yù)濾波處理得到的子波束數(shù)據(jù)有兩個特點使其適合應(yīng)用于大機動條件 下的PFA波前彎曲補償首先，子波束指向可以在實際波束照射范圍內(nèi)任意調(diào)整，照射的有 效成像區(qū)域可以任意地減小，因此通過數(shù)字聚束可以實現(xiàn)對成像場景的分割，再通過對不 同子場景數(shù)據(jù)分別進(jìn)行運動補償可以解決運動誤差的空變補償問題；其次，濾波后數(shù)據(jù)仍 處于原始相位歷史域，因此結(jié)合PFA算法可以方便地進(jìn)行雷達(dá)平臺任意飛行條件下的運動 誤差補償。
(2)對每個子波束數(shù)據(jù)，以其照射的子場景中心為參考重新進(jìn)行運動補償。
通過第(1)步的數(shù)字聚束預(yù)濾波處理，原始的寬波束數(shù)據(jù)分解成了若干小的窄波 束數(shù)據(jù)，當(dāng)這種分解后的窄波束足夠窄(對應(yīng)子波束照射場景足夠小)時，那么對每個子波 束數(shù)據(jù)采用PFA處理成像時波前彎曲誤差完全可以忽略不計。由于對每個子波束數(shù)據(jù)做 PFA處理前，必須對子場景中心進(jìn)行運動補償，而由式( 可知預(yù)濾波處理后的子波束數(shù)據(jù) 仍然是補償?shù)秸麄€場景的中心，因此對每個子波束數(shù)據(jù)還需重新進(jìn)行運動補償。由于子波 束數(shù)據(jù)仍處于相位歷史域，因此可以方便地進(jìn)行任意雷達(dá)航跡條件下的運動補償，補償?shù)?參考函數(shù)為
Sf (U) = expjj 4π(,:+人)[r:⑷ _r。(,)]| ,n = U，· · ·，N ⑶
通過重新運動補償后，雷達(dá)子波束信號可以表示為
Sn (t,fT) = Σσ-expjj 如“ +X)[r； ( -r (/)]} ,η= 1,2,... ,N (4)m=lICJ
(3)對運動補償后的子波束數(shù)據(jù)，利用PFA進(jìn)行精確聚焦成像。
通過控制濾波過程中截取子圖像的大小可以使得子波束照射的場景很小，因此通 過重新運動補償后的差分距離^⑴-也比較小，此時平面波前假設(shè)成立，差分距離可做 如下一階泰勒近似彳(0-<(0 <。。印"sinf+jCc。印"c。s0"。將其代入式，得到子波束信 號可表示為
S (t, /> 坌 < .exp I j 如+ ,r) (χ: cos φ" sin θ" + 冗 cos < cos g")} , n = 1，2，· · ·，Nm=\[ CJ(5)
或用空間頻率表示為Mn
S {Kx,Ky) = -exp{j(x^ +y"mKy)}(6)m=\
其中&=47i(/e+/r)COSfSin0"/C，&=47i(/e+/r)COS<COS0"/C*別表示方位和距離空 間頻率。
從式(6)可以看到，子波束雷達(dá)信號與子場景目標(biāo)函數(shù)間存在簡單的Rmrier變 換關(guān)系，因此對子波束數(shù)據(jù)直接作兩維Rmrier變換即可實現(xiàn)對目標(biāo)的聚焦成像。但實際 雷達(dá)數(shù)據(jù)只是式(6)在空間二維頻域的離散采樣，采樣間隔在(t，fj域是均勻分布的，但映射到空間頻域(Kx，Ky)上則是非均勻的。為了利用FFT快速實現(xiàn)離散傅里葉變換(DFT)， 要求式(6)在空間頻域(Kx，Ky)正交均勻采樣。PFA算法通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行兩維重采樣實現(xiàn) 這一目標(biāo)。
首先是進(jìn)行距離向的重采樣，距離向的重采樣在數(shù)學(xué)上等效于對式(5)作一個距 離頻域的尺度變換
權(quán)利要求
1.一種基于數(shù)字聚束的合成孔徑雷達(dá)極坐標(biāo)波前彎曲補償方法，其特征在于包括如下 步驟(1)通過數(shù)字聚束預(yù)濾波處理實現(xiàn)雷達(dá)波束照射區(qū)域的分割通過對回波數(shù)據(jù)進(jìn)行兩 維空域濾波和降采樣，將原始的寬波束分裂成若干個窄的子波束，使得每個子波束始終指 向場景中不同的位置，從而得到若干等效的窄波束全孔徑聚束數(shù)據(jù)，每個窄波束全孔徑聚 束數(shù)據(jù)對應(yīng)實際天線波束照射場景中的一個局部場景；(2)利用PFA對子波束數(shù)據(jù)進(jìn)行成像處理，實現(xiàn)子場景的聚焦成像；(3)子場景圖像的無縫拼接將各個子波束數(shù)據(jù)成像結(jié)果進(jìn)行無縫拼接可以得到整個 場景的圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字聚束的合成孔徑雷達(dá)極坐標(biāo)波前彎曲補償方法，其 特征在于步驟(1)中的數(shù)字聚束預(yù)濾波處理方法包括如下步驟(a)對聚束SAR回波數(shù)據(jù)進(jìn)行距離向脈沖壓縮，并以場景中心點為參考利用慣導(dǎo)數(shù)據(jù) 進(jìn)行運動補償；(b)對補償后的數(shù)據(jù)利用極坐標(biāo)格式算法進(jìn)行粗聚焦成像，得到整個場景的粗聚焦圖像；(c)對粗聚焦圖像進(jìn)行分割，使得分割后的各子場景大小均滿足平面波前假設(shè)；再將 分割后的子圖像通過極坐標(biāo)格式算法逆過程處理返回數(shù)據(jù)域，得到窄的子波束數(shù)據(jù)。
全文摘要
本發(fā)明公布了一種基于數(shù)字聚束的合成孔徑雷達(dá)極坐標(biāo)波前彎曲補償方法，包括如下步驟(1)通過數(shù)字聚束預(yù)濾波處理實現(xiàn)雷達(dá)波束照射區(qū)域的分割；(2)利用PFA對子波束數(shù)據(jù)進(jìn)行成像處理，實現(xiàn)子場景的聚焦成像；(3)子場景圖像的無縫拼接。本發(fā)明對現(xiàn)有的數(shù)字聚束方法進(jìn)行了改進(jìn)，避免了對原始雷達(dá)回波數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)量大)的多次粗聚焦成像，取而代之的是對原始數(shù)據(jù)的一次粗聚焦成像加上對多個子波束(數(shù)據(jù)量小)的逆成像，在進(jìn)行多波束分割時能夠明顯改善算法的計算效率。能夠解決現(xiàn)有技術(shù)無法解決的雷達(dá)平臺大機動條件下極坐標(biāo)格式算法波前彎曲誤差的精確補償問題。
文檔編號G01S13/90GK102043142SQ201010568029
公開日2011年5月4日 申請日期2010年12月1日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月1日
發(fā)明者朱岱寅, 毛新華 申請人:南京航空航天大學(xué)