一种适用于圆周合成孔径雷达快速时域成像方法

摘要

本发明一种适用于圆周合成孔径雷达快速时域成像方法，整个流程包括三个处理步骤：第一步，子孔径划分与初始子图像生成；第二步，循环递归子孔径合并和子图像生成；第三步，全孔径合并和最终图像生成。本发明方法其有益效果是：采用子孔径处理技术，在保持时域成像方法高精度的同时，极大地减少了时域成像方法的计算量，从而提高了成像处理的效率，进而实现了CSAR的快速高精度成像处理，获得高质量CSAR图像。

主权项

一种适用于圆周合成孔径雷达快速时域成像方法，包括以下处理步骤：第一步，子孔径划分与初始子图像生成；已知CSAR发射信号中心频率为f_c，带宽为B，距离分辨率为ρ_x，方位分辨率为ρ_y；假设笛卡尔坐标系原点为成像场景中心，成像场景中任意目标P的位置为r_P＝(x_P,y_P,0)；雷达平台以速度V绕Z轴做圆周运动，慢时间η时刻其坐标为(R_xycos(φ),R_xysin(φ),z_M)，R_xy和z_M分别为雷达平台圆周轨迹的半径与高度，φ∈[0,2π]为雷达平台的角度变量，且φ(η)＝Vη/R_xy；雷达平台的初始位置为(R_xy,0,z_M)；设雷达发射的基带信号为p(τ)，则接收到的CSAR回波信号经正交解调后为：s(τ,φ)＝σ_P·p[τ‑R(φ,r_P)/c₀]·exp[‑j2πf_cR(φ,r_P)/c₀]其中，τ为慢时间，σ_P为目标P的散射系数，c₀为光速；R(φ,r_P)为雷达平台到目标P的双程距离斜距，即：$R(\phi ,r_P)=2\sqrt{{\left(R_{xy}cos\right(\phi )-x_P)}^2+{\left(R_{xy}sin\right(\phi )-y_P)}^2+z_M^2}$距离压缩后，CSAR回波信号为：s_rc(τ,φ)＝σ_p·p_rc[B(τ‑R(φ,r_P)/c₀)]·exp[‑j2πf_cR(φ,r_P)/c₀]其中，p_rc(·)为距离压缩信号包络；设雷达平台合成孔径的实孔径采样点数为L，将其均匀分成K个子圆弧孔径数据，一般取K/L_full≤1/8，则每段子孔径数据采样点数为根据因式分解原理确定圆弧数据的最佳初始孔径长度l₀，以及子孔径分解因子I；则有N＝l₀×I^P，其中P为分解级数；对第一级第n个子孔径，n＝1,2,…,I^P，首先生成第一级第n个初始子图像网格其中网格原点为第一级第n个子孔径中心位置，极距为网格原点到任意场景点(x,y,0)的双程斜距，极角为极距与子孔径中心处法线之间的夹角，即：$\left\{\begin{array}{c}{\rho }_n^1=\sqrt{{[R_{xy}cos\left({\phi }_n^1\right)-x]}^2+{[R_{xy}sin\left({\phi }_n^1\right)-y]}^2}\\ {\theta }_n^1=arctan\left(\frac{y-R_{xy}sin\left({\phi }_n^1\right)}{x-R_{xy}\cos \left({\phi }_n^1\right)}\right),{\theta }_n^1\in [0,\pi ]\end{array}\right.$其中，为第一级第n个子孔径中心对应的角度变量；而第一级第n个初始子图像网格的极距采样间隔和极角采样间隔分别为：$\left\{\begin{array}{c}\Delta {\rho }_n^1\le c_0/2B\\ \Delta {\theta }_n^1\le c_0/f_c{d}_{Mn}^1\end{array}\right.$其中，为第一级第n个子孔径的长度；然后，将第一级第n个子孔径对应的距离压缩回波信号后向投影到第一级第n个初始子图像网格然后相干叠加生成第一级第n个初始子图像，即：$I_n^1({\rho }_n^1,{\theta }_n^1)=\underset{{\phi }_n^1-{\phi }_{In}^1/2}{\overset{{\phi }_n^1+{\phi }_{In}^1/2}{\int }}{s}_{rc}\left(R\right(\phi ,{\rho }_n^1,{\theta }_n^1)/c_0,\phi )·\exp [j2{\mathrm{\pi f}}_{c}R(\phi ,{\rho }_n^1,{\theta }_n^1)/c_0]d\phi$其中，s_rc(·)为距离压缩回波信号，为第一级第n个子孔径所对应的积累角，为雷达平台到第一级第n个初始子图像网格的双程距离斜距；第二步，循环递归子孔径合并和子图像生成；第p级处理时，p＝1,…,P，每I个第p‑1级子孔径合并成一个第p级子孔径；对于第p级第q个子孔径，q＝1,2,…,I^P‑p，首先生成第p级第q个子图像网格其中网格原点为第p级第q个子孔径中心位置，极距为网格原点到任意场景点(x,y,0)的距离，极角为极距与子孔径中心处法线之间的夹角，即：$\left\{\begin{array}{c}{\rho }_q^p=\sqrt{{[R_{xy}cos\left({\phi }_q^p\right)-x]}^2+{[R_{xy}sin\left({\phi }_q^p\right)-y]}^2}\\ {\theta }_q^p=arccos\left(\frac{y-R_{xy}sin\left({\phi }_q^p\right)}{x-R_{xy}\cos \left({\phi }_q^p\right)}\right),{\theta }_q^p\in [0,\pi ]\end{array}\right.$其中，为第p级第q个子孔径中心对应的角度变量；而第p级第q个子图像网格的极距采样间隔和极角采样间隔分别为：$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\Delta \rho }}_q^p\le c_0/2B\\ {\mathrm{\Delta \theta }}_q^p\le c_0/f_c{d}_{Mq}^p\end{array}\right.$其中，为第p级第q个子孔径的长度；然后，将I个第p‑1级子图像插值到第p级第q个子图像网格最后相干叠加生成第p级第q个子图像：$I_q^p({\rho }_q^p,{\theta }_q^p)={\Sigma }_{t=1+(q-1)I}^{qI}{I}_t^{(q-1)}({\rho }_t^{q-1},{\theta }_t^{q-1})$其中，为第p级第q个子图像，为第p‑1级第t个子图像，t＝1,2,…,l₀I^P‑(p‑1)，为第p‑1级第t个子图像网格中与第p级第q个子图像网格相对应的位置；如此循环递归处理，直至获得第P级子图像结果；K个子圆弧孔径数据分别进行上述处理，获得K个P级子图像；第三步，全孔径合并和最终图像生成；设最终成像结果图像网格的距离采样间隔Δx和方位采样间隔Δy分别为：$\left\{\begin{array}{c}\Delta x\le {\rho }_x\\ \Delta y\le {\rho }_y\end{array}\right.$然后，将第二步所得K个P级子图像插值到图像网格(x,y)，最后相干叠加生成CSAR图像：$I(x,y,0)={\Sigma }_{m=1}^K{I}_m^P({\rho }^P,{\theta }^P)$其中，I(x,y,0)为全分辨率CSAR图像；为第m个子孔径成像结果，m＝1,2,…,N，(ρ^P,θ^P)为对应子孔径图像网格中与最终成像网格(x,y,0)相对应的位置。