基于滑动接收窗的机载高分辨率斜视聚束SAR成像方法

摘要

本发明公开了一种基于滑动接收窗的机载高分辨率斜视聚束SAR成像方法，包括以下几个步骤：步骤一：读入原始回波数据及相关成像参数；步骤二：方位向解线性调频处理；步骤三：方位向傅里叶变换处理；步骤四：方位向解线性调频残留相位误差补偿处理；步骤五：距离向傅里叶变换处理；步骤六：一致压缩处理；步骤七：斯托尔特（stolt）插值处理；步骤八：方位向傅里叶逆变换处理；步骤九：几何校正处理；步骤十：距离向傅里叶变换处理；本发明提出了一种基于滑动接收窗的机载高分辨率斜视聚束SAR成像方法，解决了目前基于滑动接收窗技术的机载高分辨率斜视聚束SAR原始回波数据没有成像方法的现状。

主权项

1.一种基于滑动接收窗的机载高分辨率斜视聚束SAR成像方法，包括以下步骤：步骤一：读入基于滑动接收窗的机载高分辨率斜视聚束SAR二维原始回波复数据S_start以及相应的成像参数；S_start是一个二维复数组，大小为N_a×N_r，成像参数包括：方位向采样点数N_a、距离向采样点数N_r、信号采样率f_s、信号带宽Bw、调频斜率b、脉冲重复频率PRF、参考斜距R_ref、多普勒中心频率fd₀、多普勒调频率f_r0、卫星速度P_v、等效斜视角信号波长λ、信号载频f₀、信号传播速度c；步骤二：将二维原始回波复数据S_start进行方位向解线性调频处理，具体包括以下几个步骤：（a）构造两个一维序列i,j，其中i代表方位向序列，j代表距离向序列；i＝[1,2,…,N_a]   （2）j＝[1,2,…,N_r]（b）获取二维原始回波复数据S_start各行对应的方位时刻t(i)；$t\left(i\right)=\frac{i-N_a/2}{\mathrm{PRF}}---\left(3\right)$（c）将二维原始回波复数据S_start与去旋转因子H₁相乘，得到数据S_{1_1}(i,j)，其中因子H₁(i)是大小为N_a×1的一维复数组，公式为：H₁(i)＝exp{jπ(fr₀·t²(i)+2·fd₀·t(i))}   （4）则二维复数组S_{1_1}由下式得出：S_{1_1}(i,j)＝S_start(i,j)·H₁(i)   （5）（d）对复数据S_{1_1}沿每个距离向进行快速傅里叶变化，得到复数据S_{1_2}；S_{1_2}(:,j)＝FFT(S_{1_1}(:,j))   （6）其中，S_{1_2}(:,j)表示S_{1_2}的第n列，S_{1_1}(:,j)表示S_{1_1}的第n列，FFT(·)表示对一维数组进行快速傅里叶变换；（e）获取去旋转后的等效脉冲重复频率PRF'；${\mathrm{PRF}}^{\prime }=\frac{N_r·{\mathrm{fr}}_0}{\mathrm{PRF}}---\left(7\right)$（g）结合式（7）获取二维复数据每行对应的方位时刻t₁(i)；$t_1\left(i\right)=\frac{i-N_a/2}{{\mathrm{PRF}}^{\prime }}---\left(8\right)$（h）将复数据S_{1_2}同因子H₂相乘，得到最终方位向解线性调频后的数据S₁；其中因子H₂(i)是大小为N_a×1的一维复数组，其公式为：$H_2\left(i\right)=\exp \{\mathrm{j\pi }·{\mathrm{fr}}_0·t_1^2\left(i\right)\}---\left(9\right)$则二维复数组S₁由下式得出：S₁(i,j)＝S_{1_2}(i,j)·H₂(i)   （10）步骤三：将步骤二得到的复数据S₁(i,j)沿每个距离向进行快速傅里叶变换，得到方位向频谱复数据S₂(i,j)；S₂(:,j)＝FFT(S₁(:,j))   （11）其中，S₂(:,j)表示S₂的第j列，S₁(:,j)表示S₁的第j列，FFT(·)表示对一维数组进行快速傅里叶变换；步骤四：将步骤三得到的复数据S₂(i,j)同对应方位时刻的方位向解线性调频残留相位误差补偿因子Ω₁(i)相乘，得到补偿后的复数据S₃(i,j)；（a）结合式（7）获取二维方位向频域距离向时域复数据S₂(i,j)每行对应的方位频率f_a(i)；$f_a\left(i\right)=\frac{i-N_a/2}{N_a}·{\mathrm{PRF}}^{\prime }---\left(12\right)$（b）结合式（12）获取大小为N_a×1的一维补偿因子Ω₁(i)；${\Omega }_1\left(i\right)=\exp \{\mathrm{j\pi }·\frac{f_a^2\left(i\right)}{{\mathrm{fr}}_0}\}---\left(13\right)$（c）获取补偿后的二维复数据S₃(i,j)；S₃(i,j)＝S₂(i,j)·Ω₁(i)   （14）步骤五：将步骤四得到的复数据S₃(i,j)沿每个方位时刻进行快速傅里叶变换，得到二维频谱复数据S₄(i,j)；S₄(i,:)＝FFT(S₃(i,:))   （15）其中，S₃(i,:)表示S₃的第i行，S₄(i,:)表示S₄的第i行；步骤六：将步骤五得到的复数据S₄(i,j)同对应的一致压缩因子Ω₂(i,j)相乘，得到粗聚焦复数据S₅(i,j)；（a）根据参考斜距R_ref获取最短斜距R_min；$R_{\min }=R_{\mathrm{ref}}-\frac{c}{{2f}_s}·\frac{N_r}{2}---\left(16\right)$（b）获取二维频域复数据S₄(i,j)每列对应的距离频域f_τ(j)；$f_{\tau }\left(j\right)=\frac{j-N_r/2}{\mathrm{Nr}}·f_s---\left(17\right)$（c）结合式（12）与式（17）获取二维频域复数据S₄(i,j)每列对应的方位向波数k_x(i)与每行对应的距离向波数k_rc(j)；$k_x\left(i\right)=\frac{2\pi f_a\left(i\right)}{P_v}$$\left(18\right)$$k_{\mathrm{rc}}\left(j\right)=\frac{4\pi (f_0+f_{\tau }\left(j\right))}{c}$（d）结合式（16）～式（18）获取大小为N_a×N_r的二维一致压缩因子Ω₂(i,j)；（e）结合式（19）获取一致压缩后的二维复数据S₅(i,j)；S₅(i,j)＝S₄(i,j)·Ω₂(i,j)   （20）步骤七：对于步骤六得到的复数据S₅(i,j)，利用sinc插值法进行stolt插值处理，得到由二维频域映射到二维波数域的复数据S₆(i,j)；（a）根据距离频域到距离波数域的映射关系，结合式（18）获取距离波数域波数k'_rc(i,j)；（b）遍历获取距离波数域波数k'_rc(i,j)的最大值k'_rc,max与最小值k'_rc,max，并获取距离波数域波数等分间隔Δk'_rc；$\Delta k_{\mathrm{rc}}^{\prime }=\frac{k_{\mathrm{rc},\max }^{\prime }-k_{\mathrm{rc},\min }^{\prime }}{N_r}---\left(22\right)$（c）获取二维波数域数据均匀的距离波数域波数$k_{\mathrm{rc}}^e\left(j\right)=k_{\mathrm{rc}}^{\prime }\min +j·\Delta k_{\mathrm{rc}}^{\prime }---\left(23\right)$（d）获取二维波数域复数据各均匀的距离波数域波数在每行对应的不均匀k'_rc(i,:)中的位置p(i,j)；具体为：以获取第一行第一列的位置p(1,1)为例，首先获取绝对差值n＝[1,2,…,N_r]，获取最小的绝对差值Δk_min和对应位置的n，若p(1,1)＝n-1，若p(1,1)＝n，同理，以此类推，得到每一个位置p(i,j)；（e）结合上步得到的位置p(i,j)，获取sinc插值所需采样点间隔q(i,j,n)；$q(i,j,n)=\frac{k_{\mathrm{rc}}^e\left(j\right)-k_{\mathrm{rc}}^{\prime }(i,(p(i,j)+n))}{\frac{4\pi f_s}{c}·\frac{1}{N_r}},$n＝[-N/2,-N/2+1,…,N/2-1]   （24）（f）结合式（24）利用sinc插值法，获取出经stolt插值后的二维数据S₆，由于二维数据是复数据，需要分别对S₆(i,j)的实部S_{6_re}(i,j)和虚部S_{6_im}(i,j)分别进行sinc插值法获取得出；其中，N是插值核长度，sinc(·)是指插值函数S_{5_re}(i,j)是指二维数据S_{5_re}第i行第j列的实部，S_{5_im}(i,j)是指二维数据S_{5_im}第i行第j列的虚部；步骤八：将步骤七得到的复数据S₆(i,j)沿每个距离向进行快速傅里叶逆变换，得到方位时域距离波数域复数据S₇(i,j)；S₇(:,j)＝IFFT(S₆(:,j))   （27）其中，S₆(:,j)表示S₆的第j列，S₇(:,j)表示S₇的第j列，IFFT(·)表示对一维数组进行快速傅里叶逆变换；步骤九：将步骤八得到的复数据S₇(i,j)同几何校正因子Ω₃(i,j)相乘，得到经几何校正后的复数据S₈(i,j)；（a）结合式（8）与式（12），获取几何校正因子Ω₄(i,j)；${\Omega }_4(i,j)=\exp \{-j2\pi ·f_a\left(i\right)·\frac{\lambda ·{\mathrm{fd}}_0·t_1\left(i\right)}{c}\}---\left(28\right)$（b）利用式（30）获取经几何校正后的复数据S₈(i,j)；S₈(i,j)＝S₇(i,j)·Ω₃(i,j)   （29）步骤十：将步骤九得到的复数据S₈(i,j)沿每个方位时刻进行快速傅里叶逆变换，得到最终的成像结果S_end(i,j)；S_end(i,:)＝IFFT(S₈(i,:))   （30）其中，S₈(i,:)表示S₈的第i行，S_end(i,:)表示S_end的第i行。