多通道波束指向SAR的全孔径成像方法

摘要

本发明公开了一种多通道波束指向SAR的全孔径成像方法，主要解决宽场景下成像分辨率低的问题。其实现过程是：（1）采用一发多收的通道方式全孔径接收原始SAR回波信号；（2）对回波信号进行方位带宽压缩处理和波束压缩处理；（3）利用后多普勒空时自适应处理方法对压缩后的回波信号进行恢复重建；(4)将恢复重建后的回波信号变换到二维频域；(5)利用多普勒成像算法对二维频域的回波信号进行距离徙动校正和脉冲压缩，实现成像。本发明利用波束指向SAR提高了方位分辨率，并通过波束域和角度域的压缩解决了波束指向SAR带宽过宽的问题，同时简化了成像处理流程，提高了成像处理效率，可用于宽场景、高分辨要求下的星载平台SAR成像。

主权项

1.一种多通道波束指向SAR的全孔径成像方法，包括如下步骤：（1）采用一发多收的通道方式全孔径接收原始SAR回波信号；（2）对回波信号进行方位带宽压缩处理和波束压缩处理；2a)根据回波信号形式，构建方位带宽压缩函数H′(t_a，X_m)和波束压缩函数H(t_a，X_m)为：$H(t_a,X_m)=\exp (-j2\mathrm{\pi \alpha }(t_a-t_r)X_m-\mathrm{j\pi \beta }{X}_m^2),$$H^{\prime }(t_a,X_m)=\exp (-\mathrm{j\pi \gamma }{t}_a^2-j2\pi t_a{f}_r);$其中，t_a为方位慢时间，X_m为第m个通道到参考通道的方位间距，t_r为方位参考时间，a和β为未知参数，exp为以自然对数e为底的指数函数，f_r为方位参考频率，γ为未知参数；2b）将回波信号与方位带宽压缩函数H′(t_a，X_m)和波束压缩函数H(t_a，X_m)相乘，得到回波信号在方位时域-波束域的表示式S(t_a，X_m)：$S(t_a,X_m)=w_{\mathrm{ang}}\left(X_m\right)w_{\mathrm{azi}}(t_a+\frac{X_m}{2v}-t_0)\exp (-j\frac{4\pi }{\lambda }\sqrt{R_b^2+{(v{t}_c-v{t}_a-\frac{X_m}{2})}^2})$$\times \exp (-j2\mathrm{\pi \alpha }(t_a-t_r)X_m-\mathrm{j\pi \beta }{X}_m^2-\mathrm{j\pi \gamma }{t}_a^2-j2\pi t_a{f}_r)$其中，w_ang(·)为通道加权函数，w_azi为方位窗函数，τ为驻定相位点，t_c为代表目标位置的时间，t₀为多普勒中心点对应的方位时间，R_b为载机到场景最近距离，λ为回波信号波长，v为载机飞行速度；2c）对S(t_a，X_m)作二维傅里叶变换，得到回波信号在多普勒域-角度域的表示式S(f_a，sinθ)：$S(f_a,\sin \theta )=\int w_{\mathrm{azi}}(\tau -t_0)\exp (-j\frac{4\pi }{\lambda }\sqrt{R_b^2+{(v{t}_c-\mathrm{v\tau })}^2})$$\times \exp (-\mathrm{j\pi \gamma }{\tau }^2-j2\pi (f_a+f_r)\tau )\Pi \left(\tau \right)\mathrm{d\tau }$其中，f_a为方位频率，θ为载机到目标斜视角，∏(τ)为中间变量并可表示为：$\Pi \left(\tau \right)=\int w_{\mathrm{ang}}\left(x\right)\exp \left(j2\mathrm{\pi x}(-\alpha (\tau -t_r)+\frac{\mathrm{\gamma \tau }+f+f_a}{2v}-\frac{\sin \theta }{\lambda })\right)$$\times \exp \left(\mathrm{j\pi }(\frac{\alpha }{v}-\beta -\frac{\gamma }{4v^2})x^2\right)\mathrm{dx}$其中x为过渡参数，此时，参数α，β，γ需满足：2d）将代入中间变量∏(τ)中，得到：$\Pi \left(\tau \right)=W_{\mathrm{ang}}(\frac{\sin \theta }{\lambda }-\frac{f_a}{2v}-(\frac{f_{\mathrm{ref}}}{2v}+\alpha t_{\mathrm{ref}})-(\frac{\gamma }{2v}-\alpha )\tau )$其中W_ang(·)为w_ang(·)的傅里叶变换，此时，参数a，γ需满足2e）利用所述的并结合回波信号带宽限制不等式$B_i+|\frac{2v^2}{\lambda R_r}+\gamma |T_a\le M\times \mathrm{PRF},$计算得到参数α，β，γ的数值；2f）将计算得到的参数α，β，γ的数值代入回波信号在多普勒域-角度域的表示式S(f_a，sinθ)中，即可完成回波信号的方位带宽压缩和波束压缩；（3）利用后多普勒空时自适应处理方法，对压缩后的回波信号进行恢复重建，得到恢复重建后的回波信号为S(f_a)：$S\left(f_a\right)=\int w_{\mathrm{azi}}(\tau -t_0)\exp (-j\frac{4\pi }{\lambda }\sqrt{R_b^2+{(v{t}_c-\mathrm{v\tau })}^2})$$\times \exp (-\mathrm{j\pi \gamma }{\tau }^2-j2\pi f_r\tau -j2\pi f_a\tau )\mathrm{d\tau }$（4）将恢复重建后的回波信号变换到二维频域，得到二维频域的回波信号S₀(f_τ)；（5）利用多普勒成像算法对二维频域的回波信号S₀(f_τ)进行距离徙动校正和脉冲压缩，实现成像。