[发明专利]多旋翼无人机载的圆周轨迹环视SAR全孔径成像方法

说明书

本发明公开了多旋翼无人机载的圆周轨迹环视SAR全孔径成像方法，该方法主要分为三个部分：首先是粗聚焦成像处理：回波信号经过两维傅里叶变换，一致压缩，Stolt插值和两维逆傅里叶变换后得到粗聚焦图像。然后是图像精细处理：对相位误差进行空变补偿。最后是图像坐标变换，将距离角度坐标图像变换得到距离方位坐标，从而得到高分辨率的环形图像。本发明提出用多旋翼无人机承载雷达进行圆周运动，通过雷达对圆周外的区域照射，可以克服地基圆弧SAR的缺陷，实现高分辨率大场景成像。本发明利用圆弧SAR的角度扫描不变特性，推导了基于距离角度坐标的回波两维频谱解析表示，基于该解析频谱提出了一种改进的波数域成像算法，实现了全孔径成像。

技术领域

本发明涉及多旋翼无人机载的圆周轨迹环视SAR全孔径成像方法，属于雷达成像技术领域。

背景技术

合成孔径雷达(SAR)可以通过雷达的运动来多角度观察目标，实现全天时全天候高分辨率成像，具有重要的军用价值和民用价值。高分辨率和宽覆盖范围一直是合成孔径雷达追求的两个目标。圆周轨迹环视SAR是近年来的研究热点，通过雷达的圆周运动，并且圆周外侧发射雷达信号，可以对外侧成像。这种模式相对于一般的直线轨迹SAR，大大地增加了成像覆盖范围，具有极高的数据采集效率。但是目前研究的圆弧环视SAR大都基于地基平台SAR，地基圆弧SAR由于物理限制，圆弧半径不能太大，从而导致方位向分辨率不够理想。

此外，目前，针对圆弧环视SAR的成像处理技术也还不够完善。目前已有成像处理方法根据其基本思路可以分为两类。一类是基于子孔径处理，子孔径处理方法将圆弧SAR扫描一周数据在脉冲域分成若干子孔径，对每一个子孔径数据，将其近似成聚束模式，用已有经典聚束SAR成像算法对其成像，当所有子孔径数据处理完毕，将所有子孔径数据图像拼接得到全孔径图像。该类方法存在的主要缺陷是为了图像连续拼接子孔径数据间需要大量重叠，从而导致数据处理效率相对较低。另一类成像处理方法是全孔径处理方法，全孔径处理的最大优点是利用数据的方位不变性进行批处理，从而达到很高的处理效率。该类算法的前提是需要已知全孔径数据的两维频谱解析表示式，核心是如何高效的实现对空变两维频谱的解耦运算。目前，还没有针对圆弧环视SAR的精确全孔径成像处理方法的报道。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供多旋翼无人机载的圆周轨迹环视SAR全孔径成像方法，针对现有圆弧环视SAR成像方法的不足，提出一种精确的全孔径成像处理算法，高效地实现了高分辨率大场景成像。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

多旋翼无人机载的圆周轨迹环视SAR全孔径成像方法，包括如下步骤：

步骤1，设定合成孔径雷达的发射信号为线性调频信号，将雷达接收的回波信号记为S(τ,t)，对回波信号进行二维傅里叶变换，得到回波信号的频域表达式记为S(f_a,f_r)；

步骤2，在二维频域，将S(f_a,f_r)乘以参考函数，对回波信号进行一致压缩；

步骤3，对一致压缩后的信号中的纵坐标做Stolt插值，改变距离频率轴，进行补余压缩；

步骤4，对经过Stolt插值后的信号进行二维逆傅里叶变换，得到粗聚焦图像；

步骤5，根据粗聚焦图像中像素点到雷达的距离将粗聚焦图像分成若干个子图像块，并且设定每个子图像块内所有像素点到雷达的距离相等，对每个子图像块进行二维傅里叶变换，即在二维频域乘以补偿函数，然后再进行二维逆傅里叶变换，得到误差补偿后的图像；

步骤6，将步骤5得到的误差补偿后的图像根据映射关系，由距离-角度坐标系映射到距离-方位坐标系中，得到环形图像。

作为本发明的一种优选方案，步骤2所述参考函数的公式如下：