[发明专利]一种无人机载超宽带SAR自聚焦方法

说明书

本发明公开了一种无人机载超宽带SAR自聚焦方法，包括1.方位子孔径划分；2.距离波数域子带划分；3.重采样‑加权相位梯度自聚焦；4.子带误差融合；5.子孔径误差融合；6.误差补偿；本发明方法在超宽带情况下可以获得聚焦效果更好的图像，且评估指标更好。

技术领域

本发明属于无人机载(UAV)合成孔径雷达(SAR)的技术领域，具体涉及一种无人机载超宽带SAR自聚焦方法。

背景技术

无人机载(UAV)合成孔径雷达(SAR)可以灵活而有效地获取观测区域的高分辨率二维(2-D)图像，且具有全天时、全天候的优点。无人机载超宽带(UWB)SAR具有较大的相对信号带宽。与其它SAR系统相比，工作频段位于UHF及VHF的UWB SAR具有更多军事及民生方面的应用，例如检测隐藏在树叶下的目标及隐身设计的人造目标，亦可用于生物量估算。因此，UWB SAR的成像日益成为雷达领域研究热点。

然而，UAV UWB SAR航迹的复杂性及超宽带特性会引起频率依赖的相位误差、空变的误差支撑域和非线性的误差映射，导致传统SAR自聚焦算法的聚焦效果变差。因此，有必要对UAV UWB SAR的自聚焦方法进行探究。

为适应超宽带的运动误差，现有部分方法对扩展-距离徙动算法波数频谱的频率依赖性运动误差进行补偿，并指出在UWB SAR中，波数频谱的方位支撑区间随波长变化较大且需要被补偿。然而，这些方法却没有对未知的运动误差进行估计。此外，有方法将QPG下的FFBP算法与加权相位梯度自聚焦(WPGA)结合来进行有效聚焦，却忽略了在超宽带条件下相位误差的频率依赖性，空变性及非线性映射关系。

综上所述，由于误差的频率依赖特性、误差支撑域的空变性和误差映射的非线性，UAV UWB SAR数据的自聚焦目前仍然是个挑战。针对这一问题，本发明提出了一种适用UAVUWB SAR数据的自聚焦方法。为解决复杂航迹下的UWB SAR成像问题，采用以QPG FFBP成像为基础的框架。然后，提出基于子带划分、重采样WPGA以及多子带误差融合的多子带局部自聚焦(MSBLA)方法以适应超宽带下回波的自聚焦。所提方法旨在提供一种适用于UWB场景下的UAV SAR的自聚焦成像方法，预计可应用于UAV SAR的成像等领域。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种无人机载超宽带SAR自聚焦方法，能够克服现有的SAR自聚焦技术的缺陷，解决UAV UWB SAR条件下，传统SAR自聚焦算法的聚焦效果变差的问题。

实现本发明的技术方案如下：

一种无人机载超宽带SAR自聚焦方法，包括以下步骤：

步骤一、在方位时域对距离压缩后的回波数据进行子孔径划分；

步骤二、对划分的子孔径数据进行QPG BP成像，通过在二维图像域乘以式(1)所示线性相位将子带中心频率移至零频；

h(r,K_rc,i)＝exp{j(K_rc-K_rc,i)r} (1)

其中，i是子带索引且其中心距离波数为K_rc,i，K_rc为整个超宽带的中心距离波数，r表示斜距；

通过距离FFT变换至距离波数域，通过距离波数域的低通滤波及截取进行子带划分；

步骤三、对子孔径的QPG图像进行重采样，将子带i的初始重采样由方位波数域映射到方位时域；通过加权相位梯度自聚焦算法(WPGA)估计各子带的相位误差；

步骤四、将各子带相位误差进行融合得到局部斜距误差；

步骤五、通过局部斜距误差得到子孔径误差，计算前、后子孔径梯度，并对后子孔径的梯度进行调整；采用分段加权的融合策略获得相邻子孔径重叠区间的融合梯度，通过对所得的融合梯度进行积分得到全孔径误差；