[发明专利]一种基于FFBP SAR成像的自聚焦方法有效
申请号: | 201610177551.4 | 申请日: | 2016-03-23 |
公开(公告)号: | CN105842694B | 公开(公告)日: | 2018-10-09 |
发明(设计)人: | 钟雪莲;邓海涛;陈仁元;杨然;谈璐璐;马志娟;雍延梅;郝慧军;王金峰 | 申请(专利权)人: | 中国电子科技集团公司第三十八研究所 |
主分类号: | G01S13/90 | 分类号: | G01S13/90 |
代理公司: | 合肥金安专利事务所(普通合伙企业) 34114 | 代理人: | 胡治中 |
地址: | 230088 安徽*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | 本发明提供一种基于FFBP SAR成像的自聚焦方法,包括八个步骤,最终获得精确聚焦的SAR图像。有益的技术效果:本发明基于FFBP框架,提出利用点目标相邻子孔径的相位差信息提取运动误差的相位梯度信息,再通过积分的方法估计该运动误差并补偿,实现高精度SAR图像的自聚焦处理。与已有方法相比,该方法不受误差阶数的影响,可以估计任意阶的运动误差,大大提高了自聚焦算法的稳健性;同时,该方法利用相邻子孔径的相位差提取误差信息,避免了嵌套重叠子孔径方法的重复计算,也无需进行大规模的优化搜索,极大地降低了运算量,加速了成像时间。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 ffbp sar 成像 自聚焦 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于FFBP SAR成像的自聚焦方法,其特征在于具体处理步骤如下:步骤1:对SAR系统参数和观测场景参数进行初始化;根据惯导系统输出的位置信息和波束指向信息确定成像直角坐标系及其原点;初始化的SAR系统参数包括:雷达平台位置矢量(x(0),y(0),z(0))、平台飞行速度V、雷达工作波长λ、雷达发射的线性调频信号带宽Br、雷达发射脉冲的时宽Tp、雷达脉冲重复频率PRF、回波距离向采样频率Fs、电磁波在空气中的传播速度C、雷达回波数据矩阵;所述雷达回波数据矩阵包含距离向快时间采样点数K、方位向慢时间采样点数L;观测场景参数包括:场景的方位向和地距向采样间隔dx、dy,方位向和地距向的采样点数M、N,以及场景中心的平面坐标位置(xc_scene,yc_scene);即,场景中第(m,n)地面单元的平面坐标可以表示为(xc_scene+m·dx,yc_scene+n·dy),其中,‑M/2≤m<M/2,‑N/2≤n<N/2;每个地面像元的垂直方向的坐标通过外部输入的DEM得到,或采用成像场景区域的平均参考高程href;当SAR图像的分辨率为米级或更低时,地面像元垂直方向的坐标采用成像场景区域的平均参考高程href,即所有地面单元的高程都认为是平均参考高程;当SAR图像的分辨率优于0.2m时,地面像元垂直方向的坐标由DEM提供;步骤2:设定FFBP成像参数、插值核、自聚焦参数;FFBP成像参数,为脉冲块数BlkNum、每个脉冲块的脉冲数级数LevelNum和每一级的分解因子n(i);由FFBP成像参数确定每一级成像所处理的子孔径数和方位波束数插值核,为FFBP成像中距离向和方位向插值所采用的方法,其中,距离向插值采用频域补零插值,方位向采用Knab插值;自聚焦参数,为自聚焦处理的循环次数,以及为每一级自聚焦处理所开辟的3个用于存储的全局数组,分别为:全局方位位置globalPos(i)、全局相位梯度globalPhaseGradient(i)、全局积分相位globalPhase(i);步骤3:由步骤2设定的脉冲块数BlkNum、脉冲块的脉冲数划分原始回波数据;读取一个脉冲块数据,进行距离向脉冲压缩后,进入步骤4;步骤4:对该脉冲块数据进行FFBP的第0级成像,随后进入步骤5;对脉冲块数据进行FFBP第0级成像的具体方法为:步骤4.1 以极半径和方位角的余弦建立地面极坐标系,设置该坐标系参数:根据成像场景中心的平面坐标和方位向、地距向的采样点数M、N及其采样间隔dx、dy得到场景四个角点的平面坐标,再利用惯导系统输出的载机位置在地面上的投影,计算每个脉冲位置上场景的最大地距和最小地距再根据函数式求得该脉冲位置上极坐标系距离维的采样点数,其中,int表示取整,bin_R是原始回波信号距离向的采样间隔,极坐标系的距离采样间隔和原始回波信号的相同;将所有脉冲的值都设成相同,为该脉冲块内最大值;在每个脉冲位置上求得场景与载机飞行方向夹角θ的最大余弦值MaxCos(0)和最小余弦值MinCos(0),并根据方位向波束数获得每个波束位置上的夹角余弦值:其中,根据场景四个角点和载机位置的三维坐标,计算载机与场景四个角点的空间距离,从而得到每个脉冲位置上场景的最大斜距和最小斜距正侧视或小斜视时,最小斜距为场景到整个飞行轨迹的最近斜距;步骤4.2 对该脉冲块内所有脉冲位置上的最大斜距和最小斜距求极值,得到该脉冲块上场景的最大斜距和最小斜距并据此在原始回波信号上截取相应的信号段进行距离向升采样;步骤4.3 根据步骤4.1的计算,每个脉冲位置上场景在极坐标系下的维数为则利用方位波束夹角的余弦值和最小地距求得极坐标采样点(m,n)上的平面直角坐标值:其中,为极坐标的极半径,且为方位波束夹角的正弦值;各采样点上的高程值通过平面直角坐标在外部DEM文件中获取;若没有DEM文件,可用参考高程href代替高程值;得到极坐标采样点上的坐标后,根据每个脉冲位置上的载机坐标(x(0),y(0),z(0)),计算两者之间的距离并根据该距离在该脉冲的回波数据上获得该采样点处的信号,从而得到该脉冲位置下的极坐标图像;步骤4.4 重复步骤4.1‑4.3,完成场景在每个脉冲位置上的极坐标赋值,得到个维的极坐标图像;步骤5:对该脉冲块数据进行FFBP的第i级成像;当该脉冲块中所有的子孔径图像都融合成一幅极坐标图像时,进入步骤6;对脉冲块数据进行FFBP第i级成像的具体方法为:步骤5.1 根据第i级分解因子n(i)更新第i级成像的子孔径中心位置坐标(x(i),y(i),z(i)),同时更新方位波束数共有个子孔径,其中,是第i‑1级的子孔径数;然后计算每个子孔径场景的最大地距最小地距距离向的采样点数以及每个波束夹角的余弦值步骤5.2 对第i‑1级得到的图像进行距离向升采样,该图像的维数为步骤5.3 第i级第k个子孔径是由第i‑1级的n(i)个子孔径图像融合得到,对应第i‑1级的第k·n(i)+j个子图像其中j=0,1,…,n(i)‑1;先对进行重采样得到它表示第i‑1级的第k·n(i)+j个子孔径图像重采样到第i级第k个子孔径坐标系下的图像;步骤5.4 判断第i级是否要进行自聚焦处理:如果需要,则执行自聚焦算法处理;否则,将重采样后的结果累加,赋值给第i级第k个子孔径图像,即其中,表示第i级第k个子孔径图像;在步骤5.4中,自聚焦算法具体如下:自聚焦步骤1:对子孔径所需融合的所有子孔径图像分类进行处理:自聚焦步骤1.1:如果融合的子孔径图像是第i‑1级图像全局第一个子孔径,即k=0,j=0,则计算与该子孔径对应的全局方位位置globalPos(i),并将该子孔径对应的全局相位梯度globalPhaseGradient(i)全部置零,同时将该子孔径图像保存在变量LastSubImg(i)中;再重新执行自聚焦步骤1;自聚焦步骤1.2:如果融合的子孔径图像是用于合成第i级第k个子孔径图像的第一个子图像,但不是全局第一个子孔径,即第i‑1级第k·n(i)个子孔径,此时k≠0,j=0,则将该子孔径重采样到它的前一个子孔径的孔径中心,亦即重采样到第i‑1级第k·n(i)‑1个子孔径的孔径中心,作为当前的子孔径图像ThisSubImg(i),然后执行自聚焦步骤2~自聚焦步骤4;自聚焦步骤1.3:如果融合的子孔径图像是第i‑1级第k·n(i)+j个子孔径图像,即k≠0,j≠0,将该子孔径图像重采样到它的前一个子孔径的孔径中心,作为当前的子孔径图像ThisSubImg(i),然后执行自聚焦步骤2~自聚焦步骤4;自聚焦步骤2:利用当前处理的子孔径图像ThisSubImg(i)和保存在LastSubImg(i)中的上一个相邻子孔径图像估计两子孔径相位梯度的平均常数变化随后进入自聚焦步骤3;自聚焦步骤3:将当前处理的第i‑1级子孔径所对应的所有孔径位置的相位梯度都统一赋值为并记录在全局相位梯度globalPhaseGradient(i)中,其中,为第i‑1级上一个子孔径的相位梯度;根据当前处理的子孔径中心位置和孔径长度对全局方位位置globalPos(i)进行赋值,globalPhaseGradient(i)中的相位与globalPos(i)中的位置一一对应;利用当前的ThisSubImg(i)更新LastSubImg(i)中的值,同时更新相应的参数,随后进入自聚焦步骤4;自聚焦步骤4:重复自聚焦步骤1~自聚焦步骤3,直到第i级第k个子孔径所需融合的所有子图像都处理完毕,将所有重采样后的子图像累加,赋值给第i级第k个子孔径图像,即自聚焦步骤5:完成第i级第k个子孔径图像的融合后,在globalPhaseGradient(i)中对该子孔径区间内的相位梯度进行积分,并将结果保存到globalPhase(i)中,用于该孔径的补偿;globalPhase(i)也与globalPos(i)中的位置一一对应;自聚焦步骤6:利用globalPhase(i)对第i级第k个子孔径进行误差补偿,得到补偿后的子孔径图像;步骤5.5 重复步骤5.1~5.4,完成第i级所有子孔径的极坐标成像,得到幅维的极坐标图像;步骤6:判断是否需要执行附加自聚焦处理:若是,执行附加自聚焦步骤后进入步骤7;若不是,直接进入步骤7;针对每个脉冲块最终得到的极坐标图像进行附加自聚焦处理,它是将相邻两脉冲块融合成更高分辨率图像,再在其上估计误差并补偿;如此做的原因是长合成孔径有助于估计更低频的误差;附加自聚焦第0次循环的具体步骤如下:步骤6.1(0) 将第一个脉冲块得到的极坐标图像保存在变量中,计算与该子孔径对应的全局方位位置并将该子孔径对应的全局相位梯度全部置零;步骤6.2(0) 将下一个脉冲块得到的极坐标图像重采样到上一个脉冲块的孔径中心,保存在变量中;步骤6.3(0) 利用当前处理的子孔径图像和保存在中的上一个相邻子孔径图像估计该孔径的平均相位梯度,并记录在全局相位梯度中;同时,根据当前处理的子孔径中心位置和孔径长度对全局方位位置进行赋值;对该子孔径区间内的相位梯度进行积分,保存在中;利用对该脉冲块图像进行误差补偿,然后将当前的赋值给然后执行步骤6.4(0);步骤6.4(0) 判断第0次循环是否是最后一次循环,若是,将该脉冲块得到的子孔径图像转换到直角坐标系上,并累加到最终的图像中;若否,重复步骤6.2(0)~步骤6.4(0),直到完成第0次循环所有脉冲块的处理;附加自聚焦第i次循环,且i≠0的具体步骤如下:步骤6.1(i) 判断第i‑1级第j个子孔径图像是否是用于融合第i级第k个子孔径图像的第一个子孔径,若是,计算融合后图像的维度波束夹角的余弦值以及融合后的孔径中心位置,然后执行步骤6.2(i);若否,直接执行步骤6.2(i);步骤6.2(i) 将第i‑1级第j个子孔径图像重采样到第i级第k个子孔径的子孔径坐标系下,并将重采样后的图像累加到第i级第k个子孔径图像中;步骤6.3(i) 判断第i‑1级第j个子孔径是否是用于融合第i级第k个子孔径的最后一个子孔径,若是,执行步骤6.4(i),若否,令j=j+1,执行步骤6.1(i);步骤6.4(i) 判断第i级第k个子孔径图像是否是第i级全局第一幅子孔径图像,若是,将该图像保存在变量中,计算与该子孔径对应的全局方位位置并将该子孔径对应的全局相位梯度全部置零,然后执行步骤6.5(i);若否,将当前处理的子孔径图像保存在中,再与中的子孔径图像估计相位梯度的平均常数变化从而得到值,积分得到补偿该误差,得到补偿后的第i级第k个子孔径图像,将当前的赋值给然后执行步骤6.5(i);步骤6.5(i) 判断第i次循环是否是最后一次循环,若是,将第i级第k个子孔径图像转换到直角坐标系上,并累加到最终的图像中,若否,保存该图像用于后续处理;然后,令k=k+1,j=j+1,重复步骤6.1(i)~步骤6.4(i),直到完成第i‑1级所有子孔径的处理;步骤7:将由步骤6获得的极坐标图像转换到直角坐标系,并将该脉冲块得到的直角坐标图像累加到最终的SAR图像中;步骤8:判断按步骤3方法划分的脉冲块数据是否处理完毕:若有脉冲块数据未被处理,则读取下一个未被处理的脉冲块数据,进行距离向脉冲压缩后,返回步骤4;若脉冲块数据均被处理完,则结束操作。
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