[发明专利]一种基于解析面元的微波关联成像仿真方法

摘要

本发明一种基于解析面元的微波关联成像仿真方法。该方法首先构建了目标3D模型场景，根据观测参数获取相应的目标场景空间信息，并计算目标场景的单次散射系数与多次散射系数，得到观测场景的散射系数分布，然后根据随机天线波束在成像平面中的辐射场计算目标场景的回波信号，最终将辐射场与回波信号进行关联处理得到仿真图像结果。该方法实现了关联成像中随机辐射场条件下的快速模拟过程，给出了面向分布式场景关联成像高效仿真的解决方案，通过该方法能够加深对整个关联成像链路中的成像机理与散射机制的理解，为关联成像雷达系统设计与指标论证提供支撑，同时也能应用于后期关联成像图像评估与图像解译等方面，具有重要的应用价值。

主权项

1.一种基于解析面元的微波关联成像仿真方法，其特征在于步骤如下：1)构建3D目标场景坐标系1.1)读取3D目标模型文件，输入雷达工作参数，包括目标位置点为ot，雷达位置点为or；1.2)以or为原点，建立观测坐标系(xv,yv,zv)，其中，or指向ot的方向为zv轴正方向，与zv轴正交的水平方向为xv轴正方向，并依照右手法则确定yv轴；1.3)以ot为原点，建立地表坐标系(xg,yg,zg)，其中，xg轴指向步骤1.1)中的xv正方向，zg轴指向目标的高度方向，依照右手法则确定yv轴；2)获取目标场景空间信息2.1)在观测坐标系(x_v,y_v,z_v)中，分别沿x_v,y_v方向对目标模型进行面元划分，划分间隔分别为Δx、Δy，总面元数为M×N，记录每个面元的中心坐标信息，标记为其中，i、j分别为x、y方向的采样索引，为面元中心的位置矢量，为面元的法向矢量；2.2)对于入射到面元(i,j)的射线，依照反射方程，采用射线跟踪的方法依次跟踪反射射线路径，得到与反射射线相交的二次以及多次的反射面元，并记录最后一次反射点的面元索引为(l,m)，其中，为入射射线的方向矢量，为面元的法向矢量，为反射射线的方向矢量；2.3)对所有采样面元执行步骤2.2)，最终得到目标场景单次散射、二次散射以及多次散射相应的空间信息；3)计算单次和多次面元散射系数3.1)依照Kirchhoff近似理论，对于单次散射，在观测坐标系(x_v,y_v,z_v)内，边长为Δx,Δy的面元散射系数为γ_s＝S·I_As，其中，为极化矩阵，与磁波的极性、电磁波入射角、平面的电磁介电常数有关，I_As为单次散射形状函数其中，c为光速，f为电磁波频率，k为电磁波波数，(n_x,n_y,n_z)为入射面的法向矢量，z₀为观测坐标系的z轴坐标；3.2)对于多次散射，最后一次散射过程采用物理光学计算，中间过程取几何光学近似，u次反射对应的散射系数为γ_u＝S_u·I_Au，其中S_l为每次反射的极化转移矩阵，I_Au为多次散射形状函数，将观测坐标系(x_v,y_v,z_v)沿传播方向进行反射对称变换，得到局部观测坐标系设与为入射到面元和由面元反射的波数向量，设与在局部坐标系中的相对矢量为与令则步骤2.2)中由面元(i,j)入射，面元(l,m)最后反射的形状函数计算公式为其中，z_t为射线传播历程；3.3)加入粗糙度修正因子<I_A>＝I_A·exp(‑4k_n²σ²)，计算所有面元的单次和多次面元散射系数，其中，设粗糙面表面高度起伏服从高斯分布，其均方根高度为σ，k_n为反射波数在面元法向方向上的分量；4)模拟目标场景回波信号4.1)在地表坐标系(xg,yg,zg)中，分别沿xg、zg方向对成像平面进行网格划分，划分间隔分别为deltax、deltaz，其中所述的deltax,deltaz分别为方位向、距离向的图像分辨率，成像平面矩阵大小记为P×Q；4.2)模拟构造N_i＝P×Q次随机分布的天线远场波束，获取每个图像分辨单元的波束辐射强度，第η次发射波束在成像平面上的强度投影为第η次接收波束在成像平面上的强度投影为其中分别为第η次发射波束、接收波束在像元内的辐射强度；4.3)将U_t与V_r依照空间映射关系映射到在M×N的面元采样平面中，第η次发射波束在面元采样平面上的强度映射为第η次接收波束在采样平面上的强度映射为其中分别为第η次发射波束、接收波束在面元(i,j)内的辐射强度；4.4)计算N_i次脉冲的回波辐射场，模拟目标场景回波信号，第η次发射时目标场景总的散射场为其中，γ_S(i,j)对应步骤3.1)中(i,j)面元处的单次散射系数，γ_u(i,j,l,m)对应步骤3.2)中由(i,j)面元入射，由(l,m)面元反射的多次散射系数；5)回波信号关联成像处理5.1)计算Ni次脉冲的辐射场采样矩阵，根据步骤4.2)的运算结果，第t次的成像平面辐射场为其中，c为光速，f为电磁波频率，z_p为场景中心的z轴坐标；5.2)将辐射场与步骤4.4)中的回波信号进行关联处理得到仿真图像，根据关联成像矩阵方程，有I为仿真图像，为E_rad的Hermitian变换矩阵。