CN105677942B - 一种重复轨道星载自然场景sar复图像数据快速仿真方法 - Google Patents
一种重复轨道星载自然场景sar复图像数据快速仿真方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105677942B CN105677942B CN201510997982.0A CN201510997982A CN105677942B CN 105677942 B CN105677942 B CN 105677942B CN 201510997982 A CN201510997982 A CN 201510997982A CN 105677942 B CN105677942 B CN 105677942B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- satellite
- point
- scene
- sar
- ground
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000004088 simulation Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 59
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 16
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 64
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 claims description 8
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims description 6
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims description 6
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 6
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 claims description 4
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 3
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims 1
- 241001269238 Data Species 0.000 abstract 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 9
- 238000011160 research Methods 0.000 description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 241000338240 Parallela Species 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/30—Circuit design
- G06F30/36—Circuit design at the analogue level
- G06F30/367—Design verification, e.g. using simulation, simulation program with integrated circuit emphasis [SPICE], direct methods or relaxation methods
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明公开了一种重复轨道星载自然场景SAR复图像数据快速仿真方法，该方法模拟SAR卫星运行轨道，根据星载SAR卫星成像原理和SAR卫星单视复图像信号模型对地面场景进行仿真，直接得到多幅重复轨道SAR复图像数据。采用一种快速方法迭代计算卫星零多普勒成像位置来获取斜距信息，利用简化散射模型计算后向散射系数，提出一种简化的重复轨道模型来产生可控基线长度的任意多幅SAR复图像数据。本发明克服了传统回波仿真方法速度慢的缺点，而且还可以为干涉处理提供先验信息以辅助处理或评估处理结果。
Description
技术领域
本发明属于星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)技术领域，涉及一种重复轨道星载自然场景SAR复图像数据快速仿真方法。
背景技术
合成孔径雷达卫星是一种基于空间高度对地球进行观察的高分辨率微波遥感卫星，在军事、海洋、农业、林业等领域具有广阔的应用前景，美国、欧共体、加拿大和日本等国家已发射了多颗SAR卫星，获得了巨大的成功，国外在SAR卫星的研制过程中普遍采用数字仿真技术来实现卫星***总体方案的优化设计。星载SAR复图像仿真能够为SAR***误差的仿真分析、雷达图像处理以及干涉SAR技术研究提供带有先验知识的图像数据，对于SAR***的工程开发研究和应用研究都具有十分重要的意义。干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR)是指采用两部天线或者一部天线两次飞行获得的SAR图像数据想结合，通过干涉来获取三维高度信息，可以实现全天候、全天时的观测，InSAR技术作为测量地表高程信息的新手段，被很多国家运用在军事、地质、灾害监测等领域中，而作为InSAR的特殊运用方法，差分干涉合成孔径雷达(DifferentialInterferometric InSAR，DInSAR)技术也在本世纪初得到了社会各界的广泛重视。它的地表形变检测精度高达厘米级别甚至能够达到毫米级别，再加上其稳定性以及发展前景，使得它在地表形变监测的领域中，逐渐取代了传统的水准检测方法与GPS方法，并愈发起到了至关重要的作用。而对于InSAR和D-InSAR技术，需要多幅具有一定的基线的重复卫星轨道(全部升轨或者全部降轨)对同一目标区域产生的SAR复图像数据作为数据源，其中PS-DInSAR更是需要十幅以上的SAR复图像数据，但是对于某些场景或者成像条件的重复轨道缺乏真实星载SAR复图像数据，而且现在的真实数据也普遍缺乏有效的先验辅助数据，不利于算法的分析和验证。因此，进行针对自然场景的重复轨道星载SAR复图像数据计算机数字仿真具有十分重要的意义。
Julian根据SAR图像解译技术研究的需要，首次建立了SAR图像仿真***，随后Kaupp利用该***研究了雷达入射角对星载SAR图像特征的影响，对仿真技术应用于SAR卫星***方案设计进行了初步尝试，随后SAR卫星技术的蓬勃发展推动了SAR图像仿真技术的研究。Franceschetti建立了SARAS仿真***，给出了一种三维地面场景SAR图像仿真的模型。SAR复图像数据仿真是根据一定的地面地形资料，在一定的平台轨道参数，雷达参数基础上，按照雷达成像机理模拟产生雷达图像的技术，它的主要任务是结合一定的雷达几何关系，合成SAR复图像数据。
星载自然场景SAR复图像数据仿真的工作主要包括三个方面，一是空间位置模拟，即确定SAR卫星成像轨道和地面自然场景的空间位置关系；二是几何特征模拟，即建立起地面点和图像点之间的数学定位关系，模拟出SAR图像的叠掩、透视收缩、顶底倒置等特征；三是辐射特征模拟，即模拟出SAR图像上阴影，斑点噪声等特征。根据仿真方法的不同，SAR仿真可分为原始回波仿真和图像仿真：回波仿真为根据SAR***工作原理，由地物的后向散射系数模拟得到回波数据，然后再通过成像处理算法得到SAR图像；图像仿真是直接从SAR图像的构成出发，将SAR***和成像处理看作一个线性***处理，直接仿真成像后的SAR复图像数据。第一种方法在求回波数据时一般采用逐点迭代求回波的方法，计算量巨大，尤其是在计算重复轨道多幅图像时耗时过大；第二种方法运算简单，且可以很好的满足InSAR处理的需要，故本发明采用第二种方法，即不经过回波仿真，直接仿真SAR复图像数据。
发明内容
本发明的目的是提供一种针对自然场景的重复轨道星载SAR复图像数据计算机数字快速仿真方法，可用于较大规模场景仿真，能够对不同的轨道参数和SAR卫星参数获取任意数量的重复轨道(全部升轨或全部降轨)的仿真SAR复图像数据，可用于SAR***误差的仿真分析、雷达图像处理以及干涉SAR技术研究等领域。
本发明采用的技术方案如下：一种重复轨道星载自然场景SAR复图像数据快速仿真方法，该方法步骤如下：
第一步、根据轨道参数确定成像轨道中心点和地面场景中心点坐标。
第二步、读入地面自然场景DEM(Digital Elevation Model)，以地面中心点为中心按经纬度方向等间隔布设场景地面点，根据雷达RD方程，采用一种快速方法迭代计算每个场景点对应的零多普勒成像卫星位置、卫星与地面场景点相对速度、斜距矢量。
第三步、SAR图像复数据仿真；根据星载SAR卫星成像原理，根据每个场景点的斜距矢量和地面场景每个小面元的法向量得出电磁波入射角，进而由后向散射系数和电磁波入射角的经验模型计算出每个场景点的后向散射系数，对每个场景点，由斜距长度和成像时间结合SAR卫星方位向分辨率和距离向分辨率确定每个场景点在图像上的像素位置，再将该点的后向散射系数开方后叠加上随机相位和斜距相位得到复数据，对同一像素位置的场景点的复数据相加，再相继与距离和方位向脉冲压缩结果进行卷积得到SAR复图像数据。
第四步、仿真基线长度可控的重复轨道SAR图像复数据；以SAR卫星中心斜距单位方向矢量作为水平基线方向，根据中心位置速度方向和斜距方向作向量叉乘得到垂直基线方向，水平基线和垂直基线的矢量和作为基线矢量，控制卫星成像轨道区域进行相应偏移，对原地面场景或者加上形变场后的地面场景重复第二、三步，生成具有一定基线的重复轨道星载SAR复图像数据。
本发明的有益效果：
本发明提供的方法模拟SAR卫星运行轨道，根据星载SAR卫星成像原理和SAR卫星单视复图像信号模型对地面场景进行仿真，直接得到多幅重复轨道SAR复图像数据。采用一种快速方法迭代计算卫星零多普勒成像位置来获取斜距信息，利用简化散射模型计算后向散射系数，提出一种简化的重复轨道模型来产生可控基线长度的任意多幅SAR复图像数据，并可对添加了形变场后的地面场景仿真得到形变后的SAR复图像数据。传统回波仿真方法模拟脉冲压缩，获得干涉数据，运算量巨大，尤其是对于地面点很密的复杂自然场景，耗时更加巨大。本发明克服了传统回波仿真方法速度慢的缺点，并且采用的快速迭代计算卫星零多普勒成像位置的方法更加缩短了仿真用时，而且仿真精度很高，后向散射效应、噪声影响、遮挡效应、顶底效应等多种因素也得到了真实的体现。不仅可以像真实SAR卫星(如TerraSAR)一样提供完整的复图像数据及各种辅助参数，而且还是可以为InSAR处理提供带先验信息的如控制点形变，形变场范围及大小等先验信息。经实际InSAR处理后充分验证了本发明的正确性和便利性。
附图说明
图1为本发明重复轨道星载自然场景SAR复图像数据快速仿真方法的流程图。
图2为本发明第二步中星载SAR卫星与布设的地面自然场景之间的空间几何关系示意图。
图3为本发明第三步中计算场景点后向散射系数的几何示意图，其中，图3(a)为小面元几何关系，图3(b)为法向量与入射角几何关系。
图4为仿真复图像数据的图像结果，其中，图4(a)为第一次仿真图像(主图像)，图4(b)为重复轨道仿真图像(辅图像)。
图5为两幅仿真复图像数据的干涉结果图。
图6为两幅仿真复图像数据的干涉系数统计直方图。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
如图1所示，本发明重复轨道星载自然场景SAR复图像数据快速仿真方法的主要流程，包括以下步骤：
第一步、读入轨道参数、SAR卫星参数、地面自然场景参数和图像参数，确定卫星轨道成像中心位置和对应的零多普勒成像地面场景中心位置：
1.1、读取.txt格式的参数文件，其中卫星轨道参数包括近心点角距ω、轨道倾角i、轨道半长轴a、升交点赤经Ω、轨道偏心率e及轨道回归管道半径；SAR卫星参数包括波长λ、带宽Bw、采样率fs、理想重复频率Prf、脉冲宽度τ、下视角θl、方位向分辨率ρa和距离向分辨率ρr；地面自然场景参数包括控制点个数、场景中心纬度latcenter、方位向DEM点数方位向DEM网格间隔、距离向DEM点数、距离向DEM网格间隔；图像参数包括总的图像个数、每幅图像之间的最大形变量。
1.2、通过场景中心纬度计算对应的卫星成像中心时刻。卫星运动的平均角速度为其中μ＝3.986013E+14为地球引力参数。
星下点平面与波束中心交点平面间夹角为：
其中Ea＝6378137.0为地球半长轴。
则仿真中心时刻对应的真近心角θ为：
仿真中心时刻对应的偏心角E为：
成像中心时刻Tcenter为：
轨道矢径r为：
进而求出中心时刻卫星在轨道平面坐标系中的坐标(xvs,yvs,zvs)为：
按照变换矩阵将卫星坐标从轨道平面坐标系转到不转动地心坐标系，再从不转动地心坐标系转到转动的地心坐标系下，即可得到卫星在转动地心坐标下的成像中心时刻三维坐标(xs,ys,zs)。
1.3、计算地面场景中心点经纬度坐标，首先设定地面目标在天线坐标系中的单位方向矢量(0,1,0)，接着将其转换到转动地心坐标系为(x1,y1,z1)，计算中心斜距矢量：
其中，Eb＝6356752.3141为地球半短轴，则地面场景中心点在转动地心坐标系下的坐标(xt,yt,zt)为：
然后按照以下公式转化为经度和纬度坐标(lont,latt)：
其中，e2＝0.00669438003551279091为地球第一曲率半径的平方。
第二步、读入地面自然场景DEM，以地面场景中心点为中心按经纬度方向等间隔布设场景地面点，根据雷达RD方程，采用一种快速方法迭代计算每个场景点对应的零多普勒成像卫星位置、相对速度及斜距矢量。
2.1读取.dat格式的自然场景DEM文件，读入的场景DEM需要预先进行过插值，每个DEM点之间的间隔需保证每个分辨单元内至少有4个点。将读入的DEM数据按照网格间隔大小沿经维度方向布设，即DEM同一行的数据在同一纬度，DEM中同一列的数据在同一经度。并按照以下公式将每个点的经度lon、纬度lat、高程h转化为转动地心坐标系中(xt,yt,zt)坐标：
2.2以第一步得到的卫星成像中心时刻为中心，以重复频率的倒数1/Prf为一个间隔时间，左右延伸计算Ns个卫星位置(需保证能够覆盖地面场景范围，对于3x3公里的场景需要至少4001个卫星位置，Ns取奇数使中心时刻左右两边的卫星数目相同)，计算方法为：
轨道开始时间Tmin为：
Tmin＝Tcenter-(Ns-1)/2/Prf (11)
第N个卫星位置对应的平均近心角M为：
M＝n*(i/Prf+Tmin) (12)
偏心角E为：
接着求出真近心角θ为：
之后按照1.2中计算成像中心时刻卫星位置的方法得到第N个卫星位置在转动地球坐标下的坐标(xs,ys,zs)。
卫星在轨道平面坐标系下的速度为(vxs_o,vys_o,vzs_o)：
通过以下运算将卫星速度从轨道平面坐标系转到不转动地心坐标系：
将Ns个卫星位置三维坐标和速度矢量储存起来，以便迭代计算零多普勒成像位置。
设定四个变量Satenum1,Satenum2,SatenumMin,SatenumMax,SatenumGap，Satenum1为地面场景点每一行第一个点对应的零多普勒成像卫星位置，Satenum2为同一行中前一个场景点对应的零多普勒成像卫星位置，SatenumMin卫星位置为遍历起点，SatenumMax为遍历终点，SatenumGap为遍历卫星位置总数，相互之间满足以下关系：
对于自然场景的第一行第一个点(即经度最小，纬度最大的点)，求其在不转动地心坐标下的速度为：
其中Er＝6371140.0为地球球形模型半径，设定SatenumMin＝0,SatenumMax＝Ns，则对于SatenumMin＜N＜SatenumMax的第N个卫星位置，与该地面点的相对速度即在转动地心坐标系下的速度(vxs,vys,vzs)为：
与该地面点之间的斜距矢量为：
根据如图2所示的星载SAR卫星与布设的地面自然场景之间的空间几何关系，利用多普勒方程计算第N个卫星位置与该地面点之间的多普勒频率fd：
其中λ为SAR卫星的波长，迭代计算全部Ns个卫星位置的fd参数，取最小值对应的卫星位置Nmin11作为该点的成像卫星位置，并令Satenum1＝Nmin11,Satenum2＝Nmin11。
接着计算第一行第二个点，更新SatenumMin,SatenumMax的值，遍历计算[SatenumMin,SatenumMax]中的卫星位置对应的fd，取最小值对应的卫星位置Nmin12作为该点的成像卫星位置，并令Satenum2＝Nmin12。用同样的方法求出地面场景第一行的点对应零多普勒成像卫星位置。
在计算第二行第一个点时，令Satenum2＝Satenum1，更新SatenumMin,SatenumMax的值，遍历计算fd最小位置Nmin21，并令Satenum1＝Satenum2＝Nmin12，用计算第一行的方法迭代计算第二行地面点对应的零多普勒成像卫星位置。以此类推计算全部地面场景点对应的零多普勒成像卫星位置、相对速度、斜距矢量。
第三步、SAR成像复数据仿真；根据星载SAR卫星成像原理，计算每个场景点的斜距矢量和地面场景每个小面元的法向量得出电磁波入射角，进而由后向散射系数和电磁波入射角的经验模型计算每个场景点的后向散射系数，对每个场景点，由斜距长度和成像时间结合SAR卫星方位向分辨率和距离向分辨率确定每个场景点在图像上的像素位置，再将该点的后向散射系数开方后叠加上随机相位和斜距相位得到复数据，对同一像素位置的场景点的复数据相加，再相继与距离和方位向脉冲压缩结果进行卷积得到SAR复图像数据。
3.1计算后向散射系数；将布设的地面场景点的多个相邻数据点看做为一个与场景表面相切的小面单元如图3(a)中所示。对于非边缘点的坐标为(m,n)的场景点，其三维坐标为(xt,yt,zt)，减去(m-1,n-1)点的三维坐标得到矢量减去(m-1,n)点的三维坐标得到矢量对求叉乘得到小面元的法向量再求得该点的斜距矢量之间的夹角即为电磁波入射角，如图3(b)中所示。
根据如下经验模型，得到不同入射角对应的后向散射系数σ：
3.2得到图像复数据；将SAR***和成像处理看作为一个线性***，则SAR单视复图像可表示为地面目标散射系数乘以由雷达与目标之间的相对距离引起的相位项，再相继与距离和方位向脉冲压缩结果的卷积。
对于一个地面场景点，其对应的零多普勒成像卫星序号为N(0＜N＜Ns)，斜距矢量为斜距长度则在SAR图像上的像素坐标(Ix,Iy)为：
其中，N0为地面场景中心点对应的零多普勒成像卫星序号，R0为场景中心点与位置之间的斜距长度，ρr＝c/2fs为SAR卫星的距离向采样距离(fs为卫星采样频率，c为光速)，ShiftRange,ShiftAzimath分别为图像总行、列数的一半。
该地面场景点对应的复数据Comp为：
其中，Comp.re为实部，Comp.im为虚部，为随机相位角。
对所有地面场景点迭代计算以上步骤，同一像素坐标的地面点的复数据进行累加。
接着对上一步得到的图像复数据矩阵与函数和函数进行卷积运算即得到仿真的SAR图像复数据。其中，为SAR卫星方位向采样距离为场景中心点与零多普勒成像卫星位置之间的相对速度矢量)。
第四步、仿真基线长度可控的重复轨道SAR图像复数据；对于重复轨道，由于每次回归基线偏差都不大，而且成像轨道长度相对较短，可以用简化的方法来产生可控基线长度的重复轨道仿真结果。
计算SAR卫星中心斜距单位方向矢量作为水平基线方向，根据中心位置速度方向和斜距方向叉乘得到垂直基线方向，水平基线和垂直基线的矢量线性组合作为基线矢量，控制第一次的卫星成像轨道区域进行相应偏移，对原地面场景或者加上形变场后的地面场景重复第二、三步，生成具有一定基线的重复轨道星载SAR复图像数据。
4.1计算基线矢量；取场景中心点与其对应的零多普勒成像卫星位置之间的斜距矢量的单位方向矢量作为水平基线方向矢量将场景中心点对应的相对速度矢量与做向量叉乘并对结果取单位方向矢量得到垂直基线方向矢量则基线矢量为其中B||,B⊥分别为平行基线长度和垂直基线长度。
对第二步中得到的Ns个成像轨道卫星位置三维坐标(xs,ys,zs)加上基线矢量得到第一次回归轨道的Ns个成像卫星位置三维坐标。
接着重复上面的第二、三步即可生成回归轨道的仿真SAR图像数据。如果第二步读入的DEM数据为原DEM数据则生成的图像之间没有形变发生，可以用于InSAR处理；如果读入的DEM数据为加入了形变场后，则生成的图像之间有形变信息，可以用于D-InSAR处理。
图4中展示了第一、二次仿真成像得到复图像数据的图像，其中，图4(a)为第一次仿真图像(主图像)，图4(b)为重复轨道仿真图像(辅图像)，图像中亮点为在地面场景中等间隔布设的控制点，图5为以上两幅复图像干涉处理得到的干涉图，图6为两幅仿真复图像数据的干涉系数统计直方图，并经后续实际处理验证仿真复图像数据可以用于InSAR和D-Insar处理。
Claims (4)
1.一种重复轨道星载自然场景SAR复图像数据快速仿真方法，其特征在于，包含以下步骤：
第一步、根据轨道参数确定成像轨道中心点和地面场景中心点坐标；
第二步、读入地面自然场景DEM(Digital Elevation Model)，以地面中心点为中心按经纬度方向等间隔布设场景地面点，根据雷达RD方程，采用一种快速方法迭代计算每个场景点对应的零多普勒成像卫星位置、卫星与地面场景点相对速度、斜距矢量；
第三步、SAR图像复数据仿真；根据星载SAR卫星成像原理，根据每个场景点的斜距矢量和地面场景每个小面元的法向量得出电磁波入射角，进而由后向散射系数和电磁波入射角的经验模型计算出每个场景点的后向散射系数，对每个场景点，由斜距长度和成像时间结合SAR卫星方位向分辨率和距离向分辨率确定每个场景点在图像上的像素位置，再将每个场景点的后向散射系数开方后叠加上随机相位和斜距相位得到复数据，对同一像素位置的场景点的复数据相加，再相继与距离和方位向脉冲压缩结果进行卷积得到SAR复图像数据；
第四步、仿真基线长度可控的重复轨道SAR图像复数据；以SAR卫星中心斜距单位方向矢量作为水平基线方向，根据中心位置速度方向和斜距方向作向量叉乘得到垂直基线方向，水平基线和垂直基线的矢量和作为基线矢量，控制卫星成像轨道区域进行相应偏移，对原地面场景或者加上形变场后的地面场景重复第二、三步，生成具有一定基线的重复轨道星载SAR复图像数据。
2.根据权利要求1所述的一种重复轨道星载自然场景SAR复图像数据快速仿真方法，其特征在于：第二步中计算每个场景点对应的零多普勒成像卫星位置、卫星与地面场景点相对速度、斜距矢量采用以下方法：
2.1读取.dat格式的自然场景DEM文件，读入的场景DEM需要预先进行过插值，每个DEM点之间的间隔需保证每个分辨单元内至少有4个点，将读入的DEM数据按照网格间隔大小沿经维度方向布设，即DEM同一行的数据在同一纬度，DEM中同一列的数据在同一经度，并按照以下公式将每个点的经度lon、纬度lat、高程h转化为转动地心坐标系中(xt,yt,zt)坐标，其中Ea＝6378137.0为地球半长轴，e2＝0.00669438003551279091为地球第一曲率半径的平方：
2.2以卫星成像中心时刻为中心，以重复频率的倒数1/Prf为一个间隔时间，左右延伸计算Ns个卫星位置，计算方法为：
轨道开始时间Tmin为：
Tmin＝Tcenter-(Ns-1)/2/Prf (2)
第N个卫星位置对应的平均近心角M为：
M＝n*(i/Prf+Tmin) (3)
偏心角E为：
其中e为轨道偏心率，接着求出真近心角θ为：
进而求出第N个卫星在轨道平面坐标系中的坐标(xvs,yvs,zvs)为：
其中r为轨道矢径，按照坐标系转换矩阵将第N个卫星在轨道平面坐标系下的坐标转换到转动的地心坐标系下，即可得到第N个卫星在转动地心坐标下的三维坐标(xs,ys,zs)；
卫星在轨道平面坐标系下的速度为(vxs_o,vys_o,vzs_o)：
通过以下运算将卫星速度从轨道平面坐标系转到不转动地心坐标系，其中μ＝3.986013E+14为地球引力参数，ω为近心点角距、i为轨道倾角、a为轨道半长轴、Ω为升交点赤经：
将Ns个卫星位置三维坐标和速度矢量储存起来，以便迭代计算零多普勒成像位置；
设定五个变量Satenum1,Satenum2,SatenumMin,SatenumMax,SatenumGap，其中Satenum1为地面场景点每一行第一个点对应的零多普勒成像卫星位置，Satenum2为同一行中前一个场景点对应的零多普勒成像卫星位置，SatenumMin卫星位置为遍历起点，SatenumMax为遍历终点，SatenumGap为遍历卫星位置总数，相互之间满足以下关系：
对于自然场景的第一行第一个点，即经度最小，纬度最大的点，求其在不转动地心坐标下的速度为：
其中Er＝6371140.0为地球球形模型半径，设定SatenumMin＝0,SatenumMax＝Ns，则对于SatenumMin＜N＜SatenumMax的第N个卫星位置，与该地面点的相对速度即在转动地心坐标系下的速度(vxs,vys,vzs)为：
与该地面点之间的斜距矢量为：
根据星载SAR卫星与布设的地面自然场景之间的空间几何关系，利用多普勒方程计算第N个卫星位置与该地面点之间的多普勒频率fd：
其中λ为雷达波长，迭代计算全部Ns个卫星位置的fd参数，取最小值对应的卫星位置Nmin11作为该地面点的成像卫星位置，并令Satenum1＝Nmin11,Satenum2＝Nmin11；
接着计算第一行第二个点，更新SatenumMin,SatenumMax的值，遍历计算[SatenumMin,SatenumMax]中的卫星位置对应的fd，取最小值对应的卫星位置Nmin12作为该点的成像卫星位置，并令Satenum2＝Nmin12，用同样的方法求出地面场景第一行的点对应零多普勒成像卫星位置；
在计算第二行第一个点时，令Satenum2＝Satenum1，更新SatenumMin,SatenumMax的值，遍历计算fd最小位置Nmin21，并令Satenum1＝Satenum2＝Nmin12，用计算第一行的方法迭代计算第二行地面点对应的零多普勒成像卫星位置，以此类推计算全部地面场景点对应的零多普勒成像卫星位置、相对速度、斜距矢量。
3.根据权利要求1所述的一种重复轨道星载自然场景SAR复图像数据快速仿真方法，其特征在于，第三步中计算地面场景点后向散射系数及仿真SAR复图像数据的方法为：
3.1计算后向散射系数；将布设的地面场景点的多个相邻数据点看做为一个与场景表面相切的小面单元，对于非边缘点的坐标为(m,n)的场景点，其三维坐标为(xt,yt,zt)，减去(m-1,n-1)点的三维坐标得到矢量减去(m-1,n)点的三维坐标得到矢量对求叉乘得到小面元的法向量再求得与该坐标为(m,n)的场景点的斜距矢量之间的夹角即为电磁波入射角；
根据如下经验模型，得到不同入射角对应的后向散射系数σ：
3.2得到图像复数据；将SAR***和成像处理看作为一个线性***，则SAR单视复图像可表示为地面目标散射系数乘以由雷达与目标之间的相对距离引起的相位项，再相继与距离和方位向脉冲压缩结果的卷积；
对于一个地面场景点，其对应的零多普勒成像卫星序号为N(0＜N＜Ns)，斜距矢量为斜距长度则在SAR图像上的像素坐标(Ix,Iy)为：
其中，N0为地面场景中心点对应的零多普勒成像卫星序号，R0为场景中心点与位置之间的斜距长度，ρr＝c/2fs为SAR卫星的距离向采样距离，fs为卫星采样频率，c为光速，ShiftRange,ShiftAzimath分别为图像总行、列数的一半；
该地面场景点对应的复数据Comp为：
其中，Comp.re为实部，Comp.im为虚部，为随机相位角；
对所有地面场景点迭代计算以上步骤，同一像素坐标的地面点的复数据进行累加；
接着对得到的图像复数据矩阵与函数和函数进行卷积运算即得到仿真的SAR图像复数据，其中，为SAR卫星方位向采样距离，为场景中心点与零多普勒成像卫星位置之间的相对速度矢量。
4.根据权利要求1所述的一种重复轨道星载自然场景SAR复图像数据快速仿真方法，其特征在于，仿真基线长度可控的重复轨道SAR图像复数据采用以下方法：
4.1计算基线矢量；取场景中心点与其对应的零多普勒成像卫星位置之间的斜距矢量的单位方向矢量作为水平基线方向矢量将场景中心点对应的相对速度矢量与做向量叉乘并对结果取单位方向矢量得到垂直基线方向矢量则基线矢量为其中B||,B⊥分别为平行基线长度和垂直基线长度；
对第二步中得到的Ns个成像轨道卫星位置三维坐标(xs,ys,zs)加上基线矢量得到第一次回归轨道的Ns个成像卫星位置三维坐标；
接着重复上面的第二、三步即可生成回归轨道的仿真SAR图像数据，如果第二步读入的DEM数据为原DEM数据则生成的图像之间没有形变发生，可以用于InSAR处理；如果读入的DEM数据为加入了形变场后的，则生成的图像之间有形变信息，可以用于D-InSAR处理。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510997982.0A CN105677942B (zh) | 2015-12-27 | 2015-12-27 | 一种重复轨道星载自然场景sar复图像数据快速仿真方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510997982.0A CN105677942B (zh) | 2015-12-27 | 2015-12-27 | 一种重复轨道星载自然场景sar复图像数据快速仿真方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN105677942A CN105677942A (zh) | 2016-06-15 |
| CN105677942B true CN105677942B (zh) | 2018-12-25 |
Family
ID=56189615
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201510997982.0A Active CN105677942B (zh) | 2015-12-27 | 2015-12-27 | 一种重复轨道星载自然场景sar复图像数据快速仿真方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN105677942B (zh) |
Families Citing this family (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106353777B (zh) * | 2016-08-09 | 2018-08-31 | 北京空间飞行器总体设计部 | 高分辨率sar卫星辐射性能分析方法 |
| CN106680812B (zh) * | 2016-10-27 | 2019-04-09 | 西安空间无线电技术研究所 | 一种基于解析面元的微波关联成像仿真方法 |
| CN106556822B (zh) * | 2016-11-09 | 2018-10-30 | 上海卫星工程研究所 | 星载滑动聚束sar瞄准精度在轨测试方法 |
| CN106651914A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-05-10 | 湖南科技大学 | 一种冰川的冰流线提取方法及装置 |
| CN107728145B (zh) * | 2017-10-24 | 2019-12-03 | 中国科学院电子学研究所 | 基于序列星载sar图像计算地面点三维位置的方法 |
| CN110441769A (zh) * | 2018-05-03 | 2019-11-12 | 北京航空航天大学 | 基于sar序贯图像的目标定位方法、装置及存储介质 |
| CN109116351B (zh) * | 2018-07-06 | 2020-07-24 | 中科星图股份有限公司 | 一种星载InSAR定位解析算法 |
| CN109917377B (zh) * | 2018-07-30 | 2023-09-01 | 北京信息科技大学 | 一种基于传统高频电磁散射理论的gnss-sar成像仿真方法 |
| CN110879391B (zh) * | 2019-12-02 | 2021-08-13 | 北京航空航天大学 | 基于电磁仿真和弹载回波仿真的雷达图像数据集制作方法 |
| CN111650565A (zh) * | 2020-02-28 | 2020-09-11 | 北京华力创通科技股份有限公司 | 一种复合地形特征的模拟方法、装置和电子设备 |
| CN112098963B (zh) * | 2020-09-16 | 2023-06-02 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种确定***误差对sar成像影响的方法 |
| CN112462365B (zh) * | 2020-09-21 | 2024-05-24 | 北京理工大学 | 一种星载场景匹配sar数据获取构型优化设计方法 |
| CN113609587B (zh) * | 2021-08-04 | 2023-02-17 | 上海交通大学 | 基于卫星三维成像的主动漂移多目标优化方法和*** |
| CN113589280B (zh) * | 2021-09-28 | 2022-04-15 | 江苏赛博空间科学技术有限公司 | 一种频域加窗单视快速雷达成像优化解析方法 |
| CN115248431A (zh) * | 2022-01-26 | 2022-10-28 | 北京理工大学 | 一种基于斜视模式sar层析数据的三维成像方法 |
| CN114442080B (zh) * | 2022-01-29 | 2023-10-20 | 南京隼眼电子科技有限公司 | 运动目标速度解模糊方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114384519B (zh) * | 2022-03-23 | 2022-06-14 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 超高分辨率星载合成孔径雷达成像方法及装置 |
| CN117870872B (zh) * | 2024-01-22 | 2024-07-23 | 华中科技大学 | 基于星载多波束微波辐射计的亮温图像数据集生成方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101551455A (zh) * | 2009-05-13 | 2009-10-07 | 西安电子科技大学 | 干涉合成孔径雷达三维地形成像***及其高程测绘方法 |
| CN101887121A (zh) * | 2010-06-22 | 2010-11-17 | 北京航空航天大学 | 基于半牛顿迭代法的星载干涉合成孔径雷达基线估计方法 |
-
2015
- 2015-12-27 CN CN201510997982.0A patent/CN105677942B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101551455A (zh) * | 2009-05-13 | 2009-10-07 | 西安电子科技大学 | 干涉合成孔径雷达三维地形成像***及其高程测绘方法 |
| CN101887121A (zh) * | 2010-06-22 | 2010-11-17 | 北京航空航天大学 | 基于半牛顿迭代法的星载干涉合成孔径雷达基线估计方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 《A Novel Wavenumber Domain SAR Imaging Algorithm Based on the Fractional Fourier Transform》;XU Huaping;《Chinese Journal of Electronics》;20141031;第23卷(第4期);第866-870页 * |
| 《一种分布式小卫星SAR单视复图像信号仿真方法》;徐华平等;《北京航空航天大学学报》;20060430;第32卷(第4期);第445-449页 * |
| 《一种干涉SAR复图像数据的快速仿真方法》;李文强等;《北京航空航天大学学报》;20050131;第31卷(第1期);第31-35页 * |
| 《基于频谱偏移估计的分布式星载SAR提高距离向分辨率的数据处理方法》;徐华平等;《电子学报》;20031231(第12期);第1790-1794页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN105677942A (zh) | 2016-06-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105677942B (zh) | 一种重复轨道星载自然场景sar复图像数据快速仿真方法 | |
| CN103713288B (zh) | 基于迭代最小化稀疏贝叶斯重构线阵sar成像方法 | |
| CN107037429B (zh) | 基于门限梯度追踪算法的线阵sar三维成像方法 | |
| CN103487802B (zh) | 扫描雷达角超分辨成像方法 | |
| CN103487803B (zh) | 迭代压缩模式下机载扫描雷达成像方法 | |
| CN102645651B (zh) | 一种sar层析超分辨成像方法 | |
| CN103941243B (zh) | 一种基于sar三维成像的自旋式飞行器测高方法 | |
| CN103698763B (zh) | 基于硬阈值正交匹配追踪的线阵sar稀疏成像方法 | |
| CN102662171B (zh) | 一种sar层析三维成像方法 | |
| CN104833973B (zh) | 基于半正定规划的线阵sar后向投影自聚焦成像方法 | |
| CN112099011B (zh) | 基于focuss算法的全息sar子孔径三维重建方法 | |
| CN107238824B (zh) | 基于先验dem数据的星载sar图像几何精校正方法 | |
| CN108414998B (zh) | 一种卫星激光测高仪回波波形模拟仿真方法及设备 | |
| CN114047511B (zh) | 一种基于csa算法的时变海面机载sar成像仿真方法 | |
| CN105699969A (zh) | 基于广义高斯约束的最大后验估计角超分辨成像方法 | |
| CN108226891B (zh) | 一种扫描雷达回波计算方法 | |
| CN104391295A (zh) | 一种图像熵最优的压缩传感sar稀疏自聚焦成像方法 | |
| CN103018740B (zh) | 一种基于曲面投影的InSAR成像方法 | |
| CN109856636B (zh) | 曲线合成孔径雷达自适应三维成像方法 | |
| CN103018741A (zh) | 一种基于后向投影的InSAR成像去平地一体化方法 | |
| CN117148352B (zh) | 一种角度唯一性约束的阵列干涉sar三维成像方法 | |
| CN103616682A (zh) | 一种基于曲面投影的多基线InSAR处理方法 | |
| Lin et al. | Automatic registered back‐projection approach based on object orientation for airborne repeat‐track interferometric SAR | |
| CN103176171B (zh) | 一种干涉sar分布目标仿真方法 | |
| CN113608218A (zh) | 一种基于后向投影原理的频域干涉相位稀疏重构方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract | ||
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |
Application publication date: 20160615 Assignee: Shanghai Spaceflight Institute of TT&C And Telecommunication Assignor: BEIHANG University Contract record no.: X2021990000219 Denomination of invention: A fast simulation method for complex image data of repeated orbit spaceborne natural scene SAR Granted publication date: 20181225 License type: Common License Record date: 20210413 |