CN110018458B - 星载sar成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法 - Google Patents

星载sar成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种星载SAR数据转换技术领域的星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法，包括以下步骤：选择Matlab软件和语言作为功能模块设计的开发环境，并选择function函数形式作为功能模块设计的模型；根据function函数形式和对外接口内容，定义函数名和输入、输出参数；根据星上数据形成器采样编码方法和基于Matlab并行运算工具箱开发高效的数据转换算法，并通过调用Matlab软件相关命令实现程序开发；采用封装技术进行标准化、通用化、可扩展、可调用的封装。本发明满足了星载SAR地面装星集成测试***或地面应用处理***标准化开发的需求，提高了集成测试和地面应用处理的效率。

Description

星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法
技术领域
本发明涉及星载SAR数据转换技术领域，具体地，涉及一种星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法。
背景技术
为实现高分辨率宽覆盖的探测需求，星载SAR采用多个接收通道成像体制，在回波数据下传至地面过程中，通常需要将每个接收通道的数据进行采样编码，例如将成像接收通道的回波采样编码成I、Q路，每个采样点选择8bit、6bit、4bit二进制补码的形式进行编码，也可以选择BAQ6bit、BAQ4bit、BAQ3bit的编码形式。在后续的数据处理过程中需要将下传至地面的成像接收通道数据转换成可以直接用于成像处理的复数据，一是为后续数据脉压处理提供转换数据；二是可以判断检测成像接收各通道数据的正确性，为此，成像接收通道数据转复数据是星载SAR地面集成测试***或地面应用处理***的重要环节之一。
成像接收通道数据转复数据没有独立开发的软件或程序，该功能仅包含在整个数据格式转换中，不具备单独判断检测成像接收数据波形和频谱正确性的条件，而且该功能无法适应标准化地面集成测试***或地面应用***的开发，无法实现高效化、自动化测试或数据处理的需求。
随着星载SAR技术的不断发展，特别是高分辨率SAR卫星的发展，一次开机成像获取的回波数据量越来越大，为高效的管理和处理海量数据，一是需要开发高效的集成测试***或地面应用处理***；二是面向通用化、可扩展、可替换的需求，需要对整个处理流程根据功能特性进行模块化划分和标准化设计、开发。
经对现有技术的检索，申请号为CN201711325281.8的中国发明专利公开了一种星载SAR多模式成像信号处理算法的FPGA的实现方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1，将星载SAR原始回波数据和参数利通过上位机和千兆以太网发送给FPGA芯片；步骤2，将回波数据进行子孔径划分，并计算子孔径PFA处理过程中所需要的参数；步骤3，根据回波数据进行多普勒中心频率估计；步骤4，对子孔径数据进行基于尺度变化的距离向处理；步骤5，进行方位向高精度Sinc插值；步骤6，进行两维FFT成像并将数据通过以太网发送回上位机；步骤7，在上位机中对子孔径图像做辐射校正处理和加权拼接,做直方图均衡后在上位机进行显示。此发明无法满足星载SAR地面装星集成测试***或地面应用处理***标准化开发的需求。
发明内容
针对现有技术的缺陷，本发明的目的是提供一种星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法，实现星载SAR成像接收通道数据快速转换成复数据，同时实现功能模块的标准化。
本发明涉及一种星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法，包括以下步骤：
步骤一：选择Matlab软件和语言作为功能模块设计的开发环境，并选择function函数形式作为功能模块设计的模型；
步骤二：根据function函数形式和对外接口内容，定义函数名和输入、输出参数；
步骤三：根据星上数据形成器采样编码方法和基于Matlab并行运算工具箱开发高效的数据转换算法，并通过调用Matlab软件相关命令实现程序开发；
步骤四：根据开发完成的function函数M文件，采用封装技术进行标准化、通用化、可扩展、可调用的封装，实现功能模块与集成测试***的接口匹配和融合。
优选地，所述的步骤一选择Matlab软件和语言作为功能模块设计的开发环境，选具有输入输出参数的function函数形式，便于标准化、可扩展、可替换的设计开发。
优选地，所述的步骤二定义image_data_to_complex_data作为函数名；定义成像接收通道数据image_data数组作为输入参数，数组形式为元胞数组；定义转换后的复数据complex_data数组为输出参数，数组形式为元胞数组。
优选地，所述image_data数组为元胞数组，共含M_1个元素，其中M_1表示脉冲数目，每个元胞数组元素为N_1行×M_2列，其中N_1行表示每个脉冲对应的成像接收通道数，M_2列表示每个成像接收通道对应的字节数；定义转换后的复数据complex_data数组为输出参数，数组形式为元胞数组，共含M_1个元素，其中M_1表示脉冲数目，每个元胞数组元素为N_1行×M_3列，其中N_1行表示每个脉冲对应的成像接收通道数，M_3列表示每个成像接收通道转换成复数据的个数。
优选地，所述的步骤三以脉冲作为循环单位，定义ii为脉冲数变量，首先读取辅助数据以判断编码方式；其次根据不同的编码方式选择不同的转换算法；最后将每个脉冲转换形成的复数据保存为元胞数组。
优选地，所述的步骤四采用封装技术对image_data_to_complex_data.m进行标准化封装和固化，以供数据处理流程开发调用，并方便进行工具库管理。
优选地，对transmit_data_to_image_data.m进行标准化封装和固化，包括Matlab算法改造与Matlab算法调用两部分的内容。
优选地，所述的步骤二中，采用Matlab标准function函数的形成开发程序，首先定义成像接收通道数据作为输入参数，定义转换后的复数据为输出参数；其次在数据转换时以脉冲为最小循环，每个循环内按照采样编码方式直接对成像接收通道数据进行分类反解形成复数据；最后在脉冲间按照符合并行运算规则的要求进行程序开发。
优选地，所述的步骤三中，根据成像接收通道数据和读取的编码控制值，判断并明确是BAQ编码方式或是高位直通编码方式；如果是BAQ编码方式需将Byte单位转换为bit单位，然后根据对应的映射关系和均值码计算得到每个采样点IQ路的数值；如果是高位直通模式，同样需要将Byte单位转换为bit单位，并进行二进制补码的方式进行反解获得每个采样点IQ路的数值。
优选地，所述的步骤四中，标准化封装设计如下：首先进行Matlab算法改造，针对image_data_to_complex_data.m文件进行，一是添加标准化函数头，function output＝image_data_to_complex_data(input)；二是添加输入参数接口，image_data＝input.image_data；三是添加输出参数接口，output.complex_data＝complex_data；其次进行Matlab算法调用，Matlab引擎采用客户端/服务器计算方式。。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、本发明的星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法是针对成像接收通道转复数据功能模块，通过采用Matlab软件和语言、应用function函数形式、定义输入输出对外接口参数、开发适应并行运算的转换算法、采用基于组件化思想的封装技术实现功能模块的标准化设计和开发；
2、本发明的星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法通过标准化设计和开发后的功能模块根据对外接口参数可以与其他功能模块组成测试流程或处理流程完成特定任务；
3、本发明的星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法可以在不改变功能模块输入输出对外接口参数的基础上仅升级算法实现地面集成测试***或地面应用处理***的升级，实现整个地面集成测试***或地面应用***的通用化、可扩展的目标；
4、本发明的星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法重点解决了星载SAR地面装星集成测试或地面应用处理过程中成像接收通道数据转成复数据的高效化、标准化、通用化以及可扩展问题，满足星载SAR地面装星集成测试***或地面应用处理***标准化开发的需求，提高了集成测试和地面应用处理的效率。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显。
图1为本发明星载SAR成像接收通道转复数据功能模块设计方法示意图；
图2为本发明星载SAR成像接收通道转复数据程序算法设计图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
实施例
本实施例中，本发明的星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法介绍如下：
步骤一：选择Matlab软件和语言作为功能模块设计的开发环境，并选择function函数形式作为功能模块设计的模型；
步骤二：根据function函数形式和对外接口内容，定义函数名和输入、输出参数；
步骤三：根据星上数据形成器采样编码方法和基于Matlab并行运算工具箱开发高效的数据转换算法，并通过调用Matlab软件相关命令实现程序开发；
步骤四：根据开发完成的function函数M文件，采用封装技术进行标准化、通用化、可扩展、可调用的封装，实现功能模块与集成测试***的接口匹配和融合。
接下来对本发明进行详细的描述。
本发明涉及星载SAR地面集成测试或地面应用处理，尤其为一种标准化、通用化星载SAR成像接收通道数据转换成集成测试所需或地面应用处理所需的复数据技术，涉及星载SAR地面装星集成测试或地面应用处理过程中的数据格式转换，基于Matlab软件function函数模型、Matlab语言高效并行运算算法和标准化封装格式要求，包括成像接收通道数据转换成复数据的算法、基于Matlab语言的标准化函数开发以及基于组件化思想的标准化封装。本发明的目的是提供一种星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法，实现星载SAR成像接收通道数据快速转换成复数据，同时实现功能模块的标准化。
本发明涉及的一种星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法，包括以下步骤：
步骤一：选择Matlab软件和语言作为功能模块设计的开发环境，并选择function函数形式作为功能模块设计的模型；
步骤二：根据function函数形式和对外接口内容，定义函数名和输入、输出参数；
步骤三：根据星上数据形成器采样编码方法和基于Matlab并行运算工具箱开发高效的数据转换算法，并通过调用Matlab软件相关命令实现程序开发；
步骤四：根据开发完成的function函数M文件，采用基于组件化思想的封装技术进行标准化、通用化、可扩展、可调用的封装，实现功能模块与集成测试***的接口匹配和融合。
优选地，所述的步骤一选择Matlab软件和语言作为功能模块设计的开发环境，一是优选其成熟、稳定、高效的运算性能；二是优选其简便多样的命令；三是优选具有输入输出参数的function函数形式，便于标准化、可扩展、可替换的设计开发；
优选地，所述的步骤二定义image_data_to_complex_data作为函数名；定义成像接收通道数据image_data数组作为输入参数，其中image_data为元胞数组，共含M_1个元素，其中M_1表示脉冲数目，每个元胞数组元素为N_1行×M_2列，其中N_1行表示每个脉冲对应的成像接收通道数，M_2列表示每个成像接收通道对应的字节数；定义转换后的复数据complex_data数组为输出参数，数组形式为元胞数组，共含M_1个元素，其中M_1表示脉冲数目，每个元胞数组元素为N_1行×M_3列，其中N_1行表示每个脉冲对应的成像接收通道数，M_3列表示每个成像接收通道转换成复数据的个数；
优选地，所述的步骤三以脉冲作为循环单位，定义ii为脉冲数变量，其中ii＝1:pulse_num，[～,pulse_num]＝size(image_data)。首先读取辅助数据以判断编码方式；其次根据不同的编码方式选择不同的转换算法；最后将每个脉冲转换形成的复数据保存为元胞数组；
优选地，所述的步骤四采用基于组件化思想的封装技术对transmit_data_to_image_data.m进行标准化封装和固化，主要包括Matlab算法改造与Matlab算法调用两部分的内容。
更为具体地，本发明的主要内容为：
1、数据格式转换算法设计；
根据成像接收通道数据和读取的编码控制值，判断并明确是BAQ编码方式或是高位直通编码方式。如果是BAQ编码方式需将Byte单位转换为bit单位，然后根据对应的映射关系和均值码计算得到每个采样点IQ路的数值；如果是高位直通模式，同样需要将Byte单位转换为bit单位，并进行二进制补码的方式进行反解获得每个采样点IQ路的数值。
2、function函数设计；
采用Matlab标准function函数的形成开发程序，首先定义成像接收通道数据(元包数组形式)作为输入参数，定义转换后的复数据(元包数组形式)为输出参数；其次在数据转换时以脉冲为最小循环，每个循环内按照采样编码方式直接对成像接收通道数据进行分类反解形成复数据；最后在脉冲间按照符合并行运算规则的要求进行程序开发。
3、标准化封装设计；
首先进行Matlab算法改造，主要针对image_data_to_complex_data.m文件进行的，一是添加标准化函数头，function output＝image_data_to_complex_data(input)；二是添加输入参数接口，image_data＝input.image_data；三是添加输出参数接口，output.complex_data＝complex_data。其次进行Matlab算法调用，Matlab引擎采用客户端/服务器(Client/Server)计算方式。在软件中，Qt程序作为客户端向Matlab引擎传递命令与数据，并从引擎中接收计算的返回结果及数据。Matlab引擎作为服务端，其接收到相关的命令及数据后会调用并行工具箱在后台进行分布式并行计算。
综上所述，本发明的星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法是针对成像接收通道转复数据功能模块，通过采用Matlab软件和语言、应用function函数形式、定义输入输出对外接口参数、开发适应并行运算的转换算法、采用基于组件化思想的封装技术实现功能模块的标准化设计和开发；本发明的星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法通过标准化设计和开发后的功能模块根据对外接口参数可以与其他功能模块组成测试流程或处理流程完成特定任务；本发明的星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法可以在不改变功能模块输入输出对外接口参数的基础上仅升级算法实现地面集成测试***或地面应用处理***的升级，实现整个地面集成测试***或地面应用***的通用化、可扩展的目标。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (8)

1.一种星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：选择Matlab软件和语言作为功能模块设计的开发环境，并选择function函数形式作为功能模块设计的模型；
步骤二：根据function函数形式和对外接口内容，定义函数名和输入、输出参数；定义image_data_to_complex_data作为函数名；定义成像接收通道数据image_data数组作为输入参数，数组形式为元胞数组；定义转换后的复数据complex_data数组为输出参数，数组形式为元胞数组；
步骤三：根据星上数据形成器采样编码方法和基于Matlab并行运算工具箱开发高效的数据转换算法，并通过调用Matlab软件相关命令实现程序开发；具体为，以脉冲作为循环单位，定义ii为脉冲数变量，首先读取辅助数据以判断编码方式；其次根据不同的编码方式选择不同的转换算法；最后将每个脉冲转换形成的复数据保存为元胞数组；
步骤四：根据开发完成的function函数M文件，采用封装技术进行标准化、通用化、可扩展、可调用的封装，实现功能模块与集成测试***的接口匹配和融合。
2.如权利要求1所述的星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法，其特征是，所述的步骤一选择Matlab软件和语言作为功能模块设计的开发环境，选具有输入输出参数的function函数形式，便于标准化、可扩展、可替换的设计开发。
3.如权利要求1所述的星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法，其特征是，所述image_data数组为元胞数组，共含M_1个元素，其中M_1表示脉冲数目，每个元胞元素为N_1行×M_2列，其中N_1行表示每个脉冲对应的成像接收通道数，M_2列表示每个成像接收通道对应的字节数；定义转换后的复数据complex_data数组为输出参数，数组形式为元胞数组，共含M_1个元素，其中M_1表示脉冲数目，每个元胞元素为N_1行×M_3列，其中N_1行表示每个脉冲对应的成像接收通道数，M_3列表示每个成像接收通道转换成复数据的个数。
4.如权利要求1所述的星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法，其特征是，所述的步骤四采用封装技术对image_data_to_complex_data.m进行标准化封装和固化，以供数据处理流程开发调用，并方便进行工具库管理。
5.如权利要求4所述的星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法，其特征是，对image_data_to_complex_data.m进行标准化封装和固化，包括Matlab算法改造与Matlab算法调用两部分的内容。
6.如权利要求1所述的星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法，其特征是，所述的步骤二中，采用Matlab标准function函数的形式开发程序，首先定义成像接收通道数据作为输入参数，定义转换后的复数据为输出参数；其次在数据转换时以脉冲为最小循环，每个循环内按照采样编码方式直接对成像接收通道数据进行分类反解形成复数据；最后在脉冲间按照符合并行运算规则的要求进行程序开发。
7.如权利要求1所述的星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法，其特征是，所述的步骤三中，根据成像接收通道数据和读取的编码控制值，判断并明确是BAQ编码方式或是高位直通编码方式；如果是BAQ编码方式需将Byte单位转换为bit单位，然后根据对应的映射关系和均值码计算得到每个采样点IQ路的数值；如果是高位直通模式，同样需要将Byte单位转换为bit单位，并进行二进制补码的方式进行反解获得每个采样点IQ路的数值。
8.如权利要求1所述的星载SAR成像接收通道数据转复数据功能模块设计方法，其特征是，所述的步骤四中，标准化封装设计如下：首先进行Matlab算法改造，针对image_data_to_complex_data.m文件进行，一是添加标准化函数头，function output＝image_data_to_complex_data(input)；二是添加输入参数接口，image_data＝input.image_data；三是添加输出参数接口，output.complex_data＝complex_data；其次进行Matlab算法调用，Matlab引擎采用客户端/服务器计算方式。
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