CN113376632A - 一种基于预处理和改进pfa的大斜视机载sar成像方法 - Google Patents
一种基于预处理和改进pfa的大斜视机载sar成像方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113376632A CN113376632A CN202110538895.4A CN202110538895A CN113376632A CN 113376632 A CN113376632 A CN 113376632A CN 202110538895 A CN202110538895 A CN 202110538895A CN 113376632 A CN113376632 A CN 113376632A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- azimuth
- distance
- pfa
- frequency
- processing
- 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.)
- Granted
Links
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 208000004350 Strabismus Diseases 0.000 title claims abstract description 22
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 14
- 230000005012 migration Effects 0.000 claims abstract description 5
- 238000013508 migration Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims abstract description 4
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims abstract description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 11
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 7
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 6
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 6
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 3
- 238000002203 pretreatment Methods 0.000 claims 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 238000000034 method Methods 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000012292 cell migration Effects 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 238000012952 Resampling Methods 0.000 description 1
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000004804 winding Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
- G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
- G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
- G01S13/9094—Theoretical aspects
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于预处理和改进PFA的大斜视机载SAR成像方法,包括如下步骤:步骤1:对原始回波数据进行多普勒中心频移补偿并通过两级级联的方位平滑滤波器;步骤2:对滤波后数据进行方位抽取并恢复多普勒频移特性;步骤3:根据参数估计用于粗校正距离徙动轨迹的移位点数;步骤4:在基于PCS的距离向处理中嵌入RCM粗校正操作来获取最大时域截取点数,进而降低后续处理的运算量;步骤5:进行方位向高精度Sinc插值处理来补偿残留的线性走动;步骤6:对方位重采样后的信号做两维傅里叶变换,得到最终成像结果。本发明通过预处理操作和改进PFA在方位与距离两个维度降低数据率来提高处理速度,具有易于实际工程实现、算法效率高、成像质量高的特点。
Description
技术领域
本发明涉及雷达成像技术领域,尤其是一种基于预处理和改进PFA的大斜视机载SAR成像方法。
背景技术
合成孔径雷达(SAR)打破了实孔径方位向分辨率限制且能够对目标区域进行全天候、全天时观测。大斜视机载SAR波束指向灵活性高,能够对待观测目标进行提前、多次成像,被广泛应用于资源勘探、灾情监测、战场侦察和战场目标精确打击等重要领域。大斜视SAR成像需要处理大批量数据,并且回波的距离徙动较大、频域二维耦合严重。
此外,机载SAR实时成像***通常会采用较高的脉冲重复频率(PRF)来提高信噪比和减少发射机峰值功率。然而,高PRF会导致回波数据在方位向存在大量冗余,加重后续处理负担。采用直接抽取的方式来降低PRF与方位数据率会引起频谱的方位混叠效应,并导致信号信噪比损失严重。同时,有效成像场景远小于雷达距离向数据采集范围也会导致距离向数据冗余严重,从而增大了算法运算量。
PFA算法采用极坐标格式存储数据,通过进行距离与方位重采样来完成信号的二维解耦合,能够有效地解决了远离成像区中心散射点的越分辨单元走动问题。因此,常规PFA算法对数据量庞大的原始回波直接进行成像处理会严重增大计算负担,并且在硬件实现时对芯片的内存资源也提出了很高的需求。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于,提供一种基于预处理和改进PFA的大斜视机载SAR成像方法,通过预处理操作和改进PFA在方位与距离两个维度有效降低数据率来提高处理速度,具有易于实际工程实现、算法效率高、成像质量高的特点。
为解决上述技术问题,本发明提供一种基于预处理和改进PFA的大斜视机载SAR成像方法,包括如下步骤:
步骤1:对原始回波数据进行多普勒中心频移补偿并通过两级级联的方位平滑滤波器;
步骤2:对滤波后数据进行方位抽取并恢复多普勒频移特性;
步骤3:根据参数估计用于粗校正距离徙动轨迹的移位点数;
步骤4:在基于PCS(Principle of Chirp Scaling,尺度变换原理)的距离向处理中嵌入RCM(Range Cell Migration,距离单元徙动)粗校正操作来获取最大时域截取点数,进而降低后续处理的运算量;
步骤5:进行方位向高精度Sinc插值处理来补偿残留的线性走动;
步骤6:对方位重采样后的信号做两维傅里叶变换,得到最终成像结果。
优选的,步骤1中,滤波器阶数Nfo的计算方法为:
式中,PRF为脉冲重复频率;回波信号带宽Bd=Bl+Bw,Bl与Bw分别为场景带宽和波束角旋转引起的带宽;[x]表示对x四舍五入取整。
优选的,步骤2中,方位抽取系数Nds的计算方法为:
优选的,步骤3中,用于粗校正操作的移位点数n0的计算方法为:
n0=[2fs·(Ra-R0)/c]
式中,c是光速;fs为距离向采样频率。Ra和R0分别是天线相位中心到场景中心的瞬时距离与雷达作用距离。
优选的,步骤4中,在基于PCS的距离向处理中嵌入RCM粗校正操作来获取最大时域截取点数,具体包括以下步骤:
步骤4-1:预处理后回波信号S(t,τ)乘以缩放函数φscl(τ)
步骤4-2:距离向FFT操作并乘以频域***函数H1(fr)
式中,fr为距离频率变量;
步骤4-3:距离向IFFT操作并乘以逆缩放函数φins(τ)
式中,fc是载波频率;
步骤4-4:进行距离向FFT与时域截取操作,并乘以频域***函数H2(fr)
优选的,步骤5中,方位Sinc的输入、输出插值点坐标的计算方法为:
其中,t'为Keystone变换后的方位时间变量。
优选的,步骤6中,将二维重采样后的信号进行两维傅里叶变换,进而得到最终成像结果。
本发明的有益效果为:本发明将预处理操作与改进PFA算法相结合来实现机载SAR大斜视成像,通过预处理操作和改进PFA在方位与距离两个维度有效降低数据率来提高处理速度,具有易于实际工程实现、算法效率高、成像质量高的特点。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图。
图2为本发明的预处理实现流程示意图。
图3为本发明原始回波的二维频域图。
图4(a)为本发明直接方位抽取的回波二维频域图。
图4(b)为本发明预处理后的回波二维频域图。
图5为本发明融合粗校正和时域截取的距离向PCS处理流程示意图。
图6(a)为本发明粗校正前的RCM轨迹示意图。
图6(b)为本发明粗校正后的RCM轨迹示意图。
图7(a)为本发明直接时域截取的RCM轨迹示意图。
图7(b)为本发明先粗校正再时域截取的RCM轨迹示意图。
图8(a)为本发明直接时域截取的实测结果示意图。
图8(b)为本发明嵌入粗校正操作的实测结果示意图。
图9(a)为本发明大斜视机载SAR实测场景一实测数据处理结果示意图。
图9(b)为本发明大斜视机载SAR实测场景二实测数据处理结果示意图。
具体实施方式
如图1所示,一种基于预处理和改进PFA的大斜视机载SAR成像方法,包括如下步骤:
步骤1:对原始回波数据进行多普勒中心频移补偿并通过两级级联的方位平滑滤波器。
滤波器阶数Nfo的计算方法为:
式中,PRF为脉冲重复频率;回波信号带宽Bd=Bl+Bw,Bl与Bw分别为场景带宽和波束角旋转引起的带宽;[x]表示对x四舍五入取整。
步骤2:对滤波后数据进行方位抽取并恢复多普勒频移特性。
方位抽取系数Nds的计算方法为:
步骤3:根据参数估计用于粗校正距离徙动轨迹的移位点数。
粗校正移位点数n0的计算方法为:
n0=[2fs·(Ra-R0)/c]
式中,c是光速;fs为距离向采样频率。Ra和R0分别是天线相位中心到场景中心的瞬时距离与雷达作用距离。
步骤4:将粗校正与时域截取操作嵌入到距离向PCS处理中来消除目标的高次距离弯曲,并且降低后续处理数据量。
首先,预处理后回波信号S(t,τ)乘以缩放函数φscl(τ)
其次,进行距离向FFT操作并乘以频域***函数H1(fr)
式中,fr为距离频率变量。
然后,执行距离向IFFT操作并乘以逆缩放函数φins(τ)
式中,fc是载波频率。
最后,进行距离向FFT与时域截取操作,并乘以频域***函数H2(fr)
步骤5:进行方位向高精度Sinc插值处理来补偿残留的线性走动。
方位Sinc的输入、输出插值点坐标的计算方法为:
其中,t'为Keystone变换后的方位时间变量。
步骤6:对方位重采样后的信号做两维傅里叶变换,得到最终成像结果。
预处理主要包括两次方位滤波与方位抽取,方位滤波能够在提高信噪比的同时滤除成像带宽以外的冗余多普勒频率,从而避免由方位抽取引起的信噪比损失与方位频谱混叠现象,详细实现流程如图2所示。以图3中原始回波的二维频谱为例,当方位多普勒带宽远大于成像目标带宽时,方位冗余数据会对后续成像处理造成严重计算负担。直接抽取方式与预处理的输出对比结果如图4(a)和图4(b)所示,预处理后结果的方位冗余多普勒带宽被滤除,并且噪声被有效抑制,信噪比得到提升。
大斜视条件下的距离单元徙动(RCM)轨迹倾斜严重加剧,直接时域截取极易破坏RCM轨迹,从而降低图像聚焦质量。本发明对此进行了改进,在时域截取前对RCM轨迹进行粗略校正来获取最大有效截取率,具体流程如图5所示。
为了说明粗校正处理的有效性,图6(a)和图6(b)分别展示了粗校正处理前后点目标的RCM轨迹。在实际处理过程中,首先估计校正点数;然后在时域搬移RCM轨迹来实现线性走动误差的粗略校正,进而确保时域截取的正确性与效率最大化。由图7(a)和图7(b)可知,不经过粗校正直接进行时域截取对距离向冗余数据的抑制效果很有限,而且极易破坏RCM轨迹的完整性,从而导致距离向出现缠绕现象。
大斜视机载SAR实测数据被用于进一步验证本发明的有效性。图8(a)和图8(b)的实测结果对比充分说明了粗校正操作与时域截取相结合的重要性。在时域截取中嵌入粗校正操作能够消除RCM轨迹不完整引起的距离向缠绕现象,进而避免SAR图像聚焦效果恶化。本发明的最终输出结果如图9(a)和图9(b)所示,分别是不同实测场景的结果图像,从图中能够清晰分辨出地面的农田、公路与房屋建筑等景物,说明图像聚焦效果良好。因此,本发明适用于大斜视机载SAR成像,并且能够在方位与距离两个维度有效降低数据率来提高处理速度,具有易于实际工程实现,算法效率高,成像质量高的特点。
Claims (7)
1.一种基于预处理和改进PFA的大斜视机载SAR成像方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1:对原始回波数据进行多普勒中心频移补偿并通过两级级联的方位平滑滤波器;
步骤2:对滤波后数据进行方位抽取并恢复多普勒频移特性;
步骤3:根据参数估计用于粗校正距离徙动轨迹的移位点数;
步骤4:在基于PCS的距离向处理中嵌入RCM粗校正操作来获取最大时域截取点数,进而降低后续处理的运算量;
步骤5:进行方位向高精度Sinc插值处理来补偿残留的线性走动;
步骤6:对方位重采样后的信号做两维傅里叶变换,得到最终成像结果。
4.如权利要求1所述的基于预处理和改进PFA的大斜视机载SAR成像方法,其特征在于,步骤3中,用于粗校正操作的移位点数n0的计算方法为:
n0=[2fs·(Ra-R0)/c]
式中,c是光速;fs为距离向采样频率。Ra和R0分别是天线相位中心到场景中心的瞬时距离与雷达作用距离。
5.如权利要求1所述的基于预处理和改进PFA的大斜视机载SAR成像方法,其特征在于,步骤4中,在基于PCS的距离向处理中嵌入RCM粗校正操作来获取最大时域截取点数,具体包括以下步骤:
步骤4-1:预处理后回波信号S(t,τ)乘以缩放函数φscl(τ)
步骤4-2:距离向FFT操作并乘以频域***函数H1(fr)
式中,fr为距离频率变量;
步骤4-3:距离向IFFT操作并乘以逆缩放函数φins(τ)
式中,fc是载波频率;
步骤4-4:进行距离向FFT与时域截取操作,并乘以频域***函数H2(fr)
7.如权利要求1所述的基于预处理和改进PFA的大斜视机载SAR成像方法,其特征在于,步骤6中,将二维重采样后的信号进行两维傅里叶变换,进而得到最终成像结果。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110538895.4A CN113376632B (zh) | 2021-05-18 | 2021-05-18 | 一种基于预处理和改进pfa的大斜视机载sar成像方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110538895.4A CN113376632B (zh) | 2021-05-18 | 2021-05-18 | 一种基于预处理和改进pfa的大斜视机载sar成像方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113376632A true CN113376632A (zh) | 2021-09-10 |
CN113376632B CN113376632B (zh) | 2023-12-15 |
Family
ID=77571177
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110538895.4A Active CN113376632B (zh) | 2021-05-18 | 2021-05-18 | 一种基于预处理和改进pfa的大斜视机载sar成像方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113376632B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114706079A (zh) * | 2022-04-02 | 2022-07-05 | 南京航空航天大学 | 一种基于多片数字信号处理器的合成孔径雷达成像方法 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6018306A (en) * | 1998-08-21 | 2000-01-25 | Raytheon Company | Scalable range migration algorithm for high-resolution, large-area SAR imaging |
US20030142000A1 (en) * | 2002-01-30 | 2003-07-31 | Cho Kwang M. | Efficient phase correction scheme for range migration algorithm |
CN102680974A (zh) * | 2012-05-25 | 2012-09-19 | 西安空间无线电技术研究所 | 一种星载滑动聚束合成孔径雷达的信号处理方法 |
CN106772372A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-05-31 | 北京无线电测量研究所 | 一种Ka波段机载SAR***的实时成像方法和*** |
CN108120980A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-06-05 | 南京航空航天大学 | 一种星载sar多模式成像信号处理算法的fpga的实现方法 |
CN108490441A (zh) * | 2018-03-26 | 2018-09-04 | 西安电子科技大学 | 基于两级滤波的俯冲段大斜视sar子孔径成像空变校正方法 |
CN109799502A (zh) * | 2019-01-28 | 2019-05-24 | 南京航空航天大学 | 一种适用于滤波反投影算法的两维自聚焦方法 |
CN110673143A (zh) * | 2019-09-30 | 2020-01-10 | 西安电子科技大学 | 一种子孔径大斜视sar俯冲成像的两步处理方法 |
-
2021
- 2021-05-18 CN CN202110538895.4A patent/CN113376632B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6018306A (en) * | 1998-08-21 | 2000-01-25 | Raytheon Company | Scalable range migration algorithm for high-resolution, large-area SAR imaging |
US20030142000A1 (en) * | 2002-01-30 | 2003-07-31 | Cho Kwang M. | Efficient phase correction scheme for range migration algorithm |
CN102680974A (zh) * | 2012-05-25 | 2012-09-19 | 西安空间无线电技术研究所 | 一种星载滑动聚束合成孔径雷达的信号处理方法 |
CN106772372A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-05-31 | 北京无线电测量研究所 | 一种Ka波段机载SAR***的实时成像方法和*** |
CN108120980A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-06-05 | 南京航空航天大学 | 一种星载sar多模式成像信号处理算法的fpga的实现方法 |
CN108490441A (zh) * | 2018-03-26 | 2018-09-04 | 西安电子科技大学 | 基于两级滤波的俯冲段大斜视sar子孔径成像空变校正方法 |
CN109799502A (zh) * | 2019-01-28 | 2019-05-24 | 南京航空航天大学 | 一种适用于滤波反投影算法的两维自聚焦方法 |
CN110673143A (zh) * | 2019-09-30 | 2020-01-10 | 西安电子科技大学 | 一种子孔径大斜视sar俯冲成像的两步处理方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
ZOU, LC等: ""FPGA Implementation of Polar Format Algorithm for Airborne Spotlight SAR Processing"", 《2013 IEEE 11TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DEPENDABLE, AUTONOMIC AND SECURE COMPUTING (DASC)》, pages 143 - 147 * |
聂鑫: ""SAR超高分辨率成像算法研究"", 《中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》, no. 1, pages 1 - 113 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114706079A (zh) * | 2022-04-02 | 2022-07-05 | 南京航空航天大学 | 一种基于多片数字信号处理器的合成孔径雷达成像方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113376632B (zh) | 2023-12-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111142105B (zh) | 复杂运动目标isar成像方法 | |
CN108459321B (zh) | 基于距离-方位圆模型的大斜视高分辨率sar成像方法 | |
CN109738894B (zh) | 一种用于大视场合成孔径雷达的高斜视多角度成像方法 | |
CN114545411B (zh) | 一种基于工程实现的极坐标格式多模高分辨sar成像方法 | |
CN108535724B (zh) | 基于楔石变换和积分二次函数的运动目标聚焦方法 | |
CN111175749B (zh) | 一种星载sar成像处理方法 | |
CN106772380A (zh) | 一种圆周合成孔径雷达成像方法 | |
CN111781595B (zh) | 基于匹配搜索和多普勒解模糊的复杂机动群目标成像方法 | |
CN111856461A (zh) | 基于改进pfa的聚束sar成像方法及其dsp实现 | |
CN111190181A (zh) | 颠簸平台无人机载sar实时成像处理方法 | |
CN113702974B (zh) | 一种机载/弹载合成孔径雷达图像快速优化方法 | |
CN111856466A (zh) | 一种高效的复杂运动目标isar平动补偿方法 | |
CN113376632B (zh) | 一种基于预处理和改进pfa的大斜视机载sar成像方法 | |
Zhou et al. | Unambiguous reconstruction for multichannel nonuniform sampling SAR signal based on image fusion | |
CN112859018A (zh) | 一种基于图像几何校正的视频sar成像方法 | |
CN116559905A (zh) | 一种双基sar海面舰船运动目标无畸变三维图像重构方法 | |
CN113671497B (zh) | 基于圆柱对称模型的单通道sar目标三维坐标提取方法 | |
CN110736988B (zh) | 双基地pfa运动目标参数估计和成像方法 | |
CN110045374B (zh) | 一种基于Chirp Scaling的多角度超长聚束SAR超分辨率成像算法 | |
CN112505698A (zh) | 多通道滑聚sar方位信号预处理方法、装置及存储介质 | |
CN114488054B (zh) | 一种计算高效的合成孔径雷达地面运动目标聚焦方法 | |
CN111965641B (zh) | 一种基于分数阶Fourier变换的SAR成像方法 | |
CN113589280B (zh) | 一种频域加窗单视快速雷达成像优化解析方法 | |
CN112180338B (zh) | 全息数字阵列雷达目标数量估计方法和*** | |
CN116482687B (zh) | 基于最小均方误差的幅变目标isar成像平动补偿方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |