一种高分辨率星载sar高效时频混合成像方法及系统
技术领域
本发明涉及合成孔径雷达
技术领域
，具体涉及一种高分辨率星载SAR高效时频混合成像方法及系统。背景技术
合成孔径雷达(SAR)是一种全天时、全天候的高分辨率的微波遥感成像雷达，可安装在飞机、卫星等飞行平台上。在环境监测、海洋观测、资源勘探、农作物估产、测绘和军事等方面的应用上具有独特的优势，可发挥其他遥感手段难以发挥的作用。
由于聚束、滑动聚束模式可以通过提高方位向合成孔径时间提升方位向分辨率，从而获得更为清晰的SAR图像，高分辨率成像是目前SAR成像的重要研究方向，其高效成像方法研究是目前研究热门。与传统SAR成像对比，高分辨成像面临着更高阶的斜距模型、更大的参数空变、更复杂的系统设计，具体表现在以下方面：
已有基于频域CS、NCS、NLCS等成像算法效率很高，但是其在处理大场景高分辨率(接近0.1m)SAR成像时无法完全校正高阶的方位向相位误差和空变性误差，这些误差的残余会导致图像质量明显下降甚至散焦；另外在高分辨率宽测绘带滑动聚束成像中，多采用变重频体制，这导致方位向非均匀采样，无法直接变换到频域，插值操作不可避免并且会引入误差；另外，在高分辨率宽测绘带滑动聚束成像中通常不能保证方位向波束转动随时间线性变化，这直接导致无法应用Deramping算法，即无法变换到方位向频域，对频域成像算法的应用造成很大困难。
已有基于时域成像算法由于成像不依赖航迹模型、成像精度高而重新受到重视。并且方位向是否均匀采样对时域成像算法无影响，其算法也不需对数据变换到频域，算法绕过了变重频和无法应用Deramping算法的限制。但是BP算法运算量是O(n3)量级，巨大的运算量限制了算法的应用，需研究高效算法。已有高效成像算法例如L.M.H.Ulander 2003年提出的FFBP算法基于通过拆分BP积分，逐级合成从而大幅降低运算量的原理。然而，逐级迭代合成一定程度上会造成误差的积累，影响成像质量，分级次数越多，积累越严重。另外，现有时域快速成像算法例如Yegulalp A.F.1999年提出的FBP在子孔径图像融合、坐标系转换与图像融合中多涉及插值操作，众所周知，快速插值操作会存在误差，而精确地插值操作会明显增加运算量，背离了高效成像的要求。
因此，针对高效BP类算法为了提升效率而不可避免的因为插值操作引入误差的缺点。
目前尚未有一种无须差值操作，避免孔径融合误差的方案。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种高分辨率星载SAR高效时频混合成像方法及系统，能够通过子孔径频率叠加的思路进行子孔径图像的融合，子孔径融合通过在频域进行叠加避免了插值操作，从而根本上避免了孔径融合误差。
为达到上述目的，本发明的技术方案包括：
步骤一、对SAR回波数据进行距离向压缩并升采样。
步骤二、对步骤一处理后的SAR回波数据进行方位向子孔径划分，此时对子孔径内数据进行方位向反投，每个子孔径内所得的图像为粗图像，共得到N个粗图像，N为子孔径个数。
步骤三、对每个粗图像做方位向傅里叶变换得到每个子孔径频域图像。
步骤四、N个子孔径频域图像叠加后得到一幅距离时域-方位频域的高分辨图像。
步骤五、对高分辨率图像做方位向逆傅里叶变换即得到全分辨率图像。
进一步地，对SAR的回波数据进行距离向压缩并生采样，其中升采样采用频域补零实现，进行4倍升采样。
进一步地，子孔径总带宽高于波束本身对应的带宽Ba_β。
进一步地，步骤四具体为：
构建一个满足全孔径采样间隔的空图像，将每个子孔径频域图像对应的频谱复制到空图像上，得到一幅距离时域-方位频域的高分辨图像。
本发明实施例还提供了一种高分辨率星载SAR高效时频混合成像系统，包括距离向压缩模块、升采样模块、子孔径划分模块、傅里叶变换模块、频谱叠加模块以及逆傅里叶变换模块。
距离向压缩模块，用于SAR回波数据进行距离向压缩，距离向压缩后的SAR回波数据输入至升采样模块。
升采样模块，用于对距离向压缩后的SAR回波数据进行升采样操作，升采样后的SAR回波数据输入至子孔径划分模块。
子孔径划分模块用于对升采样后的SAR回波数据进行方位向子孔径划分，此时对子孔径内数据进行方位向反投，每个子孔径内所得的图像为粗图像，共得到N个粗图像，N为子孔径个数；N个粗图像输入至傅里叶变换模块。
傅里叶变换模块用于对N个粗图像做方位向傅里叶变换，对应得到N个子孔径频域图像。
频谱叠加模块，用于构建一个满足全孔径采样间隔的空图像，将每个子孔径频域图像对应的频谱复制到空图像上，得到一幅距离时域-方位频域的高分辨图像。
逆傅里叶变换模块，用于对高分辨率图像做方位向逆傅里叶变换即得到全分辨率图像即为系统最终的输出。
有益效果：
本发明提出通过子孔径频率叠加的思路进行子孔径图像的融合，子孔径融合通过在频域进行叠加避免了插值操作，从而根本上避免了孔径融合误差。并且算法通过拆分子孔径也实现了高效处理，是一种适用于高分辨星载SAR精确成像的高效算法。
本发明提供的成像方法首先进行距离向压缩并升采样，升采样的目的是减小在方位向BP操作时误差，此时的升采样采用频域补零实现。一般进行4倍升采样可保证精度。随后进行方位向子孔径划分，子孔径划分大小和个数应当综合考虑效率与成像精度。此时对子孔径内数据进行方位向反投，每个子孔径内所得的图像为粗图像，因为其方位向分辨率较低。经过这步操作得到N个粗图像，N为子孔径个数。而后对每个图像做方位向傅里叶变换得到其距离时域-方位频域图像，由于各个子孔径对应不同斜视角，其频谱在方位频域是错开的。此时在方位频域进行累加就完成了从低分辨图像融合得到高分辨图像的操作，并且该操作无插值运算。N个子孔径频域图像叠加后得到一幅距离时域-方位频域的高分辨图像，做方位向逆傅里叶变换即得到全分辨率图像。
本发明方法，对比已有技术，能够保证高效成像并且没有插值操作，具有获取更精确SAR成像质量效果。
附图说明
图1基于子孔径频域叠加FBP算法流程图；
图2星载SAR聚束模式几何图；
图3 0.1m分辨率点目标位置设置图；
图4子孔径内点目标成像二维等高线图；其中的(a)接近场景中心处点目标方位向频谱图；(b)该点目标子孔径成像二维结果图；
图5点阵目标成像二维等高线图。其中的(a)(b)(c)(d)是场景内各点A-D的目标成像结果。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
本发明提供了一种高分辨率星载SAR高效时频混合成像的方法，其基本实施过程如下：
该方法首先进行距离向压缩并升采样，升采样的目的是减小在方位向BP操作时误差，此时的升采样采用频域补零实现。一般进行4倍升采样可保证精度。
随后进行方位向子孔径划分，子孔径划分大小和个数应当综合考虑效率与成像精度。此时对子孔径内数据进行方位向反投，需要说明的是该操作在三维空间直角坐标系下进行。每个子孔径内所得的图像为粗图像，因为其方位向分辨率较低。经过这步操作得到N个粗图像，N为子孔径个数。而后对每个图像做方位向傅里叶变换得到其距离时域-方位频域图像，由于各个子孔径对应不同斜视角，其频谱在方位频域是错开的。此时在方位频域进行累加就完成了从低分辨图像融合得到高分辨图像的操作，并且该操作无插值运算。
N个子孔径频域图像叠加后得到一幅距离时域-方位频域的高分辨图像，做方位向逆傅里叶变换即得到全分辨率图像。
图1为基于子孔径频域叠加FBP算法流程图。
步骤一、算法首先进行距离向压缩并升采样，升采样的目的是减小在方位向BP操作时误差，此时的升采样采用频域补零实现。一般进行4倍升采样可保证精度。这与常规BP成像算法并无区别。
步骤二、方位向子孔径划分。为了方便分析，如图2所示，这里成像几何基于聚束模式，β是波束宽度，θ是方位向转角，卫星在工作时间始终照射地面同一区域，滑动聚束模式可以通过合理的拆分得到几个聚束模式的成像。很显然，此时成像需求最小采样间距为
其中Δx为方位向采样间距；Δy为距离向采样间距；vg＝vr 2/Vs是波足速度，B为距离向带宽；c为光速；Ba_total＝Ba_β+Ba_rot为方位向总带宽，由波束转动引入的带宽Ba_rot和波束本身对应的带宽Ba_β构成，一般推荐子孔径总带宽稍高于波束本身对应的带宽Ba_β两倍，此时可以保证效率较高。
步骤三、进行子孔径划分，得到粗分辨图像，对每个子孔径都进行相同的成像，得到N个粗分辨图像。对每个子孔径进行方位向FFT，可以得到每个子孔径图像频域图。
步骤四、构建一个满足全孔径采样间隔的空图像，需要说明的是该图像存在于方位频域，将每个子孔径图像对应的频谱复制到该空图像上，这相当于完成了子孔径图像的插值。实质上，该插值通过频域补零实现。这里的网格间隔不同于子孔径图像网格间隔，网格间隔是否合适完全取决于当前频谱是否混叠。考虑到子孔径图像间存在相同频域分量的频谱，因此对于不同子孔径图像，频域分量的频谱在频域是叠加关系而不是覆盖。在后续实施例中可以看到该频域叠加操作十分精确，最后得到的全分辨率的图像在频域频谱十分理想，对应目标在时域分辨率和旁瓣比等指标也接近理论值。
步骤五、对方位频域的高分辨图像做方位向IFFT即得到全分辨率图像。自此，就实现了高分辨率SAR成像FBP成像。
可以看到该算法完全没有插值操作，不会引入额外的误差和运算量，该算法的误差只是来源于操作，而频域补零这样的升采样操作引入的误差可忽略，因此该算法可实现精确的高分辨率SAR成像。
本发明实施例还提供了一种高分辨率星载SAR高效时频混合成像系统，包括距离向压缩模块、升采样模块、子孔径划分模块、傅里叶变换模块、频谱叠加模块以及逆傅里叶变换模块。
距离向压缩模块，用于SAR回波数据进行距离向压缩，距离向压缩后的SAR回波数据输入至升采样模块。
升采样模块，用于对距离向压缩后的SAR回波数据进行升采样操作，升采样后的SAR回波数据输入至子孔径划分模块。
子孔径划分模块用于对升采样后的SAR回波数据进行方位向子孔径划分，此时对子孔径内数据进行方位向反投，每个子孔径内所得的图像为粗图像，共得到N个粗图像，N为子孔径个数；N个粗图像输入至傅里叶变换模块。
傅里叶变换模块用于对N个粗图像做方位向傅里叶变换，对应得到N个子孔径频域图像。
频谱叠加模块，用于构建一个满足全孔径采样间隔的空图像，将每个子孔径频域图像对应的频谱复制到空图像上，得到一幅距离时域-方位频域的高分辨图像。
逆傅里叶变换模块，用于对高分辨率图像做方位向逆傅里叶变换即得到全分辨率图像即为系统最终的输出。
实施例
仿真实现了场景幅宽A×R＝2km×10km，方位向高分辨率的滑动聚束模式点阵成像。系统参数如表1。
表1.系统参数.
参数
数值
载频
X波段
PRF
变重频2000Hz～2600Hz
β
0.21°
距离向带宽
3000MHz
θ
11.6°
工作时间
39s
起始采样时间
变化，随徙动变化
由于该模式分辨率非常高并且场景很大，系统设计该模式时采用分段变PRF和采样时刻体制。这保证该高分宽幅模式的系统设计并且大幅降低徙动的影响。对该滑动聚束仿真点阵数据进行成像，其点阵目标设置如图3所示。此场景近似正侧模式照射，方位向转角为11.6deg。采用基于子孔径频率叠加的FBP算法成像。观察子孔径成像结果，如图所示，发现其方位向频谱并非矩形包络。该场景数据分45个子孔径成像，每个子孔径积累时间0.86s。处于中心处的子孔径23成像后变换到方位频域，点目标频谱如图4所示。此时目标子孔径内目标多普勒带宽约3450Hz，与图4(a)中目标带宽基本相等，图4(b)示意了该目标子孔径内成像结果，可见该点目标聚焦效果良好。
完成各个子孔径内图像的频域叠加操作并IFFT，得到全分辨率图像并评估成像结果，2×10km(A×R)幅宽内点阵目标评估结果如表2所示，成像采用-25dB泰勒窗进行旁瓣抑制，最终场景内所有目标PSLR、ISLR均满足成像需求。图5示意了各点目标的成像二维图。可见各点目标距离和方位向成像均很理想，由于算法不涉及插值操作，故成像质量不会出现损失。
表2.子孔径频域叠加FBP算法成像点阵目标评估结果.
综上，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
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