具体实施方式

下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合；并且，基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

需要说明的是，下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见，本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中，且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开，所属领域的技术人员应了解，本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施，且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说，可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外，可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。

如图1所示，本申请实施例提供一种面向分布式多通道SAR的两步式通道误差估计与补偿方法，包括以下步骤：

S1：基于惯导数据，补偿回波数据通道间空变的包络走动。

当基线垂直分量较大，且成像幅宽较宽时，通道间垂直基线导致的包络走动的距离空变性不可忽略。在较大范围内，包络走动可以通过线性拟合进行近似。传统方法分块进行包络走动校正，当分块较多时，操作较为复杂。CS操作可校正线性变化的包络走动，因此本步骤中引入CS操作对整个宽幅场景进行一次性空变包络走动校正。本步骤的过程为：利用惯导信息解算出场景中不同距离处目标到各个通道与参考通道的斜距差，并对所述斜距差进行线性拟合；基于得到的拟合参数，进行CS操作，校正包络走动的距离空变部分，所述CS操作为设定变标方程和频域匹配函数，对回波信号进行处理，然后将处理的结果乘上剩余相位，实现包络走动距离空变校正；在距离频域上，将完成CS操作后得到的信号乘上线性相位，完成基于惯导数据的包络走动粗校正。

该步骤具体实施时：

首先，根据惯导信息得到平台飞行高度和飞行姿态，解算出雷达各通道坐标，计算出场景中不同距离处目标到各个通道与参考通道的斜距差ΔR_m(r)，其中，m表示通道编号，r为目标到参考通道的斜距。

对ΔR_m(r)进行线性拟合：

ΔR_m(r)≈ΔR_m,0+β_m(r-r₀)

其中，ΔR_m,0与β_m为拟合得到的参数，ΔR_m,0为常数项，β_m为斜率，r₀为场景中心到参考通道的斜距。

其次，针对回波信号进行CS操作；

CS操作的具体过程为：

设需要的变标方程为:

s_sc(t)＝exp{jπα_mK_r(t-t_ref)²}

其中，K_r表示发射信号的调频斜率，t_ref＝2r₀/c表示参考时间，c表示光速，t表示时间。

将回波信号和变标方程相乘后进行傅里叶(FFT)变化，然后与频域匹配函数相乘，实现匹配滤波，所述频域匹配函数为

其中，f_τ表示距离频率；

将匹配滤波后的频域信号进行傅里叶逆变换转换为时域信号，后将其乘上剩余相位完成CS操作，校正包络走动的距离空变部分。

再次，在距离频域上，将完成CS操作后得到的信号乘上线性相位完成基于惯导数据的包络走动粗校正，得到数据s_m,1(t,η)，η表示慢时间。

S2：根据惯导数据计算得到的ΔR_m(r)，将数据s_m,1(t,η)乘上相位实现基于惯导数据对通道间的空变相位误差粗校正，得到数据s_m,2(t,η)，，其中因此也可将相位表示为

S3：根据天线采样数据之间的相关性，对包络走动粗校正和通道间空变相位误差粗补偿后的数据进行重新排序。

根据惯导信息进行包络走动和相位粗校正后，还会残留通道幅相误差、距离采样时间延迟以及惯导测量误差导致的剩余斜距差。需要进行精估计和校正。但通道间距稀疏，相关性较差，无法直接采用传统时域相关法估计误差。需要进行数据重排。图2为分布式SAR多通道数据空间采样示意图，p_m,n代表第m个天线的第n个PRT(脉冲重复时间)的采样数据。假设雷达具有3根天线，传统时域相关法，数据顺序为[...,p_1,n-1,p_2,n-1,p_3,n-1,p_1,n,p_2,n,p_3,n,p_1,n+1,p_2,n+1,p_3,n+1,...]，相邻数据相关性差，假设有p_1,n与p_2,n-1之间的数据相关性较大，p_3,n-2与p_1,n+1之间的数据相关性较大，则将相关性较大的数据相邻排列，本实施例中重新排列后的数据为[...,p_1,n,p_2,n-1,p_3,n-2,p_1,n+1,p_2,n,p_3,n-1,p_1,n+2,p_2,n+1,p_3,n,...]；根据上述排列的顺序，对步骤S2处理后的数据进行重新排序。

S4：将重新排序后的相邻的数据进行相关运算，即空间采样位置最近点间相关得到相位增量，根据相关运算的结果计算多普勒中心频率，基于所述多普勒中心频率，计算剩余包络量走动并补偿。

基于步骤S3所列举的排序实例，本步骤实施的具体过程为：

空变的包络走动粗校正和空变相位误差粗校正后，将多通道数据分别进行距离傅里叶变换得到距离频域数据；

其中，θ_m为场景中点目标叠加相位，φ_m为通道固有相位误差，d_m为距参考通道间隔，v为平台速度，θ₀为波束方位中心斜视角，m＝1,2…M-1。

则第m和m+1个通道的相位增量为

令C_M(f_τ,η)为通道1在η+PRT时刻和通道M在η-(M-1)PRT时刻的互相关，M为总通道数，则

进而得到多普勒中心频率为：

则通道m与参考通道的相位误差为：

m＝2,3,...,M

通过求的线性斜率，可得到剩余包络走动量的精估计

将数据S_m,2(f_τ,η)补偿后，得到数据S_m,3(f_τ,η)。

S5：对所述数据S_m,3(f_τ,η)采用距离时域相位增量法精估计剩余空变相位误差并补偿。

具体为：对S_m,3(f_τ,η)进行逆傅里叶变换得到s_m,3(t,η)，此时仅存在通道相位误差和惯导测量误差导致的剩余空变相位差。可认为局部区域通道相位误差为常数，将场景分块，各块分别采用相位增量方法估计块内的相位误差。与S4中相关方法近似，第m和m+1个通道的相位增量为

其中，ΔR_m,e(τ)为剩余斜距差。

则剩余的通道误差为：

由于斜距差延距离向空变，可分块估计子块相位差，采用加权最小二乘方法进行拟合的方式，估计整个场景随距离空变的相位误差最后补偿

补偿后的数据可采用传统的方位逆滤波方法实现频谱重构后进行成像处理。

下面通过点目标仿真和场景仿真试验对本发明的效果进一步说明。

仿真系统为4个线性均匀排布具有混合基线的通道，参数如表1所示，点目标距参考通道斜距为140km，位于场景近端附近。

通过对成像结果方位向模糊旁瓣高低进行评估，验证基于CS原理的距离空变包络走动补偿方法的有效性。对比实验分别在补偿包络走动时，以场景中心作为参考距离进行CS操作，以场景中心斜距作为参考距离在距离频域直接相乘线性相位，以点目标斜距作为参考距离在距离频域直接相乘线性相位。补偿后在目标位置，相邻通道间残存的包络走动分别为：0.0026m，0.0577m，0m。三个实验除包络走动校正外，其他处理流程均一致，按图1所示流程图进行，处理结果如图3所示，相应的模糊旁瓣高度为-67dB，-43dB和-73dB，可以看出在该仿真实验中，考虑包络走动距离空变的CS方法较以场景中心为参考的统一校正方法模糊旁瓣改善24dB。接近以目标位置为参考，精确校正包络走动后的结果。

场景仿真为测绘带边缘场景，距离采样点为2200，方位采样点为10000。成像结果如图4所示，图4a为采用传统方法估计和补偿后成像结果，图4b为本实施例方法处理结果。图4中方框标识的为场景中强散射系数的面目标。区域A为该面目标的模糊分量。在图4a中，模糊分量非常明显。在图4b中，模糊分量几乎不可见。区域B为河流区域，散射系数较弱。通常会由一些岸上强散射提的模糊分量存在。下方图像的模糊分量明显强于上方。可以看出，本专利所提方法成像结果模糊抑制能力明显增强，成像质量良好。

由此可见，本发明提出面向分布式多通道SAR的两步式通道误差估计与补偿方法，采用基于惯导数据的粗补偿和基于数据的精估计和补偿，校正通道幅相误差、采样时间延迟和通道间距离空变的斜距差。提出采用CS方法实现空变包络走动补偿。提出进行数据重排后采用相位增量法估计剩余误差，弥补了现有技术的不足。

当然，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当然可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。