基于虚拟孔径的分布式通道自校准方法

技术领域

本发明涉及雷达与测控技术领域，具体为基于虚拟孔径的分布式通道自校准方法。

背景技术

分布式相参雷达，面临分布式通道校准问题。现有通道校准方法假定通道间误差体现为相对幅度和相位两个方面，重点对通道间相位误差进行校准。通道间的相位差本质上来源于通道间天线位置和馈线引起的时延差，对于高频率的毫米波或太赫兹雷达，该时延差不能简单的当成相位差。且对于现在新出现的关联成像方法，需要知道各通道馈线引起的真实时延，现有通道间相位校准技术无法满足通道时延量测量的需求。

当设备探测远距离目标时，天线发射雷达波束间存在的误差可由相位差来弥补，通过补相位得到雷达信号，即每个天线的信号可看作一个余弦函数，再将它们求和；但是当目标距离天线很近时，那么通过补相位来解决时延误差的方式不能满足实际需求。

发明内容

本发明的目的在于提供基于虚拟孔径的分布式通道自校准方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供基于虚拟孔径的分布式通道自校准方法：该方法包括以下步骤：

S1、对发射信号进行相位调制形成高维虚拟通道；

S2、对探测区域内的点目标标定物做探测；

S3、多个虚拟通道形成高维虚拟阵列；

S4、对金属标定物做高分辨成像；

S5、优化补偿未知通道时延。

在S1中，信号在发射之前需要进行信号调制，信号调制的目的是把要传输的模拟信号或数字信号变换成适合信道传输的高频信号，一般分为调幅(AM),调频(FM),和调相(PM)；所述相位调制是指信号调制中的调相(PM)，是指载波的相位对其参考相位的偏离值随调制信号的瞬时值成比例变化的调制方式；假定要发送的信号是m(t)，信号调制的载波为:

a(t)＝F

c

所以可以得出经过调制的信号为：

b(t)＝F

c

公式中，a(t)为载波(时间)，F

c

为调制信号；

这说明了m(t)如何调制相位，在某一时间点的m(t)越大，该点调制信号的频移越大；它也可以看成是改变了载波信号的频率，于是当频率调制表示为相位调制对时间求导时，相位调制就可以认为是频率调制的一种特殊情形；对于幅度小的信号，调相(PM)与调幅(AM)类似，并且基带带宽会加倍且效率也不高；对于单一正弦大信号，调相(PM)与调频(FM)类似，调相的同时有调频伴随发生；调频的同时有调相伴随发生，不过两者的变化规律不同；它的带宽约为：2(h+1)FM，其中h是调制指数，同其他调制指数一样，这个量表示调制变量在未调制水平附近变化的范围；它涉及到载波信号的相位变化:h＝Δθ，其中Δθ是峰值相位偏差，与频率调制中的调制指数形成对比；

所述高维虚拟通道代表传输信号的通道，通道连接每个发射天线与接收天线，通道数量为接收天线数量与发射天线数量的乘积，通过增加虚拟通道，能够大幅提升分辨率以及目标检测的置信度和检测范围(如距离和FOV)，同时进化出激光雷达一样的高密度点云，可带来丰富的感知增强应用；通道数量相当于是对空间进行采样的采样点数，即如果天线通道数越多，那就说明对空间的分辨力越高；合成孔径的目的就是为了让”空间采样点数“越多，从而能够提高分辨力；

通过上述技术方案，对发射信号的进行信号调制，形成信号通道；通过信号通道实现信号的传输，为后续对目标标定物的探测打下基础。

在S2中，对探测区域内的点目标标定物做探测，需要使用发射机组件发射雷达辐射信号，再根据目标位置的回波强弱判断是否探测成功；采用脉冲延迟测距法来判断目标所在位置，此方法充分利用电磁波沿直线传播的特点，原理也非常简单，将目标置于雷达正前方，通过测量各个脉冲到目标的往返时间t与雷达电磁波的速度c来确定距离，探测距离公式如下：

R＝ct/2

其中R代表目标所在距离，c代表雷达电磁波的速度，t代表雷达从发射到接收到回波的时间；

针对探测距离与目标实际距离进行对比判断，计算出精准度，计算公式如下：

其中AOM为精准度，R为探测距离，S为实际距离，探测距离越接近实际距离，精准度越高；

雷达采用数字信号处理，接收机的回波输出的幅度被距离波门周期性采样，采样值的幅度被转换成数字，暂存到称作“距离仓(range bin)”的电子存储器中，每个距离增量都会有一个“距离仓”；工作过程应该也是在脉冲发射后，距离波门开始按某一时间间隔进行周期采样，每次采样的值都经过模数转换存储到距离仓里面，在接收到目标信号回波后，回波信号采样值会在某个距离仓中出现，因此可以计算出相应的距离；由于IQ鉴相的存在，实际上各个距离仓中会存储两组数字分别对应I路和Q路信号；距离波门的采样间隔必须进行折衷的选择，尽管采样间隔大对应的系统设计起来会简单，但是选择过大的话，例如超过发射脉冲的脉宽，信号就有可能落在两个采样点之间，造成丢失，因此通常采用比脉宽小很多的间隔来进行采样，其中，采样过程中可能出现的问题如下：

1.距离模糊：对于脉冲延迟测距而言，倘若目标实际往返时间超过脉冲重复周期，那么该目标的脉冲回波必然会在下一个脉冲发射后才会被接收到，这样会导致目标往返时间被误判为是下一个脉冲发射到回波接收之间的时间，也就是导致距离上的模糊；解决方法：将目标置于单程回波能接收到的最远距离R

2.虚影:存在两个目标在相同方位角和俯仰角，且距离变化率很接近，依靠多普勒频率也无法分辨时，切换PRF，一个或两个目标移动到不同的距离仓，将无法分辨哪个目标移动到哪个距离仓，因此将有两个可能的距离，其中一个是真实距离，另一个就是所谓的虚影；解决方法：通常通过增加PRF个数来解决虚影问题，相比于距离模糊PRF的个数选择，解决虚影的PRF个数比较好理解；要消除两个以上同时被测目标的所有可能的虚影，就必须对每一个目标提供额外的PRF；假设增加一个PRF就能解决距离模糊，那么此时N个PRF下可以对N-1个同时被测目标进行测距，而且不会受虚影影响；

通过上述技术方案，使用发送机组件发送雷达辐射信号，实现对探测区域内的点目标标定物的探测，完成检验雷达的探测效果以及精确程度。

在S3中，使用接收机组件来接收雷达辐射信号，放大所需微弱信号，抑制不需要的噪声、干扰、杂波等信号；通过高频部分的混频器及本振实现下变频，将信号频率由高频变为中频，再通过中频部分放大器进行匹配滤波器，提高输出信号的信噪比，从而达到放大微弱信号，降低不需要信号的目的；再对处理好的信号进行AD采样，采样包括以下步骤：抽样、量化和编码；抽样过程是将模拟信号在时间上离散化，使之成为抽样信号；量化是将抽样信号的幅度离散化使之成为数字信号；而编码则是将数字信号转换成数字系统所能接受的形式；根据指令配置时延，产生预设脉宽的标校信号，在下一个采样时间点前预设脉宽处开启；将原始数据的发射频谱特征存入高维虚拟阵列中；

所述高维虚拟阵列是通过虚拟平移构建1个满秩的接收数据协方差矩阵，使得期望信号的信息保存在信号子空间中，得到正确的估计结果；虚拟阵列的实现需要通过一些技术手段，来达到扩展原阵列孔径或者增加阵元数目等目标；应用不同的虚拟阵列技术，能够很好的提高估计的精度，增强阵列的鲁棒性；虚拟阵列技术通常应用在大型阵列天线阵的布局、无规则阵列天线的摆放；在DOA估计中，同常规的DOA估计算法最大的不同是：应用虚拟阵列技术，能够极大提高阵元天线的利用效率与阵列的自由度，虚拟阵列技术正是为解决这些问题而产生的；

虚拟阵列是基于多个通道产生的用于存储数据的数组(channels*ADCsamples)，channels为通道数量，ADCsamples为AD总采样点数，ADCsamples计算公式如下：

ADCsamples＝FS*CP*SPP

其中，ADCsamples为总采样点数，FS为帧数，CP为啁啾，SPP为采样点，每一帧包含多个啁啾，每个啁啾包含多个采样点；

基于上述数据进行相参积累，即将目标回波信息中每个啁啾的能量相加(相位相同)，其物理意义在于脉冲积累时由于脉冲关系会越累越强，而回波信号中的噪声是随机的，故此会越来越小，从而提高了信号与噪声的比值，获得更强的回波；步骤如下：

S301、从高维虚拟阵列中，取一个通道的数据将其重新排列成啁啾数*采样点的数组格式；

S302、接下来对这个非周期性连续时间信号x(t)做快速傅里叶变换，观察信号的频率与幅度分布情况，即对信号x(t)做(-∞，+∞)的积分，从而得到距离门，即每个啁啾中目标回波所在的采样点，表达公式如下：

S303、将他们相加，若具有相参性，则相加结果呈线性关系，叠加到线性关系结束为止，记录积累次数即为相参积累增益最大化；

通过上述技术方案，通过接收机组件接收雷达辐射信号，筛选过滤后将其转换成数字信号进行分析处理，提取有用信息，为后续成像做数据支撑。

在S4中，所述对金属标定物做高分辨成像是采用SAR成像中的BP算法，BP的全称是BackProjection，即后向投影；它是受CAT(computer aided tomography)的启发而诞生的，是一种经典的时域成像算法；其显著特征是精确度高，计算量大，另外对雷达航迹没有特殊要求，条带模式和聚束模式都适用；BP算法的基本思想：将雷达回波数据反向投影到成像区域的每个像素，再将每个像素处的回波进行相干叠加；具体步骤如下：

S401、距离向压缩：一般采用匹配滤波的方式，以最近距离为参考点进行距离向压缩；

S402、划分网格：将成像区域划分成网格，最终形成的SAR图像中每个像素代表一个网格，并获取所有网格点的坐标；

S403、遍历网格点：判断每个网格点、所有方位向是否全部完成遍历；

S404、后向投影：计算雷达在每个方位时刻(发射脉冲的时刻)与每个网格点的距离R，并计算出双程时延Δt＝2*R/c，其中Δt为双程时延，R为网格距离，c为光速；然后在当前方位时刻下采集到的数据中，根据Δt找到距离也是R的数据，这个网格点在这一方位时刻收到的就是这个数据；因为距离向采样率有限，所以并不是每个Δt都能找到对应的数据，找不到就只能近似到临近的值，临近值为频域补零后再进行的插值；遍历所有网格点，获得每个点与相邻最近点的时延Δt；

S405、相干叠加：利用每一网格点的时延Δt，通过插值计算所对应的回波值，与上一方位向该网格点的回波值叠加(相参积累)，最终可获得场景区域图像；

通过上述技术方案，采用SAR成像中的BP算法实现了对金属标定物的高分辨成像。

在S5中、优化补偿未知通道时延需要以点目标相参积累增益最大化和成像分辨率最小化为准则；点目标相参积累增益最大化上文已经阐述过，这里不再赘述；成像分辨率最小化是由于雷达图像的质量是根据分辨率单元的大小来衡量的，而分辨率单元的大小是由必须识别的最小物体的大小决定；分辨率要求受到必须进行的SIG-NAL处理的数量、解释地图细节的任务、数据管理和成本的影响；所以在条件允许情况下，分辨率越小，图像精度越高；通过使用脉冲压缩在合理的峰值功率水平下找到良好的距离分辨率；通过使用合成孔径雷达成像，可以获得良好的跨距离分辨率；其中：

1.雷达图像的分辨率一般表示为距离分辨率×方位分辨率,可称为面分辨率。它代表地面分辨单元的大小。只要分辨单元的面积相同,不论组成分辨单元的两个方向的分辨率相同与否,对雷达图像的解译效果总起来说是相同的；

2.雷达以时间序列来记录数据,而不像相机、光机扫描仪是根据透镜的角距离来记录数据。成像雷达由于反射和接收信号的时延正比于到目标的距离,因此只要精确地分辨回波信号的时间关系,即使长距离也能够获得高分辨率的雷达图像；

满足上述准则后，进行优化补偿未知通道时延，由上述背景技术的缺陷与不足可以了解到，弥补相位差来消除误差的方式并不适用于所有情况；故此，从本质出发，通过弥补天线位置及馈线间时延的方式，比以相位代替时延的方式更加精准；步骤如下：

将雷达通道间及馈线间的时延配置进信号中，产生预设信号，最后输出；其中雷达通道间及馈线间的时延计算公式如下：

其中j代表复数，f

通过上述技术方案，通过弥补天线位置及馈线间时延的方式来实现优化补偿未知通道时延，解决分布式通道校准问题。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

1.本发明通过借助已知位置的点目标确定通道内时延，优化补偿未知通道时延，实现对距离天线很近的目标进行探测时，有效弥补天线发射雷达波束间存在的误差；

2.本发明在实现过程中，基于相位调制形成的虚拟通道，能够提高信息维度，实现高精度测量；

3.本发明在实现过程中需要用到的相位调制是由雷达自身的移相器和相位控制软件来实现，不需要额外软硬件支持；

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明基于虚拟孔径的分布式通道自校准方法的标校处理流程图；

图2是本发明基于虚拟孔径的分布式通道自校准方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-图2，本发明提供提供基于虚拟孔径的分布式通道自校准方法：该方法包括以下步骤：

S1、对发射信号进行相位调制形成高维虚拟通道；

S2、对探测区域内的点目标标定物做探测；

S3、多个虚拟通道形成高维虚拟阵列；

S4、对金属标定物做高分辨成像；

S5、优化补偿未知通道时延。

在S1中，信号在发射之前需要进行信号调制，信号调制的目的是把要传输的模拟信号或数字信号变换成适合信道传输的高频信号，一般分为调幅(AM),调频(FM),和调相(PM)；所述相位调制是指信号调制中的调相(PM)，是指载波的相位对其参考相位的偏离值随调制信号的瞬时值成比例变化的调制方式；假定要发送的信号是m(t)，信号调制的载波为:

a(t)＝F

c

所以可以得出经过调制的信号为：

b(t)＝F

c

公式中，a(t)为载波(时间)，F

c

为调制信号；

这说明了m(t)如何调制相位，在某一时间点的m(t)越大，该点调制信号的频移越大；它也可以看成是改变了载波信号的频率，于是当频率调制表示为相位调制对时间求导时，相位调制就可以认为是频率调制的一种特殊情形；对于幅度小的信号，调相(PM)与调幅(AM)类似，并且基带带宽会加倍且效率也不高；对于单一正弦大信号，调相(PM)与调频(FM)类似，调相的同时有调频伴随发生；调频的同时有调相伴随发生，不过两者的变化规律不同；它的带宽约为：2(h+1)FM，其中h是调制指数，同其他调制指数一样，这个量表示调制变量在未调制水平附近变化的范围；它涉及到载波信号的相位变化:h＝Δθ，其中Δθ是峰值相位偏差，与频率调制中的调制指数形成对比；

所述高维虚拟通道代表传输信号的通道，通道连接每个发射天线与接收天线，通道数量为接收天线数量与发射天线数量的乘积，通过增加虚拟通道，能够大幅提升分辨率以及目标检测的置信度和检测范围(如距离和FOV)，同时进化出激光雷达一样的高密度点云，可带来丰富的感知增强应用；通道数量相当于是对空间进行采样的采样点数，即如果天线通道数越多，那就说明对空间的分辨力越高；合成孔径的目的就是为了让”空间采样点数“越多，从而能够提高分辨力；

通过上述技术方案，对发射信号的进行信号调制，形成信号通道；通过信号通道实现信号的传输，为后续对目标标定物的探测打下基础。

在S2中，对探测区域内的点目标标定物做探测，需要使用发射机组件发射雷达辐射信号，再根据目标位置的回波强弱判断是否探测成功；采用脉冲延迟测距法来判断目标所在位置，此方法充分利用电磁波沿直线传播的特点，原理也非常简单，将目标置于雷达正前方，通过测量各个脉冲到目标的往返时间t与雷达电磁波的速度c来确定距离，探测距离公式如下：

R＝ct/2

其中R代表目标所在距离，c代表雷达电磁波的速度，t代表雷达从发射到接收到回波的时间；

针对探测距离与目标实际距离进行对比判断，计算出精准度，计算公式如下：

其中AOM为精准度，R为探测距离，S为实际距离，探测距离越接近实际距离，精准度越高；

雷达采用数字信号处理，接收机的回波输出的幅度被距离波门周期性采样，采样值的幅度被转换成数字，暂存到称作“距离仓(range bin)”的电子存储器中，每个距离增量都会有一个“距离仓”；工作过程应该也是在脉冲发射后，距离波门开始按某一时间间隔进行周期采样，每次采样的值都经过模数转换存储到距离仓里面，在接收到目标信号回波后，回波信号采样值会在某个距离仓中出现，因此可以计算出相应的距离；由于IQ鉴相的存在，实际上各个距离仓中会存储两组数字分别对应I路和Q路信号；距离波门的采样间隔必须进行折衷的选择，尽管采样间隔大对应的系统设计起来会简单，但是选择过大的话，例如超过发射脉冲的脉宽，信号就有可能落在两个采样点之间，造成丢失，因此通常采用比脉宽小很多的间隔来进行采样，其中，采样过程中可能出现的问题如下：

3.距离模糊：对于脉冲延迟测距而言，倘若目标实际往返时间超过脉冲重复周期，那么该目标的脉冲回波必然会在下一个脉冲发射后才会被接收到，这样会导致目标往返时间被误判为是下一个脉冲发射到回波接收之间的时间，也就是导致距离上的模糊；解决方法：将目标置于单程回波能接收到的最远距离R

4.虚影:存在两个目标在相同方位角和俯仰角，且距离变化率很接近，依靠多普勒频率也无法分辨时，切换PRF，一个或两个目标移动到不同的距离仓，将无法分辨哪个目标移动到哪个距离仓，因此将有两个可能的距离，其中一个是真实距离，另一个就是所谓的虚影；解决方法：通常通过增加PRF个数来解决虚影问题，相比于距离模糊PRF的个数选择，解决虚影的PRF个数比较好理解；要消除两个以上同时被测目标的所有可能的虚影，就必须对每一个目标提供额外的PRF；假设增加一个PRF就能解决距离模糊，那么此时N个PRF下可以对N-1个同时被测目标进行测距，而且不会受虚影影响；

通过上述技术方案，使用发送机组件发送雷达辐射信号，实现对探测区域内的点目标标定物的探测，完成检验雷达的探测效果以及精确程度。

在S3中，使用接收机组件来接收雷达辐射信号，放大所需微弱信号，抑制不需要的噪声、干扰、杂波等信号；通过高频部分的混频器及本振实现下变频，将信号频率由高频变为中频，再通过中频部分放大器进行匹配滤波器，提高输出信号的信噪比，从而达到放大微弱信号，降低不需要信号的目的；再对处理好的信号进行AD采样，采样包括以下步骤：抽样、量化和编码；抽样过程是将模拟信号在时间上离散化，使之成为抽样信号；量化是将抽样信号的幅度离散化使之成为数字信号；而编码则是将数字信号转换成数字系统所能接受的形式；根据指令配置时延，产生预设脉宽的标校信号，在下一个采样时间点前预设脉宽处开启；将原始数据的发射频谱特征存入高维虚拟阵列中；

所述高维虚拟阵列是通过虚拟平移构建1个满秩的接收数据协方差矩阵，使得期望信号的信息保存在信号子空间中，得到正确的估计结果；虚拟阵列的实现需要通过一些技术手段，例如：特定构造的阵列结构模型、数学方法处理接收的信号源、对阵列进行虚拟变换，来达到扩展原阵列孔径或者增加阵元数目等目标；应用不同的虚拟阵列技术，比如：增加虚拟阵元的数目、拓宽阵列的孔径、转换阵型都能够很好的提高估计的精度，增强阵列的鲁棒性；虚拟阵列技术通常应用在大型阵列天线阵的布局、无规则阵列天线的摆放；在DOA估计中，同常规的DOA估计算法最大的不同是：应用虚拟阵列技术，能够极大提高阵元天线的利用效率与阵列的自由度，虚拟阵列技术正是为解决这些问题而产生的；

虚拟阵列是基于多个通道产生的用于存储数据的数组(channels*ADCsamples)，channels为通道数量，ADCsamples为AD总采样点数，ADCsamples计算公式如下：

ADCsamples＝FS*CP*SPP

其中，ADCsamples为总采样点数，FS为帧数，CP为啁啾，SPP为采样点，每一帧包含多个啁啾，每个啁啾包含多个采样点；

基于上述数据进行相参积累，即将目标回波信息中每个啁啾的能量相加(相位相同)，其物理意义在于脉冲积累时由于脉冲关系会越累越强，而回波信号中的噪声是随机的，故此会越来越小，从而提高了信号与噪声的比值，获得更强的回波；步骤如下：

S301、从高维虚拟阵列中，取一个通道的数据将其重新排列成啁啾数*采样点的数组格式；

S302、接下来对这个非周期性连续时间信号x(t)做快速傅里叶变换，观察信号的频率与幅度分布情况，即对信号x(t)做(-∞，+∞)的积分，从而得到距离门，即每个啁啾中目标回波所在的采样点，表达公式如下：

S303、将他们相加，若具有相参性，则相加结果呈线性关系，叠加到线性关系结束为止，记录积累次数即为相参积累增益最大化；

通过上述技术方案，通过接收机组件接收雷达辐射信号，筛选过滤后将其转换成数字信号进行分析处理，提取有用信息，为后续成像做数据支撑。

在S4中，所述对金属标定物做高分辨成像是采用SAR成像中的BP算法，BP的全称是BackProjection，即后向投影；它是受CAT(computer aided tomography)的启发而诞生的，是一种经典的时域成像算法；其显著特征是精确度高，计算量大，另外对雷达航迹没有特殊要求，条带模式和聚束模式都适用；BP算法的基本思想：将雷达回波数据反向投影到成像区域的每个像素，再将每个像素处的回波进行相干叠加；具体步骤如下：

S401、距离向压缩：一般采用匹配滤波的方式，以最近距离为参考点进行距离向压缩；

S402、划分网格：将成像区域划分成网格，最终形成的SAR图像中每个像素代表一个网格，并获取所有网格点的坐标；

S403、遍历网格点：判断每个网格点、所有方位向是否全部完成遍历；

S404、后向投影：计算雷达在每个方位时刻(发射脉冲的时刻)与每个网格点的距离R，并计算出双程时延Δt＝2*R/c，其中Δt为双程时延，R为网格距离，c为光速；然后在当前方位时刻下采集到的数据中，根据Δt找到距离也是R的数据，这个网格点在这一方位时刻收到的就是这个数据；因为距离向采样率有限，所以并不是每个Δt都能找到对应的数据，找不到就只能近似到临近的值，临近值为频域补零后再进行的插值；遍历所有网格点，获得每个点与相邻最近点的时延Δt；

S405、相干叠加：利用每一网格点的时延Δt，通过插值计算所对应的回波值，与上一方位向该网格点的回波值叠加(相参积累)，最终可获得场景区域图像；

通过上述技术方案，采用SAR成像中的BP算法实现了对金属标定物的高分辨成像。

在S5中、优化补偿未知通道时延需要以点目标相参积累增益最大化和成像分辨率最小化为准则；点目标相参积累增益最大化上文已经阐述过，这里不再赘述；成像分辨率最小化是由于雷达图像的质量是根据分辨率单元的大小来衡量的，而分辨率单元的大小是由必须识别的最小物体的大小决定；分辨率要求受到必须进行的SIG-NAL处理的数量、解释地图细节的任务、数据管理和成本的影响；所以在条件允许情况下，分辨率越小，图像精度越高；通过使用脉冲压缩在合理的峰值功率水平下找到良好的距离分辨率；通过使用合成孔径雷达成像，可以获得良好的跨距离分辨率；其中：

3.雷达图像的分辨率一般表示为距离分辨率×方位分辨率,可称为面分辨率。它代表地面分辨单元的大小。只要分辨单元的面积相同,不论组成分辨单元的两个方向的分辨率相同与否,对雷达图像的解译效果总起来说是相同的；

4.雷达以时间序列来记录数据,而不像相机、光机扫描仪是根据透镜的角距离来记录数据。成像雷达由于反射和接收信号的时延正比于到目标的距离,因此只要精确地分辨回波信号的时间关系,即使长距离也能够获得高分辨率的雷达图像；

满足上述准则后，进行优化补偿未知通道时延，由上述背景技术的缺陷与不足可以了解到，弥补相位差来消除误差的方式并不适用于所有情况；故此，从本质出发，通过弥补天线位置及馈线间时延的方式，比以相位代替时延的方式更加精准；步骤如下：

将雷达通道间及馈线间的时延配置进信号中，产生预设信号，最后输出；其中雷达通道间及馈线间的时延计算公式如下：

其中j代表复数，f

通过上述技术方案，通过弥补天线位置及馈线间时延的方式来实现优化补偿未知通道时延，解决分布式通道校准问题。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。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。