一种SAR动目标二维自聚焦成像处理方法

技术领域

本发明属于雷达图像处理技术领域，具体地说，是一种SAR动目标二维自聚焦成像处理方法。

背景技术

合成孔径雷达（SAR）是一种全天时、全天候的高分辨率成像雷达，现已广泛应用于军事侦察、资源探测、灾害监视等重要场景中。双基地合成孔径雷达（SAR）发射站和接收站分置于不同平台上，相比于单基地SAR，具有反侦察、抗干扰和生存能力强等特点，在军用和民用领域具有十分重要的应用价值。双基地SAR不仅可以监测静止目标，同时也可以对动目标进行监测和成像。

PFA（极坐标格式成像算法）是一种经典的SAR聚束模式成像算法。在双基地SAR系统成像中，PFA是一种有效的选择。在双基地SAR成像系统中，由于机载运动时的抖动和轨迹的偏差以及目标物的运动会在雷达回波数据中引入距离徙动和方位向的相位偏移，从而导致图像出现散焦，质量下降。只采用一维方位向的相位误差补偿不能达到良好的聚焦效果，因此，为了获取高质量、高分辨率的SAR图像，需要对图像进行二维相位误差补偿。

目前，对于自聚焦算法的研究，更多的是对方位向相位误差（APE）估计，而忽略了距离向的RCM估计和补偿，然而，为了得到高质量的聚焦图像，RCM的估计和补偿是不容忽视的。

发明内容

为了解决这一问题，本发明通过估计相位误差模型，先对原始PFA数据进行预补偿，然后利用ISAR的包络对齐方法首先估计RCM，再利用RCM与APE之间的分析关系，通过PGA算法估计APE，以达到更好的聚焦效果，最后采用二维稀疏求解对图像处理，以获得质量更高的图像。

本发明采用回波信号的相位补偿技术，可以对匀速和非匀速运动的目标成像实现良好的聚焦效果，具体采用的技术方案如下：

一种SAR动目标二维自聚焦成像处理方法，包括以下步骤：

S1、建立双基地SAR数据采集模型，获取PFA处理后的动目标信号模型；

S2、利用拟合和插值推导动目标图像的二维空间频率域相位误差数值表达式；

S3、根据动目标的位置信息反推二维频率域相位误差数值，对图像进行预滤波处理，实现粗补偿；

S4、预滤波后，进行子孔径分解，距离徙动校正和方位向一维自聚焦处理，求解距离徙动曲线；

S5、对距离徙动曲线进行keystone变换，根据模型得到两维相位误差的初始估计数值；

S6、构造代价函数，进行二维稀疏约束求解;

S7、通过点目标仿真验证本发明对任意航迹、任意运动轨迹下动目标图像可以实现二维重聚焦处理。

本发明的进一步改进，S1通过构建双基地SAR信号模型，得到回波信号，经过PFA算法处理后得到动目标相位误差为：

其中，

发射机和接收机平台在任意方位采样时间

在本发明中，利用拟合和插值得到S2进行双基地PFA动目标相位误差，如下：

其中：

为PFA极坐标格式转换后的方位向采样数值，由数据插值确定。

依据动目标位置信息反推得到双基地差分距离泰勒展开系数，进而依据二维相位误差模型设计滤波器实现动目标图像的预滤波处理，可以实现相位误差粗补偿。

二维极坐标格式相位误差

其中

通常情况，动目标在图像中的位置

基于图像域位置反推得到了双基地差分距离部分信息，进而采用上述滤波可以实现动目标图像的粗聚焦补偿。

本发明对预补偿动目标图像进行距离徙动估计，同时考虑图像的越距离单元走动和距离单元内走动，通过越距离单元徙动校正、降分辨率处理以及方位向自聚焦来实现距离徙动曲线估计。

本发明对估计得到的RCM曲线进行keystone变换反推得到处理后的二维相位误差估计值

利用曲线拟合提高RCM估计精度，并去除方位相位误差中的线性相位误差，然后依据模型可以得到动目标回波差分距离曲线

然后依据模型得到二维相位误差初始估计值

本发明的进一步改进，S6在完成二维相位误差初始估计后，利用二维稀疏约束，计算并实现数据的重聚焦和相位误差估计的迭代更新，最后实现数据的聚焦处理。

设置代价函数：

其中，

本发明的有益效果：本发明推导了更为精确的动目标二维相位误差模型，根据推导得到的模型，对原始PFA数据进行预滤波粗补偿。然后基于插值和拟合运算估计RCM信息，并进行插值keystone变换计算二维相位误差的初始估计值。最后，基于测量数据以及RCM信息联合二维稀疏约束实现图像的重聚焦处理。

附图说明

图1是本发明中合成孔径雷达二维自聚焦的流程图。

图2是本发明中无源双基地SAR信号采样几何模型示意图。

图3是本发明中仿真动目标轨迹图。

图4是本发明中动目标MT1经过PFA处理后的图像。

图5是本发明中动目标MT2经过PFA处理后的图像。

图6是本发明中动目标MT1在RCM校正前的图像和距离徙动轨迹。

图7是本发明中动目标MT2在RCM校正前的图像和距离徙动轨迹。

图8是本发明中动目标MT1在RCM校正后的图像化距离徙动轨迹。

图9是本发明中动目标MT2在RCM校正后的图像化距离徙动轨迹。

图10是本发明中动目标MT1一维重聚焦图像。

图11是本发明中动目标MT1二维重聚焦图像。

图12是本发明中动目标MT2一维重聚焦图像。

图13是本发明中动目标MT2二维重聚焦图像。

图14是本发明中重聚焦动目标MT1距离剖面图对比图。

图15是本发明中重聚焦动目标MT1方位向剖面图对比图。

图16是本发明中重聚焦动目标MT2距离剖面图对比图。

图17是本发明中重聚焦动目标MT2方位向剖面图对比图。

实施方式

为了加深对本发明的理解，下面将结合附图和实施例对本发明做进一步详细描述，该实施例仅用于解释本发明，并不对本发明的保护范围构成限定。

如图1所示，一种SAR动目标二维自聚焦成像处理方法，具体包括以下步骤：

S1、构建双基地SAR数据采集几何模型，获取PFA处理后的动目标回波信号模型；

S2、利用拟合和插值处理推导动目标图像的二维空间频率域相位误差数值表达式；

S3、根据动目标的位置信息反推二维频率域相位误差数值，对图像进行预滤波处理，实现粗补偿；

S4、预滤波后，进行距离徙动校正和方位向PGA处理，反推得到两维相位误差的初始估计数值；

S5、构造代价函数，进行二维稀疏求解;

S6、实验仿真验证本发明中对任意航迹、任意运动下的动目标二维稀疏自聚焦方法的有效性。

如图2所示，上述S1的具体流程为：定义坐标原点为场景中心点，雷达发射机和接收机平台沿着不同方向以速度

(1)

其中，

表示孔径中心时刻，/>

根据平面波前假设，将差分距离

(2)

其中，

双基地配置下，空间频率域采样位置非均匀分布，需要重新采样后才能进行逆傅里叶变换得到图像。对回波数据进行重采样，将坐标系以旋转角度

（3）

旋转坐标后对数据进行重采样得到均匀采样的回波数据，然后做两维FFT即可成像。然而，对动目标回波信号，极坐标格式变换后为，

(4)

公式(4)中进行了平面波前假设，忽略了动目标相位误差

(5)

上述相位误差必然后造成动目标响应函数的畸变，其位置出现失真或者出现散焦现象，需要进行补偿。

上述S2的具体流程：如S1所提及，双基地动目标回波数据极坐标格式转换后进行逆傅里叶变换可以得到图像。然而，由于PFA采用了平面波前假设，没有考虑动目标的未知运动状态，动目标图像中存在二维相位误差，如公式(5)所示，导致图像出现散焦。公式(5)中，目标的运动状态信息未知，极坐标格式转换后的方位向时间变量

对方位向采样时间

(6)

S3的具体步骤为：根据S2推导得到的相位误差公式，将线性相位补偿到中心点位置。对于一维的自聚焦，线性相位只会影响目标点的移动，而二维的自聚焦，则会导致目标点出现两个维度的散焦现象。因此，通过推导的相位误差公式，将线性相位补偿到中心点位置，可以避免后续的相位误差补偿中出现散焦。

从上一步推导的二维极坐标格式相位误差

其中

通常情况，动目标在图像中的位置是已知的，可以利用图像域位置反推得到部分差分距离向信息，进而依据模型得到部分二维相位误差。利用上述信息设置预补偿滤波器为：

（8）

预补偿后，动目标的距离徙动和相位误差被部分补偿，可以一定程度上改善目标的聚焦质量。

S4的具体步骤为：如S3所述，预滤波补偿可以一定程度上改善目标的聚焦质量。但是，在分辨率较高、动目标运动速度较高等条件下时，动目标数据中仍然残留高阶相位误差。S4中，对相位误差模型与一维相位误差的关系进行推导。然后，对数据进行RCM校正和相位误差估计，得到初始的距离徙动轨迹RCM

根据公式(8)信号模型可以得到方位相位误差

(9)

其中，线性相位

（10）

其中，

S5的具体步骤为：

对上述差分距离曲线进行keystone插值处理，可以得到

（11）

然后依据模型得到二维相位误差初始估计值

（12）

S6的具体步骤为：设置代价函数：

(13)

其中，

对公式(13)进行迭代求解。首先，利用

（14）

其中

（1）设定步长为

（2）初始化

（3）令

（15）

（16）

（17）

（4）如果达到最大迭代次数或者

然后，固定

(18)

迭代处理中重建图像受稀疏约束限制，会逐步实现动目标响应函数的主瓣宽度和旁瓣能量降低，借助于

(19)

其中，

上算步骤重复进行，直到满足迭代收敛条件为止。

S7的具体步骤为：实验仿真验证本发明中对任意航迹、任意运动下的动目标二维稀疏自聚焦方法的有效性。

实验仿真数据如表1所示：

表1 无源双基地SAR雷达仿真参数

仿真不同运动状态的动目标回波数据，分别利用一维PGA和本申请所示的二维稀疏自聚焦进行处理。其中，动目标运动轨迹如图3所示，MT1沿着直线进行匀速运动，MT2进行匀加速运动。

仿真结果如图4-图9所示，其中，图4和图5是动目标PFA处理后的图像，图6和图7是动目标RCM校正前的距离徙动轨迹，图8和图9是动目标MT1校正后的图像和距离徙动轨迹。图10-图13是PGA处理和二维稀疏自聚焦处理后的聚焦图像，图14-图17是重聚焦动目标响应函数的剖面图对比结果。从上述仿真结果可以看出，RCM校正后仍然残留亚像素单元徙动以及耦合项，导致一维自聚焦处理获得的动目标图像聚焦质量下降。本文所示二维稀疏约束自聚焦同时补偿了高阶耦合相位以及残留RCM误差相位，实现了动目标的高精度重聚焦成像。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。