基于成像前分割的相参多基机载合成孔径雷达成像方法

技术领域

本发明属于雷达探测与成像领域，尤其涉及一种基于成像前分割的相参多基机载合成孔径雷达成像方法。

背景技术

相参多基机载合成孔径雷达是一种由多个空间分离的雷达平台组成的系统，通过把多个雷达平台的数据进行相参融合，可以在较短时间内获得高分辨率的图像，实现目标的重建。

在多基机载合成孔径雷达成像中，由于利用传统的FFBP算法进行成像处理时，需要在融合时需要对所有点目标进行插值和递归融合，非目标区域的成像处理带来了冗余的巨大运算量，导致很难实现多基合成孔径雷达的快速成像。在文献[1](Yew Lam Neo,FrankH Wong,and Ian G Cumming,“Processing of azimuth-invariant bistatic sar datausing the range doppler algorithm,”IEEE Transactions on Geoscience and RemoteSensing,vol.46,no.1,pp.14-21,2007.)中，提出了一种利用距离多普勒算法(RDA)处理方位向不变的双基SAR数据的方法，利用级数回归方法，导出了方位向不变的情况下双基SAR的距离方程，得到了2维点目标谱的解析形式，但当距离徙动较大时，方位向二次以上的高次相位不能忽略，会大幅降低成像精度。在文献[2](Fanyun Xu,Yongchao Zhang,RufeiWang,Chenyang Mi,Yin Zhang,Yulin Huang,and Jianyu Yang,“Heuristic pathplanning method for multistatic UAV-borne SAR imaging system,”IEEE Journal ofSelected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing,vol.14,pp.8522-8536,2021.)中，提出了一种基于多基无人机机载SAR成像系统的路径规划算法，讨论了多基SAR的成像分辨率，以该多基无人机机载SAR成像系统中特定的一个发射机和一个接收机为例，分析了决定方位角分辨率的因素，比较了不同路径对应的二维场景目标的成像效果，但是成像过程中FFT运算会引入大量的插值运算，进而导致成像聚焦性能降低。

发明内容

为了解决现有技术存在的上述问题，本发明提出了一种基于成像前分割的相参多基机载合成孔径雷达成像方法。

本发明的具体技术方案为：一种基于成像前分割的相参多基机载合成孔径雷达成像方法，具体包括以下步骤：

S1、为多基SAR系统建立一个极坐标系，并构建所述多基SAR系统的回波模型；

所述多基SAR系统包含发射机和N个接收机，所述发射机和第n个接收机形成的一对双基雷达对，在成像区域选择一个位置作为原点O，并建立极坐标系，所述发射机和第n个所述接收机的初始位置空间坐标分别表示为T(x

所述发射机的天线辐射出线性调频信号为：

其中，t,T

瞬时的距离历程表示为：

其中，R

第n个所述接收机接收到的所述点目标P的回波为：

其中，c为电磁波在空气中的传播速度，A

其中，B表示发射信号带宽，即B＝k

S2、通过快速分解反向投影(FFBP)算法将全孔径分解为子孔径；

将每个所述接收机在整个所述合成孔径时间内对应的所述全孔径均匀划分为K

S3、通过将所述子孔径后向投影到投影极坐标系，并结合所述回波模型来获得回波数据，且根据所述回波数据形成子图像；

以所述全孔径的中心为极点，以极点和所述成像区域的中心为极轴建立所述投影极坐标系；在第k个所述子孔径的所述点目标P在所述投影极坐标系的坐标记为P[r

其中，t

S4、通过最大极值稳定区域的图像分割算法将选定的所述子图像分割出疑似目标区域；

S5、通过对所述疑似目标区域对应的像素点进行采样、合并、逐阶段递归融合来获得在所述第g个阶段第n个所述双基雷达对的第k个所述子孔径的成像结果；

S6、通过将一定数量的所述成像结果进行相参融合来获得最终的快速成像。

本发明的有益效果：本发明的方法为多基SAR系统建立一个统一的极坐标系并划分粗的成像投影网格，将全孔径划分为头尾相连的子孔径并对将子孔径数据后向投影获得子图像；然后利用MSER检测方法对选定的部分子图像分割；再将每一阶段分割出的疑似目标区域对应的像素点进行增采样后合并至下一阶段，通过逐阶段递归融合后获得某个双基雷达对的高分辨成像结果；最后将多个双基雷达对的成像结果相参融合获得最终成像结果，实现快速成像。本发明的方法结合快速分解反向投影算法，将原孔径划分为子孔径成像再逐级合并，实现回波数据的批量处理；通过粗略划分成像网格粗成像，减少了初始阶段后向投影过程的运算量，进而减少了由回波数据生成子图像时的计算量。在子孔径图像合并的每个阶段中选取某些子孔径的成像结果用基于MSER的方法分割疑似目标区域，再将剔除背景之后的剩余的像素传递给下一阶段，大量地减少了每一个阶段需要合并处理的像素数量，实现了多基机载SAR的快速高分辨成像。

附图说明

图1为本发明实施例的基于成像前分割的相参多基机载合成孔径雷达的成像方法设计流程图。

图2为本发明实施例中的多基SAR系统的几何观测模型图。

图3为本发明实施例中的MSER图像分割原理示意图。

图4为本发明实施例中的基于FFBP算法的双基SAR的成像结果。

图5为本发明实施例中的基于FFBP算法的多基SAR的成像结果。

图6为本发明实施例中的基于成像前分割的相参多基机载SAR的成像结果。

具体实施方式

本发明旨在提出一种基于成像前分割的相参多基机载合成孔径雷达成像方法，首先，为多基SAR系统建立一个统一的极坐标系并划分粗的成像投影网格，将全孔径划分为头尾相连的子孔径并对将子孔径数据后向投影获得子图像。然后，利用MSER检测方法对选定的部分子图像分割。再将每一阶段分割出的疑似目标区域对应的像素点进行增采样后合并至下一阶段，通过逐阶段递归融合后获得某个双基雷达对的高分辨成像结果。最后，将多个双基雷达对的成像结果相参融合获得最终成像结果，实现快速成像，本发明首先通过粗略划分成像网格粗成像，减少了初始阶段后向投影过程的运算量减少了由回波数据生成子图像时的计算量，又通过最大稳定极值成像区域的图像分割(MSER)算法，减少了子图像相参融合的运算量，本发明大量地减少了每一个阶段需要合并处理的像素数量，实现了多基机载SAR的快速高分辨成像。

下面结合附图与实施例对本发明作进一步的说明。

S1、为多基SAR系统建立一个极坐标系，并构建所述多基SAR系统的回波模型；

在本实例中，本发明的方法基于成像前分割的相参多基机载SAR快速成像方法，流程图如图1所示。

本实例采用包括一个发射机和两个接收机的多基机载SAR系统，多基SAR系统的几何观测模型如图2所示。发射机雷达平台和第n(n＝1,2,...,N)个接收机雷达平台的初始位置可以分别地被表示为T(x

表1

根据多基SAR系统的几何模型，发射机天线辐射出线性调频信号为:

其中，t,T

瞬时的距离历程可以表示为：

其中，R

第n(n＝1,2,...,N)个接收机接收到的点目标P的回波可以写为：

其中c为电磁波在空气中的传播速度，A

其中，B表示发射信号带宽，即B＝k

S2、通过快速分解反向投影(FFBP)算法将全孔径分解为子孔径；

多基SAR系统可以被看作是多对独立的双基SAR子系统组成的，因此，选择发射机和第n个接收机形成的一对双基对进行分析，以作为后文推导多基SAR成像方法的基础。不同接收机以相同的方式完成子孔径划分，仅由于合成孔径时间长短不同会导致子孔径划分的层数有所区别。为方便分析，此处选取第n个接收机的回波数据进行分析。将每个接收机在整个合成孔径时间内对应的全孔径划分为K

S3、通过将所述子孔径后向投影到投影极坐标系，并结合所述回波模型来获得回波数据，且根据所述回波数据形成子图像；

以全孔径的中心为极点，以极点和成像区域的中心为极轴建立投影极坐标系。在第k个子孔径的点目标在投影极坐标系的坐标记为P[r

式中t

S4、通过最大极值稳定区域的图像分割算法将选定的所述子图像分割出疑似目标区域；

最大极值稳定区域方法Maximally Stable Extremal Regions(MSER)先分割出疑似目标区域，再对分割出的疑似目标区域对应的像素进行升采样和合并处理，以避免对分割区域外的背景区域进行不必要的运算。如图3所示，以海面上的一艘船为待成像目标，其余部分为背景的场景为例进行分析。

对于在某个阶段获得的子图像，先测量其灰度值的分布范围[0,H]，并在此灰度值分布范围内从低到高设定M个等间隔的门限值Δh，相邻两个门限值之间满足

h

然后，以每个门限为基准将图像做二值化处理，即将灰度值低于门限的像素置为0，并将灰度值高于门限的像素置为1。此时可以得到M张二值图像，在每一幅二值图像中，灰度值为1的区域被称为极值区域，它表明该区域内的所有像素点的灰度值高于区域边界的灰度值。并且不同门限划分的极值区域满足

对于稀疏场景，在完成子孔径SAR成像之后，目标区域通常较亮，并与背景呈现出较大的对比，并且目标区域的灰度等级将会在一定的范围内保持稳定，根据这个特性，统计相邻两个极值区域面积的变化率并按照以下准则筛选出灰度值稳定于某个范围内的区域以作为疑似目标区域。

其中，S(·)表示极值区域的面积，η

S5、通过对所述疑似目标区域对应的像素点进行采样、合并、逐阶段递归融合来获得在所述第g个阶段第n个所述双基雷达对的第k个所述子孔径的成像结果；

在第g阶段，获得的子图像数目为

记录当前阶段保留的所有像素点位置及其灰度值传递至下一阶段，并将未保留部分进行置0。

相参融合过程分为子孔径对应子图像的逐阶段递归相参融合和不同双基雷达对成像结果的相参融合两个部分。首先，对于子孔径对应子图像的逐阶段递归相参融合，利用sinc插值核对数据进行2倍升采样，将升采样后的数据进行相参叠加，结合式(5)即可得到在极坐标系下第g个阶段，第n个双基雷达对的第k个子孔径的成像结果，该过程可以表示为：

其中

S6、通过将一定数量的所述成像结果进行相参融合来获得最终的快速成像。

其次，对不同双基雷达对成像结果的相参融合，将n个双基雷达对获得按照下式进行相参叠加，得到最终的成像结果，即快速成像：

经过上述成像处理之后，最终仿真结果成像时间比较如表2所示，本次仿真的硬件和软件平台环境如表3所示。基于FFBP算法的双基SAR的成像结果如图3所示。基于FFBP算法的多基SAR的成像结果如图5所示。基于成像前分割的相参多基机载SAR的成像结果如图6所示。在90m×90m的场景范围内，25个点目标被排成5行5列。基于成像前分割的相参多基机载SAR比起使用FFBP算法的双基SAR和多基SAR在方位向上有更高的分辨率。表2比较了使用FFBP算法的双基SAR、多基SAR以及使用上述方法的多基SAR的成像效率，可以看出基于成像前分割的相参多基机载SAR的成像效率较两者有显著提高。

表2

表3

综上可以看出，本发明提出的一种基于成像前分割的相参多基机载合成孔径雷达的快速成像算法，通过快速分解反向投影(FFBP)算法将合成孔径分解为多个子孔径，根据子孔径获得的回波数据形成子图像，然后根据最大极值稳定区域(MSER)的图像分割算法，通过灰度分布范围来对子图像中的目标信息进行分割，得到包含目标信息的网格，对这些网格图像进行相参融合，即可得到高分辨率的快速成像。本发明首先通过粗略划分成像网格粗成像，减少了初始阶段后向投影过程的运算量减少了由回波数据生成子图像时的计算量，又通过最大稳定极值成像区域的图像分割(MSER)算法，减少了子图像相参融合的运算量，本发明大量地减少了每一个阶段需要合并处理的像素数量，实现了多基机载SAR的快速高分辨成像。本发明采用快速分解反向投影(FFBP)和基于最大极值稳定区域(MSER)的图像分割技术，在成像处理过程中减少了冗余计算，可用于解决现有多基平台由于处理大量数据所需处理时间过长的问题，缩短多基机载SAR图像处理时间。其特点是利用MSER技术对FFBP算法获得的子图像进行分割，保留疑似目标区域，忽略背景区域，减少了非目标区域递归融合带来的巨大冗余运算量，缩短所需的成像时间，实现了多基机载SAR的快速成像，在多基机载合成孔径雷达的快速成像领域具有重要应用前景。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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权利要求范围之内。