用于飞行机载SAR运动补偿的估计方法与流程

本发明属于信号特征控制技术领域，具体涉及用于飞行机载sar运动补偿的估计方法。

背景技术：

机载合成孔径雷达(syntheticapertureradar,sar)运动补偿技术可分为基于仪器和基于数据两类。基于仪器的sar运动补偿主要利用sar运动测量单元提供的数据计算多普勒中心和多普勒调频率两个成像参数。但实际中，经常发生运动测量单元的测量数据不能满足成像质量要求，为此，产生了基于数据的sar运动补偿技术。从sar信号处理的角度而言，提起sar运动补偿一般专指后者，即基于数据的运动补偿技术。

迄今为止，所有sar成像的理论模型均以sar平台做匀速直线运动为前提推导得出。因此，早期的sar运动补偿方法是通过杂波锁定以及自聚焦等手段获取更加准确的sar平台飞行速度以及天线指向，从而获得准确的能满足成像质量要求的sar多普勒中心和多普勒调频率。但对于不平稳飞行的sar，此时，传统的方法已不能生搬硬套、不加修正地加以应用。实践表明，对于不平稳飞行sar数据，即使是能适应sar高阶运动误差的著名的pga(phasegradientautofocus)自聚焦算法也往往失效。

技术实现要素：

针对现有技术中的不足，本发明提供用于飞行机载sar运动补偿的估计方法，该方法能有效克服sar不平稳飞行对成像质量的影响，获得清晰的、可分辨的sar图像。

本发明通过以下技术方案实现。

用于飞行机载sar运动补偿的估计方法，包括以下步骤：1)对原始的sar数据进行距离压缩，将数据变换到二维时域；2)估计模糊的多普勒中心fdb；3)对距离压缩后的数据做方位向fft，变换到距离时域，方位频域；4)解多普勒模糊数n；5)根据模糊的多普勒中心fdb和多普勒模糊数n，计算得到估计的多普勒中心fd；6)再将数据变换到距离压缩后的二维时域，利用估计出的多普勒中心fd进行距离徙动校正；7)估计多普勒调频fr；8)根据估计出多普勒参数完成sar二维成像处理。

作为优选，步骤2中，用能量均衡法估计模糊的多普勒中心fdb，设在距离压缩后的二维时域中，第k个距离单元、第i个方位单元的信号为x(k,i)，能量均衡法的实现过程为：2.1)利用公式计算互相关系数，公式中x^*(·)为x(·)的复共轭，2.2)根据互相关系数c(k)计算第k个距离单元对应的fdb(k)，公式为

作为优选，步骤4中，当sar具有大的线性走动时，其线性走动斜率与多普勒中心有关，设该斜率为kd，则有通过检测直线斜率估计kd，进而获得fd的估计值则可得多普勒模糊数为

作为优选，步骤5中，进行多普勒中心fd估计，多普勒中心fd估计需要获取两个参数，一个是模糊的多普勒中心fdb，一个是多普勒模糊数n，多普勒中心fd与这两个参数的关系为fd＝n·fp+fdb，其中fp为雷达prf；

作为优选，步骤7中，多普勒调频率fr估计方法为相位差分法。

作为优选，步骤7中，多普勒调频率fr估计方法为子孔径相关法。

作为优选，所述的多普勒模糊数n取整运算。

作为优选，利用多个距离单元上的估计值提高估计精度。

与现有技术相比：完成对sar平台不平稳运动的补偿，获取高质量的sar图像。

附图说明

图1为本发明机载sar实测数据rd域信号强度图像。

图2为本发明机载sar不平稳飞行实测数据rd域信号强度图像。

图3为本发明有多普勒模糊的机载sar实测数据rd域信号强度图像。

图4为本发明使用传统方法成像得到的结果。

图5为本发明使用不平稳飞行sar运动补充得到的结果。

具体实施方式

下面结合附图与具体实施方式，对本发明做进一步描述。

用于飞行机载sar运动补偿的估计方法，包括以下步骤：1)对原始的sar数据进行距离压缩，将数据变换到二维时域；2)估计模糊的多普勒中心fd；3)对距离压缩后的数据做方位向fft，变换到距离时域，方位频域；4)解多普勒模糊数n；5)根据模糊的多普勒中心fd和模糊数n，计算得到估计的多普勒中心fd；6)再将数据变换到距离压缩后的二维时域，利用估计出的多普勒中心fd进行距离徙动校正；7)估计多普勒调频fr；8)根据估计出多普勒参数完成sar二维成像处理。

当sar做匀速直线运动时，斜距相同、方位位置不同的目标，由于其距离徙动轨迹形状相同，在距离压缩后的rd域(距离时域方位频域)，它们就完全叠加到了一起，根据这个特点，可以得出，对于平稳飞行的sar，如果场景沿距离向有起伏，在方位未聚焦的rd域的强度图像中，将会看到或明或暗的条纹，而条纹的形状就是距离徙动轨迹。图1是某机载sar实测数据的rd域信号强度图像，从中可以容易地看出代表距离徙动轨迹的条纹。

同时通过图1也验证了平稳飞行sar方位向回波的时间与频率之间的锁定关系，即对于lfm信号来说，信号的瞬时频率与时间是一一对应的。

图2示出了某机载sar不平稳飞行实测数据的rd域信号强度图像。由图2可见，由于飞行不平稳，rd域信号强度图像已辨别不出代表距离徙动轨迹的条纹。对这样的数据，传统成像处理方法，甚至包括素以稳健著称的pga已不再有效。

从理论上来说，机载正侧视sar的斜视与其飞行不平稳是两个概念。但实际中，sar的飞行不平稳往往伴有斜视存在。

图3示出了某机载正侧视sar多普勒模糊数为-1的实测数据rd域信号强度图像，图中也能辨别出距离徙动轨迹条纹，但有点模糊，说明在这段飞行期间，sar在斜视的同时伴有轻度的不平稳。

可见，尽管从概念上来说，sar的斜视与飞行不平稳是两个问题，但两者往往共同存在，因此，不平稳飞行sar的运动补偿必须同时考虑并解决斜视问题。

一、首先进行多普勒中心fd估计。

对于不平稳飞行sar来说，有效的运动补偿首先要求准确地估计多普勒参数。根据前面的分析，不平稳飞行的机载sar往往伴有多普勒模糊现象，因此多普勒中心的估计还需要解多普勒模糊。

多普勒中心fd估计需要获取两个参数，一个是模糊的多普勒中心fdb，一个是多普勒模糊数n，多普勒中心fd与这两个参数的关系为

fd＝n·fp+fdb(1)

(1)式中，fp为雷达prf。

估计模糊的多普勒中心fdb

fdb的估计方法有多种，比较著名的有能量均衡法，cde(correlationdopplerestimator)法等。cde法在方位时域里进行，计算量小，精度高，在实际的sar系统中得到了广泛的应用。

设在距离压缩后的二维时域中，第k个距离单元、第i个方位单元的信号为x(k,i)，cde方法的实现过程为：

1)计算互相关系数

(2)式中x^*(·)为x(·)的复共轭。

2)根据互相关系数c(k)计算第k个距离单元对应的fdb(k)

可以利用多个距离单元上的fdb估计值提高估计精度。

(2)解多普勒模糊数n

当sar具有大的线性走动时，其线性走动斜率与多普勒中心有关，设该斜率为kd，则有

因此，可以通过检测直线斜率估计kd，进而获得fd的估计值则可得多普勒模糊数为

(5)式中，round{·}表示取整运算。

二、其次进行多普勒调频率fr估计。

当sar斜视时，由于同一目标的方位向回波信号分布在多个距离单元内，造成某一距离单元上信号的信噪比降低。这一信噪比的降低将会严重影响多普勒调频率fr的估计精度，为此，利用估计出的多普勒中心fd首先在距离压缩后的二维时域内进行距离走动校正，然后再进行多普勒调频率fr的估计。

对于不平稳飞行sar，多普勒调频率fr估计可以在方位时域进行。此时，可以应用的多普勒调频率估计方法有相位差分法(phasedifference,pd)，子孔径相关法(mapdrift,md)等。

对于位于第k个距离单元的目标，其方位向回波信号可以表示为

(6)式中：p为发射脉冲序号，ns为子孔径处理点数，frk称为第k个距离单元的多普勒调频率。

将gk(p)分成两个长度为ns-p0的子孔径信号

pd自聚焦方法的处理过程如下：

1)将g1k(p)的复共轭与g2k(p)相乘得

(8)式中上标‘*’表示复共轭操作。可见经过式(5-8)的变换，yk(p)成为了一个单一频率的信号，其频率为frkp0/fp。

2)yk(p)长度通过补零变为n(n>ns-p0)，作n点dft

3)求|yk(l)|的峰值。设|yk(l)|最大值出现在lk处，则可得第k个距离单元的多普勒调频率的估计值为

三、最后，利用估计得到的多普勒中心fd和多普勒调频率fr进行成像。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。