一种基于逆Omega-K算法的海面要素SAR原始数据仿真方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于海洋遥感技术领域，具体设及一种基于逆Omega-K算法的海面要素SAR 原始数据仿真方法。
【背景技术】
[0002] 合成孔径雷达(SAR)作为一种先进的微波遥感探测器(具有高分辨、不受气象条件 限制等优势），已经广泛应用于军事侦察、地质测绘和海洋环境探测等领域。在海洋环境探 测方面，SAR可获取海洋表面流场、风场、海浪方向谱、海洋内波、锋面和海冰等海洋环境要 素。此外，SAR对海洋目标的监视、海洋溢油监测W及海岸侵蚀监测等都有十分重要的意义。 传统的海洋监测手段如岸基观测站、船只、浮标等都存在很多不足之处，如覆盖范围非常有 限，且容易受到来自陆地的干扰。因此，SAR弥补了传统测量方法的不足。
[0003] 为了充分发挥SAR在海洋动力环境探测中的优势，需要深入研究SAR海面成像的机 理与算法、利用SAR进行海洋动力环境参数的反演算法、W及适用于海洋遥感的SAR系统的 设计等。对"实际获取"的SAR数据进行分析处理是一种最为直接的手段。然而运种方式也存 在一定的局限性:实际获取SAR数据的雷达系统参数往往是固定的，因此无法通过人为改变 雷达系统参数来研究SAR对海面场景的响应情况。再者，海面场景的各种调制因素(如电磁 波倾斜调制、水动力调制、W及波浪的轨道速度调制等化实际获取SAR数据中"混合"在一 起而无法分开，因此，无法直接研究海面场景各种调制因素"各自"的贡献比例。对海面要素 进行"仿真模拟"是对"实际获取SAR数据处理"的一种有效且必要的补充手段。此外，"仿真 模拟"也是研制新型海洋SAR系统不可或缺的步骤。
[0004] 目前已有的海面要素仿真技术主要是基于"SAR图像域"的仿真，即直接仿真海面 场景"聚焦后"的SAR图像。运类海面要素仿真技术由于仅需要根据公式进行"数值计算"，因 此具有"步骤简单"与"运算量小"的优点。然而，基于"SAR图像域"的海面要素仿真技术是 "非完备"的仿真，具有如下缺点：
[000引（1)某些信息在基于"SAR图像域"的海面要素仿真数据中是缺失的，比如，"多普勒 中屯、偏移"运个参数就无法在仿真数据中体现。SAR数据的多普勒中屯、偏移是一个非常重要 的参数，利用它可W反演海流的径向速度。
[0006] (2)基于"SAR图像域"的海面要素仿真技术无法测试、发展新的海面"成像聚焦"算 法。
[0007] (3)基于"SAR图像域"的海面要素仿真技术较难用于海面场景的"模式识别"与"特 征解潭'，比如进行"溢油识那'等。
[0008] (4)现有的基于"SAR图像域"的海面仿真技术没有考虑由"海浪的径向速度W及海 流的径向速度"所导致的多普勒频率与距离频率的"禪合"，比如距离单元走动。
[0009] (5)现有的基于"SAR图像域"的海面仿真技术没有考虑由"海流的方位向速度"所 导致的"SAR图像散焦现象"。
[0010] (6)现有的基于"SAR图像域"的海面仿真技术无法实现对海面特定区域或特定目 标进行"重聚焦"。
[0011] 为了克服现有的基于"SAR图像域"的海面要素仿真技术的缺点，需要发明一种海 面要素的SAR"原始"数据仿真方法。运里所述的"原始"数据指的是"雷达天线"接收到的数 据，而非"SAR图像域"的数据。基于二维时间域(快时间-慢时间域)的方法能够实现海面SAR 原始数据的仿真，然而，运种方法的运算量非常巨大。因此，发明一种简单易行且能够同时 包含各种调制作用（比如"倾斜调制"、"水动力调制"、"波浪轨道径向速度调制"、"SAR像素 单元内速度随机分布"调制等）W及海流的运动信息的"SAR原始数据"仿真方法是本领域需 要解决的关键技术问题。
【发明内容】
[0012] 为了解决现有的基于SAR图像域的海面要素仿真技术存在的问题，本发明的目的 是提供一种基于逆Omega-K算法的海面要素SAR原始数据仿真方法，能够同时包含各种调制 作用W及海流的运动信息。
[0013]为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
[0014] 一种基于逆Omega-K算法的海面要素SAR原始数据仿真方法，包括W下步骤：
[0015]步骤一、利用基于复信号二维频率域的逆Omega-K算法仿真海面场景，即利用快速 傅里叶变换将海面要素的复散射系数矩阵变换到二维频率域，之后进行距离频率映射，然 后在复信号二维频率域利用"SAR二维频率谱参考函数"进行带限滤波，最后将带限滤波后 的复数据利用快速逆傅里叶变换变换到二维时间域从而得到海面要素SAR原始数据；
[0016]步骤二、将大尺度海浪的轨道径向速度信息W及海流的二维速度信息包含到距离 频率映射函数W及SAR二维频率谱参考函数中；
[0017] 步骤Ξ、利用批处理的仿真方式来应对大尺度海浪轨道径向速度的空变特性，即 根据海面径向速度的取值范围，设置一系列离散化的径向速度值，然后对于每一个径向速 度值，均实施一次逆Omega-K算法;每实施一次逆Omega-K算法，海面上所有具有该径向速度 值的散射单元将会同时被仿真；
[0018] 步骤四、对仿真得到的海面要素SAR原始数据进行聚焦得到SAR图像，SAR图像能够 呈现出速度聚束效应。
[0019]本发明的具体步骤如下：
[0020] (1)通过海浪海流参数计算海浪高度场：
[0021] 建立坐标系，平行于SAR飞行方向为方位向坐标X，垂直于SAR飞行方向为距离向坐 标y，根据下式计算海浪高度场z(x，y):
[0022]
[0023]其中，X与y分别为海面场景的方位向坐标与距离向坐标；皆与巧> 分别表示海浪 高度谱的方位波数维坐标与距离波数维坐标，离散化表示为：
[0024]
[0025]
[0026] W上两式中，^与心分别为海面场景的方位向尺寸大小与距离向尺寸大小;Μ与N分 别为海浪高度谱方位波数维与距离波数维的像素个数；
[0027]ilV为均匀分布的随机相化U为频率成化批对应的波浪的幅度；
[0028] (2)通过得到的海浪高度场计算雷达截面积；
[003引其中，姑/ (不,，，片）为水平极化归一化雷达截面积，（Xm，yn)为海面散射单元的离散 化坐标，Xm为方位向坐标，yn为距离向坐标：
[0036]其中Δχ与Ay分别为海面散射单元的方位向尺寸大小与距离向尺寸大小，分别由SAR像素的方位向尺寸与距离向尺寸所决定：
[0039] W上两式中，V为雷达平台的速度，PRF为脉冲重复频率，C为光速，Fs为雷达快时间 采样频率，Θ为电磁波的入射角；
[0040]k为雷达波数，kp为大尺度波浪主分量的波数，ε为海水的介电常数，Es( ·，·）为 Bragg散射波浪谱；巧""i为入射面内（Xm，yn)处散射面的倾斜角，而皆"嘴(Xm，yn)处散射面沿 着方位向的倾斜角，可由W下两式计算：
9
[0043] (3)将雷达截面积句w(X,,,，乂,）由海面坐标(Xm，yn)映射到斜距面坐标，得到 转换后的雷达截面积;
[0044](Xm，yn)与片)满足W下关系：
[0045]
[0046]其中，Vx为海流的方位向速度，
[0047]
[004引上式中，yc为海面场景中屯、距离向坐标，Η为雷达平台的高度，馬。为海面场景中屯、 的斜距，
,
[00划 （4)生成坐标执，f;)处的散射单元的复散射系数;，,，0,方法如下：叫端化江" 为方差产生两个独立的高斯数，然后将运两个高斯数分别作为的实部与虚部；
[00閲 （5)生成海面坐标(Xm，yn)处散射单元