一种机载全息SAR成像中的相位校正方法与流程

本发明属于合成孔径雷达(syntheticapertureradar，sar)成像领域，涉及holosar(holographicsar，全息合成孔径雷达)成像中的相位校正方法。

背景技术：

holosar是指雷达平台(或称雷达站)沿不同高度做多次圆周轨迹运动的雷达系统。这种雷达系统可以实现对目标的360度全方位高分辨率三维成像探测，近年来引起广泛关注。但是由于大气传输延迟和/或残留的未补偿的运动误差的影响，雷达平台到目标之间的真实距离不能精确获得，导致高精度的三维成像受到残留相位误差的影响。因此，要想实现高精度高分辨率的三维成像，就必须采取措施进行相位校正。

现有的holosar相位校正方法主要有基于多基线自聚焦的方法。该方法通过优化重建结果目标函数，可以实现有效的相位校正。在较好的初始化条件下，它的相位校正性能可以得到有效的保障。

但是，由于该方法需要逐像素地进行相位校正，因此它的计算量较大，特别是重建场景较大时，其计算量更是大到了不可接受的程度，因此该方法不能成为快速有效的holosar相位校正方法。如何解决适用于holosar的快速稳健的相位校正是一个亟待解决的技术问题。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种适用于holosar三维成像处理时的相位校正方法，能够在第三维成像聚焦前校正二维复图像相位，提高三维成像质量。本发明的技术方案是：

一种机载全息sar成像中的相位校正方法，包括以下步骤：

(1)对全息合成孔径雷达回波信号进行距离压缩；

(2)将雷达的方位向合成孔径划分为若干个子孔径，并对每个子孔径内各条航迹的回波进行二维成像处理，得到与子孔径相等数量的子孔径二维复图像集；

对于任一个子孔径二维复图像集中的所有二维复图像的相位校正过程如下：

(3)选择一条全息合成孔径雷达运动轨迹所对应的二维复图像为基准，对子孔径二维复图像集中剩余二维复图像进行去斜处理和复图像配准操作；

(4)循环迭代地进行二维复图像相位校正，具体为：

(41)从子孔径内不同轨迹上获得的所有二维复图像中选取一些包含孤立散射点的特显单元；

(42)对特显单元进行去除线性相位项处理；

(43)采用最大似然相位梯度估计核估计所述特显单元的相位梯度，并将估计出的相位梯度进行相干累加得到估计的相位误差序列；

(44)判断是否达到循环迭代停止条件：若达到，则停止循环，并将估计得到的相位误差序列用来补偿二维复图像集中的二维复图像，完成相位校正；若未达到，则将估计出的相位误差序列补偿所述步骤(41)中的特显单元，然后返回步骤(42)，直到达到循环停止条件。

为更好的理解技术方案，下面对有关原理和步骤作详细说明。

如图8所示，设holosar成像几何构型中包含m条不同高度上的圆周运动轨迹，每个圆周运动轨迹的方位角范围是φ∈[0,2π)。一个圆周运动轨迹对应一个圆周方位合成孔径。将整个圆周方位合成孔径划分为n个子孔径，其中每个子孔径的方位角大小为△φ。在每个子孔径内，m条不同高度上的轨迹形成了垂直基线，垂直基线为垂直于视线方向与方位向所形成平面的直线，选择其中任意一条轨迹为主基线便可进行高度向上的层析处理。

在每个子孔径内，m幅二维复图像可以通过目前较为成熟的二维成像算法处理得到。考虑实际条件下的未知相位误差，第n(1≤n≤n)个子孔径内的第m(1≤m≤m)条轨迹的二维复图像可表示为：

其中bm表示第m条轨迹到主轨迹的垂直基线长度，表示与第m条轨迹有关的相位误差，γ(x,y,s)表示目标的散射系数，smin、smax分别表示目标在垂直于视线方向上的最小和最大高度，|smax-smin|表示目标在垂直于视线方向上的跨度，对于具有一定面积(或体积)的目标，跨度即为该目标在垂直于视线方向上的宽度，r表示主轨迹中心到目标的距离，λ表示电磁波波长。

第一步，选取特显单元；

为了估计出相位误差首先需要在二维复图像中选取一些特显单元。这些特显单元仅包含孤立的单个强散射目标的回波。通过预先设定门限，然后对二维图像中的每个像素进行归一化幅度方差测试，所有归一化幅度方差值小于预先设定门限的像素被选取作为特显单元。

第二步，循环迭代相位误差估计；

本步骤仅对选取的特显单元进行处理。首先将选取的特显单元去除线性相位，然后对去除线性相位后的特显单元用相位梯度估计核估计其相位梯度。将估计出的相位梯度积分求和得到相位误差序列。判断循环迭代停止的条件是否满足，若满足，则停止循环迭代并进行下一步；若不满足，则用估计出的相位误差序列补偿所选的特显单元，并对补偿后的特显单元重复上述操作(返回到去除线性相位步骤)直至达到循环迭代停止的条件。

第三步，补偿二维复图像集；

本步骤操作对象为子孔径内不同轨迹获得的所有二维复图像。用上一步得到的相位误差序列补偿子孔径内的所有二维复图像，并对补偿后的二维复图像集进行高度向成像处理，得到高精度的子孔径三维图像。将所有子孔径三维图像进行非相干叠加即可得到最终的holosar三维成像结果。

本发明的有益效果是：采用相位梯度自聚焦技术，仅需单极化的子孔径二维复图像序列，可以稳健高效地校正holosar高度向成像中的相位误差，进而提高高度向聚焦精度，获得高质量的全景三维sar图像。

附图说明

图1是本发明方法流程示意图；

图2是实测数据试验中机载雷达运动轨迹图；

图3是成像场景的二维成像结果及目标示意图；

图4是相位校正前的顶帽目标成像结果；

图5是本发明相位校正后的顶帽目标成像结果；

图6是相位校正前的福特金牛座汽车成像结果；

图7是本发明相位校正后的福特金牛座汽车成像结果；

图8是雷达成像场景示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的解释。

图1为本发明一种机载全息sar成像中的相位校正方法流程示意图。如图1所示，将holosar回波数据进行子孔径划分以及子孔径二维成像处理后，再进行三个处理步骤：第一步，选取特显单元；第二步，循环迭代相位误差估计；第三步，补偿子孔径二维复图像集。

下面详细说明本发明采用的技术方案：

已知holosar发射信号的波长为λ，其成像几何构型中共有m条完整的圆周运动轨迹，每条圆周运动轨迹形成一个圆周合成孔径。将完整的圆周合成孔径划分为n个子孔径，其中每个子孔径的方位角大小为△φ，即n·△φ＝2π。设笛卡尔坐标系的三维坐标轴分别为x轴、y轴和z轴，定义s轴为垂直于距离向和方位向所形成的平面的坐标轴。设子孔径内雷达信号的入射角为θ，则z轴坐标和s轴坐标的几何关系可表示为z＝s·sin(θ)。设成像场景中包含若干个静止目标，目标总数为p，且p个目标具有相同的(x,y)坐标，不同的s坐标，则经过二维成像处理以后，第m条轨迹的第n个子孔径的二维成像结果gm,n(x,y)，m＝1,2,…,m，n＝1,2,…,n，表示为：

其中γn(x,y,si)和si分别表示第i(i＝1,2,…,p)个目标的散射系数和s轴坐标，bm是第m条轨迹到主轨迹的垂直基线长度，是与第m条轨迹有关的相位误差，rn是第n个子孔径中的主轨迹中心到目标的距离，j表示虚数单位，π表示圆周率，exp表示以自然常数e为底的指数函数。

由于相位误差项的影响，使得沿s轴的成像聚焦受到影响，从而获得的三维成像结果较差。要想获得高精度的三维成像结果，就必须对相位误差项进行校正。具体的步骤为：

第一步，选取特显单元；

本步骤的操作对象是子孔径内不同轨迹上获得的所有二维复图像。预先设定门限值μ0，然后对所有二维复图像中的每个像素进行归一化幅度方差测试，所有归一化幅度方差值小于门限值μ0的像素被选取作为特显单元。归一化幅度方差值μn(x,y)的定义为：

第二部，循环迭代相位误差估计；

本步骤的操作对象为所选取的特显单元。假设经过上一步骤以后，一共选取了k个特显单元用来组成估计相位梯度的数据集，则第k个特显单元的值表示为gm,n(xk,yk)：

其中γn(xk,yk,sk)表示所选取特显单元中单个强散射目标的散射系数，sk表示所选取特显单元中单个强散射目标在s轴上的位置，ck(bm)表示由其他弱散射目标和噪声构成的杂波，k＝1,2,…,k。

首先去除所选取特显单元的线性相位项，结果表示为g′m,n(xk,yk)，该步操作可用表达式表述如下：

其中c′k(bm)＝ck(bm)·exp(j4πbmsk/λrn)。在去除了线性相位项以后，采用最大似然估计核去估计所选特显单元的相位梯度，则估计出的相位梯度为：

其中arg(·)是相位提取算子，(·)*是取共轭算子。然后对估计出的相位梯度进行积分求和就可以获得估计出的相位误差序列，即：

为了提高估计的精度以及稳健性，上述操作是循环迭代进行的。当相邻两次迭代中相位误差序列估计结果的差别总和小于某一特定阈值ε时停止循环迭代，即判断

是否成立。其中ε为终止循环迭代的阈值，为第j-1次迭代估计出的相位误差，为第j次迭代估计出的相位误差。若达到循环迭代停止条件，则进行下一步；若未达到循环迭代停止条件，则用估计出的相位误差序列补偿所选取的特显单元，然后重复上述对所选特显单元的操作直至达到循环迭代停止的条件。

第三步，补偿二维图像集；

本步骤操作对象为子孔径内不同轨迹上获得的所有二维复图像。用上一步骤中估计得到的相位误差序列补偿子孔径内的所有二维复图像，则经过补偿后的二维复图像表示为：

其中

经过本发明中方法进行相位校正后，于是有

利用补偿后的二维复图像集进行高度向波束形成便可实现高度向聚焦，即：

根据z轴和s轴的几何关系，利用获得的γn(x,y,s)进行插值处理，便可得到笛卡尔坐标系下的子孔径三维图像γn(x,y,z)。通过将各子孔径三维图像进行非相干叠加便可得到最终的holosar全景三维图像：

通过实测数据实验对本发明进行了验证，实测数据实验结果证明了本发明的有效性。

在实测数据实验中，所使用的holosar实测数据来自于美国afrl公开的gotcha数据。录取该数据的holosar构型中包含不同高度的8条完整圆周运动轨迹，成像场景是100m×100m(x轴方向×y轴方向)的停车场，成像场景中心为笛卡尔坐标系原点。受气流扰动等因素的影响，机载雷达平台的运动轨迹并不是理想的圆周轨迹，实际所形成的8条轨迹如图2所示，所有参数的单位均为国际标准计量单位。雷达工作的频段为x波段(中心频率9.6ghz)，带宽为640mhz。

图3是成像场景的二维成像结果及目标示意图。其中水平方向为x轴方向(单位：米)，垂直方向为y轴方向(单位：米)。从图3中可以看出，成像场景中的目标主要是车辆、顶帽以及角反射器。在本实验中，选取如图3右侧所示的顶帽和福特金牛座汽车为对象对本发明的有效性进行验证。所选对象的成像范围均为10m×10m×3.5m(x轴方向×y轴方向×z轴方向)。

图4是相位校正前的顶帽目标成像结果。其中左侧为三维成像结果，右侧为三维成像结果在各二维平面上的投影结果，投影方式为最大值投影。从图4中可以看出，在未进行相位校正前，顶帽目标不能实现良好聚焦，图像中出现了模糊现象。图5是利用本发明方法进行相位校正后的顶帽目标成像结果。其中左侧为三维成像结果，右侧为三维成像结果在各二维平面上的投影结果，投影方式为最大值投影。从图5中可以看出，在利用本发明方法进行相位校正以后，顶帽目标实现了良好的聚焦，图像中不存在模糊现象，且顶帽目标形状与图3右侧的顶帽实物照片吻合度较好。

图6是相位校正前的福特金牛座汽车成像结果。其中左侧为三维成像结果，右侧为三维成像结果在各二维平面上的投影结果，投影方式为最大值投影。从图6中可以看出，在未进行相位校正前，福特金牛座汽车不能实现良好聚焦，图像中出现了模糊现象，并且不能良好识别车辆轮廓。图7是利用本发明方法进行相位校正后的福特金牛座成像结果。其中左侧为三维成像结果，右侧为三维成像结果在各二维平面上的投影结果，投影方式为最大值投影。从图7中可以看出，在利用本发明方法进行相位校正以后，福特金牛座汽车实现了良好的聚焦，图像中不存在模糊现象，且车辆轮廓清晰，与图3右侧的福特金牛座汽车实物照片吻合度较好。

通过以上顶帽目标和福特金牛座汽车的成像结果可知：本发明方法能实现机载holosar三维成像中的相位校正，从而实现高精度holosar三维成像。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。