基于图像谱压缩的sar成像快速后向投影方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于雷达图像处理技术，尤其涉及一种基于图像谱压缩的SAR成像快速后 向投影方法，用于条带模式和聚束模式下的合成孔径雷达成像，适用于机载和星载平台。
【背景技术】
[0002] 合成孔径雷达成像属于高分辨成像技术，它通过发射大带宽信号获得距离向高分 辨率，并通过实孔径天线相对于目标的运动，在很大的视角范围内照射场景，获得方位向高 分辨率。
[0003] 后向投影算法（Back Projection Algorithm，BPA)，是从计算机层析成像领域引 入的。后向投影算法BPA从合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR)的基本工作 原理出发，将距离脉压后的回波数据映射到所有成像网格，通过将距离脉压后的回波数据 逐点相干积累得到精确聚焦的图像。由于该方法仅运用了合成孔径雷达成像的基本工作原 理，没有引入任何近似，所以其能够适用于任意观测场景、任意雷达工作轨迹和任意雷达工 作方式的SAR成像中，可以对观测目标进行精确聚焦。但由于后向投影算法BPA需要对成 像网格逐点遍历，对于NXN成像网格，N次脉冲回波的SAR成像，计算量达到0(N 3)，工作效 率很低，限制了后向投影算法BPA在实际工作中的应用。
[0004] 为了提升后向投影算法BPA的工作效率，国内外专家学者进行了深入的研宄。 Yegulalp 在 1999 年提出了 一种快速后投影算法（Fast Back Projection Algorithm， FBPA)，指出了当分块大小取为#时，快速后投影算法FBPA能够达到理论上最少的计算 量，为〇(N2 5)。但由于方位向频谱较宽，所需方位向采样率较高，仍难以达到对运算速度的 实际需求。
[0005] Ulander 等提出了 快速分级后投影算法（Fast Factorized Back Projection Algorithm，FFBPA)，该方法指出，以2或4为基数，进一步划分子孔径，同时利用极坐 标系下角域频谱较窄，子孔径方位向采样率较低的优势，理论上可以达到最优的计算量 6>(/V 2 log))。虽然极坐标系下子孔径方位向采样率较低，但由于快速分级后投影算法FFBPA 在极坐标系下进行子孔径相干积累，需要进行二维逐点插值，造成了一定的计算负担，而且 在每次相干叠加时，二维插值操作都会引入误差，图像多次相干积累造成了误差的逐级积 累，降低了最终的全孔径成像质量。因此，实际操作中，为保障成像质量，获得较好的聚焦 结果，往往以快速分级后投影算法FFBPA的计算效率为代价，选取了较长的子孔径，降低迭 代次数，减少子孔径相干积累引起的误差积累。这样，在实际应用中，快速分级后投影算法 FFBPA很难达到最优的计算量6?(/V
【发明内容】
[0006] 针对上述现有技术的不足，本发明的目的在于提出一种基于图像谱压缩的SAR成 像快速后向投影方法，该方法在直角坐标系下，通过在方位向进行压缩频谱，能够保持快速 分级后投影算法FFBPA方位向采样率较低的优势，同时该方法在直角坐标系下进行图像合 成，无需插值，所需计算量小，效率高，避免了极坐标系下子孔径相干积累时进行逐级插值 引入的积累误差，可以获得高聚焦质量的合成孔径雷达图像。
[0007] 本发明的实现思路是：首先，将合成孔径雷达的全孔径进行方位分块操作，划分 为N个子孔径，N为正整数；在直角坐标系下确定第1级子孔径成像网格，用后向投影算法 BPA对距离脉压后的回波信号s(x，r)进行相干积累，得到第1级子孔径的N个子孔径粗糙 图像；并在直角坐标系下，对第1级子孔径的N个子孔径粗糙图像进行方位向频谱压缩；然 后，设定下一级子孔径成像网格的方位向间隔、距离向间隔，对方位向频谱压缩后的第1级 子孔径的N个子孔径粗糙图像按顺序两两进行相干积累，得到下一级子孔径的子孔径粗糙 图像；最后，逐级进行方位向频谱压缩和相干积累，最终得到全孔径图像。
[0008] 为了达到上述目的，本发明采用以下具体技术方案予以实现。
[0009] -种基于图像谱压缩的SAR成像快速后向投影方法，其特征在于，包括如下步骤：
[0010] 步骤1，合成孔径雷达接收到目标的原始回波信号，对接收到的原始回波信号进行 解调、采样和距离向脉冲压缩，得到距离脉压后的回波信号s(x，r);
[0011] 步骤2,将合成孔径雷达的全孔径进行方位分块操作，划分为N个子孔径，N为正整 数；在直角坐标系下确定第1级子孔径成像网格，用后向投影算法BPA将距离脉压后的回波 信号s (X，r)进行相干积累，得到第1级子孔径的N个子孔径粗糙图像；
[0012] 步骤3,在直角坐标系下，对第1级子孔径的N个子孔径粗糙图像分别进行方位向 频谱压缩；设定第2级子孔径成像网格的方位向间隔Ax 2，距离向间隔Ay2，对方位向频谱 压缩后的第1级子孔径的N个子孔径粗糙图像按顺序两两（第1、2个子孔径，第3、4个子 孔径…）进行相干积累，得到第2级子孔径的N/2个子孔径粗糙图像；
[0013] 步骤4,在直角坐标系下，对第2级子孔径的N/2个子孔径粗糙图像进行方位向频 谱压缩；设定第3级子孔径成像网格的方位向间隔Ax 3，距离向间隔Ay3，对方位向频谱压 缩后的第2级子孔径的N/2个子孔径粗糙图像按顺序两两（第1、2个子孔径，第3、4个子 孔径…）进行相干积累，得到第3级子孔径的N/2 2个子孔径粗糙图像；
[0014] 步骤5,按照步骤3和步骤4以此类推，直到在直角坐标系下，对第M-I级子孔径的 两个子孔径粗糙图像进行方位向频谱压缩；对方位向频谱压缩后的第M-I级子孔径的两个 子孔径的粗糙图像进行相干积累，得到第M级子孔径图像，即全孔径图像。
[0015] 与现有技术相比，本发明具有突出的实质性特点和显著的进步。本发明采用直角 坐标系将子孔径进行相干积累，避免了快速分级后投影算法FFBPA在极坐标系下相干积累 需要逐点插值造成的误差积累问题，相对于现有技术快速分级后投影算法FFBPA，本发明降 低了运算量，提高了计算效率，并且能够获得更优的成像质量。
【附图说明】
[0016] 下面结合【附图说明】和【具体实施方式】对本发明做进一步详细说明。
[0017] 图1是本发明的基于图像谱压缩的SAR成像快速后向投影方法的流程图。
[0018] 图2是本发明的方位向频谱压缩过程图，其中：
[0019] 图2(a)是一个子孔径的原始频谱图；
[0020] 图2 (b)是将原始频谱进行第1步频谱压缩后的结果图；
[0021] 图2 (c)是将图2 (b)的频谱放大8倍的结果图；
[0022] 图2 (d)是将图2 (b)的频谱进行第2步频谱压缩的结果图；
[0023] 上述图中的横坐标为方位采样，纵坐标为距离采样。
[0024] 图3是本发明对具有100个随机点的场景的仿真成像结果图。
[0025] 图4是本发明与后向投影算法BPA和快速分级后投影算法FFBPA的成像结果对比 图，其中：
[0026] 图4(a)为后向投影算法BPA的成像结果图；
[0027] 图4 (b)为快速分级后投影算法FFBPA的成像结果图；
[0028] 图4(c)为本发明的成像结果图；
[0029] 上述图中的横坐标为方位采样，纵坐标为距离采样。
【具体实施方式】
[0030] 参照图1，为本发明的基于图像谱压缩的SAR成像快速后向投影方法的流程图。该 基于图像谱压缩的SAR成像快速后向投影方法，包括以下步骤：
[0031] 步骤1，合成孔径雷达接收目标的原始回波信号，对接收到的原始回波信号进行解 调、采样和距离向脉冲压缩，得到距离脉压后的回波信号S(x，r):
[0032] s(x:r) = sine Βκ{τ - rp) exp -jKc(r - rP)
[0033] 其中，x为雷达的方位向位置，r为目标到雷达的斜距，Bk为波数域带宽，r p为场景 中任意点P到雷达的距离，K。为中心波数。
[0034] 步骤2,将合成孔径雷达的全孔径进行方位分块操作，划分为N个子孔径，N为正整 数；在直角坐标系下确定第1级子孔径成像网格，用后向投影算法BPA对距离脉压后的回波 信号s (X，r)进行相干积累，得到第1级子孔径的N个子孔径粗糙图像。
[0035] 步骤2的具体子步骤如下：
[0036] 2a)将合成孔径雷达的全孔径分成N个子孔径，作为第1级子孔径，N = 2ΜΛ M为 子孔径粗糙图像合成