一種合成孔徑雷達高效自聚焦後向投影bp方法

2023-11-05 12:50:32

一種合成孔徑雷達高效自聚焦後向投影bp方法
【專利摘要】本發明公開了一種合成孔徑雷達高效自聚焦後向投影BP方法，它是通過利用勻速直線平臺軌跡做場景內所有像素點的粗聚焦BP成像，然後在圖像中選取一小塊場景區域進行自聚焦BP處理以獲取相位誤差向量，基於此相位誤差向量利用最優化方法求解出精確的天線相位中心(APC)，最後利用精確的天線相位中心APC進行整個場景的精確BP成像。本發明只選取了一小塊像素點區域進行BP自聚焦處理，大大地節約了內存和成像時間，由於第一次粗聚焦BP和第二次精聚焦BP都可以在圖形處理單元(IMU)上並行處理，從而能夠更大幅度地提高了成像速度和成像效率；內存佔用少和成像效率高的特點使本發明能夠更加適用於大場景的SAR實測數據處理。
【專利說明】一種合成孔徑雷達高效自聚焦後向投影BP方法
【技術領域】
[0001]本發明屬於合成孔徑雷達(SyntheticAperture Radar, SAR)高解析度成像的【技術領域】，它特別涉及到了 SAR高精度運動補償的【技術領域】。
【背景技術】
[0002]合成孔徑雷達(SAR)是一種具有高解析度的微波成像雷達，具有全天時和全天候工作的優點，並具有一定的植被和地面穿透能力，因而被廣泛應用於軍事及民用領域。在軍事偵察、地質普查、地形測繪和製圖、災情預報等應用時，獲取高分辨、高精度的微波圖像是SAR的重要目標。但是風場、湍流等因素導致雷達載體平臺的運動軌跡偏離設計的理想軌跡，從而嚴重影響SAR圖像的質量(包括聚焦深度、對比度等)。因此，運動補償技術成為了SAR成像過程中的關鍵技術。
[0003]後向投影(BP)算法首先將合成孔徑雷達原始數據沿距離向進行距離壓縮(脈衝壓縮)，然後通過選擇不同慢時間觀測空間中任意像素點在距離壓縮後SAR數據空間中的數據，補償方位向都卜勒相位，並進行相干積累，最終獲得各像素點散射係數的成像算法。由於在己知平臺軌跡的前提下，BP算法可以有效的補償運動誤差，針對雷達平臺抖動和非勻速直線運動帶來的運動誤差可以精確補償以實現合成孔徑雷達的精確成像，因而己被廣泛應用。詳見「師君.雙基地SAR與線陣SAR原理及成像技術研究[D].電子科技大學博士論文.2009」。
[0004]自聚焦BP算法是一類基於空域圖像質量的自聚焦算法，主要過程是根據圖像質量指標優化方位向相位補償誤差向量，當圖像質量指標達到最優時，SAR圖像聚焦最好。目前主要的自聚焦BP算法有基於最小圖像熵的自聚焦BP算法(詳見「M.Liu，c.s.Li, X.H.Shi, Aback-projectionfast autofocus agorithm based on minimum entropyfOr SAR imaging[C], 3rd APSAR Conference.2011:1-4」)、結合自聚焦和快速 BP 的高精度成像算法(詳見 「L.Zhang, H.L.Li, Z.1.Qiao, M.D.Xing, Z.Bao, Integratingautofocustechniqueswith fast factorized back—projection fOr high—resolutionspotlight SAR imaging[J].1EEE Geoscience and Remote Sensing Letters.2013,10(6): 1394-1398」)和基於圖像強度的自聚焦BP算法(詳見「1.N.Ash，An autofocusmethodfbr backprojection imagery in synthetic aperture radar[J].1EEE Geoscienceand Remote Sensing Letters.2012, 9 (I): 104-108」)。其中基於圖像強度的自聚焦 BP 算法雖然成像效果非常好，但是需要巨大的內存開銷，成像速度非常慢。

【發明內容】

[0005]為了減少基於強度的自聚焦BP算法的內存開銷，並提高處理速度，本發明提出了一種合成孔徑雷達高效自聚焦後向投影BP方法，其特點是首先利用勻速直線平臺軌跡做場景內所有像素點的粗聚焦BP成像，然後在圖像中選取一小塊場景區域進行自聚焦BP處理以獲取相位誤差向量，然後基於此相位誤差向量利用最優化方法求解出精確的天線相位中心(Antenna Phase Center, APC),最後再利用求解出的APC進行精確的大場景BP成像。本發明方法與現有的基於圖像強度的自聚焦BP算法相比，大大地減少了內存開銷、提高了成像速度，使自聚焦BP算法更加適用於大場景實測數據處理。
[0006]為了方便描述本發明的內容，首先作以下術語定義:
[0007]定義1、脈衝壓縮
[0008]脈衝壓縮是一種現代雷達信號處理技術，簡單來說就是雷達發射寬脈衝，然後再接收端「壓縮」為窄脈衝，從而改善雷達的兩種性能:作用距離和距離解析度。詳見「皮亦鳴，楊建宇，付毓生，楊曉波.合成孔徑雷達成像原理.第一版.電子科技大學出版社.2007.3」。
[0009]定義2、升採樣
[0010]升採樣是一種在離散信號域提高信號採樣率的方法，有時域升採樣和頻域升採樣兩種實現方式。
[0011]定義3、快速傅立葉變換
[0012]計算離散傅立葉變換的一種快速算法，簡稱FFT。快速傅立葉變換是1965年由J.W.庫利和T.W.圖基提出的。採用這種算法能使計算機計算離散傅立葉變換所需要的乘法次數大為減少，特別是被變換的抽樣點數N越多，FFT算法計算量的節省就越顯著。FFT的逆變換叫做逆傅立葉變換，簡稱IFFT。詳見「程乾生.數位訊號處理北京大學出版社，北京，2003」。
[0013]定義4、後向投影算法
[0014]後向投影算法，簡稱BP算法。BP算法首先利用雷達平臺的軌跡信息求出雷達平臺與場景像素點的距離歷史，然後通過距離歷史找出回波數據中對應的複數據，然後進行相位補償並相干累加，從而得到該像素點的復圖像值。詳見「師君.雙基地SAR與線陣SAR原理及成像技術研究[D].電子科技大學博士論文.2009」。
[0015]定義5、方位向、距離向
[0016]將雷達平臺運動的方向叫做方位向，將垂直於方位向的方向叫做距離向。
[0017]定義6、快時間、慢時間、慢時刻
[0018]快時間是距離向採樣的時間，慢時間是方位向採樣的時間，將離散的慢時間從I開始編號，每一個編號叫做一個慢時刻。
[0019]定義7、天線相位中心
[0020]天線相位中心，簡稱APC，是雷達天線發射信號的位置，精確的天線相位中心是BP算法能夠精確成像的前提。
[0021]定義8、基於強度的自聚焦BP算法
[0022]基於強度的自聚焦BP算法是一種迭代的SAR運動誤差補償方法，將圖像的強度作為目標函數，從而迭代地求解出使圖像強度最大時的相位誤差向量，進而進行相位誤差補償° 詳見 「J.N.Ash, An autofocus method fOr backpro jection imagery in syntheticaperture radar [J ].1EEE Geoscience and Remote Sensing Letters.2012, 9(I):104-108」。
[0023]定義9、坐標下降法
[0024]坐標下降法是一種最優化方法，按照坐標順序進行優化，雖然坐標下降法收斂速度慢，
[0025]但是坐標下降法因為不需要求導而適用於求導困難的優化問題。詳見「傅英定，成效予，唐應輝.最優化理論與方法.國防工業出版社，北京，2008」。
[0026]本發明提供了一種合成孔徑雷達高效自聚焦後向投影BP方法，它包括如下步驟(如附圖2所示):
[0027]步驟1、用於低內存的高效自聚焦BP算法相關參數的初始化
[0028]初始化的參數均為己知，且初始化的參數如下:光速為C ;雷達發射線性調頻信號，雷達發射脈衝波長為λ ;雷達發射脈衝的帶寬B;雷達發射脈衝的時寬為Tp;雷達脈衝重複周期為T ;雷達回波距離向採樣頻率為fs ;雷達回波數據矩陣為Skxl ;雷達回波數據的方位向點數和距離向點數分別為K和L(K和L均為正整數)，K也稱為慢時刻數；慢時刻向量為ts=[-K / 2，1-K / 2，...，K / 2-1] XT ;幾何坐標係為三維笛卡爾坐標系O-XYZ ;雷達平臺速度矢量為V，雷達平臺速度矢量V的大小為I行3列；雷達平臺在零時刻的位置向量為Pttl, Pttl的大小為I行3列；0-ΧΥ平面內的矩形場景為Θ ;將Θ離散化為像素點網格，記為ΩΜΧΝ;像素點網格ΩΜΧΝ中X方向和Y方向的像素點點數分別為M和N;像素點網格ΩΜΧΝ中X方向和Y方向的像素點間隔分別為dx和dy ;像素點網格ΩΜΧΝ中第m行、第η列像素點在K個慢時刻的粗聚焦後向投影結果向量為Inm, Imn的大小為K行I列，m=l，2，...，M，n=l, 2,...，N;像素點網格ΩΜΧΝ中第m行、第η列像素點在K個慢時刻的精聚焦後向投影結果向量為Ilmn，
[0029]Ilmn的大小為K行I列，m=l，2，...，M，n=l，2，...，N ;場景中心位置向量為P。，P。
的大小為I行3列；雷達回波接收波門延遲距離為R0 ;升採樣數據矩陣為ss K XP，ss κ ΧΡ的大小為K行、8XL列，K為雷達回波數據的方位向點數，L為雷達回波數據的距離向點數；粗聚焦圖像矩陣為Icmxn, Icmxn的大小為M行、N列；精聚焦圖像矩陣為Imag eMXN，Image MXN的大小為M行、N列；天線相位中心矩陣為APC3x κ。
[0030]步驟2、對雷達回波數據矩陣的每一行進行脈衝壓縮
[0031]取出所有雷達回波數據s κ μ，利用傳統的脈衝壓縮方法對雷達回波數據s κ μ的每一行進行脈衝壓縮，得到脈衝壓縮後的雷達回波數據矩陣PSkx lo
[0032]步驟3、對脈衝壓縮後的數據矩陣的每一行進行頻域升採樣
[0033]對步驟2得到的脈衝壓縮後的雷達回波數據矩陣PSK>a的每一行做如下8倍頻域升採樣處理:
[0034]步驟31、取出步驟2中脈衝壓縮後的雷達回波數據矩陣PSK>a的第k行向量，記為sk, k=l，2，...,K, K為步驟I定義的雷達回波數據的方位向點數。
[0035]步驟3.2、對向量Sk作傳統的快速傅立葉變換(FFT)，得到向量fk ；
[0036]步驟3.3、在向量f k的L / 2+1位置插入7XL個零，得到向量zk，zk=[ f k (I)，f k (2)，...，fk(L / 2),01X7L,fk(L / 2+l)，...，fk(L)]，fk ⑴為向量 fk 中的第 I 個元素，fk(2)為向量fk中的第2個元素，fk(L / 2)為向量fk中的第L / 2個元素,01Χι為I行、7XL列的零向量，fk(L / 2+1)為向量fk中的第L / 2+1個元素，fk(L)為向量f k中的第L個元素，L為步驟I提供的雷達回波數據的距離向點數，L均為正整數；
[0037]步驟3.4、對向量Zk作傳統的快速傅立葉逆變換(IFFT)，得到向量ssk，將向量ssk存放到矩陣SSkxp的第k行，ss κ χ Ρ為步驟I提供的升採樣數據矩陣。[0038]步驟4、對整個像素點網格Ω μ XN進行粗聚焦BP成像
[0039]對步驟I定義的像素點網格Ω μ XN中的每個像素點做如下處理:
[0040]步驟4.1、採用公式 P1=P。+[(m-M / 2) Xdx, (n_N / 2) X dy，O]，計算像素點網格Ωμχν中第m行、第η列像素點的位置向量,記為pi, m=l, 2,..., Μ, η=1, 2，...，N, M和N分別為步驟I定義的像素點網格Ω MΧΝ中X方向和Y方向的像素點點數，P。為步驟I定義的場景中心位置向量，dx和dy分別為步驟I定義的像素點網格ΩΜΧ N中X方向和Y方向的像素點間隔。
[0041]步驟4.2、採用公式Pkl=PtQ+VXts( k I)計算在第k I個慢時刻的平臺位置向量，記為pkl，k 1=1，2,...，K，K為步驟I定義的雷達回波數據的方位向點數，Pttl為步驟I定義的雷達平臺在零時刻的位置向量，V為步驟I定義的雷達平臺速度矢量，ts( k I)為向量ts中第k I個元素，ts為步驟I定義的慢時刻向量。
[0042]步驟4.3、採用公式Rkl=normI (Pkl-Pl)計算步驟4.2計算出的平臺位置Pkl與步驟4.1計算出的像素點位置Pl的距離，記為Rkl，norm(.)表示向量取模運算。
[0043]步驟4.4、採用公式τ 1=2Rkl / C-2R0 / c計算在第kl個慢時刻從像素點Pl反射的回波延時，記為τ ^kl=I, 2，...，k，K為步驟I定義的雷達回波數據的方位向點數，Rkl為步驟4.3計算出的平臺位置Pkl與像素點位置Pl的距離，C為步驟I定義的光速，Rtl為步驟I定義的雷達回波接收波門延遲距離。
[0044]步驟4.5、採用公式idfroundU τ j X fS+L / 2) X 8)計算在第kl個慢時刻從像素點Pl反射的回波在距離向數據中的位置，記為idi，Id1為正整數，τ i為步驟4.4計算出的在第kl個慢時刻，從像素點Pl反射的回波延時，fs為步驟I定義的雷達回波距離向採樣頻率，L為步驟I定義的雷達回波數據的距離向點數，round(.)表示四捨五入運算。
[0045]步驟4.6、取出步驟3計算出的升採樣數據矩陣SSkxp中第kl行、第Id1列的元素，記為sidl，kl=l，2，...，K，K為步驟I定義的雷達回波數據的方位向點數，Id1為步驟4.5計算出的在第kl個慢時刻，從像素點Pl反射的回波在距離向數據中的位置:
[0046]採用公式Ikl=SidlXexp (j4 π Rkl / λ )，計算在第kl個慢時刻像素點Pl的粗聚焦後向投影結果，記為Ikl，kl=l，2，...，K，K為步驟I定義的雷達回波數據的方位向點數，j為虛數單位，Rkl為步驟4.3計算出的平臺位置Pkl與像素點位置Pl的距離，λ為步驟I定義的雷達發射脈衝的波長，exp(.)表示指數運算。將Ikl存放到向量Imn的第kl個位置，Imn為步驟I定義的像素點網格Ω M XN中第m行、第η列像素點在K個慢時刻的粗聚焦後向投影結果向量。
[0047]步驟4.7、重複步驟4.1~4.6,直到計算出像素點Pl在所有K個慢時刻的粗聚焦後向投影結果向量。
[0048]步驟4.8、採用公式
【權利要求】
1.一種合成孔徑雷達高效自聚焦後向投影BP方法，其特徵是它包括以下幾個步驟: 步驟1、用於低內存的高效自聚焦BP算法相關參數的初始化 初始化的參數均為己知，且初始化的參數如下:光速為C ;雷達發射線性調頻信號，雷達發射脈衝波長為λ ;雷達發射脈衝的帶寬B ;雷達發射脈衝的時寬為Tp;雷達脈衝重複周期為T ;雷達回波距離向採樣頻率為fs ;雷達回波數據矩陣為S K XL ;雷達回波數據的方位向點數和距離向點數分別為K和L(K和L均為正整數)，K也稱為慢時刻數；慢時刻向量Sts=[-K / 2,1-K / 2，...，K / 2-1] XT ;幾何坐標係為三維笛卡爾坐標系O-XYZ;雷達平臺速度矢量為V，雷達平臺速度矢量V的大小為I行3列；雷達平臺在零時刻的位置向量為PtQ，Pttl的大小為I行3列；0-ΧΥ平面內的矩形場景為Θ ;將Θ離散化為像素點網格，記為ΩΜΧΝ;像素點網格ΩΜΧΝ中X方向和Y方向的像素點點數分別為M和N;像素點網格Ω_中X方向和Y方向的像素點間隔分別為dx和dy ;像素點網格ΩΜΧΝ中第m行、第η列像素點在K個慢時刻的粗聚焦後向投影結果向量為1?，Imn的大小為K行I列，m=l，2，...，M，n=l, 2，...，N ;像素點網格Ωμχν中第m行、第η列像素點在K個慢時刻的精聚焦後向投影結果向量為Ilnm, I1的大小為K行I列，m=l，2，...，Μ，η=1，2，，...N;場景中心位置向量為PC,PC的大小為I行3列；雷達回波接收波門延遲距離為Rtl ;升採樣數據矩陣為SSKXP，sskxp的大小為K行、8XL列，K為雷達回波數據的方位向點數，L為雷達回波數據的距離向點數；粗聚焦圖像矩陣為IcMXN，IcMfXN的大小為M行、N列；精聚焦圖像矩陣為ImageMXN，ImageM XN的大小為M行、N列；天線相位中心矩陣為APC 3 XK ; 步驟2、對雷達回波數據矩陣的每一行進行脈衝壓縮 取出所有雷達回波數據S K XL,利用傳統的脈衝壓縮方法對雷達回波數據S K XL的每一行進行脈衝壓縮，得到脈衝壓縮後的雷達回波數據矩陣PSK>a ； 步驟3、對脈衝壓縮後的數據矩陣的每一行進行頻域升採樣 對步驟2得到的脈衝壓縮後的雷達回波數據矩陣PSkx匸的每一行做如下8倍頻域升採樣處理: 步驟3.1、取出步驟2中脈衝壓縮後的雷達回波數據矩陣PSK>^的第k行向量，記為sk，k=l，2，...,K,K為步驟I定義的雷達回波數據的方位向點數； 步驟3.2、對向量Sk作傳統的快速傅立葉變換(FFT)，得到向量fk ； 步驟3.3、在向量fk的L / 2+1位置插入7XL個零，得到向量zk，zk=[fk(l),fk(2),...,fk(L / 2),01X7L, fk(L / 2+l),...fk(L)],fk(l)為向量 fk 中的第I個元素，fk(2)為向量fk中的第2個元素，fk(L / 2)為向量gk中的第L / 2個元素，Oix^為I行、7XL列的零向量，fk(L / 2+1)為向量fk中的第L / 2+1個元素，fk(L)為向量fk中的第L個元素，L為步驟I提供的雷達回波數據的距離向點數，L均為正整數； 步驟3.4、對向量Zk作傳統的快速傅立葉逆變換(IFFT)，得到向量ssk，將向量SSk存放到矩陣SSkxp的第K行，SSkxp為步驟I提供的升採樣數據矩陣； 步驟4、對整個像素點網格ΩΜΧΝ進行粗聚焦BP成像 對步驟I定義的像素點網格Ωμχν中的每個像素點做如下處理: 步驟 4.1、採用公式 P1=P。+[(m-M / 2) Xdx, (n_N / 2) X dy，O]，計算像素點網格 ΩΜΧΝ中第m行、第η列像素 點的位置向量,記為PI, m=l, 2,..., Μ, η=1, 2,..., N, M和N分別為步驟I定義的像素點網格Ωμχν中X方向和Y方向的像素點點數，P。為步驟I定義的場景中心位置向量，dx和dy分別為步驟I定義的像素點網格ΩΜΧΝ中X方向和Y方向的像素點間隔； 步驟4.2、採用公式Pkl=Pt(l+VXts(kl)計算在第kl個慢時刻的平臺位置向量，記為Pkl，kl=l, 2，...，K，K為步驟I定義的雷達回波數據的方位向點數，Pto為步驟I定義的雷達平臺在零時刻的位置向量，V為步驟I定義的雷達平臺速度矢量，ts (kl)為向量ts中第kl個元素，ts為步驟I定義的慢時刻向量； 步驟4.3、採用公式Rkl=norm(Pkl-Pl)計算步驟4.2計算出的平臺位置Pkl與步驟4.1計算出的像素點位置Pl的距離，記為Rkl，norm(.)表示向量取模運算； 步驟4.4、採用公式Tl=2Rkl / C-2R0 / c計算在第Kl個慢時刻從像素點Pl反射的回波延時，記為τ ^kl=I, 2，...，Κ，Κ為步驟I定義的雷達回波數據的方位向點數，Rki為步驟.4.3計算出的平臺位置Pkl與像素點位置Pl的距離，C為步驟I定義的光速，R0為步驟I定義的雷達回波接收波門延遲距離； 步驟4.5、採用公式idfroundU τ j X fS+L / 2) X 8)計算在第kl個慢時刻從像素點Pl反射的回波在距離向數據中的位置，記為idp Id1為正整數，T1為步驟4.4計算出的在第kl個慢時刻，從像素點Pl反射的回波延時，fs為步驟I定義的雷達回波距離向採樣頻率，L為步驟I定義的雷達回波數據的距離向點數，round(.)表示四捨五入運算； 步驟4.6、取出步驟3計算出的升採樣數據矩陣SSkxp中第kl行、第Id1列的元素，記為sidl, kl=l, 2，...，K，K為步驟I定義的雷達回波數據的方位向點數，Id1為步驟4.5計算出的在第kl個慢時刻，從像 素點Pl反射的回波在距離向數據中的位置； 採用公式Ikl=Sidl X exp (j4rrRkl / λ ),計算在第kl個慢時刻像素點Pl的粗聚焦後向投影結果，記為Ikl，kl=l, 2，...，k，K為步驟I定義的雷達回波數據的方位向點數，j為虛數單位，Rkl為步驟4.3計算出的平臺位置Pkl與像素點位置Pl的距離，λ為步驟I定義的雷達發射脈衝的波長，exp(.)表示指數運算；將Ikl存放到向量Inm的第kl個位置，1_為步驟I定義的像素點網格ΩΜΧΝ中第m行、第η列像素點在K個慢時刻的粗聚焦後向投影結果向量； 步驟4.7、重複步驟4.1~4.6，直到計算出像素點Pl在所有K個慢時刻的粗聚焦後向投影結果向量； 步驟4.8、採用公式
【文檔編號】G01S13/90GK103913741SQ201410099386
【公開日】2014年7月9日 申請日期:2014年3月18日 優先權日:2014年3月18日
【發明者】張曉玲, 胡克彬, 何蜀豐, 趙韓星 申請人:電子科技大學