一種基于ffbp sar成像的自聚焦方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于FFBP SAR成像的自聚焦方法，包括八個(gè)步驟，最終獲得精確聚焦的SAR圖像。有益的技術(shù)效果：本發(fā)明基于FFBP框架，提出利用點(diǎn)目標(biāo)相鄰子孔徑的相位差信息提取運(yùn)動(dòng)誤差的相位梯度信息，再通過積分的方法估計(jì)該運(yùn)動(dòng)誤差并補(bǔ)償，實(shí)現(xiàn)高精度SAR圖像的自聚焦處理。與已有方法相比，該方法不受誤差階數(shù)的影響，可以估計(jì)任意階的運(yùn)動(dòng)誤差，大大提高了自聚焦算法的穩(wěn)健性；同時(shí)，該方法利用相鄰子孔徑的相位差提取誤差信息，避免了嵌套重疊子孔徑方法的重復(fù)計(jì)算，也無(wú)需進(jìn)行大規(guī)模的優(yōu)化搜索，極大地降低了運(yùn)算量，加速了成像時(shí)間。
【專利說明】
一種基于FFBP SAR成像的自聚焦方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于SAR信號(hào)處理領(lǐng)域，涉及合成孔徑雷達(dá)(SAR)的成像處理，特別涉及到 SAR圖像的自聚焦處理，具體為一種基于FFBP SAR成像的自聚焦方法。
【背景技術(shù)】
[0002] SAR成像算法基本可分為時(shí)域成像算法和頻域成像算法兩大類。頻域成像算法是 利用場(chǎng)景中目標(biāo)的多普勒頻率特性相同或相似的特點(diǎn)，在距離-多普勒域或二維頻域進(jìn)行 統(tǒng)一壓縮的方法。由于該方法一次性對(duì)所有目標(biāo)進(jìn)行壓縮，因此，其計(jì)算效率非常高。常用 的頻域成像方法有距離 -多普勒(Range Doppler，RD)算法、CS(Chirp Scaling)算法、波數(shù) 域（ω-k)算法，以及ScanSAR中常用的頻譜分析(SPECAN)算法。這些頻域成像方法主要是針 對(duì)條帶SAR發(fā)展起來(lái)的。對(duì)于不同的工作模式，曾經(jīng)提出了一些特殊的成像算法，如對(duì)于聚 束SAR，最早使用極坐標(biāo)格式算法(Polar Format Algorithm，PFA)進(jìn)行成像處理。所有的頻 域算法都需要將回波信號(hào)變換到方位頻域(SPECAN方法除外），因此，算法的前提是信號(hào)在 方位頻域不混疊。但對(duì)于聚束、滑動(dòng)聚束SAR等，雷達(dá)系統(tǒng)的脈沖重復(fù)頻率(Pulse Repeat Frequency，PRF)不可能高于方位全多普勒帶寬，因而，方位頻譜混疊在所難免。成像時(shí)需要 解方位向頻譜混疊，或者采用方位子孔徑成像以避免該頻譜混疊。這種處理，在正側(cè)視情況 下完全可行，但對(duì)于大斜視情況，尤其是星載大斜視、超高分辨率的情況下，由于距離和方 位之間的強(qiáng)耦合，使得整個(gè)成像區(qū)域存在嚴(yán)重的空變相位，而傳統(tǒng)的頻域成像方法很難解 決方位向空變的問題。時(shí)域成像方法，如后向投影(Back Projection，BP)算法能夠很好地 解決大斜視成像條件下距離-方位耦合的問題，適用于大相干積累角或非線性航跡等復(fù)雜 成像幾何下的圖像重建，且聚焦后的圖像不存在幾何失真。但由于BP算法是逐點(diǎn)計(jì)算，對(duì)大 場(chǎng)景進(jìn)行高分辨率成像時(shí)計(jì)算量巨大，其效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于頻率域算法。為了減少BP算法的運(yùn) 算量，研究者們提出了很多快速后向投影算法。其*，F(xiàn)FBP(FastFa Ct〇rizedBaCk-Pr 〇 j e c t i on)算法是最為常用的算法之一。
[0003] FFBP算法是針對(duì)BP算法計(jì)算量冗余而提出的快速算法。其根本原理在于，由于角 域分辨率正比于子孔徑長(zhǎng)度，對(duì)于初始階段劃分的子孔徑來(lái)說，其角域帶寬很小，根據(jù) Nyqui st采樣定律，相應(yīng)的角域采樣率可以很低，因此，較少的角域采樣點(diǎn)數(shù)就能得到粗角 域分辨率圖像，即沒有必要將每個(gè)孔徑位置對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)后向投影到成像網(wǎng)格的每個(gè)像素 點(diǎn)。以這個(gè)思想為設(shè)計(jì)基礎(chǔ)，F(xiàn)FBP算法建立了類似蝶形運(yùn)算的算法結(jié)構(gòu)，其運(yùn)算復(fù)雜度為 N 2IogN,接近頻域算法。同時(shí)，F(xiàn)FBP算法仍然保留了傳統(tǒng)BP成像的優(yōu)點(diǎn)，即分段成像和便于 補(bǔ)償?shù)奶攸c(diǎn)。因此，F(xiàn)FBP算法可以替代傳統(tǒng)BP算法勝任大數(shù)據(jù)規(guī)模的成像場(chǎng)合。
[0004] 對(duì)于時(shí)域成像方法，只要平臺(tái)的位置準(zhǔn)確，就可以精確重建地面場(chǎng)景。但實(shí)際的 SAR數(shù)據(jù)獲取過程中，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的精度最高只能達(dá)到2-lOcm。而對(duì)于0.1m左右的超高分 辨率SAR成像，要求雷達(dá)相位中心的位置精度達(dá)到毫米量級(jí)，這對(duì)于目前的慣導(dǎo)系統(tǒng)是無(wú)法 實(shí)現(xiàn)的。而由于慣導(dǎo)系統(tǒng)精度的限制而導(dǎo)致的殘余運(yùn)動(dòng)誤差將在方位向產(chǎn)生嚴(yán)重的散焦， 甚至無(wú)法成像。長(zhǎng)期以來(lái)，SAR領(lǐng)域的研究者們的注意力過多集中在頻域成像算法及其自聚 焦算法上，而對(duì)時(shí)域自聚焦算法的關(guān)注較少，導(dǎo)致目前該領(lǐng)域的研究成果比較貧乏。而時(shí)域 成像算法的精確聚焦、易于運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，以及無(wú)地表幾何失真的特點(diǎn)，使得時(shí)域成像算法在一 些新興的SAR成像領(lǐng)域，如圓跡SAR、超寬帶(UWB) SAR、雙站SAR等等，具備獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。并且， 隨著并行計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展，長(zhǎng)久以來(lái)困擾時(shí)域成像算法及其快速算法的運(yùn)算量問題正 在消除，SAR研究者們也漸漸傾向于采用時(shí)域成像的手段。近年來(lái)，越來(lái)越多有關(guān)該領(lǐng)域的 文章發(fā)表，但多數(shù)還只是停留在該算法的簡(jiǎn)單應(yīng)用層面，對(duì)于時(shí)域算法尤其是FFBP算法的 自聚焦處理技術(shù)的研究仍然很少。
[0005] 文獻(xiàn)中有關(guān)BP算法的自聚焦多數(shù)都是采用優(yōu)化聚焦的思路，建立評(píng)價(jià)圖像聚焦性 能的代價(jià)函數(shù)，并通過優(yōu)化求解的方式進(jìn)行運(yùn)動(dòng)誤差參數(shù)的估計(jì)，但此類算法涉及高維參 數(shù)的優(yōu)化求解，運(yùn)算量非常大，適用性受到很大的限制。Charles V. Jakowatz等人指出，傳 統(tǒng)的頻域自聚焦方法，如相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus，PGA)算法并不能直 接用于成像于地理空間坐標(biāo)系的BP算法中，因?yàn)閳D像域和距離壓縮后的相位歷史域并不能 建立傅里葉變換對(duì)關(guān)系。同時(shí)指出，在小角域條件下，方位角度與時(shí)間域近似成傅里葉變換 對(duì)的關(guān)系，因而，他們提出了一種解決辦法，即先對(duì)距離-方位角坐標(biāo)系下的BP成像結(jié)果進(jìn) 行PGA處理，然后再將圖像轉(zhuǎn)換到直角坐標(biāo)系下，并利用半仿真的方法驗(yàn)證了該方法的有效 性（參考 "C · V · Jakowatz，Jr · and D.E.ffahl ,Considerations for autofocus of spotlight-mode SAR imagery created using a beamforming aIgorithm1Proc. of SPIE，Vol · 7337，ρρ·73370Α-1-73370Α-9·"）lei Zhang等人提出在FFBP成像中結(jié)合多孔徑 圖像偏移(Multiple Aperture Map Drift，MAMD)的方法估計(jì)每級(jí)圖像的Doppler調(diào)頻率 (參考 "Lei Zhang et al, Integrating autofocus techniques with fast factorized back-projection for high resolution spotlight SAR imaging,IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters ,2013，10(6): 1394-1398 ·"），但是該方法需要一次對(duì)成像數(shù)據(jù)的 所有脈沖進(jìn)行處理，并且保存相鄰兩級(jí)成像過程所有子圖像的信息，對(duì)于成像脈沖數(shù)很多 的場(chǎng)合，該方法所需的內(nèi)存非常巨大。當(dāng)然，也可以將所有的中間成像結(jié)果輸出到硬盤中， 需要時(shí)再讀取，但這樣又會(huì)增加不少的數(shù)據(jù)輸入輸出的時(shí)間。而且，該方法是通過多項(xiàng)式階 數(shù)來(lái)控制估計(jì)的精度，階數(shù)越高精度越好，但階數(shù)的增加會(huì)導(dǎo)致估計(jì)性能的下降。李浩林等 人提出FFBP算法結(jié)合多孔徑相位梯度自聚焦的方法進(jìn)行成像處理（參考"李浩林等，相位 梯度自聚焦在FFBP聚束SAR處理中的應(yīng)用，西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2014,41 (3) :26-32."），但該方法不但需要同時(shí)對(duì)成像數(shù)據(jù)的所有脈沖進(jìn)行處理，還需要相鄰的兩 子孔徑圖像需要有一半的重疊，這樣才能保證PGA估計(jì)的相位誤差在方位向上的連續(xù)。這不 但會(huì)造成將近一倍的冗余計(jì)算，還大大增加了算法的復(fù)雜性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有的基于FFBP成像自聚焦算法的不足，提出了一種利用點(diǎn)目標(biāo)相鄰 子孔徑相位差信息進(jìn)行自聚焦處理的方法。它通過該相位差信息建立相鄰子孔徑一階導(dǎo)數(shù) 間的關(guān)系，再通過一次積分的方法估計(jì)出殘余運(yùn)動(dòng)誤差信息并補(bǔ)償，避免了子孔徑重疊及 其后續(xù)復(fù)雜的計(jì)算。并且，該算法可以將方位向脈沖分成不同的脈沖塊，脈沖塊按照先后順 序依次成像，亦即第一個(gè)脈沖塊先進(jìn)行極坐標(biāo)格式下的成像，再轉(zhuǎn)換到直角坐標(biāo)系下進(jìn)行 圖像融合，運(yùn)動(dòng)誤差的估計(jì)和補(bǔ)償完全嵌入到FFBP成像的各級(jí)運(yùn)算中，完成SAR成像的同時(shí) 亦完成了自聚焦處理。第一個(gè)脈沖塊完成成像后，再處理第二個(gè)脈沖塊，依次進(jìn)行下去。這 樣做的好處是不需要存儲(chǔ)所有子孔徑的中間結(jié)果，而只要存儲(chǔ)該脈沖塊內(nèi)的子圖像中間結(jié) 果，大大節(jié)省了內(nèi)存。相比現(xiàn)有的BP成像的自聚焦處理，該方法無(wú)需大規(guī)模的優(yōu)化搜索，并 且它完全繼承了 FFBP成像的架構(gòu)，運(yùn)算量的增加非常小。另外，由于FFBP成像的方位分辨率 隨圖像遞歸過程由低到高的變化規(guī)律，使得該基于FFBP的自聚焦方法非常適合于處理跨越 距離單元的圖像散焦。
[0007] 本發(fā)明具體如下：
[0008] 一種基于FFBP SAR成像的自聚焦方法，其特征在于:包括八個(gè)數(shù)據(jù)處理模塊：
[0009]對(duì)SAR系統(tǒng)參數(shù)和觀測(cè)場(chǎng)景參數(shù)進(jìn)行初始化的模塊。
[0010]設(shè)定FFBP成像參數(shù)、插值核、自聚焦參數(shù)的模塊。
[0011]劃分原始回波數(shù)據(jù)，讀取脈沖塊數(shù)據(jù)，進(jìn)行距離向脈沖壓縮的模塊。
[0012] 對(duì)脈沖塊數(shù)據(jù)進(jìn)行FFBP第0級(jí)成像的模塊。
[0013] 對(duì)脈沖塊數(shù)據(jù)進(jìn)行FFBP第i級(jí)成像的模塊。
[0014] 判斷是否需要執(zhí)行附加自聚焦處理的模塊。
[0015] 將極坐標(biāo)圖像轉(zhuǎn)換到直角坐標(biāo)系，并累加到最終的SAR圖像中的模塊。
[0016] 判斷所有脈沖塊是否處理完畢的模塊。
[0017]進(jìn)一步說，一種基于FFBP SAR成像的自聚焦方法，具體按如下步驟進(jìn)行：
[0018] 步驟1 (與"對(duì)SAR系統(tǒng)參數(shù)和觀測(cè)場(chǎng)景參數(shù)進(jìn)行初始化的模塊"相對(duì)應(yīng)。）：對(duì)SAR系 統(tǒng)參數(shù)和觀測(cè)場(chǎng)景參數(shù)進(jìn)行初始化。
[0019] 根據(jù)慣導(dǎo)系統(tǒng)輸出的位置信息和波束指向信息確定成像直角坐標(biāo)系及其原點(diǎn)。初 始化的SAR系統(tǒng)參數(shù)包括:雷達(dá)平臺(tái)位置矢量& (())，/())，2(()))、平臺(tái)飛行速度￥、雷達(dá)工作波 長(zhǎng)λ、雷達(dá)發(fā)射的線性調(diào)頻信號(hào)帶寬Br、雷達(dá)發(fā)射脈沖的時(shí)寬T p、雷達(dá)脈沖重復(fù)頻率PRF、回 波距離向采樣頻率Fs、電磁波在空氣中的傳播速度C、雷達(dá)回波數(shù)據(jù)矩陣。所述雷達(dá)回波數(shù) 據(jù)矩陣包含距離向快時(shí)間采樣點(diǎn)數(shù)K、方位向慢時(shí)間采樣點(diǎn)數(shù)L。
[0020] 觀測(cè)場(chǎng)景參數(shù)包括:場(chǎng)景的方位向和地距向采樣間隔dx、dy，方位向和地距向的采 樣點(diǎn)數(shù)M、N，以及場(chǎng)景中心的平面坐標(biāo)位置(^^^+^丄即及景中第化…地面單元的 平面坐標(biāo)可以表示為（Xc_scene+m · dx，yc_scene+n · dy)，其中，-M/2 < m〈M/2，-N/2 < n〈N/2。每 個(gè)地面像元的垂直方向的坐標(biāo)通過外部輸入的數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)得到，或采用成像場(chǎng)景區(qū)域的平均參考高程hrrf。
[0021] 步驟2(與"設(shè)定FFBP成像參數(shù)、插值核、自聚焦參數(shù)的模塊"相對(duì)應(yīng)。）：設(shè)定FFBP成 像參數(shù)、插值核、自聚焦參數(shù)。
[0022] FFBP成像參數(shù)，為脈沖塊數(shù)BlkNum、每個(gè)脈沖塊的脈沖數(shù)、級(jí)數(shù)LevelNum和每 一級(jí)的分解因子n(1)。由FFBP成像參數(shù)確定每一級(jí)成像所處理的子孔徑數(shù)和方位波束數(shù) 似??。插值核，為FFBP成像中距離向和方位向插值所采用的方法，其中，距離向插值采用 頻域補(bǔ)零插值，方位向采用Knab插值。
[0023]自聚焦參數(shù)，為自聚焦處理的循環(huán)次數(shù)，以及為每一級(jí)自聚焦處理所開辟的3個(gè)用 于存儲(chǔ)的全局?jǐn)?shù)組，分別為：方位位置全局?jǐn)?shù)組globalPos、相位梯度全局?jǐn)?shù)組 區(qū)1〇匕&1?]1&866瓜(1丨6111：、積分相位全局?jǐn)?shù)組81(^&1?]1&86 0
[0024]步驟3(與"劃分原始回波數(shù)據(jù)，讀取脈沖塊數(shù)據(jù)，進(jìn)行距離向脈沖壓縮的模塊"相 對(duì)應(yīng)。）：由步驟2設(shè)定的脈沖塊數(shù)BlkNum、脈沖塊的脈沖數(shù)劃分原始回波數(shù)據(jù)。讀取一個(gè) 脈沖塊數(shù)據(jù)，進(jìn)行距離向脈沖壓縮后，進(jìn)入步驟4。
[0025]步驟4(與"對(duì)脈沖塊數(shù)據(jù)進(jìn)行FFBP第0級(jí)成像的模塊"相對(duì)應(yīng)。）：對(duì)該脈沖塊數(shù)據(jù) 進(jìn)行FFBP的第0級(jí)成像，隨后進(jìn)入步驟5。
[0026]步驟5(與"對(duì)脈沖塊數(shù)據(jù)進(jìn)行FFBP第i級(jí)成像的模塊"相對(duì)應(yīng)。）：對(duì)該脈沖塊數(shù)據(jù) 進(jìn)行FFBP的第i級(jí)成像。
[0027]當(dāng)該脈沖塊中所有的子孔徑圖像都融合成一幅極坐標(biāo)圖像時(shí)，進(jìn)入步驟6。
[0028]步驟6(與"判斷是否需要執(zhí)行附加自聚焦處理的模塊"相對(duì)應(yīng)。）：判斷是否需要執(zhí) 行附加自聚焦處理:若是，執(zhí)行附加自聚焦步驟后進(jìn)入步驟7。若不是，進(jìn)入步驟7。
[0029] 步驟7(與"將極坐標(biāo)圖像轉(zhuǎn)換到直角坐標(biāo)系，并累加到最終的SAR圖像中的模塊" 相對(duì)應(yīng)。）：將由步驟6獲得的極坐標(biāo)圖像轉(zhuǎn)換到直角坐標(biāo)系，并將該脈沖塊得到的直角坐標(biāo) 圖像累加到最終的SAR圖像中。
[0030] 步驟8(與"判斷所有脈沖塊是否處理完畢的模塊"相對(duì)應(yīng)。）：判斷按步驟3方法劃 分的脈沖塊數(shù)據(jù)是否處理完畢：
[0031] 若有脈沖塊數(shù)據(jù)未被處理，則讀取一個(gè)未被處理的脈沖塊數(shù)據(jù)，進(jìn)行距離向脈沖 壓縮后，返回步驟4。
[0032]若脈沖塊數(shù)據(jù)均被處理完，則結(jié)束操作。
[0033]有益的技術(shù)效果
[0034]本發(fā)明基于FFBP框架，提出利用點(diǎn)目標(biāo)相鄰子孔徑的相位差信息提取運(yùn)動(dòng)誤差的 相位梯度信息，再通過積分的方法估計(jì)該運(yùn)動(dòng)誤差并補(bǔ)償，，實(shí)現(xiàn)高精度SAR圖像的自聚焦 處理。與已有方法相比，該方法不受誤差階數(shù)的影響，可以估計(jì)任意階的運(yùn)動(dòng)誤差，大大提 高了自聚焦算法的穩(wěn)健性。同時(shí)，該方法利用相鄰子孔徑的相位差提取誤差信息，避免了嵌 套重疊子孔徑方法的重復(fù)計(jì)算，也無(wú)需進(jìn)行大規(guī)模的優(yōu)化搜索，極大地降低了運(yùn)算量，加速 了成像時(shí)間。而且，該方法完全繼承了FFBP成像架構(gòu)，無(wú)需對(duì)原有的成像架構(gòu)進(jìn)行大的改動(dòng) 即可完成自聚焦。各脈沖塊按照先后順序依次成像，無(wú)需存儲(chǔ)所有脈沖塊的中間圖像，大大 降低了算法對(duì)設(shè)備內(nèi)存的需求。另外，不同于已有方法，該方法在FFBP成像時(shí)采用地面極坐 標(biāo)系生成極坐標(biāo)子圖像，這樣更有利于在自聚焦時(shí)引入外部高程，提高自聚焦估計(jì)的精度， 也使得該方法在超高分辨率或地形劇烈起伏地區(qū)的SAR自聚焦處理中具有更大的應(yīng)用潛 力。
【附圖說明】
[0035]圖1是本發(fā)明的流程框圖。
[0036]圖2是本發(fā)明中FFBP成像的地面極坐標(biāo)系示意圖。
[0037]圖3是機(jī)載聚束SAR系統(tǒng)的仿真參數(shù)。
[0038]圖4是幅度為0.05m、周期為IOs的正弦誤差。
[0039]圖5為在圖4所示的正弦誤差下的成像結(jié)果。
[0040] 圖6是自聚焦第一次循環(huán)估計(jì)的殘余運(yùn)動(dòng)誤差的相位梯度。
[0041] 圖7是對(duì)圖6估計(jì)的運(yùn)動(dòng)誤差積分后的結(jié)果(去除了全局線性項(xiàng)后）。
[0042] 圖8是采用本發(fā)明方法得到的成像結(jié)果。
[0043] 圖9是對(duì)圖8進(jìn)行32倍插值后的圖像。
[0044] 圖10是采用本發(fā)明方法得到的距離向點(diǎn)目標(biāo)響應(yīng)。
[0045] 圖11是采用本發(fā)明方法得到的方位向點(diǎn)目標(biāo)響應(yīng)。
【具體實(shí)施方式】
[0046] 參見圖1，一種基于FFBP SAR成像的自聚焦方法，包括以下步驟：
[0047]步驟1:對(duì)SAR系統(tǒng)參數(shù)和觀測(cè)場(chǎng)景參數(shù)進(jìn)行初始化。
[0048] 根據(jù)慣導(dǎo)系統(tǒng)輸出的位置信息和波束指向信息確定成像直角坐標(biāo)系及其原點(diǎn)。初 始化的SAR系統(tǒng)參數(shù)包括:雷達(dá)平臺(tái)位置矢量& (())，/())，2(()))、平臺(tái)飛行速度￥、雷達(dá)工作波 長(zhǎng)λ、雷達(dá)發(fā)射的線性調(diào)頻信號(hào)帶寬B r、雷達(dá)發(fā)射脈沖的時(shí)寬Tp、雷達(dá)脈沖重復(fù)頻率PRF、回波 距離向采樣頻率Fs、電磁波在空氣中的傳播速度C、雷達(dá)回波數(shù)據(jù)矩陣。所述雷達(dá)回波數(shù)據(jù) 矩陣包含距離向快時(shí)間采樣點(diǎn)數(shù)K、方位向慢時(shí)間采樣點(diǎn)數(shù)L，K和L均為正整數(shù)。在雷達(dá)平臺(tái) 位置矢量( x^，y(())，z(()))中， x(())為雷達(dá)平臺(tái)在水平面橫軸向上的位置，為雷達(dá)平臺(tái)在水 平面縱軸向上的位置，Z w為雷達(dá)平臺(tái)在地面垂直高度向上的位置。
[0049] 觀測(cè)場(chǎng)景參數(shù)包括:場(chǎng)景的方位向和地距向采樣間隔dx、dy，方位向和地距向的采 樣點(diǎn)數(shù)M、N，以及場(chǎng)景中心的平面坐標(biāo)位置(^^^+^丄即及景中第化…地面單元的 平面坐標(biāo)可以表示為（Xc_scene+m · dx，yc_scene+n · dy)，其中，-M/2 < m〈M/2，-N/2 < n〈N/2。每 個(gè)地面像元的垂直方向的坐標(biāo)通過外部輸入的DEM得到，或采用成像場(chǎng)景區(qū)域的平均參考 高矛王href。
[0050]步驟2:設(shè)定FFBP成像參數(shù)、插值核、自聚焦參數(shù)。
[0051 ] FFBP成像參數(shù)，為脈沖塊數(shù)BlkNum、每個(gè)脈沖塊的脈沖數(shù)、級(jí)數(shù)LevelNum和每 一級(jí)的分解因子n(1)。由FFBP成像參數(shù)確定每一級(jí)成像所處理的子孔徑數(shù)和方位波束數(shù) MiL,. 〇
[0052]插值核，為FFBP成像中距離向和方位向插值所采用的方法，其中，距離向插值采用 頻域補(bǔ)零插值，方位向采用Knab插值。
[0053]自聚焦參數(shù)，為自聚焦處理的循環(huán)次數(shù)，以及為每一級(jí)自聚焦處理所開辟的3個(gè)用 于存儲(chǔ)的全局?jǐn)?shù)組，分別為：方位位置全局?jǐn)?shù)組globalPos、相位梯度全局?jǐn)?shù)組 區(qū)1〇匕&1?]1&866瓜(1丨6111：、積分相位全局?jǐn)?shù)組81(^&1?]1&86 0
[0054]步驟3:由步驟2設(shè)定的脈沖塊數(shù)BlkNum、脈沖塊的脈沖數(shù)2^劃分原始回波數(shù)據(jù)。 讀取一個(gè)脈沖塊數(shù)據(jù)，進(jìn)行距離向脈沖壓縮后，進(jìn)入步驟4。
[0055]步驟4:對(duì)該脈沖塊數(shù)據(jù)進(jìn)行FFBP的第0級(jí)成像，隨后進(jìn)入步驟5。
[0056]步驟5:對(duì)該脈沖塊數(shù)據(jù)進(jìn)行FFBP的第i級(jí)成像。
[0057]當(dāng)該脈沖塊中所有的子孔徑圖像都融合成一幅極坐標(biāo)圖像時(shí)，進(jìn)入步驟6。
[0058] 步驟6:判斷是否需要執(zhí)行附加自聚焦處理:若是，執(zhí)行附加自聚焦步驟。若不是， 進(jìn)入步驟7。
[0059] 步驟7:將由步驟5或步驟6獲得的極坐標(biāo)圖像轉(zhuǎn)換到直角坐標(biāo)系，并將該脈沖塊得 到的直角坐標(biāo)圖像累加到最終的SAR圖像中。
[0060]步驟8:判斷按步驟3方法劃分的脈沖塊數(shù)據(jù)是否處理完畢：
[0061]若有脈沖塊數(shù)據(jù)未被處理，則讀取一個(gè)未被處理的脈沖塊數(shù)據(jù)，進(jìn)行距離向脈沖 壓縮后，返回步驟4。
[0062]若脈沖塊數(shù)據(jù)均被處理完，則結(jié)束操作。
[0063] 進(jìn)一步說，在步驟1中，當(dāng)SAR圖像的分辨率為米級(jí)或更低，或(這里不能用即，后面 的與前面的是不同的情形。同樣，下一段的"即"也不能用）成像區(qū)域較為平坦時(shí)，地面像元 垂直方向的坐標(biāo)采用成像場(chǎng)景區(qū)域的平均參考高程h re3f，即所有地面單元的高程都認(rèn)為是 平均參考高程。當(dāng)分辨率很高，尤其是當(dāng)SAR圖像的分辨率優(yōu)于0.2m，或分辨率不高，但成像 區(qū)域地形劇烈起伏時(shí)，地面像元垂直方向的坐標(biāo)由DEM提供。
[0064]參見圖1，進(jìn)一步說，在步驟4中，對(duì)脈沖塊數(shù)據(jù)進(jìn)行FFBP第0級(jí)成像的具體方法為： [0065]步驟4.1以極半徑和方位角的余弦建立地面極坐標(biāo)系，設(shè)置該坐標(biāo)系參數(shù)：
[0066]根據(jù)成像場(chǎng)景中心的平面坐標(biāo)和方位向、地距向的采樣點(diǎn)數(shù)M、N及其采樣間隔dx、 dy得到場(chǎng)景四個(gè)角點(diǎn)的平面坐標(biāo)，再利用慣導(dǎo)系統(tǒng)輸出的載機(jī)位置在地面上的投影，計(jì)算 每個(gè)脈沖位置上場(chǎng)景的最大地距iCi和最小地距。
[0067] 再根據(jù)函數(shù)式-及=)//咖_及)求得該脈沖位置上極坐標(biāo)系距離 維的采樣點(diǎn)數(shù)，其中，int表示取整，bin_R是原始回波信號(hào)距離向的采樣間隔，極坐標(biāo)系的 距離采樣間隔和原始回波信號(hào)的相同。
[0068] 將所有脈沖的值都設(shè)成相同，為該脈沖塊內(nèi)最大值。
[0069]在每個(gè)脈沖位置上求得場(chǎng)景與載機(jī)飛行方向夾角Θ的最大余弦值MaxCosw和最小 余弦值MinCosw，并根據(jù)方位向波束數(shù)Mfm,獲得每個(gè)波束位置上的夾角余弦值：
[0070] CosTheta^ = MinCos{0) +m-{MaxCo.sm - MinCos{0)) / -I),
[0071] 其中，所= 1。
[0072]根據(jù)場(chǎng)景四個(gè)角點(diǎn)和載機(jī)位置的三維坐標(biāo)，計(jì)算載機(jī)與場(chǎng)景四個(gè)角點(diǎn)的空間距 離，從而得到每個(gè)脈沖位置上場(chǎng)景的最大斜距^和最小斜距沒。正側(cè)視或小 斜視時(shí)，最小斜距為場(chǎng)景到整個(gè)飛行軌跡的最近斜距。
[0073] 步驟4.2對(duì)該脈沖塊內(nèi)所有脈沖位置上的最大斜距S/?財(cái)iCl和最小斜距 求極值，得到該脈沖塊上場(chǎng)景的最大斜距成和最小斜距57α對(duì)iCh并據(jù)此在原始 回波信號(hào)上截取相應(yīng)的信號(hào)段進(jìn)行距離向升采樣。
[0074] 步驟4.3根據(jù)步驟4.1的計(jì)算，每個(gè)脈沖位置上場(chǎng)景在極坐標(biāo)系下的維數(shù)為 AC," X ，則利用方位波束夾角的余弦值和最近距離求得極坐標(biāo)采樣點(diǎn) (m，η)上的平面直角坐標(biāo)值:= Xw +和°> . C仍說故C)，少? =父°> + .及《巧他，， 其中，Wi為極坐標(biāo)的極半徑，且次ω 講·/)//?-及，為方位波束夾角的正 弦值。
[0075] 各采樣點(diǎn)上的高程值通過平面坐標(biāo)在外部DEM文件中獲取。若沒有DEM 文件，可用參考高程href代替高程值。
[0076] 得到極坐標(biāo)采樣點(diǎn)上的坐標(biāo)(<Κ?;，?)后，根據(jù)每個(gè)脈沖位置上的載機(jī)坐標(biāo) (，^^^，，計(jì)算兩者之間的距？
，并 根據(jù)該距離在該脈沖的回波數(shù)據(jù)上獲得該采樣點(diǎn)處的信號(hào)，從而得到該脈沖位置下的極坐 標(biāo)圖像。
[0077] 步驟4.4重復(fù)步驟4.1-4.3，完成場(chǎng)景在每個(gè)脈沖位置上的極坐標(biāo)賦值，得到 個(gè)C, X <i.維的極坐標(biāo)圖像。
[0078]參見圖1，進(jìn)一步說，在步驟5中，對(duì)脈沖塊數(shù)據(jù)進(jìn)行FFBP的第i級(jí)成像的具體方法 為：
[0079] 步驟5.1根據(jù)第i級(jí)分解因子n(1)更新第i級(jí)成像的子孔徑中心位置坐標(biāo)(x(1)，y (1)，z(1))，同時(shí)更新方位波束數(shù)。共有Jf二個(gè)子孔徑，其中，是第i-1級(jí) 的子孔徑數(shù)。然后計(jì)算每個(gè)子孔徑場(chǎng)景的最大地距^^、最小地距iC、距離向的采樣點(diǎn)數(shù) 2?,.，以及每個(gè)波束夾角的余弦值。
[0080] 步驟5. 2對(duì)第i-ι級(jí)得到的圖像進(jìn)行距離向升采樣，該圖像的維數(shù)為 O M2'。
[0081] 步驟5.3第i級(jí)第k個(gè)子孔徑是由第i-ι級(jí)的n(1)個(gè)子孔徑圖像融合得到，對(duì)應(yīng)第i-1級(jí)的第k · !!⑴+ ^^丄…^⑴-^個(gè)子圖像/^+^先對(duì)/^^進(jìn)行重采樣得到 力.，它表示第i-Ι級(jí)的第k · n(1)+j個(gè)子孔徑圖像重采樣到第i級(jí)第k個(gè)子孔徑坐標(biāo)系下 的圖像。。
[0082] 步驟5.4判斷第i級(jí)是否要進(jìn)行自聚焦處理。如果需要，則執(zhí)行自聚焦步驟1~自 聚焦步驟6(詳見下文）。否則，將重采樣后的結(jié)果累加，賦值給第i級(jí)第k個(gè)子孔徑圖像，即
其中，/T表示第i級(jí)第k個(gè)子孔徑圖像。
[0083] 步驟5.5重復(fù)步驟5.1~5.4,完成第i級(jí)所有子孔徑的極坐標(biāo)成像，得到Lf幅 Mt,, X C維的極坐標(biāo)圖像。
[0084] 進(jìn)一步說，在步驟5.3中，重采樣的過程具體如下：計(jì)算第i級(jí)第k個(gè)子孔徑極坐標(biāo) 系下每個(gè)采樣點(diǎn)的直角坐標(biāo)(χΙΚ?=)，從而計(jì)算出各采樣點(diǎn)與第i-Ι級(jí)的第k · n(1)+ j個(gè)子孔徑中心之間的直線距離i?廣及其在地面的投影距離尺廣"，以及方位角的余弦 〇〇8細(xì)叫(:':"1)二(4卜，-"）/<_-1)，同時(shí)，也可計(jì)算出各采樣點(diǎn)與第遵第1^個(gè)子孔徑中心位 置間的直線距離。根據(jù)/^_1>的值在化(：^+,中確定距離單元，再在該距離單元上根據(jù) -Ο:的值、利用Knab插值得到第i級(jí)第k個(gè)子孔徑各采樣點(diǎn)上重采樣后的信號(hào)。最后， 對(duì)重采樣后的信號(hào)乘以
、以補(bǔ)償相位，這里，λ是雷達(dá)工作的波長(zhǎng)。
[0085] 參見圖I，進(jìn)一步說，在步驟5.4中，自聚焦算法具體如下：
[0086] 自聚焦步驟1:對(duì)子孔徑所需融合的所有子孔徑圖像分類進(jìn)行處理：
[0087]自聚焦步驟1.1:如果融合的子孔徑圖像是第i-Ι級(jí)圖像全局第一個(gè)子孔徑，SPk = 〇，j = 〇，則計(jì)算與該子孔徑對(duì)應(yīng)的全局方位位置gl〇balPos(1)，并將該子孔徑對(duì)應(yīng)的全局相 位梯度81<^&1?1^866抑(116111： (1)全部置零，同時(shí)將該子孔徑圖像保存在變量]^18七51113111^(1) 中。再重新執(zhí)行自聚焦步驟1。
[0088]自聚焦步驟1.2:如果融合的子孔徑圖像是用于合成第i級(jí)第k個(gè)子孔徑圖像的第 一個(gè)子圖像，但不是全局第一個(gè)子孔徑，即第i-Ι級(jí)第k · n(1)個(gè)子孔徑，此時(shí)k判，j = 0,則 將該子孔徑重采樣到它的前一個(gè)子孔徑的孔徑中心，亦即重采樣到第i-Ι級(jí)第k · n(1)-l個(gè) 子孔徑的孔徑中心，作為當(dāng)前的子孔徑圖像ThisSubImgw，然后執(zhí)行自聚焦步驟2~自聚焦 步驟4。
[0089]自聚焦步驟1.3:如果融合的子孔徑圖像是第i-Ι級(jí)第k · n(1)+j個(gè)子孔徑圖像，BPk 矣〇，j矣0,將該子孔徑圖像重采樣到它的前一個(gè)子孔徑的孔徑中心，作為當(dāng)前的子孔徑圖 像ThisSubImgw，然后執(zhí)行自聚焦步驟2~自聚焦步驟4。自聚焦步驟2:利用當(dāng)前處理的子 孔徑圖像ThisSubImg w和保存在LastSubImgw中的上一個(gè)相鄰子孔徑圖像估計(jì)兩子孔徑 相位梯度的平均常數(shù)變化^廣隨后進(jìn)入自聚焦步驟3。
[0090]自聚焦步驟3:將當(dāng)前處理的第i-Ι級(jí)子孔徑所對(duì)應(yīng)的所有孔徑位置的相位梯度都 統(tǒng)一賦值為+ ，并記錄在全局相位梯度數(shù)組gl〇balPhaseGradient(1)中，其中，為 第i-Ι級(jí)上一個(gè)子孔徑估計(jì)的相位梯度。根據(jù)當(dāng)前處理的子孔徑中心位置和孔徑長(zhǎng)度對(duì)全 局方位位置數(shù)組gl〇balPos(1)進(jìn)行賦值，81<^31?1^866抑(1丨6111:(1)中的相位與81(^31?〇8 (1) 中的位置--對(duì)應(yīng)。利用當(dāng)前的Th i s Sub Img(1 >更新La s t Sub Img(1 >中的值，同時(shí)更新相應(yīng)的 參數(shù)，隨后進(jìn)入自聚焦步驟4。
[0091 ]自聚焦步驟4:重復(fù)自聚焦步驟1~自聚焦步驟3，直到第i級(jí)第k個(gè)子孔徑所需融合 的所有子圖像都處理完畢，將所有重采樣后的子圖像累加，賦值給第i級(jí)第k個(gè)子孔徑圖像， 即
[0092]自聚焦步驟5:完成第i級(jí)第k個(gè)子孔徑圖像的融合后，在globalPhaseGradient(1) 中對(duì)該子孔徑區(qū)間內(nèi)的相位梯度進(jìn)行積分，并將結(jié)果保存到gl〇balPhase(1)中，用于該孔徑 的補(bǔ)償。gl〇balPhase(1)也與globalPos(1)中的位置--對(duì)應(yīng)。自聚焦步驟6:利用 globalPhaSe(1)對(duì)第i級(jí)第k個(gè)子孔徑進(jìn)行誤差補(bǔ)償，得到補(bǔ)償后的子孔徑圖像。
[0093]參見圖1，進(jìn)一步說，在步驟5.4中的自聚焦算法中，利用當(dāng)前處理的子孔徑圖像 ThisSubImg(1)和保存在LastSubImg(1)中的上一個(gè)相鄰子孔徑圖像估計(jì)兩子孔徑相位梯度 的平均常數(shù)變化武"的具體方法為：
[0094]自聚焦步驟2.1在ThisSubImgw和LastSubImgw圖像中尋找點(diǎn)目標(biāo)，所選擇的點(diǎn) 目標(biāo)在這兩個(gè)子孔徑圖像中都必須表現(xiàn)出點(diǎn)目標(biāo)的特性，假設(shè)選擇的點(diǎn)目標(biāo)數(shù)為點(diǎn) 目標(biāo)在兩相鄰子孔徑圖像中的像素坐標(biāo)都為(〇丨，，其中，/ = 0，1,2,·.·，〇-1。：
[0095] 自聚焦步驟2.2在ThisSubImg(1)和LastSubImg(1)圖像中，分別以為中心 截取NaXNr大小的復(fù)圖像塊，其中，Na、Nr分別為方位向和距離向點(diǎn)數(shù)，其值為2的整數(shù)次冪， 得到兩復(fù)數(shù)子圖像塊:如和廣
[0096] 自聚焦步驟2·3利用頻域補(bǔ)零的7廣;上對(duì)禮vt辦說//?<^ 行二維插值，得到插值后的結(jié)果沿ζ/λ^/?//??飲/; n?/.y/w#1和紀(jì)φΔ?/Λ7/所g/ \
[0097] 自聚焦步驟2 · 4在u中搜索目標(biāo)峰值所在的像素位置 ^_，1#)，在該位置處測(cè)量,《//)?必/;?仙7:^?///7議|;'1和紐如必//7/叩^^ 即擇=. arg.k乂s^ ,其中，arg表示求相位，athis、a I ,,S,分別表示/l: .vw/wM/" 和圖像中（mmaxp, nmaxp)處的復(fù)數(shù)值。
[0098] 自聚焦步驟2.5對(duì)所有點(diǎn)目標(biāo)重復(fù)自聚焦步驟2.2~自聚焦步驟2.4，得到所有目 標(biāo)位置上的相位差，求和得到平均相位I
那么，這兩個(gè)子孔徑相位梯度 的平均常數(shù)變化量
，其中，Lsub為第i-Ι級(jí)子孔徑的方位位置數(shù)。
[0099] 參見圖1，進(jìn)一步說，在步驟5.4中的自聚焦算法中，對(duì)第i級(jí)第k個(gè)子孔徑的誤差補(bǔ) 償，得到補(bǔ)償后的子孔徑圖像的具體步驟為：
[0100]自聚焦步驟6.1:對(duì)第i級(jí)第k個(gè)子孔徑進(jìn)行二維傅里葉變換。
[0101]自聚焦步驟6.2:根據(jù)該子孔徑的孔徑位置從81以&1?1^% (1)中截取相應(yīng)位置處的 相位Phase(1)用于補(bǔ)償，同時(shí)補(bǔ)償包絡(luò)的偏移，補(bǔ)償?shù)墓綖椋?br>[0102]
[0103] 其中，是If的二維頻譜，是補(bǔ)償后的二維頻譜，β是該子孔徑的下視角， fr為距離向頻率。
[0104] 自聚焦步驟6.3:對(duì)補(bǔ)償后的二維頻譜F/cf進(jìn)行二維逆傅里葉變換，完成對(duì)第i級(jí) 第k個(gè)子孔徑的補(bǔ)償。
[0105] 進(jìn)一步說，在步驟6中，針對(duì)每個(gè)脈沖塊最終得到的極坐標(biāo)圖像進(jìn)行附加自聚焦處 理，它是將相鄰兩脈沖塊融合成更高分辨率圖像，再在其上估計(jì)誤差并補(bǔ)償。如此做的原因 是長(zhǎng)合成孔徑有助于估計(jì)更低頻的誤差。
[0106] 附加自聚焦第0次循環(huán)的具體步驟如下：
[0107] 步驟6.1(0)將第一個(gè)脈沖塊得到的極坐標(biāo)圖像保存在變量Li/.s'設(shè)中，計(jì) 算與該子孔徑對(duì)應(yīng)的全局方位位置沙^W" 1,灃將該子孔徑對(duì)應(yīng)的全局相位梯度 glnhalPhascGradicnt'(1'全部置零。
[0108] 步驟6.2(0)將下一個(gè)脈沖塊得到的極坐標(biāo)圖像重采樣到上一個(gè)脈沖塊的孔徑中 心，保存在變量TMvSWmgW中。
[0109] 步驟6.3(0)利用當(dāng)前處理的子孔徑圖像ΓΛ/WwWmg"1^!]保存在中 的上一個(gè)相鄰子孔徑圖像估計(jì)該孔徑的平均相位梯度，并記錄在全局相位梯度數(shù)組 ,咖中。同時(shí)，根據(jù)當(dāng)前處理的子孔徑中心位置和孔徑長(zhǎng)度對(duì)全局方位位 置數(shù)組進(jìn)行賦值。對(duì)該子孔徑區(qū)間內(nèi)的相位梯度進(jìn)行積分，保存在 1111。利川g/o/w/P/w.?e'_ v對(duì)該脈沖塊圖像進(jìn)行誤差補(bǔ)償，然后將當(dāng)前的 rA/MM/mgW賦值給然后執(zhí)行步驟6.4(0)。
[0110]步驟6.4(0)判斷第0次循環(huán)是否是最后一次循環(huán)，若是，將該脈沖塊得到的子孔 徑圖像轉(zhuǎn)換到直角坐標(biāo)系上，并累加到最終的圖像中。若否，重復(fù)步驟6.2(0)~步驟6.4 (0)，直到完成第0次循環(huán)所有脈沖塊的處理。
[0111]附加自聚焦第i次循環(huán)(i矣〇)的具體步驟如下：
[0112] 步驟6. l(i)判斷第i-Ι級(jí)第j個(gè)子孔徑圖像是否是用于融合第i級(jí)第k個(gè)子孔徑圖 像的第一個(gè)子孔徑，若是，計(jì)算融合后圖像的維度<1,，波束夾角的余弦值 C〇S772e<、以及融合后的孔徑中心位置，然后執(zhí)行步驟6.2(i)。若否，直接執(zhí)行步驟6.2(i)。
[0113] 步驟6.2(i)將第i-Ι級(jí)第j個(gè)子孔徑圖像重采樣到第i級(jí)第k個(gè)子孔徑的子孔徑坐 標(biāo)系下，并將重采樣后的圖像累加到第i級(jí)第k個(gè)子孔徑圖像中。
[0114] 步驟6.3(i)判斷第i-Ι級(jí)第j個(gè)子孔徑是否是用于融合第i級(jí)第k個(gè)子孔徑的最后 一個(gè)子孔徑，若是，執(zhí)行步驟6.4( i)，若否，令j = j+Ι，執(zhí)行步驟6.1 (i)。
[0115] 步驟6.4(i)判斷第i級(jí)第k個(gè)子孔徑圖像是否是第i級(jí)全局第一幅子孔徑圖像，若 是，將該圖像保存在變量中，計(jì)算與該子孔徑對(duì)應(yīng)的全局方位位置 g/olw/Fo#1,并將該子孔徑對(duì)應(yīng)的全局相位梯度gfefe伊全部置零，然后執(zhí)行 步驟6.5(i)。若否，將當(dāng)前處理的子孔徑圖像保存在ΓΑ/Μμ/)細(xì)g" 1 i中，再與1中 的子孔徑圖像估計(jì)相位梯度的平均常數(shù)變化以1 .從而得到值，積分 得到g/o/w/Ρ/κ/Λ^ '補(bǔ)償該誤差，得到補(bǔ)償后的第i級(jí)第k個(gè)子孔徑圖像，將當(dāng)前的 y rA/dwWwg"' >賦值給L似iSwWwg"11，然后執(zhí)行步驟6.5 (i)。
[0116] 步驟6.5(i)判斷第i次循環(huán)是否是最后一次循環(huán)，若是，將第i級(jí)第k個(gè)子孔徑圖 像轉(zhuǎn)換到直角坐標(biāo)系上，并累加到最終的圖像中，若否，保存該圖像用于后續(xù)處理。然后，令 k = k+l，j = j+l，重復(fù)步驟6.1(i)~步驟6.4(i)，直到完成第i-Ι級(jí)所有子孔徑的處理。 [0117] 實(shí)施例
[0118] 本發(fā)明主要采用仿真實(shí)驗(yàn)的方法進(jìn)行驗(yàn)證，所有步驟、結(jié)論都在Visual Studio 2010上驗(yàn)證正確。該發(fā)明可用于條帶、聚束、滑動(dòng)聚束SAR FFBP成像的自聚焦處理，這里以 超高分辨率(優(yōu)于0.1m)聚束SAR為例進(jìn)行仿真，圖1是本發(fā)明的流程框圖。具體實(shí)施步驟如 下：
[0119] 步驟1:SAR系統(tǒng)參數(shù)和觀測(cè)場(chǎng)景參數(shù)設(shè)置。圖2是FFBP算法所采用的地面極坐標(biāo)系 的示意圖，圖3是聚束SAR系統(tǒng)的仿真參數(shù)。在場(chǎng)景的中心附近放置了5個(gè)點(diǎn)目標(biāo)，高程為0m。 在平臺(tái)的y和z方向加入幅度為0.005m、周期為IOs的正弦形式的誤差，在場(chǎng)景中心視線向的 誤差見圖4,該誤差條件下不進(jìn)行自聚焦處理得到的結(jié)果見圖5。
[0120]步驟2: FFBP成像參數(shù)和自聚焦參數(shù)的確定以及插值核的選擇。FFBP算法每個(gè)脈沖 塊2048個(gè)脈沖，共處理12個(gè)完整的脈沖塊。共需經(jīng)過7級(jí)運(yùn)算，前幾級(jí)的分解因子都為4,最 后一級(jí)為2，最后將極坐標(biāo)圖像轉(zhuǎn)換到直角坐標(biāo)系。為了精確估計(jì)殘余運(yùn)動(dòng)誤差，距離向使 用16倍FFT插值，方位向采用16點(diǎn)Knab插值。每一級(jí)的方位波束數(shù)分別為8、16、64、256、 512、2048、4096。自聚焦循環(huán)的次數(shù)為1+2次，即在??8?成像的第6級(jí)進(jìn)行自聚焦處理，完成 脈沖塊的成像后，相鄰兩個(gè)脈沖塊再利用附加自聚焦方法進(jìn)行2次自聚焦處理。
[0121] 步驟3:讀取第0~2047個(gè)脈沖，進(jìn)行距離向脈沖壓縮
[0122] 步驟4: FFBP第0級(jí)成像，計(jì)算得到2048幅8 X 4316維的極坐標(biāo)圖像
[0123] 步驟5 :FFBP第1級(jí)成像，得到512幅16 X 4316維的極坐標(biāo)圖像，第2級(jí)成像得到128 幅64 X 4316維的極坐標(biāo)圖像，第3級(jí)成像得到32幅256 X 4316維的極坐標(biāo)圖像，第4級(jí)成像得 到8幅512 X4316維的極坐標(biāo)圖像，第5級(jí)成像得到2幅2048 X 4316維的極坐標(biāo)圖像，第6級(jí)進(jìn) 行自聚焦處理，每相鄰子孔徑都選擇這5個(gè)點(diǎn)目標(biāo)進(jìn)行相位差的估計(jì)，截取的目標(biāo)圖像塊的 大小為64像元(方位向）X 8像元(距離向），得到1幅4096 X 4314維的極坐標(biāo)圖像。圖6和圖7 顯示了 FFBP成像第6級(jí)自聚焦處理獲得的全孔徑相位梯度及其積分后的結(jié)果。
[0124] 步驟6:第一個(gè)脈沖塊成像完成后，得到1幅4096X4314維的極坐標(biāo)圖像，將該圖像 保存到LastSubImgw變量中，同時(shí)初始化相關(guān)變量。否則，將LastSubImg w中的圖像和當(dāng)前 處理的Thi sSubImg(1)圖像按照上述自聚焦處理的方法估計(jì)相位梯度在這兩個(gè)脈沖塊之間 的常數(shù)變化，獲得這兩個(gè)孔徑上的相位梯度，然后通過一次積分得到最終的相位誤差，再在 融合后的圖像上進(jìn)行補(bǔ)償。
[0125] 步驟7:將步驟6得到的極坐標(biāo)圖像轉(zhuǎn)換到直角坐標(biāo)系下，并將該脈沖塊得到的直 角坐標(biāo)圖像累加到最終的SAR圖像中。
[0126] 步驟8:重復(fù)步驟3~步驟7,直到完成所有脈沖塊的處理。
[0127] 圖8是自聚焦完成后的點(diǎn)目標(biāo)壓縮結(jié)果，圖9是其32倍升采樣后的圖像，圖10和圖 11是采用本發(fā)明方法得到的距離向和方位向點(diǎn)目標(biāo)響應(yīng)。可以看到，經(jīng)過本發(fā)明方法處理 后，點(diǎn)目標(biāo)的壓縮質(zhì)量得到了極大的提高。同時(shí)，也可以看出該方法并不要求誤差局限于單 個(gè)距離單元內(nèi)，在誤差跨越多個(gè)距離單元的情況下，它依然能夠獲得滿意的聚焦效果。而 且，該發(fā)明方法并不需要一次對(duì)成像的所有脈沖進(jìn)行處理，而是一個(gè)一個(gè)脈沖塊按順序成 像并自聚焦處理，在脈沖數(shù)巨大的情況下，大大降低了算法對(duì)內(nèi)存的需求。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于FFBP SAR成像的自聚焦方法，其特征在于:包括八個(gè)數(shù)據(jù)處理模塊： 對(duì)SAR系統(tǒng)參數(shù)和觀測(cè)場(chǎng)景參數(shù)進(jìn)行初始化的模塊； 設(shè)定FFBP成像參數(shù)、插值核、自聚焦參數(shù)的模塊； 劃分原始回波數(shù)據(jù)，讀取脈沖塊數(shù)據(jù)，進(jìn)行距離向脈沖壓縮的模塊； 對(duì)脈沖塊數(shù)據(jù)進(jìn)行FFBP第0級(jí)成像的模塊； 對(duì)脈沖塊數(shù)據(jù)進(jìn)行FFBP第i級(jí)成像的模塊； 判斷是否需要執(zhí)行附加自聚焦處理的模塊； 將極坐標(biāo)圖像轉(zhuǎn)換到直角坐標(biāo)系，并累加到最終的SAR圖像中的模塊； 判斷所有脈沖塊是否處理完畢的模塊。2. -種基于FFBP SAR成像的自聚焦方法，其特征在于:八個(gè)模塊按W下步驟進(jìn)行處理： 步驟1:對(duì)SAR系統(tǒng)參數(shù)和觀測(cè)場(chǎng)景參數(shù)進(jìn)行初始化； 根據(jù)慣導(dǎo)系統(tǒng)輸出的位置信息和波束指向信息確定成像直角坐標(biāo)系及其原點(diǎn)；初始化 的SAR系統(tǒng)參數(shù)包括:雷達(dá)平臺(tái)位置矢量(χW，yW，zW)、平臺(tái)飛行速度v、雷達(dá)工作波長(zhǎng)λ、 雷達(dá)發(fā)射的線性調(diào)頻信號(hào)帶寬Br、雷達(dá)發(fā)射脈沖的時(shí)寬Τρ、雷達(dá)脈沖重復(fù)頻率PRF、回波距離 向采樣頻率Fs、電磁波在空氣中的傳播速度C、雷達(dá)回波數(shù)據(jù)矩陣;所述雷達(dá)回波數(shù)據(jù)矩陣 包含距離向快時(shí)間采樣點(diǎn)數(shù)K、方位向慢時(shí)間采樣點(diǎn)數(shù)レ 觀測(cè)場(chǎng)景參數(shù)包括:場(chǎng)景的方位向和地距向采樣間隔dx、dy，方位向和地距向的采樣點(diǎn) 數(shù)1具^及場(chǎng)景中屯、的平面坐標(biāo)位置估_3。6。6,7。_3。6。6);即，場(chǎng)景中第(111，11)地面單元的平面 坐標(biāo)可 W 表示為（Xc_scene+m · dx，yc_scene+n · dy)，其中，-M/2 < m<M/2，-N/2 < n<N/2;每個(gè)地 面像元的垂直方向的坐標(biāo)通過外部輸入的DEM得到，或采用成像場(chǎng)景區(qū)域的平均參考高程 href； 步驟2:設(shè)定FFBP成像參數(shù)、插值核、自聚焦參數(shù)； FFBP成像參數(shù)，為脈沖塊數(shù)BlkNum、每個(gè)脈沖塊的脈沖數(shù)if、級(jí)數(shù)LevelNum和每一級(jí) 的分解因子nW;由FFBP成像參數(shù)確定每一級(jí)成像所處理的子孔徑數(shù)和方位波束數(shù)= 插值核，為FFBP成像中距離向和方位向插值所采用的方法，其中，距離向插值采用頻域 補(bǔ)零插值，方位向采用Knab插值； 自聚焦參數(shù)，為自聚焦處理的循環(huán)次數(shù)，W及為每一級(jí)自聚焦處理所開辟的3個(gè)用于存 儲(chǔ)的全局?jǐn)?shù)組，分別為：方位位置全局?jǐn)?shù)組globalPos、相位梯度全局?jǐn)?shù)組 globalPhaseGradient、積分相位全局?jǐn)?shù)組 globalPhase; 步驟3:由步驟2設(shè)定的脈沖塊數(shù)BlkNum、脈沖塊的脈沖數(shù)趨>劃分原始回波數(shù)據(jù);讀取一 個(gè)脈沖塊數(shù)據(jù)，進(jìn)行距離向脈沖壓縮后，進(jìn)入步驟4; 步驟4:對(duì)該脈沖塊數(shù)據(jù)進(jìn)行FFBP的第0級(jí)成像，隨后進(jìn)入步驟5; 步驟5:對(duì)該脈沖塊數(shù)據(jù)進(jìn)行FFBP的第i級(jí)成像； 當(dāng)該脈沖塊中所有的子孔徑圖像都融合成一幅極坐標(biāo)圖像時(shí)，進(jìn)入步驟6; 步驟6:判斷是否需要執(zhí)行附加自聚焦處理:若是，執(zhí)行附加自聚焦步驟后進(jìn)入步驟7; 若不是，進(jìn)入步驟7; 步驟7:將由步驟6獲得的極坐標(biāo)圖像轉(zhuǎn)換到直角坐標(biāo)系，并將該脈沖塊得到的直角坐 標(biāo)圖像累加到最終的SAR圖像中； 步驟8:判斷按步驟3方法劃分的脈沖塊數(shù)據(jù)是否處理完畢： 若有脈沖塊數(shù)據(jù)未被處理，則讀取下一個(gè)未被處理的脈沖塊數(shù)據(jù)，進(jìn)行距離向脈沖壓 縮后，返回步驟4; 若脈沖塊數(shù)據(jù)均被處理完，則結(jié)束操作。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于FFBP SAR成像的自聚焦方法，其特征在于： 在步驟1中，當(dāng)SAR圖像的分辨率為米級(jí)或更低時(shí)，地面像元垂直方向的坐標(biāo)采用成像 場(chǎng)景區(qū)域的平均參考高程href,即所有地面單元的高程都認(rèn)為是平均參考高程； 當(dāng)SAR圖像的分辨率優(yōu)于0.2m時(shí)，地面像元垂直方向的坐標(biāo)由DEM提供。4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于FFBP SAR成像的自聚焦方法，其特征在于： 在步驟4中，對(duì)脈沖塊數(shù)據(jù)進(jìn)行FFBP第0級(jí)成像的具體方法為： 步驟4.1 W極半徑和方位角的余弦建立地面極坐標(biāo)系，設(shè)置該坐標(biāo)系參數(shù)： 根據(jù)成像場(chǎng)景中屯、的平面坐標(biāo)和方位向、地距向的采樣點(diǎn)數(shù)M、N及其采樣間隔dx、dy得 到場(chǎng)景四個(gè)角點(diǎn)的平面坐標(biāo)，再利用慣導(dǎo)系統(tǒng)輸出的載機(jī)位置在地面上的投影，計(jì)算每個(gè) 脈沖位置上場(chǎng)景的最大地距和最小地距, 再根據(jù)函數(shù)式.= int((/C - /〇/ Wn_巧求得該脈沖位畳上極坐標(biāo)系距離維的 采樣點(diǎn)數(shù)，其中，int表示取整，bin_R是原始回波信號(hào)距離向的采樣間隔，極坐標(biāo)系的距離 采樣間隔和原始回波信號(hào)的相同； 將所有脈沖的AC。,.值都設(shè)成相同，為該脈沖塊內(nèi)最大AC。,值； 在每個(gè)脈沖位置上求得場(chǎng)景與載機(jī)飛行方向夾角e的最大余弦值MaxCosW和最小余弦 值MinCosW，并根據(jù)方位向波束數(shù)獲得每個(gè)波束位置上的夾角余弦值：其中，w = 0J,2,..，M.二1,--1; 根據(jù)場(chǎng)景四個(gè)角點(diǎn)和載機(jī)位置的Ξ維坐標(biāo)，計(jì)算載機(jī)與場(chǎng)景四個(gè)角點(diǎn)的空間距離，從 而得到每個(gè)脈沖位置上場(chǎng)景的最大斜距跳WiC和最小斜距雙Wi/巧進(jìn);正側(cè)視或小斜視時(shí)， 最小斜距為場(chǎng)景到整個(gè)飛行軌跡的最近斜距； 步驟4.2對(duì)該脈沖塊內(nèi)所有脈沖位置上的最大斜距S/wWi?記和最小斜距沒a舶巧求極 值，得到該脈沖塊上場(chǎng)景的最大斜距況an誠(chéng)和最小斜距況aWiC；；。，并據(jù)此在原始回波 信號(hào)上截取相應(yīng)的信號(hào)段進(jìn)行距離向升采樣； 步驟4.3根據(jù)步驟4.1的計(jì)算，每個(gè)脈沖位置上場(chǎng)景在極坐標(biāo)系下的維數(shù)為X iV二L.， 貝剛用方位波束夾角的余弦值Cw巧和最近距離求得極坐標(biāo)采樣點(diǎn)(m，n)上的平 面直角坐標(biāo)值:域;,=嚴(yán)+成。>.Cm佩扣f，誠(chéng)'，二嚴(yán)+.皆1.沉《巧啤(,；^i，其中，成。、為 極坐標(biāo)的極半徑，且巧+?.誠(chéng)?，況《巧化似f為方位波束夾角的正弦值； 各采樣點(diǎn)上的高程值通過平面坐標(biāo)在外部DEM文件中獲取;若沒有DEM文件， 可用參考高程href代替高程值； 得到極坐標(biāo)采樣點(diǎn)上的坐標(biāo)(Λ?,，乂后，根據(jù)每個(gè)脈沖位置上的載機(jī)坐標(biāo)（X W，yW，zW)，計(jì)算兩者之間的距畜并根 據(jù)該距離在該脈沖的回波數(shù)據(jù)上獲得該采樣點(diǎn)處的信號(hào)，從而得到該脈沖位置下的極坐標(biāo) 圖像； 步驟4.4重復(fù)步驟4.1-4.3,完成場(chǎng)景在每個(gè)脈沖位置上的極坐標(biāo)賦值，得到個(gè) AC。，X <1維的極坐標(biāo)圖像。5. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于FFBP SAR成像的自聚焦方法，其特征在于： 在步驟5中，對(duì)脈沖塊數(shù)據(jù)進(jìn)行FFBP第i級(jí)成像的具體方法為： 步驟5.1根據(jù)第i級(jí)分解因子nW更新第i級(jí)成像的子孔徑中屯、位置坐標(biāo) W)，同時(shí)更新方位波束數(shù)Ml：,,。。共有個(gè)子孔徑，其中，左是第i-1級(jí)的子 孔徑數(shù)；然后計(jì)算每個(gè)子孔徑場(chǎng)景的最大地距、最小地距巧^/。、距離向的采樣點(diǎn)數(shù) W及每個(gè)波束夾角的余弦值。.v77;Wa? ; 步驟5.2對(duì)第i-1級(jí)得到的圖像進(jìn)行距離向升采樣，該圖像的維數(shù)為步驟5.3第i級(jí)第k個(gè)子孔徑是由第i-1級(jí)的nW個(gè)子孔徑圖像融合得到，對(duì)應(yīng)第i-i級(jí) 的第k · nW+j(j = 0，l，…，nW-1)個(gè)子圖像與琪先對(duì)您聲+,進(jìn)行重采樣得到每3+,·， 它表示第i-1級(jí)的第k · nW+j個(gè)子孔徑圖像重采樣到第i級(jí)第k個(gè)子孔徑坐標(biāo)系下的圖像； 步驟5.4判斷第i級(jí)是否要進(jìn)行自聚焦處理。如果需要，則執(zhí)行自聚焦步驟1~自聚焦 步驟6(詳見下文）；否則，將重采樣后的結(jié)果累加，賦值給第i級(jí)第k個(gè)子孔徑圖像，即其中，與'> 表示第i級(jí)第k個(gè)子孔徑圖像。 ， 步驟5.5重復(fù)步驟5.1~5.4,完成第i級(jí)所有子孔徑的極坐標(biāo)成像，得到if幅 MIL X 維的極坐標(biāo)圖像。6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于FFBP SAR成像的自聚焦方法，其特征在于： 在步驟5.3中，重采樣的過程具體如下:計(jì)算第i級(jí)第k個(gè)子孔徑極坐標(biāo)系下每個(gè)采樣點(diǎn)的直 角坐標(biāo)(端，，誠(chéng)，，端J，從而計(jì)算出各采樣點(diǎn)與第i-1級(jí)的第k · nW+j個(gè)子孔徑中屯、之間的直線 距離巧及其在地面的投影距離媒，擬及方位角的余弦同時(shí)，也可計(jì)算出各采樣點(diǎn)與第i級(jí)第k個(gè)子孔徑中屯、位置間的直線距離巧f ,根據(jù)巧^1>的 值在中確定距離單元，再在該距離單元上根據(jù)G奶擁6妃點(diǎn).),的值、利用Knab插值得到 第i級(jí)第k個(gè)子孔徑各采樣點(diǎn)上重采樣后的信號(hào)；最后，對(duì)重采樣后的信號(hào)乘W勒補(bǔ)償相位，運(yùn)里，λ是雷達(dá)工作的波長(zhǎng)。7. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于FFBP SAR成像的自聚焦方法，其特征在于： 在步驟5.4中，自聚焦算法具體如下： 自聚焦步驟1:對(duì)子孔徑所需融合的所有子孔徑圖像分類進(jìn)行處理： 自聚焦步驟1.1:如果融合的子孔徑圖像是第i-1級(jí)圖像全局第一個(gè)子孔徑，即k = 0，j =0,則計(jì)算與該子孔徑對(duì)應(yīng)的全局方位位置globalPosW，并將該子孔徑對(duì)應(yīng)的全局相位 梯度globaWhaseGradientW全部置零，同時(shí)將該子孔徑圖像保存在變量LastSublmgW中； 再重新執(zhí)行自聚焦步驟1; 自聚焦步驟1.2:如果融合的子孔徑圖像是用于合成第i級(jí)第k個(gè)子孔徑圖像的第一個(gè) 子圖像，但不是全局第一個(gè)子孔徑，即第i-1級(jí)第k · nW個(gè)子孔徑，此時(shí)k辛〇，j = 〇,則將該 子孔徑重采樣到它的前一個(gè)子孔徑的孔徑中屯、，亦即重采樣到第i-1級(jí)第k · nW-i個(gè)子孔 徑的孔徑中屯、，作為當(dāng)前的子孔徑圖像化isSublmgW，然后執(zhí)行自聚焦步驟2~自聚焦步驟 4; 自聚焦步驟1.3:如果融合的子孔徑圖像是第i-1級(jí)第k · nW+j個(gè)子孔徑圖像，即k辛0， j辛0,將該子孔徑圖像重采樣到它的前一個(gè)子孔徑的孔徑中屯、，作為當(dāng)前的子孔徑圖像 ThisSublmg(i)，然后執(zhí)行自聚焦步驟2~自聚焦步驟4; 自聚焦步驟2:利用當(dāng)前處理的子孔徑圖像化isSublmgW和保存在LastSublmgW中的 上一個(gè)相鄰子孔徑圖像估計(jì)兩子孔徑相位梯度的平均常數(shù)變化於1 ;隨后進(jìn)入自聚焦步驟 3; 自聚焦步驟3:將當(dāng)前處理的第i-1級(jí)子孔徑所對(duì)應(yīng)的所有孔徑位置的相位梯度都統(tǒng)一 賦值為熱：+勢(shì):.>，并記錄在全局相位梯度數(shù)組global化aseGradientW中，其中，您f為第i- 1級(jí)上一個(gè)子孔徑的相位梯度;根據(jù)當(dāng)前處理的子孔徑中屯、位置和孔徑長(zhǎng)度對(duì)全局方位位 置數(shù)組globalPosW進(jìn)行賦值，globalPhaseGradientW中的相位與global化s(i>中的位置 --對(duì)應(yīng);利用當(dāng)前的化isSublmgW更新LastSublmgW中的值，同時(shí)更新相應(yīng)的參數(shù)，隨后 進(jìn)入自聚焦步驟4; 自聚焦步驟4:重復(fù)自聚焦步驟1~自聚焦步驟3，直到第i級(jí)第k個(gè)子孔徑所需融合的所 有子圖像都處理完畢，將所有重采樣后的子圖像累加，賦值給第i級(jí)第k個(gè)子孔徑圖像，即自聚焦步驟5:完成第i級(jí)第k個(gè)子孔徑圖像的融合后，在global化aseGradientW中對(duì) 該子孔徑區(qū)間內(nèi)的相位梯度進(jìn)行積分，并將結(jié)果保存到global化aseW中，用于該孔徑的補(bǔ) 償;globalPhaseW也與global化s(i>中的位置--對(duì)應(yīng)； 自聚焦步驟6:利用globalPhaseW對(duì)第i級(jí)第k個(gè)子孔徑進(jìn)行誤差補(bǔ)償，得到補(bǔ)償后的 子孔徑圖像。8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于FFBP SAR成像的自聚焦方法，其特征在于： 在步驟5.4中的自聚焦算法中，利用當(dāng)前處理的子孔徑圖像化isSublmgW和保存在 LastSublmgW中的上一個(gè)相鄰子孔徑圖像估計(jì)兩子孔徑相位梯度的平均常數(shù)變化後 > 的具 體方法為： 自聚焦步驟2.1在化isSublmgW和LastSublmgW圖像中尋找點(diǎn)目標(biāo)，所選擇的點(diǎn)目標(biāo) 在運(yùn)兩個(gè)子孔徑圖像中都必須表現(xiàn)出點(diǎn)目標(biāo)的特性，假設(shè)選擇的點(diǎn)目標(biāo)數(shù)為Att，點(diǎn)目標(biāo) 在兩相鄰子孔徑圖像中的像素坐標(biāo)都為(or)，其中，/=〇，i，2，...，-C.-1; 自聚焦步驟2.2在ThisSublmgW和LastSublmgW圖像中，分別)為中屯、截取 NaXNr大小的復(fù)圖像塊，其中，Na、Nr分別為方位向和距離向點(diǎn)數(shù)，其值為2的整數(shù)次幕，得到 兩復(fù)數(shù)子圖像塊:5?缸2地巧敵化懲f嘴巧無(wú)??妃船曲Wgf 3 , 自聚焦步驟2.3利用頻域補(bǔ)零的方法對(duì).w/wA巧/.y//7巧' 1和.w/aw/A化此堿A!' '進(jìn)行二 維插值，得到插值后的結(jié)果.vu/wA/化切戶巧/5知巧,?。和.w/mA/nk'/y)/.化y/7wg,i' I ; 自聚焦步驟2.4在5:如《/)//?似7.，L化S-;7"奴'叩捜索目標(biāo)峰值所在的像素位置(nwp， Hmaxp ),在該位置處巧U 量 'S'w/，.、.w/，/"似？J Γ/"..、7巧?式哺別，其中，arg表示求相位，athis、aiast分別表示在獻(xiàn)沁如/?似pTMs/wgf > 和.νυ/?Λ'?Α/"似7乂 ".W"?辦個(gè)像中(mmaxp，rwp)處的復(fù)數(shù)值； 自聚焦步驟2.5對(duì)所有點(diǎn)目標(biāo)重復(fù)自聚焦步驟2.2~自聚焦步驟2.4，得到所有目標(biāo)位 置上的相位差，求和得到平均相位差那么，運(yùn)兩個(gè)子孔徑相位梯度的平 均常數(shù)變化量i?f /五W&，其中，Lsub為第i-1級(jí)子孔徑的方位位置數(shù)。9. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于FFBP SAR成像的自聚焦方法，其特征在于： 在步驟5.4中的自聚焦算法中，對(duì)第i級(jí)第k個(gè)子孔徑的誤差補(bǔ)償，得到補(bǔ)償后的子孔徑 圖像的具體步驟為： 自聚焦步驟6.1:對(duì)第i級(jí)第k個(gè)子孔徑進(jìn)行二維傅里葉變換； 自聚焦步驟6.2:根據(jù)該子孔徑的孔徑位置從global化aseW中截取相應(yīng)位置處的相位 Phased用于補(bǔ)償，同時(shí)補(bǔ)償包絡(luò)的偏移，補(bǔ)償?shù)墓綖椋浩渲?，護(hù)/!''是|[.'>的二維頻譜，是補(bǔ)償后的二維頻譜，β是該子孔徑的下視角，fr為 距離向頻率； 自聚焦步驟6.3:對(duì)補(bǔ)償后的二維頻譜進(jìn)行二維逆傅里葉變換，完成對(duì)第i級(jí)第k 個(gè)子孔徑的補(bǔ)償。10. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于FFBP SAR成像的自聚焦方法，其特征在于： 在步驟6中，針對(duì)每個(gè)脈沖塊最終得到的極坐標(biāo)圖像進(jìn)行附加自聚焦處理，它是將相鄰 兩脈沖塊融合成更高分辨率圖像，再在其上估計(jì)誤差并補(bǔ)償。如此做的原因是長(zhǎng)合成孔徑 有助于估計(jì)更低頻的誤差。 附加自聚焦第0次循環(huán)的具體步驟如下： 步驟6.U0)將第一個(gè)脈沖塊得到的極坐標(biāo)圖像保存在變量i化姑"W"哈中，計(jì)算與該子孔 徑對(duì)應(yīng)的全局方位位置姍并將該子孔徑對(duì)應(yīng)的全局相位梯度班份β混0?抑 全部置零； 步驟6.2(0)將下一個(gè)脈沖塊得到的極坐標(biāo)圖像重采樣到上一個(gè)脈沖塊的孔徑中屯、， 保存在變量乃?中； 步驟6.3(0)利用當(dāng)前處理的子孔徑圖像77曲流站咕"和保存在1郵&伽，巧…中的上一個(gè)相鄰 子孔徑圖像估計(jì)該孔徑的平均相位梯度，并記錄在全局相位梯度數(shù)組weGnW/CT " 中；同時(shí)，根據(jù)當(dāng)前處理的子孔徑中屯、位置和孔徑長(zhǎng)度對(duì)全局方位位置數(shù)組各/〇6α/戶批"。>進(jìn) 行賦值；對(duì)該子孔徑區(qū)間內(nèi)的相位梯度進(jìn)行積分，保存在中；利用 復(fù)/〇始/戶/?化心W對(duì)該脈沖塊圖像進(jìn)行誤差補(bǔ)償，然后將當(dāng)前的巧k疏W;?公賦值給 L。."'況々/"巧''I;';然后執(zhí)行步驟6.4(0); 步驟6.4(0)判斷第0次循環(huán)是否是最后一次循環(huán)，若是，將該脈沖塊得到的子孔徑圖 像轉(zhuǎn)換到直角坐標(biāo)系上，并累加到最終的圖像中；若否，重復(fù)步驟6.2(0)~步驟6.4(0)，直 到完成第0次循環(huán)所有脈沖塊的處理。 附加自聚焦第i次循環(huán)α辛0)的具體步驟如下： 步驟6.1 (i)判斷第i-1級(jí)第j個(gè)子孔徑圖像是否是用于融合第i級(jí)第k個(gè)子孔徑圖像的 第一個(gè)子孔徑，若是，計(jì)算融合后圖像的維度Mil、~沿。.，波束夾角的余弦值〇?巧幻口， W及融合后的孔徑中屯、位置，然后執(zhí)行步驟6.2(i);若否，直接執(zhí)行步驟6.2(i); 步驟6.2(i)將第i-1級(jí)第j個(gè)子孔徑圖像重采樣到第i級(jí)第k個(gè)子孔徑的子孔徑坐標(biāo)系 下，并將重采樣后的圖像累加到第i級(jí)第k個(gè)子孔徑圖像中； 步驟6.3(i)判斷第i-1級(jí)第j個(gè)子孔徑是否是用于融合第i級(jí)第k個(gè)子孔徑的最后一個(gè) 子孔徑，若是，執(zhí)行步驟6.4(i)，若否，令j = j+l，執(zhí)行步驟6.1(i); 步驟6.4(i)判斷第i級(jí)第k個(gè)子孔徑圖像是否是第i級(jí)全局第一幅子孔徑圖像，若是， 將該圖像保存在變量王A加訊中，計(jì)算與該子孔徑對(duì)應(yīng)的全局方位位置各/〇&口， 并將該子孔徑對(duì)應(yīng)的全局相位梯度如況6械@>全部置零，然后執(zhí)行步驟6.5(i); 若否，將當(dāng)前處理的子孔徑圖像保存在巧/沾中，再與心，她如/wgW中的子孔徑圖像 估計(jì)相位梯度的平均常數(shù)變化終' 1，從而得到如Αα/抑aseGra況eW心值，積分得到 g/o6?/P心>補(bǔ)償該誤差，得到補(bǔ)償后的第i級(jí)第k個(gè)子孔徑圖像，將當(dāng)前的巧b況A/n巧 賦值給L?汾沒咸斯塔W，然后執(zhí)行步驟6.5(i); 步驟6.5(i)判斷第i次循環(huán)是否是最后一次循環(huán)，若是，將第i級(jí)第k個(gè)子孔徑圖像轉(zhuǎn) 換到直角坐標(biāo)系上，并累加到最終的圖像中，若否，保存該圖像用于后續(xù)處理;然后，令k = k +l，j = j+l，重復(fù)步驟6.1(i)~步驟6.4(i)，直到完成第i-1級(jí)所有子孔徑的處理。
【文檔編號(hào)】G01S13/90GK105842694SQ201610177551
【公開日】2016年8月10日
【申請(qǐng)日】2016年3月23日
【發(fā)明人】鐘雪蓮, 鄧海濤, 陳仁元, 楊然, 談璐璐, 馬志娟, 雍延梅, 郝慧軍, 王金峰
【申請(qǐng)人】中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所