[发明专利]一种基于电磁散射模型的大角度SAR超分辨成像方法有效
申请号: | 201811375129.5 | 申请日: | 2018-11-19 |
公开(公告)号: | CN109633638B | 公开(公告)日: | 2020-11-03 |
发明(设计)人: | 盛佳恋;付朝伟;李银伟 | 申请(专利权)人: | 上海无线电设备研究所 |
主分类号: | G01S13/90 | 分类号: | G01S13/90;G01S7/41 |
代理公司: | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人: | 张妍;刘琰 |
地址: | 200090 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 电磁 散射 模型 角度 sar 分辨 成像 方法 | ||
1.一种基于电磁散射模型的大角度SAR超分辨成像方法,其特征在于,包含以下步骤:
步骤S1、对雷达回波按照方位时间进行子孔径划分,子孔径之间保留重叠区域用于转角估计,在子孔径融合时构造旋转矩阵;
步骤S2、基于电磁散射模型对每个子孔径进行参数估计;
步骤S3、利用估计得到的参数集,对当前子孔径的频率和角度范围进行外推,并进行重构得到高分辨率的子孔径图像;
步骤S4、对所有校正旋转后的子孔径图像进行融合,获得高分辨率的融合图像。
2.如权利要求1所述的基于电磁散射模型的大角度SAR超分辨成像方法,其特征在于,所述的步骤S2中,假设SAR系统发射线性调频信号并进行运动补偿后,第k个子孔径,k=1:K,用目标电磁散射模型表征为:
其中,C=3×108m/s表示光速;αp∈{-1,-0.5,0,0.5,1}为频率依赖因子,反映散射中心的角度依赖特性,Lp表示散射中心长度,表示初始指向角,{Ap,Xp,Yp}分别表示散射中心p的幅度、横向和纵向位置;当Lp=0时,则该模型退化为传统的点散射模型;
当雷达工作带宽比B/fc较小时,忽略频率依赖因子的影响,同时忽略γp的影响,由此得到:
由此,表示为矩阵并将其向量化为Sk。
3.如权利要求2所述的基于电磁散射模型的大角度SAR超分辨成像方法,其特征在于,所述的步骤S2中,进行参数估计的方法包含:
步骤S2.1、估计第p个散射点的位置参数,对进行快速傅里叶变换,取最大值对应的坐标为估计的位置参数由此构造基向量Up并对其进行归一化,即UpHUp=1,Up的每个元素为:
步骤S2.2、估计长度参数和初始角度参数;
利用基向量与原始回波信号之间的最大相关性,初步估计得到长度参数和初始角度参数:
步骤S2.3、估计幅度参数
将(4)估计得到的参数代入(3),更新估计得到幅度参数:
步骤S2.4、迭代得到所有散射中心参数的估计p=1:P;
在残余信号中减去估计信号得到新的残余信号,在一定区间范围内搜索最优值,迭代直至残余能量最小;
4.如权利要求3所述的基于电磁散射模型的大角度SAR超分辨成像方法,其特征在于,所述的步骤S3中,设外推后的频率范围为其中,B为发射信号带宽,α为外推倍数;
外推后的角度范围为其中θ为外推前的相干积累角度,β为孔径的外推倍数;
设对第k个子孔径构造的回波信号为:
根据距离分辨率ρr=C/2B和方位分辨率公式ρa=λ/(2θ)可知,当频率和角度范围增加为原来的α和β倍时,得到α×β倍的超分辨SAR成像
5.如权利要求4所述的基于电磁散射模型的大角度SAR超分辨成像方法,其特征在于,所述的步骤S4中,利用子孔径数据之间的重叠数据,估计得到旋转角度,计旋转矩阵为Trot,旋转后的子图像为:
并根据最大幅值的融合准则,对子孔径进行融合,获得高分辨的融合图像:
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