[发明专利]一种基于改进距离徙动算法的毫米波近场SAR速成像方法

说明书

本发明请求保护一种基于改进距离徙动算法的毫米波近场SAR快速成像方法，属毫米波合成孔径雷达成像领域。首先对毫米波雷达开发板接收到的原始数据的距离维截取有用的部分之后在对距离维数据进行FFT处理，然后对数据进行RVP(残余视频)校正，将RVP校正后的信号变换到二维波数域；由于天线相对于被测物体是运动的，此时还需要进行多普勒频移校正，下一步则对数据进行二维匹配滤波和Stolt变换，最后再对上式的回波信号进行二维傅里叶逆变换完成目标图像。本发明在传统RMA流程中的二维傅里叶变换前先根据目标范围的选定，大大减少成像数据量，降低运算时间，从根本上提高成像的效率，能够在提高成像效率的同时得到较高质量的SAR图像。

技术领域

本发明属于雷达成像技术领域，涉及一种毫米波近场SAR(synthetic apertureradar)快速成像算法。

背景技术

成像技术中最主要的是成像算法。对成像算法技术进行划分，可以分为：时域类技术和频域类技术。时域类成像方法主要是后向投影算法(BackProjection, BP)，该算法是在时域中实现信号处理的。频域类成像方法包括：距离多普勒算法(Range DopplerAlgorithm,RDA)、Chirp Scaling算法(简称CS算法，即CSA) 和距离徙动算法(RangeMigration Algorithm,RMA)等，这些算法是在频域中实现信号处理的。

BP算法计算量较大，虽然一些改进的BP算法(如：FBP和FFBP算法)可以达到与频域算法的效率相当，但是这些改进后的算法牺牲了BP算法的成像精度。

RDA是一种最早和最简单的成像算法。虽然简单，但是RDA贯穿了整个SAR 信号处理的思想，后续的算法上都能看出RDA的缩影。RDA具有模块化处理的特点，它是对二维数据进行分解，分解成两个一维的数据，然后通过处理两个一维的数据来实现的，而且在处理一维的数据时不会影响另一维。但是这种分解要求方位向和距离向之间存在很小的耦合性。

CS算法首先通过调频变标操作将所有目标的距离轨迹一致化，再在二维频域中通过相位相乘进行一致的距离徙动校正。但是CSA也有局限性，主要表现在：一是调频变标操作会使距离向的频谱展宽和偏移，在偏移量超过了一定范围时成像会发生混叠，而且随着斜视角的增大这种混叠现象会愈加明显。二是调频变标操作会使信号包络发生变化，这种变化会影响目标的聚焦。

距离徙动算法也可以叫做ωK算法。该算法的思想是通过对二维时域数据进行傅里叶变换，将数据变换到二维频域，再在二维频域中对数据进行距离压缩、距离徙动校正和方位压缩等操作。算法中使用的参考函数一般是以场景中心作为参考，所以越接近场景中心的目标聚焦效果也就越好。

目前，大部分快速成像算法都是采用波数域积分、应用NUFFT等方法来代替插值，从而避免复杂的插值运算，来提高成像效率。由于在传统算法上是天线传感器到目标的斜距没有考虑到在距离维上发射脉冲时，载体也是在移动的因此传统算法还需要将以上问题考虑进去并改进。

经过检索，申请公开号CN112684447A，一种毫米波机载SAR实时成像优化方法及系统，涉及雷达技术领域。该方法包括：步骤1，获取毫米波机中SAR实时成像设备传输的飞行回波数据；步骤2，对所述飞行回波数据进行处理，得到每个距离块的多普勒中心频率；步骤3，根据所述多普勒中心频率计算方位滤波器的频域；步骤4，基于所述方位滤波器的频域，对毫米波机进行运动误差补偿；步骤5，根据运动误差补偿的结果进行剩余多普勒中心频率的估计；步骤6，根据所述剩余多普勒中心频率的估计结果对每个距离块的距离徙动校正以及每个距离块的方位脉冲校正。本发明能够解决对于毫米波段机载SAR，成像质量严重下降的问题。该专利需要对每个距离块的距离徙动校正以及每个距离块的方位脉冲校正，没有通过对目标位置的估计来得到成像区域，该做法会增加成像的计算时间，而冗余数据进行成像之后，可能与目标图像重叠会影响成像效果，不利于成像效率与成像质量的提高。

发明内容