本發(fā)明屬于雷達信號處理領域，特別涉及一種基于極坐標格式的雷達成像優(yōu)化方法，適用于遠場sar雷達成像。

背景技術：

合成孔徑技術起源于1951年carlwiley提出的dbs技術，其中bp算法是一種理論上適用于任意軌道模型、任意成像模式的時域成像算法，該bp算法將每次脈沖的回波數(shù)據(jù)先后經(jīng)過后向投影投射到圖像域，然后在圖像域?qū)⒛芰肯喔煞e累，隨著能量的積累，圖像分辨率逐漸提升，直至最終得到全分辨率的圖像；由于在后向投影過程中，圖像中每個點在每個脈沖時刻與sar平臺的瞬時距離都要經(jīng)過精確計算，并以此通過插值在回波提取相應的能量，大量的逐點插值操作使得bp算法運算量龐大。

pfa算法以其簡潔、高效、特別適合小場景、高分辨率成像等優(yōu)點成為一種經(jīng)久不衰的sar成像算法，采用極坐標格式存儲數(shù)據(jù)，除了完全抵消場景中心點的rcm外，還能部分消除非場景中心處散射點的rcm，但處理過程中需要對格式化前的圖像進行插值，增加了計算量。

技術實現(xiàn)要素：

針對以上現(xiàn)有技術存在的不足，本發(fā)明的目的在于提出一種基于極坐標格式的雷達成像優(yōu)化方法，該種基于極坐標格式的雷達成像優(yōu)化方法不僅具有和bp算法相比擬的成像效果，相較于bp算法的計算量也更低。

為達到上述技術目的，本發(fā)明采用如下技術方案予以實現(xiàn)。

一種基于極坐標格式的雷達成像優(yōu)化方法，包括以下步驟：

步驟1，獲取雷達回波信號數(shù)據(jù)，所述雷達回波信號數(shù)據(jù)是二維矩陣，記為nrn×nan維待處理矩陣s，對nrn×nan維待處理矩陣s進行按列快速傅里葉變換fft處理，進而得到按列fft處理后的雷達回波信號數(shù)據(jù)矩陣；

其中，nrn表示雷達回波信號數(shù)據(jù)的距離向采樣點數(shù)，nan表示雷達回波信號數(shù)據(jù)的方位向采樣點數(shù)；nrn和nan分別為大于0的正整數(shù)；

步驟2，根據(jù)雷達回波信號數(shù)據(jù)，計算得到參考信號向量sref；

步驟3，對按列fft處理后的雷達回波信號數(shù)據(jù)矩陣進行距離脈壓處理，進而得到距離脈壓后的雷達回波信號數(shù)據(jù)矩陣，所述距離脈壓后的雷達回波信號數(shù)據(jù)矩陣為nrn×nan維矩陣；

初始化：構造m×n維場景，所述m×n維場景包括m×n個點，將其中第l個點的坐標記為(αl,βl)，l＝1,2,...,m×n，αl表示m×n維場景中第l個點在極坐標中的距離，βl表示m×n維場景中第l個點在極坐標中的角度，l的初始值為1，m、n分別為大于0的正整數(shù)；

步驟4，計算第l個點的坐標處對應的補償相位因子φ(αl,βl)，然后將距離脈壓后的雷達回波信號數(shù)據(jù)矩陣中的nrn×nan個數(shù)據(jù)分別乘以第l個點的坐標處對應的相位補償因子φ(αl,βl)后進行逐點累加，進而得到m×n維場景中坐標(αl,βl)處的幅度值sfinal(αl,βl)；

步驟5，令l加1，重復執(zhí)行步驟4，直到得到m×n維場景中坐標(αm×n,βm×n)處的幅度值，并將此時得到的m×n維場景中坐標(α1,β1)處的幅度值至m×n維場景中坐標(αm×n,βm×n)處的幅度值，記為最終的sar圖像sfinal，所述最終的sar圖像sfinal為m×n維矩陣。

本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明方法幾何失真小，對于極坐標格式化之前的圖像采用二維fft替代插值操作，極大的減小了算法的計算量，同時在本發(fā)明方法的極坐標系中，其分辨率并沒有損失，且各圖像展開式之間相關度低，利于并行實現(xiàn)，而且成像質(zhì)量可與bp算法相媲美。

附圖說明

下面結合附圖和具體實施方式對本發(fā)明作進一步詳細說明。

圖1是本發(fā)明的一種基于極坐標格式的雷達成像優(yōu)化方法流程圖；

圖2是利用本發(fā)明方法獲得的成像結果圖；

圖3是本發(fā)明的實測數(shù)據(jù)成像結果圖。

具體實施方式

參照圖1，為本發(fā)明的一種基于極坐標格式的雷達成像優(yōu)化方法流程圖；其中所述基于極坐標格式的雷達成像優(yōu)化方法，包括以下步驟：

步驟1，獲取雷達回波信號數(shù)據(jù)，所述雷達回波信號數(shù)據(jù)是二維矩陣，記為nrn×nan維待處理矩陣s，對nrn×nan維待處理矩陣s進行按列快速傅里葉變換fft處理，即對nrn×nan維待處理矩陣s的每一行分別進行fft處理，進而得到按列fft處理后的雷達回波信號數(shù)據(jù)矩陣；其中雷達為合成孔徑雷達(sar)。

其中，nrn表示雷達回波信號數(shù)據(jù)的距離向采樣點數(shù)，nan表示雷達回波信號數(shù)據(jù)的方位向采樣點數(shù)；nrn和nan分別為大于0的正整數(shù)。

步驟2，根據(jù)雷達回波信號數(shù)據(jù)，構造參考信號向量sref，sref＝exp(iπγt²)，sref為nrn×1維向量，γ表示調(diào)頻率，γ＝b/tp，b表示雷達回波信號數(shù)據(jù)的帶寬，tp表示雷達發(fā)射信號的脈沖寬度，t表示距離快時間，exp為指數(shù)函數(shù)操作，i為虛數(shù)單位，nrn表示雷達回波信號數(shù)據(jù)的距離向采樣點數(shù)。

步驟3，對按列fft處理后的雷達回波信號數(shù)據(jù)矩陣進行距離脈壓處理，即將按列fft處理后的雷達回波信號數(shù)據(jù)矩陣中的每一列分別點乘參考信號向量sref的共軛，進而得到距離脈壓后的雷達回波信號數(shù)據(jù)矩陣，所述距離脈壓后的雷達回波信號數(shù)據(jù)矩陣為nrn×nan維矩陣，并將距離脈壓后的雷達回波信號數(shù)據(jù)矩陣中距離向的第m個采樣點、方位向的第n個采樣點處的數(shù)據(jù)記為s(fm,xn)，m＝0,1,...,nrn-1，n＝0,1,...,nan-1。

其中，fm表示第m個采樣點的距離向頻率，b為雷達回波信號數(shù)據(jù)的帶寬，△f為距離頻域間隔，m＝0,1,...,nrn-1，nrn表示雷達回波信號數(shù)據(jù)的距離向點數(shù)，xn表示第n個采樣點的方位向時間，l表示為雷達的合成孔徑長度，n＝0,1,...,nan-1，nan表示雷達回波信號數(shù)據(jù)的距離向點數(shù)。

初始化：構造m×n維場景，所述m×n維場景包括m×n個點，將其中第l個點的坐標記為(αl,βl)，l＝1,2,...,m×n，αl表示m×n維場景中第l個點在極坐標中的距離，βl表示m×n維場景中第l個點在極坐標中的角度，l的初始值為1，m、n分別為大于0的正整數(shù)。

步驟4，計算第l個點的坐標處對應的補償相位因子φ(αl,βl)，然后將距離脈壓后的雷達回波信號數(shù)據(jù)矩陣中的nrn×nan個數(shù)據(jù)分別乘以第l個點的坐標處對應的相位補償因子φ(αl,βl)后進行逐點累加，進而得到m×n維場景中坐標(αl,βl)處的幅度值sfinal(αl,βl)。

具體地，距離極坐標α和角度極坐標β與傳統(tǒng)的極坐標參考系長度坐標ρ和角度坐標θ的關系如下：

其中，c表示光速，λ表示雷達發(fā)射信號的波長，sin為求正弦操作。

所述m×n維場景中坐標(αl,βl)處的幅度值sfinal(αl,βl)，其計算表達式為：

第l個點的坐標處對應的相位補償因子φ(αl,βl)的具體形式為：

φ(αl,βl)＝φ¹(αl,βl)×φ²(αl,βl)

φ¹(αl,βl)＝exp[j2π(fmαl-xnβl)]

其中，表示第m個采樣點的基帶頻率，b為雷達回波信號數(shù)據(jù)的帶寬，△f為距離頻域間隔，m＝0,1,...,nrn-1，nrn表示雷達回波信號數(shù)據(jù)的距離向采樣點數(shù)；k表示相位補償因子的階數(shù)，且k滿足ε表示設定的最小值，本實施例中取值為10^-6；為第l個點的坐標處對應的補償相位因子第k+1階在坐標(αl,βl)處的像素值，表示第l個點的坐標處對應的補償相位因子第p階在坐標(αl,βl)處的像素值，p＝0,1,...,k。

步驟5，令l加1，重復執(zhí)行步驟4，直到得到m×n維場景中坐標(αm×n,βm×n)處的幅度值，并將此時得到的m×n維場景中坐標(α1,β1)處的幅度值至m×n維場景中坐標(αm×n,βm×n)處的幅度值，記為最終的sar圖像sfinal，所述最終的sar圖像sfinal為m×n維矩陣。

具體地，最終的sar圖像sfinal在坐標(αl,βl)處的像素值為sfinal(αl,βl)，其表達式為：

所述為第l個點的坐標處對應的補償相位因子第p階在坐標(αl,βl)處的像素值，其表達式為：

其中，fc表示雷達回波信號數(shù)據(jù)的載波頻率，s(fm,xn)表示距離脈壓后的雷達回波信號數(shù)據(jù)矩陣中距離向的第m個采樣點、方位向的第n個采樣點處的數(shù)據(jù)；smid(fm,xn)表示距離向的第m個采樣點、方位向的第n個采樣點處的中間過渡矩陣smid(fm,xn)，其表達式為：

其中，表示第m個采樣點的基帶頻率，b為雷達回波信號數(shù)據(jù)的帶寬，△f為距離頻域間隔，m＝0,1,...,nrn-1，nrn表示雷達回波信號數(shù)據(jù)的距離向采樣點數(shù)，p＝0,1,...,k，k表示相位補償因子的階數(shù)。

至此，一種基于極坐標格式的雷達成像優(yōu)化方法基本完成。

以下通過仿真實驗數(shù)據(jù)來進一步驗證本發(fā)明的有效性。

(一)仿真實驗

1)仿真參數(shù)

為了驗證本發(fā)明方法的有效性，此處給出了表1中的仿真參數(shù)，并首先定義一個5×5的散射點陣分別分散在距離向和方位向，500≤ρ≤1500，-60°≤θ≤60°，散射點在距離和方位上的間隔分別為250m和30°；此處給出了仿真數(shù)據(jù)參數(shù)，如表1所示。

表1

2)仿真內(nèi)容

圖2示意了利用本發(fā)明方法獲得的成像結果；從圖2中可以看出本發(fā)明方法的成像結果聚焦效果好，但是采用本發(fā)明方法的時間復雜度比傳統(tǒng)的如時域分級后向投影算法小。

(二)實測數(shù)據(jù)測試

為了驗證本發(fā)明方法的有效性，此處給出了仿真中的實測數(shù)據(jù)參數(shù)，如表2所示。

表2

參照圖3，為本發(fā)明的實測數(shù)據(jù)成像結果圖；綜上所述，仿真實驗驗證了本發(fā)明的正確性，有效性和可靠性。

顯然，本領域的技術人員可以對本發(fā)明進行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍；這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權利要求及其等同技術的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內(nèi)。