(完整word版)各种SAR成像算法总结0001

1、各种 SAR 成像算法总结 1 SAR 成像原理 SAR 成像处理的目的是要得到目标区域散射系数的二维分布，它是一个二 维相关处理过程， 通常可以分成距离向处理和方位向处理两个部分。 在处理过程 中，各算法的区别在于如何定义雷达与目标的距离模型以及如何解决距离方位 耦合问题，这些问题直接导致了各种算法在成像质量和运算量方面的差异。 一般来说， 忽略多普勒频移所引起的距离向相位变化， 距离向处理变为一维 的移不变过程且相关核已知， 即退化为一般的脉冲压缩处理； 同时将雷达与目标 的距离按 2 阶 Taylor 展开并忽略高次项， 则方位向处理也是一个一维的移不变过 程，并退化为一般的脉冲压缩处理

2、，这就是经典的距离多普勒( Range-Doppler RD)算法的实质。 若考虑多普勒频移对距离向相位的影响， 同时精确的建立雷达与目标的距离 模型，则不论距离向处理还是方位向处理都变为二维的移变相关过程。 线性调频 尺度变换(Chirp-Scali ng CS)算法即在此基础之上将二维数据变换到频域，禾用 Chirp Scaling 原理及频域的相位校正方法，对二维数据进行距离徙动校正处理、 距离向及方位向的聚焦处理，最终完成二维成像处理。 当方位向数据积累延迟小于全孔径时间 (即方位向为子孔径数据) 的情况下， 方位向处理必须使用去斜(dechirp)处理及频谱分析的方法。在 RD和CS

3、算法 的基础之上，采用 dechirp 处理及频谱分析的方法完成方位向处理的算法分别称 为频谱分析(SPECAN)算法和扩展 CS (Exte nded Chirp Scali ng ECS)算法。 1.1 SAR 成像原理 本节以基本的正侧视条带工作模式为例，对 SAR 的成像原理进行分析和讨 论。 正侧视条带SAR的空间几何关系如下图所示。图中，aoB平面为地平面，0丫 垂直于aB平面。SAR运动平台位于S点，其在地面的投影为G点。SAR运动 平台的运动方向Sx平行于oB,速度大小为va。SAR天线波束中心与地面的交点 为C，CG与运动方向Sx垂直；S与C的距离为Rs，. B1SB2称为天

4、线波束的方 位向宽度，大小为。P为测绘带内的某一点，一般情况下取斜距平面 CSP进 行分析，称SAR运动的方向Sx为方位向(或方位维)，称天线波束指向方向SC 为距离向(或距离维)。 正侧视条带SAR几何关系示意图 假定P的方位向坐标为X ;在t时刻，SAR运动平台S与P的距离为R t。 若当t =0时刻，SAR运动平台位于方位向0点，则当t时刻，R(t)的表达式为: (1.1) 将式(1.1)在 t二X /Va附近进行2阶Taylor展开，有: R(t)氐 R I+R M丿 人Va丿 Va 人 Va (1.2) 假设雷达发射连续的正弦波，即发射信号s (t)为: (1.3) St(t)二 R

5、eAej ct 其中，A为发射正弦波的幅度，-c为发射信号的载频。 发射信号St(t)经点目标P散射后，雷达接收机收到的信号Sr(t)为: (1.4) Sr(t)二 RefKAej c(:)F(x)? 其中：c为光速，K为复常数，为回波信号相对于发射信号的时间延迟: (1.5) =2R(t)/c F(x)为考虑雷达水平方向增益变化而引入的加权函数。若不考虑雷达天线 的加权作用，即令F(x) =1，则式(1.4)变为： (1.6) Sr(t) = ReKAej cS 根据式(1.6)，雷达运动平台相对于点目标的运动将造成回波信号的相位随时 间不断变化，从而引起回波瞬时频率的变化，产生多普勒频移。

6、多普勒频移量 fd (t)为: fd(t)= 1 d( c：) 2 二 dt 2 cR(t) 2 二 dt . c (1.7) 将式(1.2)内的R(t)代入可得: fd (t) 丄g 2 cR(t) 2 二 dt c (1.8) 丄g 2二 dt 誓1“ XW 其中：为雷达工作波长，且，=2二c/c, t。=X/Va为雷达波束中心通过 点的时间。 回波信号的瞬时频率fr(t)为: fr(t) fcfd 二 fc 2v2 Rs (t -t。) 由式(1.9)可知，多普勒频移的存在将使回波信号的瞬时频率在载波频率 (1.9) c 附近作线性变化。也就是说，由于雷达运动平台匀速直线前进，回波信号S

7、r(t)在 方位向将为线性调频(chirp)信号： (1.11) Sr(t) = ReKAexpj衣一(tto)2 、f 丿j Rs 其中4二Rg/，为固定相位项，略去后，式(1.10)可简化为: I-( (t) = Re KA exp | j oct i. c2 2 二 Va (1.11) 通常为便于对回波信号进行处理，需要将回波信号经频率变换调至较低频率 fo，回波多普勒频率将以fo为中心变化。中心频率fo称为偏置频率。因此有: fdet(t) = fo -牛(t 一to) (1.12) 式中fdet(t)表示回波信号经变频处理将载频降至偏置频率后的瞬时频率变 化。通常称它为点目标回波信号

8、的多普勒频率历史，简称多普勒历史。 由式(1.12)可见，多普勒历史是一按负斜率变化的chirp信号，其调频斜率fdr 为： 2 fdr 一 -2va / 民(1.13) 即点目标回波信号的调频斜率与v2成正比、与R成反比。 点目标横过波束的最大距离Ls称为合成孔径长度，其大小与 Rs以及方位向 波束宽度冷有关；点目标横过波束的时间称为合成孔径时间Ts。有： Ls 八 aRs(1.14) Ts = Ls /va = a Rs / va (1.15) 在合成孔径时间里，多普勒频率的变化范围称为多普勒带宽，用 Ba表示。 由式(1.14)、(1.15)得到Ba的表达式为: BaffdrsZ (1.

9、16) 考虑到对于方位向天线直径为 Da的天线，近似有: (1.17) 因此，SAR的方位向理论分辨率a为: (1.19) vavaDa 亍 2V37K 二 T 从上述分析可以看出，由于雷达运动平台作等高匀速直线运动， 使得目标的 回波信号在方位向上具有线性调频特性， 对回波信号进行脉冲压缩处理，可以获 得方位向的高分辨率。在理想情况下，SAR方位向分辨率与雷达平台的速度、 飞行高度、作用距离、雷达工作波长等参数无关，只与天线尺寸有关，为天线方 位向口径尺寸的一半，这是 SAR的一大特点和优势。 1.2 SAR回波信号模型 1.1节分析了 SAR成像的基本原理，本节推导 SAR回波信号的数学模

10、型， 给出SAR信号处理的理论基础。 chirp信号是SAR系统中最常用的发射信号形式。假设雷达发射的chirp脉 冲串St(t)为： n: q(t) p(t- nPRT)(1.19) n =.：: 其中， p(t) t cos 2二 ft (t) 1 2 (t) Kkrt S0 t为发射信号的包络，kr为chirp信号的调频斜率，s为发射信号脉宽， f为发射信号的中心频率，PRT为脉冲重复周期。则雷达于时刻t,接收到斜距 为R(t)处目标反射的回波信号sr(t)为： 沁)Wat -竺、t 一血 - c - c (1.20) 八、Wat-M ptnPRT-沁 2C _c 其中，二为目标的后向散

11、射特性， Wat)为方位向的天线方向性函数，c为 光速。 (1.27) 寄经正交解调后的复信号s(t)可以表示为: 0 s(t)八 n =00 S)t - nPRT - 2R(t)/ c (1.21) 4112R(t) exp j R(t) exp j PRT = 其中，为雷达工作波长。式(1.21)中的两个指数项分别代表方位向的相位 调制和距离向发射的相位调制。 考虑到相对于雷达发射脉冲而言，Wa(t)和R(t)是时间t的慢变化函数, 可以 作如下近似: Wa(t)=Wa( nPRT) (1.22) R(t) =R (n PRT) (1.23) 同时，将时间t分解为快时间分量和慢时间分量ta

12、之和，即: t = ta， ta = k PRT (1.24) 通过变量置换，可以将s(t)转换成二维形式: S( ,ta)，Wa(ta)exp -j R(ta) ： ta :So . expj ()卜 (1.25) WaWSta)：皿： -(ta)S0explj O 1? 其中，-ta表示对ta的卷积，：.表示对的卷积，：表示二维卷积。 因此，雷达系统接收回波信号的过程，可以看作是地面目标的后向散射特性 通过一个线性系统的过程。式(1.25河简化表示为: (1.26) s( ,ta) 一；: h( ,ta) 其中，h( ,ta)为线性系统的冲激响应函数: -4兀- h(.,ta) =Wa(t

13、a)eXp -jRg 1 入 So - expj () 式(1.27)可以进一步表示为： h( ,ta)訥(,ta) ： . h2( )(1.28) 其中， 4兀2R(ta) hi( ,ta)=Wa(ta)eXp -jR(ta)-(1.29) c h2(.)=So . expCj ()?(1.30) 则式(1.26)可进一步表示为： S( ,ta)： 0(. ,ta) ： . h2( )(1.31) 式(1.29)中，h1( ,ta)的指数项代表了由于雷达运动平台与目标间相对运动所 带来的方位向相位调制。如果对 R(ta)采用式(1.2)所示的2阶Taylor展开方式， 则回波的方位向相位为慢

14、时间ta的2次函数，即一个chirp信号；h,ta)的冲击 函数表达式代表了由于相对运动，回波包络的中心在距离向上的位置发生变化， 即距离徙动现象。 2 RD算法原理 RD算法流程如下图所示，包括距离压缩处理、方位压缩处理两个主要处理 步骤，以及作为辅助处理步骤的距离徙动校正处理。由于具有概念简单、易于实 现、处理效率高等优点，RD算法成为最经典、最成熟的SAR成像处理算法。 距离向参考函数4 原始数据 距离向IFFT 距离徙动校正处理 方位向FFT RD算法流程 RD算法的本质是对R(ta)采用式(2.2)所示的2阶Taylor展开方式，将距离向 处理和方位向处理解耦，分解为两个一维处理分别

15、完成。其中距离向处理利用脉 冲压缩技术实现距离向高分辨，方位处理则利用回波中的多普勒信息完成方位高 分辨。 2.1 RD算法的距离向处理 SAR回波信号的表达式为： S( t) -： hi( ,ta) ：6( )(2.1) 其中， 4兀匚 f2R(ta) hi( ,ta)二Wa(ta)eXp -jR(ta)-(2.2) c 2 6()話 exp j二(2.3) 由于h2()为chirp信号，距离向处理就是针对h2C)完成匹配滤波处理。选 取距离向处理参考函数gr: ) = h2(7 )=s(E )expj兀kJ (2.4) 则距离向处理后的信号近似为： Sr( ,ta)二 S( ,ta) ：

16、. gr A( ,ta) ： 0( )： h；()(2.5) 汕(t)： .A 其中，Ar 为距离向处理结果的包络，当发射信号的包络So .为门函数 时： $= rect otherwise 2 (2.6) (2.7) (2.8) A为sine函数： sin(兀 Bri A = sine : Br一 二 Br 其中Br =kr.s为发射信号的带宽，.s为发射脉冲宽度。一般情况下为了获得 距离向的高分辨，发射脉冲的带宽 Br很大，此时Ar 近似为函数。 2.1.1距离徙动校正处理 将距离向处理结束后的信号sr(.,ta)重写如下: f4_I Wa(ta)exp j R(ta) Ar -2R(ta

17、)/C 由于在不同的慢时间ta，雷达和目标的距离R(ta)不同，因此式(2.47)中距离 向处理结果包络A 的最大值随慢时间的变化出现在不同的距离向位置上，这 种现象称为距离徙动现象。 距离徙动现象的本质是回波信号的方位向和距离向发生耦合，如果要进行精 确成像，方位向就需要进行二维相关处理。为了使信号的方位向与距离向解耦， 从而简化方位处理，使之变为一维相关处理，就需要在方位向处理之前进行距离 徙动校正，使式(2.8)变为如下形式： 4 二 sr( t) =：； Wa(ta)exp -jR(ta)-2為/。(2.9) I h J 其中，Rref为不随慢时间ta变化的参考距离 对(2.8)中的斜

18、距R(ta)按二阶Taylor展开，有: (2.10) R(tab Rs 笃RX) 式(2.8 )可以改写为如下形式: 2 Sr( ,ta) I ( X , Wa(ta)exp 枫 fdr taJ IVa 丿 i It -2 (2.14) /C ta =X/Va 丰 taB2 taB1 taB0 taA2 taA1 taA0 :表示压缩后的sine信号 目标B的时域徙动曲线 -.目标A的时域徙动曲线 丄D址 IlI宀匚 R2 Ro fa 目标A, B的频域徙动曲线 f aA0 ,f aB0 f aA1 ,f aB1 faA2 ,f aB2 Ri R 2 R 0 两个点目标A, B的距离徙动曲线

19、时域及频域示意图 可见将数据变换到方位向频域以后，不同方位向位置的点目标的距离徙动曲 线将重合起来。上述过程如上图所示。 距离徙动校正处理的实际工作过程一般是针对方位向频域信号 Sv( , fa)，根 据式(2.13)由方位向频率fa计算出R(fa)的大小，然后对Sr(.,fa)进行相应的距离 向移位操作。 2.2 RD算法的方位向处理 经过距离徙动校正处理的信号SRMcCt)可以表示为: SrMC (, ta ) - WUtajeXpfjJlfdrta 2 Va丿j (2.15) A - 2Rref / C 其中，Rref为距离徙动校正后的参考距离，一般情况下为Rs ； fdr为方位向 多普

20、勒调频斜率: (2.16) dr 2v2 R 因此SRMcCta)是一个在距离向Rs处出现，方位向中心位于X/Va，调频斜率 为-2vf / - Rs 的 chirp 信号。 构造方位向参考函数ga ta : 卄-2v：+2： ga ta 二 exp j-ta Rs I 对Srmc(，ta)进行方位向脉冲压缩处理，处理后的信号为： Sa(.,ta) =Sr(.,ta) ： ga ta =a W4 (ta )A ta-仝 iAr(l-2Rj/C) I Va丿 其中，A ta为方位向处理结果的包络，通常情况下也是一个sine函数 (2.17) (2.18) 3SPECAN算法原理 SPECAN算法

21、是在RD算法的基础之上发展出来的一种时域和频域混合的 SAR成像算法，其距离向处理方法与 RD算法相同，而方位向处理方法则与 RD 算法不同。RD算法的方位向处理采用的是基于相关处理的脉冲压缩算法；而 SPECAN则利用方位向信号的线性调频特性， 利用去斜(dechirp)处理和频谱分 析方法实现方位向的聚焦。 3.1 dechirp处理和频谱分析方法 对于 chirp信号c t c t 二 rect (3.1) 构造参考函数r t r t 二 rect (3.2) 其中，to-T/2 -/2 , tT/2：T72，即r t的支撑域包含了 c t的支 撑域 则c t与r t相乘的结果p t为：

22、 (3.3) p t 二c t r t =rect I exp”一j2二 krt0 t j 二 krtf 对p t进行Fourier变换有: P 二 FFT _p t =T sinc -2： krt0 2 r 0 (3.4) 式(3.3)过程即称为dechirp处理，式(2.63)的过程称为频谱分析处理。 通过观察式(3.2)可见，对于中心时刻位于to的chirp信号，经过dechirp及频 谱分析处理之后变成了一个在频域中心位于2二krt0、宽度为4二/T的sine信号。 3.2 SPECAN算法的方位向处理 SPECAN算法正是利用了 dechirp及频谱分析的方法来进行数据的方位向处 理

23、。其流程如上图所示。 SPECAN算法的原理示意如下图所示。 运动平台S从S1飞行到S2,飞行距 离为一个合成孔径长度，但对应于覆盖地面方位向则为两个合成孔径长度。 同一 距离上的一族目标的多普勒历程示于图 (b)中，它们是一族chirp信号，每个时 刻点接收的信号来自多个目标回波的叠加， 而每个频率是由无数个目标的回波信 息组成。因为目标的频率是斜线，因此无论在时域还是频域，都不可能把目标分 离开。显然，如果选择一个与回波信号频率相反的参考函数（图（C）对回波信 号进行差频处理，就可将回波信号的多普勒历程变为图 （d）所示，即每个目标的 频率平行于时间轴，这时就可在频域将信号分开。 (a)

24、-Ts/2 Ba/2 -Ba/2 Ts/2 t L f Ba/2 -Ts/2 / Ts/2 t -Ba/2 (c) (b) SPECAN 算法原理示意图 F面仍以点目标的回波信号模型来推导 SPECAN算法的原理。 根据3节的分析，经过与RD算法相同的距离向处理以后的信号 Sr( ,ta)为: Sr(Sta)止 Wa(ta)eXpf j兀 fdr t 21 r VahAL 2Rs c (3.5) 构造相应的参考函数为: 2 (3.6) ga(ta)二 exp(- j 二 fdrta) 对回波信号进行dechirp处理，得到: =Z Wa(ta)exp -j fdr-taA Va 2Rs c 对

25、慢时间ta作方位向Fourier变换，得到最终的成像结果： X ( SaGH Wa(ta)A t fdr -戸八 IVa 丿 I 2Rs， ) (3.8) 其中，fa为慢时间频率，方位向处理结果的包络 Aa为: Aa ta - f sin Ta fa- X、 Va ) Ta | fa - fdr -Va X 1/2 Va丿 dr (3.9) Ta为点目标回波的持续时间。 可见，经过SPECAN算法的距离向和方位向处理后，点目标的处理结果为 信号平面上fdrX/Va，2Rs/c处的一个方位向受天线方向图调制的二维sine 数，其峰值大小与点目标的后向散射系数有关。 4 CS算法原理 CS算法利用

26、Chirp Scali ng原理，在信号变换到二维频域之前，先初步校正 所有距离单元的距离徙动曲线，使之与参考距离处的距离徙动曲线相同。这样的 曲线函数仅与方位向有关，并不随距离的变化而变化，因此可以在二维频域通过 简单的相位相乘完成距离徙动校正，从而避免了复杂的插值运算，这也正是CS 算法与RD算法相比最大的优势所在。 CS算法的流程示意图如下图所示。由图中可见， CS算法是以方位向FFT 而不是距离向处理开始，并且以方位向IFFT结束，距离向处理则隐含在中间。 这种处理流程使得CS算法与RD算法相比，多需要两次数据矩阵转角处理。三 次转角处理也是 CS算法的一大特点。另外可以看到，在整个处

27、理过程中，CS 算法只用到了两种操作：FFT/IFFT和复乘。 Sr(x, r) 距离徙动 原始数据 方位向FFT 曲线 tr 4 巾 I(fa,tr,ref) GfafrJref) 距离向 信号形式 方位向 信号形式 tr 1 fa *完成 Chirp Scaling 距离向FFT 距离向IFFT G(fa,tr) *完成 距离徙动校正 二次距离压缩 距离压缩 *完成 相位残差补偿 方位压缩 |.:表示压缩前的chirp信号 :表示压缩后的sinc信号 * ta 方位向IFFT I(x,r) 最终图像 Chirp Scali ng算法流程示意图 如图中所示，CS算法共需要进行三次相位因子相乘

28、：第一次相位因子相乘 在距离多普勒域进行，目的是进行Chirp Scali ng处理，使所有距离单元的距离 徙动曲线形状一致，与参考距离处的距离徙动曲线相同； 第二次相位因子相乘在 二维频域进行，目的是同时完成距离向处理和距离徙动校正，其中距离向处理包 括距离压缩和二次距离压缩；第三次相位因子相乘在距离-多普勒域进行，目的 是补偿Chirp Scali ng处理时引入的相位误差，同时完成方位压缩。下面逐一介绍 CS算法各个步骤的理论公式及相应的物理意义。 4.1方位向FFT 基带回波信号可表示为: Sr ( .,ta；艮)=Wa ta Sq . - 2R(ta R C exp - j 二 kr

29、 r exp 一jj (4.1) 其中: (4.2) R(ta，Rs)RS2 (Vata)2 Wa为天线方向图加权，Sq为发射信号包络，ta为方位向时间，为距离向时 间，kr为发射信号的调频斜率，Rs为目标与雷达的最短斜距。式(2.69)中第一个 指数项表示距离向的相位调制，第二个指数项表示方位向的相位调制。 根据驻定相位原理，经方位向FFT后，Sr(；Rs)在距离多普勒域的表达 式 Sr( , fa; Rs)为: 2Rfa(fa，RS) exp -j二 Ks(faR). 2Rfa(fa,Rs) 打 (4.3) c (4.4) 其中，C为复常数，Rfa(fa,Rs)为距离徙动在距离-多普勒域的

30、表示: 令: (4.5) 则有: Ks(fa,Rs)为实际的距离向调频斜率: 令: kr (4.7) (4.8) 则有: (4.9) 在上面的推导中，式(4.5)定义的Cs(fa)称为弯曲因子，由式(4.6)可知，由于 不同距离处对弯曲因子的加权不同，因此不同距离处目标的距离徙动曲线也就不 同。弯曲因子Cs( fa)是用来进行Chirp Scali ng处理的关键。 式(4.8)定义的：(fa,Rs)称为为距离失真因子，它的存在使得不同目标回波的 距离向调频斜率不一致，如果不补偿将导致距离向散焦。对距离失真:(fa,Rs)的 补偿就是二次距离压缩处理(SRC)。 由此可见，式(4.3)的第一个

31、指数项仍表示距离向相位调制，第二个指数项仍 表示方位向相位调制。同时可以看出，目标的距离徙动是随方位向多普勒频率 fa 及Rs变化的函数，目标回波的距离向调频斜率也是随 fa以及Rs变化的函数 4.2 Chirp Scaling 处理 简单说来，Chirp Scal ing处理的基本原理是：对目标回波的相位进行微调， 使得距离压缩结果在位置上发生偏移，不同距离单元内的目标，其偏移量也不同 借此来调整各距离单元目标的距离徙动曲线，使之与参考距离的距离徙动曲线一 致，从而可以对所有目标进行统一的距离徙动校正。 构造 Chirp Scali ng 因子： *(., fa； Rref)=expf -j二 ( fa，Rf )C$( fa) 一 2Rfa(fa，Rref)/c2 其中： Ks(fa,Ref) ： SR) (4.10) 件12) 则对距离Rs处的Chirp Sealing处理可表示为: 其中, 2Rfa(fa,Rs) c exp -j Rs 件13) eXpl-j 二 Ks(fa，Rref) 1 Cs(f| (fa)2 expfa；Rs V . fa； R为Chirp Scali ng处理引入的相位残差 4n -fa ； Rs2 Ks c faJref 型Csfa Cs faRs - Ref (4.14) (fa)为回波信号相位中心的变化轨迹，可表示