申请/专利权人：上海卫星工程研究所

申请日：2015-07-31

公开（公告）日：2015-12-16

公开（公告）号：CN105158759A

主分类号：G01S13/90(2006.01)I

分类号：G01S13/90(2006.01)I;G01S7/02(2006.01)I

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2018.02.06#授权;2016.01.13#实质审查的生效;2015.12.16#公开

摘要：本发明公开了一种基于杂波相消的HRWS SAR通道相位偏差校正方法，主要解决了方位多通道SAR通道成像处理面临的相位偏差校正问题，包括以下步骤：1输入多通道HRWS SAR回波数据；2各通道回波数据方位向傅里叶变换；3选择参考通道；4计算各通道用于重构参考通道回波的信号分量；5构造杂波相消优化代价函数6将杂波相消问题转为恒模优化问题；7求解恒模优化问题；8输出通道间相位偏差。本发明可有效解决方位多通道HRWS SAR成像处理中面临的相位偏差问题，有效保障方位多通道HRWS SAR系统成像处理性能。

主权项：一种基于杂波相消的HRWS SAR通道相位偏差校正方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，将方位多通道HRWS SAR回波数据进行输入，通道个数为M；步骤2，将各通道回波数据进行方位向傅里叶变换；步骤2，将第1个通道选择为通道相位偏差参考通道；步骤4，计算各通道用于重构参考通道回波的信号分量s；步骤5，构造杂波相消优化代价函数；步骤6，通过步骤5中得到的杂波相消优化代价函数，将杂波相消问题转为恒模优化问题；步骤7，以最大化杂波相消为目标，利用经典优化算法，求解恒模优化问题；步骤8，根据步骤7中得到的恒模优化结果，输出通道问相位偏差估计值。

全文数据：基于杂波相消的HRWSSAR通道相位偏差校正方法技术领域[0001]本发明属于通信技术领域，更进一步，涉及基于杂波相消的方位多通道高分辨率宽测绘带HRWS合成孔径雷达SAR系统通道相位偏差校正方法。背景技术[0002]合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR因其全天时全天候高分辨率对地观测能力已在海洋监测、农业普查等方面得到了广泛的应用。方位多通道SAR可有效克服传统单通道SAR系统面临的“最小天线面积”约束，实现高分辨率宽测绘带（High-ResolutionandWide_Swath，HRWS对地观测。在该体制下，雷达脉冲重复频率（PulseRepetitionFrequency，PRF低于雷达系统各接收通道信号的多普勒带宽，系统需在成像处理前利用数字波束形成技术进行多普勒谱重构。[0003]为保证方位多通道HRWSSAR系统的多普勒谱重构性能，系统需保证良好的通道间幅相一致性。但在实际系统中，由于空间温度变化等非理想因素的存在，系统通道间通常存在一定的幅相误差，这将严重影响SAR成像性能。因此，在方位多通道HRWSSAR成像处理前需对通道间幅相误差进行校正。[0004]在方位多通道HRWSSAR系统中，如何实现通道相位偏差的校正是研制人员必须考虑、无法回避的问题。目前，该问题已成为国内外研究的热点问题。张双喜等人提出了通过最大化聚焦后图像的对比度估计相位偏差的方法，但该方法运算量大;李真芳等人提出利用子空间估计理论给出了相位偏差校正算法，但该方法需进行特征值分解，运算量大。发明内容[0005]本发明针对现有技术中存在的上述不足，，提供了一种基于杂波相消的HRWSSAR通道相位偏差校正方法，该方法利用除参考通道外的信号重构参考通道回波信号，并以此信号对参考通道实际信号进行杂波相消，以最大化参考通道杂波相消为优化目标，实现通道间相位偏差估计，消除了方位多通道HRWSSAR面临的相位偏差，实现高精度SAR成像。[0006]为了达到上述发明目的，本发明是通过以下技术方案实现的。[0007]—种基于杂波相消的HRWSSAR通道相位偏差校正方法，包括如下步骤：[0008]步骤1，输入多通道HRWSSAR回波数据:将方位多通道HRWSSAR回波数据进行输入进合成孔径雷达系统，通道个数为M;[0009]步骤2，方位向傅里叶变换:将各通道回波数据进行方位向傅里叶变换；[0010]步骤3，选择参考通道:将第1个通道选择为通道相位偏差参考通道；[0011]步骤4,计算各通道用于重构参考通道回波的信号分量s;[0012]步骤5,构造杂波相消优化代价函数；[0013]步骤6,通过步骤5中得到的杂波相消优化代价函数，将杂波相消问题转为恒模优化问题；[00M]步骤7，以最大化杂波相消为目标，利用经典优化算法，求解恒模优化问题；[0015]步骤8,根据步骤7中得到的恒模优化结果，输出通道间相位偏差估计值。[0016]优选地，所述步骤4中计算各通道用于重构参考通道回波的信号分量s，包括步骤如下：[0017]步骤4.1，构造方位多通道HRWSSAR传递函数矩阵H，传递函数矩阵H各行向量分别为通道111111=2,3，一，1的导向矢量；[0018]步骤4.2，传递函数矩阵H求逆，求得信号重构矩阵P;[0019]步骤4.3,构造对角矩阵SD，该对角矩阵Sd对角线元素分别为各通道回波信号；[0020]步骤4.4,构造参考通道导向矢量ho;[0021]步骤4.5，将信号重构矩阵P、对角矩阵Sd和参考通道导向矢量ho相乘，获得各通道用于重构参考通道回波的信号分量s=hoPSD。[0022]优选地，所述步骤5中构造杂波相消优化代价函数，包括如下步骤：[0023]步骤5.1，自变量选为通道间相位偏差；[0024]步骤5.2，计算在步骤5.1中得到的相位偏差下合成的参考通道信号；[0025]步骤5.3,计算步骤5.2得到的参考通道信号与实际接收信号的差。[0026]优选地，所述步骤6中将杂波相消问题转为恒模优化问题，包括如下步骤：[0027]步骤6.1，求取各通道用于重构参考通道回波的信号分量s的协方差矩阵A;[0028]步骤6.2,求取各通道用于重构参考通道回波的信号分量s与参考通道实际接收信号的互相关系数b;[0029]步骤6.3,根据协方差矩阵A和互相关系数b得出恒模优化代价函数fx=XhAx-2realbHx，其中，上标H为共辄转置符，Gii=1，2，…，M_1为第i个通道的相位偏差，j为虚数单位。[0030]优选地，所述步骤7中经典优化算法采用牛顿迭代法。[0031]与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：[0032]1、本发明采用从杂波相消原理出发进行的相位偏差估计方法，在国内外尚属首次，填补了现有技术中的空白；[0033]2、本发明具有运算量小的优点；[0034]3、本发明有效解决方位多通道HRWSSAR成像处理中面临的相位偏差问题，有效保障方位多通道HRWSSAR系统成像处理性能，实现高精度SAR成像。附图说明[0035]通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：[0036]图1为方位多通道HRWSSAR系统对地观测示意图；[0037]图中，坐标系以卫星参考通道天线相位中心（这里假定为通道0在零方位时刻的位置为原点，X轴指向卫星速度方向，Z轴背向地心指向发射天线相位中心，Y轴垂直于卫星轨道平面，构成右手坐标系。r为雷达参考通道天线相位中心到目标T的斜距矢量，斜距矢量r在零多普勒平面内的投影为Π，其与雷达零多普勒面的夹角Φ称为锥角，Wgr为测绘带宽。[0038]图2为本发明相位偏差估计步骤图。[0039]图3a、图3b和图3c分别为验证本发明的实验数据及成像结果。具体实施方式[0040]下面对本发明的实施例作详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。[0041]实施例[0042]本实施例提供了一种基于杂波相消的HRWSSAR通道相位偏差校正方法，包括如下步骤：[0043]步骤1，输入多通道HRWSSAR回波数据：将方位多通道HRWSSAR回波数据进行输入，通道个数为M;[0044]步骤2，方位向傅里叶变换:将各通道回波数据进行方位向傅里叶变换；[0045]步骤3，选择参考通道:将第1个通道选择为通道相位偏差参考通道；[0046]步骤4,计算各通道用于重构参考通道回波的信号分量s;[0047]步骤5，构造杂波相消优化代价函数；[0048]步骤6,通过步骤5中得到的杂波相消优化代价函数，将杂波相消问题转为恒模优化问题；[0049]步骤7，以最大化杂波相消为目标，利用经典优化算法，求解恒模优化问题；[0050]步骤8,根据步骤7中得到的恒模优化结果，输出通道间相位偏差估计值。[0051]进一步地，所述步骤4中计算各通道用于重构参考通道回波的信号分量s，包括步骤如下：[0052]步骤4.1，构造方位多通道HRWSSAR传递函数矩阵H，传递函数矩阵H各行向量分别为通道111111=2,3，一，1的导向矢量；[0053]步骤4.2，传递函数矩阵H求逆，求得信号重构矩阵P;[0054]步骤4.3，构造对角矩阵Sd，该对角矩阵Sd对角线元素分别为各通道回波信号；[0055]步骤4.4,构造参考通道导向矢量ho;[0056]步骤4.5，将信号重构矩阵P、对角矩阵Sd和参考通道导向矢量ho相乘，获得各通道用于重构参考通道回波的信号分量s=hoPSD。[0057]进一步地，所述步骤5中构造杂波相消优化代价函数，包括如下步骤：[0058]步骤5.1，自变量选为通道间相位偏差；[0059]步骤5.2，计算在步骤5.1中得到的相位偏差下合成的参考通道信号；[0060]步骤5.3,计算步骤5.2得到的参考通道信号与实际接收信号的差。[0061]进一步地，所述步骤6中将杂波相消问题转为恒模优化问题，包括如下步骤：[0062]步骤6.1，求取各通道用于重构参考通道回波的信号分量s的协方差矩阵A;[0063]步骤6.2,求取各通道用于重构参考通道回波的信号分量s与参考通道实际接收信号的互相关系数b;[0064]步骤6.3,根据协方差矩阵A和互相关系数b得出恒模优化代价函数fx=XhAx-2realbHx，其中，上标H为共辄转置符Ziί=1，2，···，Μ_1为第i个通道的相位偏差，j为虚数单位。[0065]进一步地，所述步骤7中经典优化算法采用牛顿迭代法。[0066]下面结合附图对本实施例进一步描述。[0067]参照图1，本实施例的理论分析基础简介如下：[0068]假定星载方位多通道HRWSSAR系统共有M个接收通道并沿航向分布，如附图1所示。在典型星载方位多通道SAR系统参数下，通过对第i通道原始回波补偿一常数相位，其SAR原始回波即可视为参考通道回波信号的方位时延。[0069]Six,ta^SOl,ta+Ata,iI[0070]其中，Si为第i通道回波信号，τ为快时间，tA方位慢时间，△ta,i为第i通道相对参考通道的相位偏差，下标a代表方位。[0071]星载SAR系统采用脉冲体制进行对地观测，这将导致回波信号多普勒谱发生周期性折叠，即[0072]⑵[0073]式中，k+1为第k+1次的迭代增量，[0116]其中，的第111项元素为[0117][0118]矩阵J的第m行第η列元素为[0119][0120]附图2给出了本实施例的具体实现步骤：[0121]1输入多通道HRWSSAR回波数据：[0122]将方位多通道HRWSSAR回波数据输入到系统，通道个数为Μ;[0123]2方位向傅里叶变换：[0124]将各通道回波数据进行方位向傅里叶变换；[0125]3选择参考通道[0126]将第1个通道选择为通道相位偏差参考通道；[0127]⑷计算各通道用于重构参考通道回波的信号分量s:[0128]4a构造方位多通道HRWSSAR传递函数矩阵H，H各行向量分别为通道mm=2，3，···，Μ的导向矢量；[0129]4b传递函数矩阵H求逆，求得信号重构矩阵Ρ;[0130]4c构造对角矩阵SD，该矩阵对角线元素分别为各通道回波信号；[0131]4d构造参考通道导向矢量ho;[0132]4e将上述三个矩阵相乘，获得各通道用于重构参考通道回波的信号分量S=hoPSo；[0133]⑶构造杂波相消优化代价函数；[0134]5a自变量选为通道间相位偏差[0135]5b计算在该偏差下合成的参考通道信号；[0136]5c计算参考通道合成信号与实际接收信号的差。[0137]⑶将上述杂波相消问题转为恒模优化问题[0138]通过公式推导，将杂波相消问题转化为恒模优化问题[0139]⑵以最大化杂波相消为目标，求解恒模优化问题[0140]恒模优化问题的求解可采用利用经典优化算法，如牛顿迭代法等。[0141]⑶输出通道间相位偏差估计值[0142]根据上一步优化估计结果，输出通道间相位偏差估计值；[0M3]下面结合实测数据对本实施例的效果做进一步的说明。[0144]这里采用机载X波段方位四通道SAR试验系统回波数据验证本文通道相位偏差估计算法的性能，SAR系统主要参数如表1所示。该系统各通道接收的原始回波数据过采样率约1.79,第1通道的SAR图像如图3a所示。为获取方位欠采样的多通道SAR系统回波数据，这里对各通道原始回波数据进行5倍降采样，经降采样后各通道回波数据的PRF为100Hz。[0145]表IX波段方位四通道SAR试验系统参数[0146][0147]采用本实施例提供的通道相位偏差校正方法估计得到的系统各通道相对于第1通道的相位偏差分别为O、-19.92°、37.83°及-32.38°。通道相位偏差校正前后聚焦得到的SAR图像如图3b和图3c所示。比较这两幅SAR图像可知，通道相位偏差校正后SAR图像方位模糊得到了较好的抑制如图中圆圈标注区域）。上述试验可以验证本发明对于方位多通道HRWSSAR相位偏差估计校正的有效性。[0148]以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。

权利要求：1.一种基于杂波相消的HRWSSAR通道相位偏差校正方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，将方位多通道HRWSSAR回波数据进行输入，通道个数为Μ;步骤2，将各通道回波数据进行方位向傅里叶变换；步骤3，将第1个通道选择为通道相位偏差参考通道；步骤4,计算各通道用于重构参考通道回波的信号分量S;步骤5，构造杂波相消优化代价函数；步骤6，通过步骤5中得到的杂波相消优化代价函数，将杂波相消问题转为恒模优化问题；步骤7，以最大化杂波相消为目标，利用经典优化算法，求解恒模优化问题；步骤8,根据步骤7中得到的恒模优化结果，输出通道间相位偏差估计值；所述步骤5中构造杂波相消优化代价函数，包括如下步骤：步骤5.1，自变量选为通道间相位偏差；步骤5.2，计算在步骤5.1中得到的相位偏差下合成的参考通道信号；步骤5.3，计算步骤5.2得到的参考通道信号与实际接收信号的差。2.根据权利要求1所述的基于杂波相消的HRWSSAR通道相位偏差校正方法，其特征在于，所述步骤4中计算各通道用于重构参考通道回波的信号分量s，包括步骤如下：步骤4.1，构造方位多通道HRWSSAR传递函数矩阵H，传递函数矩阵H各行向量分别为通道111111=2,3，"_，]\{的导向矢量；步骤4.2，传递函数矩阵H求逆，求得信号重构矩阵P;步骤4.3，构造对角矩阵Sd，该对角矩阵Sd对角线元素分别为各通道回波信号；步骤4.4，构造参考通道导向矢量ho;步骤4.5,将信号重构矩阵P、对角矩阵Sd和参考通道导向矢量ho相乘，获得各通道用于重构参考通道回波的信号分量S=hoPSD。3.根据权利要求1所述的基于杂波相消的HRWSSAR通道相位偏差校正方法，其特征在于，所述步骤6中将杂波相消问题转为恒模优化问题，包括如下步骤：步骤6.1，求取各通道用于重构参考通道回波的信号分量s的协方差矩阵A;步骤6.2,求取各通道用于重构参考通道回波的信号分量s与参考通道实际接收信号的互相关系数b;步骤6.3，根据协方差矩阵六和互相关系数13得出恒模优化代价函数€〇〇=4^2^1bHx，其中，上标H为共辄转置符为第i个通道的相位偏差，j为虚数单位;real·为取实部函数。4.根据权利要求1所述的基于杂波相消的HRWSSAR通道相位偏差校正方法，其特征在于所述步骤7中经典优化算法采用牛顿迭代法。

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