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系列文章目录

前言

一、算法原理

二、算法步骤

2.1 回波数据获取

 2.2 距离脉冲压缩

2.3 方位脉冲压缩

2.4 SAR成像

三、性能分析

3.1 计算效率

3.2 适用场合

3.3 仿真结果

总结


前言

       上篇文章主要介绍BPA算法,该算法成像方式简单,考虑到SAR回波数据一般很大,BPA算法成像效率低,为此需要设计一种快速成像的算法。本节将介绍一种SAR快速成像的常见算法之一——RDA。


一、算法原理

SAR影像python处理 sar成像算法_频域

       RDA算法核心思想是:基于平行于SAR航迹的目标具有相同的多普勒历程,只是在方位时域上表现为对应的多普勒信号时延不同,在方位频域(多普勒域)上表现为附加了时延引起的线性相位,因此,可以通过参考目标的多普勒历程设计对应的匹配滤波器,对同一距离单元的信号进行匹配滤波,得到同距离处其他目标相对于该参考目标的方位位置,为了提高计算效率,方位向匹配滤波(方位脉冲压缩)的操作可以在方位频域上通过相乘来实现,因此这种在方位频域上对同距离的目标同时定位的方法称为RDA。由于雷达与目标在不同方位时的距离单元不同,即存在距离徙动现象,因此,在方位向进行匹配滤波之前需要进行距离徙动校正,使得同一目标不同方位时雷达与目标的瞬时距离(距离向脉冲压缩后目标在不同方位所处的距离单元一致)一致。

SAR影像python处理 sar成像算法_信号处理_02

SAR影像python处理 sar成像算法_SAR影像python处理_03

二、算法步骤

根据RDA算法原理,对应的实现步骤如下图所示:

SAR影像python处理 sar成像算法_算法_04

2.1 回波数据获取

      接收的回波信号经过下变频得:

SAR影像python处理 sar成像算法_频域_05

其中

SAR影像python处理 sar成像算法_SAR影像python处理_06

为波束中心经过目标的时刻,

SAR影像python处理 sar成像算法_频域_07


SAR影像python处理 sar成像算法_算法_08

为零多普勒时刻,

SAR影像python处理 sar成像算法_算法_09

为对应的距离。       假设发射的脉冲为宽度为

SAR影像python处理 sar成像算法_信号处理_10

的矩形脉冲,则信号在距离向的范围函数为:

SAR影像python处理 sar成像算法_学习_11

       假设天线的方向图为

SAR影像python处理 sar成像算法_信号处理_12

,雷达与目标的斜视角变化函数为

SAR影像python处理 sar成像算法_算法_13

,则信号在方位向的范围函数为:

SAR影像python处理 sar成像算法_信号处理_14

       式(1)的距离多普勒表达式为:

SAR影像python处理 sar成像算法_学习_15

其中

SAR影像python处理 sar成像算法_学习_16

SAR影像python处理 sar成像算法_算法_17

SAR影像python处理 sar成像算法_学习_18

        从表达式可以看出,不同

SAR影像python处理 sar成像算法_算法_09

下接收的脉冲信号调频率

SAR影像python处理 sar成像算法_SAR影像python处理_20

不同。一般成像区域

SAR影像python处理 sar成像算法_算法_09

相对变化不大,近似认为不变(与相位有关的

SAR影像python处理 sar成像算法_算法_09

还是认为是变量的,因此相位对距离敏感),因此可以认为:

SAR影像python处理 sar成像算法_频域_23

 由此,

 

SAR影像python处理 sar成像算法_算法_24

 2.2 距离脉冲压缩

式(2)在距离频域-方位频域上的表达式:

SAR影像python处理 sar成像算法_算法_25

其中:

SAR影像python处理 sar成像算法_SAR影像python处理_26

由此,距离匹配滤波器为

SAR影像python处理 sar成像算法_信号处理_27

通过对

SAR影像python处理 sar成像算法_SAR影像python处理_28


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相乘后结果沿距离向逆傅里叶变换得距离向脉压结果:

SAR影像python处理 sar成像算法_学习_30

2.3 方位脉冲压缩

  • 距离徙动校正

SAR影像python处理 sar成像算法_SAR影像python处理_31

SAR影像python处理 sar成像算法_SAR影像python处理_32

SAR影像python处理 sar成像算法_算法_33

通过插值处理即可得到距离徙动校正后信号:

SAR影像python处理 sar成像算法_信号处理_34

  • 方位向匹配滤波器

SAR影像python处理 sar成像算法_频域_35

通过对

SAR影像python处理 sar成像算法_频域_36


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相乘后沿方位向逆傅里叶变换得到方位脉冲压缩后结果

SAR影像python处理 sar成像算法_算法_38

其中:

SAR影像python处理 sar成像算法_信号处理_39

SAR影像python处理 sar成像算法_频域_40

2.4 SAR成像

最终SAR成像为:

SAR影像python处理 sar成像算法_学习_41

三、性能分析

3.1 计算效率

        运算效率主要看进行复数乘法的次数。包含运算的步骤有:距离脉压、距离徙动校正、方位压缩。这里假设M个脉冲,每个脉冲采样N点。

距离脉冲压缩:距离压缩是在距离频域-方位频域上实现的,所以共进行M次N点FFT,N次M点FFT,MN点复数相乘,M次N点IFFT。运算次数为:

SAR影像python处理 sar成像算法_频域_42

距离徙动运算:主要是距离插值的运算,一个进行了MN点插值,假设插值采用L位的线性插值,则运算次数大致为:

SAR影像python处理 sar成像算法_频域_43

方位脉冲压缩:共进行MN点复数相乘,N次M点FFT,运算次数为:

SAR影像python处理 sar成像算法_算法_44

3.2 适用场合

           正侧视、小斜视角。由二维频域信号推导距离多普勒域信号时,对二维频谱的近似导致的。

3.3 仿真结果

距离徙动校正前后对比:

SAR影像python处理 sar成像算法_SAR影像python处理_45

 

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当合成时长较长时,通过距离徙动校正后的定位图像更加清晰。

代码见:SAR+RDA


总结

本节简单介绍了RDA算法,该算法通过距离向插值处理实现距离徙动校正,然后在多普勒域对同距离处的目标批量定位处理。相比于BPA,成像效率大幅提高。