一种基于盲NCS的宽波束SAR自聚焦方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113866767A(43)申请公布日2021.12.31(21)申请号202111438706.2(22)申请日2021.11.29(71)申请人中南大学地址410083湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号(72)发明人陈溅来金养昊桂明臻张俊超梁步阁杨德贵(74)专利代理机构长沙永星专利商标事务所(普通合伙)43001代理人周咏米中业(51)Int.Cl.G01S13/90(2006.01)G01S7/40(2006.01)权利要求书6页说明书12页附图3页(54)发明名称一种基于盲NCS的宽波束SAR自聚焦方法(57)摘要本发明公开了一种基于盲NCS的宽波束SAR自聚焦方法，包括获取雷达原始数据；通过雷达原始数据构建运动误差模型，并对运动误差进行分类；进行误差补偿和距离校正对运动误差模型进行处理，得到处理后信号模型；校正方位空变的运动误差；采用多参数优化问题分解为若干一维参数优化问题的方法，进行图像质量评估，并选出最优的参数补偿误差相位，进行自聚焦处理。本发明将宽波束下方位空变误差建模为了三次多项式，保障了模型精度；同时补偿了非空变误差和距离空变误差，引入NCS因子并将自聚焦处理建模为一个多参数的最优化问题，对方位空变误差进行补偿消除。本发明能适应全孔径自聚焦，且精度高，能够满足高分辨率成像要求。CN113866767ACN113866767A权利要求书1/6页1.一种基于盲NCS的宽波束SAR自聚焦方法，其特征在于包括如下步骤：S1.获取雷达原始数据；S2.通过雷达原始数据构建运动误差模型，并对运动误差进行分类；S3.进行误差补偿和距离校正对运动误差模型进行处理，得到处理后信号模型；S4.对处理后的信号模型分解，建立为多项式信号模型，引入若干NCS因子，校正方位空变的运动误差；S5.采用多参数优化问题分解为若干一维参数优化问题的方法，将多项式信号模型的相位项进行分解；并转换为求解参数最优解；并进行图像质量评估，并选出最优的参数补偿误差相位，进行SAR自聚焦处理。2.根据权利要求1所述的基于盲NCS的宽波束SAR自聚焦方法，其特征在于所述的步骤S4，包括建立的多项式信号模型的各项为存在方位空变的运动误差项，多项式的项数为方位空变的运动误差的阶数；选取的NCS因子的次数比对应的方位空变的运动误差的阶数高一次。3.根据权利要求2所述的基于盲NCS的宽波束SAR自聚焦方法，其特征在于所述的步骤S5，将步骤S4获取的多项式信号模型通过MSR算法展开，并将相位项展开，选取对聚焦有影响的参数，生成多参数优化问题；对多参数优化问题分解为若干个一维优化问题独立求解，并转换为求解步骤S4引入的若干NCS因子的系数最优解，进行误差补偿，得到最终成像结果。4.根据权利要求3所述的基于盲NCS的宽波束SAR自聚焦方法，其特征在于对聚焦有影响的参数包括，步骤S4引入的若干NCS因子。5.根据权利要求4所述的基于盲NCS的宽波束SAR自聚焦方法，其特征在于所述的步骤S2，运动误差包括非空变的运动误差、距离空变的运动误差和方位空变的运动误差。6.根据权利要求5所述的基于盲NCS的宽波束SAR自聚焦方法，其特征在于所述的步骤S3，通过two‑step误差补偿和RCMC处理，得到处理后信号模型，消除非空变的运动误差和距离空变的运动误差。7.根据权利要求6所述的基于盲NCS的宽波束SAR自聚焦方法，其特征在于所述的步骤S4，包括如下步骤：A1.选取三阶多项式误差模型表示方位空变的运动误差，并求解多项式信号模型；A2.采用引入一个纯三次的NCS因子的方法进行校正，用于校正方位空变的二次相位误差；采用引入一个纯四次的NCS因子的方法进行校正，用于校正方位空变的三次相位误差。8.根据权利要求7所述的基于盲NCS的宽波束SAR自聚焦方法，其特征在于所述的步骤S5，包括如下步骤：B1.采用MSR算法，将步骤A1获取的多项式信号模型进行相位误差展开生成多相位展开式；进行基于图像质量评估的参数优化，生成多参数优化问题；B2.将多参数优化问题分解为多个一维优化问题，并独立求解，求得两个独立的一维优化问题的参数；B3.采用两个独立的一维优化问题的参数，对步骤B1生成的多相位展开式进行误差补偿，得到最终成像结果。2CN113866767A权利要求书2/6页9.根据权利要求8所述的基于盲NCS的宽波束SAR自聚焦方法，其特征在于所述的步骤S2，包括在存在运动误差的情况下，对距离脉压后的雷达回波信号在两维时域建模，生成两维雷达回波信号ss(tr,ta;r,x)，ss(·)表示一个二维时域信号：其中，tr表示距离时间；ta表示方位时间；λ表示信号波长；j表示虚部符号；Br表示发射信号带宽；c表示光速；(r,x