本發明涉及雷達信號處理，具體涉及一種多級子孔徑分割的sar自聚焦方法。

背景技術：

1、合成孔徑雷達(sar，synthetic?aperture?radar)作為一種強大的遙感技術，在全天候、全天時條件下提供地表高分辨率成像能力，廣泛應用于地理測繪、災害監測、海洋觀測、軍事偵察等領域。然而，由于雷達系統本身的不完善、飛行器運動的不穩定、以及大氣效應等因素，采集到的原始sar數據往往含有相位誤差，這些誤差會嚴重影響最終圖像的聚焦質量和空間分辨率，導致圖像模糊、失真，影響信息的準確提取與分析。因此，運動補償是獲取高質量sar圖像的重要環節。

2、相關技術中，常見的運動補償方法包括基于傳感器測量數據補償策略和基于回波數據的自聚焦策略兩大類。在大多數情況下，僅僅由慣導系統測量得到的運動誤差測量不能滿足sar高質量成像的需求，對于易容受大氣擾動影響的輕、小平臺尤為嚴重。此外，相對于低分辨率的sar系統，高分辨率sar系統對運動誤差更為敏感，對誤差測量和估計精度提出更高的要求。在實際應用場景中，無論是民用還是軍用領域，用戶對sar分辨率的要求也在逐步提升，因此，進行基于回波數據的高精度自聚焦算法的研究顯得尤為迫切。基于回波數據的自聚焦算法主要分為兩大類，無參估計算法和基于模型的有參估計算法。無參估計算法估計精度高，但對場景依賴性較強，比如要求場景中有較強的散射點等。基于模型的有參估計算法，對場景無特殊要求，估計效率高，但誤差形式和誤差階數依賴于模型。

3、此外，上述兩大類自聚焦算法往往配合子孔徑進行使用，而以往的子孔徑算法都是直接將數據劃分多個子孔徑進行處理，但由于高分辨率sar系統收集的原始數據受運動誤差污染嚴重，一級子孔徑的估計效果并不一定好。

技術實現思路

1、(一)解決的技術問題

2、針對現有技術的不足，本發明提供了一種多級子孔徑分割的sar自聚焦方法，解決了子孔徑估計的潛能有待進一步挖掘的技術問題。

3、(二)技術方案

4、為實現以上目的，本發明通過以下技術方案予以實現：

5、一種多級子孔徑分割的sar自聚焦方法，包括：

6、獲取并預處理原始sar回波數據，獲取粗聚焦sar圖像；

7、在方位頻率域上將所述粗聚焦sar圖像劃分為若干一級子孔徑；

8、將每一所述一級子孔徑的多普勒中心移至零頻；

9、將每一經過多普勒中心調整的一級子孔徑均勻劃分為若干二級子孔徑；

10、基于模型或基于相位梯度的聚焦算法，將每一所述二級子孔徑分別進行自聚焦處理；

11、將每一自聚焦后的二級子孔徑重新合成對應的一級子孔徑；

12、基于模型或基于相位梯度的聚焦算法，將每一合成的一級子孔徑分別進行自聚焦處理；

13、將每一完全聚焦的一級子孔徑合成為單一的全孔徑sar圖像。

14、優選的，在方位頻率域將所述粗聚焦sar圖像劃分為兩個一級子孔徑，包括：

15、將所述粗聚焦sar圖像的方位頻域信號與初始化的匹配濾波函數相乘，獲取距離多普勒信號；

16、采用逆快速傅里葉變換對所述距離多普勒信號進行處理，并取其絕對值，分別獲取左右子孔徑圖像；

17、計算所述左右子孔徑圖像之間的相對位移；

18、基于所述相對位移以及有效多普勒帶寬，計算方位頻域線性調頻率誤差；

19、基于所述方位頻域線性調頻率誤差，修正所述匹配濾波函數，并重復以上操作，直至所述方位頻域線性調頻率誤差滿足預設精度；

20、輸出最終獲取的所述左右子孔徑圖像，并作為兩個所述一級子孔徑。

21、優選的，所述方位頻域線性調頻率誤差的計算過程包括：

22、設所述粗聚焦sar圖像的方位向多普勒譜模型如下式所示：

23、

24、其中，s為方位理想二次相位匹配之后的方位頻譜，fa為方位向頻率，bd為多普勒帶寬，j為虛數單位，δkaf為方位調頻率誤差，rect(·)為矩形窗函數，exp(·)是以自然常數為底數的指數函數；

25、在頻域將方位向劃分為左右子孔徑圖像：

26、

27、其中，s1、s2分別為方位頻譜表示s劃分后的左右子孔徑圖像的方位頻譜；

28、對應的時域表達式為：

29、

30、其中，s1(ta)和s2(ta)分別表示左右子孔徑圖像對應的時域圖像，式(4)和式(5)中第一項rect(·)為時域信號的包絡，左右子孔徑圖像之間的相對位移為：

31、

32、基于方位線性調頻率與相對位移、多普勒帶寬之間的關系，獲取在方位頻域線性調頻率誤差為：

33、

34、其中，δkaf為方位頻域線性調頻率誤差，δt為相對位移。

35、優選的，所述將每一經過多普勒中心調整的一級子孔徑至少均勻劃分為兩個二級子孔徑，包括：

36、對每一經過多普勒中心調整的一級子孔徑進行方位向傅里葉變換，以在方位頻域將信號的有效多普勒帶寬均勻劃分為n個子帶，并作為n個二級子孔徑；其中n為大于等于2的正整數。

37、優選的，所述將每一所述二級子孔徑分別進行自聚焦處理，包括：

38、將所述n個二級子孔徑沿方位向進行逆傅里葉變換，獲取n個子孔徑時域圖像；

39、計算任意一個子孔徑時域圖像對之間的互相關函數，獲取個互相函數；

40、搜索所述互相關函數對應的峰值點位置，獲取所述子孔徑時域圖像對之間的偏移量；

41、基于所述偏移量，構建偏移量矩陣；

42、構建由2～n階相位誤差引入的任意一個子孔徑圖像對之間的位置偏移量矩陣；

43、基于所述偏移量矩陣以及所述位置偏移量矩陣，求解n階相位誤差對應的各階多項式系數；

44、基于所述各階多項式系數，執行補償操作以確保每一所述二級子孔徑達到最佳聚焦狀態。

45、優選的，所述n階相位誤差對應的各階多項式系數的計算過程包括：

46、設一級子孔徑中任意一個子孔徑頻域內包含的誤差相位是n階多項式的形式，不包括線性誤差；相位誤差模型為：

47、

48、其中，φe為相位誤差，bsd為一級子孔徑對應的多普勒帶寬ak為多項式相位誤差模型中第k階相位誤差系數，為方位向頻率fa的k次方，即相位誤差模型中的第k階相位誤差；

49、將一級子孔徑中的任意一個子孔徑劃分為n個子孔徑，子孔徑的寬度為在第i個子孔徑范圍內相位誤差為：

50、

51、其中，φi表示第i個子孔徑內相位誤差，fai為第i個子孔徑的中心，表達式為：

52、

53、在相位誤差模型中，通過二項式分解可知，線性相位誤差分量的模型為：

54、

55、其中，φlin,i為第i個子孔徑內相位誤差中φi的線性誤差分量，為第i個子孔徑中心fai的k-1次方；

56、任意兩個子孔徑圖像i和j之間的偏移量δi,j為：

57、

58、將上述線性方程組用矩陣的形式表示，則位置偏移量矩陣δ：

59、δ＝δa???(13)

60、其中

61、δ＝[δ1,2…δ1,n?δ2,3…δ2,n?δ3,4…δn-1,n]t???(14)

62、a＝[a2?a3?…?an]t???(15)

63、

64、其中，上標t表示轉置；表示第i和第j個子孔徑圖像由第k階相位誤差引入的位置偏移量，定義如下：

65、

66、則多項式誤差系數的解近似為：

67、a＝δ-1δ???(18)

68、其中，δ-1為位置偏移量矩陣δ的偽逆矩陣。

69、一種多級子孔徑分割的sar自聚焦系統，包括：

70、獲取模塊，用于獲取并預處理原始sar回波數據，獲取粗聚焦sar圖像；

71、一級劃分模塊，用于在方位頻率域上將所述粗聚焦sar圖像劃分為若干一級子孔徑；

72、調整模塊，用于將每一所述一級子孔徑的多普勒中心移至零頻；

73、二級劃分模塊，用于將每一經過多普勒中心調整的一級子孔徑均勻劃分為若干二級子孔徑；

74、第一自聚焦模塊，用于基于模型或基于相位梯度的聚焦算法，將每一所述二級子孔徑分別進行自聚焦處理；

75、第一合成模塊，用于將每一自聚焦后的二級子孔徑重新合成對應的一級子孔徑；

76、第二自聚焦模塊，用于基于模型或基于相位梯度的聚焦算法，將每一合成的一級子孔徑分別進行自聚焦處理；

77、第二合成模塊，用于將每一完全聚焦的一級子孔徑合成為單一的全孔徑sar圖像。

78、一種存儲介質，其存儲有用于多級子孔徑分割的sar自聚焦的計算機程序，其中，所述計算機程序使得計算機執行如上所述的sar自聚焦方法。

79、一種電子設備，包括：

80、一個或多個處理器；存儲器；以及一個或多個程序，其中所述一個或多個程序被存儲在所述存儲器中，并且被配置成由所述一個或多個處理器執行，所述程序包括用于執行如上所述的sar自聚焦方法。

81、(三)有益效果

82、本發明提供了一種多級子孔徑分割的sar自聚焦方法。與現有技術相比，具備以下有益效果：

83、本發明中，預處理原始sar回波數據以獲取粗聚焦sar圖像；然后針對粗聚焦sar圖像，通過劃分頻域子孔徑降低圖像分辨率，降低圖像對運動誤差的靈敏度；接著在每一級子孔徑采用基于模型或基于相位梯度的聚焦算法，獲得聚焦效果較好的各級子孔徑圖像質量；通過逐級子孔徑聚焦，最終實現sar圖像的全局聚焦。相對于直接劃分多個子孔徑，提升效率的同時，極大地改善了sar圖像聚焦效果，并在仿真、實際機載飛行以及星載數據中均得到了有效驗證。