一種適用于快速分解后向投影聚束SAR成像的自聚焦方法

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1、航空學報ActaAeronauticaetAstronauticaSinicaJul252014VOl35No72011—2018lSSN1000—6893ON11—1929／Vhttp：／／hkxbbuaaeducnhkxb@buaaeducn一種適用于快速分解后向投影聚束SAR成像的自聚焦方法李浩林+，陳露露，張磊，邢孟道，保錚西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室，陜西西安710071摘要：基于孔徑分解和圖像遞歸融合的快速分解后向投影(FFBP)算法具備接近頻域算法的運算復雜度和媲美后向投影(BP)算法的聚焦性能

2、。但與頻域成像算法不同，使用FFBP算法重建的直角坐標系圖像或極坐標系圖像均無法滿足傳統(tǒng)自聚焦方法的使用條件。為了解決這個問題，首先，提出了虛擬極坐標系作為FFBP算法的圖像重建平面，為自聚焦方法的使用奠定了基礎(chǔ)；其次，以基于回波數(shù)據(jù)的運動補償為目標，充分利用FFBP算法多孔徑遞歸融合的特點，將多孔徑圖像偏移(MAM)的相位估計方法嵌套到FFBP算法的各個階段，從而實現(xiàn)MAM與FFBP算法的緊密相容；最后，通過實測數(shù)據(jù)處理驗證了該方法的可行性和有效性。關(guān)鍵詞：合成孔徑雷達；快速分解后向投影；虛擬極坐標系；傅里葉變換對；多孔

3、徑圖像偏移中圖分類號：V243．2；TN957文獻標識碼：A文章編號：10006893(2014)07201108機載合成孔徑雷達(SyntheticApertureRadar，SAR[11)在實際飛行過程中易受到氣流擾動的影響而偏離理想航跡。為避免圖像散焦，運動補償?shù)木刃枰_到亞波長級，這對于大多數(shù)定位或運動測量系統(tǒng)口1來說是極為苛刻的。因此，成像算法還需要結(jié)合自聚焦實現(xiàn)對殘余相位誤差或包絡誤差的估計和校正[。。4]。比較典型的聚束SAR成像算法包括極坐標成像算法(PolarFormatAlgorithm，PFA)和距

4、離徙動算法(RangeMigrationAlgorithm，RMA)等頻域算法。PFA按場景中心點對回波信號去斜，在完成對數(shù)據(jù)由極坐標到直角坐標的重采樣后，經(jīng)由二維逆傅里葉變換重建圖像。PFA的運算效率高，易于結(jié)合自聚焦恢復受運動誤差破壞的圖像，但算法的有效成像范圍正比于方位分辨率，且存在波前彎曲效應引起的幾何失真口]。RMA利用Stolt插值可實現(xiàn)距離與方位的解耦合，并通過二維逆傅里葉變換實現(xiàn)圖像重建。RMA沒有平面波假設(shè)，適用于近場、超寬帶等成像環(huán)境，但在大斜視情況下對系統(tǒng)采樣率要求較高，且插值過程對相位誤差和包絡誤差

5、的影響較大，自聚焦處理過程相對復雜邸]。時域后向投影的本質(zhì)是天線相位陣列沿特定方向進行波束形成口]，通過沿斜距歷程的積分實現(xiàn)成像網(wǎng)格上各像素點能量的不斷積累。后向投影(BackProjection，BP[81)算法理想地解決了距離和方位的耦合問題，適用于大相干積累角或者非線性航跡等復雜成像幾何下的圖像重建，且聚焦后的圖像不存在幾何失真?；诳讖椒纸夂瓦f歸融合的快速分解后向投影(FastFactorizedBP，F(xiàn)FBP)算法是對BP算法的快速精確實現(xiàn)凹]，其運算復雜度接近頻域算法，因此FFBP算法能夠取代BP算收稿日期：2

6、013—09—27；退修日期：2014—02—11；錄用日期：2014—04—04；網(wǎng)絡出版時間：2014—04—1014：01網(wǎng)絡出版地址：http：／／wwwcnkinet／kcms／detail／107527／S1000—689320140040htmI基金項目：國家自然科學基金(61301280)*通訊作者Tel：029—88201032E-mail：lihaolin322@163com黽屬格式L}HL，OhenLL，ZhangL，etalAnautofocusmemodforspotlightSARimagery

7、createdbyfastfactorizedback-projectionfJJActaAeronauticaetAstronaut／；caS／nica，2014，35(7)：2011-2018李浩林，陳露露，張磊，等一種適竭f快速分解后向投影聚束SAR成像的自聚焦方法!以航空學報，2014，35(77：2011-2018航空學報法勝任大數(shù)據(jù)規(guī)模的成像場合。在開展基于回波數(shù)據(jù)的運動補償時，目前廣泛使用的自聚焦方法主要有相位梯度自聚焦(PhaseGradientAutofocus，PGA)和圖像偏移(MapDrift，MD

8、)等。然而，上述方法均無法直接結(jié)合時域算法進行應用。從成像原理上看，頻域算法依靠傅里葉變換重建圖像，圖像域與(距離壓縮)相位歷程域之問固有的存在傅里葉變換對(FourierTransformPairs，F(xiàn)TP)關(guān)系?；谠搶傩裕l域算法能夠與自聚焦緊密結(jié)合，并且通過相位歷程域的相位估計和校正能夠?qū)崿F(xiàn)圖像