合成孔径雷达(SAR)成像
这个例子展示了如何使用线性调频(LFM)波形对基于聚光灯的合成孔径雷达(SAR)系统建模。在斜视模式下，SAR平台可以根据需要从侧面向前或向后倾斜一定角度。斜视模式有助于成像区域位于当前雷达平台位置的前面，或成像位置位于干涉测量应用平台位置的后面。由于距离-方位耦合，斜视模式的挑战更高。由于SAR的分辨率取决于信号和天线配置，因此分辨率可以比基于视觉的成像系统高得多。本例使用聚束模式，执行距离偏移算法[1,3]，对位于SAR平台位置前面的静止目标成像。线性调频波形在相当低的发射功率下提供了大的时间带宽产品的优势，使其适合在机载系统中使用。有关本示例中使用的术语的详细信息，请参见合成孔径雷达(SAR)图像形成．
雷达的配置
考虑一个在c波段操作的机载SAR，载波频率为4 GHz，信号带宽为50 MHz。这个带宽产生了3米的范围分辨率。雷达系统收集数据在一个斜视角度33度从舷侧如图所示。延迟通常对应于目标和平台之间的倾斜距离。对于SAR系统，当平台穿过与天线波束方向正交的路径时，倾斜距离将随时间而变化。下面这一节的重点是定义传输波形的参数。LFM扫描带宽可以根据所需的范围分辨率来决定。
c = physconst (“光速”）;
设置SAR中心频率。
fc = 4 e9;%赫兹
设置所需的范围和横向范围分辨率为3米。
rangeResolution = 3;%米crossRangeResolution = 3;%米
信号带宽是由所需的距离分辨率得到的参数。
bw = c / (2 * rangeResolution);脉冲重复频率= 1000;%赫兹孔径= 4;%平方。米兼总经理= 3 * 10 ^ 6;%交会fs = 120 * 10 ^ 6;%赫兹
配置雷达LFM信号。
波形=分阶段。LinearFMWaveform (“SampleRate”fs,“脉冲宽度”一系列问题,脉冲重复频率的脉冲重复频率,…“SweepBandwidth”bw);
假设飞行器的速度为100m /s，飞行时间为4秒。
速度= 100;% m / sflightDuration = 4;%交会radarPlatform =分阶段。平台(“InitialPosition”(0, -600, 500),“速度”, (0;速度;0]);放慢速度= 1 /脉冲重复频率;num脉冲= flightDuration/slowTime +1;eta1 = linspace(0,flightDuration, num脉冲)';maxRange = 2500;truncrangesamples =装天花板((2 * maxRange / c) * fs);fastTime = (0:1 / fs:(truncrangesamples-1) / fs);%设置交叉范围处理的参考范围。Rc = 1 e3;%米
配置SAR收发机。天线在与飞行方向正交的侧面方向上观察。
天线=分阶段。CosineAntennaElement (“FrequencyRange”[1 e9 6 e9]);antennaGain = aperture2gain(孔径、c / fc);发射机=分阶段。发射机(“PeakPower”1 e3,“获得”, antennaGain);散热器=分阶段。散热器(“传感器”、天线、“OperatingFrequency”足球俱乐部,“PropagationSpeed”c);收集器=分阶段。收集器(“传感器”、天线、“PropagationSpeed”c“OperatingFrequency”、fc);接收机=分阶段。ReceiverPreamp (“SampleRate”fs,“NoiseFigure”, 30);
配置传播通道。
频道=分阶段。空闲空间(“PropagationSpeed”c“OperatingFrequency”足球俱乐部,“SampleRate”fs,…“TwoWayPropagation”,真正的);
现场配置
在本例中，在下面指定的位置配置了两个静态点目标。仿真中进一步显示的整个场景位于平台的前方。数据采集在机载平台与目标位置齐平之前结束。所有目标的平均RCS值为1米平方。
targetpos = [900, 0, 0, 1000, -30, 0) ';targetvel = [0, 0, 0, 0, 0, 0) ';
斜视角度的计算取决于飞行路径和目标场景的中心，在这种情况下，目标场景位于近950米。
squintangle = atand (600/950);=阶段性目标。RadarTarget (“OperatingFrequency”足球俱乐部,“MeanRCS”[1]);pointTargets =分阶段。平台(“InitialPosition”targetpos,“速度”, targetvel);下图描述了基于目标的地面真相%的位置。图(1);h =轴;情节(targetpos (2, 1), targetpos (1, 1),‘* b”);所有;情节(targetpos (2, 2), targetpos(1、2),“* r”);从；集(h,“Ydir”，“反向”); xlim (-50 [10]); ylim (1200 [800]);标题(“地面实况”); ylabel (“范围”),包含(“横向距离”）;
SAR信号仿真
下面的部分描述了基于上述配置的系统如何运行。具体来说，下面一节将展示如何针对SAR平台执行数据收集。当平台在横向距离方向移动时，脉冲的发送和接收方向由相对于飞行路径的斜视角度确定。脉冲的集合给出了当平台移动时位于照明区域的目标的相位历史。目标在光照区域的距离越长，整个图像的交叉距离分辨率越好，因为距离和交叉距离聚焦的过程对整个场景进行了推广。
rxsig = 0 (truncrangesamples numpulses);为2 = 1: numpulses更新雷达平台和目标位置[radarpos, radarvel] = radarPlatform(slowTime);[targetpos, targetvel] = pointTargets(放慢速度);获得目标点的距离和角度[targetRange, targetAngle] = rangeangle(targetpos, radarpos);%产生LFM脉冲sig =波形();只使用能覆盖目标的脉冲长度。团体=团体(1:truncrangesamples);%发送脉冲sig =发射机(团体);向目标发射脉冲sig =散热器(sig, targetAngle);将脉冲传播到自由空间中的点目标Sig =信道(Sig, radarpos, targetpos, radar, targetvel);将脉冲反射出目标sig =目标(团体);%在天线处收集反射脉冲sig =收集器(sig, targetAngle);%接收信号rxsig(:,(二)=接收机(团体);结束kc =(2 *π* fc) / c;补偿多普勒由于斜视角度rxsig = rxsig。* exp(1我。* 2 * (kc) * sin(函数(squintangle)) * repmat(速度* eta1 1 truncrangesamples)。”;
想象接收到的信号。
现在可以将接收到的信号可视化为在横向距离方向上发射的多个脉冲的集合。图中显示了两个目标信号的实部。由于天线的斜视角度，啁啾出现倾斜。
显示亮度图像(真实(rxsig))、标题(SAR原始数据的)包含(“横向距离样本”) ylabel (的范围的样品）
执行范围压缩。
范围压缩将有助于在50 MHz带宽下实现所需的范围分辨率。
pulseCompression =分阶段。RangeResponse (“RangeMethod”，匹配滤波器的，“PropagationSpeed”c“SampleRate”fs);matchingCoeff = getMatchedFilter(波形);[cdata, rngrid] = pulseccompression (rxsig, matchingCoeff);
下图显示了对接收信号进行距离压缩后的响应。两目标的相位历史沿横向距离方向清晰可见，实现了距离聚焦。
显示亮度图像(真实(cdata(800:1100,:)));标题(“SAR距离压缩数据”)包含(“横向距离样本”) ylabel (的范围的样品）
方位压缩
对交叉距离数据进行处理，并在距离压缩后从SAR原始数据得到最终图像的方法有多种。从本质上讲，距离压缩有助于实现快速时间或距离方向的分辨率，而交叉距离方向的分辨率是通过方位角或交叉距离压缩实现的。本例演示了斜视情况下的距离迁移算法。方位聚焦需要考虑天线倾斜引起的斜视。
rma_processed = helperSquintRangeMigration (cdata, fastTime fc、fs、脉冲重复频率、速度、numpulses, c, Rc, squintangle);
可视化最后的SAR图像。
利用距离偏移算法绘制聚焦SAR图像。只有通过距离偏移算法形成的图像的一部分能够准确地指向目标的位置。[1]、[2]和[3]所示的距离偏移提供了跨道和沿道方向的理论分辨率。
图(2);显示亮度图像(abs (rma_processed(2300:3600 1100:1400)。');标题(“使用距离偏移算法聚焦SAR数据”)包含(“横向距离样本”) ylabel (的范围的样品）
总结
这个示例演示了如何在机载数据采集场景中利用LFM信号模拟和开发斜视模式聚焦SAR处理。该示例还演示了通过改进的距离偏移算法从接收信号生成图像，以处理斜视造成的影响。
参考文献
Cafforio, C.， Prati, C. and Rocca, F.， 1991。利用地震偏移技术对SAR数据进行聚焦。机械工程学报，27(2)，pp. 198 - 202。
Soumekh M。1999。用MATLAB算法处理合成孔径雷达信号。约翰威利父子公司
傅立叶变换技术在石油地球物理勘探中的应用。石油地球物理勘探，2003,21 (4):457 - 461
附录
范围偏移算法
函数azcompresseddata = helperSquintRangeMigration (sigData fastTime, fc、fs、脉冲重复频率、速度、numPulses, c, Rc, squintangle)
该函数演示了侧视合成孔径雷达成像的距离偏移算法。该算法考虑了脉冲压缩合成孔径数据。
设置范围频率跨度。
frequencyRange = linspace (fc-fs / 2, fc + fs / 2,长度(fastTime));krange = 2 *(2 *π* frequencyRange) / c;
设置横距波数。
kaz = 2π* * linspace(脉冲重复频率/ 2,脉冲重复频率/ 2,numPulses)。/速度;
生成一个横距波数矩阵，以匹配接收到的二维SAR信号的大小
kc = 2 *π* fc / 3 e8;kazimuth = kaz。”;与= 2 * (kc) * sin(函数(squintangle));kx = krange。^ 2 - (kazimuth +与)^ 2;
波数已被修改，以适应由于斜视偏移和实现方位聚焦。
thetaRc =函数(squintangle);kx =√kx。* (kx > 0));我kFinal = exp (1 * (kx。* cos (thetaRc) + (kazimuth)。* sin (thetaRc))。* Rc);kfin = kx。* cos (thetaRc) + (kazimuth +与)。*罪(thetaRc);
对距离压缩信号执行二维FFT。
sdata = fftshift (fft (fftshift (fft (sigData [], 1), 1), [], 2), 2);
执行体积压缩以获得参考范围的方位压缩。用新的横距波数对二维FFT信号进行滤波，实现在参考距离上的完全聚焦，并作为副产品对不在参考距离上的目标进行部分聚焦。
fsmPol = (sdata。”)。* kFinal;
执行Stolt插值来实现对不在参考范围内的目标的聚焦
stoltPol = fsmPol;为i = 1:尺寸((fsmPol), 1) stoltPol(我:)= interp1 (kfin(我,:),fsmPol(我,:),krange (1:));结束stoltPol (isnan (stoltPol)) = 1 e-30;azcompresseddata = ifftshift (ifft2 (stoltPol), 2);结束
你也可以从以下列表中选择一个网站:
