Stripmap合成孔径雷达(SAR)图像的形成
这个例子展示了如何建模stripmap-based合成孔径雷达(SAR)系统使用一个线性调频(lem)波形。SAR是一种侧视机载雷达的可实现的横向距离分辨率更高的真实孔径雷达相比。主要使用SAR图像生成有其自身的优势与积极的使用传感器(雷达)而不是传统的成像系统采用被动传感器(相机),依赖于环境照明来获取图像。自一个活跃的传感器使用,系统提供全天候性能无论雪,雾、雨。同时,配置系统在不同工作频率,如L - S -,或者c波段可以帮助分析不同地面层根据不同深度的缝隙。由于SAR的分辨率取决于信号和天线配置,分辨率可以远远高于应用成像系统。使用stripmap模式,本例中执行一系列迁移算法[1]和一种近似的投影算法[2]图像静止的目标。投影算法的近似形式选择的减少计算复杂度表示[3]。一个线性调频波形提供了大时间带宽的优势产品大大降低传输能量使其适用于机载系统。
合成孔径雷达成像
SAR生成一个二维(2 - d)的形象。飞行的方向被称为横向距离或方位方向。的方向天线孔径(侧向)是正交的飞行路径和被称为航迹方向或范围。这些两个方向提供维度的基础需要生成一个图像从区域内获得天线波束宽度通过数据收集的时间窗口。航迹方向是脉冲传播的方向。这个方向提供了倾斜范围沿着飞行路径的目标。接收到的能量反射后每个脉冲的目标必须被处理(测量范围和分辨率)。横向距离或方位方向飞行路径的方向,它是有意义的处理接收到的脉冲合奏在整个飞行路径在这个方向来实现所需的测量和决议。正确的聚焦在两个方向意味着成功的一代图像范围内和横向距离的方向。这是一个要求天线波束宽度足够宽,这样目标光束照在很长一段时间的平台沿着它的轨迹。 This helps provide more phase information. The key terms frequently encountered when working with SAR are:
横向距离(方位):该参数定义了范围沿雷达平台的飞行路径。
范围:这个参数定义了区间正交雷达平台的飞行路径。
夏令时间:这个参数定义为每个脉冲的操作时间。
标准时间:这个参数定义了横向距离时间信息。缓慢的时间通常定义了实例的脉冲沿着飞行路径传输。
雷达的配置
考虑在c波段SAR雷达操作4 GHz载波频率和信号带宽50 MHz。这个带宽收益率3米的距离分辨率。雷达系统收集数据平台的运动的方向正交,此图所示。接收到的信号延迟传播信号的复制品。一般延迟对应的倾斜范围和目标之间的平台。对于SAR系统,这个平台倾斜范围变化随着时间的遍历路径正交天线波束的方向。本节重点是定义传输波形的参数。lem扫描带宽可以决定基于所需的距离分辨率。
设置了光速的物理常数。
c = physconst (“光速”);
特区中心频率。
fc = 4 e9;
所需的范围和横向距离分辨率设置为3米。
rangeResolution = 3;crossRangeResolution = 3;
信号的带宽是一个参数来源于所需的距离分辨率。
bw = c / (2 * rangeResolution);
在SAR系统中PRF具有双重影响。PRF不仅决定了最大明确范围,也作为横向距离方向的采样频率。如果PRF太低,实现更高的明确范围,有较长的时间,从而减少脉冲脉冲在一个特定的地区。同时,如果脉冲重复频率太高,横向距离采样实现但是在减少成本的范围。因此,脉冲重复频率应小于两倍的多普勒频率,还应满足最高标准明确的范围
脉冲重复频率= 1000;孔径= 4;兼总经理= 3 * 10 ^ 6;fs = 120 * 10 ^ 6;
配置线性调频雷达的信号。
波形= phased.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);
假设飞机的速度是100米/秒,飞行时间4秒。
速度= 100;flightDuration = 4;radarPlatform = phased.Platform (“InitialPosition”(0,-200,500),“速度”,(0;速度;0]);放慢速度= 1 /脉冲重复频率;numpulses = flightDuration /放慢速度+ 1;maxRange = 2500;truncrangesamples =装天花板((2 * maxRange / c) * fs);fastTime = (0:1 / fs:(truncrangesamples-1) / fs);%设置参考值范围的横向距离处理。Rc = 1000;
配置特区发射机和接收机。天线是侧向飞行方向正交的方向。
天线= phased.CosineAntennaElement (“FrequencyRange”[1 e9 6 e9]);antennaGain = aperture2gain(孔径、c / fc);发射机= phased.Transmitter (“PeakPower”,50 e3,“获得”,antennaGain);散热器= phased.Radiator (“传感器”、天线、“OperatingFrequency”足球俱乐部,“PropagationSpeed”c);收集器= phased.Collector (“传感器”、天线、“PropagationSpeed”c“OperatingFrequency”、fc);接收机= phased.ReceiverPreamp (“SampleRate”fs,“NoiseFigure”,30);
配置传播渠道。
频道= phased.FreeSpace (“PropagationSpeed”c“OperatingFrequency”足球俱乐部,“SampleRate”fs,…“TwoWayPropagation”,真正的);
现场配置
在这个例子中,三个静态配置的目标指向下面的指定位置。所有目标1 m2——平均RCS值。
targetpos =[800 0 0; 1000年,0,0;1300年,0,0];targetvel = [0, 0, 0, 0, 0, 0;0,0,0)';目标= phased.RadarTarget (“OperatingFrequency”足球俱乐部,“MeanRCS”,1,1,1);pointTargets = phased.Platform (“InitialPosition”targetpos,“速度”,targetvel);%下图描述了基于目标的地面实况%的位置。图(1);h =轴;情节(targetpos (2, 1), targetpos (1, 1),“* g”);所有;情节(targetpos (2, 2), targetpos (1、2),“* r”);所有;情节(targetpos (2、3), targetpos (1、3)‘* b”);从;集(h,“Ydir”,“反向”);xlim (-10 [10]); ylim (1500 [700]);标题(“地面实况”);ylabel (“范围”),包含(“横向距离”);
SAR信号仿真
下面的部分将介绍系统如何运作基于上述配置。具体地说,下面的部分展示了如何执行数据收集的SAR平台。随着平台的横向距离方向,脉冲传输和接收方向正交的飞行路径。一组脉冲给躺在照明区域的历史阶段目标的移动平台。目标在于照明区域,时间越长越好对整个图像的横向距离分辨率,因为范围和横向距离聚焦的过程是广义为整个场景。
%定义侧向角refangle = 0(1、大小(targetpos 2));rxsig = 0 (truncrangesamples numpulses);为2 = 1:numpulses%更新雷达平台和目标位置[radarpos, radarvel] = radarPlatform(放慢速度);[targetpos, targetvel] = pointTargets(放慢速度);%的范围和角度的目标[targetRange, targetAngle] = rangeangle (targetpos radarpos);%产生线性调频脉冲sig =波形();%只使用脉冲长度,将覆盖的目标。团体=团体(1:truncrangesamples);%传输脉冲sig =发射机(团体);%定义没有梁在方位方向上的倾斜:targetAngle (1) = refangle;%对目标辐射脉冲sig =散热器(团体、targetAngle);%在自由空间传播的脉冲点目标sig =通道(团体、radarpos targetpos, radarvel, targetvel);%反映目标的脉冲sig =目标(团体);%收集反映脉冲天线sig =收集器(团体、targetAngle);%接收信号rxsig(:,(二)=接收机(团体);结束
可视化接收到的信号。接收到的信号可以被可视化为多个脉冲传播方向横向距离的集合。情节显示信号的实部的三个目标。可以清楚的看到的范围和横向距离啾啾。目标响应可以被视为重叠的脉宽保持更长时间保持平均功率。
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。每一行的接收信号,其中包含所有的信息从每个脉冲,可以匹配过滤得到dechirped或范围压缩信号。
pulseCompression = phased.RangeResponse (“RangeMethod”,匹配滤波器的,“PropagationSpeed”c“SampleRate”fs);matchingCoeff = getMatchedFilter(波形);[cdata, rnggrid] = pulseCompression (rxsig matchingCoeff);
这个图显示了响应进行匹配滤波后接收到的信号。历史的三个阶段目标清晰可见沿横向距离方向和范围聚焦已经实现。
显示亮度图像(真实(cdata))、标题(特别行政区范围压缩数据的)包含(“横向距离样本”)ylabel (的范围的样品)
执行方位压缩。有多种技术来处理横向距离数据,得到最终的图像从SAR原始数据范围压缩之后实现。在本质上,范围压缩有助于实现分辨率夏令时间或范围的方向和横向距离分辨率的方向是通过方位或横向距离压缩。两个这样的技术范围迁移算法和投影算法,在这个例子中演示了。
rma_processed = helperRangeMigration (cdata, fastTime fc、fs、脉冲重复频率、速度、numpulses, c, Rc);bpa_processed = helperBackProjection (cdata, rnggrid fastTime, fc、fs、脉冲重复频率、速度、crossRangeResolution, c);
想象最终的SAR图像。情节集中SAR图像使用范围迁移算法和近似投影算法。只有部分图像的形成通过范围偏移算法精确点的位置显示的目标。
范围迁移和投影算法的精确形式如图所示[2]和[3]提供了理论解决航迹以及沿径方向。由于这里使用的投影的近似形式,传播在方位方向是明显的投影,而数据处理通过范围迁移算法表明,理论解析。
图(1);显示亮度图像((abs ((rma_processed (1700:2300 600:1400)。”))));标题(“SAR数据集中使用范围迁移算法”)包含(“横向距离样本”)ylabel (的范围的样品)
图(2)显示亮度图像((abs (bpa_processed (600:1400 1700:2300))));标题(“SAR数据集中使用投影算法”)包含(“横向距离样本”)ylabel (的范围的样品)
总结
这个例子展示了如何开发SAR处理利用线性调频信号在一个机载数据采集的场景。示例还显示了如何生成一个图像从接收到的信号通过迁移和投影算法的近似形式。
引用
Cafforio C。,C. Prati, and F. Rocca. “SAR Data Focusing Using Seismic Migration Techniques.”IEEE航空航天和电子系统27日,没有。2(1991年3月):194 - 207。https://doi.org/10.1109/7.78293。
卡明,我。,and J. Bennett. “Digital Processing of Seasat SAR Data.” InICASSP 79年。IEEE国际会议音响、演讲和信号处理,4:710-18。华盛顿特区:美国电气和电子工程师,协会1979年。https://doi.org/10.1109/ICASSP.1979.1170630。
Yibo Na、仪陇Lu和张洪波太阳。“投影和范围的比较迁移超宽带SAR成像算法。“在第四IEEE传感器阵列和多通道处理研讨会,2006。,320 - 24所示。美国马萨诸塞州沃尔瑟姆:IEEE 2006。https://doi.org/10.1109/SAM.2006.1706146。
Yegulalp a . f .“快速投影算法对合成孔径雷达。“在学报1999年IEEE雷达会议。雷达进入下一年(猫。No.99CH36249),60 - 65。沃尔瑟姆,妈,美国:IEEE 1999。https://doi.org/10.1109/NRC.1999.767270。
附录
范围偏移算法
函数azcompresseddata = helperRangeMigration (sigData fastTime, fc、fs、脉冲重复频率、速度、numPulses, c, Rc)
这个函数显示范围迁移侧视合成孔径雷达成像算法。脉冲压缩合成孔径数据被认为是在这个算法。
设置频率跨度范围。
frequencyRange = linspace (fc-fs / 2, fc + fs / 2,长度(fastTime));krange = 2 *(2 *π* frequencyRange) / c;
设置横向距离波数。
kaz = 2π* * linspace(脉冲重复频率/ 2,脉冲重复频率/ 2,numPulses)。/速度;
产生一个矩阵的横向距离波数的大小来匹配得到二维SAR信号。
kazimuth = kaz。”;kx = krange。^ 2-kazimuth。^ 2;
设置最后一波数来实现方位聚焦。
kx =√kx。* (kx > 0));kFinal = exp (1 * kx。* Rc);
执行一个二维FFT压缩的信号范围。
sdata = fftshift (fft (fftshift (fft (sigData [], 1), 1), [], 2), 2);
执行批量压缩得到方位压缩的参考范围。执行过滤与新横程二维FFT信号的波数达到完全聚焦在参考范围和副产品,局部集中的目标不是躺在参考范围。
fsmPol = (sdata。”)。* kFinal;
执行Stolt插值实现聚焦的目标不是躺在参考范围。
stoltPol = fsmPol;为i = 1:尺寸((fsmPol), 1) stoltPol(我:)= interp1 (kx(我,:),fsmPol(我,:),krange (1:));结束stoltPol (isnan (stoltPol)) = 1 e-30;stoltPol = stoltPol。* exp (1 * krange。* Rc);azcompresseddata = ifft2 (stoltPol);结束
投影算法
函数data = helperBackProjection (sigdata rnggrid fastTime, fc, fs,脉冲重复频率,速度,crossRangeResolution, c)
这个函数证明了时域反射影侧视合成孔径雷达成像算法。脉冲压缩合成孔径算法数据作为输入。初始化输出矩阵。
data = 0(大小(sigdata));azimuthDist = -200:速度/脉冲重复频率:200;%方位距离
限制范围和横向距离像素处理,以减少处理时间。
rangelims = (700 - 1400);crossrangelims = -10 [10];
指数范围网格按照范围限制。
rangeIdx =[找到(rnggrid > rangelims(1), 1)找到(rnggrid < rangelims (2), 1,“最后一次”));
索引按照横向距离的方位距离限制。
crossrangeIdxStart =找到(azimuthDist > crossrangelims (1), 1);crossrangeIdxStop =找到(azimuthDist < crossrangelims (2), 1,“最后一次”);为i = rangeIdx (1): rangeIdx (2)%迭代指数范围%使用所需的横向距离分辨率,计算合成孔径%的长度lsynth = (c / fc) * (c * fastTime (i) / 2) / (2 * crossRangeResolution);lsar =圆(lsynth *长度(azimuthDist) / azimuthDist(结束));%确保lsar奇数lsar = lsar +国防部(lsar 2);%为横向距离构建汉宁窗处理,抑制%方位侧叶hn =汉宁(lsar)。”;%迭代横向距离指数为j = crossrangeIdxStart: crossrangeIdxStop%方位距离在x方向横向距离指数posx = azimuthDist (j);%范围在y方向范围指标诗句= c * fastTime(我)/ 2;%初始化数为零数= 0;%迭代合成孔径为k = j-lsar / 2 + 1: j + lsar / 2%的时间延迟和横向距离指数范围td =√(azimuthDist (k) - posx) ^ 2 +诗句^ 2)* 2 / c;细胞=圆(td * fs) + 1;信号= sigdata(细胞、k);数=数+ hn (k - (j-lsar / 2)) *信号* exp (1 j * 2 *π* fc * (td));结束%处理过的数据在每个范围和横向距离指数数据(i, j) =计数;结束结束结束
