SAR成像处理算法_RD算法_基本原理

目录

经典RDA

距离向压缩

 方位向傅里叶变换

距离徙动校正

相位补偿

 插值

方位压缩和方位向逆傅里叶变换

考虑SRC的RDA

距离向频域匹配滤波

方位向傅里叶变换

 SRC

距离向IFFT

RCMC

方位向压缩与IFFT


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        距离多普勒(Range Doppler, RD)算法是为处理SEASAT SAR数据而提出的,该算法在1978年处理出第一幅机载SAR图像。由于该算法在距离多普勒域完成距离徙动校正,所以被命名为RD算法。该算法原理简单,适合初学者学习。

经典RDA

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下面逐步介绍RD算法。

距离向压缩

假设雷达接收的回波信号为

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 方位向傅里叶变换

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距离徙动校正

相位补偿

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 插值

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方位压缩和方位向逆傅里叶变换

        完成RCMC后,距离向和方位向成功解耦,方位向处理变成简单的一维问题,直接进行方位向压缩和方位向逆傅里叶变换,即可得到时域点目标图像,如下图所示。

SAR成像处理算法_RD算法_基本原理_第10张图片

考虑SRC的RDA

        前面的RDA处理算法仍然残余较大的RCMC误差。如果RCMC残余误差较大,在距离向上,距离压缩后的数据会存在距离向错位,在图像上会表现为距离向脉冲展宽(分辨率衰减);同时,在方位向上,点目标的多普勒带宽没有集中在同一个距离门上,即单个距离门上信号的多普勒带宽变小,进而导致方位向散焦。

        前面的RDA处理过程是基于前面的小斜视角模型建立的,中间进行了大量近似,所以图像聚焦效果不理想。

        在抛物线模型中,方位向信号是一个理想线性调频信号,变换到频域后的信号也是线性调频信号,且时频关系是一一对应的线性关系。然而,SAR信号的距离历程实际是双曲等效模型,此时时频间的关系是一一对应的非线性关系。这种模型的变换,要求成像处理也要做相应的调整:

  • RCMC和方位匹配滤波的距离历程应当根据新的距离历程进行调整;
  • 方位和距离耦合加剧,需要通过额外的滤波校正耦合导致的散焦

这种滤波就是二次距离压缩(SRC)。考虑SRC的RD算法处理流程如下图所示。

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距离向频域匹配滤波

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方位向傅里叶变换

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 SRC

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距离向IFFT

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RCMC

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方位向压缩与IFFT

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