多方位角多基线星载SAR三维成像方法研究

匡辉 杨威 王鹏波 陈杰

匡辉, 杨威, 王鹏波, 陈杰. 多方位角多基线星载SAR三维成像方法研究[J]. 雷达学报, 2018, 7(6): 685-695. doi: 10.12000/JR18073
引用本文: 匡辉, 杨威, 王鹏波, 陈杰. 多方位角多基线星载SAR三维成像方法研究[J]. 雷达学报, 2018, 7(6): 685-695. doi: 10.12000/JR18073
Kuang Hui, Yang Wei, Wang Pengbo, Chen Jie. Three-dimensional Imaging Algorithm for Multi-azimuth-angle Multi-baseline Spaceborne Synthetic Aperture Radar[J]. Journal of Radars, 2018, 7(6): 685-695. doi: 10.12000/JR18073
Citation: Kuang Hui, Yang Wei, Wang Pengbo, Chen Jie. Three-dimensional Imaging Algorithm for Multi-azimuth-angle Multi-baseline Spaceborne Synthetic Aperture Radar[J]. Journal of Radars, 2018, 7(6): 685-695. doi: 10.12000/JR18073

多方位角多基线星载SAR三维成像方法研究

doi: 10.12000/JR18073
基金项目: 国际科技合作专项(2015DFA10270)
详细信息
    作者简介:

    匡 辉(1990–),男,湖北罗田人,现为北京航空航天大学电子信息工程学院博士生,研究方向为高分辨率星载SAR信号仿真与成像、多方位角星载SAR 3维成像技术。E-mail: kuanghui@buaa.edu.cn

    杨 威(1983–),男,湖北宜昌人,博士,副教授。2011年在北京航空航天大学获得博士学位,现担任北京航空航天大学电子信息工程学院副教授。主要研究方向为高分辨率星载SAR系统设计、成像处理、图像处理和目标检测方法,目前发表论文50余篇。E-mail: yangweigigi@sina.com

    王鹏波(1979–),男,江西波阳人,博士,副教授。2007年在北京航空航天大学获博士学位,现担任北京航空航天大学电子信息工程学院副教授。主要研究方向为新体制成像雷达系统技术、高分辨率雷达成像处理技术。E-mail: wangpb7966@buaa.edu.cn

    陈 杰(1973–),男,河南郑州人,博士,教授,博士生导师。2011年在北京航空航天大学获得博士学位,现担任北京航空航天大学电子信息工程学院副院长。主要研究方向为星载SAR新体制、图像质量提升理论与方法、电离层探测方法等,目前发表论文100余篇。E-mail: chenjie@buaa.edu.com

    通讯作者:

    陈杰   chenjie@buaa.edu.com

  • 中图分类号: TN957

Three-dimensional Imaging Algorithm for Multi-azimuth-angle Multi-baseline Spaceborne Synthetic Aperture Radar

Funds: The International S&T Cooperation Program of China (2015DFA10270)
  • 摘要: 传统星载合成孔径雷达(Sythetic Aperture Radar, SAR)采用多基线的方式可获取目标区域的3维图像,解决了SAR 2维图像中的叠掩问题,但仍存在因遮挡导致的信息获取不足的问题。为此,该文首次提出了多方位角多基线星载SAR 3维成像方法,其不仅解决了叠掩问题,还通过融合不同方位角下获取的3维点云减少了遮挡区域,提升了星载SAR信息获取能力。文中首先建立多方位角多基线星载SAR空间观测模型,并通过推导论证斜视多基线观测和正侧视多基线观测具有相同的数学信号模型,为直接将正侧视时的3维成像方法应用于斜视时的3维处理提供理论支撑;在此基础上,给出多方位角多基线星载SAR 3维成像方法及处理流程,其包括SAR斜视3维处理和多方位角3维点云融合两个步骤;最后,通过方位角45°下的点阵目标实验验证SAR斜视3维处理方法的有效性,并利用方位角45°和–45°下的直升机目标仿真验证多方位角3维点云融合方法的有效性。

     

  • 图  1  多方位角多基线星载SAR观测模型

    Figure  1.  Obsevation model of multi-azimuth-angle multi-baseline spaceborne SAR

    图  2  斜视多基线星载SAR 3维成像几何模型

    Figure  2.  3D imaging geometry of squinted multi-baseline spaceborne SAR

    图  3  方位向配准误差影响分析示意图

    Figure  3.  Influence analysis of the registration error in azimuth

    图  4  方位向配准精度随方位角的变化关系图

    Figure  4.  The relationship between azimuth registration accuracy and azimuth angle

    图  5  方位向配准误差对高度成像影响分析结果

    Figure  5.  Effect of azimuth registration error on elevation imaging

    图  6  多方位角多基线星载SAR 3维成像处理流程

    Figure  6.  3D imaging flowchar of multi-azimuth-angle multi-baseline spaceborne SAR

    图  7  基线分布图

    Figure  7.  Distribution of baseline

    图  8  点阵目标3维分布图

    Figure  8.  3D distribution map of point targets

    图  9  点目标3维成像结果

    Figure  9.  Imaging results of point targets

    图  11  直升机模型电磁散射仿真结果

    Figure  11.  Simulation results of electromagnetic scattering from helicopter model

    图  10  直升机3维结构模型

    Figure  10.  3D structure model of the helicopter

    图  12  直升机目标45°和–45° 3维成像结果

    Figure  12.  3D imaging result of the helicopter target at ±45°

    表  1  仿真参数

    Table  1.   Simulation parameters

    参数 参数值
    中心视角(°) 30
    波长(m) 0.03
    带宽(MHz) 300
    采样率(MHz) 360
    天线长度(m) 6
    脉冲重复频率(Hz) 3000
    轨道高度(km) 520
    偏心率 0.0011
    升交点赤径(°) 0
    轨道倾角(°) 97.44
    近地点幅角(°) 90
    方位角(°) –45~45
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-09-04
  • 修回日期:  2018-12-15
  • 网络出版日期:  2018-12-28

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