[发明专利]一种基于分块成像的大场景高分辨率成像方法和装置

说明书

本申请涉及一种基于分块成像的大场景高分辨率成像方法和装置。所述方法包括：根据PFA有效成像范围将成像区域分割为对应的子成像区域，将子成像区域对应的回波信号重聚焦到子成像区域的中心位置，在距离多普勒域获取子成像区域对应的重聚焦回波信号，对重聚焦回波信号依次进行LOSPI插值、二维IFFT和图像扭曲校正插值运算，得到子成像区域对应的子块图像，拼接子块图像得到对应的大场景高分辨率图像数据。本申请提出的分块成像算法解决了传统PFA算法聚焦深度较小的问题，不依赖于雷达轨迹，并且解决了传统分块成像算法中计算量大运算时间较长的缺点，能够实现对大场景的高分辨率成像。

技术领域

本发明属于雷达成像领域，具体涉及一种基于分块成像的大场景高分辨率成像方法和装置。

背景技术

圆周合成孔径雷达(Circular Synthetic Aperture Radar，CSAR)是一种特殊模式的合成孔径雷达(SAR)，CSAR通过平台做圆周运动实现合成孔径，不同于条带SAR观测几何，CSAR录取数据的过程中，载机平台沿圆周轨迹运动，波束始终指向观测区域中心，极大增加观测目标积累时间，获取目标的全方位信息，并能长时间对探测区域进行监视。CSAR具有全方位角度观测、波长级高分辨率以及三维成像能力，但相比较于条带SAR，其圆周运动方式引入了严重的方位与距离二维耦合，导致部分SAR成像算法不再适用。目前应用于CSAR的成像算法主要有BP(Back-Projection)、极坐标格式化算法PFA(Polar FormatAlgorithm，)。时域BP成像算法适合于任何轨迹SAR成像，然而其运算量较大，对于高分辨率大场景图像来说尤其明显。

频域PFA算法适合应用于聚束SAR成像中，该算法对载机运动轨迹没有限制，可以是直线运动也可以是曲线运动，并且相比较于BP算法运算效率更高，更适合应用于高分辨率图像，因此PFA被广泛应用于CSAR成像中。然而传统PFA算法中采用的平面波假设引入了相位误差，造成图像散焦和扭曲会随着成像场景扩大而越来越严重，因此其聚焦深度较小无法满足大场景高精度成像。

对于图像散焦的校正目前常用的方法有SVPF(Space-variant Postfiltering)和分块成像。SVPF是推导出补偿函数来补偿二次以及高次相位误差，但是该方法中补偿函数是近似推导出来的并不能完全补偿相位误差同时该补偿方法非常依赖于理想的圆形轨迹，在实验过程中难以满足理想轨迹，因此在实测数据中SVPF并不能很好的校正图像散焦。分块成像算法则将整幅图像分割成若干子块，将成像中心分别聚焦于每一个子块中心，每一个子块的大小都在聚焦深度以内，当所有子块都采用PFA算法成像之后再拼接在一起可以得到大场景高精度图像。但是这一类方法存在计算量大、图像拼接处出现不连续的问题，严重影响图像质量。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于分块成像的大场景高分辨率成像方法和装置。

一种基于分块成像的大场景高分辨率成像方法，所述方法包括：

根据PFA有效成像范围将成像区域分割为对应的子成像区域。

将回波信号重聚焦到子成像区域的中心位置，在距离多普勒域对重聚焦回波信号进行分割。

对重聚焦回波信号依次进行LOSPI插值、二维IFFT和图像扭曲校正插值运算，得到子成像区域对应的子块图像。

拼接子块图像得到对应的大场景高分辨率图像数据。

其中一个实施例中，根据PFA有效成像范围将成像区域分割为对应的子成像区域的步骤之前，还包括：

以高次相位误差小于预设值为条件，得到PFA有效成像半径。

根据PFA有效成像半径得到PFA的有效成像范围，得到PFA有效成像范围参数。

其中一个实施例中，在距离多普勒域获取子成像区域对应的重聚焦回波信号的方式包括：