專利名稱：Sar雷達系統及其相關方法
技術領域：
本發明涉及衍射受限的SAR景物，例如用于提供多個物體(例如包括地表面部分)的圖像的(合成孔徑雷達)系統。本發明還涉及基于衍射受限的SAR的方法。
背景技術：
SAR是一種能夠用于從飛機獲取圖像的信號處理方法，或更概括性地來講，是涉及承載其分辨率近似光學系統的分辨率的地面雷達設備的某種平臺。實際上，下降到約半個雷達波長的分辨率是可能的。這種分辨率通過雷達在平臺或飛機路徑的長度L的某個給定直線段內持續對地面成像來實現。從平臺按距離R沿著圓弧測量的所獲得的角度(也稱為方位角)地面分辨率，將是 其中c是光速，以及Fmax、Fmin是雷達使用的頻帶的上下限。此公式由此可以解釋為可能的分辨率與成像過程期間發生的總視線角變化Δθ＝tan-1(L/2R)成反比。在大多數SAR系統中，與飛機路徑與成像的物體之間的距離R比，間距L較小，這意味著Δθ將會小。因此，只能獲得遠大于平均頻率處的雷達波長的地面分辨率。期望能夠提高分辨率，并因此就大得多的視線角變化進行了嘗試。因為此角度逼近其180°的極限，所以地面分辨率逼近其理論極限λ/π。衍射受限(DL)SAR成像意味著SAR成像達到波長級(wavelengthorder)的地面分辨率。但是，逼近衍射分辨率極限涉及需要解決的多個信號處理問題。
即使對于DL系統，L/λ大，一般仍不會增加雷達系統的天線的物理尺寸。對于所謂的帶狀地圖系統，它必須是與λ相同的延長級的。這意味著對于DL SAR，每個單位勘測的地面區域的計算工作變得繁重。
通常，計算機高效處理方法基于雷達原始數據的平面波近似，而大的L/R需要雷達原始數據的球面波表示。這使得SAR處理任務更加困難得多。
必須對與直線飛機軌跡的小偏離進行補償，這可以通過利用有關該偏離的信息的精確導航，并且就此已知的偏離對信號處理進行補償來實現?；蛘?，可以通過實施所謂的自動聚焦來實現補償，在自動聚焦中處理本身涉及消除因非直線飛機路徑所導致的成像誤差的任務。有多個高效的方法用于執行對這兩種情況進行補償，即利用已知的偏離的精確導航或使用自動聚焦。但是，其缺點在于，這些方法僅能用于雷達原始數據的平面波近似。
DL成像是在VHF SAR中實現的。在CARABASTM系統(是瑞典系統)中，Fmax≈85MHz以及Fmin≈25MHz，而Δθ≈60°。這樣，地面分辨率將是2米數量級的。并不極端但也接近衍射極限的是X-帶(X-band)SAR系統，它達到0.1米的地面分辨率。
存在DL SAR處理方法，它可以用在已精確地知道SAR路徑(即平臺或飛機的路徑)時。為了使得系統實用而無需對導航有高要求以及使得系統太昂貴，應該將這些方法推廣，以使它們也能夠在缺乏平臺路徑的有關信息或有關信息不太精確時應用。
圖1中解釋了非DL運動誤差補償的原理。微波SAR中使用的非DL SAR成像基于如下假設雷達波在成像的區域上是近似平面的。然后運動誤差由于量程(range)轉換會影響SAR原始數據。因此可以僅通過如圖1所示的在原始數據中進行量程調整(range adjustmen)來實現SAR聚焦，在圖1中，A、B指示理想的直線SAR路徑，而曲線CD指示實際的流經路徑，假設掃過圖像上的雷達波前是近似平面的，在P點以及在某個量程(即沿著地面與雷達波前W1之間的交線)收集的實際數據將近似地與在Q處沿著直線路徑以另一個量程(即沿著地面與雷達波前W2之間的交線)收集的理想數據相同。因此，通過在數據中引入適合的量程偏移可以，可以將這些數據視為由正確的地面點產生，同時維持直線路徑的假設。
考慮DL SAR處理，執行DL SAR處理的最顯見的方式是基于使用量程徙動算法(range migration algorithm)RMA的使用，這種算法可以實施為通過FFT(快速傅立葉變換)在計算上快速實現。這與非DLSAR處理的基于傅立葉的近似方法類似。
RMA認識到雷達波將呈球面橫跨于成像的區域上。但是，RMA關鍵性地取決于如下原理，對于沿著直線移動的平臺，可以將此球面波轉換成平面波展開，該SAR處理以與非DL成像相似的方式設計。
如果將雷達波的球面特性納入考慮，則無法將軌跡偏離表示為量程徙動，如圖2所示，其中使用與圖1中相同的引用數字。采用RMA的DL成像假設球面雷達波前呈圓形與(大致)平面的地面相交。SAR平臺也努力地遵循理想的直線路徑AB，而CD是流經的實際路徑。因此，情況是在P處收集和某個量程(即沿著地面與雷達波前W1之間的交線)處的數據不再與沿著對應于任何其他量程的直線、在任何點Q處收集的理想數據完全相同。轉換沿著實際路徑收集的數據以與直線路徑假設相適不再是無關緊要的。因此，以沿著直線軌跡捕獲的相等數據補償數據的可能性喪失，RMA方法將不可應用。取代RMA，為了執行DL SAR處理，可以使用所謂的全局反向投影GBP。這是一種計算機斷層掃描術中也使用的技術。但是，GBP的缺點在于它在計算上沒有效率。因此，要成像的區域必須很小。但是，GBP的優點在于，它不涉及有關平臺路徑的直線性的任何假設。因此，如果平臺按已知但非直線的方式移動，則GBP可以用于SAR處理。
但是，當平臺路徑與直線偏離時，地面地形對于聚焦來說也變得重要。這意味著在這種情況中，地面地形必須是已知的，但是如果與直線路徑的偏離小，則精確度無需非常高。
非DL SAR成像中由量程徙動所進行的運動補償無需SAR路徑的完整知識。但是，DL SAR聚焦需要SAR路徑的完整知識。因為L/λ大，所以SAR路徑將涉及全部必須是已知帶有與波長相關的精確度的多個自由度，這是非常復雜的且對設備、處理方式等提出了非常高的要求。
對于非DL SAR，并且因為L/λ小，所以主要地面反射物將在原始數據中已經是明白的，并且可以用于估算與直線軌跡平臺路徑的偏離所導致的量程徙動。對于帶狀地圖DL成像，雷達系統的物理天線必須相對于λ(即以波長為單位)來說比非DL SAR成像的情況甚至更小。這種小天線不提供任何初始分辨率，這意味著除了很不常見類型的地面(例如大的工業廠房)外，將沒有在DL成像中格外復雜的主要地面反射物出現在原始數據中。由于DL成像的上文論述的特征，顯然DL自動聚焦是最復雜的問題。
為了能夠更好地處理運動誤差，已經開發多種所謂的局部反向投影方法LBP。它們具有與GBP相同的、在DL SAR中將已知運動誤差納入考慮的能力。但是，它們在數字上有效得多，并且通過使用LBP，使得獲得對例如具有很大航空覆蓋的CARABAS數據的實時或接近實時的處理成為可能。
一種此類方法是，所謂的因子分解的快速反向投影(FactorizedFast Backprojection，FFB)，在“使用快速因子分解的反向投影進行合成孔徑雷達處理”(Synthetic-Aperture Radar Processing using FastFactorised Back-Projection，IEEE Trans.Aerospace and ElectronicSystems，Vol.39，No.3，pp.760-776，2003 by Ulander，L.，Hellsten，H.and Stenstrom，G)中也有所描述。n基FFB SAR處理算法產生基于原始數據集的SAR圖像，該原始數據集由來自長度L的平臺路徑線段上分布的nk個位置的雷達作用距離返回組成，其中n和k是整數。通常n＝2或n＝3，而k≈10。但是，出于誤差增加減緩的目的，還可以考慮n≈10且k≈8。FFB SAR圖像重構以k次迭代進行，從而每次迭代執行子孔徑歸并(subaperture coalescing)，從而為前次迭代中定義的每n個相鄰子孔徑形成一個新的子孔徑。對于每個迭代級處的每個子孔徑，有相同地面部分的SAR圖像與之關聯。可以基于它們的幾何數據以及它們相對于地面的定向將歸并子孔徑與關聯的地面圖像的線性組合關聯，新子孔徑據此變成與角分辨率提高了系數n的單個新SAR圖像關聯。第一次迭代的子孔徑定義為具有等于nk個數據位置之間的間隔的長度。此間隔一般是雷達系統的真實孔徑的某個分數。第一次迭代的關聯的SAR圖像僅為nk個量程返回，每個圖像僅具有雷達系統的真實孔徑的角分辨率。
FFB的優點在于，因為角分辨率隨著每次迭代呈指數級地增加，所以初始迭代時的圖像表示允許不精確級別的離散化，以便節省計算工作量。僅最后一次迭代才需要最終SAR圖像的完整離散化。實際上，對于N×N點SAR圖像，其中有N＝nk個沿著SAR路徑的數據位置，FFB計算工作量約為N2xnlogN。這意味著計算工作量與RMA以及非DL SAR的基于傅立葉的方法的計算工作量相當，需要約為N2x2logN的處理工作量。
發明內容
因此所需要的是一種可用于獲取地面部分或相似的圖像的雷達系統。具體來說，需要一種小、便宜且結構緊湊的雷達系統。還需要一種雷達系統，它簡單且能夠容易地插入平臺、飛機等中。
具體來說，需要一種雷達系統，它支持有效且容錯的處理，據此可以消除因非線性平臺路徑所致的成像誤差。甚至更具體來說，需要一種雷達系統，可以將其與簡單的導航設備一起使用或甚至無需依賴于任何特定的導航設備來使用該雷達系統。
具體來說，需要一種雷達系統和方法，分別用于有效地從包括雷達設備的可移動平臺提供具有最優分辨率的圖像，該最優分辨率相對于地表面部分的給定長度是最優的，通過該雷達系統和方法，可以實現上述目的的其中一個或多個目的。簡言之，分別需要一種系統和方法，能夠實現DL SAR自動聚焦。
因此，本發明提供具有權利要求1的特征的雷達系統。具體提出一種雷達系統，它包括可沿著平臺路徑移動的平臺，其相對于例如地表面部分的多個物體，其中所述平臺適于支撐或承載雷達設備，所述雷達設備包括至少一個天線并適于實現用于再現物體的衍射受限的合成孔徑雷達技術。它還包括記錄部件和SAR處理部件，所述記錄部件用于收集和記錄所述平臺沿著平臺路徑移動期間收集的距離數據或已知距離數據以及雷達原始數據，所述SAR處理部件用于處理所收集的(或已知)數據和雷達原始數據。所附的子權項提供具有優點的或優選實施例。
具體來說，根據本發明，處理部件適于提供雷達原始數據的球面波表示，并且還適于形成沿著相關于線性子孔徑的非線性平臺路徑的SAR圖像(雷達振幅)的序列，采用空間中飛機路徑點之間的空間向量的形式。該處理部件還適于提供作為對應向量之間的向量相加的相鄰子孔徑合并(merge)，其中使用關聯到公共地面區域部分的相鄰子孔徑的SAR圖像來以提高的分辨率構造相同區域上的新SAR圖像，且該新SAR圖像關聯到與歸并的子孔徑對應的向量之和的子孔徑。該處理部件還包括用于執行自動聚焦操作的部件，其中所述自動聚焦處理部件適于比較與要相加的子孔徑向量相關的SAR圖像，以便找出這些子孔徑向量之間的相對定向，并因此定義用于構造這些子孔徑的向量之和的SAR圖像的參數。
具體來說，自動聚焦處理部件適于成對地合并SAR圖像?；蛘撸詣泳劢固幚聿考m于三個一組或四個或以上一組地合并SAR雷達圖像。
具體來說，提供地形信息提供部件以收集或估算有關要成像或表示的地面部分的地形的信息。所要求的地面地形信息的精確度取決于飛機路徑的非線性的程度。實踐中，在許多應用中，地形是理想地平坦的假設將足夠精確。在一個實施例中，地面地形信息通過一個函數給出，該函數描述方位角與地面地形對極坐標中各個時間點處各個位移向量至地面的距離以及相對于各個位移向量的方向的極角的相關性。
具體來說，當地形信息是不相關的時，利用子孔徑構造新SAR圖像且其子孔徑是作為貢獻(contribution)SAR圖像的子孔徑的向量之和，將僅與這些向量之間的相對定向相關而與它們在地面上的絕對位置無關。例如，如果SAR圖像是通過將子孔徑向量成對相加來構造的且這些向量幾乎是平行的，則僅向量的長度和向量之間的角度是重要的。例如，如果向量之間的角度大(例如沿著SAR路徑的某個突然的平臺操縱(maneuver))，將存在與地面地形的某種相關性，其形式為與兩個歸并的子孔徑的平面和地面平面的角度的某種相關性。具體來說，自動聚焦處理部件適于通過以迭代方式每次改變影響歸并的SAR圖像的構造的至少一個參數來成對地比較SAR雷達圖像，并因此找出描述合并子孔徑之間的相對定向的參數選擇，這提供要線性地組合成一個新圖像的兩個SAR圖像之間的最佳匹配。
具體來說，在一個實施例中，要歸并的SAR圖像的匹配通過要歸并的公共區域上的圖像強度(取平方的幅度)的相乘和積分來獲得的相關值進行測量。SAR圖像振幅本身之間的相關性不常是有用的，因為大多數類型SAR景象中富含斑點。
在備選實施例中，自動聚焦處理部件適于通過將SAR圖像分成子圖像并將圖像內的子圖像相關聯以計算包括極坐標中兩個相鄰點Xi，Xi+1之間的角度β(Yi/2)的至少一個參數從而獲取相關性最大值。
當子孔徑的長度小，即在歸并鏈的早期階段時，關聯到某個長度的子孔徑的SAR圖像的分辨率單元的數量將會小。同樣，因為在早期階段，所以每個分辨率單元貢獻是非常多地面散射體上的平均值，預期SAR圖像對比度也會低。因此要在歸并參數的變化下歸并的SAR圖像之間的匹配的最優情況將不是非常清楚(sharp)。當歸并繼續到大子孔徑的級別時，精確度將會高且匹配將會準確。其結果是，FFB鏈中所需的角精確度與孔徑的長度成反比，因此它匹配在描述的自動聚焦方法中所達到的精確度。換言之，歸并鏈中將無需“返回”并重新調整已經過的迭代階段中的較短子孔徑向量的相對定向，因為這種精密調整將不涉及這些先前的迭代階段對其來說重要的粗略級別分辨率。
雷達系統可以使用不同類型的波。在一些實施例中，它適于使用微波來用于雷達測量。在有利的備選實施例中，它適于使用具有例如約3-15米波長的無線電波。
迄今為止，以簡單且有成本效率的方式使用無線電波提供具有良好分辨率的圖像尚不可能，因為子孔徑的合并需要使用與地面相對固定的坐標來實現。根據本發明，能夠做到這一點，因為能夠將坐標轉換成相對于地面不固定而是相對于平臺固定的坐標系，這意味著能夠實現自動聚焦。因此提供了對應的方法，它具有權利要求13所述的特征。
下文中將進一步以非限制形式并參考附圖描述本發明，其中 圖1非常示意性地分別圖示假設平面波前的SAR平臺的理想和真實實際路徑， 圖2非常示意性地分別圖示假設球面波前的SAR平臺的理想和真實實際路徑， 圖3以示意形式圖示將兩個子孔徑合并成新子孔徑。
圖4是根據本發明的雷達系統的非常示意性的框圖， 圖5是在數學方面描述以迭代方式合并子孔徑對的過程的詳細流程圖，以及 圖6是在數學方面描述當未知平臺的路徑時實現的自動聚焦過程的詳細流程圖。
具體實施例方式 本發明分別提供一種雷達系統和方法，其中以如下方式使用FFB算法實現DL SAR處理部件處理無需假設任何特殊的顯著地面特征將出現在原始數據中，即便這樣利于確定平臺路徑并因此利于運動補償。這是非常有優勢的。而且，平臺路徑與大量參數相關，這暗示需要相當的計算便利且需要系統中足夠快速的復雜設備的運動確定參數的大的集合。
首先，以某種程度上更普遍性的方式描述本發明的概念，可以說它由三個主要部分構成。第一，假設Pi是空間中的點集合，并且Pi→Pi+1是一組具有共有長度L且對相同地面區域Ω成像的相鄰子孔徑?？紤]以屬于成像地面區域Ω的點Q為中心的分辨率單元AL的圖像振幅(這里表示為
)。從孔徑A→B(參考圖1，2)獲得的分辨率單元大小將產生在A→B上約為常量但是在較大距離上會變化(因為分辨率單元的反射分量之間的相干性)的雷達反向散射振幅。實際上，圖像振幅可以表示為積 其中對于每個子孔徑Pi→Pi+1和系統分量，分量
隨機地波動(具有0的均值和1的方差(variance))，其中f(Q)提供
的振蕩特性的振幅界限。f(Q)的值是地面在分辨率單元中的特性。
考慮Ω的分辨率單元Ω/AL的集合上定義的任何隨機函數x(Q)的均值，假設有NL個這樣的單元，作為近似計算均值是可能的，該均值將是 考慮Ω的兩個獨立SAR圖像
和
，并計算均值表達式， 1 2 對于1，得到 以及對于2，得到 如果可以假設<f(Q)2>＝<g(Q)2>，則 來自兩個孔徑的這兩個SAR圖像
和
在有關兩個孔徑相對于地面的定位沒有達成一致時獨立的出現。由于這種不一致，子孔徑的其中之一或二者將歸因于至任何特定地面點P的錯誤反射率f(Q)或g(Q)。這些值的至少其中之一源自另一個地面點Q′，向量Q→Q′對應于該定位錯誤。
最后的公式(3)根據本發明提供用于將SAR圖像聚焦的關鍵工具，如果平臺路徑是未知的話，該工具則是必不可少的。它具體結合下文將描述的FFB方法來使用。確切地來說，這說明，比較子孔徑圖像，可以通過優化過程將子孔徑對齊，其中對于成對的相鄰子孔徑，對如下表達式求值 當兩個子孔徑對齊，以使對應的反射率歸因于一個地面點時，該表達式將為最大值，給定NL和方差
的絕對值充分地大，因此這與路徑是未知時的特定情況相關，并描述作為本發明的一個特征的自動聚焦過程，通過本發明的基本或基礎實現使之成為可能，即實現FFB處理的特定方式。
為了變得有效，可以將所制定的最優化標準與根據本發明的FFB處理方法一起使用。給定的標準要求應對應于兩個相鄰子孔徑來獲取兩個SAR圖像。該標準允許這些子孔徑能夠彼此正確地定位，并且如果為FFB算法選取基2(n＝2)，則它將通過成對地合并子孔徑SAR圖像來完整地重構SAR圖像。因此基2FFB算法將允許無論何時只要在重構方案中請求它們的位置的知識，即當平臺路徑未知時，子孔徑位置能夠通過上文(3)制定的標準來調整，其中假設<f(Q)2>＝〈g(Q)2〉。
返回到本發明的基本部分，并且考慮本發明的第二基本部分，這里假設平臺路徑是已知的，FFB處理可以依賴于SAR圖像與地面位置之間的固定關系。但是對于自動聚焦來說，在繼續FFB處理時，不可能假設任何中間子孔徑圖像具有相對于地面點的某個特定位置，因為在連續的子孔徑合并階段中，任何此類子孔徑及其關聯的SAR圖像將會相對于地面有所偏移。
如果路徑是未知的，則存在SAR圖像與地面地形相關的復雜情況。因此，需要有子孔徑與地面位置之間的某種關聯性。對于幾乎直線路徑，即當旨在直線航程上飛行時，相關性弱且關聯性因此僅是近似的。這意味著，對于任何子孔徑SAR圖像對，無需確切地知道對應的地面位置?？梢酝ㄟ^最優化標準(3)來匹配它們，但是甚至在匹配之后，仍不應或無需對地面位置進行確切假設，這是具有優勢的。
圖3示出子孔徑對A→B和B→→C的內蘊SAR圖像坐標。通過合并得到的新子孔徑是A→C，SAR圖像坐標是由在A→C的中點處由合并原點定義的坐標，A→C是測量指向任意地面點的向量R的極角Θ的極軸而相對于三角平面A→B→C測量極方位角Ψ。
參考圖3，fA→C(R，Θ)是合并的SAR圖像，以及f(0)A→B(R，Θ)、f(0)B→C(R，Θ)分別是相對于A→B和B→C的SAR圖像。所有三個SAR圖像以具有相對于A→C的方向測量的極角Θ和相對于A→C的中點的距離R的極坐標表示。而且，fA→B(R，Θ)和fB→C(R，Θ)表示具有分別相對于A→B和B→C的方向測量的極角Θ以及分別相對于A→B和B→C的中點的距離R的SAR圖像。
地面地形對于SAR聚焦是重要的，除非A→B和B→C是平行的或如果路徑是已知的。在第一種情況中，地面地形暗示函數關系Ψ＝Ψ(R，Θ)，而方位角Ψ是相對于包含(非退化(non-degenerate))三角A→B→C的平面來測量的。如果A→B和B→C是平行的或如果不是，假設Ψ＝Ψ(R，Θ)，則A→B和B→→C的極坐標和A→C的極坐標之間存在顯示坐標轉換。通過這些轉換，進行如下計算是可能的 f(0)A→B(R，Θ)＝fA→→B{RA→B[R，Θ，Ψ(R，Θ)]，ΘA→B[R，Θ，Ψ(R，Θ)]} f(0)B→C(R，Θ)＝fB→C{RB→C[R，Θ，Ψ(R，Θ)]，ΘB→C[R，Θ，Ψ(R，Θ)]} 據此，可以根據如下公式計算合并的子孔徑SAR圖像 fA→C(R，Θ)＝f(0)A→B(R，Θ)+f(0)B→C(R，Θ) 總的來說，給定三角A→B→C的形狀，例如分別為|AB|和|BC的長度和B處的角度，以及至某個近似度(假設A→B→C接近退化，即B小)，給定其相對于地面的定向，可以計算合并的SAR圖像。無需對A、B、C相對于地面的位置的精確假設。為了找出A→B→C的形狀，形成如下表達式 (5)相對于A→B→C形狀的變化的最優值提供兩個子孔徑的正確定向以用于它們的合并。
對子孔徑對的相互定向進行最優化，并將它們的子孔徑合并成新子孔徑，對所有子孔徑長度執行此過程，從原始數據級處理到完整圖像，從而形成完整的自動聚焦鏈。
根據本發明的第三方面，當長度L小時，即在自動聚焦的早期階段時，關聯到長度L的子孔徑的圖像的分辨率單元的數量NL將會小。同樣，因為在早期階段，所以每個分辨率單元貢獻是非常多地面散射體上的平均值，預期
的絕對值也會低。當L小時，上文提到的和的最優值將不明顯，但是其結果是FFB鏈中所需的角精確度與長度L成反比。因此情況是，當L小時，沒有統計可用于作出有關三角形A→B→C的形狀的精確假設。另一方面，無需精確假設，因為SAR圖像fA→B(R，Θ)的分辨率低。當稍后在自動聚焦鏈中L變大時，SAR圖像的較高分辨率能使合并過程中的精確度提高，這也將是合并的SAR圖像保持充分聚焦所必需的。無需在迭代鏈中“返回”，并重新調整已經過的迭代階段的三角A→B→C的形狀，因為這種精密調整將不涉及先前迭代階段對其來說重要的粗略級別分辨率。這種自動聚焦方案的特性說明它將在數字上是便利的。
圖4非常示意性地圖示具有雷達設備1的平臺10的框圖，雷達設備1包括天線2。雷達設備還包括處理部件3，處理部件3可以包括自動聚焦處理部件4或與自動聚焦處理部件4通信。以示意方式圖示的還有，任意類型的導航系統5，例如GPS(全球定位系統)，用于制作地面部分20的圖像。
在一般特點中，本發明涉及僅涉及合并的子孔徑對的內蘊坐標的FFB處理的特定公式化的供應(provisioning)，其對SAR路徑或平臺路徑是已知的以及是未知的情況均可應用。通過此基本解決方案，使得提供針對平臺路徑是未知時的問題的解決方案成為可能。這將參考流程圖5和6來進行解釋。
因此，參考圖5，頂部的方波脈沖串(時間)圖示時鐘激勵，它提供對數據的時間指定和地理位置測量。地理位置測量在雷達數據之間纏結(intertwine)或反之亦然，由此可以假設每個雷達數據定位在由定位或導航系統101A提供的兩個已知平臺位置之間的中點處。假定P0，P1，...，
是空間中的點集合，102，并且假定Xi＝Pi→Pi+1是包括對相同地面區域成像的共有長度L的相鄰子孔徑的向量，即各個Pi之間的向量。因此，考慮SAR圖像重構的N+1個階段的迭代過程中每次迭代階段l，l＝0，1，...，N，假定給定了源于線性孔徑的一組kN-l(k＝2，3，....)個SAR圖像
這些線性孔徑形成三維空間中的點Pi之間的向量的連接鏈Xi＝PiPi+1；i＝0，1，...，kN-l。通過某個距離誤差界限給出點Pi；Pi+1；Pi+2；...等的定位精確度。而且，在某個給定的界限內，認為向量Xi是相等長度的并且沿著直線延伸(meander)。認為纏結的SAR雷達圖像fxi覆蓋相同的地面區域Ω，102B。
假設SAR圖像由將每個SAR圖像表示為函數
的相同算法推導出，其中而R是Ω中的任何地面點與Xi的中點Qi＝Pi+Xi/2之間的徑向向量；
是相對于Xi的方向的極角cos-1(Xi·R/|Xi|R|)。角分辨率是λ/Xi|。認為坐標網格(mesh)角精細度為此值的某個固定分數103、104、105。
如上文論述的，假設并暗示地面地形的知識，即對于每個SAR圖像
關聯有函數該函數描述某個給定精確度下，地面地形對
和
的方位角相關性；單位向量n是在Xi的正交補集中任意選擇的，105A。
然后，定義向量Yi/k＝Xi+Xi+1+...+Xi+k；i＝0，k，...，kN-l-1。注意在給定的界限內，所有向量Yj是相等長度的并且沿著直線延伸。形成參考步驟103的、按上文論述的相同固定慣例的、相對于Yj的SAR圖像極坐標RYj和ΘYj和具有按λ/|Yj|的固定分數給定的角精細度提高k倍的SAR圖像坐標網格。
然后，執行坐標轉換，
和
(這里
表示舍入到最接近的較小整數值)。表示根據步驟103獲取且屬于作為坐標系和它們的和向量
的坐標網格中的k個SAR圖像
的向量Xi，Xi+1，...，Xi+k，的k個SAR圖像，108。
然后將每個組中的k個SAR圖像
相加，由此角分辨率提高k倍到約λ/|Yj|而獲得kN-1個SAR圖像
i＝1，2，...，kN-l-1。
當獲得坐標轉換
和
時，對于kN-l-1個孔徑Yi滿足上文參考步驟101A-103的條件，并且可以重復構造步驟以獲得對應于迭代l+2的kN-l-2個孔徑Zi/k＝Yi+Yi+1+...+Yi+k；i＝k，2k，...，kN-l-2。
從l＝1到l＝N構造迭代，僅給出具有從第一SAR孔徑位置P1伸展至最后SAR孔徑位置
的孔徑的一個SAR圖像，且其分辨率由孔徑
的長度確定。該過程的此部分是通用的，并可應用于SAR或平臺路徑已知和未知的情況。
參考圖6的流程圖，現在在SAR路徑未知時將考慮此過程。因此，考慮SAR圖像重構的迭代過程中的迭代階段l。
因此，參考修改的步驟104。
假設有源于線性孔徑的一組2N-l個SAR圖像
形成連接的向量鏈Xi＝PiPi+1；i＝0，1，...，2N-l，參考圖5中的201A、201B。但是，這里假定Pj；Pj+1；Pj+2；...的定位是未知的或以不足的精確度來提供的。
假設SAR圖像覆蓋相同地面區域Ω，但是僅近似地知道Ω的定位，而以足夠低精確度獲知地面地形是足夠的。假設Ω不大于可假設它是平面的情況。這不是限制，因為對于波狀地面，當前重構鏈將局部地應用于地面的任何小且因此近似平面的區域。假設如上文論述的，向量Xi具有相等的已知長度的并且沿著直線延伸。同樣如上文論述的，假設SAR圖像是由將每個SAR圖像表達為函數
的相同算法推導的。這里R是Ω中的任何地面點與Xi的中點Qi＝Pi+Xi/2之間的徑向向量；
是相對于Xi的方向的極角cos-1(Xi·R/|Xi|R|)。角分辨率是λ/|Xi|。假設坐標網格角精細度為此值的某個固定分數。地面地形的知識暗示對于每個SAR圖像
關聯有已知的函數該函數描述某個給定精確度下，地面地形與
和
的方位角相關性。
現在將描述迭代l+1的構造步驟，(考慮k＝2)；定義向量Yi/2＝Xi+Xi+1；i＝0，2，...，2N-l-1，同樣在給定的界限內，這些向量是相等長度的并且沿著直線延伸。如上文論述的，參考步驟106，如上所述定義SAR圖像極坐標
并以λ/|Yi|的固定分數給定的、提高2倍的角精細度形成SAR圖像坐標網格。
在下文中，將描述針對未知平臺路徑的情況下的特殊情形。
坐標
或
中給定的任何三維點可以達到某個容限，并且基于一個單一參數的假設，可以由坐標
通過坐標轉換
和
來重新表示。實際上，即使Xi，Xi+1的定向是未知的，仍可以進行如下的觀察 以某個精確度給出各個向量|Xi|的長度，并假定在給定的界限內，這些向量是相等長度的并且沿著直線延伸。其次，因為地面地形相對于Xi和Xi+1的定向由地面地形函數
和
給出，所以根據上文有關圖像的說明，假設它由將每個圖像表達為函數
的算法推導出，Xi和Xi+1相對于地面平面的角度
和
是已知的。
但是，如果地面在
的精確度內是平坦的，則有關
和
的知識的此限制使得Xi和Xi+1之間的角度仍未確定。
給定長度|Xi|、|Xi+1|、角度cos-1(Xi·Xi+1/|Xi‖Xi+1|)和地面地形函數
和
暗示坐標轉換和如果cos-1(Xi·Xi+1/|Xi‖Xi+1|)是未知的，則坐標轉換將取決于一個未知的參數
對于參數
的每個選擇，將按上文論述獲得的且屬于Xi和Xi+1的每對SAR圖像
和
表示為坐標系及其和向量
的坐標網格中的SAR圖像對
這樣，在新的共有坐標系中計算并改變
以便找出它的提供相關性最大值的值，203、204。
為進行精密調整的目的，還可以對于每個β改變第二和第三參數，253、251和252，向量Xi，Xi+1的絕對值對應于這些長度，角度
是各個向量與地面形成的角度。
是
和
之間的角度，并且可以是非常大，例如，2、3或4度(或更多或更少)。應該明確的是這些數字僅出于舉例說明的原因而給出，并用于解釋此角度
是最具決定性的因素。可以采用多種方式來執行此相關性或最大化過程，因此圖6中僅以示意形式圖示一個示例。因此，當對于
實現了估算時，按上文論述的，通過改變第二和第三參數來對相關性求值。這樣，稍微改變
來找出對應于
的任何精密調整的最大值。
最后，在205中，對更精細的(refined)坐標網格
中的調整的SAR圖像對計算由此以提高2倍約為
的角分辨率獲取2N-1個SAR圖像
然后，與參考圖5論述的已知孔徑的情況一樣，重復這些迭代。
因此圖6圖示根據本發明的自動聚焦過程，這通過參考圖5論述的通用方法來實現。
正如本申請中前文論述的，還可以采用其他方式來執行相關，如上文論述的，可以將SAR圖像分成更小的子圖像，不是改變
等，而是改變子圖像，以非線性方式使之變形(distorted)，如果將它們分成更小的子圖像，則可以由此移動它們，以便能夠查看哪種類型的變形產生β，α等的錯誤估計。這意味著無需最優化，而可以計算β，α等。
因此，根據本發明，提供一種FFB的特定公式化，它僅依賴于平臺路徑的內蘊坐標，這樣又能夠在平臺路徑未知的情況下通過對偏移子孔徑段應用FFB的公式化以便找出提供最優SAR圖像聚焦的路徑來實現自動聚焦。FFB的特定實現是具有優勢的，因為它提供將FFB充分對稱地分成多個處理階段。它還使FFB減至與平臺路徑的坐標的基本相關性。與公知的FFB方法比較，它使得對運動、地形和舍入誤差的處理相關性簡單明了。因此本申請中描述的方法對于實現快速碼是非常有用的，而在選擇處理硬件和體系結構時僅足夠的計算精確度對于該快速碼是至關重要的。
通過本發明，盡管是低頻率的無線電波仍將提供非常好的分辨率，這也極其具有優勢。
應該明確的是，本發明并不局限于特定圖示的實施例，而是在所附權利要求的范圍內可以采用多種方式對其進行改變。該雷達設備可以例如安裝在任何類型的平臺上，并且可以包括一個或多個天線，使用無線電波或微波等，并且可以在平臺路徑未知的情況下使用任何適合的相關性或最大化方法。
權利要求
1.一種雷達系統，包括可相對于某個景物沿著平臺路徑移動的平臺，所述景物例如包括地表面部分，所述平臺適于支撐或承載定位設備、定時設備和雷達設備并且適于實現用于對所述景物成像的衍射受限的合成孔徑(SAR)技術，并且包括用于收集和保存雷達原始數據的記錄部件，這些雷達原始數據包括注釋有距離的雷達回波振幅以及收集所述雷達回波振幅的時間瞬間，以及所收集的雷達原始數據與平臺位置測量數據纏結，所述平臺位置測量數據注釋有收集所述位置測量數據的相應時間瞬間，所述雷達設備還包括用于使用所收集的雷達原始數據和位置測量數據進行SAR處理的處理部件，其特征在于，
所述處理部件適于通過迭代計算長度k的雷達振幅的總和的序列，其注釋有距離和角度參數、相對于三維空間中的共有原點定義，以及其中所述共有原點定義在沿著k個連接的三維向量P0P1，P1P2，...，Pk-1Pk的向量和P0P1+P1P2+...+Pk-1Pk形成的向量的位置處，每個所述三維向量包括所述總和中的每個雷達振幅項的相應原點，并且各稱為子孔徑，以及其中處理部件適于通過將雷達原始數據視為所述雷達振幅以在第一迭代階段中啟動迭代過程，其中這些雷達數據具有它們的原點，所述原點沿著由執行的定位測量給定的三維點中開始和結束的向量。
2.如權利要求1所述的雷達系統，其特征在于，
所述處理部件適于通過選擇值k等于2，以迭代方式成對地合并雷達振幅或SAR雷達圖像。
3.如權利要求1所述的雷達系統，其特征在于，
所述處理部件適于以迭代方式三個一組地，即k＝3地合并雷達振幅或SAR雷達圖像。
4.如權利要求1所述的雷達系統，其特征在于，
所述處理部件適于以迭代方式四個或四個以上一組地，即k≥4地合并雷達振幅或SAR雷達圖像。
5.如權利要求1-4所述的雷達系統，其特征在于，
所述子孔徑P0P1，P1P2，...，Pk-1Pk在所有迭代階段中是近似地共線，由此所述雷達振幅將僅近似地與距離和一個角度參數相關，并且在于所述角分辨率對于每次迭代以系數k來提高，所述處理部件適于將初始角度離散化網格選為粗略的，并以迭代方式對于每次迭代按系數k使其更精細以創建最終的雷達振幅或SAR圖像。
6.如權利要求1-4所述的雷達系統，其特征在于，
所述處理部件適于處理非共線部署的子孔徑P0P1，P1P2，...，Pk-1Pk，所述景物包括具有定向的平面以及所述處理部件適于提供有關所述定向的信息以將與相對于某個子孔徑向量點的距離和角度相關的雷達振幅變換到多個子孔徑向量的向量和形成的新原點。
7.如權利要求6所述的雷達系統，其特征在于，
所述處理部件適于處理平臺位置測量....未知足夠或給定的精確度，以及適于在將雷達振幅求和之前，通過要求所述雷達振幅盡可能相似，基于將所獲取的雷達振幅進行匹配來執行自動聚焦處理動作，以便在每個迭代階段中找出所述子孔徑P0P1，P1P2，...，Pk-1Pk之間的適當坐標變換。
8.如權利要求7所述的雷達系統，其特征在于，
對于每次迭代，假定k＝2，所述自動聚焦處理部件適于通過如下步驟執行雷達振幅或SAR圖像的成對匹配以迭代方式改變要相加的兩個相應子孔徑P0P1和P1P2之間的相對定向和它們至例如地面平面的景物的定向，直到找到相關性最大值為止，并且對由此找到的特定幾何中的所述雷達振幅或SAR圖像進行變換和相加。
9.如權利要求8所述的雷達系統，其特征在于，
所述處理部件適于執行雷達振幅或SAR圖像之間的匹配，其包括所述雷達振幅的強度或平方模之間的相關。
10.如權利要求8或9所述的雷達系統，其特征在于，
所述自動聚焦處理部件適于通過如下步驟獲取相關性最大值將所述雷達振幅或SAR圖像分成子圖像，并通過將子圖像內的子子圖像相關以計算包括要相加的每相應兩個子孔徑之間的角度β的至少一個參數。
11.如權利要求1-10中任一項所述的雷達系統，其特征在于，
所述雷達系統適于使用微波來進行所述雷達測量。
12.如權利要求1-10中任一項所述的雷達系統，其特征在于，
所述雷達系統適于使用具有約3-15米波長的無線電波來進行所述雷達測量。
13.一種從支撐或承載定位設備、定時設備和雷達設備的可移動平臺、使用用于對景物成像的衍射受限的合成孔徑技術來提供所述景物的圖像的方法，例如地表面部分的圖像，所述方法包括如下步驟
-收集和保存雷達原始數據，所述雷達原始數據包括注釋有距離的雷達回波振幅以及收集所述雷達回波振幅的時間瞬間；
-執行注釋有相應測量時間瞬間的平臺測量，以使所述收集的雷達原始數據變成與所述平臺測量纏結；
-以迭代方式計算相對于三維空間中的共有原點定義的長度k的雷達振幅的總和的序列，所述共有原點是在沿著k個連接的三維向量或子孔徑P0P1，P1P2，...，Pk-1Pk的向量和P0P1+P1P2+...+Pk-1Pk形成的向量的位置處定義的，各子孔徑包含所述總和中的每個雷達振幅項的相應原點，計算步驟如下
-在第一迭代階段中啟動迭代過程，其中將雷達原始數據視為所述雷達振幅，這些雷達原始數據具有它們的原點，所述原點沿著由執行的位置測量給定的三維點中開始和結束的向量。
14.如權利要求13所述的方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟
-以迭代方式成對地，即k＝2或3個或3個以上一組，即k≥3地合并雷達振幅。
15.如權利要求13所述的方法，其特征在于，
所述方法包括如下步驟對于基本上共線的子孔徑
-最初選擇粗略的角離散化網格，
-以迭代方式獲得按系數k使其更精細的角離散化網格，從而獲得最終雷達振幅或SAR圖像。
16.如權利要求13或14所述的方法，其特征在于，
所述方法包括如下步驟對于非共線子孔徑-使用有關所述景物形成的平面的定向的信息以將與相對于某個子孔徑向量點的距離和角度相關的雷達振幅變換到多個子孔徑向量的向量和形成的新原點。
17.如權利要求16所述的方法，其特征在于，
所述方法包括如下步驟，當所述平臺位置測量的精確度未達到給定級別或不足夠時，
-在將雷達振幅求和之前，通過要求所述雷達振幅盡可能相似，基于將所獲取的雷達振幅進行匹配來執行自動聚焦處理動作，以便在每個迭代階段中找出所述子孔徑之間的適當坐標變換。
18.如權利要求17所述的方法，其特征在于，
所述方法包括通過所述自動處理部件并且在每次迭代中執行如下步驟
-通過假設k＝2成對地匹配雷達振幅，并以迭代方式改變相應兩個子孔徑之間的相對定向和它們至所述景物的定向，直到找到對應于特定幾何的相關性最大值為止，
-在由此找到的所述特定幾何中對所述雷達振幅進行變換并相加。
19.如權利要求18所述的方法，其特征在于，
所述方法包括如下步驟
-所述雷達振幅之間的匹配包括所述雷達振幅的強度或平方模之間的相關性。
20.如權利要求18或19所述的方法，其特征在于，
所述方法包括如下步驟為獲取相關性最大值
-劃分子圖像中的雷達振幅；
-將子圖像內的子子圖像相關以計算包括要相加的兩個相應子圖像之間的角度β的至少一個參數。
21.如權利要求13-20中的任一項所述的方法，其特征在于，
所述方法包括
-使用微波或無線電波來進行所述雷達測量。
全文摘要
本發明涉及一種雷達系統，它包括可沿著相對于地表面部分(20)的路徑移動并承載定位設備、定時設備和雷達設備(1)的平臺(10)。它適于實現SAR以用于對地面部分成像。它包括記錄部件，記錄部件用于收集雷達原始數據，該雷達原始數據包括注釋有距離和收集的時間瞬間的雷達回波振幅，該雷達原始數據與注釋有其收集的相應時間瞬間的平臺位置測量數據纏結。它還包括處理部件(3、4)該處理部件(3、4)用于使用收集的雷達原始數據和位置測量數據來進行SAR處理，并適于通過迭代計算相對于三維空間中的共有原點定義的長度k的雷達振幅的總和的序列，注釋有距離和角度參數，該三維空間在沿著k個連接的三維向量P0P1，P1P2，…，Pk-1Pk的向量和P0P1+P1P2+…+Pk-1Pk形成的向量的位置處定義。每個向量(子孔徑)包括總和中的每個雷達振幅項的相應原點，該處理部件適于通過將雷達原始數據視為所述雷達振幅以在第一迭代階段中啟動迭代過程，其中這些雷達數據具有它們的原點，這些原點沿著在由定位測量給定的三維點中開始和結束的向量。
文檔編號G01S13/00GK101548198SQ200680056585
公開日2009年9月30日 申請日期2006年12月11日 優先權日2006年12月11日
發明者H·赫爾斯滕, L·尤蘭德, P·達默特 申請人:艾利森電話股份有限公司
專業數控銑床產品供應商
20年生產經驗，實力工廠，精工品質，質量有保障
