眯着聚光灯下合成孔径雷达(SAR)图像的形成

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这个例子展示了如何建模spotlight-based合成孔径雷达(SAR)系统使用一个线性调频(lem)波形。的斜视模式下,SAR平台也眯着看向前或向后通过从侧向根据需要一定的角度。斜视模式有助于当前面临的成像区域雷达平台位置或图像位置背后的平台位置干涉的应用程序。挑战在斜视模式下由于方位耦合范围高。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。使用焦点模式,本例中执行范围偏移算法[1,3]躺在SAR图像静止目标平台的位置。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。为更多的细节在本例中,使用的术语Stripmap合成孔径雷达(SAR)图像的形成。

雷达的配置

考虑一个机载SAR在c波段操作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。雷达系统收集的数据在一个斜视角度33度的侧向如上图所示。一般延迟对应的倾斜范围和目标之间的平台。对于SAR系统,平台倾斜范围将改变随着时间的推移遍历路径正交天线波束的方向。本节主要关注以下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。

c = physconst (“光速”);

特区中心频率。

fc = 4 e9;%赫兹

所需的范围和横向距离分辨率设置为3米。

rangeResolution = 3;%米crossRangeResolution = 3;%米

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);脉冲重复频率= 1000;%赫兹孔径= 4;%平方。米兼总经理= 3 * 10 ^ 6;%交会fs = 120 * 10 ^ 6;%赫兹

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;% m / sflightDuration = 4;%交会radarPlatform = phased.Platform (“InitialPosition”(0,-600,500),“速度”,(0;速度;0]);放慢速度= 1 /脉冲重复频率;numpulses = flightDuration /放慢速度+ 1;eta1 = linspace (0 flightDuration numpulses)”;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 = 1 e3;%米

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”1 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,两个静态配置的目标指向下面的指定位置。整个场景如图所示进一步模拟未来的平台。机载平台前的数据收集的目的是了解目标的位置。所有目标平均RCS值1平方米。

targetpos = [900, 0, 0, 1000, -30, 0) ';targetvel = [0, 0, 0, 0, 0, 0) ';

斜视角度计算取决于目标的飞行路径和中心现场位于近950米。

squintangle = atand (600/950);目标= phased.RadarTarget (“OperatingFrequency”足球俱乐部,“MeanRCS”[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),‘* b”);所有;情节(targetpos (2, 2), targetpos (1、2),“* r”);从;集(h,“Ydir”,“反向”);xlim (-50 [10]); ylim (1200 [800]);标题(“地面实况”);ylabel (“范围”),包含(“横向距离”);

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象标题地面实况,包含横向距离,ylabel范围包含2线类型的对象。一个或多个行显示的值只使用标记

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,脉冲传输和接收的方向定义的斜视角度对飞行路径。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。

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);%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kc =(2 *π* fc) / c;%补偿多普勒由于斜视角度rxsig = rxsig。* exp(1我。* 2 * (kc) * sin(函数(squintangle)) * repmat(速度* eta1 1 truncrangesamples)。”;

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两个目标。啾啾出现由于斜视角度倾斜的天线。

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)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题SAR原始数据,包含横向距离样本,ylabel样本范围包含一个类型的对象的形象。

执行范围压缩。

压缩范围将帮助实现所需的距离分辨率带宽50 MHz。

pulseCompression = phased.RangeResponse (“RangeMethod”,匹配滤波器的,“PropagationSpeed”c“SampleRate”fs);matchingCoeff = getMatchedFilter(波形);[cdata, rnggrid] = pulseCompression (rxsig matchingCoeff);

下图显示了响应范围压缩后实现接收信号。两个目标是清晰可见的历史阶段沿着横向距离方向和范围聚焦已经实现。

显示亮度图像(真实(cdata(800:1100,:)));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)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题特区范围压缩数据,包含横向距离样本,ylabel样本范围包含一个类型的对象的形象。

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,压缩范围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。范围偏移算法对于斜视情况已经证明了这个例子。方位聚焦需要考虑由于天线倾斜斜视引起的。

rma_processed = helperSquintRangeMigration (cdata, fastTime fc、fs、脉冲重复频率、速度、numpulses, c, Rc, squintangle);

想象最终的SAR图像。

情节集中SAR图像使用范围迁移算法。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。迁移范围如图所示[1],[2]和[3]提供了理论解决航迹以及沿径方向。

图(2);显示亮度图像(abs (rma_processed (2300:3600 1100:1400)。');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)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题SAR数据集中使用范围迁移算法,包含横向距离样本,ylabel样本范围包含一个类型的对象的形象。

总结

这个例子展示了如何模拟和发展焦点SAR斜视模式处理利用线性调频信号在一个机载数据采集的场景。示例还演示了图像生成从接收到的信号通过修改范围偏移算法处理效果由于斜视。

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(2),1991年,pp.194 - 207。https://doi.org/10.1109/7.78293。
Soumekh, M。合成孔径雷达信号处理与MATLAB算法。约翰威利& Sons, 1999。
Stolt, r . H。“移民通过傅里叶变换技术。”地球物理学,1978年,43岁的23-48页。

附录

范围偏移算法

函数azcompresseddata = helperSquintRangeMigration (sigData fastTime, fc、fs、脉冲重复频率、速度、numPulses, c, Rc, squintangle)

这个函数显示范围迁移算法侧视合成孔径雷达成像。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

kc = 2 *π* fc / 3 e8;kazimuth = kaz。”;与= 2 * (kc) * sin(函数(squintangle));kx = krange。^ 2 - (kazimuth +与)^ 2;

波数已被修改,以适应转变由于斜视和实现方位聚焦。

thetaRc =函数(squintangle);kx =√kx。* (kx > 0));我kFinal = exp (1 * (kx。* cos (thetaRc) + (kazimuth)。* sin (thetaRc))。* Rc);kfin = kx。* cos (thetaRc) + (kazimuth +与)。*罪(thetaRc);

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 (kfin(我,:),fsmPol(我,:),krange (1:));结束stoltPol (isnan (stoltPol)) = 1 e-30;azcompresseddata = ifftshift (ifft2 (stoltPol), 2);结束