CS算法

ChirpScaling算法林赟中国科学院电子学研究所微波成像技术国家级重点实验室目录一、ChirpScaling算法二、星载成像几何及RADARSAT-1光盘数据处理2014/11/192目录一、ChirpScaling算法二、星载成像几何及RADARSAT-1光盘数据处理2014/11/193简介RD算法的优缺点优点–在RD域进行操作，通过使用RCMC，对距离和方位进行了近似的分离处理，具有一维操作的简便性；所有的匹配滤波器卷积都通过频域相乘实现，处理效率高；容易适应距离向参数变化。缺点–随距离变化的RCMC需通过插值来完成，运算量较大；–SRC对方位频率的依赖性问题较难解决，从而限制了其对某些大斜视角和长孔径SAR的处理精度。2014/11/194CS算法介绍–线性变标可实现信号的尺度变换或平移，基于这种原理，可通过相位相乘来完成随距离变化的RCMC，避免了插值操作；由于需在二维频域进行数据处理，还能解决SRC对方位频率的依赖问题。2014/11/195距离多普勒域的距离徙动2014/11/196Azimuthx/taRanger/trReferenceRangeRcNearRangeRnFarRangeRfAzimuthfaRcDOFDOFDOFRanger/trCS算法的RCMC基本思路补余RCMC一致RCMC2014/11/197AzimuthfaRcSwathRangefr频域滤波器脉冲压缩回顾线性调频信号经频域匹配滤波器脉压后，峰值出现在零频位置2014/11/198变标原理利用Chirp信号的线性时频关系，通过在时域与相位函数相乘，对雷达信号频率进行调整或变标，以改变信号的零频位置，实现时域压缩脉冲的平移。–线性调频信号–时频关系–平移量–频率偏移–新的时频关系–脉冲压缩位置2014/11/199a()rfK2a()rect()exp()rrsjKT1sca()rfffKa常量偏移–平移量为常量–附加频率–变标方程的相位–雷达信号与变标方程相乘，令物理解释：常量偏移可利用傅氏变换平移性实现，即与线性相位相乘，由于Chirp信号线性编码特性，也相当于在时域上乘以线性相位2014/11/1910refscref()22()rrKdK21222()rect()exp()2rect()exp()exp2arararararsjKTjKjKT几何解释2014/11/1911频率调制平移与频域线性相位相乘的区别频域线性相位相乘–全部脉冲包络在时间上平移频率调制频移–信号包络在时间上不变–信号频带产生移动–频宽保持不变–产生附加相位2014/11/1912222rajK随距离线性变化的偏移–平移量为距离的线性函数，设参考距离时刻为，令–附加频率–变标方程的相位–雷达信号与变标方程相乘2014/11/19132sc0()2rrKdK=几何解释通过增加线性频率分量，使零频位置发生偏移，实现与距离成正比的位置偏移2014/11/1914结论–调频率由Kr变为(1+)Kr–由于脉冲持续时间未变，频宽变化了(1+)倍–目标压缩至，即距离轴产生了的尺度变化–各目标频带偏移，总频带展宽–产生与时间无关的残余相位–*常量：线性相位；线性：二次相位；二次及以上：高阶相位2014/11/1915/(1)ba/b一致RCMC和补余RCMC为减小频谱展宽，将RCM分为两部分：一致RCM和补余RCM–选择策略•参考目标：宜选在测绘带中心•参考距离：参考目标的昀近斜距•参考方位频率：多普勒中心频率2014/11/1916一致RCMC和补余RCMC–整体RCM–一致RCM–补余RCM–*当速度不随距离变化时，补余RCM是昀近距离的线性函数2014/11/1917ref222diff00220()RCM(,)()8refrcffRfRRfV2014/11/1918RCM的精确表达精确表达式–整体RCM–一致RCM–补余RCM–*当速度不随距离变化时，一致RCM是昀近距离的线性函数refdiff0011RCM(,)()(,)(,)refrrRfRRDfVDfV变标方程推导–时间平移量–因子的求解：–变标方程2014/11/1919=/bref0ref2(,)brRRcDfVrefrefref0ref0ref11()(,)(,)(,)1(,)(,)rrrrrRRDfVDfVDfVRRDfVDfV2(,)exp()scmsfjK补余RCM量级示例补余RCM达到一个分辨单元及以上时不能忽略2014/11/1920CS处理细节——距离处理1、RD域与变标方程相乘–其中，2014/11/1921CS处理细节——距离处理1、RD域与变标方程相乘2、距离向FFT变换到二维频域*方位调制信号*距离调制信号，新调频率*表征位置的线性相位*一致RCM项*残余相位项2014/11/1922(1)mmKKCS处理细节——距离处理1、RD域与变标方程相乘2、距离向FFT变换到二维频域3、进行距离压缩、SRC和一致RCMC，可合并为一个相位相乘操作补偿第二和第四指数项2014/11/1923CS处理细节——距离处理1、RD域与变标方程相乘2、距离向FFT变换到二维频域3、进行距离压缩、SRC和一致RCMC，可合并为一个相位相乘操作4、距离向IFFT变回到距离多普勒域*ChirpScaling将目标压缩至昀近距离除以D，因此昀终图像存在D的距离尺度变化。2014/11/1924CS处理细节——方位处理1、方位向匹配滤波2、附加相位校正3、方位向IFFT–*1和2可合并–方位处理后的目标信号为2014/11/1925CS处理流程2014/11/1926处理示例表4.1星载参数–距离多普勒域2014/11/1927处理示例一致和补余RCM：补余RCM覆盖0.8距离采样2014/11/1928处理示例——RD域的距离压缩信号2014/11/1929处理示例——目标压缩结果2014/11/1930CS算法总结–CS原理是基于线性调频信号的零频位置移动–ChirpScaling代替了RDA中的RCMC插值–ChirpScaling操作产生残余相位，可在方位压缩中一并补偿–ChirpScaling操作将每个目标对齐至与方位参考频率相交的距离单元上，为了将昀终图像对齐到零多普勒位置，需要按D对距离向采样率进行改变，以实现图像距离轴的尺度变换。–ChirpScaling操作在改变距离向调频率的同时，会使信号带宽变大，实际中增幅较小，不会超过距离想过采样率。–只需要FFT操作和相位相乘，效率高。2014/11/1931目录一、ChirpScaling算法二、星载成像几何及RADARSAT-1光盘数据处理2014/11/1932卫星轨道几何卫星轨道近似为一个偏心率较小的椭圆，以6根轨来描述2014/11/1933星载SAR的距离等式地球速度随纬度变化，且其相对于卫星的速度矢量方向也在不断变化，从而Vr也随时间和距离而变化，必须沿着轨道不断更新–速度近似用于分析目的–精确的SAR处理，Vr须通过精确几何模型计算2014/11/1934近似雷达速度推导2014/11/1935利用小角度近似，等效速度：卫星偏航角和俯仰角的影响–多普勒频率主要是距离的函数，与卫星偏航角和俯仰角有关–俯仰角使多普勒中心随距离增加而缓慢减小–偏航角使多普勒中心随距离增加而缓慢递增2014/11/1936多普勒中心精度要求多普勒基带中心估计–估计误差会恶化信号模糊比和SNR–典型精度要求：5%PRF以内，则对于1.3倍过采样率，模糊比降低1.4dB,信噪比降低0.1dB多普勒模糊–误差为PRF整数倍，引起散焦和偏移2014/11/1937多普勒中心精度要求2014/11/19382014/11/1939数据光盘介绍–简介和主要参数：参考教材pp393-394–数据读取：参考数据读取–DAT_01.001数据文件–specify_parameters.m参数设置程序–extract_data.m数据读取程序–compute_azim_spectrum.mAGC补偿、中心频率估计程序2014/11/1941数据读取2014/11/1942extract_data.m读取数据Compute_azim_spectrum.mAGC校正多普勒中心频率估计CD_run_params.matCDdatai.matdata.mat经AGC校正的数据，需自己保存Ffrac.mat随距离变化的基带多普勒中心PRFFrTrKrR0f0cspecify_parameters.m设置参数唯一需要进行参数设置的程序input_path输入数据路径output_path输出数据路径first_rg_cell起始距离采样点first_rg_line起始方位采样点Nrg_cells距离向采样点数Nrg_lines方位向采样点数数据读取2014/11/1943extract_data.m读取数据Compute_azim_spectrum.mAGC校正多普勒中心频率估计CD_run_params.matCDdatai.matdata.mat经AGC校正的数据，需自己保存Ffrac.mat随距离变化的基带多普勒中心PRFFrTrKrR0f0cspecify_parameters.m设置参数成像处理2014/11/1944loadCD_run_params.matloadSARrawdata方位、距离补零条件：Nrg_cells2Ntr-1Nrg_lines2Nta-1CS等算法截取有效成像区域显示图像补零与弃置区、不完全成像区2014/11/1945处理结果–距离压缩时域2014/11/1946t(s)(s)6.636.646.656.666.676.686.696.76.716.726.73x10-300.20.40.60.811.21.41.6t(s)(s)6.636.646.656.666.676.686.696.76.716.726.73x10-300.20.40.60.811.21.41.6RCMC前后对比2014/11/1947r(m)x(m)0.9940.9960.99811.0021.0041.0061.008x106020004000600080001000012000-60-50-40-30-20-100有效成像区不完全成像区dB补零结果2014/11/1948不补零结果r(m)x(m)9.949.959.969.979.989.991010.0110.02x105010002000300040005000600070008000有效成像区弃置区2014/11/1949first_rg_cell=1050First_rg_line=7769Nrg_cells=2048Nrg_lines=1*1536Kaiser窗，=2.5dBr(m)x(m)9.9359.949.9459.959.9559.96x105050010001500200025003000350040004500-60-50-40-30-20-100几点说明–extract_data.m中的调频率Kr改为负调频率–用提供的数据读取程序获得的.mat数据类型为single,用于成像处理时需改成double型，例如：data=double(data).–SAR图像对比度大，需对亮度进行非线性变换，减小对比度，如：sout=abs(sout