一种基于RD算法的SAR海浪成像仿真方法
专利汇可以提供一种基于RD算法的SAR海浪成像仿真方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种基于RD 算法 的SAR海浪成像仿真方法，包括利用蒙特卡罗法和海浪谱模拟二维粗糙海面；结合海浪调制理论和Bragg散射理论求解二维粗糙海面的后向散射系数，并生成复散射场；根据复散射场和线性调频 信号 生成斜距模型包含径向速度引起的斜距变化量的二维时域原始回波信号，从而可体现出速度聚束效应；对二维时域原始回波信号完成距离压缩，实现距离向成像聚焦；对距离压缩后的信号实现距离徙动校正后，完成方位压缩，最终完成RD算法的SAR海浪成像聚焦，得到海洋场景的SAR图像。本 发明 利用RD成像算法全链路仿真了SAR的成像过程，符合SAR工作原理，过程真实。，下面是一种基于RD算法的SAR海浪成像仿真方法专利的具体信息内容。
1.一种基于RD算法的SAR海浪成像仿真方法，包括：
1)建立模拟观测海洋场景：
利用风浪谱和涌浪谱模拟二维粗糙海面，并获得海表轮廓高度图，定义x轴为距离向，y轴为方位向，z轴为垂直方向，设置海洋场景大小为(NxΔx)×(NyΔy)，距离向分辨率为Δx，方位向分辨率为Δy，距离向采样点数为Nx，方位向采样点数为Ny，散射单元数为Nx×Ny；其特征在于还包括以下步骤：
2)对模拟二维粗糙海面求时间的偏导数得到海浪沿z轴和x轴的轨道速度，进而求得海浪的径向速度；
3)对模拟二维粗糙海面沿方位向和距离向求偏导数得到方位向斜率和距离向斜率，利用SAR入射角、方位向斜率和距离向斜率求得局地入射角；
利用Bragg散射理论求得海洋场景的各个散射单元HH通道或VV通道的Bragg散射系数矩阵；
利用局地入射角对各个散射单元的HH通道或VV通道的Bragg散射系数矩阵进行倾斜调制，根据流体力学调制理论利用流体力学调制函数进一步调制Bragg散射系数矩阵；
4)生成以经过倾斜调制和流体力学调制后的Bragg散射系数为方差、均值为0的复圆高斯随机数——即得到二维粗糙海面的散射场；
5)在SAR积分时间内M个时刻重复步骤1)到步骤4)，生成M个大小为(NxΔx)×(NyΔy)海表轮廓高度图、径向速度、二维粗糙海面的散射场，再对M个散射场分别添加满足高斯分布的相位差，得到M个二维粗糙海面的时变散射场；
6)利用步骤5)得到的M个海表轮廓高度图、径向速度、时变散射场，根据SAR发射的线性调频信号模拟各个散射单元的原始回波信号：
首先，对M个时刻中的每一个时刻，用该时刻的海表轮廓高度图和径向速度分别改变该时刻中各个散射单元SAR接收信号的信号延时，再将各个散射单元的M个时变散射场与M个改变信号时延的SAR接收信号分别相乘，得到各个散射单元的原始回波信号，并进行叠加得到所有散射单元叠加后的原始回波信号；
7)对叠加后的原始回波信号进行距离向压缩：
首先，根据线性调频信号生成调频率为Kr的距离向频域匹配滤波器Hr(fτ)，再将叠加后的散射单元原始回波信号进行距离向傅里叶变换到距离向频域，然后与距离向频域匹配滤波器Hr(fτ)相乘，即完成对叠加后的原始回波信号的距离向压缩，之后再经过距离向逆傅里叶变换为二维时域回波信号；
8)对步骤7)得到的二维时域回波信号进行方位向傅里叶变换到距离多普勒域——即方位向频域，利用插值函数进行距离插值，完成距离徙动校正，得到距离徙动校正后的距离多普勒域回波信号；
9)根据线性调频信号生成调频率为Ka的方位向频域匹配滤波器Hac(fη)，对步骤8)得到的距离多普勒域回波信号与方位向匹配滤波器Hac(fη)相乘，完成方位向压缩后，进行方位向傅里叶逆变换以将方位向压缩后的距离多普勒域回波信号到变换为海面场景的二维时域回波信号。
2.如权利要求1所述的基于RD算法的SAR海浪成像仿真方法，其特征在于：
所述步骤1)中，海洋场景大小为(NxΔx)×(NyΔy)的二维粗糙海面表示为：
其中xm＝mΔx，yn＝nΔy，Δx和Δy分别是二维粗糙海面x和y方向的分辨率，Δy＝v/PRF，Δx＝c/(2·Fs·sinθ)，c为光速，θ为雷达入射角，Fs为雷达采样频率，v为雷达飞行速度，PRF为脉冲重复频率；x方向上海洋场景长度为Lx＝NxΔx，y方向上长度为Ly＝NyΔy，Nx、Ny分别是x和y方向的离散点数，m∈[-Nx/2+1,Nx/2]，n∈[-Ny/2+1,Ny/2]，m，n是二维粗糙海面图像中的坐标，均为以上范围内的整数，mk∈[-Nx/2+1,Nx/2]，nk∈[-Ny/2+1,Ny/2]；mk,nk是二维粗糙海面的频域空间坐标，Nx和Ny取正偶数，t为时间， 和 是海浪波数在x和y方向分量，且 为海浪波数，海浪波数为正数，
为角频率， 式中傅里叶变换系数 为：
其中g为重力加速度，N(0,1)是服从标准正态分布的随机数，i为复数； 是二维粗糙海表面的海浪谱；海浪谱由风浪谱和涌浪谱相加组成，风浪谱采用Elfouhaily谱，表示为：
涌浪谱采用PM谱，表示为：
其中，Bl和Bh分别为重力波和张力波的曲率谱， 为风向角，Δ(k)为谱域相邻的谐波-3
样本的空间波数差；α、β是无量纲经验常数，α＝8.10×10 ，β＝0.74，重力加速度gc＝
9.81m/s2，U19.5为海面19.5m高度处的风速。
3.如权利要求2所述的基于RD算法的SAR海浪成像仿真方法，其特征在于：
所述步骤2)中，还可以用径向速度调制传递函数求径向速度vr，径向速度表示为：
其中，径向速度调制传递函数为
4.如权利要求2所述的基于RD算法的SAR海浪成像仿真方法，其特征在于：
所述步骤3)中的局地入射角表示为：
其中，θinci是雷达视角，Srx是二维粗糙海面的距离向斜率——通过对二维粗糙海面求偏导得到，Sry是二维粗糙海面的方位向斜率——通过对二维粗糙海面求偏导得到。
5.如权利要求2所述的基于RD算法的SAR海浪成像仿真方法，其特征在于：
所述步骤4)中散射场表示为
所述步骤5)中二维粗糙海面的时变散射场表示为 是服从均
匀分布的随机相位角， 是时间间隔为Δt的散射单元运动引起的相位差，
σpp表示HH或VV通道下的Bragg散射系数，pp表示HH通道与VV通道之中的一个；
所述的相位差满足高斯分布，相位差的概率密度函数为：
相位差的均方差表示为：
其中 是径向速度的均方差，雷达电磁波波数 λ是电磁波波长，Δt是相邻两个散射场时间间隔，这里Δt＝PRT，PRT＝1/PRF，为脉冲重复频率的倒数，相位差均值 表示为： 为径向速度均值。
6.如权利要求5所述的基于RD算法的SAR海浪成像仿真方法，其特征在于：所述步骤6)中叠加后的原始回波信号表示为：
其中，τ是距离向快时间，η是方位向慢时间，f0是雷达中心频率，ωr(·)是距离向信号包络、形状为矩形窗函数，ωa(·)是方位向信号包络、形状为sinc平方型函数，c为光速，Kr为脉冲信号调频率，ηc为波束中心偏离时间，正侧视时ηc为0，R(η|xm,yn)为SAR到各个散射单元的瞬时斜距，表示为：
其中R0(η|xm,yn)为SAR到各个散射单元的瞬时最近斜距，vr(η|xm,yn)为SAR到各个散射单元的瞬时径向速度，v是雷达飞行速度。
7.如权利要求6所述的基于RD算法的SAR海浪成像仿真方法，其特征在于：
所述步骤7)中根线性调频信号生成调频率为Kr的距离向频域匹配滤波器Hr(fτ)表示为：
其中，Tr是脉冲持续时间，rect(·)为矩形窗函数，再将叠加后的散射单元原始回波信号进行距离向傅里叶变换到距离向频域，距离向频域的原始回波信号表示为:
其中，fτ为距离向频率，Wr(fτ)为距离频谱的包络，将距离向频域的原始回波信号与距离向频域匹配滤波器相乘，即完成对叠加后的原始回波信号的距离向压缩，之后再经过距离向逆傅里叶变换为二维时域回波信号，距离向压缩后的二维时域回波信号表示为：
压缩脉冲包络pr(·)是Wr(fτ)的傅里叶逆变换。
8.如权利要求7所述的基于RD算法的SAR海浪成像仿真方法，其特征在于：
所述步骤8)中，对步骤7)得到的二维时域信号src(τ,η)进行方位向傅里叶变换到距离多普勒域，表达式为：
Ka为方位向调频率，fη为雷达的多普勒频率， 为多普勒中心频率，Wa(·)为ωa(·)的频域形式，二者在形状上一致；二维时域信号在距离多普勒域的距离徙动量即距离包络中的
其中 是校正量，将距离徙动量离散化，通过sinc插值方法
进行距离徙动校正，距离徙动校正后的距离多普勒域回波信号可以表示为：
9.如权利要求8所述的基于RD算法的SAR海浪成像仿真方法，其特征在于：
所述步骤9)中，方位向匹配滤波器 将距离徙动校正后的距离
多普勒域回波信号与Haz(fη)相乘得：
对方位向压缩后的距离多普勒域信号Sac(τ,fη)进行方位向逆傅里叶变换，得到海面场景的二维时域回波信号：
pa(η)为方位冲激响应的幅度，形状为sinc函数，sac(τ,η)即为基于RD算法的SAR海浪成像的最终结果。
一种基于RD算法的SAR海浪成像仿真方法
技术领域
背景技术
发明内容
9.81m/s2，U19.5为海面19.5m高度处的风速。
具体实施方式
值核长度N取8，距离徙动校正的插值算法表示为：
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