基于RD算法的时频域混合校正距离徙动的SAR成像方法
专利汇可以提供基于RD算法的时频域混合校正距离徙动的SAR成像方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且基于RD 算法 的时频域混合校正距离徙动的SAR成像方法，本 发明 涉及时频域混合校正距离徙动的SAR成像方法。本发明的目的是为了解决现有时域校正算法不适用于雷达斜视 角 较大的情况，斜视角较大时距离走动校正不明显，成像目标难以识别以及频域校正算法仅适用于雷达斜视角较小的情况，并且对距离徙动，尤其是线性距离走动项的校正效果欠佳，导致方位向聚焦效果较差，甚至 散焦 的问题。一、对雷达数据进行 采样 ，得到原始数据；二、得到S1(fr,tm,R0)；三、得到S2(fr,tm,R0)；四、得到S3(fr,fa,R0)；五、将S3(fr,fa,R0)乘以H2在频域上完成距离徙动校正以及距离压缩并进行距离向逆傅里叶变换，得到六、将乘以方位脉压匹配函数H3并进行方位IFFT，得到SAR图像。本发明用于雷达 信号 处理领域。，下面是基于RD算法的时频域混合校正距离徙动的SAR成像方法专利的具体信息内容。
1.基于RD算法的时频域混合校正距离徙动的SAR成像方法，其特征在于：基于RD算法的时频域混合校正距离徙动的SAR成像方法具体过程为：
步骤一、对雷达数据进行采样，得到原始数据；
步骤二、对原始数据进行距离FFT，将原始数据由时域 变换到频域fr-tm，得到S1(fr,tm,R0)；
所述FFT为快速傅立叶变换；为原始数据距离向时域时间；fr为原始数据距离向频域频率；tm为原始数据方位向时域时间，R0为雷达到目标的距离；S1(fr,tm,R0)为原始数据距离向傅里叶变换后的数据；
步骤三、将S1(fr,tm,R0)乘以H1以完成频域fr-tm各点在距离向上的距离徙动补偿一致，得到S2(fr,tm,R0)；
H1为线性相位函数；S2(fr,tm,R0)为S1(fr,tm,R0)补偿一致后的数据；
步骤四、对步骤三完成的补偿一致后的数据S2(fr,tm,R0)进行方位FFT，将补偿一致后的数据由频域fr-tm变换到二维频域fr-fa，得到S3(fr,fa,R0)；
fa为原始数据方位向频域频率，S3(fr,fa,R0)为S2(fr,tm,R0)方位向傅里叶变换后的数据；
步骤五、将步骤四变换到二维频域fr-fa后的数据S3(fr,fa,R0)乘以H2在频域上完成距离徙动校正以及距离压缩并进行距离向逆傅里叶变换，得到
H2为距离徙动校正以及脉冲压缩函数， 为S3(fr,fa,R0)距离徙动校正以及脉冲压缩并进行距离向逆傅里叶变换后的数据；
步骤六、将 乘以方位脉压匹配函数H3并进行方位IFFT，得到SAR图像；
IFFT为逆傅立叶变换，SAR为合成孔径雷达；
所述步骤三中将S1(fr,tm,R0)乘以H1以完成频域fr-tm各点在距离向上的距离徙动补偿一致，得到S2(fr,tm,R0)；
H1为线性相位函数；S2(fr,tm,R0)为S1(fr,tm,R0)补偿一致后的数据；
具体过程为：
将原始数据从时域 变换到频域fr-tm得S1(fr,tm,R0)，然后将S1(fr,tm,R0)乘以线性相位函数H1，得到S2(fr,tm,R0)，H1为H1(fr,tm,R0)
式中，ΔR(tm)＝-(Vsinθ0)tm，j为虚数，j2＝-1；ΔR(tm)为雷达到目标的距离差，ΔR(tm)为随tm变化的变量；C为光速3×108m/s；fc为雷达信号的频率；V为雷达速度；θ0为雷达斜视角，0°≤θ0≤90°；
所述步骤五中将步骤四变换到二维频域fr-fa后的数据S3(fr,fa,R0)乘以H2在频域上完成距离徙动校正以及距离压缩并进行逆傅里叶变换，得到
H2为距离徙动校正以及脉冲压缩函数， 为S3(fr,fa,R0)距离徙动校正以及脉冲压缩并进行逆傅里叶变换后的数据；
具体过程为：
将S3(fr,fa,R0)乘以H2在频域上完成距离徙动校正以及距离压缩并进行距离向逆傅里叶变换，得到 H2为H2(fr,fa,R0)；
式中，γ是线性调频率，为雷达信号频带宽度与信号脉冲宽度的比值；λ是雷达信号波长；
所述步骤六中将 乘以方位脉压匹配函数H3并进行方位IFFT，得到SAR图像；
IFFT为逆傅立叶变换，SAR为合成孔径雷达；
具体过程为：
将 乘以方位脉压匹配函数H3并进行方位IFFT，得到SAR图像，方位脉压匹配函数H3为
式中，faM为 方位向多普勒频率的最大值。
基于RD算法的时频域混合校正距离徙动的SAR成像方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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