颠簸平台无人机载SAR实时成像处理方法技术

本发明专利技术属于无人机遥感测绘领域，公开了一种颠簸平台无人机载SAR实时成像处理方法，基于异构多核芯片的无人机载SAR实时成像处理，利用FPGA计算效能高的优势，执行以乘累加运算为主体的数字下变频、距离脉压和方位向预滤波处理，FPGA根据DSP资源做出数据分发和任务分配；利用DSP编程灵活度高的优势，执行基于多层次运动补偿的颠簸平台SAR成像处理，DSP端进行基于惯导信息的运动补偿处理、DSP端进行基于数据的运动补偿处理、DSP端进行图像域自聚焦处理等多项运动误差补偿技术，实现以无人机为代表的颠簸平台的高分辨成像，大幅改善硬件资源利用率，且对颠簸平台SAR实时成像处理的聚焦效果良好，鲁棒性较强。

Real time imaging processing method of UAV SAR on bumpy platform

【技术实现步骤摘要】
颠簸平台无人机载SAR实时成像处理方法
本专利技术涉及无人机遥感测绘领域，具体涉及一种颠簸平台无人机载SAR实时成像处理方法。
技术介绍
合成孔径雷达(SAR)可以获取地面场景的二维高分辨图像，在遥感探测和地形测绘领域有着广阔的应用前景。同时，无人机平台拥有成本低、体积小等独特优势，将SAR搭载于无人机平台上可将两者的优势有机结合，使得无人机载SAR成为近年来的研究重点。无人机平台质量较轻，其航迹易受横风、气流等天气因素影响，从而引入较大的运动误差，属于典型的颠簸平台。现有的解决方案大多结合惯性导航系统(INS)进行运动补偿处理，消除大部分沿波束视线(LOS)方向的运动误差，在残余运动误差小于分辨单元的一半时可满足成像需求。然而对于高分辨SAR成像而言，限于INS精度不足的现状，残余运动误差仍会对聚焦产生一定影响，使图像在一定程度上出现散焦、拖尾等现象。同时，平台的颠簸会导致非均匀的位置采样，从而带来垂直于LOS方向上的相位误差，对聚焦的影响同样不可忽略。随着半导体技术的飞速发展，现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)等硬件平台的运算效能得到进一步提升，其更多地应用于SAR实时成像领域。在工程实践中，成本和功耗是权衡硬件平台的两大因素。现有的SAR实时处理机大多采取堆叠芯片的方式，在满足成像实时性的同时造成了大量的性能冗余，对于控制成本、降低功耗十分不利。因此，工程方案更多地关注于如何充分利用硬件资源，在实时处理的同时发挥各平台的优势，以达到算法性能与成本、功耗之间的权衡。r>
技术实现思路
针对现有技术中存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种颠簸平台无人机载SAR实时成像处理方法，该方法基于异构多核芯片的无人机载SAR实时成像处理，实现以无人机为代表的颠簸平台的高分辨成像，大幅改善硬件资源利用率，且对颠簸平台SAR实时成像处理的聚焦效果良好，鲁棒性较强。本专利技术的技术思路如下：(1)改进传统成像流程，消除颠簸平台运动误差的影响：(1a)根据INS参数修正平台偏离理想航迹的偏差，主要消除沿波束LOS方向的运动误差引起的相位误差；(1b)针对多普勒调频率受颠簸平台运动参数影响较大的问题，利用图像偏置(MD)算法对残余多普勒调频率进行估计、补偿，从而大幅改善图像的聚焦效果；(1c)进行相位梯度自聚焦(PGA)处理，在图像域进一步补偿由加速度带来的残余相位误差。(2)结合FPGA芯片XC7A100T和DSP芯片TMS320C6678的特点，设计一种基于异构多核芯片的实时处理软件架构：(2a)充分发挥FPGA运算效能高的优势，在FPGA端执行以乘累加运算为主体的数字下变频(DDC)、距离脉压(PC)以及预滤波(PF)处理；(2b)将数据矩阵沿距离向分块，并通过FPGA将数据分发给多片DSP芯片；(2c)充分发挥DSP编程灵活度高的优势，在DSP端执行基于(1)中改进的颠簸平台SAR成像算法。为了达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案予以实现。一种颠簸平台无人机载SAR实时成像处理方法，包括以下步骤：步骤1，利用无人机载SAR系统收发LFM脉冲信号，得到中频回波实信号sr(tr)；利用模数转换器对sr(tr)进行采样、量化后，得到离散的中频回波实信号sr(k)，FPGA端对sr(k)进行数字下变频处理，生成零中频正交双路信号sI(k)和sQ(k)，并整合成为时域回波ss(tr,ta；RS)＝sI(k)+jsQ(k)；其中，tr为距离向快时间变量、ta为方位向慢时间变量、RS为场景中心斜距、j为虚数单位；步骤2，FPGA端判断发射信号带宽Br与ADC采样频率fs之间的关系，选择直采方式或去斜方式对时域回波ss(tr,ta；RS)进行距离向脉冲压缩处理，得到距离向脉冲压缩信号ssPC,R(tr,ta；RS)；步骤3，FPGA端对距离向脉冲压缩信号ssPC,R(tr,ta；RS)进行方位向预滤波，得方位向滤波后的信号ssPF,R(tr,ta；RS)；步骤4，FPGA端将方位向滤波后的信号ssPF,R(tr,ta；RS)沿距离向分块，得多个数据块，相邻的数据块的重叠点数为G，每个数据块发送至DSP端；其中，每个数据块记为ssn,R(tr,ta；RS)，n为数据块的个数；步骤5，DSP端获取相位误差利用所述相位误差对ssn,R(tr,ta；RS)进行基于INS的运动补偿，得到基于INS的运动补偿信号ssINSn,R(tr,ta；RS)；步骤6，DSP端对基于INS的运动补偿信号ssINSn,R(tr,ta；RS)进行矩阵转置，得转置后的信号ssINSn,A(tr,ta；RS)；步骤7，DSP端对转置后的信号ssINSn,A(tr,ta；RS)依次做距离向傅里叶变换变换和方位向傅里叶变换，得二维频域回波信号SSINSn,A(fr,fa；RS)；构造距离徙动校正函数HRCMC(fr,fa；RS)，将二维频域回波信号SSINSn,A(fr,fa；RS)与HRCMC(fr,fa；RS)相乘，并做二维逆傅里叶变换，得距离徙动校正信号ssRCMCn,A(tr,ta；RS)；步骤8，DSP端构建相位补偿函数HMD，将距离徙动校正信号ssRCMCn,A(tr,ta；RS)与HMD相乘，得到基于数据的运动补偿信号ssMDn,A(tr,ta；RS)；步骤9，DSP端对基于数据的运动补偿信号ssMDn,A(tr,ta；RS)做方位向傅里叶变换，得距离多普勒域内信号sSMDn,A(tr,fa；RS)；构建方位匹配滤波函数，采用所述方位匹配滤波函数对sSMDn,A(tr,fa；RS)进行方位压缩，得方位压缩信号ssACn,A(tr,ta)；步骤10，DSP端利用相位梯度自聚焦算法得到方位相位误差的估计值，根据所述方位相位误差的估计值对方位压缩信号ssACn,A(tr,ta)进行修正，得精确的距离分块聚焦信号ssPGAn,A(tr,ta)；步骤11，多个DSP端得到的精确的距离分块聚焦信号ssPGAn,A(tr,ta)根据相邻的数据块的重叠点数G进行图像拼接，汇集成完整的SAR图像。与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：(1)传统无人机载SAR成像算法对运动误差的包容度较低，当平台颠簸较大时成像结果往往出现散焦、拖尾等问题。本专利技术充分考虑颠簸平台的飞行特点及其运动误差对成像性能的影响，针对传统条带模式成像算法做出多项有效的改进，如DSP端进行基于惯导信息的运动补偿处理、DSP端进行基于数据的运动补偿处理、DSP端进行图像域自聚焦处理等多项运动误差补偿技术。相比现有的颠簸平台无人机载SAR成像算法，本专利技术具有更优的聚焦效果和更强的鲁棒性。(2)现有的实时处理技术大多采用芯片堆叠的方式进行设计，导致部分运算能力和存储资源遭到闲置、浪费。本专利技术充分发挥异构多核芯片的优势，利用FPGA计算效能高的优势，执行以乘累加运算为主体的数字下变频、距离脉压和方位向预滤波处理，FPGA根据DSP资源做出数据分发和任务分配；利用DS本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种颠簸平台无人机载SAR实时成像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，利用无人机载SAR系统收发LFM脉冲信号，得到中频回波实信号s

【技术特征摘要】
1.一种颠簸平台无人机载SAR实时成像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，利用无人机载SAR系统收发LFM脉冲信号，得到中频回波实信号sr(tr)；利用模数转换器对sr(tr)进行采样、量化后，得到离散的中频回波实信号sr(k)，FPGA端对sr(k)进行数字下变频处理，生成零中频正交双路信号sI(k)和sQ(k)，并整合成为时域回波ss(tr,ta；RS)＝sI(k)+jsQ(k)；其中，tr为距离向快时间变量、ta为方位向慢时间变量、RS为场景中心斜距、j为虚数单位；
步骤2，FPGA端判断发射信号带宽Br与ADC采样频率fs之间的关系，选择直采方式或去斜方式对时域回波ss(tr,ta；RS)进行距离向脉冲压缩处理，得到距离向脉冲压缩信号ssPC,R(tr,ta；RS)；
步骤3，FPGA端对距离向脉冲压缩信号ssPC,R(tr,ta；RS)进行方位向预滤波，得方位向滤波后的信号ssPF,R(tr,ta；RS)；
步骤4，FPGA端将方位向滤波后的信号ssPF,R(tr,ta；RS)沿距离向分块，得多个数据块，相邻的数据块的重叠点数为G，每个数据块发送至DSP端；其中，每个数据块记为ssn,R(tr,ta；RS)，n为数据块的个数；
步骤5，DSP端获取相位误差利用所述相位误差对ssn,R(tr,ta；RS)进行基于INS的运动补偿，得到基于INS的运动补偿信号ssINSn,R(tr,ta；RS)；
步骤6，DSP端对基于INS的运动补偿信号ssINSn,R(tr,ta；RS)进行矩阵转置，得转置后的信号ssINSn,A(tr,ta；RS)；
步骤7，DSP端对转置后的信号ssINSn,A(tr,ta；RS)依次做距离向傅里叶变换变换和方位向傅里叶变换，得二维频域回波信号SSINSn,A(fr,fa；RS)；构造距离徙动校正函数HRCMC(fr,fa；RS)，将二维频域回波信号SSINSn,A(fr,fa；RS)与HRCMC(fr,fa；RS)相乘，并做二维逆傅里叶变换，得距离徙动校正信号ssRCMCn,A(tr,ta；RS)；
步骤8，DSP端构建相位补偿函数HMD，将距离徙动校正信号ssRCMCn,A(tr,ta；RS)与HMD相乘，得到基于数据的运动补偿信号ssMDn,A(tr,ta；RS)；
步骤9，DSP端对基于数据的运动补偿信号ssMDn,A(tr,ta；RS)做方位向傅里叶变换，得距离多普勒域内信号sSMDn,A(tr,fa；RS)；构建方位匹配滤波函数，采用所述方位匹配滤波函数对sSMDn,A(tr,fa；RS)进行方位压缩，得方位压缩信号ssACn,A(tr,ta)；
步骤10，DSP端利用相位梯度自聚焦算法得到方位相位误差的估计值，根据所述方位相位误差的估计值对方位压缩信号ssACn,A(tr,ta)进行修正，得精确的距离分块聚焦信号ssPGAn,A(tr,ta)；
步骤11，多个DSP端得到的精确的距离分块聚焦信号ssPGAn,A(tr,ta)根据相邻的数据块的重叠点数G进行图像拼接，汇集成完整的SAR图像。


2.根据权利要求1所述的颠簸平台无人机载SAR实时成像处理方法，其特征在于，步骤1包含以下子步骤：
子步骤1.1，中频回波实信号sr(tr)为：



其中，tr为距离向快时间变量，c表示光速，fI表示ADC采样前的中频频率，kr表示LFM信号的调频率；v为水平速度，Xn为场景中心点与场景中沿方位向所布的任一点之间的距离；
子步骤1.2，离散的中频回波实信号sr(k)为：



其中，k表示离散时间变量，Na表示方位向采样点数；
子步骤1.3，离散的中频回波实信号sr(k)分别与cos(2πfIk△t)和sin(2πfIk△t)相乘，再利用低通滤波器f(k)分别对两路信号进行移位乘累加，生成零中频正交双路信号sI(k)和sQ(k)：



其中，△t表示相邻采样点之间的时间间隔，表示卷积计算，表示从m＝0到m＝M-1进行求和运算，M表示总采样点数，求和变量m的增加表示向量的移位；
子步骤1.4，将零中频正交双路信号sI(k)和sQ(k)分别作为复信号的实部与虚部，构成时域回波ss(tr,ta；RS)为：



其中，wr(tr)表示距离时域窗函数，wa(ta)表示方位时域窗函数，λ为波长。


3.根据权利要求1所述的颠簸平台无人机载SAR实时成像处理方法，其特征在于，步骤2具体包含以下子步骤：
子步骤2.1，FPGA端对时域回波ss(tr,ta；RS)进行傅里叶变换到距离频域，得距离回波：
Ss(fr,ta；RS)＝FFTR[ss(tr,ta；RS)]
其中，FFTR表示距离向傅里叶变换；
子步骤2.2，根据发射信号带宽Br与ADC采样频率fs之间的关系，选择距离向脉冲压缩的形式，具体为：
当Br<fs时，FPGA执行直采脉压处理；具体为：根据LFM信号的调频率kr构造频域匹配滤波参考函数HPC：



其中，fr表示距离向频率变量；
将Ss(fr,ta；RS)和HPC相乘，对相乘的结果进行距离向逆傅里叶变换，得到距离向脉冲压缩信号...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁毅，张罡，范家赫，陈文平，赵衍一，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61