一种无人机载双基地SAR高频运动误差补偿方法技术

本发明专利技术公开了一种无人机载双基地SAR高频运动误差补偿方法，构建无人机载双基地SAR系统的高频运动误差模型，确定其幅度和初相的空变性和空变梯度方向；之后使用传统的参数估计方法，对全场景内高信噪比区域的幅度和初相的信息进行估计，并将其投影至空变梯度方向上，使用拟合方法得到空变梯度方向上的全部位置的幅度和初相信息；再对全场景进行子场景划分，对各子场景的高频运动误差补偿，进而实现全场景的高频运动误差补偿。上述方法采用投影和拟合的方式，只需要估计高信噪比区域的高频运动误差的幅度和初相信息，减少了计算量，提高了运算效率，并采用子场景划分的方式，相比直接对全场景进行运动误差补偿，提高了补偿的效率和精度。效率和精度。效率和精度。

【技术实现步骤摘要】
一种无人机载双基地SAR高频运动误差补偿方法


[0001]本专利技术涉及双基地合成孔径雷达
，具体涉及一种无人机载双基地SAR高频运动误差补偿方法。

技术介绍

[0002]无人机载双基地合成孔径雷达系统(UAV
‑
BiSAR，Unmanned Aerial Vehicle Bistatic Synthetic Aperture Radar)与传统大飞机载系统或星载系统相比，飞行时更易受到环境的影响而发生抖动，使轨迹产生误差；与单基地系统相比，UAV
‑
BiSAR系统运动误差来源增加一倍，运动补偿时要同时考虑收发机的轨迹误差；当该系统工作在较高频段时，发射机和接收机同时抖动而引入的频率相近的高频误差存在明显的空变现象，且两者会严重耦合，空变性将更加复杂，大大增加了后续的运动误差补偿处理的难度。
[0003]而传统的运动误差补偿方法使用迭代调参的自聚焦类算法，该类算法需要场景内有强点信息，且主要针对的是单一的空变方向，运算量较大。双基地系统中，无人机飞行时轨迹受环境影响较大，双基地导致运动误差耦合，空变方向存在变化的情况下补偿效率较低，补偿效果较差。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种无人机载双基地SAR高频运动误差补偿方法，能够在空变性复杂、运算量大的情况下，高效率的实现对高频运动误差的高精度补偿。
[0005]本专利技术的具体方案如下：
[0006]一种无人机载双基地SAR高频运动误差补偿方法，包括：
[0007]步骤一、建立无人机载双基地SAR系统的正弦运动误差空变模型，得到全场景内幅度和初相的空变梯度方向；
[0008]步骤二、对全场景内高信噪比区域的幅度和初相的信息进行估计，并将估计结果投影到所述空变梯度方向，得到空变梯度方向上的幅度和初相信息；
[0009]步骤三、将所述空变梯度方向上的幅度和初相的信息拟合，得到拟合结果即所述空变梯度方向上的全部位置的幅度和初相信息；
[0010]步骤四、将全场景划分为n个子场景，将每个子场景的中心位置投影到所述空变梯度方向上，从所述拟合结果中找到n个子场景的中心位置投影对应的幅度和初相信息，作为n个子场景的中心的高频运动误差参数；其中，n为正整数；
[0011]步骤五、根据所述高频运动误差参数构建每个子场景的相位补偿函数，完成每个子场景的高频运动误差补偿，实现全场景的高频运动误差补偿。
[0012]进一步地，步骤一中，所述得到全场景内幅度和初相的空变梯度方向：根据惯性导航系统得到发射机和接收机的抖动状态，计算得到全场景内的幅度和初相信息，进而得到全场景内幅度和初相的空变梯度方向。
[0013]进一步地，步骤二中，所述将估计结果投影到步骤一所述的场景内幅度和初相的
空变梯度方向，具体为：绘制全场景的幅度和初相的等高线图，所述高信噪比区域的等高线与空变梯度方向的交点，为所述高信噪比区域的中心在所述空变梯度方向上的投影位置。
[0014]进一步地，步骤三中，采用线性最小二乘二阶拟合方法，所述空变梯度方向上的幅度和初相信息拟合，得到所述空变梯度方向上的全部位置的幅度和初相信息。
[0015]进一步地，步骤四中，所述将全场景划分为n个子场景的划分准则为：每个子场景内的相位误差小于π/4。
[0016]进一步地，所述相位补偿函数为：
[0017][0018]其中，为第n个子场景的参数估计结果，分别表示幅度的估计值、频率的估计值和初相的估计值，j为虚数单位，λ是发射信号波长，u是方位慢时间。
[0019]有益效果：
[0020](1)本专利技术采用投影的方式使得计算时只需要估计高信噪比区域的高频运动误差的幅度和初相信息，减少了计算量，然后将高信噪比区域对应的部分幅度和初相的信息进行拟合，就能够直接得到全部位置对应的高频运动误差的幅度和初相信息，进一步提高了运算效率。并将全场景划分为n个子场景，通过逐一对子场景进行运动误差补偿，进而实现全场景的运动误差补偿，相比直接对全场景进行运动误差补偿，提高了补偿的效率和精度。
[0021](2)在一优选实施例中，通过绘制等高线图的方式得到高信噪比区域的中心位置对应的空变梯度方向的投影位置，能够在保证投影位置精度足够的前提下，简化投影位置的计算难度。
附图说明
[0022]图1为本专利技术所举实施例的无人机机体姿态角示意图；
[0023]图2为本专利技术所举实施例的场景幅度和相位的空变梯度示意图；
[0024]图3为本专利技术所举实施例的空变梯度线模型示意图；
[0025]图4为本专利技术所举实施例的仿真目标点分布图；
[0026]图5为本专利技术所举实施例的幅度空变性仿真结果；
[0027]图6为本专利技术所举实施例的初相空变性仿真结果；
[0028]图7为本专利技术所举实施例的相位误差幅度拟合结果；
[0029]图8为本专利技术所举实施例的初相拟合结果；
[0030]图9为本专利技术所举实施例的目标1距离向运动补偿前成像结果；
[0031]图10为本专利技术所举实施例的目标1距离向运动补偿后成像结果；
[0032]图11为本专利技术所举实施例的目标1方位向运动补偿后成像结果；
[0033]图12为本专利技术所举实施例的目标25距离向运动补偿前成像结果；
[0034]图13为本专利技术所举实施例的目标25距离向运动补偿后成像结果；
[0035]图14为本专利技术所举实施例的目标25方位向运动补偿后成像结果。
具体实施方式
[0036]下面结合附图并举实施例，对本专利技术进行详细描述。
[0037]一种无人机载双基地SAR高频运动误差补偿方法，构建无人机载双基地SAR系统的高频运动误差模型，基于惯性导航系统得到的无人机工作时的抖动信息，确定其幅度和初相的空变性和空变梯度方向；之后使用传统的参数估计方法，对全场景内高信噪比区域的幅度和初相的信息进行估计，并将其投影至空变梯度方向上，使用拟合方法得到空变梯度方向上的全部位置的幅度和初相信息；再对全场景进行子场景划分，找到各子场景在空变梯度方向上的投影位置，得到该子场景的幅度和初相的估计值，进而基于线性调频回波信号模型构建补偿信号即相位补偿函数，完成各子场景的高频运动误差补偿，进而实现全场景的高频运动误差补偿。
[0038]本专利技术具体包括如下步骤：
[0039]步骤一、建立无人机载双基地SAR系统的正弦运动误差空变模型，得到全场景内幅度和初相的空变梯度方向。
[0040]根据惯性导航系统得到的无人机的大致抖动状态，得到场景内的幅度和初相的空变图，进而得到场景内幅度和初相的空变梯度方向；
[0041]具体为：
[0042]使用静态欧拉角表示机体的姿态角，包括偏航角α、俯仰角β和横滚角θ，如图1所示。其中载体坐标系原点为质心，以O表示，载体的右、前、上分别构成载体坐标系的X、Y、Z轴正方向，ENU为场景本地坐标系，平面本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人机载双基地SAR高频运动误差补偿方法，其特征在于，包括：步骤一、建立无人机载双基地SAR系统的正弦运动误差空变模型，得到全场景内幅度和初相的空变梯度方向；步骤二、对全场景内高信噪比区域的幅度和初相的信息进行估计，并将估计结果投影到所述空变梯度方向，得到空变梯度方向上的幅度和初相信息；步骤三、将所述空变梯度方向上的幅度和初相的信息拟合，得到拟合结果即所述空变梯度方向上的全部位置的幅度和初相信息；步骤四、将全场景划分为n个子场景，将每个子场景的中心位置投影到所述空变梯度方向上，从所述拟合结果中找到n个子场景的中心位置投影对应的幅度和初相信息，作为n个子场景的中心的高频运动误差参数；其中，n为正整数；步骤五、根据所述高频运动误差参数构建每个子场景的相位补偿函数，完成每个子场景的高频运动误差补偿，实现全场景的高频运动误差补偿。2.如权利要求1所述的高频运动误差补偿方法，其特征在于，步骤一中，所述得到全场景内幅度和初相的空变梯度方向：根据惯性导航系统得到发射机和接收机的抖动状态，计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘飞峰，高检，王战泽，徐智祥，李旭晖，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：