【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及到无人机，尤其涉及一种无人机载sar运动补偿方法。
技术介绍
1、无人机搭载sar不仅可以获取地面场景的二维高分辨图像，且具有成本低、体积小的独特优势。无人机平台的运动轨迹对成像效果有着至关重要的影响，而机载sar在中低空飞行时，受气流、横风的影响产生的颠簸会导致雷达所录取的数据产生较大运动误差，从而使成像质量下降，甚至不能成像。
2、机载sar的运动补偿主要有基于仪表测量的和信号处理两种方案，前者主要依靠载机的惯性导航系统ins和全球定位系统gps，用以测定载机的精确位置，为运动补偿提供强大的数据支撑。若平台颠簸产生的运动误差较大，将会导致sar成像的散焦和几何形变，此时搭载的导航系统也无法使sar雷达满足成像精度要求，需要进一步利用算法进行运动误差估计和补偿。
3、公开号为cn113189585a，公开日为2021年07月30日的中国专利文献公开了一种基于无人机载双基地sar系统的运动误差补偿方法，通过构建小型无人机bisar系统的运动灵敏度模型，降低误差自由度的方式来降低运动补偿的难度。首先对粗成像结果进行子图像划分，同时建立小型无人机双基地合成孔径雷达系统的运动灵敏度模型，将方位向时域信号的二阶调频率和三阶调频率表示为几个误差自由度的线性和，利用该模型完成误差自由度筛选，再采用模拟退火算法和加权最小二乘法得到运动参数的误差估计值，最后利用这些值实现全局运动补偿。
4、该专利文献公开的基于无人机载双基地sar系统的运动误差补偿方法，通过构建小型无人机bisar系统的运动灵敏
技术实现思路
1、本专利技术为了克服上述现有技术的缺陷，提供一种无人机载sar运动补偿方法，本专利技术能够对无人机受气流影响所产生的惯性导航误差和运动误差进行补偿，改善由运动误差导致的图像散焦问题，提高雷达成像性能。
2、本专利技术通过下述技术方案实现：
3、一种无人机载sar运动补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：
4、s1、根据惯性导航数据进行速度积分获取载机斜距误差，通过坐标系转换获取载机姿态矩阵，并将所计算的惯性导航误差反馈至采集fpga，补偿雷达回波的惯性导航误差；
5、s2、dsp对补偿后的数据进行弯曲校正和一次运动误差估计，估计结果发送至采集fpga，对回波数据补偿惯性导航误差和运动误差；
6、s3、弯曲校正过程中，由处理fpga完成弯曲及二次脉压系数计算，运动误差估计中，由处理fpga完成方位累加和计算；
7、s4、dsp端对补偿后的数据再次弯曲校正，进行两次运动误差估计，采集fpga接收处理dsp估计的第二次运动误差后，对回波数据进行补偿。
8、所述s4中，运动误差估计具体包括样本选择、循环移位、加窗滤波、相位梯度估计和迭代相位补偿估计。
9、所述样本选择具体是指dsp从子孔径的弯曲校正数据中选取128个强散射点进行处理。
10、所述循环移位具体是指对距离单元样本进行方位脉压，并将特显点循环移位到图像方位中心。
11、所述加窗滤波具体是指循环移位后，对特显点进行加窗滤波。
12、所述相位梯度估计具体是指通过线性无偏变化最小估计算子在方位时域进行相位梯度估计。
13、所述迭代相位补偿估计具体是指对线性无偏变化最小估计算子进行积分，对相位误差进行补偿，补偿时通过线性拟合滤除估计中的线性分量，通过多次迭代，直到估计误差达到收敛。
14、所述s3中，方位的点数为32768点，数据分为16个子孔径由8个dsp进行并行处理，每个dsp处理2个子孔径数据，每个子孔径数据为方位2048点。
15、本专利技术所述sar是指合成孔径雷达。
16、本专利技术所述fpga是指现场可编程门阵列。
17、本专利技术所述dsp是指数字信号处理器。
18、本专利技术的有益效果主要表现在以下方面：
19、1、本专利技术，通过有机结合采集fpga、dsp和处理fpga，能够对无人机受气流影响所产生的惯性导航误差和运动误差进行补偿，改善由运动误差导致的图像散焦问题，提高雷达成像性能。
20、2、本专利技术，机载sar雷达高精度成像要求同时也带来了信号处理回波数据大，算法计算复杂，实时性要求高的问题，fpga硬件平台集成度高，数据可吞吐量大，dsp易于处理复杂化算法，控制手段灵活，有机结合fpga和dsp，能够在有效减少硬件资源配置冗余的同时，满足信号处理高实时性要求。
21、3、本专利技术，相较于公开号为cn113189585a，公开日为2021年07月30日的中国专利文献而言，dsp端对补偿后的数据再次弯曲校正，进行两次运动误差估计，采集fpga接收处理dsp估计的第二次运动误差后，对回波数据进行补偿，能够有效改善sar成像散焦问题，提高成像质量。
22、4、本专利技术，相较于公开号为cn113189585a，公开日为2021年07月30日的中国专利文献而言，能够有效避免机载sar在中低空飞行时，受气流或横风影响所产生的颠簸导致雷达所录取的数据产生较大运动误差，成像质量下降的问题。
23、5、本专利技术，相较于公开号为cn113189585a，公开日为2021年07月30日的中国专利文献而言，提出基于fpga的xc7vx690t和dsp的xc7vx690t异构多核芯片实现架构，能有效提高算法实现效率和硬件资源的利用率。
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1.一种无人机载SAR运动补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种无人机载SAR运动补偿方法，其特征在于：所述S4中，运动误差估计具体包括样本选择、循环移位、加窗滤波、相位梯度估计和迭代相位补偿估计。
3.根据权利要求2所述的一种无人机载SAR运动补偿方法，其特征在于：所述样本选择具体是指DSP从子孔径的弯曲校正数据中选取128个强散射点进行处理。
4.根据权利要求2所述的一种无人机载SAR运动补偿方法，其特征在于：所述循环移位具体是指对距离单元样本进行方位脉压，并将特显点循环移位到图像方位中心。
5.根据权利要求2所述的一种无人机载SAR运动补偿方法，其特征在于：所述加窗滤波具体是指循环移位后，对特显点进行加窗滤波。
6.根据权利要求2所述的一种无人机载SAR运动补偿方法，其特征在于：所述相位梯度估计具体是指通过线性无偏变化最小估计算子在方位时域进行相位梯度估计。
7.根据权利要求2所述的一种无人机载SAR运动补偿方法，其特征在于：所述迭代相位补偿估计具体是指对线性无偏变化最小估计
8.根据权利要求1所述的一种无人机载SAR运动补偿方法，其特征在于：所述S3中，方位的点数为32768点，数据分为16个子孔径由8个DSP进行并行处理，每个DSP处理2个子孔径数据，每个子孔径数据为方位2048点。
...【技术特征摘要】
1.一种无人机载sar运动补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种无人机载sar运动补偿方法，其特征在于：所述s4中，运动误差估计具体包括样本选择、循环移位、加窗滤波、相位梯度估计和迭代相位补偿估计。
3.根据权利要求2所述的一种无人机载sar运动补偿方法，其特征在于：所述样本选择具体是指dsp从子孔径的弯曲校正数据中选取128个强散射点进行处理。
4.根据权利要求2所述的一种无人机载sar运动补偿方法，其特征在于：所述循环移位具体是指对距离单元样本进行方位脉压，并将特显点循环移位到图像方位中心。
5.根据权利要求2所述的一种无人机载sar运动补偿方法，其特征在于：所述加窗滤波具体是指...
【专利技术属性】
技术研发人员：邵鹏，张孔亮，田峰，周英博，李静，牛兴海，王献毅，
申请(专利权)人：成都飞机工业集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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