本发明专利技术涉及一种基于POS与DEM数据的SAR多普勒参数估计方法，该方法充分利用机载GPS导航数据、IMU姿态根据和数字高程数据，根据距离方程、共面方程和考虑地面高程数据的地球椭球数据来求解反射信号的目标位置，根据传感器状态和目标位置信息估计波束中心的多普勒信息。本发明专利技术充分能够对非正侧视、非平稳飞行以及地面地形复杂条件下机载SAR波束中心多普勒参数进行高精度估计，在SAR信号处理和成像领域有着重要的作用。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于雷达数据处理领域，特别涉及到雷达波束中心的多普勒参数估计。
技术介绍
由于飞机在飞行的过程中受到大气和其它干扰因素，复杂地形环境下非匀速直线飞行对多普勒参数的估计精度有很大的影响，而SAR多普勒参数估计精度会影响到SAR成像聚焦，导致噪声和模糊度的增高，严重时还会影响到图像的质量。目前SAR多普勒中心频率估计方法虽然有很多种，但大多基于一个相同的基本原理利用SAR系统的大时宽带宽积特性，多普勒频率和方位时间有着确定的对应关系，回波某个多普勒频率上的能量必然来自于雷达波束中某个特定方向上的目标，每个点目标回波在方位上都是一个线性调频信号，其中心频率fD。被天线方向图调制。SAR目标由大量散射点组成，如果他们有相同的散射截面，那么回波的方位向功率谱密度就与天线功率方向图有相同的形状。通常天线方向图都是相对于波束中心对称的，所以回波方位向功率谱密度的峰值即为frc。在整个成像过程中有三个地方的数据可以用来估计fDC。一种早期的杂波锁定方法是在距离压缩之前完成；另一种方法是使用距离压缩之后、方位压缩之前的数据，把数据方位频谱的峰值位置作为多普勒中心频率的估计值；还可以利用功率谱与自相关函数，是一对傅里叶变换，从时域来估计多普勒中心频率，即自相关函数法。估计多普勒调频斜率的方法一直是研究的热点，目前大多数SAR处理器都使用图像偏移法来估计多普勒调频斜率，其估计精度也是与目标特性有密切关系。SAR遥感影像的测量主要以几何构像模型为基础展开的。目前，雷达影像严密构像方程主要有基于传感器状态矢量和多普勒参数的模型，以及基于传感器状态矢量和姿态参数(外方位元素)的模型。Leberl F与R-D模型是侧视雷达影像严密定位使用得最广泛的几何模型；以外方位元素作为定向参数的模型除雷达共线方程外，距离-共面(R-Cp)方程是一种简洁严密的几何构像模型，其根据距离条件和波束中心共面条件来构建。距离-共面条件是指一行影像对应的所有地面点均在该行影像摄影时刻天线发射的雷达波束中心面内，这个波束中心面由传感器状态矢量和姿态确定；传感器至地面目标点的空间距离与雷达波测量的距离相等。距离-共面方程根据如下公式建立权利要求1.一种基于POS测量数据与DEM数据的SAR多普勒参数估计方法，其特征在于利用POS测量数据以及DEM数据估算SAR信号的多普勒参数，提高非正侧视、载机非平稳飞行和复杂地形条件下的参数的估计精度，包括如下步骤(1)给定方位向时间，以及POS测量值，插值获得该时刻GPS天线位置、速度、加速度以及传感器平台的姿态，并计算相应时刻SAR传感器天线的位置；(2)给定距离向快时间，建立波束面法向量矢量，构建距离方程、波束中心扫描面方程以及考虑地面高程数据的地球椭球方程；(3)对距离方程、波束扫描面方程以及考虑地面高程数据的地球椭球方程线性化，构建误差方程组，并利用DEM数据通过迭代计算SAR信号反射体目标的位置坐标；(4)根据SAR传感器天线的位置、速度、加速度及SAR信号反射体目标的坐标，计算SAR波束中心信号的多普勒参数；(5)将SAR数据获取历程的方位向时间区间和距离向快时间区间分别按一定时间间隔构建时间格网，根据(I) 一(4)步骤中方法计算每个格网点相应时间SAR波束中心信号的多普勒参数，其它任意时间SAR波束中心信号的多普勒参数根据格网点上的值双线性插值获得。2.根据权利要求I所述的基于POS与DEM数据的SAR多普勒参数估计方法，其特征在于所述步骤(I)中，SAR天线位置的计算根据插值获得的GPS天线位置坐标Ka^YepsJeps]、传感器平台姿态以及在传感器平台坐标系中，SAR天线中心相对于GPS天线中心的偏移量向量T来计算3.根据权利要求I所述的基于POS与DEM数据的SAR多普勒参数估计方法，其特征在于所述步骤(2)中，扫描波束面法向量矢量？为4.根据权利要求I所述的基于POS与DEM数据的SAR多普勒参数估计方法，其特征在于所述步骤(3)中，对距离方程、波束面方程以及考虑地面高程数据的地球椭球方程线性化是通过相应方程对SAR信号反射体目标坐标(X，Y，Z) 一阶求导实现，组成的误差方程组为5.根据权利要求I所述的基于POS与DEM数据的SAR多普勒参数估计方法，其特征在于所述步骤(3)中，SAR信号反射体的位置坐标通过下述流程计算 .1)，首先根据SAR信号接受时的方位向时间ta，按步骤(I)中方法计算传感器的位置、速度、加速度及传感器姿态，给定临时高程参数Hi并赋值Hi = H0, H0为测区平均高程； . 2)，给定步骤(2)中的高程值H= Hi，根据接受信号的距离向快时间&按步骤(3)建立误差方程组迭代计算反射体坐标增量dX，dY, dZ，进而求解步骤(2)中的坐标X，Y，Z ； .3)，将反射体坐标X，Y，Z转换到DEM数据相同的坐标系中，得到DEM所属坐标系中的平面坐标(X，y)，并根据相应的坐标，获取DEM数据中该点的高程值Hi+1 ； .4)，比较Hi和Hi+1的值，若Hi和Hi+1之差的绝对值小于给定的阈值δ，即IHw-Hi | < δ，流程2)中求得的地面点坐标(Χ，Υ，Ζ)即为SAR信号反射体目标的坐标，转至步骤(4)，否则将高程参数Hi重新赋值为Hi = Hi+1，转至流程2)； 获取的信号反射体坐标用于步骤(4)多普勒参数的计算。6.根据权利要求I所述的基于POS与DEM数据的SAR多普勒参数估计方法，其特征在于所述步骤(4)中，根据载机的位置、速度、加速度、SAR信号反射体的坐标以及距离向快时间t值，按下式计算该时刻SAR波束中心多普勒频率fD。和调频率fDK: fDC=2 / ( λ · tr · c)fDE=2 / ( λ · tr · c) (Vx, Vy, Vz)为传感器的速度，(ax，aY，az)为传感器的加速度，c为光速，λ为SAR的波长。7.根据权利要求I所述的基于POS与DEM数据的SAR多普勒参数估计方法，其特征在于，所述步骤(5)中，时间格网的建立和格网点时间多普勒参数计算方法为以方位向时间和距离向时间为轴建立二维坐标系，方位向起始时间ta(l和结束时间tan内按时间间隔Ata进行均匀划分，获取n+1个方位向时间节点，在距离向近距端对应的快时间trt和远距端对应的快时间范围内按时间间隔At,进行均匀划分，获取m+1个时间节点，其中Ata =(tan-tao) /η. Δ tr = UniTtrt)/m, Π1、n为整数,Π1和n的大小根据多普勒参数估计精度需求选定，值越大，后面的内插结果精度越高，反之越低；根据方位向和距离向时间节点构建时间格网，方位向第i个时间节点对应的时间tai和距离向第j个节点对应的快时间t _可以组合成(n+1) X (m+1)个坐标为(tai, trJ) (i = O, I, 2. . . n; j = 0, I, 2. . . m)的点，称为时间格网点； 根据格网点对应的方位向时间和距离向快时间，按步骤(1)-(4)计算所有格网点时间的多普勒参数，其它距离向和方位向时间(ta，处的多普勒参数，根据该时间坐标点周边 最近的四个格网点时间的多普勒参数值按双线性插值计算得到。全文摘本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于POS测量数据与DEM数据的SAR多普勒参数估计方法，其特征在于：利用POS测量数据以及DEM数据估算SAR信号的多普勒参数，提高非正侧视、载机非平稳飞行和复杂地形条件下的参数的估计精度，包括如下步骤：（1）给定方位向时间，以及POS测量值，插值获得该时刻GPS天线位置、速度、加速度以及传感器平台的姿态，并计算相应时刻SAR传感器天线的位置；（2）给定距离向快时间，建立波束面法向量矢量，构建距离方程、波束中心扫描面方程以及考虑地面高程数据的地球椭球方程;（3）对距离方程、波束扫描面方程以及考虑地面高程数据的地球椭球方程线性化，构建误差方程组，并利用DEM数据通过迭代计算SAR信号反射体目标的位置坐标；（4）根据SAR传感器天线的位置、速度、加速度及SAR信号反射体目标的坐标，计算SAR波束中心信号的多普勒参数；(5)将SAR数据获取历程的方位向时间区间和距离向快时间区间分别按一定时间间隔构建时间格网，根据(1)－(4)步骤中方法计算每个格网点相应时间SAR波束中心信号的多普勒参数，其它任意时间SAR波束中心信号的多普勒参数根据格网点上的值双线性插值获得。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：程春泉，黄国满，燕琴，骆成凤，孙钰珊，
申请(专利权)人：中国测绘科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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