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模拟星载SAR距离模糊噪声图像的方法

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本发明提供了一种模拟星载SAR距离模糊噪声图像的方法。该方法包括：由星载SAR目标区图像的数据记录窗口，计算距离模糊源的位置，并获取该位置的参考图像；将机载SAR系统获取的SAR原始回波数据进行成像处理，配准并截取该参考图像对应区域作为SAR距离模糊源单视复图像；对SAR距离模糊源单视复图像进行逆成像处理，得到距离模糊源的SAR原始回波数据；将距离模糊源原始回波数据利用星载SAR目标区域的成像参数进行二次成像处理，并将二次成像处理后的图像中各个像素的灰度乘以目标区域与距离模糊源回波信号能量调整系数r

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公开/公告号CN103576148A

专利类型发明专利
公开/公告日2014-02-12

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学院电子学研究所;
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申请/专利号CN201210279033.5
发明设计人刘秀清;高鑫;王岩飞;潘卓;
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申请日2012-08-07
分类号G01S13/90;G01S7/02;
代理机构中科专利商标代理有限责任公司;
代理人宋焰琴
地址 100080 北京市海淀区北四环西路19号
入库时间 2024-02-19 22:27:24

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2015-12-16

授权

授权
2014-03-12

实质审查的生效 IPC(主分类):G01S13/90 申请日:20120807

实质审查的生效
2014-02-12

公开

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说明书

技术领域

本发明涉及雷达行业SAR图像处理技术领域，尤其涉及一种模拟星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，简称SAR)距离模糊图像的方法。

背景技术

SAR图像模拟方法通常分两类：一类是根据SAR系统工作原理，由地物的后向散射系数模拟得到回波数据，再通过成像处理算法获得SAR 图像。这类方法模拟的图像能够较真实地反映SAR图像特征，但在模拟回波数据时，一般采用逐点求解的方法，计算量很大，很难真正反映不同地物对雷达波的散射能力；另一类是利用机载SAR图像模拟星载SAR图像，即：通过输入已获得的机载SAR图像和对应的系统参数、星载SAR 参数(包括平台高度、入射角度、脉冲重复频率、信号带宽等)，模拟得到星载SAR图像，既可以避免复杂地物散射系数的计算，又能获得更能真实反映目标特性的星载SAR图像，这也是星载SAR图像模拟的一个重要方向。

星载SAR系统发射脉冲信号后，要经过几个脉冲间隔才能收到该脉冲的回波。这样，在接收测绘带内目标对某一发射脉冲的回波信号时，就可能同时收到来自测绘带外近端的目标对下一个发射脉冲的回波，以及测绘带外远端目标对上一发射脉冲的回波。这些测绘带外不同距离上的回波都会对测绘带内信号产生干扰，在图像中产生明显的距离模糊噪声。以下具体介绍距离模糊噪声产生的原理。

SAR距离模糊形成原理如图1和图2所示。距离模糊信号来源于近端或远端对先前或之后的发射脉冲的回波信号。若数据记录窗口内某采样点对应的回波延迟时间为t_i，则距离模糊信号来自以下R_ij距离处：

$R_{ij} = \frac{c}{2} (t_{i} + \frac{j}{PRF}), j = \pm 1, \pm 2, . . ., \pm n_{h} - - - (1)$

其中，c为电磁波传播速度，j为正时对应远端模糊点对先前发射脉冲的回波；j为负时对应近端模糊点对之后发射脉冲的回波；j＝±n_h对应地平线处的模糊点，PRF为脉冲重复频率，R₀为对应目标区的斜矩。

计算目标区域信号S₀和单个模糊区信号S_Aj的能量比值时，只需要考虑雷达方程在比率中没有消除的参数。因此：

$S_{0} = σ_{0}^{0} G_{0}^{2} / R_{0}^{3} \sin (η_{0}) - - - (2)$

$S_{Aj} = σ_{j}^{0} G_{j}^{2} / R_{j}^{3} \sin (η_{j}), j \neq 0 - - - (3)$

这里，η_j为模糊区合成孔径雷达天线波束俯角；η₀为目标区合成孔径雷达天线波束俯角；是在给定η_j处的归一化后向散射系数，G_j是在给定 R_j处的天线方向图能量，G₀为目标区的天线方向图能量。

图3为SAR目标图像区和远端第一个模糊区域(记为A模糊区)与 SAR系统平台的几何关系示意图。如图3所示，各模糊区相对目标图像区域的距离位移量为：

${Δγ}_{RA} \approx \frac{j \cdot λ \cdot PRF}{K_{fd}} \cdot (f_{d} + 0.5 \cdot j \cdot PRF), j \neq 0 - - - (4)$

其中：λ为电磁波长；f_d为脉冲多普勒中心；j为距离模糊数；K_fd多普勒频率变化率；PRF为脉冲重复频率。

Δγ_RA1为j＝1时距离位移量。设目标图像区域的中心地距为R₀，中心斜距为R_S0，任一点斜距为R_S。假设对目标区域产生模糊的区域中心地距为 R_A0，中心斜距为Rs_A0，任一点斜距为Rs_A。根据三角几何关系有：

R_A0＝R_A+Δγ_RA1 (5)

${Rs}_{A 0} = \sqrt{R_{A 0}^{2} + h^{2}} - - - (6)$

由目标区域信号能量S_j和单个模糊区信号能量S_Aj可计算出模糊区信号能量与目标区域信号能量比，用于调整距离模糊图像强度。由距离位移量Δγ_RA可确定对目标图像区产生距离模糊的区域，从而获得该区域的单视复图像(Single Look Complex，简称SLC)。

在现有的SAR图像模拟方法中，通常忽略图像距离模糊噪声。对机载SAR系统而言，由于回波扩展相对于脉冲间间隔非常小，图像的距离模糊噪声不明显。然而，实际上星载SAR图像中存在明显的距离模糊噪声，从而模拟的星载SAR图像的逼真度达不到实际应用要求，无法去除星载SAR图像的距离模糊噪声。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为解决上述的一个或多个问题，本发明提供了一种模拟星载SAR距离模糊噪声图像的方法。

(二)技术方案

根据本发明的一个方面，提供了一种模拟星载SAR距离模糊噪声图像的方法。该方法包括：步骤A，由机载SAR单视复图像的数据记录窗口内采样点对应的回波延迟时间，计算距离模糊源的位置，并获取该位置的参考图像；将机载SAR系统获取的SAR原始回波数据进行成像处理，配准并截取该参考图像对应区域作为SAR距离模糊源单视复图像；步骤B，对SAR距离模糊源单视复图像进行逆成像处理，得到距离模糊源的SAR 原始回波数据，该逆成像处理的算法与SAR原始回波数据进行成像处理的成像方式对应；步骤C，将距离模糊源原始回波数据利用星载SAR目标区域的成像参数进行二次成像处理，得到距离模糊源在星载SAR目标区域图像上产生的未经能量调整的星载SAR距离模糊噪声图像；步骤D，将星载SAR距离模糊噪声图像中各个像素的灰度乘以目标区域与距离模糊源回波信号能量调整系数r_Aj，得到经过能量调整的星载SAR距离模糊噪声图像。

(三)有益效果

从上述技术方案可以看出，本发明模拟星载SAR距离模糊噪声图像的方法具有以下有益效果：

(1)本发明利用机载SAR的单视复图像数据作为输入图像，可精确获取星载SAR距离模糊噪声图像，模拟的结果能充分体现真实地物的复杂电磁散射；

(2)本发明不需要对实际模拟场景建模，不需要计算电磁散射特性和原始回波数据，避免了实际场景建模困难、电磁散射特性计算复杂、原始回波数据计算量大等问题，提高了模拟结果的准确性及可实现性。

附图说明

图1为SAR距离模糊原理示意图；

图2为SAR距离模糊数据记录原理示意图；

图3为SAR目标图像区和远端第一个模糊区域(记为A模糊区)与 SAR系统平台的几何关系示意图；

图4为对SAR原始回波数据进行RD算法成像处理的流程图；

图5为本发明实施例星载SAR距离模糊噪声图像模拟方法中获取距离模糊源单视复图像步骤的流程图；

图6为本发明实施例星载SAR距离模糊噪声图像模拟方法中获取距离模糊源SAR回波数据步骤的流程图；

图7为本发明实施例星载SAR距离模糊噪声图像模拟方法中距离模糊源的SAR原始回波数据进行二次成像处理步骤的流程图；

图8为本发明实施例星载SAR距离模糊噪声图像模拟方法的流程图；

图9为本发明另一实施例星载SAR距离模糊噪声图像模拟方法的流程图；

图10为本发明再一实施例星载SAR距离模糊噪声图像模拟方法的流程图；

图11为与星载SAR航迹角和视角相同距离模糊源机载SAR图像；

图12为以图11作为距离模糊源，采用本发明方法模拟得到的星载 SAR距离模糊噪声图像。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

需要说明的是，在附图或说明书描述中，相似或相同的部分都使用相同的图号。且在附图中，以简化或是方便标示。再者，附图中未绘示或描述的实现方式，为所属技术领域中普通技术人员所知的形式。另外，虽然本文可提供包含特定值的参数的示范，但应了解，参数无需确切等于相应的值，而是可在可接受的误差容限或设计约束内近似于相应的值。

为了便于理解本发明，首先对本发明所涉及的SAR成像处理过程进行介绍。典型的SAR成像算法有RD算法、CS算法及其改进算法、ωK算法、SPECAN算法等。本发明从以RD算法为例，其它算法处理过程类推得到。RD算法成像处理过程如图4所示。

设雷达发射的线性调频信号S_t(t_r)为：

S_t(t_r)＝u(t_r) (7)

t_r为距离向时间，雷达接收地物后向散射原始回波信号为：

S_r(x，t_r)＝u(x，t_r) (8)

其中x是方位向距离，是方位时间t_a的函数。

步骤S402：对输入的原始回波数据(Raw数据)，式(8)进行距离向FFT处理。

$S_{r} (x, f_{r}) = \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{r} (x, t_{r}) \exp (- j 2 π f_{r} t_{r}) d t_{r} - - - (9)$

f_r为距离向发射信号频率。

步骤S404：将(9)式乘以距离向参考函数R_r(f_r)：

S_{ref_r}(x，f_r)＝S_r(x，f_r)*R_r(f_r) (10)

其中，R_r(f_r)的频域矩形窗加权函数为：

$R_{r} (f_{r}) = rect (\frac{f_{r}}{B_{r}}) \exp (jπ \frac{f_{r}^{2}}{k_{r}}) - - - (11)$

其中，B_r为发射信号带宽，k_r为发射信号调频斜率。

步骤S406：对式(10)进行IFFT变换。得到距离向脉冲压缩后的信号表示为：

$S_{MF_r} (x, t_{r}) = \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{ref_r} (x, f_{r}) \exp (j 2 π f_{r} t_{r}) {df}_{r} - - - (12)$

$= \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{r} (x, f_{r}) * R_{r} (f_{r}) \exp (j 2 π f_{r} t_{r}) {df}_{r}$

步骤S408：对(12)式进行方位向的FFT变换：

$S_{MF_r} (f_{a}, t_{r}) = \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{MF_r} (x, t_{r}) \exp (- j 2 π f_{a} t_{a}) {dt}_{a} - - - (13)$

f_a为方位多普勒频率，λ为电磁波长，R为斜距，v_a为载机速度，t_a0为零时刻时间。

步骤S410：将(13)式乘以频域方位向参考函数R_a(f_a)得：

S_{ref_a}(f_a，t_r)＝S_{MF_r}(f_a，t_r)*R_a(f_a) (14)

其中，

$R_{a} (f_{a}) = \exp (- jπ \frac{c R_{S} f_{a}^{2}}{2 V^{2} f_{c}}) - - - (15)$

f_c为发射电磁波载频，c为电磁波传播速度；V为载机速度，R_s为载机斜距。

步骤S412：对(14)式结果进行距离向FFT。

$S_{r} (f_{a}, f_{r}) = \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{ref_a} (f_{a}, t_{r}) \exp (- j 2 π f_{r} t_{r}) {dt}_{r} - - - (16)$

步骤S414：将(16)式乘以距离徙动校正函数f_rmc(f_a，f_r)：

S_rmc(f_a，f_r)＝S_r(f_a，f_r)*H_rmc(f_a，f_r) (17)

$H_{rmc} (f_{a}, f_{r}) = \exp (j 2 π f_{r} \frac{c R_{s} f_{a}^{2}}{4 V^{2} f_{c}^{2}}) - - - (18)$

f_a为机载SAR方位多普勒频率，f_r为机载SAR距离向发射信号频率， f_c为机载SAR发射电磁波载频，c为电磁波传播速度；V为机载SAR平台速度，R_s为机载SAR斜距。

步骤S416：对(17)式进行距离向IFFT得：

$S_{rmc} (f_{a}, t_{r}) = \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{rmc} (f_{a}, f_{r}) \exp (j 2 π f_{r} t_{r}) {df}_{r} - - - (19)$

$= \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{r} (f_{a}, f_{r}) * H_{rmc} (f_{a}, f_{r}) \exp (j 2 π f_{r} t_{r}) {df}_{r}$

步骤S418：对(14)式或(19)式进行方位向IFFT变换，得到方位向脉冲压缩后的信号(复图像)为：

$S_{res} (t_{a}, t_{r}) = \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{ref_a} (f_{a}, t_{r}) \exp (j 2 π f_{a} t_{a}) {df}_{a} - - - (20)$

或

$S_{res} (t_{a}, t_{r}) = \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{rmc} (f_{a}, t_{r}) \exp (j 2 π f_{a} t_{a}) {df}_{a} - - - (21)$

以上是RD算法的成像处理过程。式(20)或式(21)所描述的图像数据就是本发明的输入数据。

本发明星载SAR距离模糊噪声图像模拟方法，以如式(20)或式(21) 所描述的截取的一段距离模糊源区域的机载SAR单视复图像作为输入数据，经过距离模糊源数据截取、机载SAR逆成像处理、二次成像处理、及图像灰度调整4个处理过程，得到星载SAR距离模糊噪声图像。

图8为本发明实施例星载SAR距离模糊噪声图像模拟方法的流程图。以下结合图8，对本发明的每个过程进行详细说明，具体如下。

步骤A，由星载SAR目标区图像的数据记录窗口内采样点对应的回波延迟时间，计算距离模糊源的位置，并获取该位置的参考图像；将机载 SAR系统获取的SAR原始回波数据进行成像处理，配准并截取该参考图像对应区域的单视复图像，作为SAR距离模糊源单视复图像；

图5为本发明实施例星载SAR距离模糊噪声图像模拟方法中获取距离模糊源单视复图像步骤的流程图。如图5所示，该步骤又可以分为如下子步骤：

子步骤A1，获取距离模糊源参考图像；

由星载SAR目标区图像的数据记录窗口内采样点对应的回波延迟时间，计算出对目标星载SAR目标区图像产生距离模糊的距离R_ij，并根据图3的几何关系计算得到距离模拟源的四个角点A′、B′、C′、D′的位置，最后在大比例尺的地图中截取该区域的历史影像，作为距离模糊区域SAR 图像配准的参考图像(简称：参考图像)。

子步骤A2，含距离模糊源的机载SAR成像处理；

由于机载SAR系统获取的原始回波数据很难能实现亚像元级图像配准，无法直接用于距离模糊图像模拟。所以要先对含有距离模糊源的SAR 原始回波数据进行成像处理，得到含有距离模糊源的机载SAR图像数据。处理过程见如上所述的SAR成像处理过程介绍。

子步骤A3，获取SAR距离模糊源单视复图像：

将含有距离模糊源的机载SAR图像数据与参考图像进行亚像元级图像配准，截取得到对星载SAR目标图像产生模糊的机载SAR单视复图像 (简称SAR距离模糊源单视复图像)。

步骤B，对距离模糊源单视复图像进行机载SAR逆成像处理，得到距离模糊源的机载SAR原始回波数据，该逆成像处理的算法与所述距离模糊源单视复图像的成像方式对应；

本步骤中，输入数据为步骤A输出的距离模糊源单视复图像，其函数表达仍可由式(20)或式(21)所描述。下面以式(21)为例，介绍获得原始回波数据的过程。该机载SAR逆成像处理包括按顺序进行方位向FFT、距离向FFT、机载SAR逆距离徙动、距离向IFFT、机载SAR逆方位向配准滤波、方位向IFFT、距离向FFT、机载SAR距离向逆匹配滤波及距离向IFFT九个处理过程。

图6为本发明实施例星载SAR距离模糊噪声图像模拟方法中获取距离模糊源SAR回波数据步骤的流程图。如图6所示，该步骤又可以分为如下子步骤：

子步骤B1，对式(21)的机载SAR距离模糊源单视复图像进行方位向FFT变换，根据傅立叶变换的可逆性，可以得到：

$S_{res_FFT_a} (f_{a}, t_{r}) = \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{res} (t_{a}, t_{r}) \exp (- j 2 π f_{a} t_{a}) {dt}_{a}$

$= \int_{- \infty}^{+ \infty} \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{rmc} (f_{a}, t_{r}) \exp (j 2 π f_{a} t_{a}) d f_{a} \exp (- j 2 π f_{a} t_{a}) {dt}_{a} - - - (22)$

$= S_{rmc} (f_{a}, t_{r})$

式(22)即为式(19)的结果。

子步骤B2：对(22)式进行距离向FFT得：

$S_{res_FFT_ar} (f_{a}, f_{r}) = \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{res_FFT_a} (f_{a}, t_{r}) \exp (- j 2 π f_{r} t_{r}) {dt}_{a}$

$= \int_{- \infty}^{+ \infty} \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{r} (f_{a}, f_{r}) * H_{rmc} (f_{a}, f_{r}) \exp (j 2 π f_{r} t_{r}) {df}_{a} \exp (- j 2 π f_{r} t_{r}) {dt}_{a} - - - (23)$

$= S_{r} (f_{a}, f_{r}) * H_{rmc} (f_{a}, f_{r})$

式(23)即为式(17)的结果。

子步骤B3：对式(23)乘以机载SAR距离徙动校正逆函数，进行逆距离徙动校正；

$S_{res_FFT_arXZ} (f_{a}, f_{r}) = S_{res_FFT_ar} (f_{a}, f_{r}) * H_{rmc}^{*} (f_{a}, f_{r})$

$= S_{r} (f_{a}, f_{r}) * H_{rmc} (f_{a}, f_{r}) * H_{rmc}^{*} (f_{a}, f_{r}) - - - (24)$

$= S_{r} (f_{a}, f_{r})$

式(24)即为式(16)的结果。

其中，子步骤B3的机载SAR逆距离徙动校正函数为：

$H_{rmc}^{*} (f_{a}, f_{r}) = \exp (- j 2 π f_{r} \frac{c R_{s} f_{a}^{2}}{4 V^{2} f_{c}^{2}}) - - - (25)$

子步骤B4：对式(24)进行距离向IFFT，根据傅里叶变换的可逆性得：

$S_{res_FFT} (f_{a}, t_{r}) = \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{res_FFT_arXZ} (f_{a}, f_{r}) \exp (j 2 π f_{r} t_{r}) {dt}_{r}$

$= \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{r} (f_{a}, f_{r}) \exp (j 2 π f_{r} t_{r}) d t_{r} - - - (26)$

$= \int_{- \infty}^{+ \infty} \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{ref_a} (f_{a}, t_{r}) \exp (- j 2 π f_{r} t_{r}) {dt}_{r} \exp (j 2 π f_{r} t_{r}) {dt}_{r}$

$= S_{ref_a} (f_{a}, t_{r})$

式(26)即为式(14)的结果。

子步骤B5：将式(26)乘以机载SAR逆方位向参考函数，解除方位向匹配，从而得到：

$S_{res_FFT_IM} (f_{a}, t_{r}) = S_{res_FFT} (f_{a}, t_{r}) * R_{a}^{*} (f_{a})$

$= S_{ref_a} (f_{a}, t_{r}) * R_{a}^{*} (f_{a}) - - - (27)$

$= S_{MF_r} (f_{a}, t_{r}) * R_{a} (f_{a}) * R_{a}^{*} (f_{a})$

$= S_{MF_r} (f_{a}, t_{r})$

式(27)即为式(13)的结果。

其中，机载SAR逆方位向频域参考函数为：

$R_{a}^{*} (f_{a}) = \exp (jπ \frac{c R_{S} f_{a}^{2}}{2 V^{2} f_{c}}) - - - (28)$

f_a为机载SAR方位多普勒频率，f_c为机载SAR发射电磁波载频，c为电磁波传播速度；V为机载SAR平台速度，R_s为机载SAR斜距。

子步骤B6：对式(27)进行方位向IFFT，根据逆傅立叶变换的可逆性，可以得到：

$S_{simu_a} (t_{a}, t_{r}) = \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{res_FFT_IM} (f_{a}, t_{r}) \exp (j 2 π f_{a} t_{a}) {df}_{a}$

$= \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{MF_r} (f_{a}, t_{r}) \exp (j 2 π f_{a} t_{a}) d f_{a} - - - (29)$

$= \int_{- \infty}^{+ \infty} \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{MF_r} (x, t_{r}) \exp (- j 2 π f_{a} t_{a}) {dt}_{a} \exp (j 2 π f_{a} t_{a}) d f_{a}$

$= S_{MF_r} (x, t_{r})$

式(29)即为式(12)的结果。

子步骤B7：对式(29)进行距离向FFT变换，并同样根据傅立叶变换的可逆性，可以得到：

$S_{simu_r_FFT} (t_{a}, f_{r}) = \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{simu_a} (t_{a}, t_{r}) \exp (- j 2 π f_{r} t_{r}) {dt}_{r}$

$= \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{MF_r} (x, t_{r}) \exp (- j 2 π f_{r} t_{r}) d t_{r} - - - (30)$

$= \int_{- \infty}^{+ \infty} \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{r} (x, f_{r}) * R_{r} (f_{r}) \exp (j 2 π f_{r} t_{r}) {df}_{r} \exp (- j 2 π f_{r} t_{r}) {dt}_{r}$

$= S_{r} (x, f_{r}) * R_{r} (f_{r})$

式(30)即为式(10)的结果。

子步骤B8：对式(30)进行机载SAR距离向的逆匹配滤波，即乘以机载SAR距离向参考函数的共轭函数，解除距离向匹配，可以得到：

$S_{simu_r_fr} (t_{a}, f_{r}) = S_{simu_r_FFT} (t_{a}, f_{r}) * R_{r}^{*} (f_{r})$

$= S_{r} (x, f_{r}) * R_{r} (f_{r}) * R_{r}^{*} (f_{r}) - - - (31)$

$= S_{r} (x, f_{r})$

其中，机载SAR逆距离向频域参考函数为：

$R_{r}^{*} (f_{r}) = rect (\frac{f_{r}}{B_{r}}) \exp (- jπ \frac{f_{r}^{2}}{k_{r}}) - - - (32)$

f_r为机载SAR距离向发射信号频率，B_r为发射信号带宽，k_r为发射信号调频斜率。

子步骤B9：对式(31)进行距离向IFFT，同样根据逆傅立叶变换的可逆性，可以得到：

$S_{simu} (t_{a}, t_{r}) = \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{simu_r_fr} (t_{a}, f_{r}) \exp (j 2 π f_{r} t_{r}) {df}_{r}$

$= \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{r} (x, f_{r}) \exp (j 2 π f_{r} t_{r}) d f_{r} - - - (33)$

$= \int_{- \infty}^{+ \infty} \int_{- \infty}^{+ \infty} S_{r} (x, t_{r}) \exp (- j 2 π f_{r} t_{r}) {dt}_{r} \exp (j 2 π f_{r} t_{r}) {df}_{r}$

$= S_{r} (x, t_{r})$

至此，得到了(8)式所表示的距离模糊源的SAR原始回波数据。

步骤C，将距离模糊源原始回波数据利用星载SAR目标区域的成像参数进行二次成像处理，得到距离模糊源在星载SAR目标区域图像上产生的未经能量调整的星载SAR距离模糊噪声图像；

与本发明期望得到的星载SAR距离模糊噪声图像比，该距离模糊SAR 图像只是图像能量未调整，因此称该图像为未经能量调整的星载SAR距离模糊噪声图像。

其中，该二次成像处理包括按顺序进行的：距离向FFT变换、星载 SAR距离向匹配滤波、距离向IFFT、方位向FFT、机载SAR参数的距离徙动校正、及星载SAR后续成像处理六个处理过程。

图7为本发明实施例星载SAR距离模糊噪声图像模拟方法中距离模糊源的SAR原始回波数据进行二次成像处理步骤的流程图。如图7所示，该步骤又可以分为如下子步骤：

步骤C1：对距离模糊源的SAR原始回波数据进行距离向FFT；

步骤C2：将步骤C1结果乘以星载SAR的距离参考函数以进行距离向匹配滤波，其中，星载SAR的距离参考函数为：

$R_{r} (f_{r}) = rect (\frac{f_{r}}{B_{r}}) \exp (jπ \frac{f_{r}^{2}}{k_{r}}) - - - (34)$

其中，f_r为星载SAR距离向发射信号频率，B_r为星载SAR发射信号带宽，k_r为星载SAR发射信号调频斜率。

本发明选用的机载SAR的发射信号频率参数需要与星载SAR发射信号频率参数一致。因此，二者的距离参考函数也一致；

步骤C3：对步骤C2结果进行距离向IFFT；

步骤C4：对步骤C3结果进行方位向FFT；

步骤C5：将步骤C4结果乘以星载SAR的方位参考函数以进行方位向匹配滤波。其中，星载SAR的方位参考函数为：

$R_{a} (f_{a}) = \exp (- jπ \frac{c R_{S} f_{a}^{2}}{2 V^{2} f_{c}}) - - - (35)$

其中，f_c为机载SAR发射电磁波载频，c为电磁波传播速度；V为星载SAR的卫星平台速度，R_s为星载SAR斜距，R_s取值为处理点对应在目标图像区域点的斜距R₀。

步骤C6：由于距离模糊源的SAR原始回波数据的距离徙动是由机载 SAR系统产生的，因此对步骤C5结果进行机载SAR参数的距离徙动校正。即：依次进行距离向FFT、乘机载SAR距离徙动校正函数、及距离向IFFT 3项处理。

其中，机载SAR距离徙动校正函数如下所示：

$H_{rmc} (f_{a}, f_{r}) = \exp (j 2 π f_{r} \frac{c R_{s} f_{a}^{2}}{4 V^{2} f_{c}^{2}}) - - - (36)$

其中：f_a为机载SAR方位多普勒频率，f_r为距离向发射信号频率，f_c为机载SAR发射电磁波载频，c为电磁波传播速度；V为机载SAR平台速度，R_s为机载SAR斜距。

步骤C7：对步骤C6结果采用与目标区域的星载SAR成像处理一致的成像方法进行成像处理，得到了未经能量调整的星载SAR距离模糊噪声图像。

例如，如果目标区域的SAR成像处理方法为RD算法，则继续进行方位向IFFT。该成像方法可以为RD、CS、ωK等，其不一定与步骤B中的成像算法一致。

步骤D，将星载SAR距离模糊噪声图像中各个像素的灰度乘以目标区域与距离模糊源回波信号能量调整系数r_Aj，如式(38)所示，得到经过能量调整的星载SAR距离模糊噪声图像。

根据式(2)、(3)所示的模糊区域距离R_j、天线方向图模糊区域旁瓣能量G_j与中心区域能量G₀关系，得到经过能量调整的星载SAR距离模糊噪声图像I_sn(i，j)，如式(37)。

$\sqrt{I_{sn} (i, j)} = \sqrt{r_{Aj} * I_{ss} (i, j)} - - - (37)$

其中，I_sn(i，j)为本发明期望的星载SAR距离模糊噪声图像像素能量， I_ss(i，j)为模拟的未经能量调整的星载SAR距离模糊噪声图像像素能量。为本发明期望的星载SAR距离模糊噪声图像像素灰度，为未经能量调整的星载SAR距离模糊噪声图像像素灰度。

由式(1)、(2)、(3)可得到图像能量调整系数r_Aj为：

$r_{Aj} = k_{Aj} \frac{S_{Aj}}{S_{0}} = k_{Aj} \frac{σ_{j}^{0} G_{j}^{2} R_{0}^{3} \sin (η_{0})}{σ_{0}^{0} G_{0}^{2} R_{j}^{3} \sin (η_{j})} - - - (38)$

其中，η_j为模糊区合成孔径雷达天线波束俯角；η₀为目标区合成孔径雷达天线波束俯角；是在给定η_j处的归一化后向散射系数，G_j是在给定 R_j处的天线方向图能量，G₀为目标区的天线方向图能量。R_j为第j个模糊区斜距，由式(1)计算。k_Aj为机载SAR距离模糊源图像能量调整系数，即目标区星载SAR图像能量与距离模糊源SAR图像能量之比，由式(39) 计算。理论上，k_Aj表示为

$k_{Aj} = \frac{Σ I_{s 0} (i, j)}{Σ I_{ss} (i, j)} - - - (39)$

其中，∑I_ss(i，j)为模拟的SAR图像总能量，∑I_s0(i，j)为目标区域星载 SAR图像总能量。

上文给出了本发明实现的完整的实现过程，以下给出在具体场景下本发明的其他实施方式：

(1)星载SAR距离模糊噪声模拟流程在实际操作中可进行简化。子步骤B9与步骤C1是互逆过程，不必执行。简化的星载SAR距离模糊噪声模拟流程如图9所示，其他处理过程与图8类似，不再赘述；

(2)当机载SAR与星载SAR发射信号一致时：

由式(11)和式(32)可见，R_r(f_r)和与斜距无关，只与发射信号的频率、带宽、调频斜率有关。当机载SAR与星载SAR发射信号这 3项参数一致时，对原始回波数据回溯可只执行到图8的子步骤B5加入机载SAR逆方位参数函数。图8子步骤B6到步骤C4不必执行。这样，机载SAR与星载SAR发射信号一致时SAR距离模糊图像模拟流程，如图 10所示，具体处理过程不再赘述。

图11为与星载SAR航迹角和视角相同距离模糊源机载SAR图像。图12为以图11作为距离模糊源，采用本发明方法模拟得到的星载SAR 距离模糊噪声图像。图11和图12中垂直方向为方位向，水平方向为距离向。两图点目标在距离向所占的像素宽度一致，说明两图像在距离向上聚焦一致。图12点目标方位向明显散焦，这与距离模糊的理论分析一致，说明本发明提出的距离模糊模拟方法的理论推导正确、实现过程可行。

本发明的实施例中，模拟得到的星载SAR距离模糊噪声图像以已有实际距离模糊区域SLC图像为输入，能实现模糊区域与目标图像区的亚像元级配准，保证距离模糊源图像准确，可实现准确的距离模糊图像模拟。在本发明进一步的实施例中，采用的距离模糊源图像若为同一星载SAR 系统或发射信号与星载SAR系统一致的机载/星载SAR获取的历史图像数据，则可相应简少原始回波数据回溯过程和匹配滤波的成像处理过程。

需要说明的是，上述对各元件的定义并不仅限于实施方式中提到的各种具体结构或形状，本领域的普通技术人员可对其进行简单地熟知地替换，例如：

(1)本发明主要由RD算法得到的图像数据进行距离模糊噪声模拟的方法。其中RD算法可以用其他的SAR成像算法，如CS算法，ωK算法、SPECAN算法等，来代替。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

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