基于斜距模型下的大斜视SAR曲线轨迹波数域成像方法

摘要

本发明公开了一种基于斜距模型下的大斜视SAR曲线轨迹波数域成像方法，思路为：建立曲线轨迹下大斜视SAR的几何模型，并任意选取一个点目标Q，依次计算SAR载机到点目标Q的瞬时斜距R(t

说明书

技术领域

本发明属于雷达信号处理技术领域，特别涉及一种基于斜距模型下的大斜视SAR曲线轨迹波数域成像方法，适用于曲线轨迹下的大斜视SAR成像。

背景技术

随着合成孔径雷达(SAR)技术的提高，越来越多的SAR安装在各种机动平台以及小型飞行器上，但由于机动平台以及小型飞行器运动十分灵活，且在加速度的作用下运动轨迹呈现曲线形式，使得基于直线模型的标准处理方法不能完全适用；另外，曲线轨迹下的大斜视SAR成像使用传统的双曲线斜距模型(HRM)表示一个点目标的斜距历程十分复杂且精度不高。

近些年，波数域算法以及各种改进的波数域算法被广泛应用到大斜视SAR理想直线运动轨迹成像的数据处理中；然而，在合成孔径雷达成像的曲线运动轨迹下直接采用波数域算法仍存在一些困难；其中有人提出过一种改进的斜距模型，即通过对比近似的直线运动轨迹和实际的曲线运动轨迹来补偿近似的斜距模型；然而，补偿是针对场景中心的参考目标计算的，所以当方位角视野较小时精度足够高，当方位角视野比较大时精度则达不到要求。

发明内容

针对以上现有技术存在的不足，本发明的目的在于提出一种基于斜距模型下的大斜视SAR曲线轨迹波数域成像方法，该种基于斜距模型下的大斜视SAR曲线轨迹波数域成像方法能够精确计算大斜视、宽幅情况下的曲线运动轨迹，并且分别与波数域算法和恒定加速度下的波数域算法对比，本发明方法在曲线运动轨迹和大方位角场景的情形下更加适用，且具有更好的成像结果。

为达到上述技术目的，本发明采用如下技术方案予以实现。

一种基于斜距模型下的大斜视SAR曲线轨迹波数域成像方法，包括以下步骤：

步骤1，建立曲线轨迹下大斜视SAR的几何模型，在所述曲线轨迹下大斜视SAR的几何模型中，曲线轨迹下大斜视SAR发射的脉冲为线性调频信号，并选取SAR载机所在场景中任意一个点目标，记为Q，然后依次计算SAR载机到点目标Q的瞬时斜距R(t_a)和SAR载机到点目标Q的双曲线瞬时斜距R_e(t_a)，进而计算得到曲线轨迹下大斜视SAR载机到点目标的瞬时斜距R(X)；

根据曲线轨迹下大斜视SAR载机到点目标的瞬时斜距R(X)，计算得到曲线轨迹下大斜视SAR的距离频域方位时域回波信号S(K_r,X)；其中，K_r表示曲线轨迹下大斜视SAR的距离波数，X表示SAR载机运动的方位慢时间域；

步骤2，对曲线轨迹下大斜视SAR的距离频域方位时域回波信号S(K_r,X)依次进行距离调制项消除和距离脉压，得到距离脉压后的曲线轨迹下大斜视SAR的方位时域回波信号

步骤3，对距离脉压后的曲线轨迹下大斜视SAR的方位时域回波信号依次进行高阶项补偿、顺时针旋转θ_e和方位向的快速傅立叶变换，得到快速傅立叶变换后的曲线轨迹下大斜视SAR的方位时域回波信号S(K_r,K_x)；其中，K_x表示SAR载机运动的方位波数域；

步骤4，设定方位重采样系数K_{x_new}，并对快速傅立叶变换后的曲线轨迹下大斜视SAR的方位时域回波信号S(K_r,K_x)进行方位重采样，得到方位重采样后的曲线轨迹下大斜视SAR的方位时域回波信号S(K_r,K_{x_new})；

步骤5，对方位重采样后的曲线轨迹下大斜视SAR的方位时域回波信号S(K_r,K_{x_new})依次进行距离向耦合消除和方位向相位补偿，得到二维波数谱下的曲线轨迹大斜视SAR回波信号其中，K_y表示距离向耦合消除后的二维波数谱曲线轨迹大斜视SAR回波信号的距离波数域，K_{x_new}表示设定的方位重采样系数；

步骤6，对二维波数谱下的曲线轨迹大斜视SAR回波信号依次进行距离向逆快速傅立叶变换和方位向逆快速傅立叶变换，进而得到斜距模型下的大斜视SAR成像。

本发明的有益效果：本发明方法首先提出的一种改进的加速度等价斜距模型，能够精确计算大斜视宽幅情况下的曲线运动轨迹；本发明方法针对曲线运动轨迹和大方位角场景的情形具有特别好的成像效果；本发明方法能够实现场景的精确聚焦，为后续曲线轨迹下高分辨SAR成像做出铺垫。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明。

图1为本发明的一种基于斜距模型下的大斜视SAR曲线轨迹波数域成像方法的几何模型图；其中，SAR载机在空间XOYZ中以速度v曲线运动，并依次经过曲线轨迹上的位置A、位置B、位置C和位置D，P表示SAR天线波数中心点，Q表示SAR载机所在场景中任意一个点目标，且对应的SAR载机位于位置C处；在方位慢时间内，SAR载机从位置A运动到位置D，位置B是方位慢时间中心时刻，R₀表示SAR载机从位置B指向点目标P的斜距向量，R₀表示SAR载机从位置B指向点目标P的斜距，h表示SAR载机在位置B时的飞行高度，v表示SAR载机的飞行速度向量，a表示SAR载机的加速度向量，θ表示SAR载机的斜视角；

图2为本发明一种基于斜距模型下的大斜视SAR曲线轨迹波数域成像方法采用的仿真实验的飞行几何模型与点目标分布示意图；其中1、2、3、4分别为点目标1、点目标2、点目标3和点目标4；

图3(a)为点目标4没有采用改进的方位向重采样操作的边缘处目标包络示意图，

图3(b)为点目标4采用改进的方位向重采样操作的边缘处目标包络示意图，

图3(c)为点目标4没有采用改进的方位向重采样操作的边缘处目标等高线图，

图3(d)为点目标4采用改进的方位向重采样操作的边缘处目标等高线图；

图4(a)为点目标1采用波数域算法得到的目标包络图，

图4(b)为点目标2采用波数域算法得到的目标包络图，

图4(c)为点目标3采用波数域算法得到的目标包络图，

图4(d)为点目标1采用恒加速-波数域算法得到的目标等高线图，

图4(e)为点目标2采用恒加速-波数域算法得到的目标等高线图，

图4(f)为点目标3采用恒加速-波数域算法得到的目标等高线图，

图4(g)为点目标1采用基于改进的斜距模型采用恒加速-波数域算法得到的目标等高线图，

图4(h)为点目标2采用基于改进的斜距模型采用恒加速-波数域算法得到的目标等高线图，

图4(i)为点目标3采用基于改进的斜距模型采用恒加速-波数域算法得到的目标等高线图，

图4(j)为参考点目标1采用基于斜距模型下的大斜视SAR曲线轨迹波数域成像方法得到的目标等高线图，

图4(k)为点目标2采用基于斜距模型下的大斜视SAR曲线轨迹波数域成像方法得到的目标等高线图，

图4(l)为点目标3采用基于斜距模型下的大斜视SAR曲线轨迹波数域成像方法得到的目标等高线图。

具体实施方法

本发明的一种基于斜距模型下的大斜视SAR曲线轨迹波数域成像方法，包括以下步骤：

步骤1，建立曲线轨迹下大斜视SAR的几何模型，在所述曲线轨迹下大斜视SAR的几何模型中，曲线轨迹下大斜视SAR发射的脉冲为线性调频信号，并选取SAR载机所在场景中任意一个点目标，记为Q，然后依次计算SAR载机到点目标Q的瞬时斜距R(t_a)和SAR载机到点目标Q的双曲线瞬时斜距R_e(t_a)，进而计算得到曲线轨迹下大斜视SAR载机到点目标的瞬时斜距R(X)；

根据曲线轨迹下大斜视SAR载机到点目标的瞬时斜距R(X)，计算得到曲线轨迹下大斜视SAR的距离频域方位时域回波信号S(K_r,X)；其中，K_r表示曲线轨迹下大斜视SAR的距离波数，X表示SAR载机运动的方位慢时间域。

具体地，参照图1，为本发明的一种基于斜距模型下的大斜视SAR曲线轨迹波数域成像方法的几何模型图；其中，SAR载机在空间坐标系XOYZ中以速度v曲线运动，并依次经过曲线轨迹上的位置A、位置B、位置C和位置D，P表示SAR天线波数中心点，Q表示SAR载机所在场景中任意一个点目标，且对应的SAR载机位于位置C处；在方位慢时间内，SAR载机从位置A运动到位置D，位置B是方位慢时间中心时刻，R₀表示SAR载机从位置B指向点目标P的斜距向量，R₀表示SAR载机从位置B指向点目标P的斜距，h表示SAR载机在位置B时的飞行高度，v表示SAR载机的飞行速度向量，a表示SAR载机的加速度向量，θ表示SAR载机的斜视角。

步骤1的子步骤为：

(1a)选取SAR载机所在场景中任意一个点目标，记为Q，且点目标Q对应的SAR载机位于位置C处，则使用t_a在t_n处展开的四次泰勒展开计算得到SAR载机到点目标Q的瞬时斜距R(t_a)，其表达式为：

$R\left(t_a\right)\approx R_0+\underset{i=1}{\overset{4}{\Sigma }}{k}_i{(t_a-t_n)}^i---\left(1\right)$

其中，t_a表示方位慢时间，t_n表示0多普勒时间，R₀表示SAR载机到点目标Q的最短斜距，i∈{1,2,3,4}，k_i表示t_a在t_n处展开的四次泰勒多项式中第i阶系数。

(1b)根据SAR载机到点目标Q的瞬时斜距R(t_a)，计算得到SAR载机到点目标Q的双曲线瞬时斜距R_e(t_a)，其表达式为：

$R_e\left(t_a\right)=\sqrt{v_e^2{(t_a-t_n)}^2+R_0^2-2R_0{\mathrm{sin\theta }}_e{v}_e(t_a-t_n)}+p{(t_a-t_n)}^3+q{(t_a-t_n)}^4---\left(2\right)$

为了便于采用双曲线模型而将R(t_a)变换为R_e(t_a)；其中，v_e表示SAR载机运动的等价速率，θ_e表示SAR载机的等价斜视角；p表示t_a在t_n处展开的四次泰勒多项式中引入的三次项系数，q表示t_a在t_n处展开的四次泰勒多项式中引入的四次项系数。

(1c)由于式(2)中包含双曲线项和高次项，因此，令R(t_a)＝R_e(t_a)，并计算得到曲线轨迹下大斜视SAR载机到点目标的瞬时斜距R(X)，R(X)即为本发明中改进的加速度等价斜距模型，X表示SAR载机运动的方位慢时间域，曲线轨迹下大斜视SAR载机到点目标的瞬时斜距R(X)的表达式为：

$R\left(X\right)=\sqrt{{(X-X_n)}^2+{R_0}^2-2R_0(X-X_n){\mathrm{sin\theta }}_e}+\frac{p}{v_e^3}{(X-X_n)}^3+\frac{q}{v_e^4}{(X-X_n)}^4---\left(3\right)$

$\left(\begin{array}{c}{v}_e=\sqrt{k_1^2+2k_2{R}_0}\\ {\theta }_e=\arcsin \frac{-k_1}{\sqrt{k_1^2+2k_2{R}_0}}\\ p=k_3+\frac{k_1{k}_2}{R_0}\\ q=k_4+\frac{k_2^2{R}_0-2k_1^2{k}_2}{2R_0^2}\end{array}\right)---\left(4\right)$

其中，X表示SAR载机运动的方位慢时间域，X_n表示SAR载机运动的方位位置，R₀表示SAR载机到点目标Q的最短斜距，v_e表示SAR载机的等价速率，θ_e表示SAR载机的等价斜视角，p表示t_a在t_n处展开的四次泰勒多项式中引入的三次项系数，q表示t_a在t_n处展开的四次泰勒多项式中引入的四次项系数，i∈{1,2,3,4}，k_i表示t_a在t_n处展开的四次泰勒多项式中第i阶系数。

(1d)假设曲线轨迹下大斜视SAR发射的脉冲为线性调频信号，并根据曲线轨迹下大斜视SAR载机到点目标的瞬时斜距R(X)，计算得到曲线轨迹下大斜视SAR的距离频域方位时域回波信号S(K_r,X)，其表达式为：

$S(K_r,X)=\exp [-j·\frac{{(K_r-K_{rc})}^2·c^2}{16\pi \gamma }]·\exp [-{\mathrm{jK}}_{r}R\left(X\right)]---\left(5\right)$

其中，K_r表示曲线轨迹下大斜视SAR的距离波数，K_r＝4π(f_r+f_c)/c，f_r表示SAR载机的多普勒频率，X表示SAR载机运动的方位慢时间域，K_rc＝4πf_c/c，f_c表示SAR发射脉冲的载频，c表示光速，γ表示曲线轨迹下大斜视SAR载机的距离调频率，R(X)表示曲线轨迹下大斜视SAR载机到点目标的瞬时斜距。

步骤2，对曲线轨迹下大斜视SAR的距离频域方位时域回波信号S(K_r,X)依次进行距离调制项消除和距离脉压，得到距离脉压后的曲线轨迹下大斜视SAR的方位时域回波信号

具体地，式(5)指数项中的第一项表示距离调制项，通过该距离调制项的复数共轭消除距离调制项，然后进行距离脉压，得到距离脉压后的曲线轨迹下大斜视SAR的方位时域回波信号其表达式为：

$\hat{S}(K_r,X)=\exp \left\{-{\mathrm{jK}}_r\left(\begin{array}{c}\sqrt{{(X-X_n)}^2+{R_0}^2-2R_0(X-X_n){\mathrm{sin\theta }}_e}\\ +\frac{p}{v_e^3}{(X-X_n)}^3+\frac{q}{v_e^4}{(X-X_n)}^4\end{array}\right)\right\}---\left(6\right)$

其中，K_r表示曲线轨迹下大斜视SAR的距离波数，X表示SAR载机运动的方位慢时间域，X_n表示SAR载机的方位位置，R₀表示SAR载机到点目标Q的最短斜距，v_e表示SAR载机运动的等价速率，θ_e表示SAR载机的等价斜视角，p表示t_a在t_n处展开的四次泰勒展开的引入的三次项系数，q表示t_a在t_n处展开的四次泰勒展开的引入的四次项系数。

在式(6)的[·]中，第一项是双曲线函数，将所述双曲线函数看成是传统的直线轨迹SAR，第二项和第三项分别是高阶项；R₀表示载机运动平台到点目标Q的最短斜距，v_e表示SAR载机运动的等价速率，θ_e表示SAR载机运动等价的斜视角，K_r表示曲线轨迹下大斜视SAR的距离波数，X表示SAR载机运动的方位慢时间域，X_n表示SAR载机运动的方位位置。

步骤3，对距离脉压后的曲线轨迹下大斜视SAR的方位时域回波信号依次进行高阶项补偿、顺时针旋转θ_e和方位向的快速傅立叶变换(FFT)，得到快速傅立叶变换后的曲线轨迹下大斜视SAR的方位时域回波信号S(K_r,K_x)。

具体地，根据距离脉压后的曲线轨迹下大斜视SAR的方位时域回波信号计算得到中高阶项的补偿因子H₁(K_r,K_x)，其表达式为：

$H_1(K_r,K_x)=\exp \left\{{\mathrm{jK}}_r\right[\frac{p}{v_e^3}{(X^{*}-X_n)}^3+\frac{q}{v_e^4}{(X^{*}-X_n)}^4\left]\right\}---\left(7\right)$

$X^{*}=-\frac{X_x·\left(R_0{\mathrm{cos\theta }}_e\right)}{\sqrt{{K_r}^2-K_x^2}}+X_n+R_0{\mathrm{sin\theta }}_e---\left(8\right)$

其中，K_r表示曲线轨迹下大斜视SAR的距离波数，K_x表示SAR载机运动的方位波数域，且K_x＝2πf_a/v_e，f_a表示SAR载机运动的方位多普勒频率，R₀表示SAR载机到点目标Q的最短斜距，v_e表示SAR载机运动的等价速率，θ_e表示SAR载机运动的等价斜视角，X_n表示SAR载机运动的方位位置。

补偿掉中的高阶项，即式(6)乘以式(7)，得到补偿掉高阶项的曲线轨迹下大斜视SAR的方位时域回波信号，并表示为一个双曲线函数项和一个解析的二维波数谱。为了保证分辨率，将补偿掉高阶项的曲线轨迹下大斜视SAR的方位时域回波信号坐标轴顺时针旋转θ_e，其旋转因子为H₂(K_r,X)：

H₂(K_r,X)＝exp(-jK_r·Xsinθ_e)>

对补偿掉高阶项的曲线轨迹下大斜视SAR的方位时域回波信号顺时针旋转θ_e并进行方位向的快速傅立叶变换(FFT)，得到快速傅立叶变换后的曲线轨迹下大斜视SAR的方位时域回波信号S(K_r,K_x)，其表达式为：

$S(K_r,K_x)=\exp \left(\begin{array}{c}j[\sqrt{{K_r}^2-{(K_r{\mathrm{sin\theta }}_e+K_x)}^2}·{\mathrm{sin\theta }}_e-(K_r{\mathrm{sin\theta }}_e+K_x)·{\mathrm{cos\theta }}_e]·X_n{\mathrm{cos\theta }}_e\\ -j[\sqrt{{K_r}^2-{(K_r{\mathrm{sin\theta }}_e+K_x)}^2}·{\mathrm{cos\theta }}_e+(K_r{\mathrm{sin\theta }}_e+K_x)·{\mathrm{sin\theta }}_e]·R\end{array}\right)---\left(10\right)$

其中，K_r表示曲线轨迹下大斜视SAR的距离波数，v_e表示SAR载机运动的等价速率，θ_e表示SAR载机运动的等价斜视角，X^*表示由方位时间域变换到方位波数域的驻定相位点，X_n表示SAR载机的方位位置，K_x表示SAR载机运动的方位波数域，R表示曲线轨迹下大斜视SAR的距离单元。

步骤4，设定方位重采样系数K_{x_new}，并对快速傅立叶变换后的曲线轨迹下大斜视SAR的方位时域回波信号S(K_r,K_x)进行方位重采样，得到方位重采样后的曲线轨迹下大斜视SAR的方位时域回波信号S(K_r,K_{x_new})；其中，K_r表示曲线轨迹下大斜视SAR的距离波数，K_x表示SAR载机运动的方位波数域。

具体地，由于方位空变会影响方位聚焦深度，所以为了消除方位空变性并实现统一方位聚焦，设定方位重采样系数K_{x_new}，其表达式为：

$K_{x\_new}=[(K_r{\mathrm{sin\theta }}_e+K_x)·{\mathrm{cos\theta }}_e-\sqrt{{K_r}^2-{(K_r{\mathrm{sin\theta }}_e+K_x)}^2}·{\mathrm{sin\theta }}_e]·{\mathrm{cos\theta }}_e---\left(11\right)$

将K_{x_new}替代式(11)中的K_x，并对快速傅立叶变换后的曲线轨迹下大斜视SAR的方位时域回波信号S(K_r,K_x)进行方位重采样，得到方位重采样后的曲线轨迹下大斜视SAR的方位时域回波信号S(K_r,K_{x_new})，其表达式为：

$S(K_r,K_{x\_new})=\exp [-{\mathrm{jK}}_{x\_new}{X}_n\sqrt{{K_r}^2-{\left(\frac{K_{x\_new}}{{\mathrm{cos\theta }}_e}\right)}^2}·R]---\left(12\right)$

其中，K_r表示曲线轨迹下大斜视SAR的距离波数，θ_e表示SAR载机运动的等价斜视角，R表示曲线轨迹下大斜视SAR的距离单元，K_x表示SAR载机运动的方位波数域，X_n表示SAR载机的方位位置。

步骤5，由于距离向存在耦合，为了消除距离向耦合，引入Stolt插值函数，并对方位重采样后的曲线轨迹下大斜视SAR的方位时域回波信号S(K_r,K_{x_new})依次进行距离向耦合消除和方位向相位补偿，得到二维波数谱下的曲线轨迹大斜视SAR回波信号

具体地，Stolt插值函数如下

$\sqrt{{K_r}^2-{\left(\frac{K_{x\_new}}{{\mathrm{cos\theta }}_e}\right)}^2}=\sqrt{{K_{rc}}^2-{\left(\frac{K_{x\_new}}{{\mathrm{cos\theta }}_e}\right)}^2}+K_y---\left(13\right)$

将式(13)代入式(12)，消除距离向耦合，得到距离向耦合消除后的二维波数谱曲线轨迹大斜视SAR回波信号；但此时所述距离向耦合消除后的二维波数谱曲线轨迹大斜视SAR回波信号中的方位相位包含了残余相位，且需要进行补偿，其中方位向相位补偿因子为H₄(K_{x_new})，表达式为：

$H_4\left(K_{x\_new}\right)=\exp [j\sqrt{{K_{rc}}^2-{\left(\frac{K_{x\_new}}{{\mathrm{cos\theta }}_e}\right)}^2}·(R-R_s)]---\left(14\right)$

对所述距离向耦合消除后的二维波数谱曲线轨迹大斜视SAR回波信号进行方位向相位补偿后，得到二维波数谱下的曲线轨迹大斜视SAR回波信号其表达式为：

$\hat{S}(K_y,K_{x\_new})=\exp [-{\mathrm{jK}}_{x\_new}{X}_n-{\mathrm{jK}}_y(R-R_s)]---\left(15\right)$

其中，K_r表示曲线轨迹下大斜视SAR的距离波数，θ_e表示SAR载机运动的等价斜视角，K_y表示距离向耦合消除后的二维波数谱曲线轨迹大斜视SAR回波信号的距离波数域，K_{x_new}表示设定的方位重采样系数，K_rc＝4πf_c/c，f_c表示SAR发射脉冲的载频，c表示光速，R_s表示SAR载机运动到点目标Q的参考距离，X表示SAR载机运动的方位慢时间域，X_n表示SAR载机运动的方位位置。

步骤6，对二维波数谱下的曲线轨迹大斜视SAR回波信号依次进行距离向逆快速傅立叶变换(IFFT)和方位向逆快速傅立叶变换(IFFT)，进而得到斜距模型下的大斜视SAR成像。

为了证明本发明方法的有效性进行仿真实验。

(一)仿真参数。

仿真参数如表I所示。

表I

载频9.6GHz脉冲重频PRF1KHz带宽200MHz高度(h)3km采样频率240MHz最短斜距(R₀)10km脉冲宽度5μsSAR载机速度(v)(100,0,-5)m/s天线长度1m加速度(a)(0.2,0.1,-0.2)m/s²

仿真使用一个点目标阵列，SAR辐射场景为1000m×500m，空间斜视角为60°，方位分辨率为0.5m。为了便于后序分析，4个点目标分布如图2所示，图2为本发明一种基于斜距模型下的大斜视SAR曲线轨迹波数域成像方法采用的仿真实验的飞行几何模型与点目标分布示意图；其中1、2、3、4分别为点目标1、点目标2、点目标3和点目标4。

(二)仿真过程。

首先，选取点目标4验证方位向重采样的结果，图3(a)为点目标4没有采用改进的方位向重采样操作的边缘处目标包络示意图，图3(b)为点目标4采用改进的方位向重采样操作的边缘处目标包络示意图；显而易见，图3(a)中做了传统的距离单元徙动矫正后，仍存在距离单元徙动；另一方面，采用了改进的方位向重采样操作后，图3(b)中点目标边缘残留的距离单元徙动已经补偿掉；图3(c)和图3(d)是方位向处理后的二维结果，图3(c)为点目标4没有采用改进的方位向重采样操作的边缘处目标等高线图，点目标4没有很好的聚焦；图3(d)为点目标4采用改进的方位向重采样操作的边缘处目标等高线图，点目标4聚焦效果很好；进而说明本发明提出的曲线轨迹下SAR大斜视波数域成像方法中提出的改进的方位向重采样操作具有很好的效果。

第二步，分别利用点目标1、点目标2、点目标3的成像结果分析聚焦效果。点目标2位于SAR载机所在场景中心，并作为参考目标，然后分别采用波数域算法、CA-波数域算法以及本发明方法进行成像，图4(a)为点目标1采用波数域算法得到的目标包络图，图4(b)为点目标2采用波数域算法得到的目标包络图，图4(c)为点目标3采用波数域算法得到的目标包络图；可以发现，由于波数域算法忽略了曲线轨迹下加速度的影响，使得电目标1、点目标2和点目标3的聚焦效果分别十分不理想。

相应的，对边缘处的目标采用恒加速-波数域算法，此算法在近似计算斜距历程时存在一个近似错误，该错误会造成最终的成像结果不好；图4(d)为点目标1采用恒加速-波数域算法得到的目标等高线图，图4(e)为点目标2采用恒加速-波数域算法得到的目标等高线图，图4(f)点目标3采用恒加速-波数域算法得到的目标等高线图。

最后，采用本发明改进的斜距模型，此时可发现恒加速-波数域算法的聚焦效果明显提升；其中，图4(g)为点目标1采用基于改进的斜距模型采用恒加速-波数域算法得到的目标等高线图，图4(h)为点目标2采用基于改进的斜距模型采用恒加速-波数域算法得到的目标等高线图，图4(i)为点目标3采用基于改进的斜距模型采用恒加速-波数域算法得到的目标等高线图，图4(j)为参考点目标1采用基于斜距模型下的大斜视SAR曲线轨迹波数域成像方法得到的目标等高线图，图4(k)为点目标2采用基于斜距模型下的大斜视SAR曲线轨迹波数域成像方法得到的目标等高线图，图4(l)为点目标3采用基于斜距模型下的大斜视SAR曲线轨迹波数域成像方法得到的目标等高线图。

其中，图4(i),图4(k)以及图4(l)分别表示利用改进的算法的成像结果。显而易见，3个点目标的主瓣和旁瓣分别很好地分开了，并呈现出了理想的“十字”，表明3个点目标的聚焦效果十分理想。

综上所述，仿真实验验证了本发明的正确性，有效性和可靠性。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围；这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。