《合成孔径雷达成像算法与实现》_使用CS算法对RADARSAT-1数据进行成像

news2025/1/13 10:23:32

CSA

简介：Chirp Scaling 算法 (简称 CS 算法，即 CSA) 避免了 RCMC 中的插值操作。该算法基于 Scaling 原理，通过对 chirp 信号进行频率调制，实现了对信号的尺度变换或平移。基于这种原理，可以通过相位相乘代替时域插值来完成随距离变化的RCMC。此外，由于需要在二维频域进行数据处理，CSA 还能解决 SRC 对方位频率的依赖问题。
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通过方位向 FFT 将数据变换到距离多普勒域。
通过相位相乘实现 Chirp Scaling 操作，使所有目标的距离徙动轨迹一致化。
通过距离向 FFT 将数据变换到二维频域。
与参考函数进行相位相乘，同时完成距离压缩、SRC 和一致 RCMC。
通过距离向 IFFT 将数据变换回距离多普勒域。
通过与随距离变化的匹配滤波器进行相位相乘，实现方位压缩。(由于步骤 2中的 Chirp Scaling 操作，相位相乘时需要进行相位矫正)
方位向 IFFT 将数据变换回二维时域。

数据分析

本次使用的是RADARSAT-1原始数据，该数据采集于2002年6月16日，照射的是加拿大温哥华地区。数据储存在 data_01.001 文件中，包含近19400条记录，每八条记录包含一条传输脉冲的复制信号。每条距离线有9288个复回波采样点，按照uint类型存储。除去复制信号，该记录共18818字节，先是192字节头信息和50字节辅助信息，然后是18576字节回波数据。

参数设置

采样率： $F_r = 32.317 MHz$

脉冲宽度： $T_p = 30.111 MHz$

距离向调频率： $F_r = 0.72135 MHz/ \mu s$

数据窗开始时间： $6.5956 m s$

脉宽： $T_r = 41.74 \mu s$

复制信号采样数：1349

每回波行采样数：9280

雷达频率： $f_0 = 5.3GHz$

雷达波长： $\lambda = 0.05657 m$

脉冲重复频率： $F_a = 1256.98 Hz$

有效雷达速率： $V_r = 7062 m/s$

方位向调频率： $K_a = 1733 Hz/s$

多普勒中心频率： $f_{\eta_c} = -6900 Hz$

参考步骤

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处理细节

本次仿真中，用到的傅里叶变换及傅里叶逆变换均采取如下方法

X = fftshift(fft(fftshift(x)));		%傅里叶变换

x = ifftshift(ifft(ifftshift(X)));	%逆傅里叶变换

这样做的好处是变换后频率范围为 $\pi$ ~ $\pi$ 。

成像结果

示例

下图给出了本次实验数据所成的SAR图像示例，其斜距分辨率为6m，地面分辨率为10m，单视对全方位带宽进行处理，相应的分辨率为9m。

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1536×2048

本次实验首先从文件DAT_01.001中提取了7769 ~ 9306行、1050 ~ 3098列共1536×2048的数据储存到文件CDdata1.mat中；9307~10842行、1050 ~ 3098列共1536×2048的数据储存到文件CDdata2.mat中。

下图展示了未补零的原始数据

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为解决成像反折问题。需要在时域进行补零，相当于延长了时间轴。下图给出了经RC、SRC和一致RCMC操作后的信号幅度图像，可以看出，在距离多普勒域，数据已被拉直。

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下图给出了CSA成像结果

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从（a）中可以清晰地看到海面上航行有六艘轮船。
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9704×8192

从文件DAT_01.001中提取了1 ~ 9704行、1 ~ 8192列共9704×8192的数据储存到了CDdata1_9704 _ 8192.mat文件中；9705_19408行、1~8192列共9704×8192的数据储存到了CDdata2_9704_8192.mat文件中。

原始数据

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