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正文摘录:

李宁等：双站SAR距离徙动算法2K，sin以cos卢，可以知道K，和K，都是p角的函数，这是和单站情况最主要的区别，因此在成像算法与单站情况相比较有一些变化。对于单站的情况，我们可以看成是收发日口平台重合的特殊情况，由p：坚i墨可以计算出单站时卢厶角恒为零，所以进行Stolt插值后，实质上就已经完成了距离迁移校正，可以得到很好的成像结果；但是对于双站的情况，我们需要考虑卢角的变化对成像的影响，这是算法中很关键的一步，由此我们采取如下的方法进行成像。先对原始接收到的数据进行距离压缩，然后对距离压缩后的数据做二维FFT‘。这时得到的二维数据矩阵是式(20)所对应的表达式，即：s(∞，K。，R)：exp(一jK，rtan卢一jR。~／4K：tan。卢一K：一j△z,／4K：tan。p—K：tan卢一jX。K。+jX。K，)此时从物理含义上可以把二维矩阵变量看成是u和K，，而且采样点都是均匀的。在SAR飞行过程中，采用的是“走一停一走”的处理模44式，我们已经知道卢=!i旦，所以双站平台沿方位向飞厶行时每发射一次脉冲，就对应一个卢角，也就对应一个K，，即卢角实际上与K，是一一对应的。需要注意的是，这种空间关系下p角只是发射平台斜视角与接收平台斜视角之差的一半，并没有实际的空间角与之对应，这与双站平台同航迹飞行时的情况有所区别。通常飞行平台的速度，合成孔径长度和脉冲重复频率都是已知的，飞行高度、侧视角和斜视角也是已知的，因此卢可以通过计算得到，他对应于一个一维数组，数组的每个元素对应一个“停”状态时的卢角。我们已经计算出式(20)等价于式(21)，即：S(ccJ，K，，R)一exp(一jX。K，一jK，rtan卢一jR。K，一j△枨，tanp+jX。K，)但是这时均匀的cc，对应的K，是不均匀的，只有K，是均匀的。可以根据K，一~／砑虿函i豇i露，K，一竺型二_竺坐取均C匀的K，反求出K，均匀时对应的∞值，此时m是不均匀的但是K，仍是均匀的。在处理过程中我们对每一个K。值都用采用与之相对应的p值，这样便完成了采用空变的卢角的处理过程。求K，均匀时对应的∞值可以用插值的方法，由于在插值前后K，没有变化，因此这是一个一维插值过程。理论上使用各种插值方法都是可以的，但是对于窄带的情况，如果采取辛克函数作为插值函数，在不考虑有限字长效应的情况下，插值得到的新数据我们可以认为是没有近似的。插值后的新矩阵即对应(K，，K。)，且二者都是均匀的。进行二维傅里叶反变换后就得到SAR图像。在以上的成像算法中我们还是采取了一定的近似的，前面已经提到，K。和K，都是卢角的函数，而J9角是空变的。虽然在成像算法中我们对卢角的处理是空变的，但是40他与推导得到的式(21)一样，他只是相对于点P没有误差，是精确的。而其他成像区域只是拿点P处的卢角作匹配，仍然是存在近似的，这和单站的情况有所不同。4仿真结果我们先看一下发射平台和接收平台都是正侧视的情况。取中心频率1GHz，信号时宽1e～6s，发射平台高度6000m，俯视角45。，接收平台高度5000m，俯视角30。，带宽75MHz，两者斜视角都是O。。图2是卢角空变的点目标仿真结果的等高线图；图3是忽略卢角的空变性，取卢角恒等于合成孔径相位中心的对应角度的点目标仿真结果的等高线图(正侧视时等于零)。由给定参数和前面的公式推导可以算出正侧视时』9角的变化范围是[一O.23~，O.23~]，虽然这个变化范围非常的小，但是从仿真结果我们可以清楚地看出成像效果的差异。采取p角空变的方式成像时可以十分清楚地看出由于距离向和方位向的耦合引起的规则的旁瓣图形(图2)，而忽略这种微小的变化图形开始变得不够规则(图3)。由此可见虽然p角变化的范围很小很小(不到0.5。)，但他微小的空变性对成像还是有一定的影响的，采用空变的成像方式能够得到更好的成像效果。因此下面的仿真都采用口角空变的处理方式。，＜.一赧也；虻※坦钕牟一彝《扯嵌型牝图2正侧视口角空变成像结果图3正侧视p角非空变成像结果在取仿真参数为中心频率1GHz，带宽150MHz，信号时宽O.8e一6s，发射平台高度6000m，俯视角30。，斜视角lO。；接收平台高度5000m，俯视角45。，斜视角15。时，点目标成像结果如图4所示。(下转第44页)