RD成像算法分析RD成像算法分析摘 要本文是雷達成像原理的第一次課程作業。在此次作業中我完成了對已提供RD算法的Matlab程序的分析，并且根據自己對該算法的理解重新編寫了Matlab程序，用它對RADARSAT-1的真實回波數據進行了成像實驗。本文分三部分：第一部分對經典RD算法做了一個簡單的介紹；第二部分對已提供RD算法的Matlab程序進行了分析；第三部分用自己編寫的RD算法的Matlab程序對RADARSAT-1的真實回波數據進行了成像實驗，并給出了實驗結果。- 8 -一、 經典RD算法簡介RD（Range Doppler）算法是一種非常經典的SAR成像算法。雖然它有著比較長的歷史，但它鮮明的特點使得它能“長盛不衰”，在一些SAR系統中，它是一種實際采用的成像算法。經典的RD算法只考慮了相位展開的一次項，它分為三個步驟：距離壓縮（Range Compression，RC）、距離遷移校正（Range Cell Migration Correction，RCMC）和方位壓縮（Azimuth Compression，AC）。其中RCMC既可以在Range-Doppler域完成，也可以在Frequency-Azimuth Range域完成。它的流程如圖 1所示?；夭〝祿嚯x向FFT距離匹配函數距離向IFFT方位向FFT方位匹配函數方位向IFFTSAR圖像FFTFFT回波數據距離向FFT距離向IFFT方位向FFT方位向IFFTSAR圖像RCMC距離匹配函數方位匹配函數FFTFFT線性相位函數（a）Range-Doppler域RCMC（b）Frequency-Azimuth Range域RCMC圖 1 經典RD算法流程圖二、 RD算法的Matlab程序分析已提供的RD算法Matlab程序是嚴格基于圖 1（a）中的流程進行編寫的。由于該程序并沒有特別新穎的地方，所以本文只利用該程序對RD算法作進一步的理解，而將工作重點主要放在對RADARSAT-1真實回波數據的成像上。該程序可以分為六個小部分：設定參數、模擬回波、RC、RCMC、AC以及結果顯示。1、 設定參數該程序是在空域中實現SAR成像的，所以距離是基本的度量單位。程序采用的坐標系如圖 2所示。y/mx/mAzimuthRange圖 2 程序采用的坐標系其中一些重要變量和表達式的意義見表 1（若程序中有明確注釋，在此不予列出）。表 1 變量和表達式意義變量/表達式意義Xc測繪帶中心距離2*X0測繪帶寬2*Y0方位向上接收回波的距離2、 模擬回波程序假定了5個點目標，并且它們對電磁波的反射能力是相同的，它們各自回波的線性迭加就構成了仿真的SAR回波數據，其幅值如圖 3所示。圖 3 回波幅值圖3、 RC進行RC時先產生距離向上所發射的LFM信號，然后對其作FFT得到發射信號的頻譜，根據匹配濾波器的原理，它的共軛就是距離向上匹配濾波器的頻譜。將匹配濾波器的頻譜與回波沒距離向的FFT相乘進行匹配濾波，再將結果作IFFT就完成了RC。其流程見圖 1（a）中相應部分。RC后的數據的幅值圖如圖 4所示。圖 4 RC后的幅值圖從圖 4可以明顯的看出，RC后的圖像在距離向上有明顯的遷移，所以要進行RCMC。4、 RCMC由于算法只考慮了相位展開中的一線性項，故RCM只是距離的線性函數。程序是通過Sinc插值來補償RCM的。插值的運算量是比較大的。RCMC后的幅值圖如圖 5所示。圖 5 RCMC后的幅值圖5、 ACAC的步驟和RC是一樣的。也是先產生方位向上的LFM信號，然后進行匹配濾波，其流程見圖 1（a）中相應部分，在這里就不多加表述了。完成這一步后就得到了最終的SAR圖像，如圖 6所示。圖 6 SAR圖像三、 RADARSAT-1真實回波數據成像實驗如果要用已提供的程序對RADARSAT-1的真實回波數據進行成像，在參數方面要做較大的修改，為了更好的理解RD算法，本文針對RADARSAT-1回波數據的特點重新編寫了RD算法的Matlab程序，并在此基礎上進行了成像實驗。RADARSAT-1是將回波數據進行自動增益控制（AGC）后，以CEOS的格式進行文件存儲的。所以先要從CEOS格式文件中讀取數據，并進行AGC還原后才能得到真正的回波數據。在不引起混淆的情況下，下文中的回波數據是指RADARSAT-1的經過以上兩個步驟后獲得的真正回波數據。得到回波數據后，本文是按圖 1（b）所示的流程來實現RD算法的。算法所需的RADARSAT-1的參數是從Ian Cumming等所著Digital Processing of Synthetic Aperture Radar Data一書及其相關Matlab程序中得到的。本文在Matlab R2006b（Matlab 7.3.0）編寫和調試的程序，程序文件名為RADARSAT_RDA_Imaging.m。由于程序中注釋比較詳盡，在此不對程序本身作過多的說明，只對RD算法本身的關鍵步驟加以分析。圖 7是回波數據經過RC后的幅值圖，從圖中可以看到一些明亮的條紋，它們表明了在回波數據中有強散射目標。但是這些條紋并不與方位向平行，而是有一定的傾斜，這種傾斜就是由于距離遷移造成的，所以需要進行RCMC。圖 8是RCMC的幅值圖，從圖中可以看到圖 7中的斜條紋現在已基本與方位向平行了，說明算法中的RCMC是十分有效的。圖 7 RC后的幅值圖圖 8 RCMC后的幅值圖在進行AC時，理論上方位向上的匹配濾波器的調頻斜率是與距離的關系的，但是對于星載SAR來說這二者的關系不是很明顯。所以在一些應用場合下可以用某一固定距離下的匹配濾波器來對方位向進行脈沖壓縮。圖 9是用最近距離下的匹配濾波器來對整個實驗數據進行AC后的幅值圖。為了作一對比，圖 10是用與距離相對應的匹配濾波器進行AC后的幅值圖，可以發現圖 9只是在某些細節上稍稍遜色于圖 10。圖 11是將不同數據對應的圖像進行拼接，得到的整個測繪區域的SAR圖像，從成像質量上看經典RD算法對星載SAR的成像是比較有效的。當然，一般來說，用單純的成像算法得到的SAR圖像質量往往是不