专利名称：一种基于图像质量最优的sar多普勒模糊数估计方法
技术领域：
本发明涉及一种基于图像质量最优的SAR(合成孔径雷达)多普勒模糊数估计方法，属于SAR成像技术领域。
背景技术：
在SAR成像处理中，多普勒中心是极其重要的成像参数，由于方位向回波数据依照脉冲重复频率进行采样，所以多普勒中心包括两部分基带多普勒中心(多普勒中心小数部分)和多普勒模糊数(多普勒中心整数部分)；如果多普勒模糊数存在偏差，会导致图像信噪比变差，直接影响图像质量；通常情况下，多普勒模糊数可由平台运动和天线姿态参数计算得到，不过由于测量单元的精度有限，导致计算值与真实值偏差很大，所以需要采用基于回波数据的多普勒模糊数估计方法。场景的对比度会直接影响基于数据的多普勒模糊数估计方法的精度，如多重频法、多波长法、距离多视互相关法和距离差异法适用于低对比度场景，距离互相关法、多视频率差拍法、几何多普勒估计法和距离徙动校正/积分法适用于高对比度场景，而在实际处理中，目标区域通常同时具有低对比度和高对比度场景，这使得传统的多普勒模糊数估计方法估计精度下降，进而降低SAR图像质量，甚至无法辨识目标。因此，需要开发一种既适用于低对比度场景、又适用于高对比度场景的高精度SAR 多普勒模糊数估计方法。
发明内容
本发明的目的是为了克服已有技术的缺陷，解决传统SAR多普勒模糊数估计方法同时用于低对比度和高对比度场景下误差大、精度低的问题，提出了一种基于图像质量最优的SAR多普勒模糊数估计方法。本发明的目的是通过以下技术方案实现的。本发明的一种图像质量最优的SAR多普勒模糊数估计方法，其步骤如下步骤一、按目标合成孔径时间长度获取距离压缩后的SAR回波数据，采用时域相
关法得到多普勒中心小数部分估计值，用fd。—base表示。
权利要求
1.一种图像质量最优的SAR多普勒模糊数估计方法，其特征在于其具体步骤如下步骤一、按目标合成孔径时间长度获取距离压缩后的SAR回波数据，采用时域相关法得到多普勒中心小数部分估计值，用fd。—base表示；
2.如权利要求1所述的一种图像质量最优的SAR多普勒模糊数估计方法，其特征在于 其步骤四中所述对距离压缩后的SAR回波数据进行距离走动校正和方位压缩处理得到SAR 图像，并计算其图像熵的操作步骤包括第4. 1步至第4. 8步，具体为第4. 1步将距离压缩后的SAR回波数据中第η个方位单元的回波信号S( τ，tn)沿距离向进行傅里叶变换，得到第η个方位单元回波信号S( τ，tn)的距离频谱S(f，tn)，f为距离频率；第4. 2步利用步骤三得到的每一个多普勒中心fd。(Mamb)，构造其对应的相位因子，用符号Φ (Mamb)表示；Φ (Mamb) = exp {-j2 π fdc (Mamb) λ Ta (η) /c · f}(5)其中，Ta(η)是距离压缩后的SAR回波数据的第η个方位单元对应的方位时间与孔径中心的时间差，c为光速；第4.3步根据公式(5)得到多普勒模糊数Mamb对应的相位校正后的距离频谱，用符号 S (f, tn, Mamb)表不；S(f，tn，Mamb) =S(f，tn) · Φ (Mafflb)(6)第4. 4步对第4. 3步得到的S(f，tn，Mamb)沿距离向做逆傅里叶变换得到距离走动校正后的SAR回波数据中第η个方位单元的回波信号，用S( τ，tn，Mamb)表示；第4. 5步对应步骤三得到的每一个多普勒中心fd。(Mamb)，构造其对应的去斜函数，用符号Φ d (Mamb)表示；
全文摘要
本发明涉及一种基于图像质量最优的合成孔径雷达(SAR)多普勒模糊数估计方法，属于SAR成像技术领域。本发明利用图像质量与多普勒模糊数估计偏差之间的函数关系，将使图像质量最好时对应的多普勒模糊数作为SAR多普勒模糊数的估计值。本发明采用了基于图像质量最优的SAR多普勒模糊数估计方法，由于SAR图像质量对多普勒模糊数估计误差十分敏感，并且该方法充分利用了图像质量与多普勒模糊数之间的定量关系，因此，对于低对比度和高对比度场景均具有较高的估计精度。
文档编号G01S13/90GK102520404SQ20111039078
公开日2012年6月27日 申请日期2011年11月30日 优先权日2011年11月30日
发明者丁泽刚, 刘荦锶, 吕争, 曾涛, 陈亮 申请人:北京理工大学