154 / 2024-08-28 16:57:56

基于最小频谱差的方位向多通道SAR相位误差高效校正方法（AITC 2024+摘要）

方位向多通道SAR,最小频谱差（LSD）,陆地探测一号（LT-1）,相位误差校正

方位向多通道合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）作为实现高分宽幅（High-Resolution and Wide-Swath, HRWS）成像的重要软件直播观看之一，已成功应用于多项在轨SAR任务中。如全球首个L波段分布式SAR双星星座——陆地探测一号（LuTan-1, LT-1）便采用波束展宽全孔径发射和方位向双通道接收软件直播观看实现了3m分辨率与50km幅宽的成像能力，极大地拓展了观测性能。然而，通道之间不可避免的相位误差会导致方位模糊产生，进而降低SAR图像的可辨识性。此外，射频干扰（Radio Frequency Interference，RFI）的存在又加剧了相位误差估计的难度。时下对相位误差估计的研究可分为解析类方法和数值类方法：子空间类、互相关类和基于功率最大化准则类等解析方法多需依赖冗余通道和多普勒中心频率，因此相位误差估计精度受限；数值类方法通常需要成像处理和大量数据迭代，因计算成本较高多停留在实验室测试，难以实际工程化应用。且上述算法多针对于单基多通道SAR系统，且通常未考虑复杂电磁环境下RFI带来的影响。为解决上述问题，本文提出了一种基于最小谱差（Least Spectrum Difference, LSD）的高效相位误差校正方法。首先，运用线性映射重构流程对多通道信号进行重构，通过低脉冲重复频率（Pulse Repetition Frequency, PRF）多通道频谱向高PRF多通道频谱的映射，完成信号重构的同时保持通道间的相位信息；其次，定位因相位误差引起的方位向频谱间断点，提取频谱间断点邻域内的少量数据并基于方位向频谱连续性建立频谱差函数；最后，通过迭代运算最小化频谱差函数即可获得相位误差的最优估计，并对重构后的各通道频谱进行相位补偿、求和与成像处理，即可获得无方位模糊的高分宽幅SAR图像。在所提LSD方法中，由于目标函数建立在距离多普勒域中，因此RFI对目标函数的影响较小，且仅使用了间断点附近的少量数据进行迭代，从而显著降低了算法的运算成本。在仿真数据和LT-1卫星采集的实测双基多通道SAR数据上对算法进行了测试，并选择最大归一化图像锐度（Maximum Normalized Image Sharpness, MNIS）和最大修正峰度（Maximum Modified Kurtosis, MMK）等最新提出的数值类算法进行了对比。在存在RFI的仿真回波中，MNIS与MMK方法的估计结果均偏离了预设相位误差，而LSD方法仍可以有效获得正确估计；在单景LT-1多通道数据的误差校正与信号重构处理中，MNIS与MMK方法需分别用时10分钟和2分钟，而同等实验条件下LSD方法用时可控制在20s以内，远低于MNIS和MMK等数值类方法。上述实验结果证实了本文所提LSD方法运算效率高，抗干扰能力强，能够在复杂电磁环境下准确而快速地估计并校正星载多通道SAR系统的通道不平衡，使数值类方法不再只停留于实验室测试而可以服务于工程应用。