SAR成像处理算法_BP算法
目录
BP算法基本原理
距离向脉冲压缩
划分成像网格
聚焦处理
小结
BPA成像处理软件设计与接口
机载SAR模型BPA1
程序接口
仿真数据1处理（一个点目标）
仿真数据使用前面介绍的机载SAR回波仿真软件生产，详细使用说明见
机载正侧视模型条带SAR回波仿真算法与编程_爱学习的小伟的博客-CSDN博客机载正侧视模型条带SAR回波仿真算法与编程。在机载模型下，建立空间三维坐标系，并在此坐标下计算目标和雷达相位中心的位置，得到目标的距离历程；然后根据距离历程和雷达参数构造回波数据。目前本文介绍的软件只支持正侧视条带模式SAR的回波仿真，用于验证本专栏后续介绍的成像处理算法。后续将发布考虑多模式、多通道、大斜视、星载模型等的回波仿真软件
https://blog.csdn.net/smyounger/article/details/124547898?spm=1001.2014.3001.5501
也可以直接通过下面的链接下载本文使用的点目标仿真数据：
AirborneSAREcho_STRIP_Point1x1_AzChan1_Na3488_Nr1444.dat-图像处理文档类资源-CSDN下载机载模型SAR点目标仿真数据更多下载资源、学习资料请访问CSDN下载频道.https://download.csdn.net/download/smyounger/85355290AirborneSAREcho_STRIP_Point1x1_AzChan1_Na5440_Nr2338.dat-图像处理文档类资源-CSDN下载斜视SAR点目标仿真回波更多下载资源、学习资料请访问CSDN下载频道.https://download.csdn.net/download/smyounger/85366121
测试指标时，使用SAR图像聚焦质量评价插件：SARImageFocuseQuality_v0.0，详细使用说明见
SAR图像聚焦质量评价插件_爱学习的小伟的博客-CSDN博客SAR图像指令评价 分辨率 峰值旁瓣比 积分旁瓣比https://blog.csdn.net/smyounger/article/details/124622941?spm=1001.2014.3001.5501
后向投影算法（Back Projection Algorithm）是一种在时域直接对回波数据进行成像处理的算法。只要能够确定待成像场景的距离历程，该方法理论上可以对任意模式、任意几何模型下获取的获取数据进行聚焦处理。但是，该方法需要计算每一个方位采样时刻下，所有网格（也可以理解为所有采样点）的距离历程，所以运算量很大，如不做优化，效率极低。
BP算法基本原理
BP算法的思想非常朴素和直观，基本处理流程如下图（下图来源于网络）所示：
详细的步骤描述如下：
- 对原始回波数据进行距离向脉冲压缩；
- 对成像场景分块，划分网格，并计算每一个网格的坐标点；
- 分块可以在斜距平面上进行，也可以在地距平面上进行；
- 分块的大小可以直接设置为每个采样单元的尺寸，也可以按照其他原则进行；
- 从第一条采样脉冲（即第一个方位向采样点）开始，计算该时刻雷达与成像区域每个网格的距离，和所有网格距离相对成像场景近距的时间延迟；
- 为了提高处理效率，可以根据波束宽度等信息计算成像区域的合成孔径时间，只计算网格有效合成孔径时间内的距离历程；
- 根据上一步计算的时间延迟，计算所有网格在脉冲时刻的距离徙动量，以此为依据计算对应的回波数据值，并与上一个脉冲的回波值相加；
- 累加前，要补偿不同距离历程引入的相位误差；
- 为了提高距离徙动校正精度，可以先对距离向压缩后的信号进行插值，然后在进行距离里徙动校正；
- 本步骤要遍历所有的网格，即可完成当前脉冲时刻信号的聚焦；
- 遍历所有的方位时刻，即可完成成像场景的全分辨率成像；
下面以一个仿真点目标为例，介绍BP算法的每一步操作。处理前，点目标实部信号如下图所示。
测试数据：AirborneSAREcho_STRIP_Point1x1_AzChan1_Na3488_Nr1444.dat
距离向脉冲压缩
对上述信号进行距离向脉冲压缩后，图像如下图所示。
划分成像网格
以条带模式为例，网格划分示意图如下。
网格大小选取原则：与回波采样单元的尺寸相当或略小。
聚焦处理
根据雷达位置与网格点坐标，计算雷达与网格点之间的距离，以及该距离与参考距离之间的时延。通常，参考距离为中心斜距。根据时延即可在时域回波数据中找到对应的回波数据。
然而，雷达与网格点实际距离对应的回波数据，通常与划分的网格不会重合，所有无法直接从回波数据中获取当前网格的值，如下图所示。对成像区域划分网格，如左图所示，选取其中一个红点为例，假设该网格点的距离历程为R(t)，如右图红点所示；按照雷达参数，每个回波的采样单元分布如右图灰色点所示，显然红点与灰点没有重合。
解决上面采样点和网格点不重合的方法是插值：以红色实心点所在的脉冲为例，蓝色实心点为雷达采样点，是已知量；红色实心点是网格位置的采样点，是待求量。那么，使用插值的方式，即可得到红点的值。使用同样的方式，可以得到其他所有红色圆圈的值，最后累加插值得到的值，即可得到该网格的全分辨率图像。
下文介绍的sinc插值，可以解决上述问题，且精度可以通过增加插值核长度来保证。
https://blog.csdn.net/smyounger/article/details/123532859?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22123532859%22%2C%22source%22%3A%22smyounger%22%7D&ctrtid=cAbiHhttps://blog.csdn.net/smyounger/article/details/123532859?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22123532859%22%2C%22source%22%3A%22smyounger%22%7D&ctrtid=cAbiH
小结
BP算法有以下特点：
- 原理简单朴素，容易理解；
- 没有傅里叶变换，可以天然的避免方位向欠采样等的影响；
- 运算量大，处理效率低，难以工程化。
BPA成像处理软件设计与接口
机载SAR模型BPA1
本方法对应的Matlab程序可以在下面的连接中下载
SARImage_BPA_v0.0_CSDN_release.zip-图像处理文档类资源-CSDN下载SAR成像处理算法，BP算法更多下载资源、学习资料请访问CSDN下载频道.https://download.csdn.net/download/smyounger/85389628
程序接口
BP成像处理算法调用方式：sig_image = SARImageBPA1(sig_echo, param)输入参数：sig_echo：复回波数据param:成像处理参数param.sampleRate：采样率，单位Hzparam.Rnear：图像近距， 单位mparam.chirpRate：调频率，单位Hz/s，注意正负号param.prf：PRF，单位Hzparam.lambda：信号波长，单位mparam.Vst：平台速度，单位m/sparam.lookAngle：下视角，单位rad，左侧视为正param.squintAngle：斜视角，单位rad，前斜视为正param.IaSize：成像网格方位向点数param.IrSize：成像网格距离向点数输出参数sig_image：复图像
仿真数据1处理（一个点目标）
测试数据：AirborneSAREcho_STRIP_Point1x1_AzChan1_Na3488_Nr1444.dat
重要参数：
---------------仿真数据参数---------------
回波尺寸[Na x Nr]:3488 x 1444
雷达参数：信号波长：0.0500 m信号带宽：100.0000 MHz信号脉宽：10.0000 us信号调频率：10000000000000.0000 Hz/s信号采样率：133.0000 MHz脉冲重复频率：3500.0000 Hz采样时延：0.0002 us
天线参数：方位向孔径：6.0000 m距离向孔径：3.0000 m方位向通道数：1距离向通道数：1下视角：45.0000 deg斜视角：0.0000 deg
平台参数：飞行速度：7000.0000 m/s场景近距：499137.8149 m
测试主函数：SARImageBPA_SimuDataMain.m
%
clear all;
close all;%% 常数
Vc = 299792458; % 光速
ET = pi/180;%% 读取回波数据
echoDataPath = 'D:\EchoData\';
echoDataName = [echoDataPath 'AirborneSAREcho_STRIP_Point1x1_AzChan1_Na3488_Nr1444.dat']; % 正侧视，2.7m分辨率fprintf('回波数据路径:%s\n', echoDataName);
ReadSimulatedEchoData;
figure, imagesc(abs(real(sig_echo)))
title('原始回波数据实部')
xlabel('实部');
ylabel('虚部');%% BP
param.sampleRate = sampleRate;
param.Rnear = Rnear;
param.chirpRate = chirpRate;
param.prf = prf;
param.lambda = lambda;
param.Vst = Vst;
param.lookAngle = lookAngle;
param.squintAngle = squintAngle;
param.IaSize = 32;
param.IrSize = 256;
sig_image = SARImageBPA1(sig_echo, param);%% 图像输出
figure, set(gcf, 'color', 'white');
imagesc(abs(sig_image))
colormap(gray);
xlabel('Range'); ylabel('Azimuth');%%
sliceSize = 16;
interpNum = 16;
pointSize = 512;
[Radiopara, Rgpara, Azpara] = ...SARImageFocusedQuality1(sig_image, prf, sampleRate, Vst, sliceSize, interpNum);
fprintf('\n\n切片峰值： %f； 能量： %f； 坐标：[%d, %d]\n', Radiopara.peakVal, ...Radiopara.pow, Radiopara.posa, Radiopara.posr);
fprintf('------- 距离向指标 -------\n');
fprintf('峰值： %8.2f ',Rgpara.max);
fprintf(' 分辨率： %4.3f', Rgpara.res);
fprintf(' 峰值旁瓣比：%5.3f', Rgpara.PSLR);
fprintf(' 积分旁瓣比：%5.3f\n', Rgpara.ISLR);
fprintf('------- 方位向指标 -------\n');
fprintf('峰值： %8.2f ',Azpara.max);
fprintf(' 分辨率： %4.3f', Azpara.res);
fprintf(' 峰值旁瓣比：%5.3f', Azpara.PSLR);
fprintf(' 积分旁瓣比：%5.3f\n', Azpara.ISLR);
fprintf('\n\n')
程序运行结果如下所示。
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