一种机载SAR快速几何精校正算法
2016-09-18刘云龙李焱磊周良将梁兴东
刘云龙李焱磊周良将梁兴东
①(中国科学院大学 北京 100049)②(中国科学院电子学研究所微波成像技术国家级重点实验室 北京 100190)
一种机载SAR快速几何精校正算法
刘云龙①②李焱磊*②周良将②梁兴东②
①(中国科学院大学 北京 100049)
②(中国科学院电子学研究所微波成像技术国家级重点实验室 北京 100190)
几何定位精度是SAR在遥感测绘领域的一个重要技术指标。机载SAR具备高机动性、高分辨率、低成本等方面的优势,是SAR技术发展的一个重要方向。运动误差和地形起伏是机载SAR几何定位的重要误差来源。该文从SAR成像原理和成像几何的角度出发,深入研究了运动误差与地形起伏耦合下几何定位误差的产生机理,并在此基础上提出了一种快速几何精校正方法。仿真实验和实测数据结果验证了该方法的正确性和有效性。
机载合成孔径雷达;几何定位;残余相位误差;运动补偿;运动误差;地形起伏
引用格式:刘云龙, 李焱磊, 周良将, 等.一种机载SAR快速几何精校正算法[J].雷达学报, 2016, 5(4): 419-424.
DOI: 10.12000/JR16064.
Reference format: Liu Yunlong, Li Yanlei, Zhou Liangjiang, et al..A fast precise geometric calibration method for airborne SAR[J].Journal of Radars, 2016, 5(4): 419-424.DOI: 10.12000/JR16064.
1 引言
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有目标定位能力,在军事应用方面如军事目标侦察、沿海岸军事部署等,机载SAR目标定位是其中的关键环节;在民用方面如地图测绘、地质勘探等,机载SAR目标定位也起着至关重要的作用。而衡量机载SAR目标定位精确程度的物理量是SAR定位精度,随着SAR在高分辨率方面的迅速发展,SAR的用户对定位精度的要求也越来越高[1]。
高精度的运动补偿是提高定位精度的关键,现阶段通常选用基于IMU/GPS(Inertial Measurement Unit, IMU/Global Positioning System, GPS)测量数据的运动补偿方法。这种运动补偿方法受3个因素的限制[2-5]:数据获取时天线相位中心(Antenna Phase Center, APC)的测量精度;运动补偿时因地形变化导致的平地假设不成立;CS算法、波数域算法等频域成像算法中的波束中心近似[6-8]。其中第1个因素主要引入残余运动误差,可利用高精度的定位定向系统(Position and Orientation System,POS)[9]来降低其对定位精度的影响,第2个因素可利用外部数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)进行基于地形的运动补偿[10,11],最后一个因素主要引入残余的运动补偿误差,对该类误差目前还没有合适的算法可以完全消除,只能通过子孔径运动补偿算法[12-14]降低其影响。
在使用高精度POS进行运动补偿时,SAR的几何定位精度主要受平地假设和波束中心近似的影响。德国宇航中心(DLR)的研究者针对这一问题相继提出了考虑地形的重轨干涉SAR 运动补偿算法[10]和PTA(Precise Topography and Aperture-dependent motion compensation)算法[14]。但这两种算法都存在一定的不足,前者在时域和频域分辨率上存在矛盾,并且精度不够高,对于合成孔径时间较长的系统在地形起伏剧烈、载机运动轨迹偏移较大的情况下不能实现高精度的运动补偿;后者精度高但运算量大,无法应用于数据的批量处理[11]。
本文提出了一种快速几何精校正算法,该算法能够在满足精度的同时实现快速处理。本文的内容安排如下:第1节简单介绍了影响几何定位的误差来源和研究现状,明确了本文的研究范畴;第2节分析了平地假设和波束中心近似引起的相位误差及其对几何定位的影响,以及本文提出的算法原理和算法运算量分析;第3节和第4节分别进行了仿真分析和实测数据验证;最后对本文内容进行了总结概括。
2 算法原理
文献[3,4]详细研究了残余运动误差对已聚焦SAR图像影响,方位向几何定位误差直接与合成孔径时间内残余运动误差的线性项相关:
其中,Δx表示方位向定位误差,r0表示最近斜距,δΔr表示残余运动误差。为进一步说明残余运动误差对方位向几何定位的影响程度,将式(1)作如下调整:
2.1 平地假设和波束中心近似导致的相位误差
图1是基于POS测量数据的机载SAR系统运动补偿几何关系示意图。其中x轴表示理想轨迹,xOz表示交轨平面,点划线表示载机实际轨迹,Δy和Δz分别表示切航向水平和垂直运动误差,P0(Δy,Δz)和Pt(r, x)分别表示天线相位中心(Antenna Phase Center, APC)和地面目标点的位置,θsq表示目标点斜视角,表示波束中心的雷达视角,H和h分别表示飞行高度和目标点高程(相对参考平面高度),r0表示目标点的最近斜距,rref和rtopo分别表示目标点的参考斜距和实际斜距,r0,ref和r0,topo分别表示交轨平面内目标点的参考最近斜距(平地假设)和实际最近斜距。
图1 运动补偿几何关系Fig.1 Geometry of motion compensation
传统的运动补偿(Motion Compensation, MoCo)方法为两级运动补偿方法[6],该方法为保证运动补偿的效率,一方面对不同目标点使用同一参考高度进行补偿,这一操作称为平地假设;另一方面在同一方位时刻,对波束照射范围内的所有目标均按照波束中心目标的运动补偿量进行补偿,这一操作称为波束中心近似。根据图1所示的运动补偿几何关系,该方法的相位补偿量可表示为:
其中λ表示波长。由于地面目标的高程不是平坦不变的,并且运动误差存在方位空变性,采用两级运动补偿方法进行运动补偿将导致残余相位误差。根据SAR的运动补偿几何关系,实际相位补偿量应为:
式(4)中Δrtopo(r, x)可近似表示为:
平地假设和波束中心近似导致的相位误差表达式如下:
当波束宽度θbw较小时,式(6)可进一步简化为:
其中r0,ref和r0,topo可根据几何关系表示为:
2.2 方位向快速几何精校正
2.1 小节分析了平地假设和波束中心近似导致的相位误差,并通过推导获得了相位误差的表达式φerr,topo(r, x)。由于方位向几何定位误差与残余运动误差导致的残余相位误差线性项成正比[3,4],可通过计算φerr,topo(r, x)的线性项系数来校正方位向几何定位误差。
式(10)表明,线性运动误差和地形起伏耦合是引起方位向几何定位误差的关键因素,线性运动误差和地形起伏越大,引起的方位向几何定位误差越大。水平误差Δy和高度误差Δz的线性项系数可通过对目标点在合成孔径时间内对应的运动误差进行线性拟合获得,最终通过式(11)计算SAR图像的方位向定位误差Δx。得到Δx之后即可通过方位向插值实现快速几何精校正。
进一步总结快速几何精校正算法的流程,如图2所示。
图2 算法流程Fig.2 Algorithm flow
根据图2可知,本算法通过POS数据获得的运动补偿数据、SAR的图像参数和外部DEM,根据式(10)和(11)来计算方位向定位误差Δx,然后通过方位向插值完成几何精校正。算法流程的关键点在于快速计算式(10)中的运动误差线性项系数和。为降低线性拟合的计算量,可考虑以下两点:由于合成孔径时间随r0缓慢变化,在距离向可由逐距离门计算改为每隔Nk个距离门计算一次;在方位向逐点线性拟合时可充分利用前一点的中间结果,从而最大限度地降低线性拟合的计算量。通过最小二乘线性拟合公式可得计算式,见式(12):
其中,N表示合成孔径时间内对应运动误差数据的点数,一般取64或128点即可。式(12)中,和为定值,只需要计算一次;而在计算当前点的和时,可利用上一点的中间结果,如式(13)所示:
其中,cur标识当前点计算,pre标识上一点运算。通过以上两步可大大降低线性拟合的计算量,从而实现快速几何精校正。
2.3 快速算法运算量分析
为进一步说明本文提出的快速算法的高效性,表1列出了PTA算法和快速算法的运算量表达式。其中Na和Nr分别表示SAR图像方位向和距离向像素点数,W表示PTA算法FFT点数,K表示拉格朗日插值点数。W可取64或128, K一般取8。通过两种算法的运算量表达式不难看出,PTA算法因为要进行两次FFT和一次复乘运算,运算量较大,而本文提出的快速算法只需插值即可完成几何校正,运算量较小。
表1 PTA算法和快速算法运算量比较Tab.1 PTA and fast algorithm operation quantity comparison
3 仿真分析
仿真系统为机载Ku波段调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave, FMCW)体制SAR,仿真参数如表2所示。在几何误差产生机理方面,脉冲体制SAR与FMCW体制SAR是相同的,本文所提算法对脉冲体制SAR同样适用。生成回波数据时使用的运动误差数据(水平误差Δy和高度误差Δz)如图3所示,该运动误差数据来自某次飞行实验采集的实测数据。在不同距离向和方位向均匀设定9个点目标,点目标设定位置如图4所示。点目标高度在[-20, 20] m区间内等间隔选取。
仿真回波数据经过两步运动补偿和成像处理之后获得点目标图像,图像大小为方位向2048像素点距离向4096像素点。分别使用PTA算法和本文提出的快速算法对点目标成像数据进行几何校正处理,PTA算法耗时13 min 1 s,快速算法耗时2 min 17 s,效率提高4.7倍,验证了快速算法的效率。表3给出了仿真条件下点目标方位向定位误差的仿真值和PTA算法与快速算法处理后的方位向定位残余误差。通过表3可验证快速算法同样能够精确校正点目标的方位向定位误差,验证了快速算法的有效性。
表2 仿真参数Tab.2 Simulation parameters
图3 Δy和Δz历程Fig.3 Histories of Δy and Δz
图4 点目标布置和Δx分布Fig.4 Target locations and distribution of Δx
表3 仿真结果Tab.3 The result of simulation
快速算法求得的方位向定位误差Δx分布如图4所示。在表2所示的仿真参数和图3所示的运动误差下,Δx在[-0.2, 0.3] m范围内变化。Δx的变化范围表明:在波长较短,飞行高度偏低,运动误差较大,地形存在一定程度的起伏,由运动误差和地形起伏耦合造成的SAR图像方位向定位误差量级已达一到两个像素,当几何定位精度要求较高时不容忽略(1:2000制图下要求地图平面定位精度为0.2 m),验证了几何精校正的必要性。
4 实测数据验证
对中国科学院电子学研究所的Ku波段机载FMCW SAR系统获取的SAR数据利用快速算法进行处理,以验证该算法的有效性,并从精度和效率两方面与现有算法进行比较。
实测数据经过两步运动补偿和成像处理之后获得单视复图像(Single Look Complex, SLC),如图5所示。图5标注了8个三面角反射器在SAR图像中的位置,角反射器的海拔高度和平地假设使用的参考高度之间的高程差见表4。通过SAR的成像几何、SAR天线相位中心的运动轨迹、角反射器在大地坐标系中的位置(经纬高)和定标点在SAR图像中的位置可计算出定标器在SAR图像中的方位向几何定位误差定标值也在表4中给出。
SAR图像尺寸为方位向4096像素点距离向8192像素点。分别使用PTA算法和本文提出的快速算法对SLC进行几何校正处理,PTA算法耗时53 min 20 s,快速算法耗时9 min 28 s,效率提高4.6倍,再次验证了快速算法的效率。经过两种算法处理后,方位向几何定位残余误差见表4。
实测数据处理结果表明在保证效率的同时,本文提出的快速几何精校正算法能够达到和PTA算法同样的校正精度,进一步验证了该算法的有效性。值得说明的是经过几何精校正之后,两种算法在一些定标点上的残余误差较大,如CR5达到了0.05 m,其原因是定标点测量时存在一定量级的误差。
图5 成像结果和定标点位置Fig.5 Imaging result and position of the calibration points
表4 实测数据结果Tab.4 The result of measured data
5 结论
本文针对基于DEM数据的机载SAR几何精校正进行了深入研究,推导了传统的两级运动补偿采用平地假设和波束中心近似在地形存在起伏时造成的残余相位误差表达式,并分析了其对SAR方位向几何定位的影响,从而说明高分辨率机载SAR基于高精度DEM的几何精校正的必要性。分析了现有基于DEM的高精度运动补偿算法在效率方面的不足,提出一种基于高精度DEM的快速几何精校正算法。该算法在残余相位误差表达式的基础上,推导了线性相位误差的近似表达式,利用FFT的时移性质,将线性相位误差进一步表示成方位向几何定位误差,从而通过方位向插值快速完成几何精校正。利用本文提出的快速算法进行了仿真和实测数据处理,结果验证了本文方法在方位向几何校正方面的有效性,并通过与PTA算法进行对比验证了快速算法在处理效率方面的优势。
[1] 苗慧.机载SAR定位精度的研究[D].[博士论文], 中国科学院电子学研究所, 2007.Miao Hui.Research on airborne SAR geolocation accuracy[D].[Ph.D.dissertation], Institute of Electronics,Chinese Academy of Sciences, 2007.
[2]Buckreuss S.Motion errors in an airborne synthetic aperture radar system[J].European Transactions on Telecommunications, 1991, 2(6): 655-664.
[3]Fornaro G, Franceschetti G, and Perna S.Motion compensation errors: effects on the accuracy of airborne SAR images[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2005, 41(4): 1338-1352.
[4]Blacknell D, Freeman A, Quegan S, et al..Geometric accuracy in airborne SAR images[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 1989, 25(2): 241-258.
[5] 李银伟, 韦立登, 向茂生.机载干涉SAR运动补偿中地物目标定位误差的影响分析[J].雷达学报, 2013, 2(4): 492-498.Li Yin-wei, Wei Li-deng, and Xiang Mao-sheng.Effects of target positioning error on motion compensation for airborne interferometric SAR[J].Journal of Radars, 2013,2(4): 492-498.
[6]Moreira A and Huang Y.Airborne SAR processing of highly squinted data using a chirp scaling approach with integrated motion compensation[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1994, 32(5): 1029-1040.
[7]Fornaro G, Franceschetti G, and Perna S.On center-beam approximation in SAR motion compensation[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2006, 3(2): 276-280.
[8] 李银伟, 邓袁, 向茂生.波束中心近似对机载干涉SAR运动补偿的影响分析[J].电子与信息学报, 2014, 36(2): 415-421.Li Yin-wei, Deng Yuan, and Xiang Mao-sheng.Effects of center-beam approximation on motion compensation for airborne interferometric SAR[J].Journal of Electronics & Information Technology, 2014, 36(2): 415-421.
[9] 韦立登, 向茂生, 吴一戎.POS数据在机载干涉SAR运动补偿中的应用[J].遥感技术与应用, 2007, 22(2): 188-194.Wei Li-deng, Xiang Mao-sheng, and Wu Yi-rong.Application of POS data in airborne interferometric SAR motin compensation[J].Remote Sensing Technology and Application, 2007, 22(2): 188-194.
[10]Prats P, Reigber A, and Mallorqui J.Topographydependent motion compensation for repeat-pass interferometric SAR systems[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2005, 2(2): 206-210.
[11]唐晓青, 向茂生, 吴一戎.一种改进的基于DEM的机载重轨干涉SAR运动补偿算法[J].电子与信息学报, 2009, 31(5): 1090-1094.Tang Xiao-qing, Xiang Mao-sheng, and Wu Yi-rong.An improved topography-dependent motion compensation approach for airborne repeat-pass interferometric SAR systems[J].Journal of Electronics & Information Technology, 2009, 31(5): 1090-1094.
[12]Potsis A, Reigber A, Mittermayer J, et al..Sub-aperture algorithm for motion compensation improvement in widebeam SAR data processing[J].Electronics Letters, 2001,37(23): 1405-1407.
[13]Zheng X, Yu W, and Li Z.A novel algorithm for wide beam SAR motion compensation based on frequency division methods[C].IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Denver, CO, USA, 2006: 3160-3163.
[14]De Macedo K A C and Scheiber R.Precise topography- and aperture-dependent motion compensation for airborne SAR[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2005, 2(2): 172-176.
刘云龙(1988-),男,籍贯河北,中国科学院电子学研究所2014级博士研究生,研究方向为机载SAR精细化定标处理。
E-mail: liuyunlong_cau@163.com
李焱磊(1983-),男,籍贯河北,中国科学院电子学研究所助理研究员,主要研究方向为机载差分干涉SAR信号处理。
E-mail: yllee@mail.ie.ac.cn
周良将(1981-),男,籍贯湖南,中国科学院电子学研究所副研究员,主要研究方向为合成孔径雷达系统设计与应用技术研究。
E-mail: ljzhou@mail.ie.ac.cn
梁兴东(1973-),男,工学博士,中国科学院电子学研究所研究员,研究领域包括高分辨率合成孔径雷达系统、干涉合成孔径雷达系统、成像处理及应用和实时数字信号处理。
E-mail: xdliang@mail.ie.ac.cn
A Fast Precise Geometric Calibration Method for Airborne SAR
Liu Yunlong①②Li Yanlei②Zhou Liangjiang②Liang Xingdong②
①(University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)
②(National Key Laboratory of Science and Technology on Microwave Imaging, Institute of Electronics,Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)
Geometric positioning accuracy is an important technical indicator for Synthetic Aperture Radar (SAR) in the geomatics domain.Airborne SAR is an important trend in SAR technology due to its advantages of high flexibility, high resolution, and low cost.Motion error and undulating terrain are the major sources of airborne SAR geometric positioning.In this paper, we consider the SAR imaging principle and imaging geometry to carefully examine the mechanism of geometric positioning error caused by the coupling of motion error and terrain fluctuation.Therefore, we propose a fast geometric precision correction method and verify the validity and effectiveness of the proposed method based on simulation results and experimental data.
Airborne Synthetic Aperture Radar (SAR); Geometric calibration; Residual phase error; Motion Compensation (MoCo); Motion error; Terrain fluctuation
TN958
A
2095-283X(2016)04-0419-06
10.12000/JR16064
2016-03-28;改回日期:2016-06-22;网络出版:2016-07-06
李焱磊 yllee@mail.ie.ac.cn
国家863计划项目(2013AA092105),测绘公益专项(201412002)
Foundation Items: The National 863 Program of China (2013AA092105), The Public Welfare Special Project for Surveying and Mapping (201412002)