SAR成像方法及装置，SAR成像系统与流程

本发明涉及雷达成像技术领域，具体而言，涉及一种sar成像方法及装置，sar成像系统。

背景技术：

sar(合成孔径雷达)是一种高分辨率成像雷达，可以在能见度极低的气象条件下得到光学照相的高分辨雷达图像。利用雷达与目标的相对运动把尺寸较小的真实天线孔径用数据处理的方法合成较大的等效天线孔径的雷达，也称综合孔径雷达。合成孔径雷达的特点是分辨率高，能全天候工作，能够有效地识别伪装和穿透掩盖物。而对于雷达，例如，合成孔径雷达的回波数据一般情况下，需要进行滤波后才能应用。现有技术中对回波数据的滤波方式一般是采用在fpga(现场可编程门阵列)中利用欧拉公式计算匹配滤波函数的函数值sr，并利用计算出的sr与回波数据进行复乘实现匹配滤波。计算sr时会调用cordic核并实时计算sr中的sin值和cos值等参数，会使用大量的逻辑资源且延时大，计算sr过程中浪费dsp资源，需要在各次运算(例如乘法、除法、乘方)中对位长进行截位，这会容易引入较大的误差。

针对上述相关技术中sar成像过程中的匹配滤波实现可靠性较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种sar成像方法及装置，sar成像系统，以至少解决相关技术中sar过程中的匹配滤波实现可靠性较低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种sar成像方法，包括：获取频域回波数据，其中，所述频域回波数据是对原始回波数据进行预处理后得到的数据，所述原始回波数据是sar接收到的回波数据；从fpga的存储设备中读取匹配滤波系数；将所述匹配滤波系数与所述频域回波数据进行复乘，以对所述频域回波数据对应的二维图谱进行修正，并基于修正后的二维图谱进行成像。

可选地，在从fpga的存储设备中读取匹配滤波系数之前，该sar成像方法还包括：确定所述匹配滤波系数；其中，确定所述匹配滤波系数包括：利用预定软件确定匹配滤波函数的函数值，其中，所述预定软件包括：matlab；基于所述函数值得到所述匹配滤波系数。

可选地，所述匹配滤波函数为：sr＝exp(j*pi*tp/b*fa²)，其中，sr为所述函数值，j表示虚数单位，pi表示常数π，tp表示回波数据的采样时间，b表示带宽，fa表示目标距离。

可选地，确定所述匹配滤波系数还包括：利用欧拉公式将所述匹配滤波函数转换为第一公式，根据所述第一公式确定所述匹配滤波系数，其中，所述第一公式为：sr＝cos(pi*tp/b*fa²)+jsin(pi*tp/b*fa²)，sr为所述函数值，j表示虚数单位，pi表示常数π，tp表示回波数据的采样时间，b表示带宽，fa表示目标距离；提取所述第一公式中的实部和虚部，将所述实部和所述虚部确定为所述匹配滤波系数。

可选地，在确定所述匹配滤波系数之后，该sar成像方法还包括：将所述匹配滤波系数转化为所述fpga的存储设备可识别的预定格式，得到处理后的匹配滤波系数；将所述处理后的匹配滤波系数进行分别存储。

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种sar成像装置，包括：获取单元，用于获取频域回波数据，其中，所述频域回波数据是对原始回波数据进行预处理后得到的数据，所述原始回波数据是sar接收到的回波数据；读取单元，用于从fpga的存储设备中读取匹配滤波系数；处理单元，用于将所述匹配滤波系数与所述频域回波数据进行复乘，以对所述频域回波数据对应的二维图谱进行修正，并基于修正后的二维图谱进行成像。

可选地，该sar成像装置还包括：确定单元，用于在从fpga的存储设备中读取匹配滤波系数之前，确定所述匹配滤波系数；其中，所述确定单元包括：确定模块，用于利用预定软件确定匹配滤波函数的函数值，其中，所述预定软件包括：matlab；获取模块，用于基于所述函数值得到所述匹配滤波系数。

可选地，所述匹配滤波函数为：sr＝exp(j*pi*tp/b*fa²)，其中，sr为所述函数值，j表示虚数单位，pi表示常数π，tp表示回波数据的采样时间，b表示带宽，fa表示目标距离。

可选地，所述确定模块还包括：转换子模块，用于利用欧拉公式将所述匹配滤波函数转换为第一公式，根据所述第一公式确定所述匹配滤波系数，其中，所述第一公式为：sr＝cos(pi*tp/b*fa²)+jsin(pi*tp/b*fa²)，sr为所述函数值，j表示虚数单位，pi表示常数π，tp表示回波数据的采样时间，b表示带宽，fa表示目标距离；确定子模块用于提取所述第一公式中的实部和虚部，将所述实部和所述虚部确定为所述匹配滤波系数。

可选地，该sar成像装置还包括：转化模块，用于在确定所述匹配滤波系数之后，将所述匹配滤波系数转化为所述现场可编程阵列fpga的存储设备可识别的预定格式，得到处理后的匹配滤波系数；存储模块，用于将所述处理后的匹配滤波系数进行分别存储。

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种sar成像系统，所述sar成像系统使用上述中任意一项所述的sar成像方法。

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行上述中任意一项所述的sar成像方法。

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任意一项所述的sar成像方法。

在本发明实施例中，采用获取频域回波数据，其中，频域回波数据是对原始回波数据进行预处理后得到的数据，原始回波数据是sar接收到的回波数据；从fpga的存储设备中读取匹配滤波系数；将匹配滤波系数与频域回波数据进行复乘，以对频域回波数据对应的二维图谱进行修正，并基于修正后的二维图谱进行成像。通过本发明实施例提供的sar成像方法可以实现在进行sar成像时，利用从预定位置读取匹配滤波系数与频域回波数据进行复乘，以对二维相位图谱进行纠正的目的，而不需要实时计算匹配滤波系数，从而达到了提高sar雷达成像的精准度的技术效果，进而解决了相关技术中sar过程中的匹配滤波实现可靠性较低的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的sar成像方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的sar成像装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例1

根据本发明实施例，提供了一种sar成像方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的sar成像方法的流程图，如图1所示，该sar成像方法包括如下步骤：

步骤s102，获取频域回波数据，其中，频域回波数据是对原始回波数据进行预处理后得到的数据，原始回波数据是sar接收到的回波数据。

在步骤s102中，在sar发射出雷达信号后，会反射回回波信号，对回波信号进行模数转换后得到原始回波数据，在对原始回波数据进行预处理后，将时域回波数据转换为频域回波数据，当频域回波数据到来时会伴随着valid信号，当fpga(现场可编程阵列)接收到valid信号时，表示即将有待进行滤波的频域回波数据。

步骤s104，从fpga的存储设备中读取匹配滤波系数。

步骤s106，将匹配滤波系数与频域回波数据进行复乘，以对频域回波数据对应的二维图谱进行修正，并基于修正后的二维图谱进行成像。

通过上述步骤，可以在获取频域回波数据之后，其中，频域回波数据是对原始回波数据进行预处理后得到的数据，原始回波数据是sar接收到的回波数据；从fpga的存储设备中读取匹配滤波系数；再将匹配滤波系数与频域回波数据进行复乘，以对频域回波数据对应的二维图谱进行修正，并基于修正后的二维图谱进行成像。相对于相关技术中在需要进行sar成像过程中的匹配滤波实现时，需要实时计算得到匹配滤波系数，导致的会使用大量的逻辑资源且延时较大，以及在各次运算中对位长进行截位时容易引入较大误差的弊端，通过本发明实施例提供的sar成像方法可以实现在进行sar成像时，利用从预定位置读取匹配滤波系数与频域回波数据进行复乘，以对二维相位图谱进行纠正的目的，而不需要实时计算匹配滤波系数，从而达到了提高sar成像的精准度的技术效果，进而解决了相关技术中sar过程中的匹配滤波实现可靠性较低的技术问题。

作为一种可选的实施例，在从fpga的存储设备中读取匹配滤波系数之前，该sar成像方法还可以包括：确定匹配滤波系数；其中，确定匹配滤波系数包括：利用预定软件确定匹配滤波函数的函数值，其中，预定软件包括：matlab；基于函数值得到匹配滤波系数。即，通过本发明实施例节省掉了计算函数值时的实时运算，提前在matlab软件或其他的计算工具中完成函数值的计算后，将计算后得到的匹配滤波系数(即，函数值)存储起来，在需要的时候直接从预定存储位置直接读取需要的匹配滤波系数即可。

作为一种可选的实施例，在确定匹配滤波系数之后，由于从matlab软件计算出的滤波参数为浮点型数据，而fpga中进行滤波时所需要的是定点型数据，因此，还需要对得到的匹配滤波系数进行截位，例如，将匹配滤波系数保留到8位，或16位，当然也可以为其他位数。

其中，对得到的匹配滤波系数进行截位的时机可以是在将滤波参数存储到fpga之前，即，按照一定的顺序将截位后的匹配滤波系数存储在存储设备中；也可以是，在将匹配滤波系数存储到fpga之后，即，在将匹配滤波系数从存数设备中读取出来后，进行截位。相对于相关技术中使用定点运算过程中需要在各个运算环节进行截位而引入的误差，matlab进行计算结果为浮点型，在最终的计算结果处进行截位会使得运算结果精度更高。

其中，匹配滤波函数为：sr＝exp(j*pi*tp/b*fa²)，其中，sr为函数值，j表示虚数单位，pi表示常数π，tp表示回波数据的采样时间，b表示带宽，fa表示目标距离。

优选的，确定匹配滤波系数还可以包括：利用欧拉公式将匹配滤波函数转换为第一公式，根据第一公式确定匹配滤波系数，其中，第一公式为：sr＝cos(pi*tp/b*fa²)+jsin(pi*tp/b*fa²)，sr为函数值，j表示虚数单位，pi表示常数π，tp表示回波数据的采样时间，b表示带宽，fa表示目标距离；提取第一公式中的实部和虚部，将实部和虚部确定为匹配滤波系数。例如，在需要处理的频域回波数据的数量比较多的情况下，利用匹配滤波函数sr＝exp(j*pi*tp/b*fa²)，得到的匹配滤波系数，在进行存储时会浪费大量的逻辑资源且时延较大；此时，可以基于欧拉公式将匹配滤波函数转换为sr＝cos(pi*tp/b*fa²)+jsin(pi*tp/b*fa²)，然后获取到第一公式的实部和虚部，仅仅需要存储提取到的第一公式的实部和虚部即可，从而可以减小时延，节约逻辑资源以及dsp(数字信号处理)资源。

具体地，目标距离fa可以通过第二公式确定，其中，第二公式为：fa=linspace(0，fs，nrn),fs表示频域回波数据的采样频率，nrn表示距离向的采样点数。

作为一种可选的实施例，在确定匹配滤波系数之后，该sar成像方法还可以包括：将匹配滤波系数转化为fpga的存储设备可识别的预定格式，得到处理后的匹配滤波系数；将处理后的匹配滤波系数进行分别存储。

通过本发明实施例提供的sar成像方法中节省了计算滤波器中匹配滤波函数的函数值的实时运算，提前在matlab软件或其他的计算工具中完成函数值的计算后，将计算后的匹配滤波系数存储在fpga的存储设备中(例如，rom)，在需要对待滤波的频域回波数据进行滤波时，实时从存储设备中读取匹配滤波系数即可。

其中，在fpga进行计算时，需要对匹配滤波系数进行截位，将经过在matlab软件中计算得到的匹配滤波系数由浮点型数据转换为定点型数据，由此可以得到存储设备可以识别的匹配滤波系数，然后按照一定的顺序存储在存储设备中，在需要时实时取出使用即可，从而实现了节省逻辑资源和dsp资源的目的，并且对待进行滤波的频域回波数据进行滤波的时延较小，逻辑控制相对比较简单。

另外，在本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种sar成像系统，该回波数据的滤波系统使用上述中任意一项的sar成像方法。该sar成像系统可以应用于sar中，当sar设计好后，滤波器的对应的参数就会确定，因此可以利用计算工具(例如，matlab软件)将滤波器的函数值计算出来后，存储在fpga的预定存储位置中，在需要时直接读取即可实现将其与待进行滤波的频域回波数据进行复乘，以对待进行滤波的频域回波数据进行修正。需要说明的是，在将匹配滤波系数与频域回波数据进行复乘时需要注意时序关系。

这种直接将匹配滤波系数直接存储代替实时运算的方式可以是在matlab软件中求出匹配滤波函数的表达式的函数值(匹配滤波函数存储在滤波器中)，并将计算出的匹配滤波系数的实部和虚部分别取出，并分别存储在两个rom中。

另外，这种直接存储的方式节省掉了繁杂的数学运算过程，省掉了cordic核的使用，节省了逻辑资源和dsp资源，控制简单，延时小，并且避免了定点运算过程中各个运算环节进行截位而引入的误差，matlab进行的计算结果为浮点型，在最终的结果处进行截位运算结果精度更高。控制逻辑更简单。

实施例2

根据本发明实施例还提供了一种sar成像装置，需要说明的是，本发明实施例的sar成像装置可以用于执行本发明实施例所提供的sar成像方法。以下对本发明实施例提供的sar成像装置进行介绍。

图2是根据本发明实施例的sar成像装置的示意图，如图2所示，该sar成像装置包括：获取单元21，读取单元23以及处理单元25。下面对该sar成像装置进行详细说明。

获取单元21，用于获取频域回波数据，其中，频域回波数据是对原始回波数据进行预处理后得到的数据，原始回波数据是sar接收到的回波数据。

读取单元23，用于从fpga的存储设备中读取匹配滤波系数。

处理单元25，用于将匹配滤波系数与频域回波数据进行复乘，以对频域回波数据对应的二维图谱进行修正，并基于修正后的二维图谱进行成像。

在该实施例中，可以利用获取单元21获取频域回波数据，其中，频域回波数据是对原始回波数据进行预处理后得到的数据，原始回波数据是sar接收到的回波数据；然后利用读取单元23从fpga的存储设备中读取匹配滤波系数；再利用处理单元25将匹配滤波系数与频域回波数据进行复乘，以对频域回波数据对应的二维图谱进行修正，并基于修正后的二维图谱进行成像。相对于相关技术中在需要进行sar成像过程中的匹配滤波实现时，需要实时计算得到匹配滤波系数，导致的会使用大量的逻辑资源且延时较大，以及在各次运算中对位长进行截位时容易引入较大误差的弊端，通过本发明实施例提供的sar成像装置可以实现在进行sar成像时，利用从预定位置读取匹配滤波系数与频域回波数据进行复乘，以对二维相位图谱进行纠正的目的，而不需要实时计算匹配滤波系数，从而达到了提高sar成像的精准度的技术效果，进而解决了相关技术中sar过程中的匹配滤波实现可靠性较低的技术问题。

作为一种可选的实施例，该sar成像装置还可以包括：确定单元，用于在从fpga的存储设备中读取匹配滤波系数之前，确定匹配滤波系数；其中，确定单元包括：确定模块，用于利用预定软件确定匹配滤波函数的函数值，其中，预定软件包括：matlab；获取模块，用于基于函数值得到匹配滤波系数。

作为一种可选的实施例，匹配滤波函数为：sr＝exp(j*pi*tp/b*fa²)，其中，sr为函数值，j表示虚数单位，pi表示常数π，tp表示回波数据的采样时间，b表示带宽，fa表示目标距离。

作为一种可选的实施例，确定模块还包括：转换子模块，用于利用欧拉公式将匹配滤波函数转换为第一公式，根据第一公式确定匹配滤波系数，其中，第一公式为：sr＝cos(pi*tp/b*fa²)+jsin(pi*tp/b*fa²)，sr为函数值，j表示虚数单位，pi表示常数π，tp表示回波数据的采样时间，b表示带宽，fa表示目标距离；确定子模块用于提取第一公式中的实部和虚部，将实部和虚部确定为匹配滤波系数。

作为一种可选的实施例，该sar成像装置还包括：转化模块，用于在确定匹配滤波系数之后，将匹配滤波系数转化为fpga的存储设备可识别的预定格式，得到处理后的匹配滤波系数；存储模块，用于将处理后的匹配滤波系数进行分别存储。

上述sar成像装置包括处理器和存储器，上述获取单元21，读取单元23以及处理单元25等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

上述处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数将匹配滤波系数与频域回波数据进行复乘，以对频域回波数据对应的二维图谱进行修正，并基于修正后的二维图谱进行成像。

上述存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)，存储器包括至少一个存储芯片。

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，程序执行上述中任意一项的sar成像方法。

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述中任意一项的sar成像方法。

在本发明实施例中还提供了一种设备，该设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：获取频域回波数据，其中，频域回波数据是对原始回波数据进行预处理后得到的数据，原始回波数据是sar接收到的回波数据；从fpga的存储设备中读取匹配滤波系数；将匹配滤波系数与频域回波数据进行复乘，以对频域回波数据对应的二维图谱进行修正，并基于修正后的二维图谱进行成像。

在本发明实施例中还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：获取频域回波数据，其中，频域回波数据是对原始回波数据进行预处理后得到的数据，原始回波数据是sar接收到的回波数据；从fpga的存储设备中读取匹配滤波系数；将匹配滤波系数与频域回波数据进行复乘，以对频域回波数据对应的二维图谱进行修正，并基于修正后的二维图谱进行成像。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。