一种车载SAR系统对空中目标成像的大气影响建模方法

一种车载sar系统对空中目标成像的大气影响建模方法
技术领域
1.本发明属于合成孔径雷达技术领域，尤其涉及一种车载sar系统对空中目标成像的大气影响建模方法。


背景技术：

2.合成孔径雷达(synthetic aperture radar，sar)作为一种主动遥感式传感器，利用雷达载机运动来形成大孔径天线，以获得高分辨的雷达图像数据，不受恶劣天气影响，具有全天时，全天候的观测能力。在军事、民用等领域都有广泛的应用。车载sar以车辆为载体，通过车辆的移动形成合成孔径来获取空中目标的高分辨率雷达图像。车载sar系统在小型化、灵活性、快速响应等方面有着巨大的优势。
3.sar成像过程中电磁波在大气中传播，非均匀的大气介质使得信号传播路径产生弯曲，导致传播路径与理论路径发生相位延迟，并进而可能导致sar成像结果出现散焦。由于车载sar系统远距离探测空中目标，为获得高分辨率图像需要长时间积累，受广域时空变大气扰动影响严重，导致sar成像质量明显下降。其中对流层的时空变性最严重，对成像影响程度最大。
4.由于车载sar系统具有长合成孔径时间和轨迹非规则特性，大气具有广域、时空变、多尺度等特性。而传统大气扰动对车载sar成像影响的建模方法均是基于时空冻结模型假设，即认为在成像合成孔径时间和成像场景范围内对流层为一恒定值，气象参数不会随着时间和空间变化。因此需要考虑适用于广域时空变大气效应对车载sar成像影响建模的方法。


技术实现要素：

5.针对车载sar系统探空目标积累时间长且轨迹非规则的特性，大气效应具有广域时空变性，导致传统大气影响模型失效的问题，本发明提供一种车载sar系统对空中目标成像的大气影响建模方法。该方法针对不同尺度的大气扰动影响分别构建了广域时空变模型，揭示了大气扰动对于sar信号传播的影响机理，为车载sar系统实现高精度大气扰动补偿提供理论支撑。
6.实现本发明的技术方案如下：
7.步骤1，根据大气效应的多尺度特性，分别对大尺度的常规对流层和小尺度的对流层湍流进行影响机理分析。
8.步骤2，常规对流层主要考虑相位误差，采用高精度的数值气象模型结合时空变广域射线描迹法进行建模。对流层的电波传播特性通常用折射率n表示：
[0009][0010]
其中，k1、k2和k3为常数，t、p和e分别表征不同高度处大气的温度、压力和水汽压。
[0011]
先基于数值气象模型计算广域各层的折射率，考虑到大气的时变性，半小时更新
一次气象参数。再根据时空变广域射线描迹法估计信号的传播路径，并对折射率进行路径积分，得到大气延迟误差δr(p,ta)，构建常规对流层时空变相位误差模型δφ
trop
：
[0012][0013]
其中，qi是δr对时间的各阶导数，p表示不同的位置。
[0014]
步骤3，对流层湍流采用湍流功率谱模型结合多相屏理论的方法进行建模。通过修正的湍流功率谱对对流层湍流引入的幅相起伏进行建模，基于湍流功率谱函数构造滤波器，对复高斯随机数序列进行滤波后，进行逆离散傅里叶变换(idft)得到对流层引入的随机相位φ
turb
。根据多相屏理论计算对流层传输函数d
tf
，得到信号的幅度起伏和相位起伏即：
[0015][0016]
针对湍流的时间相关性小，每隔五分钟重新估计一次湍流误差。
[0017]
步骤4，结合常规对流层和对流层湍流的影响建模结果，得到大气扰动下车载sar回波信号模型
[0018][0019]
其中，r(ta)为ta时刻从车载sar到目标的瞬时斜距，ar(
·
)和aa(
·
)分别为距离和方位包络函数，kr是信号调频率,λ是信号波长。为步骤2计算的常规对流层相位误差，和分别为步骤3估计得到的对流层湍流幅度起伏和相位起伏。
附图说明
[0020]
图1为本发明的整理处理流程示意图。
[0021]
图2为本发明的具体处理步骤流程图。
[0022]
图3为大气扰动下车载sar信号传播示意图。
[0023]
图4为合成孔径时间内常规对流层时延误差仿真结果。
[0024]
图5合成孔径时间内对流层湍流相位误差仿真结果。
[0025]
图6对流层总相位误差仿真结果。
具体实施方式
[0026]
本发明的整体处理流程示意图如图1所示。由于车载sar合成孔径时间长且轨迹非规则的特性，大气效应具有广域时空变性，不同雷达位置受到的大气影响发生变化，因此需构建多尺度时空变大气模型。
[0027]
下面结合附图对本发明进行详细论述，具体处理步骤流程图如图2所示。
[0028]
步骤1，根据大气效应的多尺度特性，对流层对信号传播的影响可分为大尺度的常规对流层和小尺度的对流层湍流两部分，分别进行其影响机理分析。并且大气扰动具有时空变性，即大气扰动随着时间和空间变化，不同合成孔径时间受到的大气影响不一致，大气扰动下车载sar信号传播示意图如图3所示。
[0029]
常规对流层主要指对流层的缓变部分，由于对流层的折射率具有不均匀性，信号传播速度随之改变，路径发生弯曲，从而导致信号在传播过程中产生时延误差和弯曲误差，主要考虑其相位误差。对流层湍流是由于在某些突发和极端气象条件下，引起折射率的快速波动，导致信号幅度和相位发生随机起伏。
[0030]
步骤2，采用基于数值气象模型结合时空变广域射线描迹法进行常规对流层的相位误差建模。
[0031]
1)数值气象模型计算大气各层的折射率和高度
[0032]
对流层折射率n的时空分布特性与温度t、水汽压e和压强p三个要素的时空分布有关，折射率表示为
[0033][0034]
其中，nd是为折射率干项，nw为折射率湿项。干空气压强pd＝p-e(hpa)，t为温度(k)，thayer给出k1、k2和k3参考值为：k1＝77.604
±
0.014,k2＝64.79
±
0.08,k3＝377600
±
400。
[0035]
数值气象模型提供的水汽参数为比湿，先将比湿q转化为折射率所需的水汽压e：
[0036][0037]
由于数值气象模型的高程系统是位势高度，而雷达的高程系统是大地高，因此需要将位势高转化为大地高。先将位势数据转换为位势高度：
[0038]
hg＝φ/g0(7)
[0039]
式中为位势高度(m)，φ为位势(m2/s2)，g0＝9.80665m/s2为重力加速度常数。
[0040]
然后将位势高度转换为正高hn[0041][0042]
式中，g(λ,β,hn)为随经度λ、纬度β和正高变化的重力加速度。基于egm96模型提供的大地水准面差距，将正高转化为大地高
[0043]
h＝hn+nh(9)
[0044]
式中，nh为大地水准面差距，h为大地高。统一高程系统后，利用各层气象参数计算各层大气折射率。
[0045]
2)时空变广域射线描迹法计算相位误差
[0046]
采用时空变广域射线描迹法模拟电磁波信号在大气中的传播路径，通过对折射率进行路径积分得到大气时延误差δr，再转换为相位误差。
[0047]
δr＝10-6
∫n
·
dh(10)
[0048]
具体步骤如下：
[0049]
i.基于数值气象模型计算得到折射率，构建三维大气折射率网络。由于信号在大气中传播时跨越区域广，因此需要考虑大气的空变性，所需的数值气象数据空间范围应该包含信号穿过大气时跨越的地区。
[0050]
ii.考虑大气的时变性，根据大尺度的背景对流层在一天内仍保持时间相关性，为提升建模结果精度，半小时更新一次数值气象模型的参数。
[0051]
iii.从雷达位置沿着射线投影到地面的方向，选取一段距离d，应包含信号在大气中传播时路径投影到地面的范围。当信号入射角为θ，数值气象模型数据顶层高为h
top
，需要满足d＞tanθ
·htop
，可采用1500km。以1km的间隔在d上进行采样，并得到各点的经纬度。
[0052]
iv.根据d上各点坐标与数值气象模型提供的三维大气折射率网络中进行重采样，得到信号传播路径所在平面的二维折射率网格。水平方向上将网格单元化，垂直方向各层高度除以水平网格的实际间隔。
[0053]
v.根据时空变广域射线描迹法计算射线传播路径，得到视线方向的延迟。
[0054]
◆
从近地面的底层开始计算
[0055]
◆
根据入射角和穿入此层的坐标判断是否穿过单元格的顶部边界，单元格的高度为数值气象模型提供的相邻两层之间的高度差δh，穿入当前层的穿刺点位置为(x
in
,z
in
)，根据入射角得到穿出此层的坐标点(x
out
,z
out
)，其中
[0056]
x
out
＝x
in
+tanθ
·
δh(11)
[0057]
若x
out
大于则表示没有穿过单元格的顶部，则计算离开这个单元格的坐标(xn,zn)，并计算下一个单元格；若不大于表示穿过则进行下一层的计算。
[0058][0059]
◆
根据穿刺点的坐标计算对应的单元格内的斜距路径si，积分得到斜距延迟ri，并添加到这一层的延迟r中。
[0060]
r＝σ10-6
·
nsi(13)
[0061]
◆
进行迭代，直到射线到达顶层。
[0062]
◆
由于数值气象模型提供的数据高度有限，顶层远低于60km。但顶层以上几乎没有水汽影响，利用saastamoinen干延迟模型计算顶层至60km的大气延迟，最终得到总延迟δr。具体计算方法如下：
[0063][0064]
式中，为地球自转引起的重力加速度的修正，为纬度，h为高度(km)，表示为：
[0065][0066]
vi.由于雷达位置在变化，根据合成孔径路径间隔一段距离取一个坐标，重复上述iii到v的步骤，得到整个孔径路径对应的大气延迟δr。
[0067]
vii.考虑sar信号的双程传播效应，构建时空变相位误差模型为
[0068][0069]
式中，qi是δr对时间的各阶导数，p表示不同的位置。
[0070]
步骤3，采用湍流功率谱模型结合多相屏理论对对流层湍流影响进行建模分析。
[0071]
湍流造成的折射指数变化服从幂律谱分布，其功率谱采用修正的湍流功率谱：
[0072]
φn(κ)＝0.033c
n2
(κ2+κ
02
)-11/6
·
exp(-κ2/κ
l2
)
·
[1+1.802(κ/κ
l
)-0.254(κ/κ
l
)
7/6
](17)
[0073]
其中，l0为湍流外尺度，大小为米量级到百米量级；l0为湍流内尺度，大小为毫米量级；为空间波数，κ
x
＝2π/x,κy＝2π/y,κz＝2π/z，κ
l
＝3.3/l0,κ0＝2π/l0。为对流层折射率结构常数，用来表征湍流强度。
[0074]
根据相位屏理论，将对流层湍流建模为相位屏及相位屏外的自由空间。采用相位屏理论将湍流模拟为多个薄相位屏，将每一层的能量分别集成到不同的薄相位屏上。
[0075]
折射指数功率谱和它所导致的相位功率谱φs(κ)关系表示为：
[0076]
φs(κ)＝2πk2∫
δx
φn(κ)dh(18)
[0077]
其中，k＝2π/λ，δx为湍流厚度。相位屏仿真中，用φs(κ)构造滤波器，对复高斯随机数序列进行滤波，再通过逆离散傅里叶变换(idft)得到相位随即起伏：
[0078][0079]
其中，rm为零均值单位方差的hermitian复高斯随机变量。
[0080]
根据相位屏理论计算对流层传输函数d
tf
，得到信号的幅度起伏和相位起伏即：
[0081][0082]
其中，u是水平空间位置。即为第i个相位屏的传输函数。传输经过多个相位屏，则整个对流层湍流的传输函数为：
[0083][0084]
考虑对流层湍流的时变性，小尺度湍流的时间相关性仅在分钟量级，因此每间隔五分钟重新计算湍流的幅相误差。
[0085]
步骤4，考虑大尺度的常规对流层影响模型式(16)，并结合小尺度的对流层湍流影响模型式(20)，得到大气扰动下车载sar回波信号模型
[0086][0087]
其中，r(ta)为ta时刻从车载sar到目标的瞬时斜距，ar(
·
)和aa(
·
)分别为距离和方位包络函数，kr是信号调频率,λ是信号波长。为步骤2计算的常规对流层相位误差，和分别为步骤3估计得到的对流层湍流幅度起伏和相位起伏。
[0088]
至此，完成所有步骤。
[0089]
接下来结合具体参数给出实施的例子。
[0090]
任取一段不规则轨迹作为微波车载sar合成孔径路径进行仿真分析，路径约为1045km，合成孔径时间约为10h。选取温带2月8:00到18:00的典型场景，利用对流层实测数据对对流层影响进行建模仿真。数值气象模型可采用高精度的ecmwf(欧洲中期天气预报中心)era-5再分析资料，该产品可逐小时提供空间分辨率为0.25
°×
0.25
°
、垂直37层的气象数据，选取era5产品的37层气压、温度和比湿以及地面的重力势数据。观测空间目标为近地球的小天体。
[0091]
首先按照步骤1，将对流层大气扰动分为两部分进行建模。
[0092]
执行步骤2，采用高精度的数值气象模型结合时空变广域射线描迹法构建常规对流层误差模型，得到合成孔径时间内时延误差变化如图4。
[0093]
执行步骤3，采用湍流功率谱模型结合多相屏理论对对流层湍流影响进行建模，得到湍流相位误差变化如图5。
[0094]
执行步骤4，结合常规对流层和对流层湍流的影响建模结果，得到总的对流层相位误差，如图6。
[0095]
因此，本发明能够针对车载sar系统探空目标积累时间长且轨迹非规则的特性，对广域时空变大气扰动构建时空变误差模型，以上示例证明了本方法的有效性。
[0096]
当然，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明做出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

技术特征：
1.一种车载sar系统对空中目标成像的大气影响建模方法，其特征在于该方法的步骤包括：第一步，将大气影响分为常规对流层和对流层湍流两部分，分别进行其影响机理分析；第二步，采用基于数值气象模型结合时空变广域射线描迹法进行常规对流层的相位误差建模；第三步，采用湍流功率谱模型结合多相屏理论对对流层湍流影响进行建模分析；第四步，结合第二步计算的常规对流层误差模型和第三步估计的对流层湍流影响模型，得到大气扰动下车载sar回波信号模型。2.根据权利要求1所述的一种车载sar系统对空中目标成像的大气影响建模方法，其特征在于：所述第一步中，考虑大气效应的多尺度特性，将大气扰动影响分为大尺度的常规对流层和小尺度的对流层湍流。3.根据权利要求1所述的一种车载sar系统对空中目标成像的大气影响建模方法，其特征在于：所述第二步中，采用高精度ecmwf era5模型的气象参数计算各层大气的折射率和对应的高度；折射率表示为其中，n
d
是为折射率干项，n
w
为折射率湿项；干空气压强p
d
＝p-e(hpa)，t为温度(k)，thayer给出k1、k2和k3参考值为：k1＝77.604
±
0.014,k2＝64.79
±
0.08,k3＝377600
±
400。4.根据权利要求3所述的一种车载sar系统对空中目标成像的大气影响建模方法，其特征在于：将ecmwf era5模型的位势高度转化为雷达的高程系统采用的大地高；先将era5位势数据转换为位势高度h
g
，然后将位势高度转换为正高h
n
后，基于egm96大地水准面模型将正高转化为大地高其中，n
h
为大地水准面差距，h为大地高；g(λ,β,h
n
)为随经度λ、纬度β和正高变化的重力加速度，g0＝9.80665m/s2为重力加速度常数。5.根据权利要求1所述的一种车载sar系统对空中目标成像的大气影响建模方法，其特征在于：所述第二步中，基于era5模型计算延迟分两部分进行；对于顶层以下的era5数据，对相邻两等压面的折射率取均值，利用时空变广域射线描迹法计算方法求取对流层延迟，再引入saastamoinen干延迟模型计算顶层以上对流层延迟，最终得到总对流层延迟；具体计算方法如下：
其中，为地球自转引起的重力加速度的修正，为雷达所在纬度，h为高度(km)。6.根据权利要求5所述的一种车载sar系统对空中目标成像的大气影响建模方法，其特征在于：考虑sar信号的双程传播效应，构建时空变相位误差模型7.根据权利要求1所述的一种车载sar系统对空中目标成像的大气影响建模方法，其特征在于：所述第三步中，采用修正的湍流功率谱描述湍流造成的折射指数变化；φ
n
(κ)＝0.033c
n2
(κ2+κ
02
)-116
·
exp(-κ2/κ
l2
)
·
[1+1.802(κ/κ
l
)-0.254(κ/κ
l
)
7/6
]其中，l0为湍流外尺度，大小为米量级到百米量级；l0为湍流内尺度，大小为毫米量级；为空间波数，κ
x
＝2π/x,κ
y
＝2π/y,κ
z
＝2π/z，κ
l
＝3.3/l0,κ0＝2π/l0；为对流层折射率结构常数，用来表征湍流强度。8.根据权利要求7所述的一种车载sar系统对空中目标成像的大气影响建模方法，其特征在于：基于湍流导致的相位功率谱φ
s
构造滤波器，对复高斯随机数序列进行滤波后，进行逆离散傅里叶变换(idft)得到对流层引入的随机相位φ
turb
；其中，r
m
为零均值单位方差的hermitian复高斯随机变量。9.根据权利要求8所述的一种车载sar系统对空中目标成像的大气影响建模方法，其特征在于：根据多相屏理论计算对流层传输函数d
tf
，得到信号的幅度起伏和相位起伏即：。10.根据权利要求1所述的一种车载sar系统对空中目标成像的大气影响建模方法，其特征在于：所述第四步中，考虑第二步中计算的常规对流层影响模型，并结合第三步估计的对流层湍流影响模型，得到大气扰动下车载sar回波信号模型
其中，r(t
a
)为t
a
时刻从车载sar到目标的瞬时斜距，a
r
(
·
)和a
a
(
·
)分别为距离和方位包络函数，k
r
是信号调频率,λ是信号波长；为常规对流层相位误差，和分别为对流层湍流幅度起伏和相位起伏。

技术总结
本发明公开了一种车载SAR系统对空中目标成像的大气影响建模方法。该方法针对不同尺度的大气扰动影响分别构建了广域时空变模型，采用高精度的数值气象模型结合时空变广域射线描迹法对常规对流层相位误差进行建模，对流层湍流采用湍流功率谱模型结合多相屏理论的方法进行建模。本发明揭示了大气扰动对于车载SAR信号传播的影响机理，为车载SAR系统实现高精度大气扰动补偿提供理论支撑。精度大气扰动补偿提供理论支撑。精度大气扰动补偿提供理论支撑。


技术研发人员：李元昊 付汀汀 陈志扬 胡程
受保护的技术使用者：北京理工大学前沿技术研究院
技术研发日：2023.04.23
技术公布日：2023/7/25