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简介:Chirp Scaling 算法 (简称 CS 算法,即 CSA) 避免了 RCMC 中的插值操作。该算法基于 Scaling 原理,通过对 chirp 信号进行频率调制,实现了对信号的尺度变换或平移。基于这种原理,可以通过相位相乘代替时域插值来完成随距离变化的RCMC。此外,由于需要在二维频域进行数据处理,CSA 还能解决 SRC 对方位频率的依赖问题。
本次使用的是RADARSAT-1原始数据,该数据采集于2002年6月16日,照射的是加拿大温哥华地区。数据储存在 data_01.001 文件中,包含近19400条记录,每八条记录包含一条传输脉冲的复制信号。每条距离线有9288个复回波采样点,按照uint类型存储。除去复制信号,该记录共18818字节,先是192字节头信息和50字节辅助信息,然后是18576字节回波数据。
采样率: F r = 32.317 M H z F_r = 32.317 MHz Fr=32.317MHz
脉冲宽度: T p = 30.111 M H z T_p = 30.111 MHz Tp=30.111MHz
距离向调频率: F r = 0.72135 M H z / μ s F_r = 0.72135 MHz/ \mu s Fr=0.72135MHz/μs
数据窗开始时间: 6.5956 m s 6.5956 ms 6.5956ms
脉宽: T r = 41.74 μ s T_r = 41.74 \mu s Tr=41.74μs
复制信号采样数:1349
每回波行采样数:9280
雷达频率: f 0 = 5.3 G H z f_0 = 5.3GHz f0=5.3GHz
雷达波长: λ = 0.05657 m \lambda = 0.05657 m λ=0.05657m
脉冲重复频率: F a = 1256.98 H z F_a = 1256.98 Hz Fa=1256.98Hz
有效雷达速率: V r = 7062 m / s V_r = 7062 m/s Vr=7062m/s
方位向调频率: K a = 1733 H z / s K_a = 1733 Hz/s Ka=1733Hz/s
多普勒中心频率: f η c = − 6900 H z f_{\eta_c} = -6900 Hz fηc=−6900Hz
本次仿真中,用到的傅里叶变换及傅里叶逆变换均采取如下方法
X = fftshift(fft(fftshift(x))); %傅里叶变换
x = ifftshift(ifft(ifftshift(X))); %逆傅里叶变换
这样做的好处是变换后频率范围为 − π - \pi −π ~ π \pi π。
下图给出了本次实验数据所成的SAR图像示例,其斜距分辨率为6m,地面分辨率为10m,单视对全方位带宽进行处理,相应的分辨率为9m。
本次实验首先从文件DAT_01.001中提取了7769 ~ 9306行、1050 ~ 3098列共1536×2048的数据储存到文件CDdata1.mat中;9307~10842行、1050 ~ 3098列共1536×2048的数据储存到文件CDdata2.mat中。
下图展示了未补零的原始数据
为解决成像反折问题。需要在时域进行补零,相当于延长了时间轴。下图给出了经RC、SRC和一致RCMC操作后的信号幅度图像,可以看出,在距离多普勒域,数据已被拉直。
下图给出了CSA成像结果
从(a)中可以清晰地看到海面上航行有六艘轮船。
从文件DAT_01.001中提取了1 ~ 9704行、1 ~ 8192列共9704×8192的数据储存到了CDdata1_9704 _ 8192.mat文件中;9705_19408行、1~8192列共9704×8192的数据储存到了CDdata2_9704_8192.mat文件中。
原始数据
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