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RDRD 成像算法分析成像算法分析摘摘 要要本文是雷达成像原理的第一次课程作业在此次作业中我完成了对已提供 RD 算法的 Matlab 程序的分析，并且根据自己对该算法的理解重新编写了 Matlab 程序，用它对 RADARSAT-1 的真实回波数据进行了成像实验本文分三部分：第一部分对经典 RD 算法做了一个简单的介绍；第二部分对已提供 RD 算法的 Matlab 程序进行了分析；第三部分用自己编写的 RD 算法的 Matlab 程序对 RADARSAT-1 的真实回波数据进行了成像实验，并给出了实验结果一、一、经典经典 RDRD 算法简介算法简介RD（Range Doppler）算法是一种非常经典的 SAR 成像算法虽然它有着比较长的历史，但它鲜明的特点使得它能“长盛不衰”，在一些 SAR系统中，它是一种实际采用的成像算法经典的 RD 算法只考虑了相位展开的一次项，它分为三个步骤：距离压缩（Range Compression，RC） 、距离迁移校正（Range Cell MigrationCorrection，RCMC）和方位压缩（Azimuth Compression，AC） 。

其中 RCMC既可以在 Range-Doppler 域完成，也可以在 Frequency-Azimuth Range 域完成它的流程如所示距离匹配FFT回波数回波数距离向线性距离向FFT距离匹配距离向距离向方位匹配FFT方位向方位向RCMCFFT方位匹配方位向方位向SAR 图SAR 图（ a ） Range-Doppler（b）Frequency-Azimuth Range 域图 1 经典 RD 算法流程图二、二、RDRD 算法的算法的 MatlabMatlab 程序分析程序分析已提供的 RD 算法 Matlab 程序是严格基于（a）中的流程进行编写的由于该程序并没有特别新颖的地方，所以本文只利用该程序对 RD 算法作进一步的理解，而将工作重点主要放在对 RADARSAT-1 真实回波数据的成像上该程序可以分为六个小部分：设定参数、模拟回波、RC、RCMC、AC 以及结果显示1、设定参数该程序是在空域中实现 SAR 成像的，所以距离是基本的度量单位程序采用的坐标系如所示x/mRangey/mAzimuth图 2 程序采用的坐标系其中一些重要变量和表达式的意义见（若程序中有明确注释，在此不予列出） 。

表 1 变量和表达式意义变量/表达式Xc2*X0意义测绘带中心距离测绘带宽2*Y02、方位向上接收回波的距离模拟回波程序假定了 5 个点目标，并且它们对电磁波的反射能力是相同的，它们各自回波的线性迭加就构成了仿真的 SAR 回波数据，其幅值如所示图 3 回波幅值图3、RC进行 RC 时先产生距离向上所发射的 LFM 信号，然后对其作 FFT 得到发射信号的频谱，根据匹配滤波器的原理，它的共轭就是距离向上匹配滤波器的频谱将匹配滤波器的频谱与回波没距离向的 FFT 相乘进行匹配滤波，再将结果作 IFFT 就完成了 RC其流程见（a）中相应部分RC 后的数据的幅值图如所示图 4 RC 后的幅值图从可以明显的看出，RC 后的图像在距离向上有明显的迁移，所以要进行 RCMC4、RCMC由于算法只考虑了相位展开中的一线性项，故 RCM 只是距离的线性函数程序是通过 Sinc 插值来补偿 RCM 的插值的运算量是比较大的RCMC后的幅值图如所示图 5 RCMC 后的幅值图5、ACAC 的步骤和 RC 是一样的也是先产生方位向上的 LFM 信号，然后进行匹配滤波，其流程见（a）中相应部分，在这里就不多加表述了。

完成这一步后就得到了最终的 SAR 图像，如所示图 6 SAR 图像三、三、RADARSAT-1RADARSAT-1 真实回波数据成像实验真实回波数据成像实验如果要用已提供的程序对 RADARSAT-1 的真实回波数据进行成像，在参数方面要做较大的修改， 为了更好的理解 RD 算法， 本文针对 RADARSAT-1回波数据的特点重新编写了 RD 算法的 Matlab 程序，并在此基础上进行了成像实验RADARSAT-1 是将回波数据进行自动增益控制（AGC）后，以CEOS 的格式进行文件存储的所以先要从 CEOS 格式文件中读取数据，并进行 AGC还原后才能得到真正的回波数据在不引起混淆的情况下，下文中的回波数据是指 RADARSAT-1 的经过以上两个步骤后获得的真正回波数据得到回波数据后，本文是按（b）所示的流程来实现 RD 算法的算法所需的RADARSAT-1的参数是从Ian Cumming等所着Digital Processing ofSynthetic Aperture Radar Data一书及其相关 Matlab 程序中得到的编写和调试的程序，程序文件名为 RADARSAT_RDA_Imaging.m。

由于程序中注释比较详尽，在此不对程序本身作过多的说明，只对 RD 算法本身的关键步骤加以分析是回波数据经过 RC 后的幅值图，从图中可以看到一些明亮的条纹，它们表明了在回波数据中有强散射目标但是这些条纹并不与方位向平行，而是有一定的倾斜，这种倾斜就是由于距离迁移造成的，所以需要进行RCMC是 RCMC 的幅值图， 从图中可以看到中的斜条纹现在已基本与方位向平行了，说明算法中的 RCMC 是十分有效的图 7 RC 后的幅值图图 8 RCMC 后的幅值图在进行 AC 时，理论上方位向上的匹配滤波器的调频斜率是与距离的关系的，但是对于星载 SAR 来说这二者的关系不是很明显所以在一些应用场合下可以用某一固定距离下的匹配滤波器来对方位向进行脉冲压缩是用最近距离下的匹配滤波器来对整个实验数据进行 AC 后的幅值图为了作一对比，是用与距离相对应的匹配滤波器进行 AC 后的幅值图，可以发现只是在某些细节上稍稍逊色于是将不同数据对应的图像进行拼接， 得到的整个测绘区域的 SAR 图像，从成像质量上看经典 RD 算法对星载 SAR 的成像是比较有效的当然，一般来说，用单纯的成像算法得到的 SAR 图像质量往往是不高的，必须进行后续的处理才能进一步地提高图像质量。

比如进行多视处理可以很好的抑制相干斑噪声，以及相关图像处理也能较大提高图像质量图 9 用最近距离下的匹配滤波器进行 AC 后的幅值图图 10 用与距离对应的匹配滤波器进行 AC 后的幅值图图 11 整个测绘区域的 SAR 图像。