Mini SAR遥感系统测图

陈 姣,郭增长,王双亭

(河南理工大学 测绘与国土信息工程学院，河南 焦作 454000)

Mini SAR遥感系统测图

陈 姣,郭增长,王双亭

(河南理工大学 测绘与国土信息工程学院，河南 焦作 454000)

Mini SAR遥感系统,用微小型SAR做传感器，通过小型飞机或无人机为遥感平台获取地物信息，但载机平台在空中易受气流影响而偏离预设航线产生运动误差。文中首先分析载机平台运动特点，介绍系统中IMU/GPS组合导航数据预处理过程，论述载机平台转动误差、速度误差对SAR成像距离模型的影响。MiniSAR遥感系统获取的影像清晰，可用于制作正射影像图、基础地理信息库更新、灾害监测应急等领域，但不足之处在于影像中某些金属目标出现方位散焦现象。

Mini SAR；运动误差；POS数据；散焦

随着SAR的小型化技术的不断发展，最大限度的发挥了微小型载机平台和SAR设备各自的优点，可以进行低空遥感作业，快速获取高分辨率SAR影像，是传统航空、航天遥感手段的有力补充[1-2]。

2006年美国ImSAR公司和Insitu公司合作研发了世界上体积最小、质量只有0.45 kg的最小合成孔径雷达样机—NanoSAR。2008年，18.2kg的扫描鹰(Scan Eagle)无人机搭载0.91 kg的 NanoSAR 试飞成功。经过近年来的科研攻关，目前已经研制出微型高性能合成孔径雷达 MiniSAR 并得到成功应用，设备轻巧、运输方便、便于组装，可搭载在5 kg以上级别遥感平台上进行自动化数据采集[3]，斜距图像分辨率可达到0.3 m×0.3 m，成像幅宽300～2 000 m，作用距离可达500～6 000 m。

1 Mini SAR遥感系统

MiniSAR遥感系统主要包括SAR主机、小型IMU、射频收发天线、GPS天线等相关设备。处理软件通过对雷达回波数据、POS数据、时码文件的读取获取数据的基本信息，同时设置成像处理参数来实现数据的成像和结果输出。处理流程由运动误差、多普勒参数估计、条带模式成像处理、加窗处理、多视处理、辐射校正以及地理编码等部分组成。

2 轻小型载机平台运动特点

载机理想的飞行状态是载机三轴方向无转动的同时沿X轴方向速度恒定，沿Y轴和Z轴的速度分量以及沿三轴方向的加速度分量均为零[4-5]。而轻小型载机平台在飞行过程中受外界环境因素影响及自身设备性能的限制，载机在低空飞行作业时，不可避免的偏离理想的匀速直线运动状态。

以载机前进方向为X轴，垂直方向为Z轴，Y轴方向与X轴和Z轴构成右手坐标系(北东天地理坐标系)。天线相位中心的理想航线在XOZ平面内且与X轴平行,高度为H，Pn(Xn,Yn,0)为测绘带内任一点，M点是理想航迹上到P点的最近点，r为理想航迹到P点的最短距离，α为雷达俯视角，A(Vt+ΔX,ΔY,H+ΔZ)为在实际航线上任一点时，目标相对于雷达的方位角为θ。R为实际天线相位中心A与目标P之间的距离，N为M点在地面上的垂直投影，β是MN和MP之间的夹角，如图1所示。

图1 载机平台非理想运动几何示意图

2.1 IMU/GPS数据预处理

机载MiniSAR遥感系统采用IMU/GPS组合导航，在飞行结束后对传感器原始数据进行离线处理。事后导航信息融合包括滤波和平滑两个关键步骤[8-9]。

2.1.1 卡尔曼滤波

卡尔曼滤波状态方程有各子导航系统的误差方程组成，如图2所示。本文选择惯性导航系统的误差方程为状态方程。

图2 卡尔曼滤波状态方程结构图

1)卡尔曼滤波状态方程。综合惯性导航系统的基本导航参数误差方程和惯性仪表的误差方程，经过复杂的推导可得卡尔曼滤波器的状态方程为

(1)

2)卡尔曼滤波量测方程

(2)

系统的测量白噪声矢量为

2.1.2 固定区间平滑[8-9]

假设卡尔曼滤波的离散状态方程和量测方程为

(3)

Kalman Filter完成后，利用滤波过程中存储的数据进行R-T-S固定区间最优平滑验算，在平滑前先对平滑器进行初始化，令K=N，则有

(4)

在时间区间[N-1 0]内R-T-S固定区间平滑算法的递推式为

平滑增益

平滑的状态向量和方差阵更新：

(5)

固定区间滤波利用所有的观测数据来得到状态的最小方差估计，获得的融合结果比单纯使用卡尔曼滤波精度更高，生成的POS数据记录了载机平台每一时刻的准确位置和姿态。

2.2 小型平台运动误差分析

2.2.1 三轴转动误差

载机平台的姿态角主要对雷达的波束指向和包络产生影响，搭载的MiniSAR波束也会产生绕航向的俯仰角，绕波束视线旋转及垂直斜距平面方向的方位角。横滚角会使天线波束俯仰指向发生改变,即波束在距离向上摆动，从而影响距离向的采样数据,严重时将得不到目标回波。航偏角会造成雷达波束指向与载机航迹之际的夹角不固定。俯仰角会引起天线波束绕视线方向转动,在俯仰角不是很大的情况下, 这种转动的影响是可以忽略的。

2.2.2 三轴速度误差

天线相位中心沿理想航线以恒速V运动。ΔX,ΔY,ΔZ为实际飞行情况相对理想飞行情况的偏离,它们都是时间t的函数。

在没有运动误差存在的情况下，标准的正侧视瞬时斜距表达式为

(6)

实际飞行中，有速度波动Δv(t),则实际飞行速度为v=V+Δv(t)，则

(7)

方位向波束宽度采取了窄波束近似,使得由ΔY与ΔZ而产生的瞬时斜距误差与目标点的方位向位置无关, 因此斜距模型简化为

(8)

知道ΔX,ΔY和ΔZ的值后就可根据上式进行运动补偿。ΔY和ΔZ造成的斜距误差可以在读取数据后或距离压缩后对每次回波直接按距离单元对包络和相位进行补偿。而不同俯仰角β处的补偿值是不一样的, 但可以距离分段提高补偿精度。

2.3 相位误差

受载机运动误差等诸多因素影响，点目标的方位向回波信号中存在相位误差。实际的方位向回波信号为

(9)

式中：fdc和fdr为理论多普勒中心频率和调频率，TS是合成孔径时间，Δφε(t)是相位误差。

消除相位误差(运动补偿)是实现SAR高分辨率成像的关键。运动误差先经运动传感器进行初步补偿，后经自聚焦算法对残留的相位误差以及其他原因造成的相位误差进行补偿。

3 实验数据分析

3.1 POS数据对比

实验中，载机平台搭载POSAV610和小型IMU两套惯导系统。POSAV610适用于高精度航空航天平台稳定系统，每秒可对航空传感器进行上百次精确定位定向，通过实时记录定位定向数据并经过高效率的POSPac MMS软件后处理获得高精度的定位定向数据。小型IMU配合GPS及原始雷达回波数据通过预处理软件进行组合导航，经过滤波和区间平滑生成POS数据，其中小POS数据采用精密单点定位和差分处理两种方式。截取同一条航线的三组POS数据，对三轴转动误差和速度误差进行对比，如图3所示。

图3 POS数据对比

小POS数据与POSAV610数据在变化率小的地方采样点均匀分布，在变化率比较大的地方采样点密集。经滤波区间平滑处理后生成的小POS数据更加平滑，而POSPac MMS软件处理后POSAV610数据更好的保留了载机平台飞行时的真实轨迹和姿态。小POS精密单点定位和差分处理两种方式生成的数据在数值上差别不大。差分处理方式生成的小POS数据准确性比精密单点定位高，在数值和趋势上更接近POSAV610数据。

3.2 成像质量对比

通过雷达成像软件匹配原始雷达回波数据，POS数据、UTC数据进行成像，生成分辨率为0.3 m的地理编码影像。三幅同分辨率SAR影像整体上无差别，生成的SAR影像清晰，均可用于制作正摄影像图，智能信息提取、 基础地理信息建库更新等、也适用于灾害监测、应急响应等领域。

实验中，在航带内布设角反射器，对布设的角反射器局部放大后发现，在外部环境相同的情况下，采用小POS数据成像的两组影像中，金属地物(高压线塔、路灯、角反射器等)在方位向上均出现了不同程度的散焦现象，而采用POSAV610数据进行成像时未出现方位向散焦现象，如图4所示。

图4 Mini SAR影像局部放大图

载机平台的运动误差导致目标回波信号中产生相位误差，相位误差是导致SAR成像质量下降的主要因素，准确的多普勒参数能够有效地消除回波中的相位误差。而采用小POS数据生成的SAR影像出现散焦是由于方位向参考函数(关键参数为多普勒中心频率与多普勒调频率)不准确，中心频率对图像的聚焦程度影响不大，而调频率是聚焦的关键。多普勒调频率的改变，使方位向匹配滤波失配，导致压缩后的波形主瓣展宽，使图像中某些地物不能聚焦。

4 结 论

MiniSAR具有传统光学遥感技术不可比拟的独特优势。使地形复杂区域测图不在受恶劣天气和地理条件的限制，实现全天时、全天候获取高分辨率测绘数据，快速成图，及时动态监测地理国情。

采用小POS数据生成的SAR影像中，部分地物出现方位向散焦现象。如何提高小POS数据预处理的精度，准确的获取多普勒参数，以及在成像过程中更好的利用POS数据，避免金属目标出现方位向散焦，将作为后续研究的重点。

MiniSAR及小型IMU/GPS组成的遥感系统可搭载到荷载5 kg以上的无人机遥感平台上，无人机载SAR测图系统机动灵活、高分辨率、高精度等优势，可广泛用于地形测绘、应急响应、资源调查监测、重大工程建设监测和国防安全等领域，提升我国对地观测技术水平，具有广阔的应用前景。

[1] 曲长文,周强,王颖.无人机载合成孔径雷达遥测技术[J].舰船电子工程,2009,29(1):23-27.

[2] 刘亮,吉波.无人机载雷达现状及发展趋势[J].现代导航，2014(3):227-230.

[3] 王军锋.MiniSAR 与无人机系统集成应用研究[J].北京测绘,2013,(6):42-45

[4] 苗慧.机载 SAR 定位精度的研究[D].北京:中国科学院研究院,2007:10-60.

[5] 皮亦鸣,杨建宁,付毓生.合成孔径雷达成像原理[M].成都:电子科技大学出版社,2007.

[6] 宋占军.基于POS数据的机载SAR数据几何处理方法研究[D].辽宁埠新:辽宁工程技术大学,2010.

[7] 边德飞.多传感器融合导航系统性能评估算法研究[D].南京:南京航空航天大学,2007.

[8] 宫晓琳,秦婷婷.SINS/GPS组合平滑估计在机载SAR实时运动补偿中的应用[J].电子与信息学报,2014,36(7):1560-1565.

[9] 杨艳娟,金志华，田蔚风，等.R-S-T平滑算法在捷联惯性导航系统初始对准精度事后评估中的应用[J].上海交通大学学报,2004,38(10):1744-1747.

[责任编辑：李铭娜]

Application of Mini SAR remote sensing system to mapping

CHEN Jiao,GUO Zengzhang,WANG Shuangting

(School of Surveying and Land Information Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000,Henan)

The remote sensing system of Mini SAR which consists of the miniature SAR and light and small aircraft or UAV platforms can quickly and accurately obtain geographic information. The aircraft platform deviation from preset air route tends to be effected by air stream，so this paper analyzes the characteristics of the motion of aircraft platform, and describes the key pre-processing steps of IMU/GPS integrated navigation data, then deduces the effect of the rotational error, velocity error on SAR imaging distance model. The surface features of Mini SAR images are clear which may be used in the production of orthophotos, basic geographic information database updates, disaster monitoring and emergency response fields, but the defect in the images is the azimuth defocus of metal target.

Mini SAR; motionerror;POS data;defocus

引用著录：陈姣,郭增长,王双亭.Mini SAR遥感系统测图[J].测绘工程，2017，26(5)：5-8.

10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2017.05.002

2016-05-09

测绘地理信息公益性行业科研专项项目(201412020);河南省高等学校基本科研业务专项资金(NSFRF140113)

陈 姣(1986-)，女，博士研究生.

P237

A

1006-7949(2017)05-0005-04