结合视线方向运动补偿的滑动聚束SAR子孔径成像算法.pdf

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航空学报ActaAerOnauticaetAstronauticaSinicaMar．252016V01．37No．3984．996ISSN1000—6893ON11．1929／Vhttp：／／hkxb．buaa．edu．cahkxb@buaa．edu．on结合视线方向运动补偿的滑动聚束SAR子孔径成像算法杨鸣冬，朱岱寅*南京航空航天大学电子信息工程学院雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室，南京210016摘要：滑动聚束合成孔径雷达(SAR)是一种新兴的成像模式，既可以提高方位向分辨率又能够扩展成像范围。其数据处理时需要考虑两个关键问题：一是系统脉冲重复频率(PRF)不足，方位向信号发生混叠；二是合成孔径长度的增加使运动误差的影响更为突出，运动补偿(MOCO)精度要求提高。基于子孔径技术，提出了一种改进的高分辨率成像算法。划分子孔径克服了PRF不足的问题；子孔径数据处理采用结合视线(LOS)方向运动补偿的Omega—K算法，实现更高精度的运动补偿，提高了聚焦质量。最终的方位向分辨率达到0．1m，具有实际工程应用价值。点目标仿真和实测数据处理验证了算法的有效性。关键词：合成孑L径雷达；滑动聚束；子孑L径；视线方向运动补偿；Omega—K算法；基频方位尺度变换中图分类号：V243．2；TN958文献标识码：A文章编号：1000—6893(2016)03—0984—13滑动聚束是合成孔径雷达(SyntheticAper—tureRadar，SAR)中一种广受关注的成像模式，波束照射方式介于条带SAR与聚束SAR之间，又称之为混合成像模式n]。其通过控制波束指向，增加目标照射时间，能获得比相同尺寸天线的条带模式更高的方位向分辨率；同时波束指向以照射场景地面之下某个虚拟点为中心，方位向成像范围较聚束模式得到扩展。目前国际先进的机载、星载SAR系统，如PAMIRE2|、TerraSAR—X[3]等都配备这一模式。已有的成像算法大多能应用到滑动聚束SAR的数据处理中[4_8]，例如ChirpScaling算法(ChirpScalingAlgorithm，CSA)[9qo]、Omega—K算法[11。”]、极坐标格式算法(PolarFormatAlgo—rithm，PFA)Ll3I、两步法(Two—StepApproach，TSA)[1“4。163等。滑动聚束SAR成像处理面临2个关键问题：①系统脉冲重复频率(PulseRepeti—tionFrequency，PRF)不足造成方位向信号混叠；②方位向分辨率的提高和测绘范围的扩大，合成孑L径时间通常比较长，运动误差的动态范围随之增加，对回波信号的影响更为明显。这两个问题严重影响到最终的成像效果，算法研究时需要着重考虑。对于第一个问题，文献[1，14—16]按照TSA的原理对方位向信号进行预处理，恢复无混叠的全孔径方位向频谱。这种方位向预处理的方法流程复杂、运算量大，且TSA没有考虑到运动补偿和大斜视角的情况[6]。文献[5，10，17]使用的子孔径技术是另一种有效的解决方案。通过对原始数据划分子孑L径，子孔径内的方位向带宽小于收稿日期：2015-03-17；退修日期：2015—05-04；录用日期：2015—05．29；网络出版时间：2015．06．0314：47网络出版地址：WWW．cnki．net／kcms／detail／11．1929．V．201506031447．001．htmI基金项目：国家自然科学基金(61301210)；航空科学基金(20142052021)；江苏省自然科学基金(BK20130815)；江苏省博士后科研资助计划(1301027B)；江苏省高校优势学科建设工程资助项目*通讯作者．Tel．：025—84892410E—mail：zhudyr@nuaa．edu．on}|用格武|杨呜冬．朱岱寅．结合视线方向运动补偿的滑动聚柬SAR子孔径战像算法i如．航空学报．2016．37(3)：984．996．YANGMD，ZHUDY．Animag加galgorithmforslidingspotlightSARusingsubaperturewithline-of-sightmotioncompensation!J]．ActaAeronauticaetAstronauticaSinica，2016。37(3)：984．996． 杨鸣冬，等：结合视线方向运动补偿的滑动聚束SAR子孔径成像算法PRF，子孔径数据可以使用条带SAR的算法进行处理；最后将子孑L径数据拼接，进一步获得全孔径、全分辨率的图像。与TSA相比，基于子孔径的数据处理流程比较简单，运算效率高，易于算法的实时实现；同时子孔径内的数据处理可以使用条带SAR成像算法，简化了系统设计。运动误差严重影响图像质量，运动补偿一直是SAR成像的研究热点口8。21|。已有文献中没有明确给出滑动聚束SAR运动补偿的详细计算公式，或者只是讨论了仅存在高度误差的特殊情况[21|。本文基于窄波束和平地假设，探讨更加一般情况下滑动聚束SAR的运动补偿处理，提出了一种视线(Line—of—Sight，LOS)方向运动补偿方案，进一步提高聚焦质量。此外，滑动聚束SAR研究中，已有的大部分成像算法都是基于CSA的，例如文献[14，167，文献[10，17]中的子孔径处理算法也是选择CSA。CSA的推导过程中使用了一些近似，对于大斜视角、高分辨率的情况不再适用。这大大影响了高分辨率滑动聚束SAR的成像效果。Omega—K算法的处理过程更加精确，几乎无任何近似，作为子孔径数据的处理算法更理想。本文首先介绍了滑动聚束SAR的回波信号模型，推导了二维频谱的表达式，分析了方位向频谱特性。在此基础上，提出了一种改进的滑动聚束SAR成像算法。该算法利用子孔径技术解决了系统PRF不足的问题，避免了方位向信号的混叠；子孔径数据处理采用结合视线方向运动补偿的精度更高的Omega—K算法，在高分辨率情况下效果更佳；同时应用基频方位尺度变换(BasebandAzimuthScaling，BAS)Ll叫完成方位压缩。最后给出了该算法的点目标回波仿真和实测数据处理结果。1回波信号分析滑动聚束SAR数据采集几何模型如图1所示，忽略全孔径斜视角和运动误差。载机以速度u。沿平行于z轴的方向飞行，方位向坐标为z7；旋转中心与航迹的最短斜距为rr0。，场景中心线与航迹的最短斜距为r。，旋转中心坐标为(z。，Y。。，z。。)。场景中目标Target的方位向坐标为37T，与航迹的最短斜距为r，。对于滑动聚束SAR，波束足迹在地面的移动速度研一u。(r。一rT)／r。。。聚束SAR和条带SAR可以看成是滑动聚束SAR的特例：Ⅵ一0时，为聚束模式；可。一口。时，为条带模式。当0<研100，可得Tm>—5&甄互GT可8(25)令原始回波数据划分为，个子孔径，每个子孔径的脉冲数为N。汕，子孔径间的间隔为N。。各个子孔径数据处理时需要与各自的多普勒中心频率相对应。处理前必须去除各个子孔径的多普勒中心频率，即在二维时域乘以参考函数：H。一exp[--j2refd。(i)f]i一0，1，⋯，J一1(26)式中：fd。(i)为第i个子孔径对应的多普勒中心频率；一Tsub／2≤t≤T。。b／2。子孔径数据处理算法的选择也至关重要，直接关系到最终的图像效果。与CSA相比，Ome—ga—K算法处理精度更高，作为子孔径数据的处理算法更为理想。选择Omega—K算法的另一个原因是，相对于CSA，Omega—K算法可以对子孔径数据首先进行距离压缩，之后在距离时域截取所需数量的距离门的信号进行后续处理即可，以减小后续处理的数据量和运算量。视线方向运动补偿后，后续流程与传统Omega—K算法相同，一致压缩的参考函数和Stolt插值的映射关系为fHz—ex叮】．_47_Crc√(^+厂，)2一可C2j鼍a_sub]<(27)l厂——————————j■万一【√‘^+^)2一生象尹—}厂c+厂r式中：^汕为子孔径信号方位向频率，且有一PRF／2+fa。(i)≤厂a一。。b≤PRF／2+^。(i)；f’，为Stolt插值后新的距离向频率。最终的全孔径方位压缩采用频谱分析(Spec—tralAnalysis，SPECAN)法来完成口]。与匹配滤波不同，SPECAN通过对线性调频信号进行解斜处理，完成信号压缩。全孔径数据进行匹配滤波需要较长的参考函数，效率不高；采用SPECAN方法，在子孔径内完成一次短的解斜处理，拼接后再通过一次全孔径长快速傅里叶变换(FFT)即可实现方位压缩，提高了处理效率。高效精确的SPECAN需要结合方位向Scal—ing操作。子孔径数据拼接前，在距离多普勒域进行方位向Sealing操作将信号的双曲线相位转换为二次相位，方位向Scaling的参考函数为H。一ex玎一j兀盟≤掣]．exp[j2rttd。(^。ub—fd。一。II)](28)￡d，一——竺丛生L(29)2口e／1a2rz芦式中：^。。．．为全孔径信号的多普勒中心频率；ksc,为方位向Scaling操作对应的方位向调频斜率，且k划一一2口：／(kr引)。由于方位向调频斜率与距离有关，式(28)所示的方位向Scaling操作会造成非rsc。处目标方位向信号的移位，因此子孔径处理时需要适当扩展方位向处理长度，这一过程可以通过补零来完成。方位向Scaling操作完成后，各个子孑L径的方位向信号具有相同的调频斜率，方位向IFFT变换回二维时域。由于本文算法是在数据域进行子孔径拼接，因此各个子孔径的方位向信号形式需要通过方位向Scaling达到一致。式(28)中的第2个指数项用以调整各个距离单元对应的方位向 航空学报Mar．252016VoI．37No．3移位，以利于拼接。同时还需要注意将各个子孔径的多普勒中心频率补偿回来，即乘以式(26)的共轭。各个子孔径按照方位向顺序进行拼接，得到全孔径数据用于后续处理。区别于文献[5，10]，本文算法是在拼接后对全孑L径数据进行统一解斜处理，避免了各个子孔径分别解斜引入的偏移量。常规SPECAN处理利用上述方位向Scaling参考函数的共轭进行解斜操作，再做一次FFT即完成压缩。对于滑动聚束SAR来说，此时全孑L径的方位向总带宽仍然大于PRF，SPECAN处理会造成图像域的混叠，因此，依据文献[10]，引入Derotation操作口叩对方位向信号做进一步处理。区别于SPECAN中的解斜函数，Derotation处理利用多普勒中心变化率构造改进的参考函数，对信号做进一步解调，保证信号在变换到方位频域时频谱不再混叠。Derotation处理的示意图如图5所示，恢复无混叠的全孔径方位向频谱。七。】1，=。沁＼．Ⅺ心．f———i)一k“，a图5Derotation操作示意图Fig．5GraphicexplanationofDerotationDerotation操作的参考函数为H5一exp[一j破d。(t。一td。)2](30)式中：一t一。tl／2≤t。≤TaaII／2；T州l为全合成孔径时间。Derotation操作相当于去除了多普勒中心变化引入的多普勒带宽，将信号解调至基本频率范围，故这种改进的适用于滑动聚束SAR的方位向Scaling操作称为基频方位尺度变换[1⋯。Derotation操作后，信号的方位向有效调频斜率变为k。“一kscl—k。。，做方位向FFT变换到距离多普勒域，乘以式(31)完成方位向匹配滤波：He—expm瓦Ja)‘31)最终经过方位向IFFT即可获得聚焦良好的图像。如图6所示，结合视线方向运动补偿的子孔径成像算法流程如下：1)按照计算的子孑L径长度和间隔划分子孔径。2)去除子孔径对应的多普勒中心频率。3)子孔径数据完成距离压缩。4)距离压缩后的信号进行视线方向运动补偿。5)二维FFT变换到二维频域，完成一致压缩、Stolt插值，距离向IFFT变换到距离多普勒域。6)方位向Scaling处理，方位向IFFT变换到二维时域。7)重复步骤2)～步骤6)，直到所有子孔径数据处理结束，并沿方位向拼接得到全孑L径数据。8)全孔径数据进行方位向Derotation处理。9)方位向匹配滤波，得到最终的聚焦图像。Omega-Kalgorithm图6本文所提算法流程图Fig．6Processingflowchartofproposedalgorithm 杨鸣冬，等：结合视线方向运动补偿的滑动聚束SAR子孔径成像算法需要注意的是，BAS操作还能改变最终图像的方位向单元大小，不再需要通过额外的插值来进行方位向几何校正。BAS操作处理后最终图像的方位向单元大小与原始采样数据方位向单元大小的关系为，'．．、Ax㈨一△z训g(1一二_型)(32)＼，rot，式中：Ax。。一u。／PRF。因此kI可以按照最终期望的图像方位向单元大小来确定。3点目标回波仿真与实测数据处理3．1点目标回波仿真利用某高分辨率机载滑动聚束SAR的工作参数进行点目标回波仿真，雷达工作于X波段，斜距分辨率为0．1m，场景大小为2km(方位)×3km(距离)。其他主要参数如表1所示，点目标分布几何模型如图7所示。运动误差取自真实惯导数据，曲线如图8所示。仿真分为两种情况：①方位向分辨率为0．2m，PRF为320Hz；②方位向分辨率为0．1m，PRF为568Hz。表1主要仿真参数Table1MainsimulationparametersAzimuthresolution／mPRF／HzAzimuthbeamwidth／(。)Rangebandwidth／GHzSamplingfrequency／GHzVelocity／(m·s一1)Centerrange／mRotationrange／m1．71．81131565825000图9和图10为点目标P。的回波仿真结果，其中图9对应的方位向分辨率为0．2m，图10对应的方位向分辨率为0．1m。图9(a)和图10(a)为基于文献[107算法的成像结果，子孔径处理使用的是CSA；图9(b)和图10(b)为本文算法的成像结果，子孔径处理使用的是Omega—K算法。两者均采用视线方向运动补偿。对比发现，高分辨率情况下，CSA所基于的信号距离多普勒域近似关系瞳21不再适用，RCM校正产生误差，聚焦效果Range●’-15km●尸，-'_■——————-●■·l⋯．．to尸lkm尸J●图7点目标仿真分布几何模型Fig．7GeometrymodelofsimulatedpointtargetsAzimuthbins／101a)MotionerrorinverticaldirectionAzlmL儿hbInsl(J‘(b)Motionerrorinhei【gh,direction图8载机运动误差Fig．8Motionerrorofairplane不理想；而本文算法使用Omega—K算法进行RCM校正等处理，基于信号的精确形式，不再使用CSA的近似，能获得聚焦良好的成像结果。图11对比了不同运动补偿算法对P。成像 992航空学报Mar．252016V01．37No．3CD∞已C丘∞配C上0D比Azimuthbinsa)AlgorithminRefi【10CDo。D臣Azimuthbinsb)Proposedalgorithm图9日标P。成像结果(方位向分辨率为0．2m)Fig．9Imagingresults0fpointtargetPt(azimuthresolutionis0．2m)Azimuthbins(alAlgorithminReE【l01匕Do。DEAzimuthbins(b)Proposedalgorithm图10f{标P．成像结果(方位向分辨率为0．1m)Fig．10ImagingresultsofpointtargetP-(azimuthresolutionis0．1m)Azimuthbins【a)ConstantdirectionMOCOCDo∞2A，IlWuthbins(b)Proposedalgorithm图11不同运动补偿(MOCO)算法下P。成像结果(方位向分辨率为0．1m)Fig．11ImagingresultsofpointtargetP1indifferentmotioncompensation(MOCO)algorithms(azimuthresolutionis0．1m)结果的影响，RCM校正均是使用Omega—K算法。其中图11(a)为固定方向(正侧视视线方向)的运动补偿，图11(b)为本文提出的视线方向运动补偿。固定方向运动补偿没有考虑波束转角的变化，补偿后的残余运动误差较大；视线方向运动补偿根据波束转角变化计算运动误差，减小了残 杨鸣冬，等：结合视线方向运动补偿的滑动聚束SAR子孔径成像算法余运动误差，提高了运动补偿精度，对后续处理更有利。可以看出，图11(a)中点目标响应方位向展宽，分辨率损失，而本文提出的运动补偿方案效AzimuthbinsC)PointtargetOrlthele果更佳。图12为场景中其他点目标的成像结果，运动误差均能得到有效补偿。Azimuthbinsb)PointtargetatbottomAzimuthbinsd)Pointtargetontherigh幽l：』￡他√、～Ut=ji成缘圭占果L方位n分辨二簪为【】．111、)Fig．12Imagingresultsofotherpointtargets(azimuthresolutionis0．1m)进一步量化分析算法性能，计算出0．1m分辨率情况下的点目标聚焦质量参数：冲激响应宽度(ImpulseResponseWidth，IRW)、峰值旁瓣比(PeakSidelobeRatio，PSLR)和积分旁瓣比(In—tegratedSidelobeRatio，ISLR)。聚焦质量参数如表2和表3所示。由表中数据可以看出，成像后点目标的方位向分辨率为0．1m，符合方位向理论分辨率。若用该参数进行条带SAR成像，其方位向理论分辨率为0．27m，验证了滑动聚束SAR可以获得比相同尺寸天线条带SAR更高的方位向分辨率。同时，与聚束SAR比较方位向成像范围，表1中方位向分辨率为0．1m时，聚束SAR的方位向成像范围约为900m，滑动聚束SAR的方位向成像范围能达到2000m，验证了滑动聚束SAR可以获得比聚束SAR更大的方位向成像范围。表2距离向聚焦质量参数Table2Qualityparametersofrange表3方位向聚焦质量参数Table3Qualityparametersofazimuth3．2实测数据处理图13和图14为实测数据处理结果的局部图 994航空学报Mar．252016V01．37No3像，水平方向为方位向，垂直方向为斜距向。雷达方位向分辨率为0．1m，方位向成像范围为2．96km。图14为图13中场景A的成像结果放大图，图13(a)和图14(a)采用固定方向运动补偿，图13(b)和图14(b)采用本文的算法。从图14(a)中可以看出目标的散焦，图像质量无法满足要求；图14(b)中目标聚焦质量良好，运动补偿效果显著，算法有效性进一步得到验证。(a)ConstantdirectionMOCO(b)Proposedalgorithm图13实测数据成像结果Fig．13Imagingresultsofrealdat(a)ConstantdirectionMOCO(b)Proposedalgorithm图14场景A成像结果Fig．14ImagingresultsofsceneA4结论本文基于子孔径技术和Omega—K算法，结合视线方向运动补偿，研究了一种改进的滑动聚束SAR成像算法。算法精度更高，流程相对比较简单，运算量适中，有一定的实际工程应用价值。1)子孔径技术首先解决了系统PRF不足的问题，避免方位向信号混叠；子孔径数据的处理能够直接使用条带SAR的成像算法，系统设计更加灵活简便。2)子孔径数据处理使用Omega-K算法，在高分辨率情况下效果更佳；推导了滑动聚束SAR的视线方向运动误差计算公式，初步研究了该模式下子孑L径内高精度的运动补偿。3)全孔径方位压缩使用BAS处理，高效地完成最终的方位压缩，还能够简便地调整最终图像的方位向单元大小。参考文献[1]LANARIR，ZOFFOI，IS，SANSOSTIE，eta1．Newap—proaehforhybridstrip—map／spotlightSARdatafocusing[J]．1EEProceedings—Radar，SonarandNavigation，200i，148(6)：363-372．[2]BRENNERAR．Ultra—highresolutionairborneSARim—agingofvegetationandman—madeobjectsbasedon40％relativebandwidthinX—-bandEC]／／2012IEEEInternation--alGeoscienceandRemoteSensingSymposium(IGARSS)．Piscataway，NJ：IEEEPress，2012：7397—7400．[3]MITTERMAYERJ，WOLLSTADTS，PRATSP，eta1．TheTerraSAR—Xstaringspotlightmodeconcept[J]．IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing，2014，52(6)：3695—3706．[4]MOREIRAA，MITTERMAYERJ，SCHEIBERR．Ex—tendedchirpscalingalgorithmforair-andspaceborneSARdataprocessinginstripmapandScanSARimagingmodes[J]．IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSens—ing，1996，34(5)：1123—1136．[5]MITTERMAYERJ，MOREIRAA，LOFFEI。DO．Spot—lightSARdataprocessingusingthefrequencyscalingal—gorithm[J]．IEEETransactionsonGeoscienceandRe—moteSensing，1999，37(5)：21982214．[6]LANARIR，TESAUROM，SANSOSTIE，eta1．Spot—lightSARdatafocusingbasedonatwo。。stepprocessingap——proach[J]．IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing，2001，39(9)：1993—2004．[7]ZHUDY，YESH，ZHUZD．PolarformatalgorithmusingchirpscalingforspotlightSARimageformationF．J]．IEEETransactionsonAerospaceandElectronicSystems，2008，44(4)11433—1448．[8]CAFFORIOC，PRATIC，ROCCAF．SARdatafocusingusingseismicmigrationtechniques[J]．IEEETransactionsonAerospaceandElectronicSystems，1991，27(2)：194—206．F9]MITTERMAYERJ，LORDR，BORNERE．SlidingspotlightSARprocessingforTerraSAR—XusinganewformulationoftheextendedchirpscalingalgorithmF,C]#2003IEEEInternationalGeoscienceandRemoteSensingSymposium(IGARSS)．Piscataway，NJ：IEEEPress，2003：1462—1464．[10]PRATSP，SCHEIBERR。MITTERMAYERJ，eta1． 杨鸣冬，等：结合视线方向运动补偿的滑动聚束SAR子孔径成像算法995ProcessingofslidingspotlightandTOPSSARdatausingbasebandazimuthscaling[J]．IEEETransactionsonGeo—scienceandRemoteSensing，2010，48(2)：770780．[113BEI，CHERDP，BAKERCJ．Highresolutionprocessingofhybridstripmap／spotlightmodeSAR[J]．1EEPro—ceedings—Radar，SonarandNavigation，1996，143(6)：366—374．D2]WANGR，LOFFEI。DO，NIESH，eta1．Focusingspace—borne／airbornehybridbistaticSARdatausingwavenum—ber—domainalgorithm[J]．IEEETransactionsonGeosci—enceandRemoteSensing，2009，47(7)：2275—2283．[13]SUNGC，XINGMD，XIAxG，eta1．BeamsteeringSARdataprocessingbyageneralizedPFA[J]．IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing，2013，51(8)：4366—4377．[14]SUNGC，XINGMD，WANGY，eta1．SlidingspotlightandTOPSSARdataprocessingwithoutsubaperture[J]．IEEEGeoseienceandRemoteSensingLetters，2011，8(6)：1036—1040．[153XUW，DENGYK，HUANGPP，eta1．Full—apertureSARdatafocusinginthespacebornesquintedsliding—。spot——lightmode[J]．IEEETransactionsonGeoscienceandRe—moteSensing，2013，52(8)：4596—4607．r16]WUYF，SUNGC，xIAXG，eta1．Anazimuthfrequencynon—linearchirpscaling(FNCS)algorithmforTOPSSARimagingwithhighsquintangle[J]．IEEEJournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservationsandRemoteSensing，2014，7(1)：213—221．[173HEF，CHENQ，DONGz，eta1．Processingofultra—high—resolutionspaceborneslidingspotlightSARdataoncurvedorbit[J]．IEEETransactionsonAerospaceandElectronicSystems，2013，49(2)：819-839．[183毛新华，朱岱寅，朱兆达．复杂航迹和起伏地形条件下机载聚束SAR空变运动补偿[J]．航空学报，2012，33(4)：744—754．MA()XH，ZHUDY，ZHUZD．Space—variantmotioncompensationforairbornespotlightSARundercomplicat—edflightpathandruggedterrain[J]．ActaAeronauticaet[19][20][21][z23[23]AstronauticaSinica，2012，33(4)：744—754(inChinese)．宋伟，朱岱寅，叶少华．基于数值计算的机载SAR空变运动补偿算法[J]．航空学报，2015，36(2)：625—632．SONGW。ZHUDY．YESH．AirborneSARspace-vari—antmotioncompensationalgorithmbasedonnumericalcalculation[J]．ActaAeronauticaetAstronauticaSinica，2015，36(2)：625-632(inChinese)．DINGZG，LIUI。S，ZENGT，eta1．ImprovedmotioncompensationapproachforsquintairborneSAR[J]．IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing，2013，51(8)：4378—4387．曾乐天，邢孟道，陈士超．基于窄波束和平地假设的运动补偿方向研究[J]．电子与信息学报，2014，36(10)：2464—2468．ZENGLT．XINGMD，CHENSC．Theresearchonthedirectionofmotioncompensationaccordingtothenarrowbeamandflatearthhypothesis[J]．JournalofElectronics&InformationTechnology，2014，36(10)：2464—2468(inChinese)．CUMMING1G．WONGFH．Digitalprocessingofsyn—theticapertureradar：Algorithmsandimplementation[M]．Boston：ArtechHouse，2005：176—177．FORNAROG．TrajectorydeviationsinairborneSAR：Analysisandcompensation[J]．IEEETransactionsonAerospaceandElectronicSystems，1999，35(3)：997—1009作者简介：杨鸣冬男，博士研究生。主要研究方向：合成孔径雷达成像，高精度运动补偿。Tel：025—8489649112501E—mail：yangmd@nuaa．edu．cn朱岱寅男，博士，教授，博士生导师。主要研究方向：合成孔径雷达信号处理。Tel：025—84892410E—mail：zhudy@nuaa．edu．cn 996航空学报Mar．252016V01．37No．3AnimagingalgorithmforslidingspotlightSARusingsubaperturewithline··of--sightmotioncompensationYANGMingdong，ZHUDaiyin*KeyLaboratoryofRadarImagingandMicrowavePhotonics，MinistryofEducation，CollegeofElectronicandInformationEngineering，NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Nanjing210016，ChinaAbstract：Slidingspotlightsyntheticapertureradar(SAR)isarisingimagingmode，whoseazimuthresolutionishigherandimagedareaisgreater．Whenprocessingdata，twokeyproblemsshouldbeconsidered．Firstly，system’spulserepetitionfrequency(PRF)isalwaysinsufficient，whichmakestheazimuthsignalfolding．Secondly，theeffectofmotionerroren—hancesbecauseoflongersyntheticaperture，consequentlytheaccuracyofmotioncompensation(MOCO)shouldbein·creased．Thispaperpresentsamodifiedhigh-resolutionimagingschemebasedonsubaperture，SubaperturemethodisusedtoovercometheproblemthatPRFisinsufficient．Meanwhile，processingofsubaperturedatachoosesOmega-Kalgorithmwithline-of-sight(LOS)motioncompensationtoimplementhigh-precisionmotioncompensation，improvingfocusedquality．Thepresentedalgorithmcanattain0．1mazimuthresolutionandhasthevalueofpractice．Simulationswithpointtargetsandprocessingofrealdataareusedtoconfirmthevalidityoftheproposedalgorithm．Keywords：syntheticapertureradar；slidingspotlight；subaperture；line—of·sightmotioncompensation；Omega—Kalga—rithm；basebandazimuthscalingReceived：2015—03—17；Revised：2015—05—04；Accepted：2015—05—29；Publishedonline：2015．06．0314：47URL：WWW．cnkinet／kcms／detail／111929．V20150603．1447001．htmIFoundationitems：NationalNaturalScienceFoundationofChina(61301210)；AeronauticaIScienceFoundationOfChina(20142052021)；NaturalScienceFoundationofJiangsuProvince(BK20130815)：JiangsuPlannedProjectsforPostdoctoralResearchFunds(1301027B)；AProjectFoundedbythePriorityAcademicProgramDevelopmentofJiangsuHigherEducationIn—stitutions*CorrespondingauthorTel．：025—84892410E—mail：zhudyr@nuaa．educn