專利名稱：變換線性調頻尺度成像算法因子的可復用計算方法及裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種可復用因子的計算方法，特別是變換線性調頻尺度成像算法中CS補償、距離補償、方位補償三個因子的計算方法。
背景技術：
合成孔徑雷達(SAR，Synthetic Aperture Radar)可實現(xiàn)全天時、全天候、大面積對地觀察和高分辨率成像，在軍事、經濟和環(huán)境等領域有重要應用價值和潛力。合成孔徑雷達常用的成像算法為距離多普勒算法(RD，Range Doppler)和變換線性調頻尺度(CS，Chirp Scaling)算法。CS算法直接從回波開始，精確地推導回波信號在距離多普勒域的表達式，避免了RD算法中在合成孔徑時間較長條件下距離遷移校正插值計算量增加較大的缺陷。
如圖1所示，變換線性調頻尺度算法包括輸入原始數(shù)據(jù)、距離方位數(shù)據(jù)轉置、方位向傅立葉變換、距離向傅立葉變換、距離向傅立葉逆變換、方位距離數(shù)據(jù)轉置、方位向傅立葉逆變換、復數(shù)圖像輸出。該算法的整個流程如下先在方位向進行傅立葉變換，把原始數(shù)據(jù)變換到距離多普勒域，通過與Chirp Scaling(CS)因子進行復數(shù)乘法，把所有距離門的距離位移曲線校正到某個預選的參考曲線上，從而使所有距離門的距離位移曲線相同。接著進行距離向傅立葉變換，把數(shù)據(jù)變換到二維頻域，對其進行距離補償因子復數(shù)乘法，完成距離位移校正和距離壓縮；再由距離向傅立葉逆變換，變回距離多普勒域后，與方位補償因子進行復數(shù)乘法，進行方位壓縮后經方位向傅立葉逆變換得到SAR圖像。
從上述流程中可見在方位向傅立葉變換與距離向傅立葉變換之間需要添加CS補償因子，距離向傅立葉變換與距離向傅立葉逆變換之間需要添加距離補償因子，方位距離數(shù)據(jù)轉置與方位向傅立葉逆變換之間需要添加方位補償因子。
對上述三個因子的計算已經有現(xiàn)成的計算公式，計算公式如下CS補償因子Φ1(τ，f，Rref)＝exp{-jπBr0(f，Rref)Cs(f)[τ-τref(f)]2} (1)
距離補償因子Φ2(fc,f,Rref)=exp{jπfc2Br0(f,Rref)[1+Cs(f)]}·exp{j4πcfτRrefCs(f)}---(2)]]>方位補償因子Φ3(τ,f)=exp{-j4πRλ[1-sinφ·D(f)]+(-j2πRfcosφv)+jΘ(f)}---(3)]]>其中，Cs(f)=sinφ1-(λf2v)2-1]]>Br0(f;Rref)=b1+bRrefsinφ2λc2(λf2v)2[1-(λf2v)2]32]]>τref(f)=2cRref[1+Cs(f)]]]>Rref為參考距離，通常采用圖像中心點；φ為雷達波速中心與雷達的平臺運動方向夾角；b為發(fā)射脈沖調頻率；c為光速；λ為雷達發(fā)射波長；v為雷達對地速度；上述變量的計算公式為v=λRreffdr2+(λfdc2)2]]>φ=arccos[-λfdc2v]]]>D(f)=[1-(λf2v)2]12]]>Θ(f)=4πc2Br0(f,Rref)[1+Cs(f)]Cs(f)[Rsinφsinφref-Rref]2]]>在上述基本變量中，f是方位向變量，而τ，fτ，R為距離向變量。
在三個因子表達式中，參考距離Rref，發(fā)射脈沖調頻率b，光速c，雷達發(fā)射波長λ都是已知的或可由儀器直接得到的基本變量；而雷達對地速度v，雷達波束中心與雷達平臺運動方向夾角φ需要通過計算求取。在v的計算公式中，fdr和fdc分別代表多普勒調頻率和多普勒中心頻率，在其他公式中的f，τ，fτ分別代表方位向多普勒頻率，距離向時刻，二維頻域上距離向頻率。由上述的基本變量可得到Cs(f)、Br0(f)等變量。要進一步了解關于三種因子計算的信息可參考文獻1黃巖，“高分辨率星載合成孔徑雷達成像處理技術研究”，北京航空航天大學博士論文，1999年6月。
在現(xiàn)有的合成孔徑雷達成像CS算法中，利用上述計算公式對Chirp Scaling(CS)因子、距離補償因子、方位補償因子這三種因子進行計算時，由于計算公式本身較為復雜，因此計算的數(shù)據(jù)量龐大，對系統(tǒng)的存儲資源、網絡資源和計算資源等要求甚高且不容易保證計算的實時性，如果采用專用硬件實現(xiàn)，則其眾多的高等運算就讓人望而生畏。因此在現(xiàn)有的因子計算方法中通常采用軟件編程的方法實現(xiàn)，這種方法計算復雜，速度較低，很難滿足實時計算的要求。如果能夠基于數(shù)值分析的原理，對三個因子公式中的變量進行組合分析，在一定精度范圍內采用數(shù)值逼近的計算方法對變量及其組合進行了簡化處理，就可以提高計算的效率，使得硬件實現(xiàn)成為可能，保證因子計算時所要求的實時性。此外，現(xiàn)有技術中針對不同的因子需要有不同的軟硬件實現(xiàn)相關因子的計算，不僅計算成本高，而且操作復雜，當前還沒有一種方法或設備能同時適用于三種因子的計算。因此研究一種能適用于三種因子的計算，且運算速度較快的專用的因子可復用計算方法及裝置是非常必要的。

發(fā)明內容
本發(fā)明的一個目的在于在變換線性調頻尺度成像算法中，統(tǒng)一CS補償、距離補償、方位補償三個因子計算流程，提供一種可復用因子計算方法和裝置，降低因子計算系統(tǒng)的設計復雜度。
本發(fā)明的另一個目的在于在變換線性調頻尺度成像算法中，簡化因子計算的方法，實現(xiàn)對因子的實時計算。
為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種變換線性調頻尺度成像算法因子的可復用計算裝置，包括輸入接口模塊1、預計算模塊2、線相關量計算模塊3、點相關量計算模塊4、輸出接口模塊5和控制模塊6；其中輸入接口模塊1用于輸入因子計算所需要的初始的變量值；預計算模塊2用于預先計算在計算因子時所要使用的參數(shù)；線相關量計算模塊3用于實現(xiàn)對弱實時的線相關量的計算；點相關量計算模塊4用于實現(xiàn)對強實時的點相關量的計算；輸出接口模塊5用于輸出因子計算的結果；控制模塊6用于控制模塊的工作流程以及模塊之間的同步和通信問題。
上述技術方案中，所述的預計算模塊2的功能是通過軟件編程的方法實現(xiàn)的。
上述技術方案中，所述的點相關量計算模塊4采用四級流水浮點加法器。
一種應用變換線性調頻尺度成像算法因子的可復用計算裝置進行可復用計算的方法，包括以下步驟1)對三個因子的計算公式進行化簡，得到一個統(tǒng)一的因子計算的計算模型A1×R1+A2×R2；2)對三個因子中的某一個因子，利用該因子化簡前的原有計算公式對計算模型A1×R1+A2×R2中的分量A1求多個采樣點，利用采樣點實現(xiàn)某一多項式函數(shù)對分量的數(shù)值逼近，得到該多項式函數(shù)的形式以及相關參數(shù)；3)用多項式函數(shù)代替分量的原有計算公式，通過對多項式函數(shù)求值求出分量的值；4)用與步驟2)和3)類似的方法求出計算模型中的其他分量R1、A2、R2的值；5)對所得到的各個分量的值做線性運算和數(shù)據(jù)去整處理，求出計算模型的值，也就得到該因子的值；6)用同樣的方法求其他因子的值。
所述的步驟1)中，計算模型中的A1、A2為弱實時計算量，R1、R2為強實時計算量；對于CS補償因子，A1為(τ-τref)2，R1為Br0CS，A2和R2均為0；對于距離補償因子，A1為1/[Br0(1+CS)]，R1為fτ2，而A2為RrefCS(f)/c，R2為fτ；對方位補償因子，A1為4Br0Cs(1+Cs)/c2，R1為(Rsin/sinref-Rref)2，A2為4[1-sinD(f)/λ+2fcos/v，R2為R。
在步驟2)中，所述的用多項式函數(shù)做數(shù)值逼近時，最好采用分段的多項式函數(shù)做數(shù)值逼近。
在步驟5)中，所述的數(shù)據(jù)去整處理可對A1×R1和A2×R2分別進行或對A1×R1+A2×R2的結果做數(shù)據(jù)去整處理。
本發(fā)明的優(yōu)點在于1、本發(fā)明實現(xiàn)了對變換線性調頻尺度成像算法因子的可復用計算，使得同一種裝置可用于不同因子的計算，提高了因子計算的集成度。
2、本發(fā)明簡化了變換線性調頻尺度成像算法中因子計算系統(tǒng)的設計，有利于硬件設計和軟硬件協(xié)同的實現(xiàn)。
3、在因子計算的過程中，對復雜變量采用了多項式逼近或分段的多項式逼近方法，降低了因子計算的復雜度，提高了因子計算的效率。


圖1為現(xiàn)有的變換線性調頻尺度算法流程圖；圖2為本發(fā)明的變換線性調頻尺度成像算法因子的可復用計算方法的流程圖；圖3為本發(fā)明的變換線性調頻尺度算法軟硬協(xié)同實現(xiàn)流程圖；圖4為本發(fā)明的C波段SAR成像變換線性調頻尺度算法浮點加法器數(shù)據(jù)通路；圖5為基于本發(fā)明的C波段SAR成像變換線性調頻尺度算法部分成像結果，圖示位置為北京故宮；圖6為基于本發(fā)明的C波段SAR成像變換線性調頻尺度算法部分成像結果，圖示位置為北京頤和園。
具體實施例方式
下面結合附圖和具體實施方式
對本發(fā)明作進一步詳細描述。
以C波段為例，如圖2所示，可復用因子計算方法的操作步驟包括在步驟10中，分離CS補償因子、距離補償因子、方位補償因子計算式中的三類基本變量幀相關量、線相關量、點相關量。其中，幀相關量是指每幀需要更新的變量，它是一個非實時的計算量，非實時是指對每幀圖像數(shù)據(jù)進行處理時，僅需計算固定次數(shù)的計算量，它的值在每幀圖像的數(shù)據(jù)處理中保持為常數(shù)，計算復雜度為常數(shù)，與圖像大小無關；線相關量是指計算圖像中的每條線時需要進行更新的變量，是弱實時的計算量，弱實時是指對待處理圖像的任一條線僅需進行固定次數(shù)的計算，其計算復雜度與所處理圖像的線數(shù)成正比；點相關量是指對圖像中的每個像素點均需要更新的變量，是強實時的計算量，強實時是指對于待處理圖像數(shù)據(jù)的任意像素，該值均需單獨計算，其計算復雜度與所處理圖像的點數(shù)成正比。
在成像處理中常采用距離向和方位向來表示計算方向，在不同的因子計算公式中，因子的計算方向有所不同，在CS補償因子中，計算方向為方位向，在距離補償因子和方位補償因子中，計算方向為距離向。又規(guī)定，在因子計算中，與計算方向垂直的變量作為弱實時變量，將與因子計算方向相同的變量作為強實時變量。因此，CS補償因子中方位向變量為強實時的點相關變量，距離向變量為弱實時的線相關變量；而在距離補償因子和方位補償因子中，距離向變量為強實時的點相關變量，方位向變量為弱實時的線相關變量。
以CS補償因子為例，計算方向為方位向，方位向頻率f為方位向變量，距離向時刻τ為距離向變量，故f及其組合作為強實時量進行計算，而τ及其組合則作為弱實時量進行計算。而τref(f)為方位向上參考時間，由于其值在整個方位向上的變化范圍很小，可以作為非實時變化量，近似為在同一幀圖像數(shù)據(jù)中保持為常數(shù)。
在步驟20中，對三個因子的計算表達式中的基本變量進行數(shù)值分析，并根據(jù)情況將其中的部分變量進行簡化。在一幀圖像數(shù)據(jù)內，通過對多普勒中心頻率fdc、多普勒調頻率fdr，雷達對地速度v，雷達波束中心與雷達平臺運動方向夾角φ等變量的數(shù)值分析，發(fā)現(xiàn)這些變量的斜率非常低，在一定范圍內簡化為常數(shù)后對因子計算精度的影響不大，因此上述變量可視為常數(shù)。
在步驟30中，對因子計算表達式中一些計算方向相同的變量進行合并，生成新的變量，并對新變量的計算采用數(shù)值逼近方法進行簡化處理。如在CS補償因子中，方位向變量Br0和方位向變量CS都是關于f的變量，兩個變量的計算方向相同，因此這兩個變量可以合并成一個新的方位向變量。如果對合成的新變量Br0CS用現(xiàn)有的計算公式進行計算時，由于現(xiàn)有的計算公式過于復雜，計算速度和計算資源很難滿足實際需要，因此要對合成的新變量Br0CS的計算公式加以簡化。從上一步的數(shù)值分析可知，在C波段SAR成像變換線性調頻尺度算法中，f動態(tài)范圍比較小，因此對Br0CS可以采用基于最小二乘法進行多項式(通常采用二項式，數(shù)值分析表明對于C波段數(shù)據(jù)選用線性函數(shù)也能獲得相當好的逼近效果)函數(shù)數(shù)值逼近，數(shù)值逼近時所用到的多項式函數(shù)就是Br0CS的新的計算公式。與原有的計算公式相比，新的計算公式大大簡化，而計算結果的精度卻相當。
在步驟40中，根據(jù)三個因子的計算公式，對計算公式進行化簡，得到一個統(tǒng)一的因子計算的計算模型A1×R1+A2×R2。其中A1、A2為弱實時計算量，R1、R2為強實時計算量。對三個因子而言，A1、A2、R1、R2其表達的含義各不相同，將三個因子的計算式化簡以后，可以求得A1、A2、R1、R2各自的表達式對于CS補償因子，A1為(τ-τref)2，R1為Br0CS，其中τref在一定精度范圍內可視為常數(shù)，而A2和R2均為0；對于距離補償因子，A1為1/[Br0(1+CS)]，R1為fτ2，而A2為RrefCS(f)/c，R2為fτ；對方位補償因子，A1為4Br0Cs(1+Cs)/c2，R1為(Rsin/sinref-Rref)2，而A2為4[1-sinD(f)]/λ+2fcos/v，R2為R。
在步驟50中，為降低計算的復雜度，對計算模型A1×R1+A2×R2中的單個分量，如A1、A2、R1、R2，采用基于最小二乘法的多項式函數(shù)分別實現(xiàn)對各個分量的逼近，最后對各個分量做線性運算，求出計算模型A1×R1+A2×R2的值，從而得到三個因子的值。
以CS補償因子中的R1＝Br0CS為例，它的實現(xiàn)方法為a)對R1采用拋物線函數(shù)進行近似計算，設其逼近式為R1(f)＝a1f2+b1f+c1，該逼近式是以多普勒頻率f為變量的拋物線函數(shù)。
b)按照CS補償因子Br0CS的計算公式Br0Cs=(sinφ1-(λf2v)2-1)·(b1+bRrefsinφ2λc2(λf2v)2[1-(λf2v)2]32)]]>得到R1的3個以上采樣點，將采樣點的值代入關于R1的逼近式中，從而求出a1、b1、c1的數(shù)值。將a1、b1、c1的值代入R1的逼近式中，利用該逼近式可以方便地求取實時計算中R1的值。
c)利用類似的方法求A1、A2、R2，最后根據(jù)計算模型A1×R1+A2×R2求出方位補償因子的值。
對方位補償因子和距離補償因子可以用同樣的方法求它們的值。
在本發(fā)明方法中，在步驟20和步驟50中使用多項式函數(shù)實現(xiàn)對計算式中復雜變量和計算模型中各個分量的數(shù)值逼近。在對這些多項式函數(shù)進行計算時，可以采用加法器來實現(xiàn)。但在使用加法器進行計算的過程中，會將多項式函數(shù)的單步誤差積累放大。為了消除加法器可能帶來的積累誤差，采用分段函數(shù)進行數(shù)值逼近。為了方便說明，以一維線性函數(shù)y＝ex+t為例，對該函數(shù)進行硬件計算時，需要一個乘法器和一個加法器；如果該函數(shù)在計算時采用遞推公式y(tǒng)i+1-yi＝e(xi+1-xi)，由于SAR圖像處理時，相鄰兩點自變量的差值dx＝(xi+1-xi)為常數(shù)，與點的位置i無關，因此當計算yi+1＝y(tǒng)i+dy(其中dy＝e*dx)時僅需要一個加法器即可，與同時需要乘法器和加法器的方法相比，在硬件實現(xiàn)上變得簡單，降低了系統(tǒng)的復雜度。但是加法器在每次對線性函數(shù)進行累加的過程中不可避免地會有誤差，而加法器將前次累加的結果作為下次累加時的輸入值，因而加法誤差會隨累加次數(shù)的增加而被累積放大。為了消除這種累積誤差，采用分段的線性函數(shù)對線性函數(shù)yi＝eixi+ti(其中i表示不同的分段)所逼近的變量進行數(shù)值計算，即采用多條折線對變量進行逼近，在各個分段的線性函數(shù)中，線性函數(shù)的斜率ei稍有差別。加法器的累加長度被限制為計算方向上的點數(shù)與分段數(shù)之間的商，同時采用多條折線對變量進行逼近也比采用單一直線對變量進行數(shù)值逼近的誤差進一步降低。與一維線性函數(shù)y＝ex+t相類似，當使用多項式函數(shù)做數(shù)值逼近時，也可以采用分段的多項式函數(shù)實現(xiàn)對變量或分量的數(shù)值逼近，以提高計算精度。此外，在對多項式函數(shù)做分段時，也可以降低分段函數(shù)的維數(shù)，采用較低的函數(shù)做數(shù)值逼近可以達到與不分段的高維函數(shù)的逼近效果相當。
本實施例中列舉了一維線性函數(shù)，對于本領域的普通技術人員應當理解當采用高維函數(shù)實現(xiàn)對變量的逼近時，也能夠提高精度。
利用本發(fā)明的方法可以采用一個統(tǒng)一的計算模型實現(xiàn)對三個因子的計算。由于在因子計算過程中是采用基于最小二乘法的多項式函數(shù)實現(xiàn)對各個分量的逼近，而對于每個因子而言，通過最小二乘法獲得的多項式系數(shù)僅僅隨著幀相關參數(shù)變化，而與幀內位置無關，這些多項式系數(shù)，如a1、b1、c1，也被視為幀相關量。對于幀相關量的計算，由于其計算非常靈活，需要計算的數(shù)據(jù)量很少，可以采用軟件預先計算的方法求取。在因子計算過程中，還要計算實時量，由于對實時量的實時性的要求較高，因此對這些實時量的計算采用硬件或軟硬件結合的方法實現(xiàn)。綜上所述，因子的可復用計算裝置采用軟硬分層協(xié)同實現(xiàn)。
如圖3所示，變換線性調頻尺度成像算法因子的可復用計算裝置包括輸入接口模塊1、預計算模塊2、線相關量計算模塊3、點相關量計算模塊4、輸出接口模塊5和控制模塊6。
輸入接口模塊1的功能是輸入因子計算所需要的初始的變量值，包括參考距離Rref，發(fā)射脈沖調頻率b，光速c，雷達發(fā)射波長λ、多普勒中心頻率fdc、多普勒調頻率fdr。因子計算時所需要的其他變量的值都可以通過上述變量的計算獲得。
預計算模塊2的功能是通過編程的方法預先計算在后續(xù)步驟中要使用的參數(shù)，包括計算用于實現(xiàn)對計算模型中的各個分量A1、A2、R1、R2進行數(shù)值逼近時所用到的多項式函數(shù)，如CS補償因子中的R1(f)＝a1f2+b1f+c1；多項式函數(shù)的相關系數(shù)，如a1、b1、c1；在進行線相關參數(shù)或點相關參數(shù)計算時所需要的幀相關參數(shù)，如CS補償因子中R1的f的初始值等。從因子的求取方法中已知，多項式函數(shù)的相關系數(shù)是利用現(xiàn)有的復雜公式對變量求一定數(shù)量的采樣點，將采樣點的值代入多項式函數(shù)中而得到的。上述操作的計算復雜度高，所要耗費的時間較長，且由于公式復雜難以用硬件實現(xiàn)。但這些參數(shù)多為非實時的幀相關量，對實時性的要求較低，因此求取這些參數(shù)可以通過編程的方法在軟件中實現(xiàn)。
線相關量計算模塊3的功能是實現(xiàn)對弱實時的線相關量的計算，線相關量包括因子統(tǒng)一計算模型A1×R1+A2×R2中的A1和A2，對于不同的因子，A1和A2所表示的含義不同，但可以用同一模塊實現(xiàn)對不同因子的計算。線相關量計算模塊3利用由預計算模塊2中得到的幀相關量，在模塊內部進行計算，得到所要求的線相關量。由于線相關量是弱實時的量，它對實時性的要求不是很高，因此線相關量計算模塊3可以采用軟硬件結合的方法，用較少的硬件資源，通過軟件和狀態(tài)控制的方法實現(xiàn)對線相關量的計算。硬件資源最少僅需一個乘法器、一個加法器，以及一些寄存器和狀態(tài)機。根據(jù)硬件資源的具體情況和用于數(shù)值逼近的多項式函數(shù)，編輯不同的軟件，用于控制硬件實現(xiàn)對線相關量的計算。與單純使用硬件的方法相比，利用軟硬件結合的方法可以達到以時間換取空間和硬件資源的目的。
點相關量計算模塊4的功能是實現(xiàn)對強實時的點相關量的計算，點相關量包括因子統(tǒng)一計算模型A1×R1+A2×R2中的R1和R2以及對四個分量的乘加運算。
對于不同的因子，R1和R2所表示的含義不同，但可以用同一模塊實現(xiàn)對不同因子的計算。點相關量計算模塊4輸入預計算模塊2所得到的幀相關量和線相關量計算模塊3所得到的線相關量，利用硬件實現(xiàn)對點相關量的計算。由于點相關量是強實時的，因此，在本發(fā)明中，主要采用硬件的方法實現(xiàn)對點相關量的計算。在對點相關量R1和R2的計算時采用了浮點計算的方法，而實時計算又要求每拍輸出一個結果，因此在實施例中，浮點加法器可以采用如圖4所示的四級流水浮點加法器。四級流水浮點加法器中的四級是指該浮點加法器中需要四拍才能完成一次加法運算，流水是指盡管完成一次加法運算需要四個節(jié)拍，但是每拍都能輸出一個結果，就像工業(yè)生成中的流水線，利用空間的展開來完成時間的重疊。例如，當?shù)谝粋€加法運算處在四級流水的第二級時，第二個加法運算處在四級流水的第一級。四級流水浮點加法器中的四個節(jié)拍分別完成補碼對階、補碼加/減、補碼歸一和舍入處理。四級流水浮點加法器有兩種輸入，一種輸入是加法器輸出的計算結果，另一種輸入為累加流水線特征參數(shù)。累加流水線特征參數(shù)是幀相關的參數(shù)，它包括流水線的初值和流水線的增益值，流水線的增益值與多項式函數(shù)的斜率有關。本加法器為四級流水線，因此需要四個初值，假設分別用s0，s1，s2，s3表示。從加法器的輸入來看，輸入順序分別為s0，s1，s2，s3，s0+4，s1+4，s2+4…，加法器的輸出順序分別為s0+4，s1+4，s2+4，s3+4，s0+4+4…。顯然s0，s1，s2，s3都無法從流水線的輸出獲得，只能借助預計算獲得，也就是說流水線的初始化需要借助預計算的結果，而流水線一旦流動起來，其輸出就可以源源不斷的作為輸入運行下去。前述的方法中提到，利用分段函數(shù)實現(xiàn)對變量的數(shù)值逼近較單一函數(shù)做數(shù)值逼近時的誤差更小，而流水線的增益值又是與函數(shù)的斜率有關，因此在用分段函數(shù)實現(xiàn)對變量的數(shù)值逼近時，流水線的增益值也要做相應的改變。在流水計算的過程中，在控制狀態(tài)機的控制下，可以重新設定流水線的增益值，以提高因子計算結果的精度。
求得因子統(tǒng)一計算模型A1×R1+A2×R2中的R1和R2以后，利用乘法器分別求出A1×R1和A2×R2的值，然后對所得到的數(shù)據(jù)做去整處理，最后利用加法器將去整以后的數(shù)據(jù)相加求出最終的值，從而得到相關因子的值。其中，數(shù)據(jù)的去整處理是指由于因子計算結果為角度值，如果角度超過360°，該值沒有意義，去整處理就是去掉角度中超過360°的部分，將角度值控制在360°內。在本發(fā)明中，計算采用了浮點格式，因此去整處理時只要根據(jù)浮點數(shù)據(jù)的指數(shù)對數(shù)據(jù)進行移位處理，然后丟棄其整數(shù)部分即可?，F(xiàn)有技術中，去整處理是在全部計算都完成后才進行，在本發(fā)明方法中將去整處理在最后的加法操作之前完成，可以將用于將A1×R1和A2×R2做相加處理的原來的浮點加法器簡化為定點加法器。
輸出接口模塊5的功能是將前述步驟中得到的因子計算結果輸出。輸出接口模塊5中包含有相應的輸出接口電路。
控制模塊6用于控制模塊的工作流程以及模塊之間的同步和通信問題，在控制模塊6的控制信號的作用下，系統(tǒng)可以實現(xiàn)對不同因子的計算。同時，控制模塊負責對整個系統(tǒng)狀態(tài)進行控制和監(jiān)控，負責本系統(tǒng)和其他系統(tǒng)之間的同步和通信問題。
因子計算系統(tǒng)對CS補償因子、距離補償因子和方位補償因子具有通用性，通過對因子計算系統(tǒng)輸入不同的初始值可以實現(xiàn)對不同因子的計算。
利用基于本發(fā)明的C波段SAR成像變換線性調頻尺度算法實現(xiàn)的部分成像結果可參見圖5和圖6，圖5中的成像區(qū)域為北京故宮，圖6中的成像區(qū)域為北京頤和園。
對于其他波段的SAR成像變換線性調頻尺度算法，只是在具體的硬件部件的內部結構上有細微的差異，其計算的方法，系統(tǒng)的結構等方面并沒有本質性的差別。所以本發(fā)明所述的方法具有廣泛的適應性的。
權利要求
1.一種變換線性調頻尺度成像算法因子的可復用計算裝置，包括輸入接口模塊(1)、預計算模塊(2)、線相關量計算模塊(3)、點相關量計算模塊(4)、輸出接口模塊(5)和控制模塊(6)；其中輸入接口模塊(1)用于輸入因子計算所需要的初始的變量值；預計算模塊(2)用于預先計算在計算因子時所要使用的參數(shù)；線相關量計算模塊(3)用于實現(xiàn)對弱實時的線相關量的計算；點相關量計算模塊(4)用于實現(xiàn)對強實時的點相關量的計算；輸出接口模塊(5)用于輸出因子計算的結果；控制模塊(6)用于控制模塊的工作流程以及模塊之間的同步和通信問題。
2.根據(jù)權利要求1所述的變換線性調頻尺度成像算法因子的可復用計算裝置，其特征在于，所述的預計算模塊(2)的功能是通過軟件編程的方法實現(xiàn)的。
3.根據(jù)權利要求1所述的變換線性調頻尺度成像算法因子的可復用計算裝置，其特征在于，所述的點相關量計算模塊(4)采用四級流水浮點加法器。
4.一種應用權利要求1所述的變換線性調頻尺度成像算法因子的可復用計算裝置進行可復用計算的方法，包括以下步驟1)對三個因子的計算公式進行化簡，得到一個統(tǒng)一的因子計算的計算模型A1×R1+A2×R2；2)對三個因子中的某一個因子，利用該因子化簡前的原有計算公式對計算模型A1×R1+A2×R2中的分量A1求多個采樣點，利用采樣點實現(xiàn)某一多項式函數(shù)對分量的數(shù)值逼近，得到該多項式函數(shù)的形式以及相關參數(shù)；3)用多項式函數(shù)代替分量的原有計算公式，通過對多項式函數(shù)求值求出分量的值；4)用與步驟2)和3)類似的方法求出計算模型中的其他分量R1、A2、R2的值；5)對所得到的各個分量的值做線性運算和數(shù)據(jù)去整處理，求出計算模型的值，也就得到該因子的值；6)用同樣的方法求其他因子的值。
5.根據(jù)權利要求4所述的變換線性調頻尺度成像算法因子的可復用計算方法，其特征在于，所述的步驟1)中，計算模型中的A1、A2為弱實時計算量，R1、R2為強實時計算量；對于CS補償因子，A1為(τ-τref)2，R1為Br0CS，A2和R2均為0；對于距離補償因子，A1為1/[Br0(1+CS)]，R1為fτ2，而A2為RrefCS(f)/c，R2為fτ；對方位補償因子，A1為4Br0Cs(1+Cs)/c2，R1為(Rsin/sinref-Rref)2，A2為4[1-sinD(f)]/λ+2fcos/v，R2為R。
6.根據(jù)權利要求4所述的變換線性調頻尺度成像算法因子的可復用計算方法，其特征在于，在步驟2)中，所述的用多項式函數(shù)做數(shù)值逼近時，最好采用分段的多項式函數(shù)做數(shù)值逼近。
7.根據(jù)權利要求4所述的變換線性調頻尺度成像算法因子的可復用計算方法，其特征在于，在步驟5)中，所述的數(shù)據(jù)去整處理可對A1×R1和A2×R2分別進行或對A1×R1+A2×R2的結果做數(shù)據(jù)去整處理。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種變換線性調頻尺度成像算法因子的可復用計算裝置，包括輸入接口模塊1、預計算模塊2、線相關量計算模塊3、點相關量計算模塊4、輸出接口模塊5和控制模塊6。本發(fā)明還公開了一種應用于變換線性調頻尺度成像算法因子的可復用計算裝置的方法，包括分離CS補償因子、距離補償因子、方位補償因子計算式中的三類基本變量幀相關量、線相關量、點相關量；對因子的計算表達式中的基本變量進行數(shù)值分析，并簡化變量；對因子計算表達式中一些計算方向相同的變量進行合并，生成新的變量；根據(jù)三個因子的計算公式，對計算公式進行化簡，得到一個統(tǒng)一的因子計算的計算模型A
文檔編號G01S7/02GK1854759SQ20051001163
公開日2006年11月1日 申請日期2005年4月25日 優(yōu)先權日2005年4月25日
發(fā)明者簡方軍, 韓承德 申請人:中國科學院計算技術研究所