多发多收SA R波形设计与高分辨成像技术综述

2016-02-27赵官华付耀文庄钊文国防科学技术大学电子科学与工程学院湖南长沙410073

系统工程与电子技术 2016年3期

赵官华，付耀文，聂镭，庄钊文（国防科学技术大学电子科学与工程学院，湖南　长沙410073）

赵官华，付耀文，聂镭，庄钊文
（国防科学技术大学电子科学与工程学院，湖南长沙410073）

多发多收合成孔径雷达（multi-input multi-output synthetic aperture radar，MIMO-SAR）作为一种新雷达体制，通过多天线的收发可以获得比实际收发天线数目多的等效观测通道，相比传统SA R体制的约束，MIMO-SAR在实现高分辨率宽测绘带遥感、慢速运动目标检测、三维成像等方面具有很大优势。该文对近年来MIMO-SAR波形设计与高分辨成像技术的国内外研究现状进行了综述，重点总结了正交波形设计、方位向无模糊成像和提高距离向分辨率3个关键技术，最后指出了MIMO-SAR波形设计与成像技术在未来发展中需重点解决和关注的若干问题。

多发多收系统；合成孔径雷达；正交波形设计；高分辨成像

网址：www.sys-ele.com

0 引言

合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）能够对目标区域实行全天时、全天候地侦查监视，且具有高分辨、穿透性等优点，在海洋监视、战场侦察、军队动向监视等军事领域，以及资源勘探、地形测绘、海洋气候监测、防灾减灾等民用领域都发挥着重要作用［1］。随着信息技术的发展，SAR的应用需求不断深化，常规的SAR体制和成像模式遇到瓶颈，难以在高分辨率宽测绘带遥感、弱小慢速运动目标检测等应用领域满足实际需求［2］。

多发多收（m ulti-input m ulti-output，MIMO）技术最初在无线电通信中应用，采用链路两端多收发天线同时工作，能够大大提高通信系统的容量、频谱利用率和可靠性，而不需要以增加系统带宽和发射功率为代价［3 4］。近年来提出的MIMO雷达，通过多天线发射正交波形、接收分集，得到高的系统自由度［5］，采用灵活的信号处理方式可显著改善雷达目标检测和成像、参数估计等性能［6 9］。Ender将 MIMO技术引入SAR，是多通道SAR的一种拓展，在运动平台上采用了多发射天线发射相互正交的波形，多接收天线同时接收场景回波，通过滤波分离出各发射信号回波，将全部收发组合的回波数据综合处理［10］。MIMO-SAR通过多个天线的收发，相比传统SAR具有更高的自由度，在宽测绘带高分辨率成像、三维成像、多基线干涉以及杂波抑制等方面具有很大的优势［11 13］，可广泛应用于对城市、森林等的三维下视成像、在不提高脉冲重复频率（pulse repetition frequency，P R F）的情况下高分辨率成像、慢速运动目标和弱目标的检测，以及目标的超分辨率成像等方面。

根据收发天线的布设情况，可以将MIMO-SA R分为“共集式MIMO-SA R”和“分布式MIMO-SA R”，也有将MIMO-SA R按照是否同平台分为“同平台MIMO-SAR”和“分布式平台MIMO-SAR”［11］。该两类分法并不等同，如何界定是共集式还是分布式，取决于各收发组合的回波的相关程度［14］。相关程度强的为共集式MIMO-SA R，其各通道信号做相干处理，利于高分辨成像和慢速运动目标检测；相关程度低的为分布式MIMO-SA R，利于提高目标的检测概率，且分布式MIMO聚束SA R可以很好地提高二维成像分辨率［15 16］。

目前，国外已搭建了一些MIMO-SAR系统，包括天基、空基和地基系统。天基MIMO-SAR方面，美国空军实验室的TechSat-21［17］最早体现了MIMO-SAR的思想，通过星间链路协同工作和稀疏孔径信号处理方式实现SA R成像、地面动目标指示（gound moving-target indication，G M TI）和干涉合成孔径雷达（interferometric SA R，InSA R）等功能。德国宇航中心的TanD E M-X系统［18］，主要用于全球数字高程测量，可实现两发四收SA R系统，利用空间多相位中心和多组长-短基线，能够显著提高系统宽测绘带成像以及地面运动目标检测等性能［19］；空基MIMO-SA R方面，美国林肯实验室研制了一部S波段小型实验性MIMO雷达系统［20］，并进行了大量运动目标检测试验，表明基于MIMO雷达的动目标检测系统具有更强的杂波和干扰抑制能力［21］。德国应用科学研究所（Forschungs Gesellschaftfür Angewandte Naturwissen Schaften，F G A N）在无人机上搭建了MIMO-SA R系统，称为机载下视三维成像雷达（airborne radar for three-dimensionalimaging and nadir observation，A R TIN O）［22］，通过多天线发射、多天线接收实现下视三维SA R成像，克服了传统侧视SAR对建筑物等目标成像时的阴影效应［23］；地基MIMO-SA R方面，欧盟联合研究中心（joint research centre，JRC）在研制的线性SA R系统（l inear SA R，LISA）的基础上，升级为M ELISSA，实现了对行人的检测实验［24］。

国内外对MIMO-SAR的研究尚处于初步阶段，有许多未解决的问题和值得研究的技术，如发射波形设计、通道均衡、天线构型设计、非理想情况下的MIMO-SAR成像、多站雷达同步、运动目标检测等。其中，发射波形设计是实现MIMO-SAR的基础，而波形的非理想正交性使得MxIM OSAR在实际应用中受到很大的限制［25］。成像技术方面，MIMO-SAR存在多通道联合处理方位向非均匀采样以及如何提高距离向分辨率等问题［11，26］。本文主要总结了MIMO-SAR波形设计、方位向无模糊成像和提高距离向分辨率技术3个方面的研究现状，并指出了MIMO-SAR在波形设计和成像方面需进一步研究的问题。

1 MIMO-SA R概念与特点

1.1 MIMO-SA R概念与成像处理

结合MIMO系统和SAR的特点，可以给出对MIMOSAR的定义。若雷达系统满足条件：运动平台上布局若干个收发天线，各发射天线分别发射正交波形，对相同场景照射，各接收天线独立接收回波，并分离出不同发射信号的回波，对不同收发组合的回波数据进行联合处理，则将该系统称为MIMO-SAR［11］。

MIMO-SAR通常的成像处理流程为：各接收天线同时接收回波数据，根据不同的发射波形，采取相应的波形分离方法（如发射同频正交波形时，利用匹配滤波方法），将不同发射波形的回波进行分离，从而得到不同收发组合的回波，然后将所有收发组合的回波进行相干或非相干成像处理。其中，相干成像处理是各收发组合的数据进行通道均衡处理［27 28］后，符合相干条件，直接联合处理得到一幅高分辨成像结果；非相干成像处理是各收发组合的数据独立进行成像处理，再将各图像进行融合处理。

1.2 MIMO-SA R特点分析

MIMO-SA R根据收发天线布局可以大致分为“沿航迹多天线MIMO-SA R”和“垂直航迹多天线MIMO-SA R”两类。

沿航迹多天线MIMO-SA R相比传统SA R有两大优势，一是同时有沿航迹的空间采样（收发阵元）和时间采样（平台运动），因此可保证方位不模糊的前提下而降低PRF，实现宽测绘带高分辨率成像；二是沿航迹多天线可以采用多基线干涉技术，对运动目标敏感，实现对慢速运动目标的检测［23，29］。

垂直航迹多天线MIMO-SAR最大的优势是消除了沿航迹多天线MIMO-SAR仅能实现二维成像的局限，可以实现三维成像以及下视成像，在城市峡谷成像等应用中可起到重要作用。

当然，MIMO-SAR系统可以同时在沿航迹和垂直航迹布设多天线，综合利用两者优势实现多种SAR功能。同时，将MIMO-SAR系统与数字波束形成（digital beam forming，D BF）相结合，是拓展现有SAR宽测绘带高分辨率成像的有效途径［12，30］。此外，针对分布式MIMO-SAR，不同通道对相同区域成像，由于观测角不同，还可以实现距离向的超分辨［31］。

2 MIMO-SA R波形设计

波形设计对雷达系统的性能起到重要作用，成像雷达要求波形具有大的时宽-带宽积和一定程度的多普勒容限，MIMO系统要求回波波形能够较好地实现分离，设计满足条件的波形集是MIMO-SAR技术的关键问题之一。常见的MIMO-SAR波形有时序切换波形、频率空间分集波形和同频正交波形，考虑慢时间域的正交性，还有方位相位编码波形。以下对4类波形分别进行讨论。

2.1 时序切换波形

时序切换波形实现起来最简单，各发射单元按照一定的顺序，在各脉冲间进行切换发射，各接收单元同时接收回波。如果在观测场景变化之前，所有的虚拟阵列都循环工作了一次，即可在后续的处理中合成全尺寸阵列。因此，等效P R F等于系统P R F除以发射单元数目。然而，为避免多普勒模糊，需要足够高的等效P R F，而高P R F又将导致距离模糊。对于低空飞行的无人机上的垂直航迹多天线MIMO-SAR，由于其目标离雷达的距离相对短，因此可以采用时序切换波形［23，31］。然而，对于沿航迹MIMO阵列侧视SAR，如果采用时序切换波形，即使是在短距离探测的情况下，也将会导致测绘带宽的削减。

2.2频率-空间分集波形

将时域转化为频域考虑，时序切换对应的是频分复用，也就是频率-空间分集波形。各发射单元同时发射频带不相重叠的波形，以保证波形能够通过带通滤波器实现分离。该波形实现简单，但回波数据不相干，且占用频谱带宽资源［32］。由于各发射频率-空间分集波形的回波之间的不相干性，如何应用到MIMO-SAR相干处理系统，有必要进一步展开讨论［33］。

2.3 同频正交波形

针对MIMO-SAR波形设计，研究最广泛的是同频正交波形，各发射天线同时发射互相关接近零的波形，接收端通过匹配滤波，分离出各收发组合的回波，回波分离后可沿用传统SAR的数据处理方式。该波形的频谱利用率高，但同频波形的非理想正交性，限制了MIMO-SAR的发展［12］。

传统同频正交波形主要有正/负调频波形、相位编码波形等。由于正/负调频波形的时间带宽积大，可用于2个发射单元的MIMO-SAR，再加上三角/倒三角调频波形，可用于4个发射单元的情况［34］。针对正/负调频波形正交性差导致成像性能下降，基于CLEAN等波形分离方法可用于抑制模糊能量［35 36］，但不适合场景成像的情况［33］。同频正交信号的非理想正交性导致的距离压缩旁瓣，可采用辅助变量法［37 38］和积分旁瓣比准则［39］等方法设计MIMO雷达的接收滤波器，从而减低距离旁瓣。当发射波形数大于2时积分旁瓣比很高，文献［25］提出脉间调制的多普勒距离解耦滤波器方法实现波形分离，然而该方法需要较高的雷达重复频率，孟藏珍等人又创新性提出采用极化域正交设计的方法，通过极化滤波器将回波进行分离［40］。

由于雷达非线性器件原因，需要波形具有恒模特性，文献［37］提出循环优化算法实现恒模发射信号合成。

近年来，有学者分别提出移时正交（short-time shift-orthogonal，STSO）和正交频分复用（orthogonal frequency Division Multiplexing，OFDM）两种波形用于MIMO-SAR。文献［12，41］指出，在过去很多文献中提出的正交波形，只需要满足条件，其仅可以对点目标回波实现较好的分离，考虑扩展目标时，应该考虑考虑时延情况的正交条件：， i≠j），τa，τb为信号脉冲开始和结束时刻，该条件为STS O条件，满足该条件的波形称为STSO波形。该波形在一定时延范围内，有较好的正交性，因此能够较好地实现扩展目标的成像，然而，由于STSO波形超出时延范围的互相关存在模糊，解决方法是俯仰向接收D BF，当设计多组STSO波形，不模糊范围更小，因而需要对DBF提出更高的要求。STS O波形的提出，使得人们对MIMO-SAR波形的要求有了更清楚的认识。OFDM波形利用子载频的正交性实现波形分离，然而基于雷达成像机理和器件，要求波形有大的时宽带宽积和恒模特性，一般的OFDM波形难以满足。文献［42-43］提出一种新的OFDM波形，将chirp信号的频谱间隔插零（在此称为交叉Chirped-OFDM波形），得到保留chirp信号优良性能的OFDM波形，具有频谱利用率高、低截获和抗干扰性好、易于实现数字化和雷达通信一体化等优势。然而，由于波形存在自相关模糊，也需要采用DBF技术保证测绘带宽。此外，文献［43］指出当需求多组交叉Chirped-O FD M波形时，载频间隔变小，易受多普勒频移影响正交性，同时不模糊距离也变小。

文献［44-45］提出通过时间频率编码得到多组不同子chirp的组合波形，具有大时宽带宽积和低峰均比等性能，与STS O和交叉Chirped-OFDM波形相比，该波形的自/互相关没有峰值模糊，并且能够在不严重降低性能的条件下产生多组正交波形。

2.4 方位相位编码波形

MIMO-SAR波形的正交性除了在快时间域、频率域以及极化域实现，也可以在慢时间域实现。方位相位编码波形是一种慢时间波形，通过对发射脉冲序列进行相位编码，使得各发射信号的回波在慢时间频域上频移，即可滤波达到信号分离目的。方位相位编码波形实现简单，不需要在每个发射单元安装任意波形发射器，也减轻了接收端的各通道分离的负担，但要求回波频移后在慢时间频域不混叠［31，46］。该波形已被用于MIMO雷达的运动目标检测的研究［47］，且在TerraSAR-X上首次进行了实验验证［48］。

3 MIMO-SA R方位向无模糊成像技术

当沿航迹向多通道SAR的系统P R F与天线构型、平台速度相匹配时，可以用空间采样代替时间采样，直接数据重排即可得到方位向高分辨。然而当系统PRF与天线构型、平台速度不匹配时会导致方位向非均匀采样，方位成像面临旁瓣较高、多普勒模糊的问题［49］，MIMO-SAR同样存在该问题。对多通道SAR方位向非均匀采样问题的解决思路是，将多通道数据重构不模糊的方位频谱，再用传统的SAR成像方法进行方位向聚焦。

3.1 非自适应方法

仅利用空间阵列信息的方法称为非自适应方法，主要有最近邻插值法、矩阵求逆法和最小二乘法等。最近邻插值法［50］通过时域补零、循环移位和信号叠加实现频谱重构，随着非均匀性的增加，重建误差不断增加使重建性能不断恶化。文献［49，51］提出的基于矩阵求逆得到重构滤波器组的方法，成为当前方位向非均匀采样SAR频谱重构技术的基础，然而矩阵求逆必须要求通道数与模糊数相同使观测矩阵为方阵，且当P R F趋近于“奇异PRF”时重构性能急剧恶化。文献［52］提出的最小二乘法只要求通道数不小于模糊数，有奇异值分解法、迹方法等多组实现方法，Gram-Sch midt投影法［53］也是其中一种。当观测矩阵为方阵时，最小二乘法与矩阵求逆法等效。

3.2 自适应方法

不仅利用空间阵列信息，还从回波中挖掘额外信息的方法称为自适应方法，主要有Capon法、最大化信号模糊噪声比（maximum signal-to-ambiguity-plus-noise ratio，M SA N R）法和最小化均方误差（miminum mean-square error，MMSE）法等。文献［54］提出利用Capon法实现模糊抑制，其基本思想是在信号分量无失真输出约束下通过最小化输出功率得到最优加权值，该方法当信噪比（signal noise ratio，SNR）较低时不能对模糊分量有效置零，且受阵列误差影响较大。文献［53］提出MSANR法，实现最大化指定频带的信号能量比其他频带中的信号和噪声能量之和。在无阵列误差条件下，Capon法实质上是一种MSANR法。文献［55］提出利用MMSE波束形成器实现信号重建，并通过对协方差矩阵的修正实现输出SNR与输出信号模糊比的折中优化，当S N R较低时，可将更多的权重用于噪声抑制，而当S NR较高时，模糊抑制效果会更好。

4 MIMO-SA R提高距离向分辨率

传统SAR的距离向分辨率通常由系统信号带宽决定，随着SAR的成像分辨率需求越来越高，需要采用大带宽信号，从而很大程度上增加了对系统的发射机和接收机硬件要求。对于MIMO-SAR，在不提高各收发系统的带宽的情况下，如何改善距离向分辨率也是一个重要的研究方向。目前，分别对多频带MIMO-SAR和同频带MIMO-SAR的距离向分辨率增强技术展开了一定的研究。

4.1 多频带MIMO-SAR

对于多频带MIMO-SAR，可以通过多个窄带信号相参合成的方式得到宽带回波。邓云凯等人提出频域子带合成的方法，将同一相位中心的不同子带的线性频率调制（linear frequency m odulation，LF M）信号进行频域合成大带宽信号，相比时域子带合成法更为高效和实用［56］。杨明磊等人则提出空域合成宽带的方法，将空域分散发射的多载频LF M信号通过去斜、通道分离、时移拼接等处理，合成大带宽信号，以获得高分辨距离信息［32］。子带合成方法以低的系统硬件复杂度，得到高的距离分辨率，但是仅适用于多频带MIMO-SAR。

4.2 同频带MIMO-SA R

针对提高同频带发射波形的MIMO-SAR的距离向分辨率问题，文献［57］提出利用观测角不同的多通道干涉SAR，可以得到相同区域不同的地面反射频谱，也就是“波数移动”效应，通过相参合成观测频谱提高距离带宽，从而提高距离向分辨率。该方法最高可以得到通道个数倍数的距离分辨率的提升。文献［58］将“波数移动”效应方法应用到德国宇航局的机载雷达E-SAR的试验数据中，证明了方法的有效性。文献［31］将此方法应用到MIMO-SAR，利用多运动平台上的雷达天线分别同时收发，在切航迹方向形成多个等效的相位中心，利用“波数移动”效应方法，理论上可以得到最高距离分辨率的提升倍数比实际天线数目还大。从空间分集的角度考虑，同频带MIMO-SA R提高距离分辨率的研究，对未来编队SA R的系统设计有一定的参考价值。

5 结束语

MIMO-SAR作为新的有效提高SAR性能的雷达体制，在未来将会进一步拓展应用需求。目前，MIMO-SAR还处于研究的初步阶段，在波形设计和高分辨成像方面还面临一系列的机遇与挑战。纵观上述研究进展，MIMOSAR波形设计和成像技术未来值得关注的方向可概括为以下几点。

（1）MIMO-SAR波形设计方面模糊函数通常被用于波形设计与分析，将模糊函数推广到SAR系统性能分析中，得到定义在空间域的SAR广义模糊函数［59］，反映了SAR系统对目标的分辨率、副瓣性能以及距离-方位耦合等。文献［60］将模糊函数的思想推广到双/多站SAR中，获得了系统分辨率与发射波形以及双站几何构型之间的定量关系；双基地SAR广义模糊函数的有效性得到了实验验证［61］。文献［62-63］针对多载频LFM信号，基于匹配滤波和图像域融合策略，推导了MIMO-SAR广义模糊函数的解析表示。总之，现有的波形设计中还不存在直观反映系统成像指标的方法，因此将MIMO-SAR的广义模糊函数推广到正交波形的优化设计是未来值得重点研究的课题。

（2）MIMO-SAR方位向无模糊成像方面在方位向非均匀采样条件下，非自适应方法未考虑各种系统误差以及噪声的统计特性，自适应方法分别采用不同的约束条件与代价函数，都需要准确估计数据协方差矩阵，且MSANR和MMSE方法还要求知道信号功率［64］，而实际应用中难以得到协方差矩阵和信号功率的准确估计，因此会导致模糊分量无法完全抑制。鉴于此，寻找更为稳健的方法以克服非均匀采样带来的模糊问题是未来重点研究方向之一。

（3）MIMO-SAR提高距离向分辨率技术方面对于同频带MIMO-SAR，D.Cristallini针对正负调频信号，研究了MIMO-SAR提高距离向分辨率的算法［31］，不同发射波形，距离维数据的处理不同，因此需要基于特定的优化波形，推演其提高距离向分辨率的算法。此外，为了实现在任意系统构型的情况下的MIMO-SAR距离向高分辨率成像，未来应进一步研究相邻孔径的距离频谱有间隔情况下的提高距离向分辨率技术。

（4）与其他技术结合拓展MIMO-SAR成像性能方面将发射波形与通信应用中的空时编码（space time coding，ST C）［65］结合，可以更好地实现回波分离并提高系统信噪比［29，66 67］，现有的与MIMO-SAR结合的STC方法主要集中在Alam outi编码，未来应进一步研究其他ST C方法或是将编码方法拓展到频域进行；将垂直航迹多天线MIMOSAR与干涉技术结合，可以在宽测绘带高分辨率成像的同时实现地形测绘［19，43］，如何更好地利用MIMO-SAR的多基线干涉优势是未来研究方向之一；将MIMO-SAR与多维波形编码技术结合，在未大量增加系统复杂度的情况下，获得优越的宽测绘带高分辨率成像性能［30，68 69］，未来应将该技术扩展至多模式成像与运动目标检测等应用；将MIMOSAR与OFDM结合，是未来实现雷达通信一体化的有效手段，在通信中对每个OFDM脉冲添加循环前缀以避免符号间干扰，有效的循环前缀可实现MIMO-SAR雷达波形的无副瓣距离向处理［70 71］，基于OFDM的MIMO-SAR成像技术也是未来重点研究方向之一。

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Review of multi-input multi-output SA R waveform design and high resolution imaging

ZHAO Guan-hua，FU Yao-wen，NIE Lei，ZHUANG Zhao-wen
（College of Electronic Science and Engineering，National University of Defense Technology，Changsha 410073，China）

Multi-input multi-output synthetic aperture radar（MIM O-SAR），a new kind of radar regime，could obtain m ore equivalent observation channels than the number of the physical antennas by utilizing multiple transmitting and receiving antennas.Co m pare with traditional SAR regime，MIMO-SAR has significant potential on high-resolution wide-swath remote sensing，detection of slowly moving targets and three dimensionalimaging，etc.A n overview of the overseas and do mestic research status on MIMO-SAR waveform design and high resolution imaging techniques is presented in this paper.Key technologies including optimal orthogonal waveform design，azimuth imaging without am biguity and enhancing range resolution，are discussed.Finally，so me key issues to enhance the imaging performance of MIMO-SAR are introduced which deserve m ore attention in the future.

multi-input multi-output（MIMO）system；sythetic aperture radar（SAR）；orthogonal waveform design；high resolution imaging

T N 95

10.3969/j.issn.1001-506 X.2016.03.08

1001-506 X（2016）03-0525-07

2015-01-28；

2015--09-11；网络优先出版日期：2015-11-18。

网络优先出版地址：http：//www.cnki.net/kcms/detail/11.2422.TN.20151118.1208.008.html

国家自然科学基金（61401486）；湖南省研究生科研创新项目（C X2014B019）资助课题

赵官华（1989-），女，博士研究生，主要研究方向为MIMO-SAR波形设计、成像与运动目标检测。

E-mail：ghzhao_nudt@sina.com

付耀文（1976-），男，研究员，博士，主要研究方向为雷达成像、信息融合。

E-mail：fuyaowen@sina.com