基于间歇模式的SAR 成像仿真设计

刘亚奇, 潘鹤斌, 苏皎阳, 张金强, 付朝伟

(1.上海无线电设备研究所, 上海 201109;2.上海目标识别与环境感知工程技术研究中心,上海 201109;3.中国航天科技集团有限公司交通感知雷达技术研发中心, 上海 201109;4.海军装备部驻上海地区第六军事代表室, 上海 201109)

0 引言

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)是一种高分辨率的有源微波遥感成像雷达,雷达图像中含有丰富的信息,可用于目标多种特性的测量。SAR 自带照射源,对天时、云雾和降水不敏感,可以在黑暗、云雨条件下工作。某些波段的电磁波可以穿透叶簇甚至地表等遮挡物,因此具有全天候、全天时、反伪装等光学成像系统所不具备的优点[1]。目前,SAR 已广泛应用于地球遥感、海洋研究、农业/林业资源勘探、环境监测、建筑/桥梁/车辆探测等民用领域,在军事侦察、目标监测、精确制导等军事领域也具有广阔应用前景,已成为当今高速发展的研究热点之一。

目前,SAR 已经从最初的单一视角雷达,发展成为多功能、多频段、高分辨、多模式、多极化的雷达。为满足不同的应用需求,新的SAR 成像模式被提出,相应地对SAR 所提供信息的质量和容量也提出了更高的要求。

单发单收体制SAR 中扫描模式SAR(ScanSAR)仍然是实现宽测绘带最经典且高效的方法[2]。ScanSAR 通过周期性切换天线波束的视角,得到由子测绘带拼接而成的宽测绘带的雷达图像,满足了一次作业就能得到监测区域大面积、宽测绘带图像的需求[3]。这种工作模式实现了测绘带宽相对于条带模式几倍的扩展,但同时也面临牺牲方位向分辨率的问题。

因此,满足匹配导航需求的SAR 成像体制设计是目前的重要研究领域,未来还将发展更多的工作模式。对于先进的机动平台匹配导航应用系统,必然以高性能的SAR 成像算法为基础。虽然国内在该方面研究已经取得长足的进步和显著的成果,但是成像性能还存在不足,且现有SAR 子孔径成像算法难以满足实际应用要求,SAR 成像算法还有待改善[4-6]。

本文在对国内外机动平台SAR 成像研究成果充分认识和分析的基础上,结合匹配导航的需求,提出一种适用于机动平台的SAR 实时成像体制。以匹配导航对SAR 图像的需求为最基本的设计输入,采用间歇(Burst)模式,解决SAR 成像大幅宽与实时性的矛盾。首先对SAR 各指标逐层进行分解,讨论技术指标与系统参数之间的制约关系,进而给出系统参数设计方法。在此基础上提出一种机动平台平飞段大斜视实时成像算法,并给出适用于机动平台的雷达实时成像系统的设计仿真流程。

1 雷达实时成像体制设计

1.1 Burst模式SAR指标体系

Burst模式SAR 各部分参数相互耦合、互相影响,因此在讨论雷达实时成像设计流程之前,有必要建立该雷达的指标体系。Burst模式SAR指标体系主要包含牵引指标、雷达波形参数、天线参数、波位参数、飞行参数等部分。

SAR 设计的核心是建立其指标体系,并对各相关参数关系深刻理解和把握。各相关参数相互耦合,且上下级参数间具有制约关系。Burst模式SAR 指标体系如图1所示。利用该指标体系可以更清晰地说明基于Burst模式的SAR 实时成像体制的设计思路及各参数间的相互关系。

图1 Burst模式SAR 指标体系

1.2 Burst模式SAR成像原理

在设计Burst模式SAR 时,算法误差及计算效率是选择成像算法时的重要考虑因素。在实际应用中,传统的SAR 主要有两种工作方式:一种是聚束模式,一种是条带模式。聚束模式下方位分辨率可以很高,但是距离测绘带宽度受限,且方位测绘带也不连续。条带模式下测绘范围能够完全覆盖目标区域,并保证相邻条带之间足够的重叠宽度。

目前SAR 多采用平板天线,不能进行波束扫描,SAR 成像只能采用条带模式。由于条带模式数据量大,拟采用Burst模式降低数据量、提高实时性。根据分辨率、测绘带宽、噪声等效后向散射系数、成像延迟等要求以及雷达相关参数,设计了一种Burst模式SAR 成像流程,如图2所示。雷达开机工作一段时间后(小于合成孔径时间)转入待机状态,待机期间进行信号处理,然后再次开机,如此循环多次。对雷达录取的多个Burst数据单独进行SAR 成像处理,最后对多个Burst图像进行拼接,获取满足指标要求的SAR 图像。

图2 Burst模式SAR 成像流程示意图

1.3 Burst模式SAR成像几何模型

建立匹配中心航向坐标系oxyz,原点o为地面某一点,x轴水平指向预定航行方向,y轴沿地表法线方向,指天为正,z轴由右手法则确定。Burst模式SAR 成像几何模型[7-8]如图3所示。

图3 Burst模式SAR 成像几何模型

图3中,H表示飞行高度,v表示飞行速度,RS表示雷达斜距,R0表示雷达最近斜距,θ表示雷达下视角,θ0表示零多普勒面下视角,φ表示雷达斜视角,ϕ表示雷达方位角。设雷达工作于Burst模式,点目标Pn(xn,yn,zn)为Burst成像场景中心点,即Burst时间中心时刻的波束中心指向该点。

2 Burst模式SAR 典型参数设计

(1) 测绘带宽度

测绘带宽度

式中:θf为测绘带远端下视角;θn为测绘带近端下视角。根据雷达距离向波束宽度,测绘带宽度随雷达波束中心下视角的变化情况如图4所示。随着雷达波束中心下视角的增大,测绘带宽度增大。但是,雷达波束中心下视角的增大将导致斜距增大,进而导致回波信号信噪比降低。测绘带宽度应综合考虑脉冲重复频率和信噪比后确定。

图4 测绘带宽度随雷达波束中心下视角的变化

(2) 脉冲重复频率及波位参数

脉冲重复频率应大于多普勒频率带宽,同时需要考虑发射信号干扰、底视回波干扰、方位模糊度和距离模糊度的影响。

发射信号干扰对脉冲重复频率的限制应满足

式中:Frac(·)为取小数函数;Rn为测绘带近端斜距;Rf为测绘带远端斜距;fpr为脉冲重复频率;c为电磁波波速;τp为发射脉冲宽度;τrp为保护时间;Int(·)为取整函数。

底视回波干扰对脉冲重复频率的限制应满足

式中:τ0为底视回波持续时间;Z0为非负整数。

综合考虑发射信号干扰、底视回波干扰、方位及距离模糊度和信噪比等影响因素,设计4个波位的波束中心下视角。根据波束中心下视角与脉冲重复频率的函数关系绘制斑马图,如图5所示。可以看出,其中3条纵向深灰色区域为避开发射信号干扰和底视回波干扰的有效脉冲重复频率和波束中心下视角区域,图中小方框对应4个波位的脉冲重复频率。

图5 Burst模式SAR 斑马图

(3) 地距分辨率

地距分辨率ρrg主要与发射信号带宽Br和雷达入射角η有关,其计算公式为

式中:Wr为距离向加窗处理展宽系数。设计各波位发射信号带宽时,应使4个波位均满足分辨率要求,且不同波位的分辨率基本一致。

(4) 方位向分辨率

方位向分辨率

式中:λ为雷达工作波长;θa为方位向波束宽度;Ka为方位向加窗处理展宽系数。对于Burst成像模式,θa受到Burst时间的影响,因此方位向分辨率与Burst时间有关。雷达开机时间越短,方位向分辨率越低,数据量越小,但是信噪比越低。综合考虑上述因素,且要求4个波位的方位向分辨率相同,对方位向分辨率进行设计。4个波位对应的方位向分辨率及Burst时间、Burst方位向测绘长度、Burst间隔时间等相关参数仿真结果如图6 所示。其中,Burst 间隔时间为上一个Burst雷达待机时刻与下一个Burst雷达开机时刻之间的时间间隔。

(5) 方位模糊度

方位模糊度

式中:Ga(·)为方位向天线方向图函数;fD为多普勒频率;fDc为多普勒中心频率;m为模糊区编号,实际应用中一般取[-10,10];Bps和Bpe分别为方位向成像处理器的起始频率和截止频率。对于每一Burst时间,方位向中心和边缘处的目标分别被方位向天线以不同角度照射,导致方位模糊度不同。

(6) 距离模糊度

距离模糊度

式中:σ0(·)为目标的后向散射系数函数;τ为时间周期;Gr(·)为距离向天线方向图函数;Ri,m表示第个m模糊区的第i个下视角对应的雷达斜距;ηi,m表示第m个模糊区的第i个下视角对应的雷达入射角;Ri,0,ηi,0 表示信号区第i个下视角对应的雷达斜距和入射角。

(7) 噪声等效后向散射系数

噪声等效后向散射系数

式中:α为地面坡度;k为玻耳兹曼常数;T为接收机噪声温度;F为系统噪声系数;Latm为大气传输损耗;Lsys为系统损耗;Laz为方位向损耗;PT为峰值发射功率;GT为发射天线增益;GR为接收天线增益;M为多视数。对于每一Burst时间,方位向中心和边缘处的目标分别被方位向天线以不同角度照射,对应不同的方位向损耗及不同的噪声等效后向散射系数。

3 Burst模式SAR 实时成像算法

3.1 算法流程

结合惯导测量数据与雷达回波数据,设计机动平台Burst模式SAR 实时成像算法。首先估计Burst回波的多普勒参数,然后结合扩展线性调频变标(extended chirp s caling,ECS)算法[9]得到子孔径图像,最后校正子孔径图像偏移并经多视处理,得到Burst模式SAR 图像。算法流程如图7所示。

图7 Burst模式SAR 实时成像算法流程图

多普勒参数估计包括多普勒中心频率估计与多普勒调频率估计,估计过程中需要利用惯导数据和回波数据。利用多普勒中心频率估计结果fDc,结合非迭代图像偏置算法[10]可以进行多普勒调频率估计,此处不再赘述。

3.2 子孔径成像处理

单个点目标的基带回波信号

式中:tr为距离向快时间;ta为方位向慢时间;A0为一个复常数(后续推导忽略);ωr(·)为发射脉冲包络;Rs(·)为雷达至点目标的瞬时斜距;ωa(·)为方位向双程天线方向图函数;tac为方位向慢时间中心;fc为雷达载频;Kr为信号的线性调频率。

采用ECS算法完成回波数据的子孔径成像,具体流程如图8 所示,详细过程参见文献[11]。图中FFT/IFFT 表示快速傅里叶变换/逆变换。

图8 ECS算法成像处理流程

3.3 Burst模式成像处理

由于单幅Burst模式SAR 图像的理论方位向分辨率远高于实际应用要求,容易想到采用子孔径划分,结合匀速直线模型,分别构造匹配滤波函数进行方位向聚焦。但是该方法需要获取每个子孔径内飞行器的平均速度,运算量大且难以实现。

本文利用匀速直线模型对Burst数据进行方位向匹配滤波。以中心子孔径作为参考,偏离中心的子孔径存在附加线性相位误差,仅会导致子孔径图像的偏移,而不会散焦。

对各子孔径图像进行整体偏移校正。先估计各子孔径图像相对于中心子孔径图像的偏移量,按照子孔径序号对估计结果做线性拟合,再根据拟合的偏移量值校正各子孔径图像的二维偏移。此时残余的子孔径图像偏移量已不再影响Burst成像效果,经多视处理即可得到Burst模式SAR图像

式中:Ms为子孔径数量;FFT(·)表示快速傅里叶变换函数;si(·)表示偏移量校正后的第i幅子孔径图像;|·|表示取模值运算。实际划分子孔径数由方位向分辨率要求确定。

4 仿真实验及应用分析

以单幅Burst模式SAR 图像的生成过程为例,分析本文算法的运算效率,并以每秒浮点运算次数(FLOPs)来表示其运算量。设距离向及方位向的采样点数分别为Nr,Na,每次距离向/方位向进行FFT 和IFFT 的浮点运算量为5NrNalog2Nr和5NrNalog2Na,一次复乘操作的浮点运算量为6NrNa,则所提算法的运算量如表1所示。其中,N为多普勒中心估计所用回波数据块的距离单元数,ΔN为多普勒调频率估计中的距离向平均所用距离单元数。

表1 所提算法的运算量汇总表

令Nr=2 048,Na=4 096,N=700,ΔN=50,Ms= 16,估算出的总运算量约为5.5 GFLOPs。

在Matlab R2017a版本上处理1k B×4kB大小的Burst模式SAR 回波仿真数据。计算机硬件配置为Intel(R)Core(TM)i7-6700 CPU@3.40 GHz,生成单幅Burst模式SAR 图像的总处理时长为2.746 s。参考Xilinx 公司Virtex7系列xc7vx690t型FPGA 处理板,其硬件加速比[12]一般在10以上,即实际硬件处理时间将小于0.27 s,能够满足机动平台Burst模式SAR 实时成像的要求。

利用仿真数据验证算法的可行性。在观测场景内设置9个点目标,斜视角为20°,机动平台按照最大过载进行恒加速飞行。仿真所用的雷达参数见表2。

表2 仿真所用雷达参数

图9为未进行子孔径图像偏移校正的单幅Burst图像直接进行多视处理后得到的多视实图像,图中1～9分别表示9个目标。

图9 单幅Burst图像多视处理后SAR 图像

提取图9中目标1的成像结果进行成像指标分析。目标1的方位向脉冲响应和距离向脉冲响应分别如图10和图11所示。进行图像拼接后得到多视Burst模式SAR 图像。其成像指标评估结果如表3所示。

表3 多视Burst模式SAR 成像指标评估结果

图10 图像偏移校正前目标1的二维脉冲响应剖面图

图11 图像偏移校正后目标1的二维脉冲响应剖面图

由图10、图11及表3可知,经过子孔径偏移校正后,点目标的二维脉冲响应仿真结果更接近sinc函数,二维分辨率和峰值旁瓣比指标性能均有所提升,基本达到了理论值。

5 结论

结合匹配导航的需求,提出了一种适用于机动平台的Burst模式SAR 实时成像体制。采用Burst模式,解决SAR 成像大幅宽与实时性的矛盾,进而给出系统参数设计方法。在此基础上提出一种机动平台平飞段大斜视实时成像算法,并给出适用于机动平台的雷达实时成像系统的设计仿真流程。所提算法对平台存储资源的需求低,实时性好,能够满足Burst模式SAR 成像体制需求。