FMCW SAR多模式成像算法研究

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分类号TN957学号14040057ＵＤＣ密级公开工学硕士学位论文FMCWSAR多模式成像算法研究硕士生姓名刘喜旺学科专业信息与通信工程研究方向新体制雷达系统与技术指导教师常文革教授国防科学技术大学研究生院二〇一六年十月 StudyonMulti-modeImagingTechniquesforFMCWSARCandidate：LiuXiwangSupervisor：Prof.ChangWengeAdissertationSubmittedinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinInformationandCommunicationEngineeringGraduateSchoolofNationalUniversityofDefenseTechnologyChangsha，Hunan，P.R.ChinaOctober，2016 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文目录摘要.................................................................................................................iABSTRACT........................................................................................................iii第一章绪论......................................................................................................11.1课题研究背景及意义.....................................................................................11.2国内外机载FMCWSAR研究现状..............................................................11.2.1国外研究现状......................................................................................11.2.2国内研究现状......................................................................................81.3国内外机载FMCWSAR成像算法研究现状..............................................91.4本文主要工作及内容安排...........................................................................10第二章FMCWSAR成像基础........................................................................122.1引言...............................................................................................................122.2线性调频信号的时域和频域特性...............................................................122.2.1时域特性............................................................................................122.2.2频域特性............................................................................................132.3线性调频信号脉冲压缩方法.......................................................................142.3.1匹配滤波法........................................................................................142.3.2去调频法............................................................................................152.4剩余视频相位校正.......................................................................................172.5距离分辨率...................................................................................................192.6本章小结.......................................................................................................20第三章FMCWSAR斜视成像算法研究..........................................................213.1引言...............................................................................................................213.2FMCWSAR斜视成像的特点.....................................................................213.2.1斜视SAR成像几何模型..................................................................213.2.2斜视SAR多普勒特征......................................................................223.2.3斜视SAR方位分辨率......................................................................233.2.4斜视SAR方位频谱..........................................................................233.2.5斜视SAR距离徙动..........................................................................253.2.6斜视SAR回波信号..........................................................................263.3FMCWSAR斜视成像算法.........................................................................26第I页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文3.3.1RD成像算法......................................................................................273.3.2FS成像算法.......................................................................................323.4FMCWSAR斜视成像算法验证.................................................................363.4.1仿真实验验证....................................................................................363.4.2车载实验验证....................................................................................383.5本章小结.......................................................................................................41第四章FMCWSAR聚束成像算法研究..........................................................424.1引言...............................................................................................................424.2FMCWSAR聚束成像的特点.....................................................................424.2.1聚束SAR成像几何模型..................................................................424.2.2聚束SAR多普勒特征......................................................................434.2.3聚束SAR方位分辨率......................................................................434.2.4聚束SAR方位频谱..........................................................................444.2.5聚束SAR距离徙动分析..................................................................464.2.6聚束SAR回波信号..........................................................................474.3FMCWSAR聚束成像算法.........................................................................484.3.1RM成像算法.....................................................................................484.3.2FS成像算法.......................................................................................514.4FMCWSAR聚束成像算法验证.................................................................534.4.1仿真实验验证....................................................................................534.4.2等效聚束模式回波数据的获取方法................................................554.4.3机载实验验证....................................................................................564.5本章小结.......................................................................................................58第五章FMCWSAR多模式一体化成像算法研究............................................605.1引言...............................................................................................................605.2正侧视条带模式、斜视条带模式以及聚束模式比较...............................605.2.1成像几何对比....................................................................................605.2.2方位频谱对比....................................................................................615.2.3方位分辨率对比................................................................................625.2.4距离徙动对比....................................................................................635.2.5回波信号对比....................................................................................635.3FMCWSAR多模式一体化成像处理流程设计.........................................645.3.1核心处理模块设计............................................................................645.3.2多模式一体化成像处理流程............................................................65第II页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文5.4本章小结.......................................................................................................66第六章结论与展望.........................................................................................676.1本文工作总结...............................................................................................676.2未来研究展望...............................................................................................67致谢..............................................................................................................69参考文献...........................................................................................................71作者在学期间取得的学术成果...........................................................................75第III页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文表目录表1.1SAR系统工作参数........................................................................................2表3.1斜视SAR仿真实验参数设置........................................................................36表3.2点目标量化分析结果......................................................................................38表3.3斜视SAR车载实验参数设置........................................................................39表3.4角反量化分析结果..........................................................................................41表4.1聚束SAR仿真实验参数设置........................................................................53表4.2点目标量化分析结果......................................................................................55表4.3聚束SAR机载实验参数设置........................................................................56表4.4角反量化分析结果..........................................................................................58第IV页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文图目录图1.1NanoSAR系统...................................................................................................2图1.2MicroASAR系统...............................................................................................3图1.3MicroASAR系统成像结果...............................................................................3图1.4SlimSAR系统....................................................................................................3图1.5SlimSAR系统成像结果....................................................................................4图1.6MiSAR系统示意图...........................................................................................4图1.7MiSAR系统成像结果.......................................................................................4图1.8MiSAR系统天线视图.......................................................................................5图1.9ARTINO系统工作示意图................................................................................5图1.10SUMTRA系统................................................................................................6图1.11Delft大学FMCWSAR系统..........................................................................6图1.12飞行试验成像结果..........................................................................................6图1.13有人驾驶机舱..................................................................................................7图1.14AMBER系统...................................................................................................7图1.15AMBER系统成像结果...................................................................................8图1.16某路段FMCWSAR成像结果.......................................................................8图1.17FMCWSAR系统............................................................................................9图1.18FMCWSAR正侧视成像结果........................................................................9图2.1线性调频信号的时域仿真..............................................................................13图2.2线性调频信号的频域仿真..............................................................................14图2.3匹配滤波法脉冲压缩......................................................................................15图2.4去调频示意图..................................................................................................17图2.5去调频后去斜处理示意图..............................................................................18图2.6瑞利准则下的频率分辨率..............................................................................19图2.7去调频处理后的差频......................................................................................19图3.1斜视SAR几何模型........................................................................................21图3.2斜视SAR方位频谱........................................................................................24图3.3斜视SAR距离徙动........................................................................................25图3.4匹配滤波..........................................................................................................31图3.5斜视RD算法流程图.......................................................................................31图3.6FS变标处理示意图.........................................................................................32图3.7斜视FS算法流程图.......................................................................................36第V页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文图3.8距离走动校正示意图......................................................................................37图3.9斜视RD算法及FS算法仿真结果对比........................................................38图3.10FMCWSAR车载实验..................................................................................39图3.11某小岛实测数据处理结果............................................................................40图3.12RD算法剖面图..............................................................................................40图3.13FS算法剖面图...............................................................................................40图4.1聚束SAR几何模型........................................................................................42图4.2成像场景中点目标设置..................................................................................44图4.3条带SAR方位向相位历程............................................................................45图4.4聚束SAR方位向相位历程............................................................................45图4.5条带SAR聚束SAR距离距离徙动比较.......................................................47图4.6Stolt变换..........................................................................................................50图4.7聚束RM算法流程图......................................................................................50图4.8谱分析法示意图..............................................................................................51图4.9聚束FS算法流程图........................................................................................53图4.10Stolt插值........................................................................................................54图4.11聚束RM算法与FS算法仿真结果对比.....................................................55图4.12条带模式与等效聚束模式几何关系图........................................................56图4.13角反射器放置示意图....................................................................................57图4.14布置角反成像结果........................................................................................57图4.15角反剖面图....................................................................................................58图5.1成像几何对比..................................................................................................60图5.2方位频谱对比..................................................................................................61图5.3FS算法核心处理模块.....................................................................................65图5.4多模式一体化成像处理流程..........................................................................65第VI页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文摘要SAR技术与FMCW技术相结合，所形成的FMCWSAR，不仅具备调频连续波雷达体积小、重量轻、成本低、隐蔽性好等特点，同时还具备SAR全天时、全天候高精度成像的工作能力，十分适合搭载于小型无人机平台，在军事、民事等领域发挥着十分重要的作用。多模式成像充分利用各成像模式的工作特点，兼顾对成像场景的普查与重点区域详查的需求，更加有利于对战场态势的全面把握。斜视SAR可以不直接飞临某一地区而对该地区进行高分辨率成像，提高了载机平台的安全性；聚束SAR突破了条带模式方位向分辨率的限制，可以获得超高的分辨率，在高分辨率战场侦察方面具有重要的应用价值。本文结合FMCWSAR特点，对其条带斜视成像模式和聚束成像模式进行了深入研究，并在此基础上设计了结合条带正侧视、斜视以及聚束模式的多模式一体化成像处理框架。所开展的工作和取得的成果概括如下：1、详细分析了线性调频信号的时域特性与频域特性，并论述了线性调频信号匹配滤波脉冲压缩方法和去调频脉冲压缩方法。通过分析去调频接收回波的信号特征，对去调频处理引入的剩余视频相位项消除方法进行了详尽论述，并给出了FMCWSAR距离向分辨率计算方法。2、建立了FMCWSAR斜视成像几何模型，并以此为基础分析了斜视SAR的多普勒特征、方位向分辨率、方位频谱以及距离徙动等特征。然后根据FMCWSAR斜视工作模式回波信号的特点，提出了适用于斜视成像的RD成像算法和FS成像算法，并利用仿真数据和实测数据对本文所提斜视成像算法进行了可行性和有效性验证。3、建立了FMCWSAR聚束成像几何模型，并以此为基础分析了聚束SAR的多普勒特征、方位向分辨率、方位频谱以及距离徙动等特征。然后根据FMCWSAR聚束工作模式回波信号的特点，提出了适用于聚束模式的RM成像算法和FS成像算法，并进行了仿真实验和实测数据验证。4、详细分析了正侧视条带模式，斜视条带模式以及聚束工作模式在成像几何、方位频谱、方位分辨率、距离徙动以及回波方程等方面的区别。并针对这三种成像模式，基于FS算法，设计了多模式一体化成像算法处理框架。关键词：调频连续波；合成孔径雷达；成像算法；斜视模式；聚束模式；多模式第i页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文ABSTRACTThecombinationofsyntheticapertureradar(SAR)andFrequencyModulationContinuousWave(FMCW)techniqueleadstotherapiddevelopmentofFMCWSAR.FMCWSARnotonlyhastheadvantagessuchassmallsize,lightweight,lowcostandgoodconcealment,butalsohastheabilitytoobtainhighprecisionimagesall-dayandall-weather,itfeasiblecanmountonasmallunmannedaerialvehicle,thusitplaysaveryimportantroleinthemilitaryandcivilfields.Multi-modeimagingcanplaytheadvantagesofeachmodefullyandrealizethecombinationofimagingscenecensusandthedetailedinvestigation,leadtoacomprehensivegraspofthebattlefieldsituation.SquintSARcancarryouthigh-resolutionimagingwithoutleapingdirectlytoacertainarea,improvingthesecurityoftheaircraftplatform.SpotlightSARisaveryimportanthighresolutionworkingmode.Itcanovercometheazimuthresolutionrestrictioninstripmodeandhasimportantapplicationvalueforhighresolutionbattlefielddetection.AccordingtothesignalcharacteristicsofFMCWSAR,thispapermakesadeepresearchonSquintmodeandSpotlightmode.BasedonFrequencyScaling(FS)algorithm,theflowofthemulti-modeintegratedimagingisdesignedinthispaper.Themainworkandachievementsaresummarizedasfollows:1、Thetime-domainandfrequency-domaincharacteristicsofchirpsignalsareanalyzedindetail.ThematchedfilteringandDechirp-on-receivetechnologyoftheLinearFrequencyModulatedSignalarediscussed.Then,byanalyzingthecharacteristicsofDe-chirpedsignal,theelimimationmethodofResidualVideoPhase(RVP)isdeduced.Finally,thecalculationmethodofrangeresolutionforFMCWSARisgiven.2、ThesignalmodelofsquintFMCWSARisestablished,Basedonthismodel,theDopplerfeature,azimuthresolution,azimuthspectrumandrangemigrationofsquintSARareanalyzed.Then,accordingtothecharacteristicsofhighrangewalkandsmallrangecurvatureinsquintSAR,anRang-Doppler(RD)imagingalgorithmandanFSimagingalgorithmwhichissuitableforsquintimagingareproposed.Thefeasibilityandefficiencyoftheproposedmodifiedmethodsarevalidatedbythesimulationresultsofpointtargetsandthevehicle-basedexperimentresults.3、ThesignalmodelofspotlightFMCWSARisestablished,Accordingtothismodel,theDopplerfeature,azimuthresolution,azimuthspectrumandrangemigrationofspotlightSARareanalyzed.Then,basedonthecharacteristicsofspotlightSAR,anRMimagingalgorithmandanFSimagingalgorithmwhicharesuitableforspotlightimagingareproposed.Thefeasibilityandefficiencyoftheproposedmodifiedmethodsarecalidatedbythesimulationexperimentandtheairbirne-basedexperiment.第iii页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文4、Thischapterpresentacomprehensiveandsystematicstudyforthedifferencesamongbroadsidestripmapmode,squintstripmapmodeandspotlightmodeinimaginggeometry,Dopplerfeature,azimuthresolution,rangemigrationandechoequation.Accordingtothedifferencesamongthethreemodes,themulti-modeintegratedimagingflowwithFSalgorithmasthecoreisdesigned.KeyWords:FrequencyModulatedContinuousWave(FMCW)；SyntheticApertureRadar(SAR)；ImagingAlgorithm；SquingtMode；SpotlightMode；Multi-mode第iv页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文第一章绪论1.1课题研究背景及意义FMCW雷达自二十世纪三四十年代问世之初就得到了快速的发展，并在引导头、高度计等领域得到了成功的应用。FMCW雷达扫频时间长，时宽带宽积大，[1]并且发射信号功率小，因而在低截获概率方面具有技术优势。此外，由于FMCW雷达一般采用Dechirp方式接收回波信号，大大降低了数据采集率，进而降低了系[2][3]统的复杂度及功耗水平。将SAR技术与FMCW技术相结合，得到的FMCWSAR不仅具备FMCW雷达体积小、重量轻、成本低、隐蔽性好等特点，同时还具备SAR[4]全天时、全天候高精度成像的工作能力，十分适合搭载于小型无人机平台，在军事、民事等领域发挥着十分重要的作用。尤其是在军事领域，FMCWSAR是战场侦察的有效手段之一，因此对其进行深入研究具有重要的理论和现实意义。SAR多模式成像利用了各模式的工作特点，可以满足不同成像任务需求。斜视SAR可以不直接飞临某一地区而对该地区高分辨率成像，提高了载机平台的安[5][6]全性和稳定性；聚束SAR是获得高分辨率图像的重要工作模式，突破了条带模式方位向分辨率的限制，在小场景高分辨率战场侦察方面具有重要的应用价值[7][8]。将上述模式集成于一套SAR系统中可以兼顾成像场景的普查与重点区域详查的需求，更加有利于对战场态势的全面把握。本课题着重对FMCWSAR斜视成像模式和聚束成像模式进行了深入的研究，并提出了基于条带正侧视模式、条带斜视模式及聚束模式的FMCWSAR一体化成像处理流程。1.2国内外机载FMCWSAR研究现状FMCWSAR作为一种新型雷达成像技术，其设备简洁，价格低廉，具备全天[9]时全天候高分辨成像能力，引起了国内外很多科研机构和高校的高度重视，并投[10]入了大量的人力物力对其进行理论研究和技术攻关，获得了大量的FMCWSAR科研成果。1.2.1国外研究现状美国2004年，美国BirghamYoung大学成功研制出适用于小型无人机的双波段微型SAR系统-SAR，并安装于汽车上进行试验，原始数据存储于闪存磁盘上，并第1页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文对采集到的数据进行事后处理，最终获得图像分辨率1m1m，后来该系统被广泛[11][12]应用于考古和地址探测中。表1.1为SAR系统实验工作参数。表1.1SAR系统工作参数参数取值工作频率X和C信号带宽90MHz作用距离700m测绘带宽200-300m分辨率1m1m功耗28尺寸7.62cm8.64cm7.62cm重量2kg[13]2008年，美国ImSAR公司研制出X波段的NanoSAR系统，该系统搭载于ScanEagle小型无人机上，工作于正侧视条带模式，作用距离大于1km，最终得到的SAR图像分辨率为1m1m，需要指出的是，该系统重量仅为1kg，并且具备机上实时处理和存储能力，系统如图1.1所示。图1.1NanoSAR系统2009年，美国BirghamYoung大学又成功研制了MicroASAR系统，图1.2为系统射频组件示意图。该系统工作于C波段，中心频率5428.76MHz，信号带宽80-200MHz，测绘带宽300-2500m，系统功耗小于35W，重2.5kg，可连续工作30-60min，尺寸仅为22.1cm18.5cm4.6cm。采用RD、FS、CS和BP算法进行成[14][15]像处理，成像最高分辨率可以达到0.75m0.75m。第2页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文图1.2MicroASAR系统2009年该系统在北极冰情调研活动中得到成功应用，图1.3为此次活动中得[16]到的SAR成像结果。图1.3MicroASAR系统成像结果2009年，美国BirghamYoung大学又对MicroASAR系统进行了改进，改进后的系统被命名为SlimSAR系统，图1.4为SlimSAR系统示意图，该系统即可以发射脉冲信号又可以发射FMCW信号，可工作于L、X、UHF和Ku四个波段，信号带宽被提升到660MHz，可工作于条带、聚束模式和GMTI模式，采用RD、FS[17]及BP算法进行成像处理。图1.4SlimSAR系统第3页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文图1.5为SlimSAR工作于L波段时获得的成像结果，该场景长4.2km，宽1.4km，[18]距离向分辨率1.76m。图1.5SlimSAR系统成像结果德国2003年，德国EADS公司成功研制出Ka波段MiSAR系统，该系统搭载于LUNA小型无人机上，如图1.6所示。该系统信号带宽5MHz，最大功耗100W，[9][19]系统质量4kg左右。图1.6MiSAR系统示意图该系统采集到的原始数据，需要通过数据链发送给地面接收站，在地面上完成成像处理，图像分辨率可达0.5m0.5m，图1.7为MiSAR系统得到的一幅图像。图1.7MiSAR系统成像结果第4页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文2006年，德国EADS公司研发了二代MiSAR系统，相比于一代MiSAR而言，二代MiSAR系统对天线的稳定性和惯导装置进行了改进，图1.8为天线系统示意图。改进后系统探测距离达到2-4km，测绘带宽度500-1000m，具备从事军事任务[20]的能力。图1.8MiSAR系统天线视图在2004到2008年间，德国FGAN实验室开展了FMCWSAR三维成像研究，并成功研制出Ka波段（18GHz）三维成像系统-ARTINO，其工作模式示意图如1.9所示。该系统信号带宽750MHz，测绘带宽230m，重量25kg。采用独立的多发多收天线，有效地消除了阴影对SAR成像的影响，雷达图像三维分辨率可以达到[21]-[23]0.2m0.2m0.2m。图1.9ARTINO系统工作示意图2012年，德国FraunhoferFHR研究所成功研制了毫米波FMCWSAR系统，如图1.10所示。该系统工作在94GHz，信号带宽高达1GHz，理论分辨率优于[24]0.15m0.15m，具备机上实时信号处理能力。第5页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文图1.10SUMTRA系统荷兰2001-2004年间，荷兰Delft大学开展了为期3年的FMCWSAR研制计划，并成功研制出适用于无人机平台的微型SAR系统，系统射频前端如图1.11所示。图1.11Delft大学FMCWSAR系统该系统工作于Ka波段，信号带宽500MHz，作用距离730m，测绘带宽500m。自2003年开始，Delft大学开展了大量的实测数据录取实验，获得了宝贵的原始数据，并对成像算法和动目标检测进行了深入研究，最终获得了0.3m0.3m的高分[4]辨率SAR图像，图1.12为某次飞行实验成像结果。图1.12飞行试验成像结果第6页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文2005年荷兰Delft大学又研发了X波段FMCWSAR系统，并进行了有人驾驶[12]飞行试验，如图1.13所示。该系统解决了扫频非线性问题和收发隔离问题，发射信号采用三角波调制，在获得SAR图像的同时，可以完成对地面运动目标的检测。图1.13有人驾驶机舱2013年，荷兰国家科学院又成功设计并研制出轻型全数字阵列FMCWSAR[25][26]系统-AMBER，如图1.14所示。图1.14AMBER系统该系统工作于X波段，信号带宽1GHz，系统功耗大概为60W，系统尺寸7cm30cm40cm，整套系统重量约6kg，最大作用距离5km，具备条带、聚束、扫描、GMTI及ISAR成像模式，采用BP及FFBP算法成像，最优成像分辨率可[27][28]达0.15m0.15m，图1.15为AMBER系统成像结果。AMBER系统成功将FMCW、DBF、新体制成像技术应用于SAR系统中，使系统具有小型化、低功耗的特点的同时，具有同时多模式成像的能力，LPI的特性，并兼容了电子侦察技术。作为数字阵列FMCWSAR的典型代表，AMBERSAR系统是目前见之于公开文献中功能最为先进的多模式FMCWSAR系统，而且在FMCWSAR系统上兼容电子侦察技术也是其首创。但是遗憾的是，AMBERSAR系统的多模式成像处理第7页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文为事后处理，因而不具备实时成像处理的能力。（a）AMBER条带模式成像结果（b）AMBER聚束模式成像结果图1.15AMBER系统成像结果1.2.2国内研究现状我国也紧跟FMCWSAR发展潮流，中国科学院电子学研究所，电子科技大学，北京航空航天大学，西安电子科技大学，北京理工大学以及国防科学技术大学等多家院校和科研单位相继开展了FMCWSAR的理论研究及系统设计，取得了一系[9]列科研成果。2011年，中科院电子所成功设计并研制了CARMSAR系统，该系统采用惯性测量单元（IMU）和全球定位系统（GPS）提供载机位置和速度等信息，该系统工作于三个波段，各波段载频分别为9.6GHz、15GHz和35GHz，信号带宽1GHz，峰值功率30W，系统尺寸30cm15cm3cm，重量2kg，最大作用距离3km，测绘带宽1km到3km，二维分辨率0.15m0.15m。图1.16展示了CARMSAR系统成[10]像结果。图1.16某路段FMCWSAR成像结果2014年，国防科学技术大学成功研制了Ku波段微型SAR系统，如图1.17所示。该系统信号带宽600MHz，作用距离1km，测绘带宽1km，最优二维分辨率第8页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文0.25m0.25m。图1.17FMCWSAR系统2015到2016年间，国防科学技术大学组织了多次机载以及车载实验，获得了[9]大量的原始数据，图1.18为该系统录取条带SAR数据的成像结果。本人所开展的工作，即是以此系统为基础，深入开展研究适用于本系统的斜视成像算法以及聚束成像算法。图1.18FMCWSAR正侧视成像结果1.3国内外机载FMCWSAR成像算法研究现状早在上个世纪八十年代，此时距离多普勒（RD）算法对于正侧视模式成像来说已经比较成熟，但是由于RD算法自身的限制，只能用于小斜视（斜视角小于5）[29]成像，且分辨率很低。并且随着斜视角的增加，距离向和方位向耦合严重，为了解决此问题，研究人员在RD算法中加入了二次距离压缩，使得成像精度得到了[30]一定的提高。此外由于RD算法没有考虑距离徙动的空变性，因此很难应用于对分辨率要求很高的聚束工作模式中。极坐标格式（PF）算法是处理聚束SAR成像最经典的算法，该算法自1974年提出至今，因为其具有简单高效、适用性好等优点而广泛应用于SAR成像领域第9页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文[31]。PFA算法把场景中心回波信号视为参考信号，以此来对回波信号进行距离维[32]和方位维去调频处理，去调频处理后场景中心处的距离徙动被完全消除，但是非中心点处仍有剩余距离徙动，需要通过极坐标格式插值进一步补偿。PFA算法的主要缺点是基于平面波假设，因此仅适用于小场景高精度成像。上个世纪九十年代初出现了距离徙动（RM）算法使得斜视成像的研究得到进[33][34]一步发展，斜视角在20以内时，这种算法具有较高的成像精度。而今距离徙动（RM）算法已经成为聚束SAR成像的主要算法之一，其不需要平面波假设前[35]提，成像算法推导过程没有进行任何的数学近似，可以完全去除成像场景中各散射点的距离徙动，具有宽区域大场景成像的能力，被认为是理论上最佳的SAR[36]成像算法。但是这种算法的实现，需要在频域进行插值处理，计算量巨大，且插值的精度对成像的精度影响十分明显，因此不适合实时成像处理。线性调频变标（CS）算法出现在90年代中期，其利用线性调频信号的尺度变换性质，在不进行插值的情况下对距离徙动进行了精确校正，是一种高效高精度的成像算法，但是这种算法应用于斜视模式时，会引起距离向频谱偏移和展宽，并且随着斜视角的增大，还会造成距离向频谱混叠。为了解决大斜视模式下距离向频谱混叠以及二次距离压缩调频率随距离的线性变化等问题，研究人员提出了[37]非线性CS算法，这是一种更加精确的斜视SAR成像算法。虽然改进后的CS算法非常适用于大斜视成像，但是线调频变标的原理是基于接收回波在距离向的线性调频特性，而FMCWSAR常采用Dechirp接收方式，因此CS及其改进算法[38]并不适用于本文研究。频率变标（FS）算法是专门为处理Dechirp接收数据而提出的距离-多普勒域成像算法，是对CS算法的一种改进算法。该算法通过使用频率变标函数替换波束域算法的插值操作，实现了距离徙动的精确校正，提高了算法的计算效率。与此同时，该算法利用二次距离压缩处理完成了成像场景的精确聚焦，提高了算法的成像精度。但是在斜视模式下，随着斜视角的增大，FS算法处理的方位向数据急剧增加，处理效率大大降低，并且在大斜视模式下，可能造成距离向频谱混叠[39]-[42]。同时，将FS算法应用于聚束模式时，由于其采用匹配滤波的方式完成方位向脉冲压缩，因此其成像场景大小受到限制。为使FS算法能够更好地应用于FMCWSAR斜视和聚束成像，本文对其进行了深入研究。1.4本文主要工作及内容安排本文在正侧视条带模式成像算法的基础上，对FMCWSAR斜视模式和聚束模式进行了深入研究，提出了正侧视条带模式、斜视条带模式及聚束工作模式一体化成像处理框架，并通过仿真实验和实测数据对不同工作模式下的成像算法进行第10页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文了可行性和有效性验证。本文研究工作和具体内容安排如下：1、FMCWSAR成像基础（第二章）（1）根据FMCWSAR发射大时宽带宽积的线性调频信号，分析了线性调频信号的时域特性和频域特性。（2）针对线性调频信号，详细地分析了其匹配滤波脉冲压缩方法和去调频脉冲压缩方法。（3）根据去调频回波信号的特征，给出了去调频回波信号去斜原理，并分析了FMCWSAR距离分辨率的计算方法。2、FMCWSAR斜视成像算法研究（第三章）（1）建立了FMCWSAR斜视成像模型，并以此为基础分析了斜视SAR的多普勒特征、方位向分辨率、方位频谱以及距离徙动等特征。（2）针对斜视SAR大距离走动，小距离弯曲的特点，提出了斜视RD成像算法和斜视FS成像算法，并进行了仿真实验和实测数据验证。3、FMCWSAR聚束成像算法研究（第四章）（1）建立了FMCWSAR聚束成像模型，并以此为基础分析了聚束SAR的多普勒特征、方位向分辨率、方位频谱以及距离徙动等特征。（2）针对FMCWSAR聚束工作模式，提出了聚束RM算法和聚束FS成像算法，并进行了仿真实验和实测数据验证。4、FMCWSAR多模式一体化成像算法研究（第五章）（1）详细地分析了正侧视条带模式，斜视条带模式以及聚束工作模式在成像几何、方位频谱、方位分辨率、距离徙动以及回波方程等方面的区别。（2）针对三种成像模式的异同，设计了多模式一体化成像算法，给出了多模式一体化成像处理框架。在论文的最后，对本文在FMCWSAR多模式成像算法方面开展的研究工作进行了总结，并展望了需要更加深入进行研究的问题。第11页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文第二章FMCWSAR成像基础2.1引言FMCWSAR一般发射具有大时宽带宽积的线性调频信号，因此本章首先介绍了线性调频信号的时域特性与频域特性，并据此详尽地分析了线性调频信号匹配滤波脉冲压缩方法和去调频脉冲压缩方法。由于去调频法会引入剩余视频相位项，因此本章对其消除方法也进行了详细分析，同时介绍了FMCWSAR距离向分辨率的求解过程，并指明了FMCWSAR采用去调频处理减小计算量、降低系统复杂度的原因。2.2线性调频信号的时域和频域特性2.2.1时域特性在SAR成像领域，线性调频信号是应用最为广泛的信号形式，其频率和相位具有平方关系，即信号频率具有线性特性。在时域中，线性调频信号的表达式如下：tr2st()rect()exp{2jftjKt}(2.1)crTr其中，T为线性调频信号持续时间。f为中心频率，单位Hz。K是线性调频rc率，单位Hzs/，当K0为时为正扫频，当K0时为负扫频，t为距离向快时间，rt为全时间。recttT()为矩形信号，其表达式为：rrTrt1||trrect()r{2(2.2)0||TrTtrr2由式(2.1)可以给出LFM信号的相位函数和频率函数分别为：2()t2ftKt(2.3)cr1d2ft()[2ftKt]fKt(2.4)crcr2dtr由此可见，信号的调频斜率是线性的。为了便于分析，假设f0，此时LFMc信号可以表示为：tr2st()rect()exp{jKt}(2.5)rTr图2.1给出了LFM信号的时域仿真结果，仿真时，信号带宽6MHz，信号脉第12页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文宽40us，过采样率5倍。图2.1线性调频信号的时域仿真2.2.2频域特性对式(2.5)进行傅里叶变换可得T2j2ft2j(2ftKt)Sf()ste()dtedtT2(2.6)2f1jeK[()CxjDx()Cx()jDx()]11222|K|其中Cx()、Dx()为菲涅耳积分，其表达式为：2Cx()cos(xdx)(2.7)022Dx()sin(xdx)(2.8)02式中x、x的表达式为：12||KTr2f2x(2.9)12|K|||KTr2f2x(2.10)22|K|由此可得到信号在频域的幅度为：11222|()|Sf{[()CxCx()][()DxDx()]}(2.11)12122|K|根据菲涅耳积分性质，当时宽带宽积很大时，可以把线性调频信号的频谱幅度近似为矩形，因此式(2.11)可以被表达为：第13页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文f1|()|Sfrect()(2.12)||KT2|K|r线性调频信号的相位函数可被表达为：()f()f()f(2.13)12其中()f是平方相位项，()f为残余相位项，可表示为：122f()f(2.14)1KDx()Dx()12()farctg[](2.15)2Cx()C()x12Dx()Dx()12同理，当时宽带宽积很大时1，故()f。2Cx()C()x412忽略常数和相位/4，得到频谱表达式为：2ffSf()rect()exp{j}(2.16)||KTKr图2.2给出了LFM信号的频域仿真，仿真时，信号带宽6MHz，信号脉宽40us，过采样率5倍。图2.2线性调频信号的频域仿真2.3线性调频信号脉冲压缩方法2.3.1匹配滤波法匹配滤波法是将输入的线性调频信号直接与其匹配滤波函数进行卷积运算来实现脉冲压缩的，其计算量相对较大，为了提高运算的效率，一般需要先将信号经傅里叶变换到频域，然后再进行共轭相乘，最后通过逆傅里叶变换回到时域，从而完成脉冲压缩。根据线性调频信号频谱(2.16)可以推出线性调频信号的匹配滤波函数频域表达第14页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文式为：2ffHf()rect()exp{j}(2.17)||KTKr根据匹配滤波原理，可得匹配后的输出为：fS()fSfHf()()rect()(2.18)out||KTr逆傅里叶变换到时域得到脉压后的信号为：s()tTsin(cKTt)(2.19)outrrr图2.3给出了LFM信号脉冲压缩后的结果，仿真时，信号带宽6MHz，信号脉宽40us，过采样率5倍。图2.3匹配滤波法脉冲压缩在图2.3中，峰值旁瓣比为-13.31dB，积分旁瓣比为-10.10dB。将冲击响应3dB宽度定义为分辨率，仿真结果为0.14us，这与理论分辨率信号带宽的倒数0.15us相近，而且随着信号带宽的增加，分辨率将进一步提高。2.3.2去调频法FMCWSAR发射的信号为具有大时宽带宽积的线性调频信号，这样更容易实现距离向高分辨率成像。但是随着信号带宽的增加，系统采集的数据量也会大幅度提升，因此对于这种信号，通常采用去调频接收。去调频法是将系统接收到的回波信号同具有相同调频率的线性调频参考信号进行共轭相乘，从而求得两个相关信号的相位差，再通过相位差求得频率差，由于LFM信号时间和频率具有线性关系，所以可以把频率和时间的线性关系转变为频率与距离的线性关系，再对产生的差频信号进行频谱分析从而实现对LFM信号的脉冲压缩。这样做主要出于以下两点考虑：一是由于FMCWSAR的扫频周期一般在毫秒量级，对于发射信号带宽为几百兆的信号来讲，如果采用直接接收回波的方式，FMCWSAR在距离向采样点数将达到几十万点甚至更多，对于如此大的数据量而第15页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文言，数据传输速度、数据处理速度都很难满足实时性处理需求。二是FMCWSAR一般作用距离较短，距离向的测绘带宽较窄，系统的采样频率只要大于测绘带宽对应的差频信号带宽就可以满足距离向采样无混叠，这样系统的采样频率大为降低，采样点数大量减少，使得运算变得简单，设备得到简化，雷达系统成本进一步降低，更加适用于微型化需求。下面对去调频方法作详尽说明。首先，假设FMCWSAR发射的线性调频信号为：tr2stt(,)rect()exp(2jft(t)jKt)(2.20)tarcarrTr式中t为距离向快时间，t为方位向慢时间，其与全时间t关系为ttt。rara由式(2.20)可知，斜距为rtt(,)的点目标对应的回波信号为：tartr2stt(,)rect()exp[2jft()jKt()](2.21)rarcrTr式中2(,)rttc是回波信号的延时，c为光速。tra去调频处理就是将回波信号与一个时间上固定，而中心频率、调频率都与发射的线性调频信号一致的信号共轭相乘，假设参考斜距为r，则有：reftrref2s(,)ttrect()exp[2jft()jKt()](2.22)refarcrefrrefTr式中2rc，将回波信号同参考信号进行共轭相乘，即完成差频处理，refref可得到差频信号为：stt(,)stt(,)s(,)tt(2.23)ifarrarrefar即有：t4frcstt(,)rect()exp[j(rr)]ifartrefTcr(2.24)442exp[jKt()(rr)]exp[jKr(r)]rreftref2trefcc式(2.24)中，rectt{()T}为信号包络；第一个指数项j4fcr(r)为rrctref方位向相位历程，会使得回波在方位向上产生多普勒频移，第二个指数项j4cKt()(rr)为距离向信号，表明在快时间域里，频率是与距离差rreftref22rr成正比的单频信号，第三个指数项j4cKr(r)为剩余视频相位treftref（RVP）项，是去调频方法特有的，在成像处理中，为获得高分辨率，必须加以去除。即经去调频处理后，差频信号在快时间域里为一个单频信号，并与目标的距离差成一个线性比例关系，此差频信号可以表示为：第16页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文2(rr)treffK(2.25)ic如果需要观测场景的范围为[rr2,rr2]，若r不变，则去调频后的refref差频信号的频率范围是[KrcKrc,]，即信号最大频带宽度为：22rBrrrBKB(2.26)ircTccT2rr从式(2.26)可知，rcT(2)越小，则经过去调频后的信号带宽相比于原来信r号的带宽而言，也将大幅度减小，由于FMCWSAR一般作用距离较近，测绘带宽较窄，因此采用去调频处理，可以将信号带宽从几百兆赫兹减小到只有几兆或几十兆赫兹。信号带宽的减小，距离维信号的采样频率也随之下降，因此计算量大大减少。另外，通过公式(2.26)我们可以发现，去调频处理使输入信号的带宽降低需要满足如下条件：cTrr(2.27)2否则去调频处理后信号的带宽不减反增。2.4剩余视频相位校正去调频原理如图2.4所示。在图2.4（a）中共有三个目标回波信号，选择中心点回波信号作为参考信号，并将参考信号与回波信号作差频处理，即可得到去调频后的回波信号如图2.4（b）所示。f参考信号P1P2P3t()afP1P2tP3()bfP1P2tP3()c图2.4去调频示意图从图2.4（b）可知，经过去调频处理后，差频信号在不同距离处的回波在时第17页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文间上是错开的，这种现象称为斜置。这种时间上的错开，不仅不会带来新的信息，反而会使得成像分辨率下降。因此，在成像处理中，需要将不同距离上的回波信号在时间上对齐，对齐后的信号如图2.4（c）所示，这一过程称为RVP校正或去斜。为了完成RVP校正，需要将式(2.24)对距离维作傅里叶变换:2(rrtref)4fcst(,f)Tsin[(cTfK)]exp[j(rr)]ifarrrrtrefcc(2.28)4fr42exp[j(rr)]exp[jKr(r)]tref2trefcc式(2.28)中，第一个指数项为前面提到过的多普勒项，第二个指数项为rr不tref为零时，回波包络项，第三个指数项为RVP项，第二个指数项和第三个指数项都是在成像处理中不希望看到的。但是这两项都与距离rr有关，对于不同的trefrr需要作不同的相位补偿。不过，值得注意的是，差频信号变换到频域后，会tref成为sinc状窄脉冲，峰值出现在f2(Krr)c处。对距离在rr处的目标rtreftref进行补偿时，只需补偿f处的相位。r考虑到这一特殊情况，将rr2cfK代入式(2.28)中的后两个指数项，trefr则有：24ffrr42(rr)Kr(r)(2.29)tref2trefccK根据匹配滤波原理，式(2.28)中后两项的相位补偿函数为2frS(,tf)exp(j)(2.30)RVParK将式(2.30)与式(2.28)相乘即消除(2.28)中的包络斜置和RVP项，再通过逆傅里叶变换使信号回到时域，就完成了去斜操作，即成像场景中不同距离处的回波信号在时间上对齐。图2.5为去斜处理过程示意图去调频回波信号去斜后回波信号距离向FFT距离向IFFTSRVP图2.5去调频后去斜处理示意图FMCWSAR发射的线性调频信号，通过去调频处理后，将脉冲压缩的窄脉冲结果从匹配滤波时的时域转换到了频域，并且差频信号的频率与场景中不同距离处的目标存在一一对应关系，因此想要区别出成像场景中不同位置处的目标，可以通过分析差频信号的频率来实现，即差频信号在频域被压缩成了sinc函数。第18页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文2.5距离分辨率FMCWSAR的距离向分辨率是用瑞利准则来确定的，即两个强度相同的信号，当其中一个信号达到最大值时，另一个信号刚好达到最小值，如图2.6所示，瑞利准则认为这样的两个信号是能够被分辨出来的，并把频率分辨率f定义为两个信res号最大值之间的频率差。fres图2.6瑞利准则下的频率分辨率在实际处理过程中，去调频处理后的差频信号的脉冲宽度将比实际发射信号的脉冲宽度小，这是因为去调频处理通常是将接收机接收到的回波信号与参考信号进行混频处理，这样做使得参考斜距处的回波信号实现了完全去调频处理，但是对于场景中其他位置处的目标回波信号，其差频将被分为低频部分和高频部分，如图2.7所示。ft()afbt()b（a）线性调频信号的瞬时频率（b）线性调频信号的差频率图2.7去调频处理后的差频其中，2.7（a）的实线表示接收信号的瞬时频率，2.7（a）的虚线表示参考信第19页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文号的瞬时频率，2.7（b）表示二个信号进行去调频处理后差频信号的频率。从图中可以看出，低频部分是由当前参考信号与当前回波信号进行混频产生的，而高频部分是由前一个周期或这后一个周期的参考信号同当前回波信号进行混频得到的。从图2.7可知，对于差频信号的高频部分，其持续时间较短，并且一般位于接收机接收信号带宽之外，因此常将这一部分忽略。这就造成了部分发射信号被浪'费，使得发射信号的有效时宽变小，真正的有效时宽T可以表示为:r'TT||(2.31)rrref式中，是接收信号相对于发射信号的延时，是去调频处理时参考信号的ref延时。由上面的分析可以推导出经过去调频处理后的差频信号频率分辨率为：11f(2.32)res'TT||rrref由于发射信号有效时宽减小，这将导致发射信号的有效带宽变为||'refBBK||B(1)(2.33)refTr据根式(2.25)可知，距离和频率成线性正比的关系，所以经去斜处理后的FMCWSAR距离向分辨率也将正比于频率分辨率，因此FMCWSAR距离向分辨率可表示为：cc1frres2K2KT||rref(2.34)ccTr2BcT2|rr|rtref由上式可知，FMCWSAR的距离向分辨率与瞬时斜距r有关。随着斜距r的tt增大，距离向分辨率将变得越来越差，因此对于FMCWSAR而言，其更加适用于短距离成像。在实际计算中，FMCWSAR的距离维分辨率一般大于cB2，但在平时计r算中，仍然可以用cB2来计算距离分辨率。r2.6本章小结本章介绍了线性调频信号的特点和脉冲压缩方法，并对FMCWSAR去调频接收原理进行了详尽分析，推导出去调频回波信号模型，总结了去调频回波信号特点，并介绍了去斜原理及距离向分辨率计算方法，为后续FMCWSAR成像算法研究提供了重要的理论支撑。第20页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文第三章FMCWSAR斜视成像算法研究3.1引言FMCWSAR工作于斜视模式时，其回波信号的多普勒特征、方位向分辨率以及距离徙动等特性均不同于正侧视模式，这些差异使得适用于正侧视的成像算法在斜视情况下不再适用，本章针对斜视FMCWSAR回波信号具有较大距离徙动的特点，提出了适用于FMCWSAR斜视成像的RD算法和FS算法。最后利用仿真和实测数据验证了所提算法的有效性，并对两种算法的性能进行了对比分析。3.2FMCWSAR斜视成像的特点3.2.1斜视SAR成像几何模型斜视SAR是指雷达波束指向与零多普勒面存在一个固定的夹角，FMCWsqSAR斜视成像几何如图3.1（a）所示，正侧视模式是斜视模式中斜视角为0时的一种特例。雷达工作在斜视模式，载机飞行高度为H，天线方位向波束宽度，az载机的运动速度为v，波束中心扫过目标的斜距为r，雷达波束中心扫过目标P时0的最短斜距为r。B假设方位向慢时间的起点是从载机位于A点的时刻开始计算的，此时波束中心线扫过目标P点且与测绘带内慢时间的起点B相交，经过全时间ttt后，载ar机运动到C点，此时方位向位置为vt，设测绘带内目标点P与B点之间的距离为x，为便于分析，将载机运动航迹与目标点构成的几何关系画在同一平面，如图n3.1（b）所示。zvAvtCazHsqxrBrsq0rt()otrBr0rt()tPyBxnPD（a）斜视SAR成像几何示意图（b）载机飞行航线与目标构成的斜平面图3.1斜视SAR几何模型则可得瞬时斜距rtt(,)为：tar第21页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文22rtt(,)[(vtt)x]r2[(rvtt)x]sin()(3.1)tararn00arnsq从上式可以看出，瞬时斜距不仅与慢时间t有关，且与快时间t有关，这是arFMCWSAR与脉冲SAR的主要区别之一。3.2.2斜视SAR多普勒特征为了简化计算分析的过程，这里假设式(3.1)中的x0，并将rtt(,)在t0处ntarr泰勒展开，可近似为：vvt[()rsin()]a0sqrtt(,)rt()t(3.2)tararrt()a其中22rt()(vt)r2rvtsin()(3.3)aa00asq则由雷达平台的连续运动而引入的距离向多普勒频移如下：2drtt(,)2vvt[rsin()]2tara0sqfvsin()f(3.4)dadtrt()ra式中，为载波波长，为瞬时观测角，f为方位多普勒频率。由此可将式(3.2)a重写为：rtt(,)rt()ft(3.5)taraar2将rt()在t0处泰勒展开，可得aa2232vvcos()cos()sin()sq23sqsqrt()rvsin()ttt(3.6)a0sqaa2a22rr00描述成像场景中点目标回波距离变化的参数可以通过对式(3.6)一阶和二阶求[43]导获得，具体有：（1）距离走动率（RWR，RangeWalkRatio）即在单位时间内点目标走过的距离:dv[sin()]tsqaRWRvsin()(3.7)sqdta（2）多普勒中心频率，即波束中心指向点目标时的回波多普勒：2drt()2sin(v)asqf|(3.8)dcta0dta（3）多普勒调频率：第22页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文2222drt()2vcos()asqf|(3.9)dr2ta0dtra03.2.3斜视SAR方位分辨率SAR的方位向分辨率是根据多普勒带宽计算求得的，因此，要计算斜视SAR的方位向分辨率，必须先把斜视SAR的多普勒带宽计算出来。其计算公式如下：222vLcos()sqsquintB||fT(3.10)a1drsrv0L为斜视情况下合成孔径长度，由于波束斜视将导致合成孔径长度的增加，squint因此其与正侧视时合成孔径长度L之间的近似关系为：sLsL(3.11)squintcos()sq又因为方位向波束宽度可用下列公式计算：aLs(3.12)aDr0因此，天线实孔径长度D可以表示为：r0D(3.13)Ls将公式(3.11)和公式(3.13)带入(3.10)可得：2vBcos()(3.14)a1sqD斜视SAR的方位分辨率为：DvB/(3.15)aa12cos()sq由以上分析可知，SAR的方位向分辨率跟最短距离r，波长以及载机速度v0等参数均无关，仅与斜视角和天线实孔径长度有关。在天线实孔径长度不变的情况下，增加斜视角，会使得方位向多普勒带宽减小，方位向的分辨率降低。在斜视角固定的情况下，可以通过将天线的实孔径长度变小来提高方位向分辨率。但需要注意的是，天线实孔径长度不能无限地减小，其必须保证Fresnel近似条件。3.2.4斜视SAR方位频谱受斜视角的影响，斜视SAR的方位向频谱存在倾斜现象，这会造成方位向频谱的扩展，同时方位向的多普勒中心频率将不再为零，而是2sin(v)。当距离sq第23页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文向带宽和斜视角较大时，则有可能存在方位欠采样问题。斜视模式下信号的方位频谱如图3.2所示。图中横坐标表示时间，纵坐标表示方位频率，五根粗实的短线表示点目标的多普勒历程。fat图3.2斜视SAR方位频谱由于FMCWSAR发射信号为大时宽带宽积的线性调频信号，且多普勒中心频率如式(3.8)所示，因此其在二维频域可以被表达为：2(vff)crfsin()(3.16)dcsqcf为发射信号载频，f为距离向频率，其变化范围为B22fB，B是crrrrr发射信号带宽。随着f的变化，多普勒中心也将是变化的，其变化范围：rBBrr2(vf)2(vf)cc22sin()fsin()(3.17)sqdcsqcc由于斜视角的影响，导致多普勒中心频率一直在变化，因此斜视SAR的方位向频谱存在倾斜。并且随着斜视角的增加，方位向上频谱的倾斜程度也会随之增大。由频谱倾斜引入的信号带宽用B来表示：a2BBrr2(vf)2(vf)cc22Bsin()sin()a2sqsqcc(3.18)2vBrsin()sqc由于斜视SAR的方位向频谱倾斜，因此其实际带宽B可以表示为：ae2v2vBrBBBcos()sin()(3.19)aea12asqsqDc从上式可以看出，在斜视模式下，方位向的有效带宽B要比条带模式下的方ae位向信号带宽大。而SAR系统的脉冲重复频率必须大于方位向的多普勒带宽，才会避免方位向频谱混叠，因此斜视模式要有比条带模式更大的脉冲重复频率，其第24页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文必须满足如下条件：PRFfBfBB(3.20)dcaedca12a显然，当距离向带宽B和斜视角较大时，如果PRF的下限仍然用正侧视时rsq的多普勒带宽2vD来确定，那么很有可能造成方位向频谱混叠。3.2.5斜视SAR距离徙动雷达平台沿着一条直线运动时，会与某固定目标之间的距离发生变化，这就是距离徙动产生的原因。而对于SAR系统而言，距离徙动导致了回波信号在方位向和距离向之间产生耦合，这是SAR成像处理的难点之一。根据式(3.6)，距离徙动量可以表示为：rt()rt()raa02232vvcos()cos()sin()(3.21)sq23sqsqvsin()tttsqaa2a22rr00从式(3.6)可以看出，当正侧视时0，此时距离走动分量Rvsin()tsqwsqa22变为零，距离徙动仅包含距离弯曲分量Rvt/(2)r。当斜视模式时，由于波ca0束斜指，距离徙动不仅包含有距离弯曲部分，还包含有距离走动部分，并且随着斜视角的增加，具有距离走动变大、距离弯曲变小的特点。我们采用FMCWSAR实际飞行参数，通过仿真实验来分析距离徙动中距离走动和距离里弯曲随斜视角的变化。合成孔径时间T1s，场景中心斜距r1000m，ac载机飞行速度v40m/s。图3.3给出了距离徙动中各分量随斜视角的变化情况。图3.3斜视SAR距离徙动从图3.3可以看出，在大斜视模式下，回波信号的距离走动明显大于距离弯曲，因此对回波信号中距离徙动的校正，通常以校正距离走动为主，而对于距离弯曲第25页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文的校正，在分辨率要求不高的情况下可以忽略，这为本文斜视成像算法的研究提供了理论依据。3.2.6斜视SAR回波信号将斜距表达式(3.5)带入到FMCWSAR去调频回波(2.24)中的第一个指数项，并忽略信号包络和常数项的影响，可得：4fcstt(,)exp[jr]exp(2jft)ifraarc(3.22)442exp[jKt()(rr)]exp[jKr(r)]rreftref2trefcc[44]而对于距离向信号而言，平台的连续运动引起的距离变化量很小，rtt(,)可tra以用rt()代替，则式(3.22)可以表示为：a4fcstt(,)exp[jr]exp(2jft)ifararc(3.23)442exp[jKt()(rr)]exp[jKrr()]rrefref2refcc式中第二个指数项exp(2jft)表示脉内连续运动引入的多普勒频移项，对于dr脉冲SAR来说，并不存在此项。3.3FMCWSAR斜视成像算法SAR工作于斜视模式时，雷达波束照射方向（LOS）与雷达平台的飞行方向并不保持垂直，而是存在斜交的关系，因此斜视SAR的波束指向更加灵活，更利于战场侦察及打击，但是同时也造成了回波信号的合成孔径中心不再对称，距离[45]向和方位向的信号耦合加剧等问题，这些将明显使得成像处理的困难性和复杂[5][6]度加剧，主要表现在如下方面：（1）距离徙动相比于正侧视模式更加明显。在正侧视模式下，距离徙动仅包[46]含距离弯曲部分，而斜视模式下，距离徙动不仅包含距离弯曲部分，还含有距[47]离走动部分，并且随着斜视角增大，斜视模式距离走动增大，距离弯曲减小，这是斜视SAR的重要特征。（2）在斜视模式中，回波信号中存在着严重的方位向和距离向耦合。方位（距离）维数据的处理会对距离（方位）维数据的特性造成严重破坏，这就带来了二次距离压缩问题，并且随着斜视角的增大，其影响越发明显，因此二次距离压缩[47][48]的影响在斜视模式下不容忽视。（3）斜视SAR与正侧视SAR的方位向多普勒中心存在很大区别，主要表现第26页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文为，雷达系统工作在正侧视时，方位向的多普勒中心是零，且固定不变；但当雷达系统工作在斜视模式时，方位向的多普勒中心变为fv2sin()，并且还会dcsq[49]随着斜视角的增加进一步增加。雷达系统接收到的原始回波数据经过方位向傅里叶变换后，方位频谱不再关于多普勒中心对称，当斜视角很大时，甚至会出现了频谱翻褶现象。鉴于SAR斜视成像在军事领域的重要应用价值，及其在成像中呈现出的诸多难点，本文提出了适用于斜视成像的RD算法和FS算法。3.3.1RD成像算法RD算法是SAR经典成像算法之一，其原理简单，计算量小，被广泛应用于正侧视成像处理，但是对于斜视模式，由于距离向和方位向信号耦合严重，导致原始的RD成像算法成像精度很低，甚至在大斜视角情况下，无法完成聚焦处理，本文对其失效原因进行深入研究，提出改进的RD成像算法。根据3.2.5小节的分析可知，差频信号(3.23)中的第一个指数项、第三个指数项和RVP项中均存在距离走动分量，需先将回波信号中的距离走动项加以校正，相应的校正函数为：442rrefH(,)ttexp[jRt()]exp[jKt()Rt()]walkararacc(3.24)42exp{jK[Rt()2(()Rtr)Rt()}2aarefac式中Rt()vtsin()，在去距离走动后目标的距离Rt()与t之间的关系aasqaa为：2232vvcos()cos()sin()sq23sqsqRt()rt()Rt()rtt(3.25)aaa0a2a22rr00通过补偿后，距离徙动中的线性项被消除，仅包含距离弯曲项，只是速度变为了vcos()，此时波束中心指向与等效速度方向垂直，并且多普勒中心也补偿sq为零，因此斜视模式被等效为正侧视模式，此时回波信号可以表示为：4fcsstt(,)exp[jR]exp(2jft)ararc(3.26)442exp[jKt()(Rr)]exp[jKRr()]rrefref2refcc忽略Rt()关于方位慢时间t三次项的影响，将式(3.26)按照驻定相位原理在方aa位向进行傅里叶变换，可以得到：第27页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文4K2rrefSsft(,)exp[jr(t)]exp(2jft)arrefrarcc4rf0K2rref22aexp[jt[1()]()](3.27)rcc2cos(v)sq2exp[jKt]rK2rref22fa2rref式(3.27)中，对[1(t)]()在t处泰勒展开，并rrcc2cos(v)csq忽略高次项，式(3.27)可以近似表达为：4Ssft(,)exp[jr]exp(2jft)ar0ar4r02rrefexp[jK(r)(t)](3.28)refrcc2rref2srcft(,)exp[jKt]arrc式中是变标因子，其表达式为：fa2()f1()(3.29)a2cos(v)sq根据式(3.28)，距离徙动与变标因子有关，即回波信号中存在距离维和方位维的耦合。srcft(,2rc)是二次距离压缩项，该项反映了回波信号中存在距离arref维和方位维的耦合，其表达式为：22rr2rK2(21)ref0ref2srcft(,)exp[j(t)]ar23rccc(3.30)2rK32(21)2r0ref3exp[jt()]35rcc在成像处理之前，我们首先要对回波信号进行RVP项校正，根据2.5小结的分析可知，RVP校正是在距离频域进行的，相应的校正函数可以表达为：2frH(,ff)exp(j)(3.31)RVParK将原始回波信号消除斜置影响后，再变回距离多普勒域，信号可表达为：4Ssft(,)exp[jr]exp(2jft)ar0ar4r02rrefexp[jK(r)(t)](3.32)refrcc2rrefsrcft(,)arc第28页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文根据(3.32)回波信号表达式可知，要对目标进行距离向脉压，需分别校正多普勒频移项、距离徙动项以及二次距离压缩项。1、多普勒频移校正调频连续波SAR由于平台连续运动而产生的多普勒频移项不能够被忽略，必须对其进行补偿，相应的校正因子表达式为：H(,)exp[ftj2ft](3.33)DFCarar消除多普勒频移后，信号可写为：4Ss(,)ftexp[jr]DFCar0(3.34)4r022rrrefrefexp[jK(r)(t)]srcft(,)refrarccc2、距离徙动校正在式(3.34)中，对r进行展开计算，可得0rf0fa221arr1()[1()]002cos(v)22cos(v)sqsq(3.35)22farr022c8vcos()sq式中距离弯曲部分采用了rr的近似，即使得场景中的不同距离处的距离弯c0曲统一为场景中心处的距离弯曲，忽略了距离弯曲的空变性。因此采用场景中心处的距离弯曲对整个场景进行校正，其校正因子为：422fr2racrefH(,)ftexp[jK(t)](3.36)RCMar22rc8vcos()csq去除距离徙动后，信号可以被表达为：4Ss(,)ftexp[jr]RCMar0(3.37)422rrrefrefexp[jKr(r)(t)]srcft(,)0refrarccc3、二次距离压缩补偿二次距离压缩项不仅与目标的距离向信息有关，还与目标的方位向信息有关，反映了距离向和方位向的耦合性，根据式(3.30)可以得出其校正函数表达式为：2rK2(21)2r0ref2H(,)ftexp[j(t)]SRCar23rcc(3.38)2rK32(21)2r0ref3exp[jt()]35rcc第29页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文根据式(3.38)可知，二次距离压缩的校正函数具有空变性，一般当SAR工作在正侧视或小斜视时，可以用场景中心斜距r代替式中的r。对于本文去距离走动后c0的回波信号而言，由于将斜视模式等效为正侧视模式，因此这种替代依然有效。进行二次距离压缩后，信号可以表达为：4Ss(,)ftexp[jr]SRCar0(3.39)42rrefexp[jKr(r)(t)]0refrcc在距离多普勒域完成二次距离压缩后，需要将信号变换到二维频域，此时信号在二维频域的表达结果为：44rfrefrSS(,ff)exp[jr]exp(j)SRCar0c(3.40)T2Krsin[c(f(rr))]r0refc4、补偿参考距离的影响对上式补偿参考距离对成像的影响，需乘以相位保持函数H(,ff):PPCar4rrefH(,ff)exp(jf)(3.41)PPCarrc补偿掉参考距离的影响后，点目标在二维频域的信号表达式为：42KSS(,ff)exp[jr]sin[cTf((rr))](3.42)PPCar00rrrefc可见，回波信号在距离维完成了聚焦。接下来进行方位向处理。5、方位匹配滤波根据式(3.42)可以看出，方位向为线性调信号，只要再乘以其共轭函数，在进行方位向傅里叶逆变换，就可以得到方位脉压结果，其脉压过程见图3.4，图3.4（a）中xxxxx,,,,是距离相同而方位位置不同的五个点目标，图3.4（b）方位12345向匹配滤波函数，将回波信号与其相乘，再经过方位向逆傅里叶变换，即可得到脉压后的结果，如图3.4（c）所示。第30页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文fxxxxax12345()atfa()bt()c图3.4匹配滤波由此分析可知，方位匹配滤波函数为：4H(,ff)exp[jr](3.43)AFCar0将方位匹配滤波后的二维频域信号进行方位逆傅里叶变换，从而得到最终的脉压结果，脉压后的信号可表示为：T2KrsStf(,)sin[c(f(rr))]sin(cft)(3.44)arr0refaac式中，f为方位维多普勒带宽。以上为完整的FMCWSAR斜视RD算法的a处理步骤，其流程如图3.5所示。接收回波H(,)ttwalkar2rrefH(,)ftsrcf(,t)SRCararc方位FFT距离FFT距离FFT4rfrefrH(,ff)exp(j)PPCar2cfr4rH(,ff)exp(j)BRVParH(,ff)exp(j)KAFCar距离IFFT方位IFFTH(,)ftexp(j2ft)DFCarar成像结果H(,)ftRCMar图3.5斜视RD算法流程图第31页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文3.3.2FS成像算法频率变标算法由于考虑了距离弯曲的空变性，因此相对于RD算法而言，其成像结果更为精确，本节即对改进的FS算法作具体说明。根据上一节的分析可知，FMCWSAR斜视回波信号，消除距离走动影响，并进行方位向傅里叶变换后可以被表达为：4Ssft(,)exp[jr]exp(2jft)ar0ar4r02rrefexp[jK(r)(t)](3.45)refrcc2rref2srcft(,)exp[jKt]arrc根据式(3.45)可得成像场景中不同距离位置处目标的距离徙动：r0R()rr(3.46)RCMref0由此可见，R不仅与目标到载机的距离r有关，还与多普勒频率f有关。RCM0a频率变标处理的目的就是在方位频域，将不同方位频率处的目标，按照其距离弯曲的尺度因子改变其距离徙动，最终实现不同方位频率处的距离徙动归一化，这一过程需要三步来实现，结合变标处理示意图3.6，给出FMCWSAR斜视成像距离走动校正后的处理步骤如下：ffrrAABBttrrCC()a()gf运算次序rfrtrtr()b()ffffrrrAABBtrtrtrCC()e()c()d图3.6FS变标处理示意图1、利用频率变标消除距离弯曲的空变性在图3.6中，（a）表示去调频处理后，不同距离处点目标回波信号的时频图，第32页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文A表示近距离点目标，B表示参考距离点目标，C表示近距离点目标。（b）是频率变标函数的时频关系图。对距离t进行变标因子为的变标处理，变标后距离徙r动差为：r0R()rrr(3.47)RCMref0ref此时，R仅是方位向频率的函数，而与距离变量无关，即消除了距离弯曲RCM的空变性。变标函数在方位频域的表达式为：2H(,)exp[ftjK(1)]t(3.48)FSarr经过变标处理后，回波信号变为：4Ss(,)ftSsft(,)H(,)ftexp[jr]exp(2jft)FSararFSar0ar4r02rref22exp[jK(r)(t)]exp[jK()]t(3.49)refrrcc2rref2srcf(,t)exp[jKt]arrc图3.6（c）展示出了回波信号经过频率变标处理后的结果，图中实线是尺度变换后的结果，虚线表示未经变换前的结果，对比可以看出，变标处理使得目标信号的中心频率变为原来的倍。具体表现为，远距离点目标A的中心频率变小，参考距离点目标B中心频率并未改变，近距离点目标C的中心频率变大。与此同时还发现，目标信号被引入了线性调频项，不再是单频信号。2、消除剩余视频相位项图3.6（d）是剩余视频相位校正函数。对其校正一般是在距离频域进行，其表达式为：2frH(,ff)exp(j)(3.50)RVParK将变标处理后的信号变到二维频域，消除斜置影响，再变回距离多普勒域，信号可写为：4Ss(,)ftexp[jr]exp(2jft)RVPar0ar4r02rref22exp[jK(r)(t)]exp[jK()]t(3.51)refrrcc2rrefsrcf(,t)arc图3.6（e）是剩余视频相位校正后的结果，可以发现，回波信号去除RVP后，不同距离向上的点目标回波信号在时间上是对齐的。第33页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文3、补偿掉二次相位误差项，完成逆频率变标处理图3.6（f）是逆频率标尺变换函数，其在距离多普勒域的表达式为：22H(,)exp[ftjK()]t(3.52)IFSarr逆变标处理后，信号变为：4Ss(,)ftexp[jr]exp(2jft)IFSar0dr(3.53)4r022rrrefrefexp[jK(r)(t)]srcf(,t)refrarccc图3.6（g）是逆变标后的结果。从图中可以看出，逆变标消除了变标函数引入的二次相位项，使得不同距离处点目标的回波信号又变回了原来的单频信号，只是此时的信号频率是原始回波信号频率的倍。4、补偿多普勒频移由于平台连续运动而产生的多普勒频移项，对其补偿可以直接在回波信号的距离多普勒域进行，校正因子表达式为：H(,)exp[ftj2ft](3.54)DFCarar消除多普勒频移后，信号可写为：4Ss(,)ftexp[jr]DFCar0(3.55)4r022rrrefrefexp[jK(r)(t)]srcf(,t)refrarccc5、距离块搬移，消除剩余的距离徙动：频率变标处理后，已经消除了距离弯曲的空变性，在这里需要对整个场景归一化后的距离弯曲进行校正，校正因子为：412rrefH(,)ftexp[jKr(1)(t)](3.56)BVarrefrcc块搬移之后，RCM完全得到校正，此时信号表达式为：4Ss(,)ftexp[jr]BVar0(3.57)422rrrefrefexp[jKr(r)(t)]srcf(,t)0refrarccc6、二次距离压缩校正二次距离压缩反映了距离向与方位向的耦合信息，其校正函数表达式为：第34页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文2rK2(21)2r0ref2H(,)ftexp[j(t)]SRCar23rcc(3.58)2rK32(21)2r0ref3exp[jt()]35rcc用测绘带中心点的斜距r代替式(3.58)中的r，这相当于场景中处的目标实现c0了完全聚焦。完成二次距离压缩后，信号可以表达为：4Ss(,)ftexp[jr]SRCar0(3.59)42rrefexp[jKr(r)(t)]0refrcc将式(3.59)在距离维作傅里叶变换，则有：44rfrefrSS(,ff)exp[jr]exp(j)SRCar0c(3.60)T2Krsin[c(f(rr))]r0refc7、相位保持操作为了保持回波信号的距离向特性不变，需要补偿掉式(3.60)的第二个指数项，补偿因子为：4rfrefrH(,ff)exp(j)(3.61)PPCarc经过相位保持操作后，得到二维频域信号为：42KSS(,ff)exp[jr]sin[cTf((rr))](3.62)PPCar00rrrefc8、方位匹配滤波根据式(3.62)，方位向脉压参考信号可以表达为：4H(,ff)exp[jr](3.63)AFCar0对完成方位向脉压的回波信号作逆傅里叶变换，从而得到的二维脉压结果为：T2KrsStf(,)sin[c(f(rr))]sin(cft)(3.64)arr0refaac式中，f为方位维多普勒带宽。以上为完整的FMCWSAR斜视FS算法的a处理步骤，其流程如图3.7所示。第35页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文接收回波H(,)ttwalkar42Kr1rrefrefH(,)ftexp[j(1)(t)]BVarr方位FFTcc2rrefH(,)ftsrcf(,t)SRCararc2H(,)ftexp[jK(1)]tFSarr距离FFT距离FFT4rfrefrH(,ff)exp(j)PPCar2cfH(,ff)exp(jr)4rRVParH(,ff)exp(jB)KAFCar距离IFFT方位IFFT22H(,)ftexp[jK()]tIFSarr成像结果H(,)ftexp(j2ft)DFCarar图3.7斜视FS算法流程图3.4FMCWSAR斜视成像算法验证3.4.1仿真实验验证为了验证本文所提出的FMCWSAR斜视成像RD算法和FS算法的有效性，本小结进行了仿真实验验证，具体仿真参数如表3.1所示。表3.1斜视SAR仿真实验参数设置参数取值载波频率Ku信号带宽600MHz参考斜距1000m脉冲重复频率2000Hz载机速度40ms脉冲周期400μs波束宽度2.407斜视角30仿真中点目标在方位向和距离向为33点阵，其中方位向点目标间隔10m，距离向点目标间隔50m。利用表3.1中的仿真参数及设置好的点目标位置，生成点目标的原始回波信号在距离多普勒域如图3.8（a）所示，从图中可以看出，斜视SAR的方位频谱存在倾斜现象，并且多普勒中心存在偏移，这与上文分析一致，说明回波仿真结果的第36页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文有效性。距离走动校正后信号在距离多普勒域表现形式如图3.8（b）所示，从图中可以发现，方位向频谱倾斜现象消失，并且校正了方位向的多普勒中心，使得斜视模式等效为正侧视情况。（a）距离走动校正前方位频谱（b）距离走动校正后方位频谱图3.8距离走动校正示意图（a）RD算法9点目标成像结果（b）FS算法9点目标成像结果（c）RD算法中心点目标成像结果（d）FS算法中心点目标成像结果第37页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文（e）RD算方法方位向剖面图（f）FS算法方位向剖面图（g）RD算法距离向剖面图（h）FS算法距离向剖面图图3.9斜视RD算法及FS算法仿真结果对比图3.9展示了斜视RD算法与斜视FS算法的成像结果，现将场景中心点处方位向及距离向分辨率和峰值旁瓣比信息列于表3.2。表3.2点目标量化分析结果方位向距离向分辨率(m)PSLR(dB)分辨率（m）PSLR（dB）理论值0.29-13.30.25-13.3RD算法0.30-10.640.26-12.87FS算法0.30-10.770.26-12.93从图3.9及表3.2可以看出，方位向的峰值旁瓣比并不对称，这是由于SAR成像的点散布函数由其目标频谱决定，而斜视SAR对应的目标频谱非对称，故而其散布点函数非对称。3.4.2车载实验验证为了验证本文所提算法，实验室在2016年于长沙某区域开展了实测数据录取的车载实验，图3.10给出了车载实验系统配置。第38页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文（a）车载系统示意图（b）FMCWSAR系统图3.10FMCWSAR车载实验车载FMCWSAR斜视数据录取实验参数设置如表3.3所示。表3.3斜视SAR车载实验参数设置参数取值载波频率Ku信号带宽600MHz参考斜距1000m脉冲重复频率1000Hz行车速度18.3ms斜视角9（a）斜视RD算法成像结果第39页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文（b）斜视FS算法成像结果图3.11某小岛实测数据处理结果在数据录取实验中，5个角反射器被布置在成像场景中，图3.11给出了RD算法的成像结果和FS算法的成像结果，成像场景大小约为400m500m，将成像场景中标记的角反射器在方位向和距离向剖开，结果见图3.12和图3.13。图3.12RD算法剖面图图3.13FS算法剖面图第40页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文根据图3.12和3.13的剖面图计算分辨率和峰值旁瓣比，计算结果汇总于表3.4。表3.4角反量化分析结果方位向距离向分辨率(m)PSLR(dB)分辨率（m）PSLR（dB）理论值0.25-13.30.25-13.3RD算法0.50-6.220.26-12.99FS算法0.49-5.440.26-12.62根据表3.4的成像结果可知，利用本文所提出的成像算法进行成像处理，能够得到聚焦的图像，但是成像方位向分辨率和峰值旁瓣比与理论值相比，误差较大，这主要是由于在进行成像处理时，并未将运动补偿考虑在内。3.5本章小结本章建立了斜视SAR成像的几何模型，并以此为基础分析了斜视SAR的多普勒特征、方位向分辨率、方位频谱以及距离徙动等特点，并根据斜视SAR具有大的距离走动，小的距离弯曲的特点，提出了适用于斜视成像的RD成像算法和FS成像算法，通过对仿真数据和实测数据的成像处理，获得了聚焦良好的SAR图像，从而验证了本文所提算法应用于斜视成像模式的可行性和有效性。第41页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文第四章FMCWSAR聚束成像算法研究4.1引言FMCWSAR工作于聚束模式时，可以实现对小场景的高分辨率成像，因此其在战场侦察方面具有重要的应用价值，但聚束模式回波信号的方位向分辨率、方位频谱以及距离徙动等特性均有别于条带成像模式，因此本章对聚束SAR的成像特性进行了详细分析，并据此提出了改进的RMA成像算法和改进FS成像算法，并分别进行了仿真实验验证和等效实测数据验证。4.2FMCWSAR聚束成像的特点4.2.1聚束SAR成像几何模型聚束SAR是指天线波束始终照射成像区域的雷达工作模式，其延长了对成像场景中目标的照射时间，从而获得了超高分辨率。FMCWSAR工作于聚束模式的几何模型如图4.1（a）所示，载机飞行高度为H，载机的运动速度为v，天线方位向波束宽度，雷达波束中心扫过目标时的最短斜距为r，成像场景方位向宽度az0为W，合成空孔径长度为L。s假设方位向慢时间的起点是从载机位于A点的时刻开始计算的，此时波束中心线扫过目标P点，经过全时间ttt后，载机运动到B点，为了便于分析，假ar设测绘带内目标点P与场景中心的距离为x0，在聚束SAR合成孔径时间内载n机平台相对与目标点P的视线转角为。并将载机运动航迹与目标点构成的几何关系画在同一平面，如图4.1（b）所示。zvAvtLsBazHrx0r0rt()trtt()oPPWy（a）聚束SAR成像几何示意图（b）载机飞行航线与目标构成的斜平面图4.1聚束SAR几何模型则可得雷达平台与目标点之间的瞬时斜距rtt(,)为：tar第42页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文22rtt(,)r[(vtt)](4.1)tar0ar4.2.2聚束SAR多普勒特征将rtt(,)在t0处泰勒展开，可近似为：tarr2vtartt(,)rt()t(4.2)tararrt()a其中22rt()(vt)r(4.3)aa0雷达平台的连续运动引入的距离向多普勒频移可以被表达为：22drtt(,)2vt2vtaraff(4.4)dadtrt()ra式中，为载波波长，f为方位多普勒频率。由此可将式(3.2)重写为：artt(,)rt()ft(4.5)taraar2令rt()在t0处泰勒展开，可得aa22vtart()r(4.6)a02r0根据式(4.6)及对慢时间的二阶导数，可以的得到多普勒调频率为2222drt()va(4.7)fdr2dtra04.2.3聚束SAR方位分辨率SAR的方位向分辨率是根据多普勒带宽计算求得的，因此，要计算聚束SAR的方位向分辨率，必须计算聚束SAR的多普勒带宽。根据图4.1（b）所示，载机飞行航迹为直线AB，由于载机和目标之间存在相对速度，因此存在多普勒频率，如下：对于A点而言，其对应的多普勒频率为：2cos(v22)f(4.8)A对于B点而言，其对应的多普勒频率为：2cos(v22)f(4.9)B第43页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文则对于场景内任意一点目标P而言，其方位向多普勒带宽可表示为：4sin(v2)B||ff(4.10)aAB因而，聚束SAR方位向分辨率为：vB/(4.11)aa4sin(2)当载机相对于目标的视线转角很小时，聚束SAR方位分辨率可近似为：(4.12)a2可见，聚束SAR方位向分辨率跟目标最短距离r，载机速度v以及天线实孔0径长度等参数均无关，仅与雷达系统的工作波长，雷达系统相对于目标的视线转角有关，方位向的分辨率不再受到雷达天线实孔径长度限制。因此，雷达系统工作在聚束模式时，即使发射窄波束信号进行高增益远距离探测也能得到很高的方位向分辨率。4.2.4聚束SAR方位频谱在SAR成像过程中，频率历程指的是在距离向和方位向上目标回波信号的瞬时频率随着时间的变化过程。假设在成像场景中点目标的分布如图4.2所示，场景中心点为P2，并且P4、P2、P5位于相同的方位位置处，但距离向位置不同；而P1，P2和P3这三个点目标位于相同的距离位置处，但其方位位置不同。vaP3P4P2P5P1t图4.2成像场景中点目标设置对于成像场景中方位相同，而距离不同的点目标P1，P2和P3而言，无论其工作于条带模式还是聚束模式，距离向频率历程的持续时间都是T，距离向频带r宽度均为BKT，如2.4小结图2.4（a）所示。rr但是对于成像场景中距离相同，而方位不同的点目标P4、P2、P5而言，工作于条带模式和聚束模式时，方位向相位历程有很大区别。第44页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文对于正侧视条带工作模式，P4、P2、P5三个点目标随着载机平台的运动，会相继进入雷达照射区域并相继离开，每个点目标受到波束的照射时间相同，均为合成孔径时间T，只是雷达波束照射的起止时间不同，其方位向频率历程如图4.3a所示。faP1P2P3BastriptaTa图4.3条带SAR方位向相位历程方位向带宽B为：astrip22vBKTT(4.13)astripaaar0对于聚束SAR工作模式，在雷达数据录取过程中，波束始终照射各个点目标，因此成像场景中各点目标的频率历程在方位向上有相同的起止时间，均为合成孔径时间T，但与条带SAR不同的是，聚束SAR对于方位位置不同的点目标，其a相对于雷达的运动历程不再相同，而是表现为一组沿着频率轴平行的直线，如图4.4所示。faP5P2P4BataTa图4.4聚束SAR方位向相位历程根据图4.4可以看出，聚束式SAR的方位向带宽是由两部分组成的，其中一部分是回波信号的瞬时多普勒带宽：2w2vw2vwaaaBK||(4.14)aa1vrvr00第45页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文其中v为载机平台的运动速度，w为方位向成像场景长度。为发射信号波长，ar为目标距离。另一部分是由于雷达发射波束持续照射而引起的多普勒带宽，可以0被表达为：22vB||KTT(4.15)a2aaaR两者之和即为聚束SAR的方位向带宽：BBB(4.16)aa12aPRF的选择必须大于多普勒带宽才能确保方位向数据录取不发生混叠。可以明显看出，聚束SAR的方位向带宽B比对应的条带SAR方位向带宽B要大。aastrip4.2.5聚束SAR距离徙动分析距离徙动其实质就是载机平台与目标点之间的距离变化，这种变化会使得同一个目标在不同的方位时刻具有不同的距离向位置，聚束SAR与条带SAR产生距离徙动的原理是一样的，但相比于条带SAR，聚束SAR的距离徙动也有其独特的特点，主要表现在：（1）聚束SAR的分辨率一般要高于条带SAR，而随着系统分辨率的增加，距离徙动也将变得更加明显，距离徙动路径跨越的距离门数相比于条带模式将变得更多。（2）对于条带SAR而言，相同距离不同方位的目标，距离徙动的路径是相同的，区别仅在于方位时间上有时延；但是对于聚束SAR而言，成像场景中所有点目标都始终处于雷达系统波束照射之下，对于方位位置不同的点目标，其具有不同的距离徙动路径，但是对于每个目标而言，距离徙动路径起止时刻是相同的。以图4.2给出的同一距离位置，不同方位位置的三个点目标P4、P2和P5为例，在图4.5中描述出了条带SAR与聚束SAR距离徙动的区别。P5P5点的距离徙动路径P2P2点的距离徙动路径P4P4点的距离徙动路径（a）条带SAR距离徙动第46页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文P5点的距离徙动路径P5P2P2点的距离徙动路径P4P4点的距离徙动路径（b）聚束SAR距离徙动图4.5条带SAR聚束SAR距离距离徙动比较根据式(4.6)，聚束SAR的距离徙动量可以表示为：22vtart()rt()r(4.17)aa02r04.2.6聚束SAR回波信号聚束式SAR的回波信号与式(2.24)一致，区别仅在于其方位窗函数与波束在方位向照射的起止时间有关，可以被表达为：tf4acstt(,)rect()exp[j(rr)]ifartrefTca(4.18)442exp[jKt()(rr)]exp[jKr(r)]rreftref2trefcc将式子(4.5)带入到去调频回波(2.24)中的第一个指数项，并忽略信号包络和常数项的影响，则有：4fcstt(,)exp[jr]exp(2jft)ifraarc(4.19)442exp[jKt()(rr)]exp[jKr(r)]rreftref2trefcc[44]在距离向，由于载机平台的连续运动引起的距离变化量很小，因此rtt(,)可tra以用rt()代替，则式(4.19)可以表示为：a4fcstt(,)exp[jr]exp(2jft)ifararc(4.20)442exp[jKt()(rr)]exp[jKrr()]rrefref2refcc第47页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文4.3FMCWSAR聚束成像算法SAR系统工作于聚束模式时，波束始终指向一个固定的成像区域，从而获得了更长的合成孔径时间，实现了方位超高分辨率成像。显然聚束SAR成像场景小，[54][55]但分辨率很高。相比于条带SAR，聚束SAR主要有如下特点：[56]（1）条带SAR天线波束指向固定不变，与载机平台运动方向保持固定角度；聚束SAR天线波束指向需要实时调整，使得波束始终照射同一成像场景。（2）条带SAR的方位向分辨率由天线的波束宽度决定，成像区域的大小由数据采集长度决定；聚束SAR则不同，方位向分辨率取决于数据采集长度，成像[57]区域的大小取决于雷达系统的波束宽度。（3）条带SAR成像场景内每个目标的多普勒中心一致，各点目标多普勒历[58]程一致，差别仅是方位向不同点目标被波束照射的时间不同，因而存在时延；聚束SAR成像场景内各点目标的多普勒中心时变，各点目标所在方位位置与其多普勒历程有关，非场景中心的点目标相对于场景中心点目标，其多普勒频谱均有所偏移，但各点目标回波在方位时间上完全对齐。（4）条带SAR的方位向带宽仅与雷达发射波束照射时间有关，而聚束SAR的方位向带宽不仅包含由于雷达发射波束持续照射而引起的多普勒带宽，还包含雷达回波信号的瞬时多普勒带宽，因此聚束SAR的方位向带宽大于条带模式，对其进行方位向数据录取需要更大的脉冲重复频率。（5）聚束SAR的分辨率明显高于条带SAR，因此其距离徙动问题更加突出。鉴于聚束SAR在小场景高分辨率战场侦察方面的重要应用价值，本文对FMCWSAR聚束成像模式进行深入研究，提出了适用于聚束模式的RM算法和FS算法。4.3.1RM成像算法对式子(4.20)进行整理可得:42stt(,)exp(2jft)exp[jKrr()]ifarar2refc(4.21)4fcexp[jK(t)(rr)]rrefrefcc根据匹配滤波原理可知，要想实现回波信号的方位维和距离维脉压，需分别[50]对式(4.21)中的三相位项进行处理，具体实现步骤如下：1、RVP校正式(4.21)中第二个指数项是由于去调频操作引入的剩余视频相位项，该项可通2.5小结分析的去斜处理来消除，其过程包含一次傅里叶变换，一次相位相乘以及第48页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文一次逆傅里叶变换，经过去斜校正后，回波信号可以被表达为：4fcss(,)ttexp(2jft)exp[jK(t)(rr)](4.22)rvpararrrefrefcK2、将回波信号变换到二维波数域将此时的信号变换到距离频域，需要注意的是，这里的距离频域并不是通过距离向FFT得到的，而是通过等价代换得到的，即有：fKt()(4.23)trref由此回波信号(4.22)可以改写为:4ss(,)tfexp(2jft)exp[j(ff)(rr)](4.24)rvpatarctrefc考虑到频率为f的信号，对应的波数为K4fc，则差频信号f对应的波ccct数为K4fc，于是将回波信号(4.24)变换到波数域，则有：ttsS(,tK)exp(2jft)exp[jKrr()](4.25)rvpaRarRref式中KKK，根据xvt，则rrt()可用rx()代替，此时回波信号可进Rcta一步被改写为：sS(,xK)exp(2jft)exp[jKrx(()r)](4.26)rvpRarRref22式中rx()(xx)r，将(4.26)从慢时间域t变换到多普勒域f，考虑到n0aa沿着飞机飞行方向的波数K与f的关系为K2fv，于是得到回波在波数域xaxaKK二维平面的表达式为：xR22SSKK(,)exp(2jft)exp[(jKxrKKKr)](4.27)xRarxn0RxRref3、多普勒频移校正式(4.27)中第一个指数项是由于天线的连续运动导致的多普勒频移项，这是FMCWSAR所特有的，对其补偿函数为：H(,)exp[ftj2ft](4.28)DFCarar4、二维匹配滤波对(4.27)中的第二个指数项进行匹配滤波处理，匹配函数为：22H(KK,)exp[(jrKKKr)](4.29)mfxRcRxRref二维匹配滤波有两个作用：一是用场景中心处的距离弯曲校正整个成像场景的距离弯曲，这样场景中心处的距离弯曲全部被校正，但对于成像场景中其他位置的目标有过补偿部分，也有欠补偿部分；二是完成了方位向线性调频信号的去调频处理。二维匹配滤波后的信号为：22SS(KK,)exp{[jKx(rr)KK]}(4.30)mfxRxn0cRx第49页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文5、Stolt变换匹配滤波后回波信号在波数域KK坐标系下支撑区如图4.6（a）所示，可xR惜的是，二维波数域KK不是一个正交直角坐标系，因此需要通过Stolt插值，xR使得SAR回波数据适当弯曲，从而补偿成像场景中不同位置处的距离弯曲，完成聚焦处理。Stolt变换定义为：22KKK(4.31)yRxKKxxKKyR（a）Stolt变换前（b）Stolt变换后图4.6Stolt变换在成像处理过程中，通常先根据K和K的变化求出K的变化范围，然后在xRyKK域，对K进行均匀采样。再利用公式(4.31)，将K中的均匀采样点赋值到xyyyKK域，最后通过插值，使得数据采样点处具有正确的数值。插值后信号的支xR撑区如图4.6（b）所示。经过Stolt变换后，回波信号可以被表达为SS(KK,)exp{[jKxKr(r)]}(4.32)stoltxRxny0c对此时信号进行距离维傅里叶变换，方位维逆傅里叶变换即可得到最终SAR图像。算法处理流程如图4.7所示原始数据Stlot插值距离FFT2fH(,tf)exp(jr)距离FFTRVParK距离IFFT方位IFFT方位FFT图像H(,)ftexp(j2ft)DFCarar22H(KK,)exp[(jrKKKr)]mfxRcRxRref图4.7聚束RM算法流程图第50页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文4.3.2FS成像算法[53][59]对于聚束SAR成像而言，其用FS算法对距离向处理与条带模式完全相同，本节将不再赘述，其主要区别在于方位向处理，下面具体介绍。对于条带SAR而言，一般采用匹配滤波的方式实现方位向聚焦，这是因为对于线性调频信号而言，经过匹配滤波处理之后，在频率过零的时刻将会出现峰值输出，因此条带模式方位向处理适合采用匹配滤波的方法实现，具体过程见3.3.1节图3.4。但是对于聚束SAR成像而言，成像场景中各点目标的多普勒历程，与其所在方位位置相关，是空变的，所有非成像场景中心位置的点目标，在方位维的多普勒历程相较于成像场景中心而言都有偏移，并且这种偏移会随着方位向成像场景的增加而不断加大，最终可能造成某些回波信号的多普勒历程不再经过零频，如图4.8（a）所示。其中xxxxx,,,,是具有相同距离位置，而方位位置不同的五个12345点目标。x1ffaax2Derampx1x3x2x4x3xtt5()ax()b4x5傅里叶变换()cfa图4.8谱分析法示意图对这五个点目标进行匹配滤波处理，xxx,,三个点目标由于经过零频，因此234可以得到聚焦的输出结果，但是对于xx,这两个目标，由于频率过零处不在处理15时间内，即使目标的频率历程出现在合成孔径时间里，但经过匹配滤波处理之后也不会出现峰值输出。从这里可以看出，采用匹配滤波的方式处理聚束SAR方位向数据，需要对方位向成像场景的大小作出限制。除此之外，从图4.8还可以看出，对于距离位置相同的点目标，其调频率相同，并且对于聚束SAR而言，各点目标的频率历程起止时间也相同，因此对于聚束SAR第51页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文成像模式，方位向处理采用谱分析的方法更加合适。由第三章的分析可知，FS算法在进行完距离向处理后，信号在距离多普勒域可以表达为：t4aSS(,ff)rect()exp[jr]BVar0Ta(4.33)T2Krsin[c(f(rr))]r0refc由式(4.7)可知，不同斜距处的目标方位调频率是不同的，因此在采用谱分析算法之前，需先校正不同斜距处在方位向上产生的几何形变，根据(4.33)可得，校正函数为：4H(,ff)exp[jr](4.34)AFCar0方位形变校正后信号在二维频域可以表示为tT2KarSS(,ff)rect()sin[c(f(rr))](4.35)AFCarr0refTca谱分析法首先对方位校正后的数据在方位多普勒域进行重调频处理，重调频后的时频关系如图4.8（b）所示，重调频函数为：2Hf(,f)exp(jf)(4.36)1araKarefK为参考位置处的调频斜率，其表达式为：aref22vK(4.37)arefrref经过这一步骤处理，方位信号变为标准的线性调频信号。对此时的信号作方位向逆傅里叶变换，可得：tT2KarsS(,tf)rect()sin[c(f(rr))]AFCarr0refTca(4.38)2exp(jKt)arefa经过上述步骤处理之后，成像场景中各点目标的多普勒调频斜率均与参考位置r处的保持一致，因此可以进行统一的去调频处理。根据式(4.38)方位Dermapref函数为：2Htf(,)exp(jKt)(4.39)2ararefa方位向去调频处理后，再进行方位向傅里叶变换，就可以得到最终成像结果，FMCWSAR聚束模式FS成像算法完整处理流程如图4.9所示。第52页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文原始数据距离FFT方位FFT4rfrefrH(,ff)exp(j)2PPCarHFS(,)ftarexp[jK(1)]trc4rH(,ff)exp(jB)AFCar距离FFT2Hf(,f)exp(jf)1ara2KfarefH(,ff)exp(jr)RVParK方位IFFT距离IFFT2Ht(,f)exp(jKt)2ararefa22H(,)ftexp[jK()]tIFSarr方位FFTH(,)ftexp(j2ft)DFCarar2rrefH(,)ftsrcf(,t)SRCarar42Krc1r图像refrefH(,)ftexp[j(1)(t)]BVarrcc图4.9聚束FS算法流程图4.4FMCWSAR聚束成像算法验证4.4.1仿真实验验证根据上一小结的理论分析推导，我们得到了FMCWSAR距离徙动算法和频率变标算法的完整处理流程，本节将开展仿真分析对其正确性进行检验，仿真参数如表4.1所示。表4.1聚束SAR仿真实验参数设置参数取值载波频率Ku信号带宽600MHz参考斜距1000m脉冲重复频率1000Hz载机速度40ms脉冲周期400μs积累角4.8点目标设置与3.32节一致。按照图4.7的处理流程，得到如下成像结果：图4.10（a）是成像场景匹配滤波处理后在KK域的表现结果，图4.10（b）xy为Stolt插值后，信号在KK的表现结果，从图中可以看出，SAR回波数据变xy得弯曲，成像场景中非参考距离处点目标距离徙动得到完全校正。第53页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文（a）Stlot插值前波束域信号形式（b）Stlot插值后波束域信号形式图4.10Stolt插值（a）RM算法9点目标成像结果（b）FS算法9点目标成像结果（c）RM算法中心点目标成像结果（d）FS算法中心点目标成像结果（e）RM算方法方位向剖面图（f）FS算法方位向剖面图第54页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文（g）RM算法距离向剖面图（h）FS算法距离向剖面图图4.11聚束RM算法与FS算法仿真结果对比图4.11展示了聚束RM算法与聚束FS算法的成像结果，现将场景中心点处方位向及距离向分辨率和峰值旁瓣比信息列于表4.2。表4.2点目标量化分析结果方位向距离向分辨率(m)PSLR(dB)分辨率（m）PSLR（dB）理论值0.13-13.30.25-13.3RM算法0.13-13.200.26-13.02FS算法0.13-13.200.26-12.76从仿真结果可以看出，RM算法和FS算法的分辨率均非常接近于理论值，但是考虑到成像处理的实时性，RM算法中的Stolt插值操作加重了处理负担，增加了成像处理的时间，而FS算法只包含FFT和复乘操作，所以更适合于实时成像处理。4.4.2等效聚束模式回波数据的获取方法在没有实测聚束模式数据的情况下，为了验证本文算法的有效性，借鉴文献[51][52]中的方法，基于宽波束条带模式的实测数据可以得到等效的聚束模式数据，具体方法如下：FMCWSAR工作于条带模式成像几何如图4.12所示，雷达系统方位向波束宽度为，波束中心到载机最近距离为r，合成孔径长度为Lr，载机由A点csc飞到B点的过程中，经过的路程为L，当此路程小于条带模式合成孔径长度L时，es雷达系统在A点时的波束覆盖范围和在B点时的波束覆盖范围会有部分重叠，即图中长度为w的区域，重叠区域场景中心相对于雷达系统走过的路程L的张角为ae。对于这一重叠区域，可以看作是载机平台从A点飞到B点过程中，始终受第55页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文到雷达系统以一窄波束的持续照射，这一照射过程中所录取的回波数据就可以作为FMCWSAR聚束模式回波数据。ALBercOwaLs图4.12条带模式与等效聚束模式几何关系图根据方位分辨率计算公式(4.12)，我们可以确定方位向波束转角：(4.40)2a因而，条带SAR数据等效为聚束SAR数据的方位向场景范围w为awr2[tan(2)tan(2)](4.41)ac4.4.3机载实验验证上一小结对条带SAR数据转换为聚束SAR数据的原理进行了介绍，本节将利用FMCWSAR条带模式录取的实测数据基于4.4.2节的方法得到等效聚束模式的实测数据，并利用等效数据对本文提出的RM和FS算法进行验证。SAR系统条带模式工作参数和等效聚束模式的工作参数如表4.3所示。表4.3聚束SAR机载实验参数设置参数取值载波频率Ku信号带宽600MHz参考斜距1000m载机速度40ms载机高度500m波束宽度7.2等效波束宽度2.3积累角3.4382015年实验室于陕西某地区开展了多次的实测数据录取实验，为了验证算法的有效性，按图4.13布置30个角反射器，其中有9.5公分，10公分，30公分各第56页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文10个。地距20m地距20m地距30m间隔4m，呈45°间隔4m，呈45°间隔8m，呈45°线线阵排列线阵排列阵排列间隔0.5m×0.5m间隔0.5m×0.5m符号注解9.5cm三10cm直30cm三角反射角反射角反射器器器航线方向图4.13角反射器放置示意图将方位向理论分辨率设为0.175m，此时等效聚束模式的方位向成像场景宽度为40m，方位向波束宽度为2.3，成像积累角为3.438。用本文所提的RM和FS成像算法分别对其成像，结果如图4.14所示。（a）RM算法成像结果（b）FS算法成像结果图4.14布置角反成像结果第57页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文图4.14分别给出了RM算法和FS算法的成像结果，将成像场景中标记的角反射器在方位向和距离向剖开，如图4.15所示。图4.15RM算法剖面图图4.16FS算法剖面图根据图4.15和图4.16得到的剖面图，计算其方位向分辨率及峰值旁瓣比，并将结果汇总于表4.4。表4.4角反量化分析结果方位向距离向分辨率(m)PSLR(dB)分辨率（m）PSLR（dB）RM算法0.32-33.420.27-32.45FS算法0.31-33.880.27-32.44从表4.4可以看出，实际成像结果与理论值有所偏差，这是由于在成像处理中，并未做运动补偿处理，但从成像场景中布置的角反射器聚焦效果来看，已经可以证明本文所提算法的有效性。4.5本章小结本章建立了聚束SAR成像的几何模型，并以此为基础详尽地分析了聚束SAR的多普勒特征、方位向分辨率、方位频谱以及距离徙动等特点，提出了适用于聚第58页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文束成像的RM算法和FS算法，通过对仿真和实测数据的成像处理，获得了聚焦的SAR图像，从而验证了本文所提算法的有效性。第59页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文第五章FMCWSAR多模式一体化成像算法研究5.1引言FMCWSAR多模式成像可以充分利用各成像模式的工作特点，同时兼顾对成像场景的普查与重点区域的详查，从而更加有利于对战场态势的全面把握。本章将详细分析正侧视条带模式，斜视条带模式以及聚束工作模式之间在成像几何、[60]方位频谱、方位分辨率、距离徙动以及回波方程等方面的区别，并据此设计了多模式一体化成像处理流程。5.2正侧视条带模式、斜视条带模式以及聚束模式比较5.2.1成像几何对比正侧视条带模式、斜视条带模式以及聚束模式的方位向几何剖面如图5.1所示。在图中，方位向波束宽度为，合成孔径长度为L，方位向成像场景大小为w，aa天线波束中心聚焦点为O。sesew()aw()bLaLaaa（a）正侧视条带模式（b）斜视条带模式LsaeO()c（c）聚束工作模式图5.1成像几何对比从图5.1中可以发现，正侧视条带模式，在数据采集过程中，雷达系统波束指向固定不变，且与载机飞行方向垂直；第60页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文对于斜视条带模式，在数据采集过程中，雷达系统波束指向虽然仍是固定不变的，但与载机飞行方向并不垂直。可以发现，当载机飞行方向与波束指向之间的夹角变为90时，斜视模式就变成了正侧视模式；对于聚束工作模式，雷达系统波束指向不断变化，并始终指向地面上同一块场景。由于波束指向不同，造成采集数据的差异，这是三种成像模式的本质差别。5.2.2方位频谱对比图5.2给出了正侧视条带模式、斜视条带模式以及聚束模式距离相同而方位不同的5个点目标的频率历程，图中横坐标为时间t，纵坐标为频率f。affaatt（a）正侧视条带模式（b）斜视条带模式fat（c）聚束工作模式图5.2方位频谱对比从图5.2中可以观察出，正侧视条带模式相同距离位置，不同方位位置的各点目标方位频率历程持续时间都为合成孔径时间T，只是由于雷达波束照射目标的a时刻不同，从而使得各目标的多普勒历程出现时间不同；斜视条带模式各点目标的回波多普勒历程与正侧视类似，但其持续时间是正2侧视时的1cos()倍，各点目标的调频率是正侧视时的cos()倍，因此持续时sqsq间变长，调频率变小，并且多普勒中心发生偏移；对于聚束工作模式，回波中的各点目标始终受到波束的照射，因此聚束SAR中各点目标的多普勒历程持续时间相同，但其与条带模式相比仍有其特点，具体表现为对于方位位置不同的点目标，其相对于雷达的运动历程是不一样的，多普第61页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文勒频率历程是在频率上变化的直线。5.2.3方位分辨率对比假定点目标回波的方位向带宽为B，载机飞行速度为v，则方位向分辨率aaa可用如下公式计算得到：va(5.1)aBa其中B||fT(5.2)adra式中f是多普勒调频率。上述分辨率计算公式对正侧视条带模式、斜视条带dr模式以及聚束工作模式均适用，其计算分辨率的主要区别在于不同模式下多普勒调频率与合成孔径时间不同。对于正侧视条带工作模式，调频率与合成孔径时间如下：22vf(5.3)drr0LrDra00T(5.4)avvDvaaa将式(5.3)、(5.4)以及(5.2)带入到(5.1)，可得方位向分辨率为：D(5.5)a2对于斜视条带工作模式，调频率与合成孔径时间为：222vcos()sqf(5.6)drr0Lra0T(5.7)avcos()Dvcos()asqasq因此，斜视条带模式方位向分辨率为：D(5.8)a2cos()sq对于聚束工作模式，其调频率与正侧视条带模式相同，合成孔径时间可以表示为：2sin(r2)0T(5.9)ava因此，聚束工作模式方位向分辨率为：第62页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文(5.10)a4sin(2)从以上分析可知，斜视条带模式的方位向分辨率仅由天线尺寸和斜视角决定，与载机平台的飞行状态毫不相关；正侧视条带模式是斜视条带模式在斜视角为0时的一种特例，其方位分辨仅与天线尺寸有关；聚束模式的方位向分辨率，由雷达系统发射波束相对于目标转动的角度决定，而与雷达系统的参数无关。5.2.4距离徙动对比距离徙动一直是高精度成像处理的难点，对于正侧视条带模式、斜视条带模式以及聚束工作模式，它们产生的原理是相同的，但又存在差异，下面具体分析：对于正侧视条带模式，距离徙动仅包含距离弯曲部分，并且距离位置相同而方位位置不同的点目标，距离徙动的路径是相同的，只是随着雷达系统波束的移动，在方位向有一定的时延。斜视条带模式的距离徙动比较复杂，其距离徙动不仅包含距离弯曲部分，还存在距离走动部分，且以距离走动为主。而且随着斜视角的增加，距离走动将变得更大，但距离弯曲会变得更小。对于斜视条带模式，其距离走动产生的原因是斜视角的存在，使得使得瞬时斜距的表达式发生改变。对于聚束工作模式，由于成像场景中所有点目标一直受到雷达系统波束照射，因此不同方位位置处的点目标距离徙动的路径是不同的，但产生距离徙动的起止时间是相同的。5.2.5回波信号对比雷达系统工作于正侧视条带模式、斜视条带模式以及聚束模式时，由于其波束指向不同，造成接收的回波信号也有差异，具体体现在：对于正侧视条带模式：Xxt24rcfnrtcstt(,)w()w()exp[j(rr)]ifarartrefLTcsr(5.11)442exp[jKt()(rr)]exp[jKr(r)]rreftref2trefcc22rtt(,)r[(vtt)x](5.12)tar0arn对于斜视条带模式，回波方程不变，但斜距发生变化：第63页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文Xxt24rcfnrtcstt(,)w()w()exp[j(rr)]ifarartrefLTcsr(5.13)442exp[jKt()(rr)]exp[jKr(r)]rreftref2trefcc22rtt(,)[(vtt)x]r2[(rvtt)x]sin()(5.14)tararn00arnsq对于聚束工作模式，由于其波束始终照射成像场景，因此其回波表达式为：Xt24rcfrtcstt(,)w()w()exp[j(rr)]ifarartrefLTcsr(5.15)442exp[jKt()(rr)]exp[jKr(r)]rreftref2trefcc22rtt(,)r[(vtt)x](5.16)tar0arn对正侧视条带模式、斜视条带模式以及聚束工作模式的回波信号进行对比可以发现，斜视条带模式与正侧视条带模式的回波信号形式一致，只是接收回波时的几何模型发生改变，导致斜距表达式不同；聚束工作模式与正侧视条带模式的回波信号斜距表达相同，其差别仅在于方位向窗函数不同。5.3FMCWSAR多模式一体化成像处理流程设计根据以上分析，正侧视条带模式、斜视条带模式以及聚束工作模式有其内在联系，对于每种成像模式，都有大量成像算法满足聚焦需求，然而从减小成像处理开销以及计算性能优化的角度讲，希望能够将某种算法做适当修改，从而完成各模式成像处理，基于这种思想，本节设计了多模式一体化成像算法。5.3.1核心处理模块设计FS算法即具有波束域算法的精度，又具有距离多普勒域算法的高效性。因此本文在设计多模式一体化成像算法时，将FS算法作为核心处理模块，其处理流程如图5.3所示。对不同模式的成像处理，可以根据雷达系统的工作模式，对回波数据进行一[61]定的预处理，再经过核心处理模块，就完成了距离徙动校正和距离向脉冲压缩。第64页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文不同模式下原始数据的预处理核心处理模块方位FFT2H(,)ftexp[jK(1)]tFSarr距离FFT2fH(,ff)exp(jr)RVParK距离IFFT22H(,)ftexp[jK()]tIFSarrH(,)ftexp(j2ft)DFCarar2rrefH(,)ftsrcf(,t)SRCararc42Kr1rrefrefH(,)ftexp[j(1)(t)]BVarrcc距离FFT4rfrefrH(,ff)exp(j)PPCarc4rH(,ff)exp(jB)AFCar不同模式下数据的后处理图5.3FS算法核心处理模块5.3.2多模式一体化成像处理流程对于斜视条带模式，针对其具有大的距离走动，小的距离弯曲的特点，校正回波中的距离走动，可以使得斜视模式等效为速度为vcos()的正侧视模式，因sq此利用正侧视模式的成像算法，可以实现对等效后的斜视模式进行成像。正侧视模式斜视模式聚束模式原始数据原始数据原始数据H(,)ttwalkarFS算法核心处理模块2Hf(,f)exp(jf)条带模式斜视模式1arKaaref图像输出图像输出方位IFFT2Ht(,f)exp(jKt)2ararefa方位FFT聚束模式图像输出图5.4多模式一体化成像处理流程第65页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文针对聚束工作模式，由于多普勒历程随着成像场景的增大，可能不再经过零多普勒，因此本文采用谱分析的方法实现方位聚焦。由此，我们给出正侧视条带模式，斜视条带模式以及聚束工作模式一体化处理流程，如图5.4所示。在成像处理中需要注意的是，对于斜视条带工作模式，其变标因子与正侧视条带模式和聚束工作模式不同，其变标因子为fa2()f1()(5.17)a2cos(v)sq5.4本章小结本章对正侧视条带模式，斜视条带模式以及聚束工作模式之间的区别进行了详细分析，并根据本文所提斜视FS成像算法和聚束FS成像算法，设计了一种以传统FS算法为核心的多模式一体化成像处理流程。第66页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文第六章结论与展望6.1本文工作总结FMCWSAR多模式成像是微型SAR发展的一种重要趋势。本文以深入调研国内外研究成果为基础，对FMCWSAR斜视成像模式和聚束成像模式高分辨成像技术进行了深入研究，取得了一系列研究成果，总结如下：1、详细分析了线性调频信号的时域特性与频域特性，并推导了线性调频信号匹配滤波脉冲压缩方法和去调频脉冲压缩方法。接着分析了去调频接收回波信号的特征，详细论述了去调频处理引进剩余视频相位项的消除方法，并给出了FMCWSAR距离分辨率的计算方法。随后指明了FMCWSAR采用去调频处理减小计算量、降低系统复杂度的原因。2、FMCWSAR工作于斜视模式时，由于其波束指向灵活，这将更有利于对战场的侦察和打击，但斜视模式回波信号特性不同于正侧视模式，因此本文建立了FMCWSAR斜视成像几何模型，详细分析了斜视SAR的多普勒特征、方位向分辨率、方位频谱以及距离徙动等特征。并根据斜视SAR的信号特点，提出了改进的RD成像算法和改进FS成像算法。最后通过对仿真数据和实测数据的成像处理，获得了聚焦良好的SAR图像，从而验证了本文所提算法应用于斜视成像模式的可行性和有效性。3、FMCWSAR工作于聚束模式时，可以实现对小场景的高分辨率成像，因此其在战场侦察方面具有重要的应用价值，但聚束模式回波信号的方位向分辨率、方位频谱以及距离徙动等特性均有别于条带成像模式，因此本文建立了FMCWSAR聚束成像几何模型，并对聚束SAR的成像特性进行了详细分析。接着根据聚束SAR回波信号的特点，提出了聚束RM成像算法和FS成像算法，通过对仿真数据和实测数据的成像处理，获得了聚焦良好的SAR图像，从而验证了本文所提算法应用于聚束成像模式的可行性和有效性。4、多模式成像可以充分发挥各成像模式的特点，实现成像场景的普查与详查相结合，更加有利于对战场态势的全面把握。本文详细分析了正侧视条带模式，斜视条带模式以及聚束工作模式之间在成像几何、方位频谱、方位分辨率、距离徙动以及回波方程等方面的区别，并根据这种区别，设计了以FS算法为核心的多模式一体化成像处理流程。6.2未来研究展望第67页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文多模式成像是SAR发展的一种重要趋势，本文对FMCWSAR斜视成像模式和聚束成像模式进行了深入研究，取得了一定的研究成果，但随着本人在SAR成像领域知识的积累和理解的加深，认为可以在如下方面开展更加深入的研究：1、开展滑动聚束、方位扫描等SAR工作模式研究本文主要研究了FMCWSAR的斜视成像模式和聚束成像模式，虽然取得了一定的科研成果，但由于时间精力有限，对其它SAR成像模式并没有进行研究，因此可以在本文研究的基础上，对FMCWSAR多模式成像算法进行扩展。2、多模式运动补偿技术研究FMCWSAR由于其体积小重量轻，常搭载于小型无人机上，因此其更容易受到气流的影响，造成较大的运动误差，从而使得雷达系统接收到的回波信号产生包络误差和相位误差，严重影响成像算法的聚焦质量，因此需要对运动误差的影响进行补偿。3、动目标检测技术研究随着现代军事技术的发展，为了对敌方地面目标进行有效攻击，人们通常希望在获得SAR图像的同时，能够将地面上的运动目标检测出来，并在SAR图像上进行标记，即需要进一步深入研究SAR/GMTI技术。[62]4、多模式成像技术与数字波束形成技术相结合，实现同时多模式成像数字波束形成技术是阵列信号处理的关键技术之一，其可以通过对输出信号阵列的数字加权来控制波束指向，使得波束控制更加灵活，将数字波束形成技术同FMCWSAR多模式成像技术相结合，可以使得单个雷达系统在不同工作模式下瞬时切换，并可以同时执行多种工作模式，因此对其进行深入研究也是FMCWSAR发展的重要趋势。第68页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文致谢时间转瞬即逝，眨眼间两年半的硕士生活就已接近尾声，在这段充满挑战与收获、艰辛与喜悦的时光中，我得到了很多老师、队领导、师兄弟以及同学的关心和帮助，值此论文完成之际，谨向你们致以诚挚的谢意。首先要诚挚地感谢我的老师常文革教授。常老师理论知识渊博，科研功底雄厚，治学态度严谨。在硕士课题研究期间，每当我遇到困难停滞不前时，常老师总能一针见血地指出问题所在，并及时纠正，我在科研中所取得的每一点进步都离不开您的悉心指导。在生活中常老师乐观豁达，待人和善，让我在攻读硕士学位期间感受到了无微不至的关怀，感谢常老师在学术上的指导和生活中的关爱。衷心地感谢黎向阳副教授。黎老师具有敏捷的思维，超群的技艺，渊博的学识，老师在硬件系统设计和调试方面展现出的深厚功底由衷地令我钦佩。在生活中黎老师为人谦和，平易近人，具有高尚的人格魅力，感谢黎老师给予我的诸多关怀。感谢实验室周智敏老师、黄晓涛老师、李悦丽老师、安道祥老师、范崇祎老师、金添老师、朱国富老师、宋千老师、陆必应老师、张汉化老师、李扬寰老师、王建老师、易伟清大姐以及黄莹钰助理等在学习和工作上对我的帮助，在此表示衷心地感谢。感谢同门贾高伟、闫飞飞、田海山、顾承飞、关一夫、刘新群以及已经在工作岗位上的孙文磊、孟祥剑、李凯、随则辉、孙涵涛、宋吉伟、罗灿以及黎耿兄，同时也要感谢两位小师弟陈星宇和朱成斌。贾高伟师兄理论知识踏实，实践经验丰富，是我学术道路上的指路明灯；闫飞飞师兄为人随和，骨干经历丰富，给予了我很多学习和生活中的帮助；田海山师兄学习刻苦，为人踏实，给予了我诸多指点；顾承飞师兄心直口快、正直善良，教会了我为人处世的道理；关一夫师兄对问题见解独到、认识深刻，与关师兄交流，使我的研究生生活更加丰富多彩。各位师兄以身作则，在生活和学习中给予我诸多帮助，在此表示诚挚的谢意。感谢韩智、傅联红、徐招伟、杨潇、段路遥、崔华丽、刘严等队领导的一直以来对我的信任和大力支持。感谢实验室许军毅、谢洪途、邱磊、张军、陈乐平、刘晓聪、冯东、王武等师兄和易盼师姐对我的指导与关心。感谢14级教研室小伙伴王顺达、刘伟豪、罗雨潇、王宽、高飞、戴永鹏、吴科苇、杨洋、董衡对我的帮助。感谢同班兄弟胡玉峰、王敬、莫宇、杨鹏、贺达健、翟亮给予我的支持与鼓励，感谢室友程骞、陶文祥、王健的陪伴。最后，我要感谢我的父母，感谢你们在生活中对我无私的奉献和关怀，是你第69页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文们为我支撑起了成长的天空，让我茁壮成长。你们支持和鼓励是我劈荆斩棘、奋勇拼搏的最强动力！刘喜旺2016年10月第70页 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