多輸入多輸出陣列的機(jī)載前視雷達(dá)成像算法

馬 超 顧 紅 蘇衛(wèi)民 李傳中 陳金立

（1.南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院，江蘇南京210094；2.南京信息工程大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，江蘇南京210044）

多輸入多輸出陣列的機(jī)載前視雷達(dá)成像算法

馬 超1顧 紅1蘇衛(wèi)民1李傳中1陳金立2

（1.南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院，江蘇南京210094；2.南京信息工程大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，江蘇南京210044）

機(jī)載前視成像有著很多潛在的應(yīng)用，如在能見度很低的天氣實(shí)現(xiàn)飛機(jī)的導(dǎo)航和盲降等.針對一種基于多輸入多輸出布陣的機(jī)載前視成像系統(tǒng)，通過結(jié)合調(diào)頻變標(biāo)算法和波束形成技術(shù)，推導(dǎo)出了適用于該機(jī)載前視成像雷達(dá)系統(tǒng)的成像算法，根據(jù)實(shí)際的飛行參數(shù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn).仿真結(jié)果表明：該算法可以對目標(biāo)場景進(jìn)行精確的成像；該系統(tǒng)與普通線陣前視合成孔徑雷達(dá)相比，不僅避開了須求高重復(fù)脈沖周期的問題，也大大減少了天線陣列中使用的陣元數(shù).

多輸入多輸出；前視成像；調(diào)頻變標(biāo)算法；波束形成

引 言

成像雷達(dá)有著不受天氣干擾、成像分辨率高的優(yōu)點(diǎn)，因此被廣泛地應(yīng)用于軍事偵查和民用勘測方面，最典型的成像雷達(dá)屬合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）［1－4］.隨著對飛機(jī)飛行安全要求的提高，航空業(yè)希望能得到一種對飛機(jī)飛行路線正前方向進(jìn)行高分辨成像的系統(tǒng).飛機(jī)可以在該系統(tǒng)的指引下，能在能見度極低的惡劣天氣中進(jìn)行盲降，并在飛行中避免與地面障礙物或前方的山脈相撞.然而傳統(tǒng)SAR工作于前視模式時(shí)存在著低的方位向分辨率以及距離歷程左右模糊問題，因此傳統(tǒng)SAR成像區(qū)域沒有覆蓋飛機(jī)飛行路線的正前方.

為了彌補(bǔ)這塊成像盲區(qū)，德國宇航局在早期最先研制了用于視景增強(qiáng)的SAR成像（Sector Imaging Radar For Enhanced Vision，SIREV）系統(tǒng)［5］，該系統(tǒng)將傳統(tǒng)SAR的天線替換成了線陣，使得該系統(tǒng)可以對飛機(jī)飛行路線正前方扇形區(qū)域進(jìn)行成像.近年來，關(guān)于前視成像［6－8］的研究報(bào)道也越來越多，文獻(xiàn)［9］結(jié)合頻率變標(biāo)（Frequency Scaling，F(xiàn)S）算法，研究了基于線性調(diào)頻中斷連續(xù)波（Linear Frequency Modulated Interrupted Continuous Wave，LFMICW）的機(jī)載前視SAR.文獻(xiàn)［10］采用擴(kuò)展調(diào)頻變標(biāo)（Extended Chirp Scaling，ECS）算法來精確校正距離徙動和幾合形變，方位向則采用調(diào)頻Z變換（Chirp-Z）變標(biāo)處理的成像算法.文獻(xiàn)［11］結(jié)合非線性頻率調(diào)制變標(biāo)方程和調(diào)頻變標(biāo)（Chirp Scaling，CS）算法研究了機(jī)載前視SAR三維成像.文獻(xiàn)［12］提出了一種適用于機(jī)載前視SAR成像的調(diào)頻變標(biāo)CS算法.但由于前視SAR成像的陣列孔徑長度一般只有2～3m，陣列到成像場景中心的距離大于1 km，因此目標(biāo)相對于陣列天線的相干積累角很小.在很小的相干積累角情形下，CS算法或Chirp-Z變標(biāo)處理方法對方位向進(jìn)行聚焦的效果是很有限的.

以上文獻(xiàn)都是采用線陣SAR來進(jìn)行前視成像，線陣由多個(gè)接收陣元和一個(gè)發(fā)射陣元組成.雖然成像系統(tǒng)用的是實(shí)孔徑陣列，但其工作方式如下：整個(gè)系統(tǒng)由一個(gè)發(fā)射陣元向外發(fā)射信號，接收陣元以很高的重復(fù)脈沖頻率（Pulse Recurrence Frequency，PRF）依次切換并接收回波，即單發(fā)單收模式.假設(shè)接收陣元切換速度是vs，這相當(dāng)于模擬了一個(gè)接收陣元以vs速度在方位向上運(yùn)動以形成和線陣長度一樣的合成孔徑.這種工作方式無疑帶來了獲取數(shù)據(jù)時(shí)間長、接收陣元切換頻率PRF高的問題.

目前國外也有將多輸入多輸出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）陣列用于前視成像的研究，文獻(xiàn)［13-14］將MIMO陣列架設(shè)在汽車上，對汽車正前方20～30m處進(jìn)行成像.然而基于MIMO陣列的車載前視成像與機(jī)載前視成像有著很大的不同，因?yàn)槌上駡鼍疤幱谔炀€的近場區(qū)，天線發(fā)射的電磁波應(yīng)考慮為球面波而非平面波.同時(shí)文獻(xiàn)［13-14］針對MIMO前視雷達(dá)采用的成像算法都為時(shí)域的后向投影（Back Projection，BP）算法，該算法對計(jì)算量的消耗很大.

針對以上問題，研究了一種基于MIMO布陣的機(jī)載前視成像雷達(dá)，使用MIMO陣列替換掉了前視SAR系統(tǒng)的線陣，采用快拍方式對飛機(jī)飛行路線正前方向進(jìn)行二維成像，大大縮短了獲取數(shù)據(jù)的時(shí)間.MIMO陣列技術(shù)的引入也帶來了陣列陣元使用數(shù)目少和提高成像分辨率的優(yōu)點(diǎn).在成像算法上，線陣前視SAR雖然用的是實(shí)孔徑天線，但是在算法的推導(dǎo)上仍是模擬天線的運(yùn)動來合成孔徑，這些算法都無法直接移植到MIMO實(shí)孔徑的機(jī)載前視成像雷達(dá)中.因此文中結(jié)合CS算法和波束形成（Digital Beam Forming，DBF）技術(shù)，推導(dǎo)并給出了適用于MIMO布陣機(jī)載前視成像雷達(dá)的成像算法.其中CS算法用于校正距離徙動并對距離向進(jìn)行精確的聚焦，波束形成技術(shù)用于方位向的聚焦.最后根據(jù)實(shí)際飛行參數(shù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該算法的可行性和有效性.

1 機(jī)載前視成像雷達(dá)的幾何模型

基于MIMO布陣的機(jī)載前視成像雷達(dá)幾何模型如圖1所示.其中x軸與飛機(jī)飛行方向一致，定義為距離向，y軸為MIMO線陣的布陣方向，定義為方位向，z軸為高度方向.飛機(jī)沿x軸的飛行速度為v，高度為h，波束視角為θ.MIMO陣列的發(fā)射陣元分別放置于陣列天線的兩端，接收陣元等間隔分布，具體的MIMO陣列設(shè)計(jì)可參考文獻(xiàn)［15］，為了避免設(shè)計(jì)多種相互正交波形的難題，發(fā)射陣元采用如圖2所示的時(shí)分工作模式［16］.

圖2 中最左邊的陣列為原始的MIMO陣列，示意該陣列是由4個(gè)發(fā)射和4個(gè)接收陣元組成，根據(jù)等效相位中心原理等效出16個(gè)均勻分布的虛擬陣元.飛機(jī)沿x軸方向以速度v飛行，在4個(gè)時(shí)間點(diǎn)每次只有1個(gè)發(fā)射陣元發(fā)射信號，相對應(yīng)4個(gè)自發(fā)自收虛擬陣元的位置為圖中灰色方塊表示.圖中的4個(gè)時(shí)刻共同組成了一個(gè)孔徑周期.可見時(shí)分工作模式會使得一個(gè)孔徑周期中等效陣元不在同一條直線上，因此在進(jìn)行成像前需要對回波數(shù)據(jù)進(jìn)行快拍之間的運(yùn)動補(bǔ)償.

2 回波信號建模

根據(jù)圖1前視成像幾何模型進(jìn)行回波建模，設(shè)MIMO陣列共有M個(gè)發(fā)射陣元和N個(gè)接收陣元，ym和yn分別為第m個(gè)發(fā)射陣元和第n個(gè)接收陣元在y軸上的坐標(biāo)，點(diǎn)目標(biāo)P的坐標(biāo)為（x0，y0，z0），目標(biāo)到第m個(gè)發(fā)射陣元和第n個(gè)接收陣元的瞬時(shí)斜距為Rt，m和Rr，n，且有：

由式（1）和式（2）可得總斜距為

式中，

設(shè)發(fā)射陣元發(fā)射的線性調(diào)頻（Linear Frequency Modulated，LFM）信號為

式中：τ為距離向的快時(shí)間；Tp為脈沖時(shí)寬；fc為載頻，Kr為LFM信號的調(diào)頻斜率.由式（3）～（5）可得MIMO布陣的機(jī)載前視成像雷達(dá)回波數(shù)據(jù)為

式（6）中：σ為目標(biāo)的后向散射系數(shù)；c為光速；wr和wy分別為距離向和方位向窗函數(shù).由于收發(fā)陣元分置，式中Rm，n包含了收發(fā)斜距歷程為雙根號相加形式，為后續(xù)成像算法的推導(dǎo)增加了復(fù)雜度，采用等效相位中心原理（Equivalent Phase Center，EPC）將收發(fā)分置模式等效為自發(fā)自收的模式.根據(jù)EPC原理，當(dāng)發(fā)射陣元和接收陣元在y軸上的坐標(biāo)分別為ym和yn時(shí)，等效得到的虛擬陣元在y軸上的坐標(biāo)為ym，n＝（ym＋yn）／2，則回波斜距式（3）可以等效為

Re即為等效的自發(fā)自收虛擬陣元與目標(biāo)之間的斜距，因此式（6）回波數(shù)據(jù)可以改寫為

由等效相位中心原理引入的路程差為

為了補(bǔ)償由路程差造成的相位差，需要將回波數(shù)據(jù)與式（10）相位補(bǔ)償函數(shù)相乘.

MIMO陣列發(fā)射陣元采用時(shí)分工作模式，一個(gè)孔徑周期中等效陣元不在同一條直線上，因此在進(jìn)行成像前需要對回波數(shù)據(jù)進(jìn)行快拍之間的運(yùn)動補(bǔ)償.式（11）為第Nt個(gè)快拍的運(yùn)動補(bǔ)償函數(shù)，其中ΔTPR為發(fā)射陣元之間發(fā)射信號的時(shí)間間隔，λ為載波波長.

3 成像算法

針對機(jī)載前視成像雷達(dá)中目標(biāo)相對于陣列天線的相干積累角很小的特點(diǎn)，采用CS算法和波束形成技術(shù)相結(jié)合的方法來對場景進(jìn)行成像.其中CS算法用于校正距離徙動并對距離向進(jìn)行聚焦，波束形成技術(shù)用于方位向的聚焦，并且在MIMO布陣機(jī)載前視成像雷達(dá)的幾何模型上推導(dǎo)并給出了該算法的具體解析式.

3.1 距離向數(shù)據(jù)壓縮將式（8）回波信號變換到方位波數(shù)域Ky，有

式中：

式（12）中第一個(gè)指數(shù)項(xiàng)為距離向調(diào)制；第二個(gè)指數(shù)項(xiàng)為距離徙動引起的方位向波數(shù)域調(diào)制；第三個(gè)指數(shù)項(xiàng)包含了目標(biāo)橫向位置信息.式（13）為距離徙動因子；式（14）為被距離／方位耦合改變后的距離向調(diào)頻斜率；式（15）為瞬時(shí)斜距在距離-方位向波數(shù)域的表達(dá)式，其中包含了距離徙動因子，并且距離徙動的大小為方位向波數(shù)域Ky的函數(shù).

CS算法在校正距離徙動時(shí)分為兩步處理，分別為補(bǔ)余距離徙動校正和一致距離徙動校正［17］.我們首先進(jìn)行補(bǔ)余距離徙動校正，式（16）為CS操作時(shí)使用的變標(biāo)方程，其中Rref為陣列天線到場景中心的斜距，且α（Ky）＝1／β（Ky）－1.

將式（12）與變標(biāo)方程式（16）相乘以完成補(bǔ)余距離徙動校正，并對距離向做傅里葉變換（Fast Fourier Transformation，F(xiàn)FT）得

式中，φΔ（Ky；R0）為補(bǔ)余距離徙動校正后的附加相位，在后續(xù)方位處理時(shí)會被補(bǔ)償?shù)?，φΔ（Ky；R0）表達(dá)式為

式（17）中第一個(gè)指數(shù)項(xiàng)表示變標(biāo)后的距離調(diào)制，為fτ的二次函數(shù)，它微弱地依賴于距離和方位.第二個(gè)指數(shù)項(xiàng)包含了點(diǎn)目標(biāo)位置信息.第三個(gè)指數(shù)相即將在一致距離徙動校正和二次距離壓縮時(shí)被補(bǔ)償?shù)?，第四個(gè)指數(shù)項(xiàng)包含方位調(diào)制，可近似為一個(gè)隨距離R0變化的關(guān)于方位波數(shù)域Ky的二次函數(shù).用于距離壓縮、一致距離徙動校正的參考函數(shù)為

將式（17）與（19）相乘并對距離維做逆傅里葉變換（Inverse Fast Fourier Transformation，IFFT），至此得到了距離向數(shù)據(jù)壓縮后的信號

3.2 方位向數(shù)據(jù)壓縮

先補(bǔ)償?shù)羰剑?0）中的附加相位φΔ（Ky；R0），然后對方位向做逆傅里葉變換得到的數(shù)據(jù)為

圖3為垂直航向切面圖，示意了點(diǎn)目標(biāo)（x0，y0，z0）與陣元之間的幾何關(guān)系.將式（21）中的第二個(gè)指數(shù)項(xiàng)改寫成關(guān)于目標(biāo)的極坐標(biāo)形式，有

式（22）中目標(biāo)方位角正弦值sinθ0＝y(tǒng)0／R0，其中第一個(gè)指數(shù)項(xiàng)包含了虛擬陣元和目標(biāo)位置的二次函數(shù)，需要將其補(bǔ)償?shù)?，補(bǔ)償函數(shù)為

式（22）中第二個(gè)指數(shù)項(xiàng)包含了目標(biāo)方位角信息，因此可以利用波束形成技術(shù)來對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理.波束形成是指對來自多個(gè)相位中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行相干聯(lián)合處理，從而提供對空間角度的選擇性接收，即通過改變陣元加權(quán)系數(shù)形成天線波束并使其指向某一角度方向.設(shè)天線波束在方位向的張角為［－θα／2，θα／2］，通過改變陣元的權(quán)系數(shù)在方位向上形成K個(gè)波束指向，波束形成的權(quán)矢量h為

式中：

設(shè)在斜距向的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)為Q，式（22）與式（23）相乘經(jīng)過相位補(bǔ)償后，將信號改寫成矩陣形式s（ym，n）＝［s（τ1，ym，n）…s（τQ，ym，n）］′，其中τq為斜距向的離散采樣時(shí)間點(diǎn)，且q∈［1，Q］，則利用波束形成技術(shù)對方位向進(jìn)行壓縮的操作如下：

式中：S為Q×MN維信號矩陣；H為MN×K維波束形成的權(quán)系數(shù)矩陣；矩陣I即為距離和方位向聚焦后的數(shù)據(jù)，最后將數(shù)據(jù)從極坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到笛卡爾坐標(biāo)系，得到最終的圖像.推導(dǎo)的適用于MIMO布陣機(jī)載前視成像雷達(dá)的算法流程圖如圖4所示.

4 仿真結(jié)果與分析

仿真參數(shù)是參考實(shí)際前視成像雷達(dá)系統(tǒng)［5］設(shè)定的，由于使用的是MIMO陣列，部分參數(shù)有適當(dāng)?shù)男薷?發(fā)射陣元分別放置于陣列天線的兩端，接收陣元等間隔分布，發(fā)射陣元的間距為Δdt＝2d，接收陣元的間距為Δdr＝6d，發(fā)射陣元與接收陣元的間距為Δdt，r＝d，d＝λ／2.仿真參數(shù)如表1所示.

實(shí)驗(yàn)設(shè)有9個(gè)點(diǎn)目標(biāo)，平鋪在整個(gè)成像區(qū)域.圖5（a）為動態(tài)范圍30dB的點(diǎn)目標(biāo)成像結(jié)果，圖5（b）、5（c）為成像場景左上角和場景中心點(diǎn)目標(biāo)的二維等值線圖，圖5（d）、5（e）分別為場景中心點(diǎn)目標(biāo)的距離向和方位向的脈壓曲線.

從圖5（a）可以看出，9個(gè)點(diǎn)目標(biāo)都被聚焦到正確的位置，從圖5（b）、5（c）可以更加清晰地觀察兩個(gè)點(diǎn)目標(biāo)的脈沖響應(yīng)，由圖5（d）、5（e）可以得到點(diǎn)目標(biāo)的距離向和方位向分辨率，以及峰值旁瓣比和積分旁瓣比，將仿真得到的結(jié)果與理論值進(jìn)行比較，如表2所示.其中理論的距離向分辨率計(jì)算公式為ρr＝c／（2Bsinθ），方位向分辨率計(jì)算公式為ρα＝λR／L，R為點(diǎn)目標(biāo)到陣列天線的距離，L為陣列天線的長度，如果是MIMO陣列，L為發(fā)射陣列與接收陣列長度的和.

由表2的指標(biāo)可以看出，仿真結(jié)果與理論值基本吻合，因此將CS算法和DBF技術(shù)相結(jié)合，提出的適用于MIMO布陣機(jī)載前視成像雷達(dá)的成像算法是有效的.由于成像雷達(dá)使用的陣列長度只有2～3m，飛機(jī)飛行的高度一般在1km以上，如果前視角較大，則目標(biāo)與雷達(dá)之間的斜距會達(dá)到數(shù)千米，因此目標(biāo)相對與陣列天線的相干積累角很小.此時(shí)再直接采用CS算法［12］或Chirp-Z變標(biāo)處理方法［10］對方位向進(jìn)行聚焦，過小的方位向多普勒帶寬會使得聚焦算法失效.再將仿真結(jié)果與文獻(xiàn)［5］做比較，表3給出了成像結(jié)果指標(biāo)對比.

由表3可以看出，基于MIMO布陣的機(jī)載前視成像雷達(dá)與普通線陣前視SAR相比，不僅天線陣列使用的陣元數(shù)大大減少，而且方位向分辨率得到了成倍的提高.前面曾提到，方位向分辨率計(jì)算公式為ρα＝λR／L，如果是SAR成像，則L為合成孔徑長度的兩倍.雖然線陣前視SAR在成像過程中，模擬接收天線在沿方位向運(yùn)動，但線陣SAR中的發(fā)射天線是固定不動的，因此L不再為合成孔徑長度的兩倍，而等于線陣的長度，即表3中的2.850m.在MIMO布陣的前視成像雷達(dá)中，計(jì)算公式中的L為發(fā)射陣列與接收陣列長度的和，其值為5.656m.因此相比與普通線陣前視SAR，MIMO布陣前視成像雷達(dá)方位向分辨率得到了成倍的提高.

5 結(jié) 論

將MIMO技術(shù)引入到機(jī)載前視SAR成像中，研究了一種在方位向布置MIMO陣列的機(jī)載前視成像雷達(dá)系統(tǒng).與普通線陣前視SAR相比，MIMO技術(shù)的引入不僅減少了天線陣元的使用數(shù)目、提高了數(shù)據(jù)的獲取速度，還得到了更高的方位向分辨率.然后，結(jié)合CS算法和波束形成技術(shù)，推導(dǎo)并給出了適用于該系統(tǒng)的成像算法，最后，根據(jù)實(shí)際的飛行參數(shù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，分析了成像結(jié)果峰值旁瓣比、積分旁瓣比和分辨率指標(biāo).仿真結(jié)果表明，各成像指標(biāo)與理論值基本吻合，驗(yàn)證了算法的可行性和有效性.將成像結(jié)果與普通線陣前視SAR做對比，更加驗(yàn)證了MIMO布陣機(jī)載前視成像雷達(dá)的優(yōu)越處.

［1］ SUN Gangcai，XING Mengdao，XIA Xianggen，et al.Multichannel full-aperture azimuth processing for beam steering SAR［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2013，51（9）：4761-4778.

［2］ 孫 竹，鐘順時(shí)，孔令兵，等.共口徑三波段雙極化合成孔徑雷達(dá)天線陣的設(shè)計(jì)［J］.電波科學(xué)學(xué)報(bào)，2012，27（4）：696-702.

SUN Zhu，ZHONG Shunshi，KONG Lingbin，et al. Design of shared-aperture tri-band dual-polarized SAR array［J］.Chinese Journal of Radio Science，2012，27（4）：696-702.（in Chinese）

［3］ 宗竹林，胡劍浩，朱立東，等.編隊(duì)衛(wèi)星合成孔徑雷達(dá)空時(shí)二維壓縮感知成像［J］.電波科學(xué)學(xué)報(bào)，2012，27（3）：626-636.ZONG Zhulin，HU Jianhao，ZHU Lidong，et al.Formation flying small satellites SAR imaging algorithm using space-time compressive sensing［J］.Chinese Journal of Radio Science，2012，27（3）：626-636.（in Chinese）

［4］ 張順生，?？★w，李 晶.方位多波束合成孔徑雷達(dá)壓縮感知成像研究［J］.電波科學(xué)學(xué)報(bào)，2012，27（5）：979-984.ZHANG Shunsheng，CHANG Junfei，LI Jing.Compressed sensing for multiple azimuth beams SAR imaging［J］.Chinese Journal of Radio Science，2012，27（5）：979-984.（in Chinese）

［5］ KRIEGER G，MITTERMAYER J，WENDLendler M，et al.SIREV-Sector imaging radar for enhanced vision［C］／／Proceedings of the 2nd International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis.Pula，June 19-21，2001：377-382.

［6］ 施云飛，宋 千，金 添，等.前視成像雷達(dá)圖像序列配準(zhǔn)算法研究［J］.電子與信息學(xué)報(bào)，2011，33（6）：1427-1433.SHI Yunfei，SONG Qian，JIN Tian，et al.Research on image sequence registration in forward-looking imaging radar［J］.Journal of Electronics ＆Information Technology，2011，33（6）：1427-1433.（in Chinese）

［7］ WU Junjie，LI Zhongyu，HUANG Yulin，et al.Focusing bistatic forward-looking SAR with stationary transmitter based on keystone transform and nonlinear chirp scaling［J］.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters，2013，99：1-5.

［8］ SHIN H，LIM J.Omega-K algorithm for airborne forward-looking bistatic spotlight SAR imaging［J］.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters，2009，6（2）：312-316.

［9］ 侯海平，曲長文，向迎春，等.基于LFMIGW的機(jī)載SAR前視成像研究［J］.電路與系統(tǒng)學(xué)報(bào)，2011，16（3）：1-7.HOU Haipin，QU Changwen，XIANG Yingchun，et al.Study on forward-looking imaging of airborne SAR based on LFMICW［J］.Journal of Circuits and Systems，2011，16（3）：1-7.（in Chinese）

［10］ 徐 剛，李亞超，張 磊，等.基于多視角快拍In-SAR干涉技術(shù)的前視SAR三維成像［J］.電子與信息學(xué)報(bào)，2011，33（3）：634-641.XU Gang，LI Yachao，ZHANG Lei，et al.Three dimensional imaging of forward-looking SAR based on interferometric technology through different snapshots［J］.Journal of Electronics ＆Information Technology，2011，33（3）：634-641.（in Chinese）

［11］ REN Xiaozhen，SUN Jiantao，YANG Ruliang.A new three-dimensional imaging algorithm for airborne forward-looking SAR［J］.IEEE Geoscience and Remote Sensing Society，2011，8（1）：153-157.

［12］ 陳 琦，楊汝良.機(jī)載前視合成孔徑雷達(dá)Chirp Scaling成像算法研究［J］.電子與信息學(xué)報(bào)，2008，30（1）：228-232.CHEN Qi，YANG Ruliang.Research of chirp scaling imaging algorithm for air-borne forward-looking SAR［J］.Journal of Electronics ＆Information Technology，2008，30（1）：228-232.（in Chinese）

［13］ NGUYEN Lam，WONG David，RESSLER Marc，et al.Obstacle avoidance and concealed target detection using the army research lab ultra-wideband synchronous impulse reconstruction forward imaging radar［C］／／Detection and Remediation Technologies for Mines and Minelike Targets XII，April 26，2007：66530H.

［14］ JIN Tian，LOU Jun，ZHOU Zhimin.Extraction of landmine features using a forward-looking groundpenetrating radar with MIMO array［J］.IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing，2012，50（10）：4135-4144.

［15］ XIE Wencheng，ZHANG Xiaoling，SHI Jun.MIMO antenna array design for airborne down-looking 3D imaging SAR［C］／／2nd International Conference on Signal Processing Systems.Dalian，July 5-7，2010：452-456.

［16］ DU Lei，WANG Yanping，HONG Wen，et al.Downward-looking 3D-SAR with dual-transmit and multiple-receive linear array antennas based on time and waveform diversity［C］／／2nd Asian-Pacific Conference on Synthetic Aperture Radar，Xi’an，October 26-30，2009：17-20.

［17］ CUMMING I G，WONG F H.合成孔徑雷達(dá)成像：算法與實(shí)現(xiàn)［M］.北京：電子工業(yè)出版社，2007：192-209.

Algorithm for airborne forward-looking imaging radar based on multiple input multiple output antenna array

MA Chao1GU Hong1SU Weimin1LI Chuanzhong1CHEN Jinli2
（1.Institute of Electronic Engineering and Optoelectronic Technology，Nanjing University of Science and Technology，Nanjing Jiangsu 210094，China；2.College of Electronic and Information Engineering，Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing Jiangsu 210044，China）

Forward-looking imaging has many potential applications，such as selfnavigation and self-landing in bad weather.Due to the low azimuth resolution and range migration ambiguity，conventional monostatic synthetic aperture radar（SAR）can not image in forward-looking model.In order to make SAR work in forward-looking mode，a linear array which is composed of a single transmitting and multiple receiving antennas is used.The linear array SAR works in a sequential transmit and receive mode to simulate conventional SAR on the azimuth direction.However，the improved SAR has its disadvantages，such as the number of antennas is large and long data acquisition time，also low azimuth resolution compared with conventional SAR.This paper use multiple input multiple output（MIMO）antenna array for airborne forward-looking imaging，making the problems mentioned above can be solved easily，then deduces imaging algor-ithm for airborne forward-looking imaging radar based on MIMO antenna array by combining Chirp Scaling algorithm and Digital Beam Forming technique.Finally，numerical simulation is used to validate the proposed algorithm and processing approach.The simulation is based on real flight parameters.

multiple input multiple output；forward-looking imaging；chirp scaling algorithm；digital beam forming

TN751.1

A

1005-0388（2015）01-0021-08

馬 超 （1988－），男，湖北人，博士研究生，研究方向?yàn)殡p站SAR成像、雷達(dá)、信號處理等.

顧 紅 （1967－），男，江蘇人，南京理工大學(xué)電光學(xué)院教授，博士，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)槔走_(dá)信號處理、噪聲雷達(dá)體制、稀疏陣列信號處理.

蘇衛(wèi)民 （1959－），男，江蘇人，南京理工大學(xué)電光學(xué)院教授，博士，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)殛嚵行盘柼幚?、雷達(dá)成像.

馬 超，顧 紅，蘇衛(wèi)民，等.多輸入多輸出陣列的機(jī)載前視雷達(dá)成像算法［J］.電波科學(xué)學(xué)報(bào)，2015，30（1）：21-28.

10.13443／j.cjors.2014031801

MA Chao，GU Hong，SU Weimin，et al.Algorithm for airborne forward-looking imaging radar based on multiple input multiple output antenna array［J］.Chinese Journal of Radio Science，2015，30（1）：21-28.（in Chinese）.doi：10.13443／j.cjors.2014031801

2014-03-18

部預(yù)研基金（9140A07010713BQ02025，CASC04-02）；教育部博士點(diǎn)基金（20113219110018）；國家自然科學(xué)基金（批準(zhǔn)號：61302188）；江蘇省自然科學(xué)基金（批準(zhǔn)號：BK20131005）

聯(lián)系人：顧紅E-mail：nust＿guhong＠126.com