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    基于改進(jìn)sinc插值的變PRF采樣聚束SAR成像

    2019-08-07 00:42:52陳世陽(yáng)黃麗佳
    雷達(dá)學(xué)報(bào) 2019年4期
    關(guān)鍵詞:盲區(qū)方位插值

    陳世陽(yáng) 黃麗佳 俞 雷

    ①(中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所 北京 100190)

    ②(中國(guó)科學(xué)院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100190)

    ③(中國(guó)科學(xué)院大學(xué)電子電氣與工程學(xué)院 北京 100049)

    ④(北京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院 北京 100191)

    1 引言

    合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)作為一種重要的對(duì)地觀測(cè)手段,具備全天時(shí)、全天候成像能力,被廣泛用于高分辨率對(duì)地觀測(cè)[1]。測(cè)繪帶寬和分辨率是SAR系統(tǒng)兩個(gè)重要的技術(shù)指標(biāo),如何同時(shí)實(shí)現(xiàn)寬測(cè)繪帶與高分辨率是SAR系統(tǒng)技術(shù)的重要研究方向之一[2,3]。星載SAR的接收脈沖窗口必須避開發(fā)射脈沖窗口,否則將導(dǎo)致盲區(qū)的產(chǎn)生。然而即使采用方位多通道等技術(shù),星載SAR測(cè)繪帶依然受到固定盲區(qū)的影響[4-6]。在聚束SAR中,分辨率和斜視角的增加,將導(dǎo)致合成孔徑時(shí)間和距離徙動(dòng)單元(Range Cell Migration, RCM)的增大。系統(tǒng)設(shè)計(jì)中有的波位必須緊挨盲區(qū),但由于RCM的影響某些方位位置的回波脈沖可能會(huì)超出接收窗;反過來為了保證所有的回波脈沖被完全接收,必須減小距離向測(cè)繪帶寬。為了消除RCM對(duì)測(cè)繪帶寬的影響,可以通過連續(xù)改變PRF使得盲區(qū)的變化更加分散。盲區(qū)位置和PRF選擇具有確定性關(guān)系,固定PRF將導(dǎo)致固定的盲區(qū)分布,而PRF連續(xù)變化使盲區(qū)位置沿方位向變化,從而通過和距離多通道技術(shù)聯(lián)合可以實(shí)現(xiàn)測(cè)繪帶在地距方向連續(xù)拓寬[7,8]。此外將變PRF技術(shù)和高分辨率斜視星載SAR聚束模式聯(lián)合可以保證測(cè)繪帶寬同時(shí)減少回波數(shù)據(jù)量[9]。

    變脈沖重復(fù)頻率(Pulse Repetition Frequency,PRF)設(shè)計(jì)主要有周期性快變PRF、周期性慢變PRF和非周期性變PRF 3種設(shè)計(jì)方式。其中,周期性慢變PRF的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則是盡量減小PRF最大最小值差異,周期性快變PRF的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則是盡量避免接收脈沖連續(xù)丟失,非周期性變PRF設(shè)計(jì)準(zhǔn)則是通過計(jì)算回波時(shí)序來避開收發(fā)干擾。處理變PRF采樣回波信號(hào)的方式目前主要包括兩種,一種是通過非均勻傅里葉變換(Non-Uniform Discrete Fourier Transform, NUDFT)逐點(diǎn)計(jì)算非均勻采樣回波的頻譜,然而NUDFT的缺點(diǎn)在于計(jì)算量巨大;另一種是恢復(fù)出均勻采樣回波信號(hào),繼而采用頻域算法進(jìn)行批量化成像處理,包括線性插值方法、最優(yōu)線性無偏估計(jì)(Best Linear Unbiased, BLU)方法、傳統(tǒng)多通道重構(gòu)方法、改進(jìn)多通道重構(gòu)方法、后向投影算法[10]等。線性插值方法重建會(huì)導(dǎo)致較大的信號(hào)失真,難以得到理想的重建結(jié)果;BLU方法通過對(duì)變PRF采樣回波進(jìn)行功率譜估計(jì)恢復(fù)出均勻采樣回波,計(jì)算代價(jià)比較大,虛假目標(biāo)抑制水平-40 dB[8]。多通道重構(gòu)方法利用匹配濾波器組思想,首先將變PRF采樣回波分解為多組均勻降采樣的子信號(hào),再通過子信號(hào)頻譜的組合得到均勻采樣信號(hào)的頻譜。隨著通道數(shù)和非均勻度的增加,多通道重構(gòu)方法逐漸失效,而改進(jìn)多通道重構(gòu)方法通過減小處理頻帶個(gè)數(shù),最小化方位模糊信號(hào)能量,保證均勻采樣信號(hào)重構(gòu)性能[11-13]。多通道和改進(jìn)多通道方法基于子信號(hào)周期采樣前提,難以解決非周期性變PRF采樣回波重構(gòu)問題[14]。

    本文首先簡(jiǎn)單介紹了變PRF采樣設(shè)計(jì)方式,建立了兩組高分辨率星載SAR聚束模式回波的仿真參數(shù);從NUDFT原理出發(fā),推導(dǎo)了適用于帶限信號(hào)的改進(jìn)sinc插值核函數(shù),并與sinc插值核函數(shù)進(jìn)行了對(duì)比分析;利用聚束模式回波信號(hào)Dechirp后的帶限信號(hào)特點(diǎn),發(fā)展了基于改進(jìn)sinc插值的變PRF采樣聚束SAR兩步算法,對(duì)算法復(fù)雜度進(jìn)行分析,說明了本文算法在計(jì)算效率上的優(yōu)勢(shì);最后,利用計(jì)算機(jī)仿真數(shù)據(jù)和抽取后的高分三號(hào)等效變PRF實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證了算法的有效性和精確性。

    2 變PRF設(shè)計(jì)

    2.1 傳統(tǒng)固定PRF設(shè)計(jì)方法和問題

    傳統(tǒng)SAR系統(tǒng)中脈沖重復(fù)頻率常設(shè)為定值。PRF的選擇會(huì)直接影響方位模糊度(AASR)與距離模糊度(RASR),PRF增大有利于降低AASR,而PRF減小有利于控制RASR,因此需要折中選擇PRF,對(duì)PRF數(shù)值加以限制,避開發(fā)射干擾和星下點(diǎn)干擾[15]。其中,發(fā)射干擾對(duì)PRF的限制條件為

    星下點(diǎn)干擾對(duì)PRF的限制條件如下

    根據(jù)天線視角、測(cè)繪帶寬、分辨率等需求,在滿足一定模糊度指標(biāo)的前提下,按照上述限制條件可以確定PRF。當(dāng)PRF固定不變時(shí),盲區(qū)位置不會(huì)隨著瞬時(shí)斜視角的變化而變化,而測(cè)繪帶對(duì)應(yīng)的斜距范圍卻因雷達(dá)平臺(tái)的移動(dòng)而改變。因此,為了接收到所有的回波脈沖,系統(tǒng)所允許的最大測(cè)繪帶寬對(duì)應(yīng)時(shí)間寬度最大范圍為

    通過借鑒未來成像體系FIA-RADAR(Topaz)系列的星載SAR參數(shù),其軌道高度約1100 km、雷達(dá)工作在X波段、發(fā)射脈沖時(shí)間寬度40 μs、分辨率標(biāo)稱值0.1 m、成像區(qū)域8 km×8 km。圖1(a)給出PRF范圍4500~6000 Hz、視角范圍20°~50°時(shí),排除星下點(diǎn)干擾和發(fā)射干擾后的PRF和時(shí)間關(guān)系的時(shí)序圖。對(duì)于高波位,PRF選擇相對(duì)困難。以49°視角正側(cè)視為例,PRF取值5160 Hz時(shí),可成像視角范圍48.93°~49.07°、距離向幅寬約6 km,無法滿足8 km×8 km成像區(qū)域的設(shè)計(jì)要求如圖1(b)所示。隨著斜視角的增大,距離可成像范圍距離設(shè)計(jì)要求越遠(yuǎn)。而在斜視條件下,對(duì)可成像視角范圍要求更大,使得PRF選擇更加困難。

    2.2 周期性變PRF設(shè)計(jì)方法和結(jié)果

    周期性變PRF設(shè)計(jì)中,盲區(qū)通常沿著方位向均勻分布于整個(gè)測(cè)繪帶內(nèi)。變PRF采樣(即生成變PRI采樣序列)突破了傳統(tǒng)發(fā)射干擾和星下點(diǎn)干擾形成的PRF設(shè)計(jì)約束,是一種實(shí)現(xiàn)高分辨率寬測(cè)繪帶的有效手段。根據(jù)文獻(xiàn)[8]給出的周期性慢變PRF設(shè)計(jì)方法和周期性快變PRF設(shè)計(jì)方法,建立星載SAR聚束模式的相關(guān)成像參數(shù)的推導(dǎo)過程將在后續(xù)討論。

    2.2.1 周期性慢變PRF

    周期性慢變PRF的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則是:在盡可能減小PRF變化范圍的前提下,使盲區(qū)在一個(gè)PRF變化周期內(nèi)沿測(cè)繪帶均勻分布。由于斜距越大,可選PRF數(shù)值范圍越大,因此PRF最大值和最小值(和)滿足如下條件

    2.2.2 周期性快變PRF

    周期性快變PRF設(shè)計(jì)的準(zhǔn)則是:通過擴(kuò)大PRF變化范圍,實(shí)現(xiàn)盲區(qū)沿測(cè)繪帶更加分散的同時(shí)保證脈沖不連續(xù)丟失。通過推導(dǎo)兩個(gè)連續(xù)脈沖重復(fù)時(shí)刻的差值與回波的時(shí)序關(guān)系,周期性變PRF序列需要滿足如下條件

    圖1 固定PRF時(shí),排除星下點(diǎn)干擾和發(fā)射干擾后的時(shí)序圖Fig. 1 Illustration of PRF excluded zones as a result of transmit and nadir interference

    根據(jù)上述公式可以確認(rèn)快變PRI序列的脈沖個(gè)數(shù)與相鄰PRF變化間隔,即可完成快變序列的雷達(dá)參數(shù)設(shè)計(jì)。

    2.2.3 變PRF參數(shù)設(shè)計(jì)

    采用與2.1節(jié)中相同的軌道高度、雷達(dá)頻段、發(fā)射時(shí)間寬度、分辨率、成像區(qū)域,根據(jù)2.2節(jié)的公式分析設(shè)計(jì)快變慢變對(duì)應(yīng)的雷達(dá)參數(shù),如表1所示。根據(jù)相應(yīng)的參數(shù),可以通過計(jì)算脈沖時(shí)序關(guān)系獲得盲區(qū)分布如圖2所示。

    表1 快變慢變仿真參數(shù)Tab. 1 SAR parameters of two types of PRI variation

    由圖2(a)可以看出慢變PRF設(shè)計(jì)在盡可能縮小PRF變化區(qū)間的情況下使盲區(qū)均勻分布于測(cè)繪帶內(nèi),但存在連續(xù)丟失脈沖的情況;而在圖2(b)中可以看出快變?cè)O(shè)計(jì)使盲區(qū)更加分散,PRF變化范圍遠(yuǎn)大于慢變的PRF變化范圍,且實(shí)現(xiàn)不連續(xù)丟失脈沖的設(shè)計(jì)需求。

    3 變PRF星載SAR聚束模式成像

    3.1 基于改進(jìn)sinc插值的非均勻采樣信號(hào)重建

    對(duì)于均勻采樣信號(hào),可以利用離散傅里葉變換(Discrete Fourier Transform, DFT)和快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform, FFT)計(jì)算信號(hào)頻譜[16]。當(dāng)滿足奈奎斯特采樣條件時(shí),sinc插值可準(zhǔn)確重建連續(xù)信號(hào)在任一時(shí)刻的數(shù)值

    上述基于sinc插值的重建方法是以均勻采樣為前提條件,無法適用于變PRF設(shè)計(jì)時(shí)信號(hào)頻譜計(jì)算和分析。對(duì)于聚束模式SAR回波信號(hào),多普勒域總帶寬為合成孔徑內(nèi)多普勒帶寬與場(chǎng)景多普勒帶寬之和,PRF設(shè)計(jì)值大于場(chǎng)景多普勒帶寬但遠(yuǎn)小于總多普勒帶寬,信號(hào)在多普勒域產(chǎn)生頻譜混疊。采用Dechirp操作去除了合成孔徑內(nèi)的多普勒帶寬,剩余為場(chǎng)景多普勒帶寬,此時(shí)回波信號(hào)滿足帶限條件,方位向回波信號(hào)表達(dá)式為

    圖2 給定參數(shù)下的盲區(qū)分布圖Fig. 2 Blind ranges location for a given parameters of different PRI variations

    對(duì)于非均勻采樣的方位向回波信號(hào),采用非均勻采樣離散傅里葉變換(Non-Uniform Discrete Fourier Transform, NUDFT)近似獲得信號(hào)頻譜:

    將式(9)代入式(10)中,經(jīng)過整理可得

    通過對(duì)比式(10)與式(11),可得非均勻采樣信號(hào)的重構(gòu)表達(dá)式

    由于改進(jìn)sinc插值核函數(shù)的幅度隨采樣距離增大呈sinc形式迅速衰減,因此可以利用有限采樣點(diǎn)對(duì)任一時(shí)刻的信號(hào)復(fù)數(shù)值進(jìn)行近似恢復(fù)。理論上,改進(jìn)sinc插值核長(zhǎng)度越長(zhǎng),信號(hào)重建越精確,插值核長(zhǎng)度越短,計(jì)算效率越高。實(shí)際應(yīng)用中,需要綜合考慮精度和效率的要求,對(duì)插值核長(zhǎng)度進(jìn)行折中選擇。基于表1給出的仿真參數(shù),插值核長(zhǎng)度設(shè)置為32時(shí)即可獲得較好的插值效果、得到較好的成像結(jié)果,繼續(xù)增加核長(zhǎng)度則對(duì)插值精度提高作用非常有限。

    改進(jìn)sinc插值的計(jì)算量與NUDFT的計(jì)算量統(tǒng)計(jì)見表2。其中,表示方位向采樣點(diǎn)數(shù),表示插值核長(zhǎng)度。兩種算法的運(yùn)算量比值為由于核插值長(zhǎng)度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于采樣點(diǎn)數(shù),即可見改進(jìn)sinc插值相對(duì)于NUDFT計(jì)算量大幅降低。

    表2 計(jì)算量對(duì)比Tab. 2 Complexity of calculation

    3.2 基于改進(jìn)sinc插值的兩步成像算法

    通過波束導(dǎo)引技術(shù),使波束長(zhǎng)時(shí)間照射目標(biāo)區(qū)域,實(shí)現(xiàn)聚束模式,可以突破條帶模式成像分辨率限制,獲得目標(biāo)區(qū)域高分辨率成像結(jié)果。由于波束中心的轉(zhuǎn)動(dòng),導(dǎo)致多普勒中心頻率改變,整個(gè)場(chǎng)景多普勒帶寬增大,按照?qǐng)鼍八矔r(shí)帶寬設(shè)計(jì)PRF導(dǎo)致方位頻譜混疊。兩步式成像算法的關(guān)鍵在于Deramp操作:通過參考信號(hào)對(duì)原始回波信號(hào)完成方位向卷積操作,去掉波束中心引入的多普勒帶寬,使得方位向信號(hào)頻譜解混疊變?yōu)閹扌盘?hào)。

    假設(shè)SAR發(fā)射的線性調(diào)頻信號(hào)基帶形式為

    為了消除方位向殘余多普勒帶寬,采用Deramp操作對(duì)雷達(dá)回波進(jìn)行處理,采用回波信號(hào)的共軛形式對(duì)信號(hào)進(jìn)行卷積操作,實(shí)際應(yīng)用中由于卷積操作運(yùn)算量巨大,通常采用時(shí)域參考函數(shù)相乘再通過傅里葉變換進(jìn)行頻域?yàn)V波,如下所示

    然后,對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻域補(bǔ)零操作完成信號(hào)升采樣并對(duì)PRF進(jìn)行重新計(jì)算。緊接著,在距離多普勒域進(jìn)行殘余相位校正后,信號(hào)恢復(fù)為多普勒域無模糊的回波信號(hào),可以沿用條帶模式的cs算法成像流程完成成像。

    然而針對(duì)非均勻采樣信號(hào),式(15)無法獲取準(zhǔn)確去斜后的信號(hào)頻譜,但信號(hào)已變?yōu)閹扌盘?hào)。

    4 仿真結(jié)果

    4.1 仿真驗(yàn)證

    首先,利用點(diǎn)目標(biāo)回波仿真驗(yàn)證基于改進(jìn)sinc插值的兩步式成像算法的有效性。仿真參數(shù)分別采用表1中的快變與慢變雷達(dá)參數(shù)。方位向成像場(chǎng)景共8 km,在仿真中沿方位向設(shè)置了3個(gè)點(diǎn)目標(biāo),間距4 km,分布于整個(gè)成像場(chǎng)景之中。

    4.1.1 慢變非均勻采樣結(jié)果

    圖3 基于改進(jìn)sinc插值的兩步式成像算法流程圖Fig. 3 Procedure of the two-step processing approach based on the modified sinc interpolation

    圖4為利用慢變PRF設(shè)計(jì)所計(jì)算的參數(shù),仿真得到的慢變PRF點(diǎn)目標(biāo)成像結(jié)果。采用傳統(tǒng)兩步式成像算法進(jìn)行成像后,方位像包絡(luò)如圖4(a)所示,在主像附近出現(xiàn)了很多虛假目標(biāo)。采用傳統(tǒng)sinc插值將非均勻信號(hào)恢復(fù)成均勻信號(hào),再利用傳統(tǒng)兩步式成像算法進(jìn)行成像處理后,方位像包絡(luò)如圖4(c)所示。雖然虛假目標(biāo)電平略有下降但是成像質(zhì)量仍下降明顯。對(duì)慢變采樣信號(hào)直接進(jìn)行NUDFT計(jì)算頻譜完成脈沖壓縮結(jié)果如圖4(b)所示,旁瓣電平下降明顯。通過在兩步式成像算法中結(jié)合改進(jìn)sinc插值,虛假目標(biāo)電平也下降到與NUDFT相當(dāng)?shù)乃饺鐖D4(d)所示。

    4.1.2 快變非均勻采樣結(jié)果

    圖5為利用快變PRF設(shè)計(jì)所計(jì)算的參數(shù),仿真得到的快變PRF點(diǎn)目標(biāo)成像結(jié)果。采用傳統(tǒng)兩步式成像算法進(jìn)行成像后,方位像包絡(luò)如圖5(a)所示,旁瓣電平非常高。對(duì)快變采樣信號(hào)直接進(jìn)行NUDFT計(jì)算頻譜完成脈沖壓縮結(jié)果如圖5(b)所示,成像結(jié)果較為理想。采用傳統(tǒng)sinc插值將非均勻信號(hào)恢復(fù)成均勻信號(hào),再利用傳統(tǒng)兩步式成像算法進(jìn)行成像處理后,方位像包絡(luò)如圖5(c)所示,虛假目標(biāo)電平仍然維持在較高水平。通過在兩步式成像算法中結(jié)合改進(jìn)sinc插值,虛假目標(biāo)電平下降明顯,如圖5(d)所示,與NUDFT成像性能相當(dāng)。

    根據(jù)實(shí)驗(yàn)參數(shù)計(jì)算NUDFT與改進(jìn)sinc插值的計(jì)算量,不論快變還是慢變模式下,可以看出改進(jìn)sinc插值相比NUDFT約減少了1735倍的計(jì)算量。所有算法經(jīng)測(cè)試得到的假目標(biāo)電平如表3所示,可見無論是快變PRF還是慢變PRF的變PRF設(shè)計(jì)方式,通過結(jié)合改進(jìn)sinc插值方法,虛假目標(biāo)均被有效抑制,相比傳統(tǒng)兩步式成像算法與傳統(tǒng)sinc插值,假目標(biāo)電平下降明顯,達(dá)到了與NUDFT相當(dāng)?shù)奶摷倌繕?biāo)抑制水平。

    4.2 實(shí)際數(shù)據(jù)的處理結(jié)果

    通過對(duì)高分三號(hào)的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取,構(gòu)造為非均勻采樣數(shù)據(jù),然后分別通過傳統(tǒng)兩步式成像算法和結(jié)合改進(jìn)sinc插值的兩步式成像算法完成成像,成像結(jié)果如圖6所示。原始均勻采樣數(shù)據(jù)通過傳統(tǒng)兩步式算法可以實(shí)現(xiàn)亞米級(jí)分辨率成像,如圖6(a)所示;為形成變采樣數(shù)據(jù),周期性對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行置零,然后對(duì)置零后的數(shù)據(jù)直接采用兩步式成像算法得到成像結(jié)果如圖6(b)所示;采用基于改進(jìn)sinc插值的兩步式成像算法得到成像結(jié)果如圖6(c)所示。

    圖4 慢變PRI序列兩步式成像方位包絡(luò)Fig. 4 Azimuth envelope of slow PRI change by different two-step algorithms

    圖5 快變PRI序列兩步式成像方位包絡(luò)Fig. 5 Azimuth envelope of fast PRI change by different two-step algorithms

    表3 虛假電平指標(biāo)測(cè)量結(jié)果Tab. 3 Estimation of false targets level

    圖6 高分三號(hào)數(shù)據(jù)處理結(jié)果Fig. 6 Experiments on GF-3 data

    由上述仿真結(jié)果可知,采用傳統(tǒng)兩步式成像算法對(duì)于非均勻采樣實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行成像,會(huì)出現(xiàn)如圖6(b)的方位向模糊等成像質(zhì)量惡化問題,通過本文提出的改進(jìn)sinc插值結(jié)合兩步式成像算法進(jìn)行成像結(jié)果如圖6(c),可以看出與原始圖6(a)差異不大,進(jìn)一步證明了算法的有效性和精確性。

    5 結(jié)論

    本文主要討論了星載SAR聚束模式下變PRF非均勻采樣回波信號(hào)的成像處理問題,提出了一種基于改進(jìn)sinc插值核的非均勻信號(hào)重構(gòu)方法,該方法能夠直接在時(shí)域?qū)⒎蔷鶆虿蓸有盘?hào)恢復(fù)為均勻采樣信號(hào)。由于改進(jìn)sinc插值核具有快速衰減性,通過選擇合適的插值核長(zhǎng)度,該方法運(yùn)算量相比于NUDFT運(yùn)算量降低了2~3個(gè)數(shù)量級(jí)。結(jié)合聚束模式兩步式成像算法,利用改進(jìn)sinc插值對(duì)Dechirp后的多普勒域帶限信號(hào)進(jìn)行重構(gòu),建立了基于改進(jìn)sinc插值的兩步式成像算法,拓展兩步式算法對(duì)于非均勻采樣信號(hào)的適用性。理論分析和試驗(yàn)分析表明,基于改進(jìn)sinc插值的兩步式成像算法可以得到良好的成像結(jié)果。本文提出的基于改進(jìn)sinc插值的非均勻信號(hào)重構(gòu)方法也可以應(yīng)用于方位多通道等體制中,通過與現(xiàn)有成像算法的有機(jī)結(jié)合形成適用于變PRF設(shè)計(jì)的新的成像算法。

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    資源再生(2017年4期)2017-06-15 20:28:30
    一種改進(jìn)FFT多譜線插值諧波分析方法
    基于四項(xiàng)最低旁瓣Nuttall窗的插值FFT諧波分析
    借助方位法的拆字
    說方位
    幼兒100(2016年28期)2016-02-28 21:26:17
    基于TMS320C6678的SAR方位向預(yù)濾波器的并行實(shí)現(xiàn)
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