機(jī)載雙頻曲線SAR系統(tǒng)與試驗(yàn)*

陳樂(lè)平， 安道祥， 周智敏， 葛蓓蓓， 李建鵬， 李一石

(國(guó)防科技大學(xué)電子科學(xué)學(xué)院， 湖南長(zhǎng)沙 410073)

0 引言

合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，SAR)成像是一種重要的高分辨率對(duì)地觀測(cè)技術(shù)手段[1]，因具有全天時(shí)全天候工作的特點(diǎn)，近年來(lái)得到了迅速發(fā)展和廣泛關(guān)注。SAR成像能通過(guò)目標(biāo)散射函數(shù)重構(gòu)等方式，獲取觀測(cè)目標(biāo)電磁散射信息，有助于目標(biāo)特性分析、分類與識(shí)別。目前，SAR技術(shù)已廣泛用于農(nóng)作物評(píng)估、災(zāi)情預(yù)報(bào)、地表形變監(jiān)測(cè)、海洋測(cè)繪等民用領(lǐng)域，并在反恐救援、戰(zhàn)場(chǎng)偵察、戰(zhàn)略預(yù)警等軍用領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。

為了滿足不斷增長(zhǎng)的軍用和民用需求，SAR技術(shù)沿著多個(gè)方向演化，成像結(jié)果表征由單色向彩色(極化SAR)、平面向立體(干涉、層析SAR)、靜態(tài)向動(dòng)態(tài)演化(視頻SAR)。未來(lái)，SAR成像還將向兼具彩色、立體和動(dòng)態(tài)表征能力的方向進(jìn)一步演進(jìn)[2]。

曲線合成孔徑雷達(dá)(Curvilinear Synthetic Aperture Radar，CLSAR)技術(shù)便是雷達(dá)合成孔徑流形演化的主要代表。其利用平臺(tái)的曲線運(yùn)動(dòng)，獲取觀測(cè)區(qū)域的三維成像能力，具有寬方位觀測(cè)能力和高分辨率等條帶合成孔徑雷達(dá)不可比擬的優(yōu)勢(shì)，是合成孔徑雷達(dá)三維成像技術(shù)領(lǐng)域的新興技術(shù)。因此CLSAR一經(jīng)提出就引起了多個(gè)國(guó)家研究機(jī)構(gòu)的關(guān)注，尤其是CLSAR中特殊一類——圓周合成孔徑雷達(dá)(Circular Synthetic Aperture Radar，CSAR)從最初系統(tǒng)理論研究到近年來(lái)可行性試驗(yàn)研究，國(guó)內(nèi)外的研究機(jī)構(gòu)都做了大量工作。美國(guó)空軍實(shí)驗(yàn)室(Air Force Research Laboratory，AFRL)[3]、德國(guó)宇航中心(German Aerospace Center，DLR)[4]以及Ulm大學(xué)[5]、法國(guó)宇航局(French Aerospace Agency，ONERA)[6]等國(guó)外機(jī)構(gòu)基于自主研制的SAR系統(tǒng)陸續(xù)開展了機(jī)載CSAR外場(chǎng)飛行試驗(yàn)，相關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明CSAR成像能夠獲得更為完整和精細(xì)的地物信息，同時(shí)美國(guó)的AFRL和德國(guó)的DLR還開展了HoloSAR三維成像飛行試驗(yàn)。國(guó)內(nèi)中國(guó)科學(xué)院電子所[7]、國(guó)防科技大學(xué)[8-9]和中國(guó)電子科技集團(tuán)第三十八研究所[10]等單位也利用自主研制的不同頻段SAR系統(tǒng)開展了機(jī)載CSAR外場(chǎng)飛行試驗(yàn)，獲得了高質(zhì)量機(jī)載CSAR實(shí)測(cè)圖像。

雷達(dá)遙感是城市觀測(cè)的重要手段之一，但當(dāng)今城市(尤其是處于亞熱帶/熱帶的城市、島嶼)綠化率高，在道路兩側(cè)和建筑區(qū)內(nèi)栽種的大量綠植對(duì)道路、橋梁和建筑等信息獲取造成不利影響。而低頻雷達(dá)的良好葉簇穿透性，可以有效減小綠植葉簇遮蔽影響，獲取更加準(zhǔn)確的人造地物提取信息。采用高低雙頻結(jié)合曲線SAR系統(tǒng)，能充分利用低頻雷達(dá)的透障成像優(yōu)勢(shì)和高頻雷達(dá)的精細(xì)成像優(yōu)勢(shì)，不僅能更加全面準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)人造地物目標(biāo)的分類識(shí)別，還將有利于對(duì)目標(biāo)的高度等幾何參數(shù)的提取。因此，近年來(lái)團(tuán)隊(duì)在已有CSAR系統(tǒng)基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)研制了一套機(jī)載Ku與L波段雙頻曲線SAR成像系統(tǒng)，并于2020年9月在陜西省渭南市蒲城縣周邊開展了一系列飛行試驗(yàn)。本文將飛行試驗(yàn)情況以及在二維高精度成像、多角度關(guān)聯(lián)高程提取、三維曲線InSAR以及動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)等數(shù)據(jù)初步處理結(jié)果進(jìn)行介紹。

1 系統(tǒng)與試驗(yàn)

1.1 系統(tǒng)

所設(shè)計(jì)雙頻段SAR系統(tǒng)具有Ku波段與L波段高低頻收發(fā)模塊，能同時(shí)對(duì)同一目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行觀測(cè)。其中Ku波段收發(fā)部分采用一發(fā)三收連續(xù)波體制；L波段收發(fā)部分則擁有分別為水平極化與垂直極化雙天線結(jié)構(gòu)，利用“乒乓”發(fā)射，能錄取全極化數(shù)據(jù)。系統(tǒng)其他功能指標(biāo)如表1所示。

表1 系統(tǒng)主要功能參數(shù)

不同飛行平臺(tái)在實(shí)際飛行中受到的顛簸和擾動(dòng)不盡相同，如對(duì)于高波段信號(hào)，還需要考慮機(jī)體振動(dòng)對(duì)成像的影響。為了豐富所錄取數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，同時(shí)驗(yàn)證前期所提運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償算法的通用性，本次試驗(yàn)采取了不同類型飛行平臺(tái)，分別為直升機(jī)平臺(tái)Bell 407 GXI與小型固定翼通用飛機(jī)Cessna 172。系統(tǒng)天線部分右照，懸掛于機(jī)腹處，如圖 1所示。

(a) Bell 407 GXI 直升機(jī)

1.2 試驗(yàn)

飛行試驗(yàn)起降點(diǎn)為位于陜西省渭南市蒲城縣南的內(nèi)府機(jī)場(chǎng)，試驗(yàn)觀測(cè)區(qū)域?yàn)闄C(jī)場(chǎng)周邊具有特點(diǎn)的場(chǎng)景。為了節(jié)約飛行成本，一個(gè)飛行架次需完成多個(gè)觀測(cè)點(diǎn)的雙頻曲線軌跡數(shù)據(jù)錄取工作。為了最大化數(shù)據(jù)觀測(cè)角度，飛行設(shè)計(jì)航線以圓周為代表的曲線軌跡為主，同時(shí)規(guī)劃了若干機(jī)動(dòng)曲線軌跡。如圖2所示，航跡由A-E的成像場(chǎng)景分別為隱蔽目標(biāo)觀測(cè)區(qū)、環(huán)形路口動(dòng)目標(biāo)監(jiān)視區(qū)、T形路口動(dòng)目標(biāo)監(jiān)視區(qū)、機(jī)場(chǎng)機(jī)庫(kù)區(qū)以及鹵陽(yáng)湖公園區(qū)。飛行場(chǎng)高為1 900 m，任務(wù)軌跡飛行平均速度為45 m/s。

(a) 飛行航線設(shè)計(jì)

(b) 實(shí)際飛行軌跡

試驗(yàn)完成的數(shù)據(jù)錄取任務(wù)可分以下兩類：

1) 以觀測(cè)靜止地物目標(biāo)為主的重航過(guò)數(shù)據(jù)錄取任務(wù)，目標(biāo)場(chǎng)景包括樹林、城鎮(zhèn)、小土丘等。該類任務(wù)數(shù)據(jù)將用于基于CLSAR的高精度成像算法、三維成像、地物目標(biāo)分類鑒別、曲線InSAR等技術(shù)研究。

2) 以動(dòng)目標(biāo)觀測(cè)為主的多通道數(shù)據(jù)錄取任務(wù)，目標(biāo)場(chǎng)景包括環(huán)形路口、T形路口、公園湖面。該類數(shù)據(jù)將用于基于CLSAR的動(dòng)目標(biāo)識(shí)別跟蹤、動(dòng)目標(biāo)重構(gòu)、水面目標(biāo)識(shí)別跟蹤技術(shù)等研究之中。

2 數(shù)據(jù)處理方法及實(shí)驗(yàn)結(jié)果

2.1 高精度二維成像算法

平地假設(shè)是直線SAR成像處理中一個(gè)常用基本假設(shè)，即假設(shè)成像場(chǎng)景為一平面，沒(méi)有地形起伏，目標(biāo)具有統(tǒng)一高度，均位于平面內(nèi)。然而，在實(shí)際SAR成像探測(cè)中，觀測(cè)場(chǎng)景不可避免地存在地形起伏。當(dāng)起伏幅度較小時(shí)，以平地假設(shè)進(jìn)行成像可以滿足聚焦精度要求，此時(shí)可以忽略地形起伏的影響；但當(dāng)?shù)匦纹鸱容^大時(shí)，則會(huì)產(chǎn)生疊掩、收縮等圖像幾何畸變。在窄帶SAR中，由于合成孔徑較短，當(dāng)因地形起伏使成像平面偏離點(diǎn)目標(biāo)位置實(shí)際高度位置時(shí)，成像結(jié)果中點(diǎn)目標(biāo)投影會(huì)偏離實(shí)際位置，對(duì)于整個(gè)圖像則表現(xiàn)為距離向發(fā)生形變。然而，對(duì)于CLSAR成像模式，由于飛行軌跡不斷變化，其相對(duì)的距離向也是不斷變化的，此時(shí)不同方向的形變直接累加處理，將導(dǎo)致圖像嚴(yán)重散焦。

針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，通常采取結(jié)合利用成像區(qū)域的DEM數(shù)據(jù)減小地形起伏誤差對(duì)成像的不利影響?，F(xiàn)有機(jī)載SAR成像時(shí)，所參考的場(chǎng)景DEM主要通過(guò)激光雷達(dá)獲取。由于激光雷達(dá)成本高、激光穿透性與SAR使用的微波波段不同、平臺(tái)飛行高度有限等方面的局限性，因此僅僅依賴激光雷達(dá)獲取場(chǎng)景DEM將會(huì)影響CLSAR技術(shù)的進(jìn)一步推廣應(yīng)用，尤其是一些需要實(shí)時(shí)獲取場(chǎng)景圖像的軍事應(yīng)用中。若能夠直接利用成像處理技術(shù)減小缺少DEM數(shù)據(jù)帶來(lái)的影響，則可以有助于實(shí)現(xiàn)成像處理的一體化，拓展CLSAR成像探測(cè)的應(yīng)用范圍。

目前已有基于CLSAR的DEM提取方法主要基于子孔徑圖像間的相關(guān)性，而本次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理中則采用多層聚焦的思想。該方法以不同區(qū)域?yàn)橹行?，進(jìn)行局部聚焦，獲取不同聚焦深度的CLSAR圖像，接著進(jìn)行多層聚焦融合，獲取到高精度二維CLSAR聚焦圖像。其基本流程如圖3所示，具體可分為如下四步：

圖3 基于多層聚焦的CLSAR成像方法

1) 根據(jù)系統(tǒng)參數(shù)、成像幾何以及所需圖像質(zhì)量，將完整的曲線孔徑數(shù)據(jù)按觀測(cè)方位角等分為若干個(gè)子孔徑數(shù)據(jù)；

2) 采用高分辨率快速成像算法以及運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法，對(duì)子孔徑數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲取相應(yīng)的子圖像；

3) 分別以完整場(chǎng)景中位于不同高度層的局部區(qū)域?yàn)榛鶞?zhǔn)，進(jìn)行子圖像配準(zhǔn)疊加，獲取以不同高度聚焦平面的成像結(jié)果；

4) 對(duì)獲取的多幅局部聚焦度不同的圖像進(jìn)行融合處理，獲取最后的成像結(jié)果。

圖4～圖6給出了某架次飛行試驗(yàn)錄取的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)初步處理結(jié)果。圖4與圖5都為同一場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的不同波段成像結(jié)果圖。由于Ku波段天線波束窄于L波段，故成像場(chǎng)景相對(duì)較小，但是所能獲取的圖像分辨率遠(yuǎn)高于L波段。兩圖右側(cè)都給出場(chǎng)景中的停車場(chǎng)成像結(jié)果與俯視光學(xué)圖像對(duì)比，可見(jiàn)車輛輪廓清晰完整，具有較強(qiáng)的辨別性，可較容易區(qū)分圖中的轎車、卡車等目標(biāo)。圖6為L(zhǎng)波段大場(chǎng)景成像結(jié)果。圖東北方?？恐涣羞\(yùn)煤火車，其金屬方形車廂的后向散射遠(yuǎn)強(qiáng)于其他地物目標(biāo)，即使位于成像場(chǎng)景邊緣，未能被偏離該方位的曲線孔徑照射到，但在成像結(jié)果中依舊表現(xiàn)出強(qiáng)目標(biāo)特性。后續(xù)團(tuán)隊(duì)將基于這些數(shù)據(jù)深入開展圖像解譯研究。

圖4 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果一(左圖：L波段(2.8 km×2.8 km) ；中圖：Ku波段(1.2 km×1.2 km)；右圖：停車場(chǎng)區(qū)域局部放大圖及對(duì)應(yīng)現(xiàn)場(chǎng)光學(xué)圖像)

圖5 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果二(左圖：L波段(2.4 km×2.4 km)；中圖：Ku波段(1 km×1 km)；右圖：停車場(chǎng)區(qū)域局部放大圖及非實(shí)時(shí)遙感圖(來(lái)源Google地圖))

圖6 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果三(左圖：L波段(2.8 km×2.8 km)；右圖：火車局部放大圖及局部車廂對(duì)應(yīng)的光學(xué)圖像)

2.2 多角度關(guān)聯(lián)

曲線SAR可通過(guò)多角度從多個(gè)方位對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行觀測(cè)，具有對(duì)場(chǎng)景區(qū)域三維成像的能力。在曲線SAR模式下，位于觀測(cè)區(qū)域的目標(biāo)在不同方位角度進(jìn)行觀測(cè)時(shí)，由于目標(biāo)所在的真實(shí)高度與成像高度平面之間存在高度差，對(duì)其進(jìn)行成像時(shí)，會(huì)投影到成像高度平面的不同位置，形成幾何形變[11-13]。根據(jù)此特征，可以將多個(gè)角度的子孔徑進(jìn)行關(guān)聯(lián)，利用子孔徑之間的相關(guān)性來(lái)獲得觀測(cè)場(chǎng)景的DEM信息[14]。

曲線SAR模式幾何示意圖如圖 7所示，以地面水平面OXY為成像平面，構(gòu)建空間直角坐標(biāo)系OXYZ。OZ作為高度軸，雷達(dá)平臺(tái)繞觀測(cè)中心O在高度H的平面上作曲線運(yùn)動(dòng)，運(yùn)動(dòng)軌跡為紅色曲線。

圖7 CLSAR模式示意圖

從圖7可以看出,成像目標(biāo)P所在的高度平面與其真實(shí)所在的平面存在高度差，這將導(dǎo)致子孔徑圖像發(fā)生幾何形變。子孔徑在平面位置與其實(shí)際位置的偏移量[13]為

(1)

式中，φA為子孔徑A的方位角，θA為子孔徑A的下視角，Δh為目標(biāo)P所在的高度平面與其真實(shí)所在的平面存在高度差?？梢钥闯?，子孔徑的幾何形變與目標(biāo)的實(shí)際高程和成像平面高程差值有關(guān)，二者差值越大，子孔徑的幾何形變?cè)酱?。同時(shí)，雷達(dá)平臺(tái)的下視角θ和方位角φ也會(huì)影響子孔徑圖像的幾何形變。對(duì)于目標(biāo)P在子孔徑B上的成像平面相對(duì)于其在子孔徑A上的位置偏移[13]為

(2)

式中，φB為子孔徑B的方位角，θB為子孔徑B的下視角，ΔxB為子孔徑B在平面位置與其實(shí)際位置的水平方向偏移量，ΔyB為相對(duì)應(yīng)的垂直方向偏移量。可以看出，子孔徑圖像間的幾何形變與子孔徑之間的方位夾角有關(guān)，子孔徑間的方位夾角越大，子孔徑之間的幾何形變也會(huì)越大。同時(shí)，子孔徑圖像間的相關(guān)性也會(huì)隨著子孔徑間方位夾角的增大而降低[13]。

根據(jù)曲線SAR子孔徑之間的差異性和相關(guān)性對(duì)觀測(cè)區(qū)域DEM信息進(jìn)行提取，具體流程如下：

1) 曲線SAR回波數(shù)據(jù)劃分。將曲線SAR回波數(shù)據(jù)劃分成多個(gè)圓弧，再將每個(gè)圓弧劃分成若干子孔徑數(shù)據(jù)。

2) 子孔徑數(shù)據(jù)成像。通過(guò)后向投影(BP)算法將子孔徑回?fù)軘?shù)據(jù)進(jìn)行成像。

3) 子孔徑圖像高度向投影。通過(guò)將子孔徑圖像向高度向投影，可以消除曲線SAR子孔徑間幾何形變變化對(duì)相關(guān)性的影響，如圖8所示。

圖8 子孔徑圖像高度向投影示意圖

4) 子孔徑圖像相關(guān)性計(jì)算。在子孔徑圖像序列中，選取相鄰的兩個(gè)子孔徑圖像與圓弧中心位置的子孔徑圖像按照對(duì)應(yīng)成像高度進(jìn)行歸一化互相關(guān)，按照此相關(guān)計(jì)算的原則，遍歷全部子孔徑圖像。按照高度軸方向計(jì)算每一層高度子孔徑圖像間的相關(guān)系數(shù)，統(tǒng)計(jì)出相關(guān)系數(shù)隨高度軸的變化，最后選取相關(guān)系數(shù)最大時(shí)所對(duì)應(yīng)的高度值作為該位置的真實(shí)高程。

5) DEM融合。通過(guò)相關(guān)計(jì)算得到的子孔徑相關(guān)系數(shù)，得到對(duì)應(yīng)的子孔徑DEM信息，將圓弧上所有的DEM信息進(jìn)行融合得到該圓弧上的DEM信息。將所有圓弧的DEM信息進(jìn)行融合，得到全方位的DEM。

圖9～圖11為Ku波段實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，觀測(cè)區(qū)域?yàn)橐恍u，從圖中可以清楚地看出觀測(cè)區(qū)域的輪廓的同時(shí)，整個(gè)圖像相對(duì)清晰，噪點(diǎn)相對(duì)更低，與光學(xué)測(cè)繪的地形相匹配，DEM的三維視圖與真實(shí)地形接近。通過(guò)定量分析，對(duì)建筑物的測(cè)量結(jié)果顯示與光學(xué)測(cè)繪的結(jié)果相接近，準(zhǔn)確性較高，結(jié)果相對(duì)穩(wěn)定，誤差更小。

圖9 Ku波段實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)湖中心小島曲線SAR成像

圖10 湖中心小島觀測(cè)區(qū)域光學(xué)圖片

圖11 曲線SAR子孔徑相關(guān)法DEM提取結(jié)果

2.3 曲線InSAR

合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量技術(shù)(Synthetic Aperture Radar Interferometry, InSAR)將合成孔徑雷達(dá)成像技術(shù)與干涉測(cè)量技術(shù)成功地進(jìn)行了結(jié)合，利用傳感器高度、雷達(dá)波長(zhǎng)、波束視向及天線基線距之間的幾何關(guān)系，可以精確地測(cè)量出圖像上每一點(diǎn)的三維位置和變化信息。

目前，常規(guī)LSAR干涉測(cè)量只能實(shí)現(xiàn)單角度的“雷達(dá)照相”，獲得成像場(chǎng)景某一個(gè)視角的DEM。除此之外，常規(guī)LSAR成像結(jié)果會(huì)隨著成像場(chǎng)景的地形起伏而變化，導(dǎo)致反演的DEM與真實(shí)DEM存在較大差異。為此，本文將根據(jù)曲線SAR可對(duì)指定場(chǎng)景進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間、寬角度持續(xù)觀察的特點(diǎn)，研究基于子孔徑曲線SAR干涉測(cè)量方法。

圖12為曲線InSAR空間模型，可得到基線與場(chǎng)景的幾何關(guān)系，如圖13所示，其干涉原理與直線InSAR一致，難點(diǎn)在于基線等效相位中心的估計(jì)。

圖12 曲線SAR干涉空間模型

圖13 InSAR幾何模型

通過(guò)曲線SAR的寬角度觀測(cè)，我們可以獲取成像場(chǎng)景更多信息?；诖?，進(jìn)行子孔徑DEM數(shù)據(jù)融合，可獲得成像場(chǎng)景更加精確的DEM。曲線InSAR處理的基本流程如圖14所示。

圖14 曲線InSAR干涉測(cè)量流程圖

曲線InSAR處理基本流程可分為四步：

1) 子孔徑劃分。針對(duì)曲線InSAR系統(tǒng)的軌跡數(shù)據(jù)，合理劃分子孔徑。

2) BP算法成像。由于曲線InSAR的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)軌跡帶來(lái)嚴(yán)重的距離方位耦合，故采用時(shí)域類算法對(duì)子孔徑數(shù)據(jù)進(jìn)行成像。

3) 干涉處理。主要包括配準(zhǔn)、去平地、相位解纏繞等步驟。

4) 高程反演與DEM融合。通過(guò)基線與場(chǎng)景的幾何關(guān)系，反演出子孔徑高程數(shù)據(jù)。進(jìn)行融合，得到曲線InSAR的DEM數(shù)據(jù)。

對(duì)L波段重軌曲線InSAR測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行干涉處理，結(jié)果如圖15所示。

圖15 InSAR數(shù)據(jù)處理結(jié)果

圖15(a)為成像場(chǎng)景的遙感圖像，圖15(b)為子孔徑回波數(shù)據(jù)的BP成像結(jié)果，成像場(chǎng)景大小為2 000 m×2 000 m。我們分別提取不同入射方向的3個(gè)子孔徑數(shù)據(jù)進(jìn)行干涉處理，得到圖15(c)、(d)、(e)。圖15(f)為圖15(e)的解纏繞結(jié)果。圖15(g)為高程反演得到的DEM數(shù)據(jù)。

2.4 動(dòng)目標(biāo)

CLSAR可以實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景大方位角觀測(cè)，因此能與地面動(dòng)目標(biāo)指示(Ground Moving Target Indication，GMTI)相結(jié)合以具備動(dòng)目標(biāo)偵察探測(cè)功能[15]。相比于傳統(tǒng)直線SAR-GMTI，CLSAR-GMTI的優(yōu)勢(shì)在于：

1) 具有長(zhǎng)時(shí)間持續(xù)跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的能力。獲取動(dòng)目標(biāo)的完整運(yùn)行軌跡，以生成更具價(jià)值的情報(bào)信息。

2) 具有更好的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)性能。CLSAR的多角度持續(xù)跟蹤，便于多幀聯(lián)合信息處理，從而去除虛假目標(biāo)，降低虛警率。

與靜止雜波不同，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在SAR圖像上具有多普勒頻偏、成像位置偏移、方位壓縮函數(shù)不匹配引起的散焦等特點(diǎn)，單通道CLSAR-GMTI技術(shù)主要利用這些特征進(jìn)行動(dòng)目標(biāo)處理，但一般只適用于多普勒頻偏大于雜波多普勒展寬的快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)[16]。因此，為克服該類方法的局限性，采取多通道處理技術(shù)可以拓寬應(yīng)用范圍至慢速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，而本單位自研的機(jī)載Ku波段SAR系統(tǒng)采取一發(fā)三收的工作模式，便于實(shí)現(xiàn)多通道SAR-GMTI。

利用多通道回波數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，主要面臨慢速動(dòng)目標(biāo)信息受雜波等影響的困難[17]。針對(duì)該問(wèn)題，本次實(shí)驗(yàn)處理采取結(jié)合雜波抑制干擾(Clutter Suppression Interference, CSI)[18]與松弛算法(Relaxation-Based Cyclic, RELAX)[19]的方法實(shí)現(xiàn)高效的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與高精度的動(dòng)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)。接著進(jìn)行多目標(biāo)軌跡跟蹤與軌跡重構(gòu)，獲取到高精度的動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡。

其基本流程如圖16所示，具體可分為以下四步：

圖16 CLSAR模式下動(dòng)目標(biāo)軌跡重構(gòu)方法

1) 根據(jù)系統(tǒng)參數(shù)、成像幾何等特征進(jìn)行子孔徑劃分。以通道1為參考通道，進(jìn)行通道間的配準(zhǔn)與通道均衡，消除通道誤差。

2) 采用CSI-RELAX方法以及恒虛警率(Constant False Alarm Rate，CFAR)檢測(cè)方法，對(duì)各個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲取相應(yīng)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)集合。

3) 采取相位特征輔助的近鄰搜索方法與一步預(yù)測(cè)法進(jìn)行多子孔徑軌跡跟蹤，獲取目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡結(jié)果。

4) 利用成像幾何與頻譜參數(shù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，在真實(shí)SAR圖像中實(shí)現(xiàn)動(dòng)目標(biāo)軌跡重構(gòu)。

圖17～圖18為某架次飛行試驗(yàn)錄取的動(dòng)目標(biāo)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果，對(duì)應(yīng)場(chǎng)景為圖4中Ku波段所獲取的環(huán)島路口SAR圖像。圖17為某一曲線孔徑觀測(cè)下動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，其中靜止雜波基本被抑制，而動(dòng)目標(biāo)信息得以凸顯。圖18為獲取的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)軌跡重構(gòu)結(jié)果(綠色)，與真實(shí)GPS數(shù)據(jù)(紅色)相比，位置估計(jì)平均誤差為23.75 m，估計(jì)精度在可接受范圍內(nèi)。城市路網(wǎng)區(qū)域結(jié)構(gòu)多樣，復(fù)雜的非均勻雜波背景為GMTI帶來(lái)諸多挑戰(zhàn)。除此之外，由于實(shí)際目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)不是單一的勻速運(yùn)動(dòng)，后續(xù)團(tuán)隊(duì)將開展基于各類復(fù)雜運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)檢測(cè)與重構(gòu)研究。

(a) RD域原始數(shù)據(jù)

圖18 合作目標(biāo)的軌跡重構(gòu)結(jié)果

3 結(jié)束語(yǔ)

本文首先介紹了團(tuán)隊(duì)近年研制的機(jī)載雙頻曲線SAR系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有三通道Ku波段以及全極化L波段數(shù)據(jù)采集能力，然后展示了該系統(tǒng)在2020年9月于陜西開展的一系列機(jī)載雙頻曲線SAR飛行試驗(yàn)以及獲取的初步數(shù)據(jù)結(jié)果。已完成的工作是團(tuán)隊(duì)在原有CSAR研究基礎(chǔ)上的延伸，后續(xù)將針對(duì)曲線SAR理論算法和應(yīng)用，如曲線路徑規(guī)劃、非平面曲線三維成像、曲線孔徑下目標(biāo)散射特性等，進(jìn)行更深入的探索研究。