星載視頻SAR模式設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)處理

孫晗偉 肖 楓* 景茂強(qiáng) 何德華 張 過 祖家國 于松柏張慶君 肖 漢

（1.北京無線電測量研究所，北京 100854；2.武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北武漢 430079；3.中國空間技術(shù)研究院遙感衛(wèi)星總體部，北京 100094）

1 引言

基于對重點(diǎn)區(qū)域的持續(xù)觀測和數(shù)據(jù)處理，通過信號處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)該區(qū)域動(dòng)態(tài)視頻，可實(shí)時(shí)獲取船只、車輛的地理位置、移動(dòng)方向、速度等重要信息，并對該區(qū)域進(jìn)行持續(xù)觀測的新型SAR 成像模式為視頻SAR，該模式成為了近年來的研究熱點(diǎn)［1-2］。

美國Sandia實(shí)驗(yàn)室在2010年首次基于Ku頻段SAR實(shí)現(xiàn)了視頻SAR實(shí)際驗(yàn)證與應(yīng)用，綜合考慮元器件水平、幀率和大氣衰減等指標(biāo)，視頻SAR 系統(tǒng)通常設(shè)計(jì)在毫米波至太赫茲頻段，這有利于設(shè)備小型化［2］。美國國防高級研究計(jì)劃局（DARPA）于2016年實(shí)現(xiàn)了235 GHz頻段的視頻SAR成像［3］。德國高頻物理與雷達(dá)技術(shù)研究所（Fraunhofer-FHR）于2019年成功實(shí)現(xiàn)了W 頻段對城區(qū)的視頻成像［4］。芬蘭ICEYE 公司于2020 年基于其X 波段星載SAR 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了SAR視頻成像，用于動(dòng)態(tài)監(jiān)測港口和城市等高價(jià)值區(qū)域［5］。近年來，國內(nèi)多家單位也相繼對視頻SAR系統(tǒng)和關(guān)鍵技術(shù)開展了研究并取得較大進(jìn)展。

隨著星載SAR 高頻段元器件制造工藝的進(jìn)步，Ka 頻段星載SAR 載荷及天線技術(shù)逐漸成熟，研發(fā)制造Ka頻段星載SAR成為可能。2023年5月21日，國際首顆Ka 頻段高分辨率星載SAR 衛(wèi)星珞珈二號成功進(jìn)入預(yù)定軌道并開始在軌測試。Ka 頻段載頻是X 頻段的4 倍左右，是C 頻段的6～7 倍，高頻段意味著小波長，而小波長意味著相同分辨率下的高幀率圖像獲取，本文基于珞珈二號SAR載荷實(shí)現(xiàn)了視頻SAR 波位設(shè)計(jì)，基于實(shí)測數(shù)據(jù)完成了Ka 頻段星載SAR圖像處理與獲取。

視頻SAR 成像處理算法分為時(shí)域類成像算法和頻域類成像算法。雖然頻域類成像算法（CS，Chirp-Scaling 類［6］、RMA，Range Migration Algorithm 類［7］）算法效率較高，但其處理所得圖像依賴于觀測幾何（距離-多普勒），對于視頻SAR 數(shù)據(jù)不同幀成像結(jié)果圖位置不完全一致，這意味著形成視頻需要額外的圖像配準(zhǔn)操作；而時(shí)域類成像算法成像區(qū)域始終位于網(wǎng)格劃分處，不會產(chǎn)生偏移和旋轉(zhuǎn)，因此視頻SAR成像算法通?；跁r(shí)域類處理內(nèi)核并進(jìn)行優(yōu)化。從計(jì)算機(jī)層析領(lǐng)域引入的后向投影算法（BP Algorithm，BPA）理論上適用于任意軌道、任何成像模式，算法適用性極強(qiáng)。算法思路是將每個(gè)脈沖投影到成像平面并進(jìn)行相干累積。然而在后向投影的過程中需要計(jì)算網(wǎng)格和每個(gè)脈沖時(shí)刻的衛(wèi)星距離，這樣的投影運(yùn)算量級達(dá)到O(N3)，巨大的運(yùn)算量限制了算法的應(yīng)用。在該背景下，為了提升算法效率，各國學(xué)者提出了很多快速時(shí)域成像算法。2011 年Angel Ribalta 提出了GBP 算法（Generalized Backprojection Algorithm，GBP）［8］，該算法基于快速BP算法，考慮了成像期間天線的位置移動(dòng)，提高了成像處理精度；2003 年，Lars M.H.Ulander提出了FFBP 算法（Fast Factorized BP）［9］，該算法是快速算法的進(jìn)一步發(fā)展，是多級BP算法的代表，通過分級的思想進(jìn)一步提升了算法效率。然而，不論是GBP算法還是FFBP算法，算法在低分辨率圖像融合成高分辨率圖像的過程中都涉及插值操作，這樣的操作隨著融合次數(shù)的增加會積累更大的誤差，如果為了降低誤差的積累采用更精確的插值核，會增加算法的運(yùn)算量。為了降低快速BP算法的誤差積累，西安電子科技大學(xué)2014年提出了AFBP（Accelerated Fast BP）算法［10］，AFBP 通過頻譜平移和拼接代替了FFBP算法的插值操作，提升了算法效率，但是該算法推導(dǎo)中存在包絡(luò)和相位的近似，并且不適用于條帶、滑動(dòng)聚束模式；2018年，西安電子科技大學(xué)提出了CFBP（Cartesian Factorized BP）算法［11］，該算法繼承了FFBP 算法的高效性，并且沒有引入額外誤差（包絡(luò)和相位誤差）。

本文對星載視頻SAR 模式設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)處理進(jìn)行了探討，首先研究了基于星載Ka 頻段載荷實(shí)現(xiàn)視頻SAR模式設(shè)計(jì)的方法并給出實(shí)例，而后給出了基于CFBP 算法的流水線流程化快速成像算法，實(shí)現(xiàn)了星載視頻SAR數(shù)據(jù)的快速處理，最后采用珞珈二號實(shí)測視頻SAR 數(shù)據(jù)對模式設(shè)計(jì)結(jié)果及成像算法進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明星載視頻SAR 模式可行，具備機(jī)動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)監(jiān)測的能力，同時(shí)驗(yàn)證了所提出的視頻SAR數(shù)據(jù)處理算法的正確性。

2 星載視頻SAR模式設(shè)計(jì)

2.1 星載視頻SAR模式設(shè)計(jì)方法

機(jī)載SAR 系統(tǒng)可對場景實(shí)現(xiàn)圓跡、凝視等多種航線規(guī)劃并完成視頻數(shù)據(jù)獲取，使用靈活性大；而對于星載SAR 系統(tǒng)，由于其近圓軌道的限制，凝視聚束模式是實(shí)現(xiàn)一定區(qū)域內(nèi)的持續(xù)觀測的主要可行手段，如圖1 所示，視頻SAR 在整個(gè)觀測期間波束指向地面固定點(diǎn)，斜視角由前斜視變?yōu)檎齻?cè)視最后為后斜視。綜合考慮雷達(dá)威力、平臺機(jī)動(dòng)能力、供電能力等指標(biāo)，珞珈二號SAR載荷的視頻模式設(shè)計(jì)對于重點(diǎn)區(qū)域持續(xù)觀測時(shí)間一般為30 s，對成像區(qū)域觀測斜視角度約為±12°。視頻SAR 模式設(shè)計(jì)中另一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)是幀率，若圖像真實(shí)幀率太低（低于1 Hz），通常無法實(shí)現(xiàn)觀測區(qū)域視頻。SAR 在方位向利用合成孔徑原理實(shí)現(xiàn)一定方位分辨率，所需時(shí)間為合成孔徑時(shí)間，對于典型波段低軌SAR，實(shí)現(xiàn)1 m分辨率所需合成孔徑時(shí)間如表1所示。

表1 典型波段低軌SAR實(shí)現(xiàn)1 m分辨率所需合成孔徑時(shí)間Tab.1 The synthetic aperture time required for a typical band low-orbit SAR to achieve 1 m resolution

圖1 星載視頻SAR幾何模型Fig.1 Spaceborne video SAR geometry

圖2 基于時(shí)域成像算法的視頻SAR流水線處理流程Fig.2 Video SAR pipeline processing process based on time domain imaging algorithm

由表1 可知，利用較低頻段（X 頻段以下）星載SAR 實(shí)現(xiàn)視頻SAR 幀率低于1 Hz，系統(tǒng)性能較差，而Ka 頻段星載SAR 幀率大于3 Hz，若設(shè)置一定比例重疊率可實(shí)現(xiàn)優(yōu)于5 Hz 幀率的視頻SAR 觀測性能，此時(shí)系統(tǒng)能較好實(shí)現(xiàn)對重點(diǎn)區(qū)域的一定時(shí)間內(nèi)觀測并形成視頻。

最后，在對重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行30 s凝視觀測時(shí)間內(nèi)斜視角、下視角變化劇烈，在滿足NESZ（噪聲等效散射系數(shù)）、數(shù)據(jù)率、模糊度等指標(biāo)的前提下通常無法基于單一波位實(shí)現(xiàn)場景的觀測，應(yīng)進(jìn)行分段設(shè)計(jì)以適應(yīng)PRF、采樣起始時(shí)間和采樣點(diǎn)數(shù)的變化。分段數(shù)量上限受到載荷能力限制，下限受到波位設(shè)計(jì)限制，一般10～20個(gè)波位即可實(shí)現(xiàn)30 s內(nèi)場景的完整凝視觀測。珞珈二號星載視頻SAR波位設(shè)計(jì)準(zhǔn)則如下：

（1）根據(jù)所觀測目標(biāo)地理位置及軌道預(yù)報(bào)信息以及觀測斜視角度范圍確認(rèn)觀測弧度，精確到秒。

（2）將30 s 觀測時(shí)長劃分15 段，每段重復(fù)進(jìn)行以下波位設(shè)計(jì)流程：

a）由幾何關(guān)系、雷達(dá)波段、帶寬、脈寬、保護(hù)時(shí)間、采樣率、天線尺寸、峰值功率等參數(shù)，在滿足避開星下點(diǎn)回波和發(fā)射脈沖的前提下確定合適的PRF（脈沖重復(fù)頻率）集合；

b）按照PRF 由小到大的順序計(jì)算當(dāng)前PRF 下的NESZ、AASR（方位向模糊比）、RASR（距離向模糊比）、占空比、數(shù)據(jù)率、測繪帶寬度等指標(biāo)；

c）若上述所有指標(biāo)滿足視頻模式波位要求，則完成該波位設(shè)計(jì)并保存波位設(shè)計(jì)結(jié)果，否則更換PRF并重復(fù)b）步驟。

（3）完成15段波位設(shè)計(jì)結(jié)果并保存，結(jié)束。

2.2 星載視頻SAR模式設(shè)計(jì)實(shí)例

基于上節(jié)波位設(shè)計(jì)方法和衛(wèi)星軌道信息，規(guī)劃珞珈二號SAR 載荷于UTC 時(shí)間2023 年8 月20 日21：30 對蘇伊士運(yùn)河旁（31.11°N，32.31°E）進(jìn)行觀測，觀測時(shí)長30 s，共15 個(gè)波位。波位設(shè)計(jì)關(guān)鍵結(jié)果如表2所示。

表2 星載視頻SAR模式設(shè)計(jì)結(jié)果Tab.2 Spaceborne video SAR mode design results

如表2 所示，此時(shí)恰好能實(shí)現(xiàn)不變重頻對蘇伊士運(yùn)河進(jìn)行凝視觀測，為適應(yīng)距離徙動(dòng)變化，回波窗開啟時(shí)間由大到小再到大，為保證可完整接收波束寬度內(nèi)回波，距離向采樣點(diǎn)數(shù)同樣由大到小再到大。波位設(shè)計(jì)結(jié)果滿足模糊比（AASR、RASR）低于-20 dB，NESZ低于-17 dB指標(biāo)要求。

3 星載視頻SAR快速成像算法

為了形成一定幀率的SAR 視頻流，本文提出一種流水線式的視頻SAR 處理流程，其算法流程如圖 2 所示，標(biāo)黃處為該視頻SAR 流水線處理流程的關(guān)鍵步驟，標(biāo)橘色處為進(jìn)行并行化加速步驟。由于視頻SAR成像幾何為凝視聚束模型，處理算法針對的回波模型實(shí)際上是凝視聚束SAR回波。

算法處理流程如下：

1）在距離頻域?qū)夭〝?shù)據(jù)進(jìn)行距離向壓縮處理，匹配濾波函數(shù)為

其中Kr=B/Tp，B為帶寬，Tp為脈寬。脈沖壓縮的同時(shí)需要進(jìn)行距離向升采樣，一般通過頻域補(bǔ)零完成，綜合考慮處理精度與算法效率，升采樣倍數(shù)通常設(shè)為4倍。

2）基于SAR 載荷和平臺輔助參數(shù)計(jì)算波束指向，該步驟主要涉及坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換。

3）計(jì)算波束與地表橢球面交點(diǎn)，需要說明的是，為精確計(jì)算場景位置，需應(yīng)用該區(qū)域DEM（數(shù)字高程模型），由于視頻SAR 幅寬約為（2 km×5 km），幅寬較小，采用成像區(qū)域平均DEM即可。

4）投影網(wǎng)格劃分，劃分投影網(wǎng)格要保證覆蓋成像區(qū)域，網(wǎng)格間距略小于分辨率。

5）孔徑長度計(jì)算，孔徑長度設(shè)置為單視頻幀率對應(yīng)時(shí)長，例如5 Hz視頻幀率就要求孔徑長度按照為0.2 s對30 s數(shù)據(jù)連續(xù)劃分。

6）子孔徑投影，對每個(gè)子孔徑內(nèi)部所有方位向采樣點(diǎn)進(jìn)行時(shí)域反投處理，使用CFBP 算法對子孔徑成像到同一網(wǎng)格上，避免了不同孔徑間融合和配準(zhǔn)操作，并且投影運(yùn)算中可應(yīng)用GPU在算法實(shí)現(xiàn)時(shí)進(jìn)行加速。

7）孔徑內(nèi)圖像相干疊加，對每一個(gè)子孔徑內(nèi)的圖像相干疊加為1幅圖像，完成該步驟后，一個(gè)子孔徑對應(yīng)一幅圖像。

8）判斷是否所有子孔徑內(nèi)圖像都完成了相干疊加處理，如完成則進(jìn)行步驟9），否則返回步驟6）對下一子孔徑進(jìn)行投影計(jì)算。

9）子孔徑數(shù)據(jù)流水線相干疊加，根據(jù)圖像分辨率需求完成每一視頻幀的生成。如圖3 所示，“SA”為Sub-aperture 縮寫，表示子孔徑含義，在步驟8）中已經(jīng)將數(shù)據(jù)劃分為紅色子孔徑并完成子孔徑內(nèi)成像相干累加，而后需計(jì)算合成全分辨圖像需要的合成孔徑時(shí)間（多視前），得到圖像單視分辨率等于多視分辨率除以多視系數(shù)。例如方位多視視數(shù)為2，則須達(dá)到0.5 m 單視分辨率，需要0.6 s合成孔徑時(shí)間，因此3個(gè)子孔徑數(shù)據(jù)塊相干疊加即可實(shí)現(xiàn)0.5 m單視分辨率圖像獲取。依次進(jìn)行子孔徑數(shù)據(jù)疊加完成視頻SAR 每幀圖像處理。該步利用步驟6）和7）后向投影結(jié)果，沒有重復(fù)的后向投影計(jì)算，且處理流程按流水線進(jìn)行，效率很高。事實(shí)上，為滿足較高幀率視頻生成要求，該處理屬于有重疊孔徑的視頻流生成方案。

圖3 子孔徑劃分和流水線疊加示意圖Fig.3 Schematic of sub-aperture division and pipeline overlay

10）多視處理，多視處理算法如下：

a）得到高分辨率SAR復(fù)圖像；

b）取該圖像模值；

c）沿方位維根據(jù)多視系數(shù)對相鄰N個(gè)像素幅度值求均值，N為多視系數(shù)；

d）得到多視幅度圖，此時(shí)多視圖方位維分辨率是單視圖方位維分辨率N倍。

需要說明的是，多視處理的作用在于提升圖像信噪比，等效提升NESZ指標(biāo)，代價(jià)是觀測時(shí)間的增加。事實(shí)上，對于地面某一目標(biāo)，經(jīng)過理論推導(dǎo)，其方位維分辨率由下面公式計(jì)算：

vg為波足地面移動(dòng)速度，Ba為該目標(biāo)對應(yīng)多普勒帶寬，K1為方位向天線方向圖加權(quán)引入的展寬系數(shù)；K2為方位向天線波束寬度的展寬系數(shù)，均勻加權(quán)下為0.886。由于成像算法為時(shí)域算法，其最終圖像像素間隔取決于網(wǎng)格間距設(shè)置，實(shí)際處理中網(wǎng)格間距設(shè)置略小于圖像理論單視分辨率，這符合Nyquist 采樣定理，即完成成像后圖像在時(shí)、頻域無混疊。通過多視處理，圖像像素間隔為原來的N倍，N為多視系數(shù)。由于Nyquist 采樣定理限制，一幅圖像的分辨率通常無法小于圖像像素間隔，這等效于將圖像分辨率降為多視前圖像的N倍。

依照上述流程即完成視頻SAR 數(shù)據(jù)處理，獲取滿足分辨率和幀率的場景的視頻每幀圖像。

4 珞珈二號實(shí)測數(shù)據(jù)處理

為了驗(yàn)證視頻SAR 模式設(shè)計(jì)和所提視頻SAR快速成像算法，基于珞珈二號SAR載荷開展了星載SAR 觀測實(shí)驗(yàn)，觀測場景為蘇伊士運(yùn)河（31.11°N，32.31°E），觀測波位為2.2 節(jié)波位設(shè)計(jì)結(jié)果，共15 個(gè)波位。該數(shù)據(jù)主要系統(tǒng)參數(shù)如表3所示。

表3 星載視頻SAR蘇伊士運(yùn)河數(shù)據(jù)主要系統(tǒng)參數(shù)Tab.3 Main system parameters of spaceborne video SAR of Suez Canal data

分析距離壓縮后結(jié)果，如圖4所示，可見對于波位1，8，15的1000采樣位置處能量最大位置均得到完整采樣，這說明了完成了回波主要能量區(qū)域數(shù)據(jù)采樣，采樣偏差較小，可以進(jìn)行后續(xù)后向投影成像處理。

圖4 信號距離壓縮后一維幅度圖Fig.4 One-dimensional amplitude plot of signal after range compression

對該區(qū)域完成成像并形成視頻流（5 Hz），總計(jì)得到150 張SAR 圖像，單幅圖觀測時(shí)長為0.6 s，相鄰圖間重疊比率為（0.6 s-0.2 s）/0.6 s=66.7%，圖5為按時(shí)間順序的其中30 張圖像。從成像結(jié)果圖中可清晰觀測到河邊有一艘貨船，該貨船在靠近岸邊移動(dòng)，由于貨船與岸邊幾乎平行，這里測量了貨船與岸邊距離變化，實(shí)測在30 s 內(nèi)貨船與岸邊距離從107 m 拉近到10 m 左右，位移接近100 m。該實(shí)驗(yàn)首次實(shí)現(xiàn)了天基Ka 頻段視頻SAR 數(shù)據(jù)獲取與成像處理，展示了天基視頻SAR 對地面/海面機(jī)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)探測能力，并且成像圖清晰完整，驗(yàn)證了所提星載視頻SAR快速成像算法的正確性。

圖5 星載視頻SAR蘇伊士運(yùn)河區(qū)域成像結(jié)果（按觀測時(shí)間順序排列）Fig.5 Imaging results of the SAR Suez Canal region on spaceborne video（in time order of observation）

算法效率方面，該算法主要運(yùn)算量位于距離向脈沖壓縮和子孔徑內(nèi)投影兩部分，其中距離向脈沖壓縮是所有時(shí)域算法的共同步驟，運(yùn)算量為5Na·Nr·log2(Nr)量級，得益于CFBP算法的優(yōu)化，子孔徑內(nèi)投影部分算法運(yùn)算量級為3na·nr·log2(Nr)，該視頻SAR 分段15 段，每段數(shù)據(jù)圖像方位向采樣點(diǎn)數(shù)Na=10309，Nr 可見于表2 第5 列，成像結(jié)束后單視圖像尺寸為10200（距離nr）×6800（方位na）。算法運(yùn)算量遠(yuǎn)低于BP 算法O(N3)的運(yùn)算量，通過將算法部署在高性能服務(wù)器上，距離向脈沖壓縮基于CPU 進(jìn)行多線程加速，子孔徑內(nèi)投影基于GPU 加速，可分別在1 小時(shí)內(nèi)完成距離向脈沖壓縮和4 小時(shí)內(nèi)完成子孔徑內(nèi)投影運(yùn)算，最終在5.5 小時(shí)內(nèi)完成回波輸入到150幅視頻幀圖像輸出全流程運(yùn)算。

5 結(jié)論

視頻SAR 模式自提出以來，被廣泛應(yīng)用于重點(diǎn)區(qū)域監(jiān)測、變化檢測、機(jī)動(dòng)目標(biāo)確認(rèn)等領(lǐng)域，然而由于探測距離、威力等原因，視頻SAR系統(tǒng)大多用于空基平臺。本文首先分析天基SAR平臺實(shí)現(xiàn)視頻SAR的可行性并完成了模式設(shè)計(jì)，結(jié)論表明利用凝視聚束可實(shí)現(xiàn)30 s時(shí)間的重點(diǎn)區(qū)域觀測并形成視頻；而后提出了一種基于CFBP算法適用于大數(shù)據(jù)量的星載視頻SAR流水線處理流程，最后采用珞珈二號SAR衛(wèi)星進(jìn)行試驗(yàn)，驗(yàn)證了星載視頻SAR 的重點(diǎn)區(qū)域監(jiān)測能力和所提星載視頻SAR流水線處理流程的有效性。