MIMO-SAR技术发展概况及应用浅析

多发多收合成孔径雷达(MIMO-SAR)是近年来提出并备受关注的一种新型雷达成像模式,通过多天线同时发射、多天线同时接收的工作方式能够获得远多于实际天线数目的等效观测通道,为解决常规SAR面临的方位向高分辨率与宽测绘带指标相互矛盾、弱小慢速运动目标难以检测等难题提供了更为有效的技术途径。该文围绕MIMO-SAR成像技术及其应用展开论述,从距离分辨率增强、3维下视成像、高分辨率宽测绘带成像以及动目标检测等方面综述了MIMO-SAR的研究状况,分析了系统的体制优势和不足,进而归纳了MIMO-SAR研究中的若干关键技术问题,最后对其应用前景进行了展望。     

一种新的MIMOSAR/MTI空时等效重构方法

多输入多输出合成孔径雷达(MI MO SAR)是一种新体制的成像雷达。针对高空高速平台的SAR系统方位向口径(或方位向分辨率)和作用距离的设计矛盾,采用MI MO体制有效地解决了PRF设计的问题。并针对多通道MTI模式提出了一种新的MI MO SAR空时等效重构方法,使得系统有效地兼顾了SAR模式和MTI模式。与常规的SAR/MTI系统相比,MI MO SAR/MTI系统在SAR模式下可以实现远距离高分辨率宽观测带成像;在MTI模式下,可以实现远距离运动目标探测,且具有高的运动目标检测性能和定位精度。     

机载同时同频MIMO-SAR系统研究概述

针对传统合成孔径雷达(SAR)体制带来的模式单一、核心指标已接近极限等瓶颈问题,近年来提出了一种新体制多输入多输出合成孔径雷达(MIMO-SAR)。该雷达系统通过更多的收发阵元获得更为丰富的系统自由度,并以此突破传统SAR体制限制,实现高分辨率宽测绘带跨越发展和多模式协同。该文深度剖析了MIMO-SAR概念内涵与技术特点,概括了国内外研究现状与技术发展趋势,总结归纳了国际首部同时同频MIMO-SAR研制经验与飞行试验结果,并展望分析了MIMO SAR应用前景,以期为我国未来SAR技术奠定基础。      

星载多站方位多通道高分辨宽测绘带SAR成像

结合数字波束形成技术,星载方位多通道合成孔径雷达(SAR)系统可以克服最小天线面积限制,实现高分辨宽测绘带(High Resolution and Wide Swath, HRWS)SAR成像。结合多站SAR系统即可实现高分辨干涉合成孔径雷达(Interferometric SAR, InSAR)地形测绘。该文通过分析星载多站模式下各接收通道接收回波的信号模型,推导得到了其相对于参考接收通道接收回波的通用相位补偿公式,该公式同时补偿了由沿航向和垂直航向基线引起的相位误差,然后对基于最优Capon法的多相位中心解模糊成像的保相性进行了分析证明,由此得到了解模糊后每个方位时刻回波所对应的卫星轨道信息,为后续干涉处理及目标定位等奠定基础,最后利用地球椭球模型仿真的星载双通道多普勒模糊回波数据验证了该文方法的有效性。     

基于空时等效采样复用的星载SAR宽域运动目标检测与成像

高分辨宽测绘带静态场景成像与运动目标检测与成像是星载合成孔径雷达(SAR)两个重要功能需求,也是新体制SAR的前沿和重点.现有的基于阵列接收多相位中心技术可解决方位分辨率与测绘带宽的矛盾,但其空时等效单通道数据难以实现运动目标的有效检测.现有的多通道SAR能改善杂波抑制和运动目标检测性能,但其对静态场景成像时仍存在方位分辨率与测绘带宽的矛盾.本文提出一种基于空时等效采样复用的信号处理新方法,同时改善了星载SAR在高分辨率宽测绘带静态场景成像与运动目标检测与成像两方面的性能.进而,本文深入研究目标径向速度在等效回波信号中引入的周期调制产生的目标方位像的"假峰"效应,并提出了有效的抑制"假峰"的补偿方法.最后,数值仿真试验验证了新方法的有效性.     

MIMO-SAR线性合成阵列模式及性能研究

合成孔径雷达(SAR)通过方位向的合成阵列实现方位高分辨,其中合成阵列是由单次快拍内的并行空间采样与多次快拍内的串行空间采样而构成。多输入多输出合成孔径雷达(MIMO-SAR)利用波形分集特性,可在单次快拍内获得大于实际阵元数目的并行空间采样,为阵列模式配置及功能复合提供了便利。针对MIMO-SAR线性合成阵列模式问题,以单次快拍等效阵列为基础,设计了3种脉冲重复频率条件下的阵列模式。进而对比分析了不同阵列模式下最大不模糊距离、测绘带宽度和杂波抑制性能,这为不同应用的MIMO-SAR阵列合成及功能设计提供了依据。     

方位向多波束星载SAR仿真

多波束工作模式是一种新的合成孔径雷达(SAR)工作模式,既可以满足高分辨率的需要,又可以满足宽测绘带的要求,因此具有很高的研究价值和广泛的应用前景。文中提出了多相位中心多波束SAR的回波模型,给出了仿真方法;并以三波束星载SAR为例,通过仿真实例验证了该方法的有效性。     

一种基于误差反向传播优化的多通道SAR相位误差估计方法

方位向多通道合成孔径雷达(SAR)可实现高分辨率宽测绘带成像,准确估计通道间相位误差是保障成像质量的关键。该文提出了基于误差反向传播训练优化的通道相位误差估计方法,该方法根据多通道SAR回波生成的物理过程,构建含有通道间相位误差待估计参数的观测矩阵,通过初始化的通道误差和初始化的目标散射系数参数生成初始化的SAR回波,并计算该回波与多通道SAR实测回波之间的误差,通过深度学习中常用的误差反向传播的方法,不断训练优化上述参数,最终获得通道间相位误差的估计值,同时也得到了对稀疏目标散射系数的估计。该方法基于误差反向传播方法,并将该方法与通道误差的形成原理相结合,在稀疏假设下同时完成了相位估计和成像,为多通道SAR误差估计提供了一种全新的思路。多通道SAR仿真数据验证了该文算法的有效性。      

基于方位向多波束-多相位中心的星载SA R多维波形编码技术研究

通过方位向多波束与多相位中心结合,采用方位向-快时间二维波形编码发射技术获得了星载SAR系统高分辨-宽测绘带成像的优良性能。所提方案在发射端的方位向采用脉内扫描形成多个方位窄波束,以减小子多普勒带宽,距离向通过波束展宽获得宽测绘带;在接收端沿距离-方位向形成多个等效相位中心,通过俯仰DBF技术分离各子波束回波信号来抑制距离模糊,方位向通过谱重构方法解方位多普勒模糊,并通过多个子多普勒谱拼接获得方位高分辨。文中研究了本系统的主要系统参数典型设计及性能优势。仿真结果表明,该系统能有效的完成高分辨-宽测绘带任务,相对已有的其它星载SAR系统,系统性能优势明显,系统结构更加轻便灵活。     

海面刚体目标微动特征建模及特性分析

微多普勒描述了海面目标运动的精细特征,成为区分海杂波和目标的有用特征之一,有助于提高雷达目标探测和识别能力。该文以对海观测雷达为平台,建立了海杂波中微动目标雷达回波模型。首先,简要回顾了微动和微多普勒效应的定义,归纳总结出微多普勒效应的内涵和实质,并给出了海面刚体目标的微动特征分类。然后,根据观测时长将模型分为距离单元内微动目标回波模型和长时间微动目标观测模型;根据海面微动目标的运动形式,将模型分为非匀速平动目标回波模型和3轴转动目标回波模型。最后,采用雷达实测数据分析微动特征并验证模型的有效性。      

基于分布式压缩感知的高分宽幅SAR动目标成像技术

高分宽幅SAR动目标成像对目标跟踪具有重要的意义,常规天基多通道SAR技术要实现高分宽幅动目标成像需要通道数量巨大,系统复杂度过高,而且图像在方位向存在成对回波,形成虚警。针对上述问题,该文提出了一种基于分布式压缩感知的高分宽幅SAR动目标成像技术,在通道数量较大时,通道数量相比常规高分宽幅动目标成像构型通道数量约降低1倍,利用动目标稀疏特性和杂波背景非稀疏特性构建分布式压缩感知观测模型,采用先方位1维分布式压缩感知重建再距离方位2维分布式压缩感知重建,实现杂波背景和稀疏动目标的重建,并抑制多通道SAR动目标成像中的成对回波。结合RADAR-SAT数据的仿真试验结果验证了该技术的有效性。      

基于干涉图的星载MIMO-SAR动目标检测

受动目标径向速度影响,星载多输入多输出合成孔径雷达(MIMO SAR)等效通道回波模型中将引入周期误差信号的调制,进而导致动目标方位像存在“假峰”效应,其会增加动目标检测的虚警。基于ATI(along track interferometry)干涉图,提出一种星载MIMO SAR动目标检测方法。可在不补偿误差信号的前提下,先通过调节系统参数降低动目标“假峰”幅值,进而经干涉处理用杂波去弱化“假峰”干涉相位,最后利用ATI干涉图幅度和相位的联合处理实现动目标检测。数值试验验证了方法的有效性。      

一种基于SAR稀疏采样数据的动目标运动参数估计方法

该文针对地面动目标运动参数估计问题进行研究,提出一种利用单天线合成孔径雷达(SAR)稀疏采样数据的动目标2维速度估计方法。首先以目标2维速度为参数构建一个等效参数化模型将动目标回波数据转化为小斜视回波数据,然后利用改进的迭代阈值算法实现不同参数条件下的动目标2维成像,最后以成像结果的图像熵值为优化准则对初始模型参数进行搜索,从而获得准确的动目标运动参数。该方法以稀疏采样数据为输入,可以减少所需数据量,并且能够有效避免多普勒模糊问题,在较低信杂比条件下仍然能够准确估计出目标运动参数。仿真实验结果验证了所提动目标参数估计方法的有效性。     

宽幅SAR海上大型运动舰船目标数据集构建及识别性能分析

以TopSAR和ScanSAR成像模式为代表的宽幅合成孔径雷达(SAR)可以实现更大范围的海洋场景观测。但实现宽测绘带的同时降低了成像分辨率,因此宽幅SAR图像中的舰船目标缺乏清晰的结构特征,给大范围海上舰船目标识别带来了极大的挑战。同时,由于缺乏海上运动航母、两栖舰等大型关键目标的宽幅SAR样本数据,使得海上运动大型关键舰船目标识别更加困难。针对该问题,该文构建了宽幅SAR海上大型运动舰船目标数据集,共包含2291个大型舰船目标样本,类别划分为大型军事舰船,长度为≥250 m的大型民用舰船和长度为150～250 m的大型民用舰船。其构建过程为:首先,通过先验知识辅助获取港口区域大型军事舰船目标样本;其次,利用属性信息对OpenSARShip数据集进行长度筛选获取大型民用舰船目标样本;最后,在样本的距离-多普勒域添加二次相位误差进行运动仿真来模拟海上运动舰船目标的成像结果。此外,该文使用经典识别算法和深度学习方法对构建的数据集与运动仿真处理后的数据进行了识别性能分析,结果表明在低分辨率情况下采用SAR图像复数信息可以在一定程度上提高算法的识别率;并且运动舰船目标的散焦问题对识别准确率具有较大影响。      

多载频MIMO-SAR对消处理抗欺骗干扰

 根据多发多收合成孔径雷达(MIMO-SAR)的特点,提出在重叠等效相位中心(EPC)处采用对消处理抑制欺骗干扰的方法.MIMO-SAR采用收发同置天线配置可形成多组位置相同的等效相位中心;发射多载频线性调频(LFM)信号将使每组位置重叠等效相位中心处的回波相位有所差异.利用此特点,可以在子回波相位补偿后采用对消处理对欺骗干扰进行抑制.文中给出了收发同置MIMO-SAR的系统模型,分析了欺骗干扰下的回波特点,指出在位置重叠等效相位中心处的欺骗干扰信号对间仅存在相位差异,给出了对消处理完成欺骗干扰抑制的信号流程,实验结果证明了本文方法的有效性.     

基于分数阶Fourier变换的机载SAR运动目标检测

该文首先建立了机载合成孔径雷达(SAR)对运动目标的回波信号模型,阐述了其本质为线性调频信号的特点。根据这种特点,提出了一种基于分数阶Fourier变换的机载SAR运动目标检测新方法,有效地消除了线性调频信号的时频耦合特性对信号检测的影响。与双线性时频分布类算法相比,分数阶Fourier变换是线性变换,在多运动目标存在的情况下,不会受到交叉项的影响。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于单通道SAR多子孔径空频处理的动目标检测算法

该文提出了一种基于单通道多子孔径空频自适应处理的运动目标检测方法:首先给出了基于方位频谱划分获取子孔径的处理过程,构造出类似于多通道的子图像。详细分析了多子孔径空时等效信号的原理,将不同合成中心时刻的子孔径序列所获得的回波信号等效成同一时刻不同空间位置所获得的回波信号,利用时延差异来获取空间信息,建立起后续处理的2维信号模型。在此基础上,结合多通道杂波抑制的思想,提出了采用多子孔径间空频自适应处理实现杂波抑制与运动目标检测的算法。最后,仿真实验验证了该方法的有效性。