基于MLBF毫米波双站SAR前视Omega-k成像算法.docxVIP

基于MLBF的毫米波双站SAR前视Omega-k成像算法马超1，张小虎1，杨建超1，顾红1，苏卫民1(1.南京理工大学电子工程与光电技术学院，电子工程与光电技术学院，南京市，邮政编码210094)摘要：前视成像有着很大的潜在应用价值，比如飞机的导航、导弹寻的打击以及军事侦查等。毫米波合成孔径雷达（SAR）有着分辨率高、体积小、重量轻以及合成孔径时间短等优点。论文结合毫米波体制和双站SAR前视成像技术，开展毫米波双站SAR前视成像算法的研究。在双站SAR前视成像系统中，较大的前视角引入了多普勒质心偏移和严重的距离徙动，因此普通双站SAR的成像算法无法直接移植到双站SAR前视成像中。针对以上问题，论文首先提出了一种基于瞬时多普勒分析的改进Loffelds Bistatic Formula (MLBF)二维频谱求解方法，相比于现有方法，该方法能更准确的得到双站SAR前视回波信号的二维频谱。在此基础上又推导出了适用于毫米波双站SAR前视成像的Omega-k算法；最后通过仿真实验，验证了提出算法的有效性和优越性。关键词：双站合成孔径雷达；前视成像；MLBF；Omega-k算法中图法分类号：TN958文献标识码: A引言双站SAR[1-2]前视成像弥补了单站SAR[3]前视成像的不足，并且该技术有着较大的潜在应用价值，比如飞机的导航和盲降以及军事应用等，因此受到了越来越多的关注。国外最先开展了对双站SAR前视成像的研究，一些关于双站SAR前视成像的特性和可行性在文献[4-5]中进行了分析。必威体育精装版的有关双站SAR前视成像的实验结果在文献[6-7]中做了报道，实验场景是一架轻型飞机对正前方的机场跑道进行成像，实验结果令人振奋。但这些实验不足之处在于，使用的成像算法大都为时域的后向投影算法（BP）,该算法的计算量大，用于实时成像系统时对硬件的要求较高。双站SAR前视的几何结构与普通双站SAR相比，由于天线前视的关系，引起了更严重的距离徙动和多普勒质心偏移，而且往往前视角比较大。因此普通双站SAR的成像算法不能直接应用于双站SAR前视成像中，开发更快的成像算法成为了研究双站SAR前视成像的重点。目前已有用于双站SAR前视成像的算法研究报道，文献[8]针对发射天线固定、接收天线运动的双站SAR前视成像系统，提出了适用于该系统的距离多普勒（RD）算法。同样，文献[9]基于ELBF方法推导出的二维频谱，提出一种改进的距离多普勒算法。文献[10]使用勒记德多项式（MLPE），推导出了用于双站SAR前视成像的Chirp scaling (CS) 算法。然而RD算法和CS算法在对场景进行成像时，都采用雷达到场景中心目标的斜距做为参考距离，并用该参考距离构造匹配滤波器。因此最终的成像结果为：场景中心的目标得到了完全聚焦，但其它的目标离场景中心越远，则聚焦的效果越差，尤其是当系统前/斜视角越大时，聚焦深度低的问题变得尤为突出。Omega-k算法可以避免以上问题，它是在二维频域上通过插值来校正距离方位耦合与距离时间、方位频率的依赖关系，因此Omega-k算法很适合用于大前/斜视角成像系统。文献[11]通过旋转和平移前视接收天线的运动轨迹，并对发射天线的运动轨迹进行重采样，将双站SAR前视几何结构改变成了双站SAR侧视结构，因此可以直接将普通双站SAR的Omega-k算法移植过来。文献[12]使用常规SAR的Omega-k算法，该算法使用等效相位中心来近似取代两个分离的发射天线和接收天线。当发射与接收天线相距较远时，这种近似无疑会带来较大的误差。由此可见，以上两种算法都是将双站SAR前视成像近似为其它易处理的成像几何结构，然后使用现有的Omega-k算法，这样的近似限制了算法的使用范围。文献[13]基于ELBF方法，精确的推导出了Omega-k算法，但该算法无法应对接收天线前视角较大的情形。毫米波SAR与低频段的SAR相比，更容易获得大的信号带宽以及多普勒带宽，因此具有更高的距离和方位向分辨率。而在获取相同多普勒带宽的情形下，毫米波SAR需要的合成孔径时间也更短，可以显著缩短成像所需时间。由于波长短，毫米波Ka波段天线的尺寸仅为X波段的1/4，使得毫米波SAR系统具有体积小、重量轻的优势。同时，雷达工作频段越高，目标轮廓效应就越明显，毫米波SAR能更清晰的获取目标轮廓几何特性[3]。毫米波SAR的优点将使其逐步成为雷达成像技术发展的重要方向，然而目前对毫米波双站SAR前视成像技术研究的报道还不多。论文结合毫米波体制和双站SAR前视成像技术，开展毫米波双站SAR前视成像算法的研究，并针对以上提出的双站SAR前视成像算法存在的问题，首先提出了一种基于瞬时多普勒分析的改进Loffelds Bistatic Formula (MLBF)二维频谱求解方法，该方法在接收天线前视角