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(1.南京航空航天大學(xué)雷達(dá)成像與微波光子技術(shù)教育部重點(diǎn)實驗室, 江蘇南京 211100;2.中國人民解放軍96764部隊, 河南洛陽 471000)
逆合成孔徑雷達(dá)可全天候、全天時對遠(yuǎn)距離運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行高分辨率成像,是一種有效的目標(biāo)識別途徑。RD算法是ISAR成像的常用算法,該方法首先對脈沖壓縮后的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動補(bǔ)償,接著在方位向進(jìn)行快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform, FFT)實現(xiàn)成像。RD算法假設(shè)相干積累時間內(nèi)目標(biāo)相對雷達(dá)轉(zhuǎn)動引起的多普勒頻率恒定,因此在實際中限制了成像積累時間和方位向分辨率。在這種情況下,采用超分辨方法[1-13],在不增加成像角度的情況下,可以獲得高于理論分辨率的圖像分辨率。
超分辨方法可以分為參數(shù)化法和非參數(shù)化法。參數(shù)化法要求獲得散射點(diǎn)的個數(shù)、位置和幅度,對數(shù)據(jù)模型誤差非常敏感,該類方法包括旋轉(zhuǎn)不變子空間算法(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, ESPRIT)[1]、多重信號分類法(Multiple Signal Classification, MUSIC)[2-4]、基于帶寬外推的線性預(yù)測法[5]、基于自適應(yīng)模型的方法[6]等。非參數(shù)化法假設(shè)場景為連續(xù)的函數(shù),不需要獲取散射點(diǎn)的個數(shù),包括最小方差法(Minimum Variance Method, MVM)[7-9]、空間變跡法(Spatially Variant Apodization, SVA)[10-12]、自適應(yīng)旁瓣抑制法(Adaptive Sidelobe Reduction, ASR)[13]等。實際中,精確數(shù)據(jù)模型的獲取相當(dāng)困難,所以非參數(shù)化法的適用性更強(qiáng),但MVM法頻譜估計不夠精確,降低了算法的準(zhǔn)確性;SVA法對信噪比和頻譜的平坦程度有較高要求;ASR法的性能較好,但是運(yùn)算量較大。
本文將非參數(shù)化的APES法用于ISAR方位向和距離向成像,給出具體的成像算法,并通過仿真和實測數(shù)據(jù)處理分析該成像方法的性能。仿真結(jié)果和實測ISAR數(shù)據(jù)成像結(jié)果驗證了該算法可以獲得超分辨,優(yōu)于RD成像結(jié)果,并可降低旁瓣,提高對比度和信噪比,成像效果與MVM法相當(dāng)。
成像雷達(dá)多采用線性調(diào)頻信號作為發(fā)射波形。在“停-走-停”假設(shè)下,經(jīng)過解調(diào)和距離壓縮后,目標(biāo)上某一散射點(diǎn)回波信號可寫為
(1)
式中,t為距離向快時間,τ為方位向慢時間,kr為發(fā)射波形的調(diào)頻率,Ap為包含散射點(diǎn)散射率和天線方向圖調(diào)制的回波幅度因子,rp(τ)表示τ時刻散射點(diǎn)和雷達(dá)之間的距離,Tcp表示壓縮后的脈沖寬度,λ為雷達(dá)波長。
ISAR成像中,目標(biāo)與雷達(dá)間的相對運(yùn)動通常被分解為目標(biāo)上某一參考點(diǎn)相對于雷達(dá)的平動和目標(biāo)上散射點(diǎn)繞該參考點(diǎn)的轉(zhuǎn)動。因此,散射點(diǎn)和雷達(dá)之間的距離[14]可表示為
rp(τ)=r0(τ)+(Ω(τ)×r(τ))·R(τ)
(2)
式中,r0(τ)為τ時刻雷達(dá)和參考中心點(diǎn)的距離,R為雷達(dá)視線方向的單位矢量,r為由參考中心點(diǎn)指向散射點(diǎn)的矢量,Ω為目標(biāo)相對于參考中心點(diǎn)的轉(zhuǎn)動矢量。平動分量r0(τ)對ISAR成像沒有貢獻(xiàn),相反會影響成像,需要對其補(bǔ)償,即所謂的ISAR運(yùn)動補(bǔ)償。
將式(2)代入式(1)中,并假設(shè)運(yùn)動補(bǔ)償已完成,可得
s(t,τ)=
(3)
在小轉(zhuǎn)角假設(shè)下,散射點(diǎn)所在距離單元內(nèi)的方位向回波信號sc(τ)[15]可以近似表示為
(4)
式中,Ω0為有效轉(zhuǎn)動角速率,將Ω分解為與R正交的分量即可得到有效轉(zhuǎn)動矢量Ω0,y為散射點(diǎn)在ISAR圖像投影平面(Image Projection Plane, IPP)內(nèi)的方位向坐標(biāo)。
由式(4)可見,在小轉(zhuǎn)角假設(shè)下,散射點(diǎn)回波方位向為單頻信號,頻率為fd,y=2Ω0y/λ,與散射點(diǎn)在IPP內(nèi)的方位坐標(biāo)一一對應(yīng)。因此,對每個距離單元的回波信號作傅里葉變換,即頻譜分析,即可在方位向?qū)δ繕?biāo)進(jìn)行成像。這就是傳統(tǒng)ISAR成像廣泛使用的距離-多普勒成像方法的原理。
由上節(jié)可知,ISAR方位向成像的本質(zhì)就是頻譜分析。APES是一種自適應(yīng)有限沖擊響應(yīng)(Finite Impulse Response, FIR)方法[16],它依據(jù)最小二乘估計的準(zhǔn)則對輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,構(gòu)造出相應(yīng)的有限沖擊響應(yīng)濾波器來完成譜估計,可提供更準(zhǔn)確、副瓣更低的超分辨性能。在本節(jié)給出基于APES頻譜估計的ISAR成像方法來提升ISAR成像質(zhì)量。
假設(shè)目標(biāo)由Nd個散射點(diǎn)構(gòu)成,且考慮噪聲,由上節(jié)給出的ISAR成像模型可知,距離壓縮后,每一距離單元內(nèi)第n個脈沖信號可表示為
(5)
式中,Sc(n)=sc(nTr)為sc(τ)的離散形式(注意這里已擴(kuò)展為多個散射點(diǎn)的情形),Tr為脈沖重復(fù)周期,ωi為散射點(diǎn)對應(yīng)的數(shù)字多普勒角頻率:
(6)
式中,yi為第i個散射點(diǎn)在圖像投影平面方位向的坐標(biāo)。式(5)中,Ap,i是與第i個散射點(diǎn)散射率相關(guān)的回波幅度,e(n)為噪聲和干擾。
APES成像方法可歸納為如下步驟:

m=0,1,…,N-M
(7)
式中,zm表示Sc(n)的第m個采樣值,(·)T表示轉(zhuǎn)置。

m=0,1,…,N-M
(8)
式中,(·)*表示共軛。
(9)
(10)
式中,(·)H表示共軛轉(zhuǎn)置。為了提高估計精度,由式(9)和式(10)可以進(jìn)一步獲得前后向采樣協(xié)方差矩陣[17]:
(11)
則噪聲和干擾的協(xié)方差矩陣[18]為
(12)
式中,
(13)
(14)
式中,L=N-M+1。
4) 構(gòu)造長度為M的FIR濾波器。
根據(jù)近似最大似然法,F(xiàn)IR濾波器的脈沖響應(yīng)函數(shù)[14]選為
(15)
5) 獲得方位向回波頻譜的最小二乘估計[18]:
(16)

對距離向也可以應(yīng)用上述步驟進(jìn)行超分辨成像,處理過程與方位向類似。首先將脈壓后的一維距離像進(jìn)行逆傅里葉變換,返回數(shù)據(jù)域。然后構(gòu)造自適應(yīng)濾波器來完成距離向幅度相位估計,具體過程這里不再贅述。APES法對雷達(dá)回波的處理流程如圖1所示。


因此,RD成像方法是MVM方法和APES方法的一種特殊情況。MVM方法和APES方法均依賴于輸入數(shù)據(jù),屬于自適應(yīng)濾波方法。構(gòu)造濾波器使用的協(xié)方差矩陣的不同導(dǎo)致MVM和APES二者性能的差異。
本節(jié)采用RD法、MVM法和APES法對點(diǎn)目標(biāo)仿真數(shù)據(jù)、衛(wèi)星目標(biāo)仿真數(shù)據(jù),以及飛機(jī)和艦船的實測ISAR數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,驗證APES成像算法有效性和優(yōu)越性。為了更好地評價成像方法的性能,采用兩種定量評估圖像的指標(biāo)。
1) 圖像對比度為圖像強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)差和均值之間的定量關(guān)系,定義如下[20]:
(17)
式中,A{·}為空間平均算子,I為圖像的幅度。對比度可以反映圖像的聚焦程度,對比度越大表示圖像聚焦效果越好。
2) 圖像信噪比的計算方法如下[21]:
(18)
式中,α表示目標(biāo)區(qū)域,β表示背景區(qū)域,Nα表示目標(biāo)區(qū)域的像素個數(shù),Nβ表示背景區(qū)域的像素個數(shù)。
為了驗證算法的正確性,采用RD法、MVM法和APES法分別對點(diǎn)目標(biāo)的仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并對點(diǎn)目標(biāo)的成像質(zhì)量進(jìn)行比較。
為了便于對成像結(jié)果進(jìn)行分析,ISAR點(diǎn)仿真采用經(jīng)典的轉(zhuǎn)臺模型。ISAR點(diǎn)仿真的參數(shù)為脈沖寬度10 μs,信號帶寬200 MHz,采樣頻率480 MHz,工作波長0.03 m,徑向距離5 000 m,脈沖重復(fù)頻率200 Hz,點(diǎn)目標(biāo)的轉(zhuǎn)動角速度為0.02 rad/s。采用RD法、MVM法和APES法對點(diǎn)仿真進(jìn)行成像的結(jié)果如圖2所示。
表1給出了點(diǎn)目標(biāo)距離向和方位向的積分旁瓣比(Integrated Side Lobe Ratio, ISLR)和峰值旁瓣比(Peak Side Lobe Ratio, PSLR)。

表1 點(diǎn)目標(biāo)成像質(zhì)量比較
表2給出了點(diǎn)目標(biāo)的對比度和信噪比。

表2 點(diǎn)目標(biāo)的定量分析結(jié)果
經(jīng)過計算得到的距離向和方位向的理論分辨率分別為0.75 m和0.3 m,而APES法的距離向和方位向的分辨率分別為0.492 m和0.178 m,因此APES法的分辨率超越了理論分辨率,算法的正確性得到驗證。表1說明了相比于RD法和MVM法,APES法能更好地抑制旁瓣。由圖像性能指標(biāo)可以看出,APES法成像的圖像質(zhì)量最好。
仿真所用“長曲棍球”衛(wèi)星模型共923個散射點(diǎn),反射系數(shù)為單位值,采用衛(wèi)星工具包(Satellite ToolKit, STK)軟件導(dǎo)出衛(wèi)星軌道,衛(wèi)星模型如圖3所示。
衛(wèi)星仿真時發(fā)射信號帶寬為1 GHz,雷達(dá)信號波長為0.03 m,距離向采樣率為1.21 GHz,脈沖重復(fù)頻率為400 Hz。采用RD法、MVM法和APES法對衛(wèi)星進(jìn)行成像的結(jié)果如圖4所示。
表3給出了衛(wèi)星數(shù)據(jù)的對比度和信噪比結(jié)果。

表3 衛(wèi)星數(shù)據(jù)的定量分析結(jié)果
經(jīng)過計算,衛(wèi)星距離向和方位向的理論分辨率分別為0.15 m和0.159 m,而APES法的距離向和方位向的分辨率分別為0.134 m和0.115 m。說明本文的算法可以實現(xiàn)超分辨成像。從衛(wèi)星的成像圖中可以看出,與RD法相比,MVM法和APES法得到的衛(wèi)星的主體與天線罩成像效果較好,天線的聚焦效果也更好,且APES法得到的圖像旁瓣比MVM法得到的更低。由圖像對比度和信噪比可以看出,APES法成像的圖像質(zhì)量與MVM法相當(dāng)。
為了驗證APES方法的有效性和優(yōu)越性,本節(jié)分別對飛機(jī)和艦船的ISAR實測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并對成像結(jié)果進(jìn)行分析。
使用工作在C波段的地面雷達(dá)進(jìn)行飛機(jī)數(shù)據(jù)采集,發(fā)射波的帶寬為400 MHz,成像積累時間為1.28 s。使用工作在X波段的岸基雷達(dá)進(jìn)行艦船數(shù)據(jù)采集,發(fā)射波的帶寬為170 MHz,成像積累時間為0.4 s。采用全局最小熵法進(jìn)行距離對準(zhǔn),相位梯度自聚焦法進(jìn)行相位補(bǔ)償。
采用RD法、MVM法和APES法對飛機(jī)和艦船數(shù)據(jù)的成像結(jié)果分別如圖5和圖6所示。
從圖中可以看出,相比傳統(tǒng)的RD法,MVM法和APES法聚焦更好,旁瓣明顯降低,APES法與MVM法的成像效果相當(dāng)。
經(jīng)過計算得到,飛機(jī)和艦船理論的距離向分辨率分別為0.375 m和0.882 m,APES法得到的距離向分辨率分別為0.342 m和0.735 m,超過了距離向的理論分辨率。
由于實測數(shù)據(jù)缺少方位向的轉(zhuǎn)角信息,無法定量比較各種方法所得圖像的方位向分辨率,因此圖7和圖8分別給出了飛機(jī)和艦船實測數(shù)據(jù)的強(qiáng)散射點(diǎn)方位向的3 dB主瓣寬度圖,從而定性比較分辨率。從圖中可以看出,相比于RD法,APES法的分辨率提高。
表4和表5給出了飛機(jī)和艦船成像結(jié)果的對比度和信噪比分析。

表4 飛機(jī)實測數(shù)據(jù)的定量分析結(jié)果

表5 艦船實測數(shù)據(jù)的定量分析結(jié)果
從表中可以看出, APES法重建圖像的對比度和信噪比最大,說明APES法成像質(zhì)量在三者中較優(yōu)。
本文給出了一種基于APES的ISAR超分辨成像算法。該算法對雷達(dá)回波數(shù)據(jù)脈壓、運(yùn)動補(bǔ)償后進(jìn)行處理,采用空間平滑法得到前后向采樣協(xié)方差矩陣,再通過構(gòu)造脈沖響應(yīng)函數(shù)重建目標(biāo)散射點(diǎn)。仿真結(jié)果、飛機(jī)和艦船的實測數(shù)據(jù)成像結(jié)果表明,APES法可以抑制旁瓣,改善成像效果,實現(xiàn)ISAR超分辨成像,成像效果與常用的MVM方法相當(dāng)。