多方位角觀測星載SAR技術研究

陳 杰 楊 威 王鵬波 曾虹程 門志榮 李春升

(北京航空航天大學電子信息工程學院 北京 100191)

1 引言

合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)衛星系統技術近些年發展迅速，衛星平臺控制與測量能力、有效載荷信號獲取能力、天線波束掃描能力、地面系統數據處理能力都顯著提升。如何充分利用和發揮上述能力，發展新體制和新模式，提升任務快速響應水平和雷達圖像質量，全面獲取目標的散射信息、幾何信息和運動信息，是未來研究和發展的重要方向。

傳統星載SAR工作模式主要包括條帶模式、掃描模式、聚束模式[1]。隨著星載SAR技術發展，為提升對地觀測面積和空間分辨能力，更為先進的工作體制和成像模式相繼提出并實現，比如方位多通道接收體制[2]、滑動聚束模式[3]。在此基礎上，德宇航研究人員利用TerraSAR-X衛星開展了大量在軌試驗，創新實現了更多種新模式，包括TOPS模式[4]、逆TOPS模式[5]、Bi-Di模式[6-8]、Staring模式[9,10]、以及Wrap-Staring[11]模式等，實現了空間分辨率、觀測覆蓋面積以及輻射分辨率的顯著提升。隨著不同領域的應用需求增加，拓展圖像產品樣式、提升產品服務水平成為未來星載SAR技術發展的重要目標，迫切需要創新體制，牽引出新的成像模式。

20世紀90年代，Sandia實驗室在美國國防高等研究計劃署的支持下，基于X波段機載SAR系統開展了MSTAR計劃試驗[12]，得到了大量目標不同觀測角度下的SAR圖像，驗證了雷達目標散射特性隨觀測角度顯著變化這一結論。隨后，美國空軍研究實驗室研制了機載圓跡SAR系統，通過機載平臺圍繞觀測區域作圓周飛行獲取目標全方位三維散射信息，得到了GOTCHA數據集，并利用該數據集實現目標三維成像[13,14]。上述研究成果表明，多方位角觀測可獲取更多的目標信息。因此，如何在衛星平臺上實現多方位角觀測成為星載SAR技術研究熱點之一。

星載SAR多方位角觀測利用衛星平臺機動或者天線波束掃描能力，可從不同方位角度對目標區域進行靈活的成像觀測，具備在一軌過境期間內對不同區域觀測或者同一區域多次觀測的能力，可實現高分辨率寬覆蓋和靈活的對地觀測，信息獲取效率的顯著提升。多方位角觀測星載SAR技術的研究處于初始階段，但在圖像質量提升、動目標檢測、三維幾何信息提取等方面已經取得了一定的研究成果[15-20]，受到國內外研究學者的重視[21]，說明了多方位角觀測星載SAR技術具有顯著的應用前景。

本文針對多方位角觀測星載SAR技術發展現狀和趨勢進行研究。第2節對國內外先進SAR衛星性能和特點進行了總結，對工作能力進行了分析。第3節重點對基于多方位角觀測的成像新模式進行了綜述。在此基礎上，第4節闡述了多方位角觀測星載SAR數據處理方法，并展示了處理結果。第5節對多方位角觀測星載SAR技術發展進行總結，并對未來發展進行了展望。

2 典型SAR衛星簡介

本章總結了國內外具有多方位角觀測能力的典型SAR衛星，對其觀測能力進行了綜述，并重點解析其最具特色的工作模式。具體包括：以色列TecSAR衛星，德國TerraSAR-NG衛星、SAR-Lupe衛星，美國Lacrosse衛星、FIA衛星、Capella衛星和SR衛星。

2.1 TecSAR衛星

TecSAR衛星是以色列研制的雷達成像偵察衛星(SAR Technology demonstration satellite,TecSAR)，也稱為“北極星”衛星，工作在大傾斜角軌道，主要用于保證以色列對中東地區態勢信息掌控的能力。TecSAR衛星有效載荷是高分辨率X波段合成孔徑雷達XSAR，其前身是機載型X波段多模式雷達，經過多次機載試驗驗證后，改良搭載在衛星平臺上。

TecSAR衛星最大的特點是靈巧、質量輕、性能好、工作模式靈活，TecSAR重量約300 kg，有效載荷只有100 kg，最優分辨率可達0.7 m，具有全極化的工作模式。TecSAR衛星具有多種的工作模式，包括掃描模式、條帶模式和聚束模式等[22-24]。

此外，TecSAR衛星采用的是拋物面天線，通過電掃和機械掃描可實現天線波束的二維靈活掃描，具備一種先進的工作模式，即鑲嵌模式(mosaic)，如圖1所示。因此，TecSAR衛星可多方位角對地觀測，但目前從公開報道的資料看，TecSAR衛星主要利用二維波束掃描能力，通過拼接提升覆蓋性能[25]。

2.2 TerraSAR-NG衛星

在TerraSAR-X/TanDem-X姊妹星成功發射和應用的基礎上，歐空局和德宇航正在研制下一代高分辨率SAR衛星TerraSAR-NG，該衛星與TerraSAR-X衛星具有相同的軌道，并將和TerraSAR-X/Tan-Dem-X、以及西班牙的PAZ衛星一起構建星座，稱作WorldSAR星座，其結構圖如圖2所示。

圖1 鑲嵌模式工作示意圖Fig.1 Illustration of mosaic mode

圖2 WorldSAR星座工作示意圖Fig.2 Illustration of WorldSAR constellation

和第1代TerraSAR-X相比，TerraSAR-NG衛星對地觀測能力更強，并引入了多通道滑動聚束模式和多通道TOPS模式，其中多通道滑動聚束模式可實現0.25 m分辨率、5 km 5 km的幅寬成像；多通道TOPS模式可實現30 m分辨率、400 km的幅寬成像[26-31]。

TerraSAR-NG衛星具有更強的波束掃描能力，據其成像幅寬和軌道高度可以推算其方位向波束掃描能力較第一代TerraSAR-X衛星相比提高了1倍左右[32,33]，因此，TerraSAR-NG衛星具有一定多方位角成像觀測能力。

2.3 SAR-lupe衛星

SAR-lupe衛星是德國軍用雷達偵察衛星[34,35]，從2006年12月至2008年7月，先后發射了5顆同樣的雷達衛星，分布在3個不同的軌道上，構成星座(如圖3所示)，最長10小時內可對可視區域內任何目標進行成像偵察，極大地提升了歐洲天基對地成像偵察能力。

SAR-lupe衛星重約770 kg，采用X波段的有效載荷，多采用條帶和聚束兩種成像模式，可獲取多種分辨尺度的SAR遙感圖像。其中，需要特別關注的是SAR-lupe衛星具有較強的平臺機動和控制能力，不同于TerraSAR-X衛星，SAR-lupe衛星可以通過平臺機動來調整波束指向，實現高分辨率聚束等模式，獲取0.5 m分辨率、5.5 km×5.5 km大小觀測區域的圖像。因此，通過平臺的機動能力，SAR-lupe衛星也具備對地多方位角觀測能力。

2.4 Lacrosse衛星和FIA衛星

長曲棍球衛星(Lacrosse)[36]和未來成像架構(Future Imagery Architecture,FIA)[37]衛星是美國在軌的軍用成像偵察衛星。其中Lacrosse衛星從1988年12月發射第1顆衛星至今已經先后發射了5顆長曲棍球衛星，Lacrosse-1,Lacrosse-2,Lacrosse-3已經退役，Lacrosse-4和Lacrosse-5仍在軌工作。Lacrosse系列衛星重約12～16 t，軌道傾角為57°或68°，工作在L波段和X波段，具有水平和垂直兩種極化方式，并首次實現了0.3 m的成像分辨率，代表了星載SAR衛星的領先水平。隨著Lacrosse系列部分衛星退役，美國從2010年先后發射了4顆FIA衛星，并將FIA衛星的軌道高度調高，進一步提升了對地觀測的覆蓋能力。

Lacrosse系列衛星和FIA系列衛星具有很強的機動能力，在較短時間內能快速機動從而實現波束二維靈活掃描。因此，可以推測，Lacrosse和FIA衛星具備較強的多方位角觀測能力，工作模式非常靈活。

2.5 Capella衛星

Capella衛星是美國商用系列衛星，共準備發射36顆，建成后36顆衛星將位于12條不同的軌道，SAR成像重訪時間不大于1 h,INSAR成像重訪時間不大于10 h，如圖4所示。

Capella衛星軌道高度介于485～525 km，工作于X波段單極化模式，采用極地太陽同步軌道，傾角約為90°，軌道周期90 min，具備多種成像模式，包括聚束模式、滑動聚束模式、條帶模式等。其中，值得注意的是，為了提升聚束模式圖像的輻射分辨率和條帶模式的覆蓋性能，Capella衛星利用靈活的波束掃描能力，分別實現了多方位角觀測聚束模式和多方位角觀測條帶模式[38]。此外，Capella衛星還具有任務實時響應能力，綜上分析，Capella衛星具有較強的多方位角觀測能力。

2.6 Space Radar衛星

太空雷達(Space Radar,SR)[39,40]衛星是美國軍方有意向開展的一個項目，具備0.1 m超高分辨率成像、地面動目標指示(Ground Moving Target Indication,GMTI)、數字地形測繪(Digital Terrain Elevation Data,DTED)、海洋監視、反導以及戰場實時調度和接收的能力。不同于經典SAR衛星多用于戰略偵察，SR衛星還具備很強的戰役戰術信息支持能力，可直接提供作戰信息保障。SR衛星處理除了具備超高分辨率成像的能力，其相控陣天線還具有超強的波束掃描能力，可實現方位向正負45°掃描，具備很強的多方位角觀測能力。

圖3 SAR-lupe衛星星座Fig.3 Illustration of SAR-lupe constellation

圖4 Capella衛星星座構成示意圖Fig.4 Illustration of Capella constellation

SR衛星計劃因為成本的原因已經停止，但其提出的工作方式和支持戰術應用的想法對SAR衛星技術的發展具有重要的借鑒意義。

3 多方位角觀測成像模式

未來星載SAR系統對分辨率、覆蓋性能、靈活應用等均提出了更高的要求[41]。傳統星載SAR系統工作于正側視，雷達系統的信息獲取能力受限；斜視多方位角觀測可大幅增加雷達系統對地面目標的觀測時間，顯著提升星載SAR對地探測性能。

前面分析可知，國外部分SAR衛星具備多方位角度觀測能力，但根據其方位觀測角范圍不同，所采用的工作體制也不同。隨著方位觀測斜視角度變大，回波信號的距離徙動量大幅增加，以TerraSAR-X衛星參數為例開展距離徙動分析，每條線段表示一個目標點的斜距歷程，相鄰目標點間隔2.5 km，如圖5所示。可以看到，正側視狀態下實現0.25 m分辨率，5 km方位幅寬所引起的斜距徙動為2.9 km，現有固定脈沖重復周期體制可以有效地接收回波；但在斜視狀態下，如在-23.5°～-17.3°斜視角范圍內完成同樣分辨率和幅寬的觀測所引起的距離徙動將達到35.0 km。此時，若采用傳統固定脈沖重復周期工作體制，距離徙動量的增加將增大距離延遲時間在回波窗中占比(如圖6所示)，進而導致雷達系統的有效測繪帶寬度大幅降低，甚至造成回波信號溢出接收窗，無法有效接收回波信號。因此，為實現在不同斜視角條件下對目標區域的多方位角觀測，首先需要采用新的工作體制。

圖5 斜距隨掃描角度變化曲線Fig.5 Slant range varying with squint angle

為了解決斜視多方位角觀測所面臨的回波信號有效接收問題，一種新的工作體制被提出[42-46]。區別于傳統SAR系統采用的恒定脈沖重復周期，該工作體制通過調整雷達系統的采樣周期，修正雷達系統的回波窗開啟時刻，有效緩解超大距離徙動對回波信號接收所帶來的影響。圖7對比給出了固定脈沖采樣間隔數據接收和基于方位非均勻采樣的數據接收示意圖。其中?t1表示回波信號在回波窗的位置。如圖7(a)所示，傳統雷達系統采用恒定脈沖采樣間隔數據獲取方式，距離徙動量的變化將導致回波信號在回波窗中的位置發生變化，此時，超大的距離徙動量將導致回波信號溢出接收窗，進而無法接收(如圖7(a)中第n個脈沖的回波溢出接收窗)。基于方位非均勻采樣的數據獲取方式，以斜距變化規律為基礎，通過調整雷達系統的脈沖發射位置來改變回波窗的開啟時間，補償超大距離徙動所造成回波信號延遲時間的變化，實現超大距離徙動條件下回波信號的有效接收。

圖8給出了5 km×5 km場景的四個頂點在斜視狀態下的回波信號仿真結果，其中圖8(a)為固定脈沖采樣間隔數據接收模式回波信號，圖8(b)為基于方位非均勻采樣的數據接收模式回波信號。如圖所示，當雷達系統工作于固定脈沖采樣間隔時，超大的距離徙動導致雷達系統無法有效接收目標場景的回波信號；而基于方位非均勻采樣的工作新體制可有效補償超大距離徙動所帶來的影響，實現斜視多方位角觀測模式下回波信號的有效接收。

圖6 回波窗數據接收示意圖Fig.6 Illustration of the receive window

圖7 固定脈沖間隔與方位非均勻采樣體制下脈沖發射與回波接收示意圖Fig.7 Illustration of receiving signal for uniform and non-uniform sampling strategy

圖8 點陣目標場景回波信號仿真結果Fig.8 Echo data of point targets using uniform and non-uniform sampling

圖9 星載SAR多方位角觀測Fig.9 Illustrations of azimuthal multi-angles observation

綜上所述，在較小方位角觀測范圍內，采用傳統恒定脈沖重復周期的體制即可實現；但當方位觀測角范圍變大，需要在超大方位斜視角條件下進行觀測時，需采用方位非均勻采樣的工作新體制。

多方位角觀測增加了衛星一軌過境對地觀測時間窗口，星載SAR系統對地探測能力顯著提升，基于方位非均勻采樣新體制，實現當前SAR衛星所不具備的成像模式及能力。例如：將超大觀測時間窗口分配于相鄰觀測區域，可實現高分辨率寬覆蓋對地觀測(如圖9(a)所示)；將超大觀測時間窗口用于觀測同一觀測區域，可實現重點目標多方位角精細解譯或動目標航跡獲取(如圖9(b)、圖9(c)所示)；將超大觀測時間窗口分配于不同位置的重點目標，可實現廣域區域重點目標靈活觀測(如圖9(d)所示)。

綜上，采用基于方位非均勻采樣新體制的多方位角觀測方式，不僅可進一步提升高分辨率寬覆蓋對地觀測能力，同時還具備重點目標多方位精細解譯、運動目標航跡生成、廣域多目標靈活觀測等觀測能力，實現了高分辨率寬覆蓋與靈活應用的高度統一。

4 多方位角觀測星載SAR數據處理

本節主要介紹多方位角觀測星載SAR處理方法和處理結果。

4.1 多方位角觀測星載SAR成像處理算法

不同的應用需求對分辨率和時效性的要求也不同，因此沒有通用的多方位角觀測星載SAR成像處理算法。但隨著方位斜視角度變大，方位/距離深度耦合加深，方位非均勻采樣現象明顯，精確解耦合難度大。如何選擇合適的解耦合方法，在斜視條件下實現多方位角觀測星載SAR精確成像處理是重點。

常用算法主要包括后向投影算法(Back Projection Algorithm,BPA)[47]、頻譜分析算法(SPECtral ANalysis,SPECAN)[48]、距離多普勒算法(Range Doppler Algorithm,RDA)[49]、調頻變標算法(Chirp Scaling Algorithm,CSA)[50,51]、頻率尺度變換算法(Frequency Scaling Algorithm,FSA)[52,53]、距離徙動算法(Range Migration Algorithm,RMA)[54]、Chirp Z變換算法(Chirp-Z Transform,CZT)[55]和極坐標格式算法(Polar Format Algorithm,PFA)[56]等，文獻[57]對這些算法的適用模式、解決問題以及典型應用進行了系統的總結，本文不再贅述。

此外，成像處理算法的選擇建議遵循如下原則：

(1)不同角度觀測下的數據都盡可能選擇同樣的參考坐標性，可減小后續圖像配準的復雜度；

(2)對于后續處理需要用到相位信息的，需要采用高保相算法；

(3)在滿足分辨率要求的情況下，盡量采用快速頻域算法。

4.2 觀測星載SAR動目標檢測

地面運動目標檢測(GMTI)是星載SAR發展的重要方向之一，目前常采用較為成熟的方法包括DPCA,ATI,SATP等[58-60]。其中，DPCA和ATI處理流程較為簡單，但精度較差；STAP方法精度相對較高，但對系統接收通道數目要求較高，且處理流程復雜，難以實際應用與星載SAR數據處理。此外，上述方法還存在速度模糊、方位速度無法估計等問題，難以滿足更高的應用需求。

受德國TerraSAR-X衛星Bi-Di模式啟發[61]，利用多方位角觀測星載SAR序貫圖像可以精確的估計目標方位向和距離向速度，估計精度可達到0.1 m/s，且避免速度模糊等問題。多方位角觀測星載SAR圖像運動目標檢測與跟蹤模式如圖10所示，衛星通過調整方位向觀測角度，在不同時間完成同一區域的觀測，獲取包含動目標的序貫圖像。獲取的序貫圖像之間存在時間差，因此運動目標在不同圖像中存在差異，利用上述差異可完成目標方位向和距離向速度估計[18]。

理論證明，方位向速度估計不受距離向速度影響，因此首先對方位向速度進行估計，再對目標距離向速度進行估計，流程如圖11所示，具體方位向和距離向速度估計如圖12和圖13所示。

為了驗證該方法的有效性，利用TerraSAR-X衛星凝視模式圖像產品進行驗證，如圖14所示。凝視模式下，方位向掃描角度范圍為±2.2°，對圖像產品做方位傅里葉變換，在距離多普勒域內沿方位向將有效帶寬內的頻譜平均劃分成5份，分別對劃分后的頻譜做方位向逆傅里葉變換，生成5幅序貫圖像。多普勒頻率和方位觀測角度有一一對應的關系，不同的方位頻譜范圍對應不同的方位觀測角度，利用凝視模式圖像產品可等效獲取序貫圖像。

從序貫圖像處理中可以看出，高鐵由于運動在序貫圖像中位置發生了偏移，通過測量像素的偏移和序貫圖像之間的時間基線，可完成目標速度估計。本例中，測得的高鐵方位向速度為2.12 m/s，距離向速度為-17.22 m/s[16]。

圖10 多方位角觀測動目標檢測、跟蹤模式Fig.10 Movingt target detection mode based on azimuthal multi-angles observation

圖11 速度矢量提取流程圖Fig.11 The flowchart of velocity vector estimation

圖12 方位向速度估計流程圖Fig.12 The flowchart of azimuth velocity estimation

圖13 距離向速度估計流程圖Fig.13 The flowchart of range velocity estimation

圖14 多角度動目標序貫圖像(高鐵)Fig.14 Azimuthal multi-angles SAR images (high-speed railway)

利用速度估計結果，可進一步完成目標的重聚焦和重定位，可以精確繪制目標的運動航跡，實現動目標的持續監視。

4.3 多方位角觀測星載SAR圖像輻射質量提升

斑點噪聲直接影響SAR圖像的輻射分辨率，不利于SAR圖像的判讀和定量化應用。經典的SAR圖像斑點噪聲抑制方法主要包括多視處理、空域濾波、變換域濾波等。這類方法雖然抑制了斑點噪聲，提升了輻射分辨率，但犧牲了方位向分辨率或者目標的細節信息，因此上述方法需要在抑制噪聲和保持細節中進行權衡。如何在在抑制斑點的同時保持空間分辨率和目標細節的完整是未來研究的重要方向之一。

多方位角觀測SAR衛星利用平臺機動或波束掃描能力可從不同方位觀測角度獲取地面同一區域的場景圖像。因此可研究面向多方位角序貫圖像的斑點噪聲抑制新方法。其中，有代表性的是基于擴展非局部均值濾波的斑點噪聲抑制方法。該方法首先利用非局部均值算法對第1幅圖進行處理，并將其作為參考圖像。在此基礎上，將另一個角度觀測到的同一區域的圖像做為目標圖像，聯合起來進行濾波處理。進行聯合濾波處理時，在目標圖像和參考圖像的對應搜索區域中同時進行相似性度量和權值計算，使更多有效的低噪聲像素參與到重建中，從而得到抑噪效果更好的結果。將該處理結果作為下一次的參考圖像，并和下幅圖像進行聯合處理。依此類推，直到所有序貫圖像處理完畢，具體的流程圖如圖15所示。

圖15 多方位角觀測SAR圖像斑點噪聲抑制流程圖Fig.15 The flowchart for speckle noise suppression based on azimuthal multi-angles SAR images

為了驗證方位的有效性，選擇多方位角SAR圖像進行處理驗證，如圖16所示(試驗采用TerraSAR-X圖像，四副圖像方位觀測角度分別是-1.7°,-0.5°,+0.5°和+1.7°)。對比處理結果可知，如表1所示，采用的圖像越多，濾波效果明顯、細節保留信息越好。

4.4 多方位角觀測星載SAR圖像旁瓣抑制

多方位角觀測星載SAR系統采用斜視工作模式，可獲取多幅大斜視角下的星載SAR圖像。然而，隨著方位斜視角度的增加，點目標的頻譜扭曲隨之加劇，使得距離向和方位向的旁瓣傾斜，不再是沿距離向和方位向分布。因此，傳統旁瓣抑制方法無法直接進行多方位角觀測星載SAR旁瓣抑制。

為解決傾斜旁瓣抑制的問題，可將斜視SAR圖像“校正”，利用優化旁瓣抑制算法進行旁瓣抑制，再將SAR圖像恢復到原來的旁瓣延伸方向，從而得到旁瓣抑制后的單樣本SAR圖像。具體方法為：首先利用位移原理，對斜視條件下的頻譜進行方位向校正，再對方位向校正后的數據進行距離向頻譜校正。然后，使用改進空間變跡(Spatially Variant Apodization,SVA)算法進行旁瓣抑制。最后，再次利用位移原理，將旁瓣抑制后的數據恢復至原始的旁瓣延伸方向，即得到最終的處理結果[15]，具體流程如圖17所示。

為驗證斜視條件下旁瓣抑制處理方法的有效性和效果，采用機載圖像進行驗證，如圖18所示。本例中采用了10幅圖，方位角范圍從-10°～10°，圖18(a)給出了原始圖中的一幅，圖18(b)給出了旁瓣抑制后的結果，可以看出，利用多方位角觀測圖像產品可有效抑制旁瓣的影響。

圖16 濾波處理結果Fig.16 Filtering results

表1 輻射分辨率分析結果Tab.1 Radiation resolution analysis results

4.5 多方位角觀測星載SAR圖像信噪比提升

SAR圖像信噪比是影響圖像質量的重要因素，信噪比較差時會影響目標識別效果，甚至導致目標“淹沒”于噪聲之中。傳統信噪比增強方法多采用提升SAR載荷發射功率或濾波等方法，但當場景較為復雜時，上述方法的效果有限。多方位角觀測星載SAR可從不同角度獲取同一區域的圖像，利用圖像之間目標信息的冗余性和噪聲之間的獨立性，通過聯合處理方法可提升圖像的信噪比。

為實現多方位角觀測星載SAR圖像信噪比提升，可基于SAR圖像的統計信息建立圖像的正則化變分模型，利用梯度下降算法來對模型進行尋優求解，以此來提升SAR圖像信噪比。該方法首先對多幅多方位角圖像進行配準處理，其次，根據圖像統計特性及圖像中典型目標特征選取正則化約束項，根據選取的正則化約束項建立正則化變分模型，接下來通過梯度下降算法對模型進行尋優求解，通過多次迭代計算，得到處理后的圖像。具體的處理流程圖如圖19所示。

為了驗證信噪比提升方法的有效性，利用5幅不同方位角觀測圖像進行驗證，如圖20(a)—圖20(e)，方位向觀測角度分別為-6.5°,-3.3°,0°,3.3°和6.5°。經過信噪比提升后的處理結果如圖20(f)所示。對比處理前后圖像可知，噪聲得到顯著抑制，目標細節信息更為清晰，視覺效果和圖像質量得到大幅提升，為后續目標解譯和判讀奠定了基礎。需要說明的是，采用正則化的處理方法，不僅信噪比得到了提升，輻射分辨率也同時得到了提升。

4.6 多方位角觀測星載SAR圖像超分辨

圖17 斜視條件下旁瓣抑制處理流程Fig.17 The flowchart for sidelobe suppression in squint

圖18 斜視條件下旁瓣抑制處理試驗結果Fig.18 Sidelobe suppression results

高分辨率是星載SAR系統永恒的追求，然而隨著分辨率的逐漸增加，星載SAR系統復雜度顯著增加，成像難度急劇增加。多方位角觀測星載SAR可獲取同一區域的多幅SAR圖像，在圖像數量增加的情況下，通過挖掘不同圖像成像模型之間的相關參數，并對這些相關參數進行聯合建模，控制待估計參數的個數，可達到超分辨的目的，從而為成像分辨率提升提供了技術新思路[62]。

圖19 多方位角觀測星載SAR信噪比提升流程圖Fig.19 The flowchart of SNR improvement based on azimuthal multi-angles observation

圖20 多方位角觀測SAR圖像目標信噪比提升Fig.20 SNR improvement result based on azimuthal multi-angles observation

基于多方位角觀測星載SAR獲取的多幅SAR圖像，構建總變分模型向量，并在向量總變分范數基礎上通過求解模型Euler-Lagrange方程，實現圖像的超分辨。利用多方位角觀測機載圖像對方法有效性進行驗證，如圖21所示。圖21(a)—圖21(e)為5幅原始多方位角觀測圖像，方位觀測角度分別為-7°,-3°,0°,3°和7°。經過超分辨率處理后，可發現點狀目標明顯更為清晰(如圖21(f)所示)，相對與單角度觀測圖像，方位向和距離向分辨率均得到顯著提升，其中方位向分辨率提升了2.16倍，距離分辨率提升了1.03倍。

圖21 多方位角觀測SAR超分辨率處理結果Fig.21 Super-resolution processing result based on azimuthal multi-angles observation

4.7 多方位角觀測星載SAR成像立體定位

SAR圖像立體定位技術是實現SAR圖像目標定位的重要方法之一，并具備提取目標高程的能力。但對于傳統星載SAR系統，需要多次航過才能獲取符合立體定位的圖像產品，難以快速實現目標區域的立體定位。多方位角觀測星載SAR系統在單航過中可對目標區域進行多方位角觀測，獲取滿足立體定位要求的序貫SAR圖像對，從而實現快速立體定位。

圖22 幾何觀測模型Fig.22 Geometric observation model

目前，最常用的SAR圖像立體像對獲取方式為同側立體觀測和異側立體觀測，其幾何觀測模型分別如圖22(a)和圖22(b)所示。同側立體觀測表示兩幅圖像獲取時SAR平臺在成像區域的同一側，該方式獲取的兩幅SAR圖像散射特性相似，圖像幾何形變差別不大，圖像配準容易，但視差和基高比小，因此定位精度低。異側立體觀測時SAR平臺在觀測區域的異側，導致兩幅SAR圖像散射特性相差較大，圖像幾何形變差別大，定位精度比同側立體觀測精度高，但圖像配準難度大。圖22(c)給出了多方位角立體觀測模型，在衛星一次飛行過程中多方位角觀測星載SAR可對成像區域進行不同方位角度的斜視觀測，獲取多方位角觀測SAR圖像立體像對，從而實現立體定位。

同側立體觀測和異側立體觀測主要工作在正側視條件下，方位觀測角度相同，需要兩軌SAR圖像實現立體定位。但受衛星軌道的限制，獲取兩軌SAR圖像需要間隔一定的時間，無法實現快速立體定位。多方位角立體觀測在衛星一軌飛行過程中，對目標區域從不同方位角度進行觀測并構建立體像對，可實現快速立體定位。

傳統單幅SAR圖像R-D定位算法采用的是地球模型方程、斜距方程和多普勒方程進行目標定位。但當目標高程未知時，地球模型方程不再成立，因此無法實現目標的立體定位。多方位角觀測立體圖像對(以M副圖像為例)在完成圖像配準后(配準流程如圖23)，可提供M個斜距方程和M個多普勒方程，因此問題轉換成求解超定方程，可采用牛頓迭代法等數值方法進行求解。

為了驗證單軌多方位角SAR圖像立體定位方法的有效性，采用點目標進行仿真驗證，如圖24(a)所示，P1～P5的高度分別為30 m,30 m,0 m,-30 m,-30 m。采用傳統單角度定位方法和多方位角定位方法結果如圖24(b)所示。從結果可看出，采用多方位角立體定位，結果(藍色點)和設置點(紅色點)完全重合，而采用單角度定位方法的結果(綠色點)則存在較大定位誤差。

圖23 多方位角SAR圖像配準流程圖Fig.23 The flowchart of image registration based on azimuthal multi-angles observation

圖24 立體定位仿真結果示意圖Fig.24 Three dimension location results

4.8 多方位角觀測星載SAR三維成像

層析合成孔徑雷達技術(Tomography SAR,TOMO-SAR)的提出使得SAR在高度維方向不僅具有了高度測量能力，還同時具備空間分辨能力，可實現目標的三維成像。經典星載TOMO-SAR系統工作在正側視條件下，利用多次航過獲取的SAR圖像序列實現目標三維成像。這種方式的缺點在于僅能獲取方位正側視條件下的目標三維信息，對目標側面的信息描述不夠；多方位角觀測星載SAR系統利用多次航過，可獲取不同方位角度的序貫圖像序列。

和傳統正側視TOMO處理不同，為獲取不同方位角觀測角下的三維圖像，需要將正側視TOMO技術拓展到方位斜視觀測的情況，處理獲取不同方位觀測角度下目標的三維圖像，其核心是如何在斜視條件下實現TOMO成像，進而通過融合處理得高質量的三維圖像產品。方位斜視TOMO和正側視TOMO成像本質機理一樣，但對配準精度要求更高。正側視情況下，圖像配準精度達到0.1個像素單元時，對三維成像的影響可以忽略。但在斜視條件下，多普勒中心頻率較大，同樣配準誤差條件下引入的相位誤差不可忽略，在大斜視條件下，對配準精度的要求提高1個數量級。

圖25給出了多方位角觀測星載SAR三維成像處理流程圖，主要包括：多方位SAR圖像立體定位、SAR斜視層析處理和多方位角三維點云融合處理3個步驟。其中，在融合處理中，首先將點云轉換到同一坐標系下，得到幾何校正后的三維點云，進而對不同方位角的三維點云在同一坐標系下進行融合。融合時可再劃分三維網格，網格間距可依照三維分辨率設定，并根據目標點空間位置確定目標點所在網格。由于多方位角的三維點云存在重復目標點，當一個網格里面具有多個目標點時，則分別以這些目標點的幅度和幾何位置參數的平均值當做該網格目標的幅度和幾何位置參數。通過上述處理，得到多方位角三維點云融合圖像。

為了驗證方法的可行性，利用直升機模型進行仿真驗證。圖26(a)給出了直升機模型，圖26(b)和圖26(c)分別給出了方位正負45°條件下的三維處理結果，圖26(d)給出了融合處理后的結果。從結果可以看出，通過融合不同角度下三維成像結果可更為精確的描述目標的細節特征，更有利目標的識別和確認。

圖25 多方位角觀測星載SAR三維成像處理流程Fig.25 The flowchart of three dimension imaging based on azimuthal multi-angles observation

5 結束語

本文對多方位角觀測星載SAR技術進行了總結，分析了當前和未來高性能SAR衛星的工作能力，在此基礎上介紹了基于多方位角觀測的星載SAR工作新模式及處理方法，闡述了其在目標信息獲取和圖像質量提升等方面的應用，展示了初步的研究成果。可以預見，多方位角觀測是星載SAR未來一種重要的工作方式，并將進一步向全方位觀測方向發展，從而跨越式提升星載SAR圖像產品的質量、任務響應速度和應用效益。