基于实波束扫描的相控阵雷达前视成像

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1、航空学报ActaAeronauticaetAstronauticaSinicaJul252014VOl35No71977—1991lSSN1000—6893ON11—1929／Vhttp：／／hkxbbuaaeducnhkxb@buaaeducn基于实波束扫描的相控阵雷达前视成像温晓杨，匡纲要，胡杰民+，占荣辉，张军国防科技大学电子科学与工程学院，湖南长沙410073摘要：实现机载或弹载雷达正前方目标区域高分辨力成像对提高着陆安全性或制导精度有着重要的意义，基于相控阵雷达(PAR)工作原理，建立前视扫描过程中的回波信号模型，对目前广泛研究的解卷积前视成像方法进

2、行了深入分析，指出其未能有效提高方位分辨力的原因，并在此基础上提出了一种基于压缩感知理论的扫描雷达前视成像方法。该方法通过对大时宽带宽积信号的脉冲压缩获得径向高分辨，并基于场景中的强散射中心分布具有稀疏性(可压缩)这一事实，利用压缩感知最优化方法获得高的方位分辨力，仿真结果证明了所提方法的有效性，分析了基于压缩感知前视成像方法的性能。该方法同样适用于机械扫描雷达的前视成像。关键词：相控阵雷达；扫描雷达；回波建模；前视成像；压缩感知中图分类号：V243．2；TN95文献标识码：A文章编号：10006893(2014)07197715合成孔径雷达在机载和弹载平台上

3、有着广泛的应用，是获得目标区域高分辨力图像的重要手段，但是由于原理的限制，它只能获得航线两侧目标区域的图像，在平台的正前方存在着固有的成像盲区[1]，过去，在需要前视成像的情况下，例如为提高末制导精度，导引头雷达需要对正前方目标成像分辨识别，只能采用实孔径扫描的方式成像，而实孔径成像又难以达到要求的分辨力。为克服这个难题，人们提出了多种解决方案，大体上可以分为两类：一类是通过对航迹或弹道的合理设计，平台做机动飞行使目标区域在航迹的两侧来减少目标区域内的成像盲区，以此来回避前视成像问题[2]，它的缺点是不仅增加了对导弹机动性的要求，而且在攻击的末端依然存在前视盲

4、区；另一类是采用各种方法实现某种程度上的前视成像。目前常见的前视成像方法主要分为以F几种：1)以德国SIREV系统为代表的前视阵列成像。该系统主要用于机载视景增强，已经由德国宇航局申请了专利并发表了较为完整的技术文献口。4]，国内也有较多的学者进行了基于该模型的成像方法的研究[1。5]。它通过对前视阵列各阵元收到的信号进行合成孔径处理获得方位分辨力，存在的问题首先是系统复杂，为实现前视成像需要对现有系统进行大规模的改造，成本较高，并且根据合成孔径雷达的原理，方位向分辨力受方位向合成孔径长度的限制，方位向的合成孔径长度实质上是阵列的实际长度，由于空中平台的限制，

5、尤其是弹载条件下，平台较小，难以实现大的阵列孔径，因此分辨力不高，这一结论也可由文献[6]推导出的分辨力公式得到，因此，即使大规模的改造投入也难以达到要求的分辨力。收稿日期：2013—09—29；退修日期：2013—12—25；录用日期：2014—02—18；网络出版时间：2014—03—1707：38网络出版地址：WWWcnkinet／kcms／detail／107527／S1000—689320130545html基金项目：国家自然科学基金(61002022)*通讯作者Tel：0731—84574484E-mail：hLJjiemindawang@126c

6、om黾属格式WenXY，KuangGY，HuJM，etalForward-lookingimagingbasedonrealbeamscanningphasedarrayradar*FJ3ActaAero—nauticaetAstronaut，caSin／ca，2014，35(7)：1977-1991温晓杨，匡纲要，葫杰民，等基f实波束扫描的相控唪雷达前视成像!以航空学报，2014，35(77：1977-1991航空学报2)基于单脉冲测角的前视成像方法。该方法在国内得到了广泛的研究，文献[7]～文献[9]都进行过较为深入的分析，其原理是先通过对大时宽带宽积信号

7、的脉冲压缩实现径向上的高分辨力距离成像，然后再对各个距离单元单脉冲测角获得其方位向信息，这种方法利用了单脉冲技术较高的测角精度，但其局限性是在径向上无法分辨的目标在方位向上也无法分辨口⋯，每个距离单元测得的方位角是该距离单元内所有散射中心等效质心的方位角。3)基于阵列信号测角的前视成像方法及其改进方法口1。”]。实质上就是通过对各阵元接收到的回波信号进行波达方向超分辨估计，这种方法的局限性在于需要较多的通道，并且估计得到的目标个数要远小于通道数。当要实现较多目标分辨时需要通道数较多，增加了设备量和成本，并且存在海量数据问题，对于需要实现二维成像的宽带雷达信号来

8、说还需要考虑带宽的影响，难以满足成像要