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1、弹载前侧视SAR成像及运动补偿技术研究现代战场环境日益复杂,为实现末制导阶段的精确导航与打击,雷达导引头正发挥着越来越重要的作用。在末制导阶段,雷达导引头一般具有低分辨搜索、高分辨成像、高分辨跟踪的工作流程。在低分辨搜索阶段,雷达波束进行大范围扫描并实现目标初步筛选。转入高分辨成像模式后,雷达获取疑似目标的高分辨图像并进行目标识别,实现目标精确选择。在高分辨跟踪阶段,对目标位置进行高精度测量,实现导航修正与攻击点选择,最终完成打击。本文围绕高分辨成像阶段的合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)成像这一
2、关键技术展开研究。具体研究内容包括以下几个方面:1.研究了前侧视快速时域成像方法。在现有快速分解后向投影(FastFactorizedSARBack-Projection,FFBP)算法的基础上,提出了基于目标检测技术的自适应FFBP(AdaptiveFFBP,AFFBP)算法,提高了时域成像算法的处理效率。标准FFBP算法执行逐像素点插值和积累,计算效率较低。AFFBP算法的核心思想是将目标检测技术嵌入FFBP成像过程中,子孔径低分辨图像经过目标检测后,输出目标像素点坐标,后续处理便可以只对目标像素点进行插值和积累。为避免目标
3、检测算法的重复运行,设计了多幅子孔径图像的自适应目标检测方法。与传统“先成像后检测”的处理方式不同,AFFBP实现了“边检测边成像”,它能够保留目标像素点并剔除杂波背景,减少插值次数,提高计算效率。仿真与实测数据实验验证了所提方法的有效性和高效性。AFFBP算法适用于稀疏场景成像,如海面场景。2.研究了前侧视SAR的距离空变自聚焦算法。在传统图像偏置(Map-Drift,MD)算法的基础上,提出了扩展的图像偏置(ExtendedMD,EMD)算法,实现对距离空变相位误差的精确估计和校正。MD算法适用于正侧视成像模式,且仅能估计非空
4、变相位误差。弹载SAR通常工作于前侧视模式,而且相位误差的距离空变性通常是不能忽略的,这限制了MD算法的应用,需要对其进行扩展。提出的EMD算法首先估计非空变相位误差,然后估计距离空变相位误差。在距离空变相位误差估计过程中,EMD建立了线性空变运动误差模型,并确定了最优线性空变系数,最终实现前侧视SAR精确聚焦。实测数据实验验证了EMD算法的有效性。3.研究了飞行平台的三维航迹误差估计算法,利用加权总体最小二乘(WeightedTotalLeastSquare,WTLS)估计核提高了三维航迹误差的估计精度。首先,在雷达波束照射范围
5、内,选择多个局部场景,并利用后向投影算法获得多幅局部图像。之后,建立了基于有限离散余弦系数的锐度最优目标函数,并对局部图像进行锐度最优自聚焦处理,获得多个局部相位误差函数。在局部相位误差函数估计过程中,对锐度最优目标函数的梯度进行了加权估计,能够避免得到局部最优解。接下来,根据三维航迹误差和局部相位误差函数之间的投影关系,建立了线性方程组,并利用WTLS估计核提高航迹误差求解精度。利用更新后的航迹参数进行成像,能够获得聚焦良好的SAR图像。实测数据实验验证了所提方法的有效性。4.研究了前侧视SAR的距离-方位两维空变自聚焦算法,实
6、现对两维空变相位误差的精确估计和校正。首先建立了两维空变相位误差的多项式信号模型。为求解该模型,通过两维滑窗自动选择多个局部图像。基于局部图像数据,利用加权斜视相位梯度自聚焦(WeightedSquintPhaseGradientAutofocus,WSPGA)估计核获得多个局部相位误差函数。然后,将这些局部相位误差函数联立,并利用WTLS估计核确定两维空变误差模型中的未知系数。最后,在FFBP成像过程中可以实现逐像素点相位误差校正,获得聚焦的图像。实测数据实验验证了所提方法的有效性。5.研究了前侧视模式下的运动目标聚焦问题,提出
7、基于高阶相位误差校正的运动目标成像(High-orderPhaseCorrection-basedGroundMovingTargetImaging,HPC-GMTIm)算法。军事目标机动性较强,在前侧视SAR观测期间,引入的高阶相位项是不可忽略的。HPC-GMTIm算法在子孔径周期内假设目标匀速运动,而全孔径周期内认为目标机动运动。因为子孔径周期很短,匀速运动假设通常是成立的。基于匀速运动假设,子孔径信号可简化为三阶多项式函数。利用Hough变换估计多普勒中心,分数阶傅里叶变换抽取多普勒调频率后,可以获得运动目标在子孔径周期内的
8、瞬时多普勒频率(DopplerFrequency,DF)。基于子孔径的瞬时DF估计值,利用总体最小二乘估计核可以反演出全孔径周期内的运动目标信号,进而实现校正与聚焦。与现有GMTIm算法相比,HPC-GMTIm算法能够估计更多高阶相位,提高运动目标
