合成孔径雷达在目标成像中的应用

合成孔径雷达(SAR)经过40多年的发展，已经成了一种通用的侦察、监视和目标瞄准方法。 目前，许多新的SAR应用途径仍在研究之中，包括从卫星到战术靶机的平台配装，从长期战略侦察到穿透战区内的各类伪装等。?
从50年代后期开始，SAR雷达就配装在诸如RB-47H和RB-57D等的众多战略侦察机上。特别是近期，它还成功地装载在形 式非常复杂的平台上投入应用，例如E-8JSTARS(联合监视和目标攻击雷达系统)。现在，新的研究致力于将SAR作为新一代 靶机或无人机(UAV)的主要负载。在处理能力上的进展将意味着人们可以从它们所产生的图像中获得更加详尽的信息。?

1 SAR成像原理
SAR雷达的基本工作原理是相对简单且人所共知的。象其它大多数雷达一样，机载SAR是通过精确测量脉冲发射和接收到目标回波间 的时间差来确定的距离值的。在最简单的实现方法中，距离分辨率是利发射的脉冲宽度或持续时间来测定的，最窄的脉冲能产生最优的分 辨率。在典型的二维SAR图像中，距离是沿雷达平台的航迹测量的，它只是其中的一个像元。另外一个是方位，与距离保持垂直，方位 分辨率与波束锐度成正比关系。正如光学系统需要大的透镜或镜像来获得较优分辨率一样，工作在它们极低频率上的雷达也需要较大的天 线或孔径来产生详尽的图像。实际上，波束宽度与天线尺寸是成反比关系的。所以，SAR雷达可以通过移动真实的天线并聚积一系列沿 航迹的回波来对长达数公里的孔径进行合成，但不能记人眼和相机可以识别的目标的类别。另一方面，其工作波长使得它们能够穿透云和 尘埃，这一点优于其它仪表。?
SAR建造在理论上可能非常容易，但在实际应用中，飞机平台往往会反复的、随机的偏离正常的直线和平面飞行路径，其结果是图像出 现了散焦。目前，用于恢复图像质量的技术包括以下两种：(1)运动补偿方法，它使用惯性和导航传感器来测量真实天线的运动，这种 方法在测量高频运动时效果最佳。(2)自动聚焦，它通过数据的重复处理来产生具有最大对比度的图像，这种方法在测量低频运动时效 果最佳。虽然再聚焦使图像出现几何失真，但自动聚焦过程能够有效地测量产生这种失真的交叉航迹方向上的偏移，从而实现修正。?
获得沿航迹方向分辨率的基本技术同样有两种。在带状成像模式下，雷达波束只对平行于平台航迹的地形带进行扫描，最大分辨率仅限于 真实天线长度的一半。聚束(spotlight)照射模式是在同一时刻将雷达波束瞄准相同的地形区域，持续数十秒，从而获得优于 1m的分辨率。当然，聚束模式是以牺牲覆盖为代价的，因为能够照射的区域受到实际雷达波束大小的限制。?
发射的脉冲为水平或垂向极化，也就是说平行于或垂直于雷达航迹的水平方向。反射回天线的能量(称之为后向反射)在同一取向上不一 定极化。另一方面，实际天线的运动表明在波束接近目标时，回波会出现负的多普勒频移，在波束远离目标时则为正偏移。?
最终的图像由像素组成，其亮度由相应目标景象区域返回的部分发射能量确定。返回能量的多少就是雷达截面积(RCS)，它是以面积 为单位来度量的。后向反射的程度可表示为标准雷达截面积，以分贝度量。正常情况下，标准平面的RCS值大约在+5dB(最亮时) 和-40dB(最暗时)之间。?
另外，目标RCS值还取决于许许多多的因素，包括反射面的特性、种类和方向，潮湿状况，脉冲极化，天线的相对角度和雷达的频率等 。在某些特殊情况下，平直且光滑的表面例如道路或积水的宽阔区域等，它们的雷达图像看起来通常较暗，因为它们只能以直角反射能量 ，偏离了发射机方向。另外，向接收机方向倾斜的表面或建筑物群都是经过二次反射将能量直接返射回反射机的，其雷达图像就显得非常 明亮。潮湿程度会使图像亮度增加，因为它对目标的介电常数产生了影响。而且，来自某些线性地貌特征例如栅栏网或海水浪波的后向散 射则受平台跟踪角的影响，即入射角的增大会减少后向反射的数量，入射角是指雷达波矢量与垂直于地平面的方向间的夹角。?
粗糙的表面可能会在所有方向上反射能量，所以它们的图像亮度比较适中。但是，表面的粗糙程度是相对雷达波长而言的。如果表面起伏 仅为5cm，雷达波长为15～30cm(L波段)，几乎就没有辐射会后向反射出去；但同样的表面起伏程度在X波段(2.4～3. 8cm波长)雷达上的图像则要明亮得多。德国宇航研究中心(DLR)将实验型SAR(E-SAR)配装在Do228上曾做过测试 ，雷达的工作波段包括P、L、C、和X波段，天线极化为水平或垂向可选，在不同频率上获得的图像取样表明：L波段上可见的草丛中 的跑道在更低频率图像上并不明显；而X波段回波对表面粗糙程度更加灵敏，但对比度相对较低。?
后向反射能量的极化同样会影响接收机的检测能力。因此SAR雷达可以根据它们在水平(H)和垂直(V)极化时的发射和接收能力予 以分类，某些雷达能够在所有4种组合形式下工作，即HH(水平发射/水平接收)、VV、HV、VH，其它则局限于一或二种。部分 SAR雷达能够测量入射脉冲的相位以及返回的HH和VV信号的相位差度数。因为复杂的目标，例如装甲车等是由大量具有可变极化特 征的散射体组成的，这为识别特殊的极化特征提供了可能，从而使它们的分类更加可靠。?
直到最近，SAR能力一直是专门雷达的研究范围。但是配装在战斗机上的某些种类的现代火控雷达同样也演示了它们的SAR成像能力 。例如，Thomson-CSF公司为Mirage2000生产的RDY就曾演示过产生SAR图像的能力，在带状成像模式下的分 辨率为1～2m，在聚束照射模式下的分辨率甚至优于1m。?
诺斯罗普·格鲁曼公司(前西屋诺顿系统公司)的APG-76雷达目前还安装在以色列F-4E飞机上，建议作为S-3B的吊舱式监 视传感器，该雷达曾在最大185km的距离上产生了SAR图像。据制造者称，雷达的合成孔径模式可在飞机速度矢量的±10°范围 内使用。在最高分辨率模式下，基本系统可以使用3m的距离和交叉距离分辨率来显示1.5km2区域内的图像。而且改进的APG- 76平台还可用于演示3维SAR并显示色彩编码的俯仰数据。?

2 MTI和ISAR
某些监视雷达能够将合成孔径与另外的模式如动目标指示(MTI)组合起来，从而实现雷达回波的相位变化相干测量。如果从脉冲到脉 冲的相位正在变化，就表明目标在运动，目标的径向速度就可根据径向多普勒频移导出。由于MTI仅需要数十个脉冲来识别目标，而不 是要求数千个来建立SAR图像，它对处理容量的要求几乎不大。另外，分辨率通常也低于SAR，但覆盖区域远远超过了它，所以MT I能够发现SAR不能发现的目标。?
MTI通过比较来自连续脉冲的回波来识别动目标在距离和方位上的变化，第三种模式可以对动目标进行分类。逆合成孔径雷达(ISA R)则使用目标转弯时多普勒偏移的改变和从目标一侧到另一侧的偏移变化来推出高分辨率的图像。ISAR模式是先进的海上监视雷达 例如Tomson?CSF/Daimler?Benz公司的Master400的一个特征，它采用一项特定的技术来识别海面舰船 。其过程包括对来自舰船每部分的多普勒效应进行分析，因为这种效应直接依赖于散射体在横滚、偏航或俯仰旋转时的距离，最终获得的 图像类似于舰船的目视形状，在与分类库的数据比较以后可以完成非协作目标分类。ISAR模式同时也是APS-137B(V)5S AR的一个特点，雷声TI系统公司在过去的两年间已经为至少18架美国海军的飞机和其它国家军队的P-3C交付了这种先进的雷达 。?

3 IFSAR
最近10多年来，干涉式合成孔径雷达技术(IFSAR)已经成了一个新的研究热点，代表了SAR的又一发展方向。采用IFSAR 技术实现了对目标的三维测量。获得干涉式SAR数据的方式有两种：即在一架飞机上使用两副天线，或者用一副天线进行重复轨迹飞行 ，这样就可以使用SAR相位测量来推断同一平面的两个或更多SAR图像间的距离差和距离变化，从而产生非常精确的地形表面剖面图 。?
美国国家图像和测绘局(NIMA)计划使用IFSAR来生成高分辨率高度数据，覆盖地球表面大约80%。航天飞机雷达地形任务( SRTM)是将IFSAR装在航天飞机上进入太空，并产生大约14300个网格单元，每个单元覆盖1°×1°区域，该项计划预计 在1999年9月进行。NIMA期望能够开发IFSAR的处理能力，并推出数据库，以满足提高的用户要求，提供全球数字地形高度 数据覆盖。
SAR图像的分辨率越优，包含在接收到雷达信号中的信息量就越大，足够高的分辨率使得对图像中目标的分类成为可能。据美国防御技 术研究规划局(Darpa)主管Larry称，它们已经投入了极大的力量来研究使指挥员有效获知战场及空域内有关信息的系统和技 术，而合成孔径雷达就是其中的重要组成部分。?
为了开发从图像中提取信息的必要技术，对图像的认识和理解是很重要的。Darpa计划使用来自红外或SAR的图像(取自无人机) 来演示自主位置监测的可靠性，另外一个目的是降低在建立高分辨率三维建筑物和地形模型时需要的时间，简化工作程序。

4 MSTAR
运动和静止目标的捕获与识别(MSTAR)是下一代目标识别系统的主要任务，其目的是使用计算机贮存的目标三维模型进行全部或部 分的目标识别，而MSTAR系统已经成功地演示了在不利位置上正确识别80%目标的潜力，这是使用SAR图像的自主系统与极富操 作经验的人员的分析相结合的第一次。1998年的任务是测试MSTAR在更多目标和更具挑战性环境下的性能。到明年，MSTAR 系统将致力于研究使用高性能计算机来提高识别的速度，目的是提供近乎实时的目标识别，这些使用当前的系统是不可能实现的。?
另外一项先进的技术演示将帮助信息分析人员和外场指挥员更优的使用所有图像，包括SAR图像。例如，半自动图像智能处理(SAI P)可以使用自动检测，兵力配备分析和基于模型的目标识别技术将图像分析员的吞吐量提高一个数量级。增强型的SAIP曾在今年演 示了它使用Global Hawk无人机传感器数据的能力。由于军方的需要，SAIP实用配置有可能在99财年末交付美国空军。?
5 FOPEN
更准确地说，伪装、隐蔽和掩饰对抗能力(CCC;D)也有赖于SAR技术来实现，从而检测到树叶和地下暗藏的危险目标。获得这种 能力的方法是使用可与Global Hawk高度续航靶机相兼容的树叶穿透(FOPEN)SAR。另外，该计划还在研究特殊的图像处理技术，以便使用旧式光电侦察系 统(SYERS)提供的高空间分辨率图像。?
为FOPEN建立信息库的研究是从使用装在4个独立飞机平台上的雷达进行试验而开始的，要求采用工作在VHF(30～300MH z)或UHF(300～1000MHz)频率上的超宽带(UW雷达来检测树叶下隐蔽的目标。微波雷达仅仅可对树叶顶部成像，但是 UHF雷达，例如美国海军P-3C上的超宽带SAR可检测到树干和地下的人工目标。
在UHF和VHF之间作出选择并不容易。VHF波段较低的频率使信号在穿过树叶和较大目标散射旁瓣时的衰减很小，而且树干的直径 与VHF波长(1～10m)相比也是很小的。另外，目标的尺寸在任意方向上仅有几个波长，所以几乎不可能进行目标分类。?
在UHF波段，天线可以做得很小，这对于空载的传感器而言是有益的。而且，有可能获得较高的分辨率，使用全极化波形，从而使目标 的分类更加可行。研究的结果于是认为雷达应该结合使用这两个波段的优点。?
对雷达图像的研究表明：Carabas VHF雷达(20～83MHz，HH极化，分辨率3×3m)可以很容易地检测到大型或中型目标，例如车辆等，且虚警率非常低(每 km2仅1个)，但不能识别车辆的特征，UHF雷达(200～400MHz，HH极化，分辨率1×1m)的回波很强，虚警率大( 每km2有100～200个)。这些都可认为是合理的，我们只要使用完全极化就能识别大树与车辆，使用更高分辨率的图像就能改善 虚警率。?
相对实用成像系统来讲，使用VHF或UHF波段的一个新问题是大量的干扰源。其中包括工作在极大功率的电视台，军用雷达和移动通 信设备。虽然有几项技术可抑制射频干扰效应，但需要大大提高处理能力。

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