逆合成孔径雷达成像处理（ISAR成像）

本文介绍了基于我司自研的8通道宽带信号记录回放仪所作了一个雷达成像项目案例。

一、Stream5000 八通道宽带信号记录回放仪

这款八通道数据记录回放仪可用于雷达仿真模拟。它可以8通道同步D/A回放雷达信号，同时再8通道同步A/D采集雷达回波信号，并实时流盘存储。采样带宽从96MHz~960MHz（80%后的有效带宽）多档可选，中心频率软件可设。支持连续采样、触发式采样。

具体指标：

A/D：8通道14bit 4800MHz采样率，支持DDC，抽取值（x4~x40）；

D/A：8通道14bit 4800MHz采样率，支持DUC，插值（x4~x40）；

支持触发采样、连续采样；

D/A，A/D同时工作；

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8通带采集回放同时采样带宽多档可选

通道一致性优异，且多次上电基本稳定

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通道一致性-单频信号

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通道一致性-LFM信号

二、逆合成孔径雷达

雷达成像不仅分辨率高、穿透性好、抗干扰能力强，而且能够全天候，全天时工作，可以弥补可见光与红外成像技术的不足，具有重要的军用和民用价值。逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar, 简称ISAR）能够获得非合作运动目标（如飞机、舰船和导弹等）的精细图像，已经成为战略防御系统中极为重要的一种目标识别手段。ISAR利用距离-多普勒(RD)原理进行成像，在距离向上通过距离压缩分辨出目标上不同的距离单元，在方位向上利用运动目标相对于雷达的姿态转动，不同方位位置处的散射点相对于雷达的多普勒频率不同进行分辨。

ISAR信号处理主要包括运动补偿和成像。由于通常对非合作运动目标成像，目标上并没有仪器记录目标航迹和姿态等信息，因此在成像之前无法获得目标的先验信息，几乎所有的成像所需参数都要从目标回波中推导或估计出来。所以与SAR相比，要获得高质量的目标图像，ISAR信号处理的难度较大。下面分别讨论ISAR的运动补偿和成像技术。

1. ISAR的运动补偿

ISAR运动补偿的主要任务就是消除平动在上述这两方面的影响，使成像转变为经典的转台成像。与之对应，补偿过程一般分为距离对准和相位补偿两步，分别将相邻的回波信号在距离向对齐，和把目标距离走动造成的多普勒相位变化补偿掉。在一般情况下，ISAR成像目标是非合作性的，需要进行基于回波信号的运动补偿。

(1) 距离对准

距离对准是消除目标相对于雷达平动造成的相邻回波在距离向上的错位，对准后，目标上同一散射点的信号在不同的回波脉冲中都位于同一距离单元中。距离对准技术中较为常用的是全局最小熵算法，基本原理如下：

平均距离像为各回波模值的平均，各距离像在对齐时，平均距离像的锐化度最大，因此可以根据平均距离像的锐化度作为距离对准的标准。以各次回波的时延为变量，用香农熵来衡量平均距离像的锐化度，这就是基于 Shannon(香农)熵准则的包络对齐方法。该算法一般是采用多维搜索的办法来实现的，计算量大。可通过严格的数学推导，给出各次回波偏移量的具体表达式，这样不但可提高基于香农熵准则的距离对准算法效率，而且易于实现，流程简单。同时大量实测数据处理表明，该算法鲁棒性较强。

(2) 相位补偿

把目标回波在距离向对准之后，需要在方位向进行相位补偿，消除平动分量对回波相位的影响，将回波数据调整为相当于对转台目标成像，相位补偿算法中较为稳定的算法是相位梯度自聚焦算法，其基本原理如下：

相位梯度自聚焦算法是基于多普勒追踪算法改进实现。用多普勒跟踪法得到的相位就是目标平移运动引入的相位分量，但是该式的推导是以相邻一维像的复包络变化很小以及不考虑噪声为前提，其中包括忽略了目标转动引起的回波相位变化及幅度变化。实际上，转动正是ISAR成像获得横向分辨率的基础，只有在目标每个距离单元仅包含横向距离为零处的一个散射点的特殊情况下，转动相位分量才为零，一般情况下，目标散射点的横向距离坐标并不为零，其转动相位分量也就不能忽略。而且当一个距离单元中有多个散射点时，这些散射点之间还会发生干涉作用，引起相位的起伏。因此，实际存在的转动相位分量会千扰对平动相位分量的估计，再加上噪声的影响，最终导致采用多普勒跟踪法得到的相位并不是平动相位分量较准确地估计。

从另一个角度看，多普勒跟踪法假设目标有一个多普勒中心，目标沿此多普勒中心旋转时的平均多普勒频率为零。相位补偿后，目标的旋转中心被补偿到此多普勒中心。但是在补偿之前，目标的旋转中心一般都不在多普勒中心，在相邻距离像之间就不仅存在目标平动引起多普勒频率造成的相位，还存在由于目标转动引起的多普勒频率所造成相位，而相位补偿算法无法区分这两者，因此得到估计就不能完全代表的平动相位分量，使补偿效果变差。基于上述情况，引入了相位梯度自聚焦算法(PGA)，将它与多普勒中心跟踪法有机的结合起来，通过在图像域的循环移位、隔离和迭代等步骤，巧妙地消除目标转动相位分量对平动相位分量估计的影响，经过几次迭代，可较好地实现相位补偿。其步骤可以概括为以下三步，实现假设距离对准己经完成。

第一步：在一维像域用多普勒中心跟踪法进行相位补偿，然后通过方位向做FFT求得目标初像；

第二步：对初像进行循环移位和隔离并变换回一维像域；

第三步：对第二步得到的数据再用多普勒中心对平动相位分量进行估计，并对初像在一维像域进行相位补偿，得到新的像。以此作为下一次迭代的初像，如此重复第二、三步，经几次迭代即可得到聚焦更好的像。其中循环移位是指把每一距离单元的最强散射点移至多普勒频率零点，从而消除该点的转动相位分量。而隔离是指以最强散射点为中心加一定宽度的矩形窗或海明窗，削弱其它散射点的影响，消除多个散射点之间的干涉。窗宽的选择可以采用自动确定窗宽的方法：在对数据进行循环移位处理后，沿方位向对所有的距离单元做非相干叠加，得到一以方位向坐标为自变量的函数。显然，由于已将每一距离单元的最强散射点移至方位向坐标零处，函数在零点有最大值。计算函数的10dB宽度并以此作为窗宽。迭代几次后，窗宽不在减小，可以判断己收敛。对于某些数据，若采用上述的自动选择窗宽的方法，在迭代过程中窗宽并不能呈现出收敛趋势，最终得不到聚焦好的图像。针对这些数据，可以采取每次迭代人为的缩短窗宽，最后获得了聚焦好的图像。实际应用证明了这种利用相位梯度自聚焦进行平动相位估计的方法显著改善了补偿效果，应用比较广泛。

1. ISAR 成像

成像就是对完成运动补偿的回波进行相干积累，重建目标散射率的空间分布。距离-多普勒（RD）算法是雷达成像的基本方法，在方位向通过快速傅里叶变换（FFT）实现分辨，这种方法简单，计算量小，易于实现。但是前提是运动补偿后目标上各散射点回波的多普勒频率在成像时间内是常数。这就要求目标尺寸和成像转角较小，MTRC现象可以忽略。同时运动补偿后，目标应在RLOS所在平面内作匀速转动。由于RD算法受相干积累时间的限制，得到的图像方位向分辨率通常较低（米量级）。若要提高方位向分辨率（0.1米量级），在目标相对雷达转动角速度矢量不变情况下，需要增大成像转角。

这时目标边缘散射点可能走过一个或多个距离单元和多普勒分辨单元，仍然采用RD算法成像，将会产生中间清晰，边缘模糊的图像。极坐标格式算法（Polar Format Algorithm，简称PFA）、子孔径（Sub Aperture）算法，子块（Sub Patch）算法和卷积反投影层析成像算法都属于大转角成像方法，可以克服RD算法的缺陷。极坐标格式处理采用极坐标格式存储频率空间的观测数据，通过二维插值，将极坐标数据转换为平面直角坐标数据，然后经过二维FFT得到高分辨率图像。子孔径算法与广义相干处理（Extended Coherent Processing，简称ECP）方法类似，其基本思想是将大转角内获得的数据分成若干子集，然后采用RD算法对每一子孔径进行成像，最后将各个子图像相干叠加，获得大转角的高分辨率图像。不同于子孔径算法的转角分割，子块算法是把成像目标分割成若干小区域，以避免大转角成像时发生MTRC现象。成子图时，需要补偿子块中心点与雷达之间的运动。最后通过拼接各子图获得整个目标的高分辨率图像。卷积反投影层析成像是一种二维图像重建的典型方法，其利用层析法中的投影切片原理获得目标的二维图像，该原理应用于雷达成像同样有效，并且可以并行实现。

二、成像处理方案

ISAR成像主要分为三部分，分别是脉冲压缩，运动补偿以及成像，成像流程如图1所示。其中脉冲压缩通过参考信号与设备信号在频域共轭相乘实现，通过截取不同距离单元的脉冲压缩数据来分离不同目标。对脉冲压缩数据进行运动补偿，其中距离对准采用全局最小熵算法，相位补偿采用相位梯度自聚焦算法。最后对补偿后的数据采用RD算法实现ISAR成像。