MIMO-SAR图像的成像机理及其在变迹滤波方法下的旁瓣抑制策略

陈向东，邓江洪，安国成

(1.黄淮学院动画学院，河南 驻马店 463000； 2.北京国铁华晨通信技术有限公司，北京 100070)

多给入、给出雷达系统(Multi-Input Multi-Output MIMO)[1]能够延展阵列孔洞，提升雷达装置的自由程度，受到国内外的研究人员的重视.将MIMO雷达体系和SAR成像策略综合，不仅能够冲破现有的SAR体系的局限性，而且拓展了新的和雷达装置相适应的MIMO-SAR成像体系.

文献[2]采用旋转目的方向分辨策略构建MIMO分布模式的MIMO-SAR成像体系，提升了SAR成像装置的分辨效率；文献[3]把MIMO雷达策略和SAR成像体系从相同方向分辨率的角度处理现有SAR成像体系的发送和接受天线数量，提升了MIMO雷达装置对于非理想运动目标的适应特性；文献[4]采用分布化多级快拍策略完成目标的SAR成像，能够得到多方向的单路快拍观测信息，和MIMO雷达体系结合后有效提升雷达装置的目标定位效能；文献[5]把MIMO雷达体系和三维SAR成像系统结合，能够提升目标的识别度和成像距离的分辨效率.

正交旁瓣技术在雷达技术研究领域通常是在合成孔径雷达装置的基础上搭建的.由于SAR策略的距离和方向之间的二维频域区间存在局限性，因而在两个方向上都可以响应Sinc解析式，该状况目标部分的旁瓣作用易使目标部分发生转变，进而影响SAR体系中弱目标部分的校验能力，使SAR图像的质量下降，因而旁瓣抑制策略[6]对于提升MIMO-SAR成像体系的效能具有较好的作用.本文结合现有的MIMO-SAR成像体系有效抑制正交旁瓣作用的方法，综合空间变轨迹滤波模式和多级滤波方式的适应标准进行分析，并且给出两类能够完成变轨迹滤波的方法.

1　MIMO-SAR成像机理

图1　MIMO-SAR成像信息获取的几何结构

假定MIMO-SAR雷达的机载模块以速率vs做匀速运动，P为雷达辐射波涵盖区间的目标点，R(η)为η时刻雷达装置在P1方位下的P(x0，y0)的瞬时距离，多普勒平面为一个和机载部分垂直的水平面，P2为MIMO-SAR雷达装置和目标最近的点，并且将该时间设定为参照时间，该值为零也叫做零多普勒时段[7].MIMO-SAR雷达的回波信息的数学解析模式见图1.按照图1的数学模型，R(η)表述为

(1)

MIMO-SAR雷达的线性调制脉冲[8]为

s(τ)=A0rect(τ/Tp)cos(2πf0τ+πKττ2).

(2)

其中：τ为间距时间；A0为信号的幅度；f0为载波的频率；Kr为距离向脉冲的调制频率；Tp为脉冲的宽度.

2　MIMO-SAR图像旁瓣原理解析

MIMO-SAR雷达对应的自相关解析式峰值降低到3 dB时将τw作为主旁瓣的宽度，其旁瓣相应的时间延迟参量为Γ=[-τw/2，τw/2]，其中第i个数据自相关解析式的峰值旁瓣比例和积分旁瓣[9]比例公式为：

Pp(si)=max{A0(τ/Tp)}；

(3)

(4)

现有的MIMO雷达装置常采用点目标处理.为了避免产生强散射模式下的旁瓣抑制相邻弱目标的状况，需要得到较小的Pp(si)，此外，由于MIMO-SAR的成像包含在对地测试的范围之内，因而回波参量为地面中的散射部分的回波数据的叠加值，若整个PI(si)较高，则散射区间的带宽较好.MIMO-SAR阵列的空间模糊解析式的旁瓣参量见图2.

图2　MIMO-SAR带宽以及合成的孔径

3　变迹滤波模式下的旁瓣抑制策略

3.1　间距从SVA和方位向三变迹滤波操作

MIMO-SAR雷达在升余弦窗体[10]的基础下，选取汗宁窗体、海默窗体及频域窗体构建加权配准方法，测算汗宁窗体、海默窗体和频域窗体加权后的序列.[11]

汗宁窗体的解析模型为

(5)

通过汗宁窗体的加权操作之后，脉冲响应的主旁瓣和副旁瓣的比值是28 dB.此外，该方法所得主瓣的宽度值是现有Sinc脉冲宽度[12]的2倍.

海默窗体模型为

(6)

通过海默窗体操作之后，首个旁瓣得到抑制，主副旁瓣的比例高达45 dB，其宽度结果远小于海宁窗体.

频域窗体的模型为

A(k)=∂k，0+w(∂k，-1+∂k，1).

(7)

本文将SAR图像的现有像素和邻接像素进行对比，设定加权参量，该方法尽可能保存主瓣，并在一定程度上抑制旁瓣.和文献[7]方法对比结果见图3.

3.2　二维分离模式的SVA处理方法

设定M(n)为SAR图像的实数部分图像，采用频域窗体完成M(n)的滤波操作，并给定参量w(n)处理滤波之后的图像|M*(n)|，其值为

|M*(n)|=M(n)+w(n)[M(n-1)+M(n+1)].

(8)

通过大量实验得到w(n)的最优取值为0.5，使得该部分的采样点得到抑制，并且减弱了旁瓣部分对主瓣部分的扰动.对二维分离模式的SVA结果完成傅氏变换，使得初始相位的像素进行正负转换，得到的实验结果见图4.

图3　本文方法和文献[7]方法响应对比结果

图4　初始幅值和相位以及二维分离模式SVA处理得到的图像幅值和相位

4　结果测试和解析

4.1　仿真结果测试

为验证本文方法的可行性，选取实验室搭建的方形目标信息分析块，设定的频率范围为10～15 Hz，给定的带宽为10 MHz，并给出850个频率点.给出原始图像、汗宁加窗图像、海默加窗图像、频域加窗图像、三变迹滤波图像和二维分离模式的SVA处理图像(见图5).幅值结果和相位结果的数学模型见图6.

a：原始图像；b：汗宁加窗图像；c：海默加窗图像；d：频域加窗图像；e：三变迹滤波图像；f：二维分离模式的SVA处理图像

a：主瓣幅值结果；b：相位结果

图6和表1给出方法1的幅值结果主瓣带宽比文献[7]方法小10 dB左右，方法2的幅值结果主瓣带宽比文献[7]方法小20 dB左右.表2给出文献[7]方法的相位结果则介于方法1和方法2之间.文献[7]方法虽能够有效抑制旁瓣，但在幅值一侧上的主瓣频率变化较大，而本文2种方法主瓣频率变化较小，且旁瓣得到有效抑制.

表1　方形目标信息分析块处理的主瓣幅值　dB

表2　方形目标信息分析块处理的相位结果　dB

4.2　仿真结果解析

从图6中能够得到文献[7]方法的幅值和相位结果分布不规则，呈现散杂排布的条纹状特点，本文方法的幅值和相位结果分布均匀，表明本文方法的加权参量伴随主副瓣部分的改变而改变，因而能够保留主瓣的宽度结果，并且起到抑制旁瓣作用.

[参考文献]

[1]MOREIRA A，PRATS P，YOUNIS M，et al.A tutorial on synthetic aperture radar[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine，2013，1(1)：6-43.

[2]WANG W.Large-area remote sensing in high-altitude high speed platform using MIMO SAR[J].IEEE Journal of selected Topics in Applied earth Observations and Remote Sensing，2013，9(2)：15-35.

[3]XIAODONG ZHUGE，ALEXANDER G YAROVOY.A sparse aperture MIMO-SAR-based UWB imaging system for concealed weapon detection[J].IEEE Trans On Geoscience and Remote Sensing，2011，36(7)：98-106.

[4]MADHU S，NAIR，REKHA L，et al.Fuzzy logic-based automatic contrast enhancement of satellite images of ocean[J].Signal Image & Video Processing，2011，5(1)：69-80.

[5]李升远.采用OFDM-LFM的MIMO雷达高速目标波形设计[J].西安电子科技大学学报，2018，45(3)：8-13.

[6]张晗，李禹.最小模糊偏移度准则下的SAR图像对比度增强[J].计算机工程与应用，2012，48(25)：174-179.

[7]张晗.SAR图像质量评估方法研究[D].长沙：国防科技大学，2012.

[8]涂坤，李禹，张晗.自适应越渡点的SAR图像模糊对比度增强算法[J].计算机工程与应用，2013，49(21)：128-132.

[9]邓云凯，赵凤军，王宇.星载SAR技术的发展趋势及应用浅析[J].雷达学报，2012，1(1)：1-10.

[10]赵雨，林晓佳，阳维，等.基于加权红-黑小波变换的DR图像增强[J].暨南大学学报(自然科学与医学版)，2015，36(3)：191-201.

[11]谭学功.基于补偿模式的非合作自组织网络任播路由[J].暨南大学学报(自然科学与医学版)，2014，35(1)：77-81.

[12]贾遂民，王韫华，肖汉.类似虹膜轮廓曲线分割的SAR雷达成像技术[J].微电子学与计算机，2014，31(9)：126-130.