SAR成像概述-SAR成像算法系列（七）

系列文章目录

《SAR学习笔记》

《SAR学习笔记-代码部分》

《SAR学习笔记后续-phased工具箱介绍》

《SAR学习笔记-SAR成像算法系列（一）》

《后向投影算法（BPA）-SAR成像算法系列（二）》

《距离多普勒算法（RDA）-SAR成像算法系列（三）》

《线性调频变标算法（CSA）-SAR成像算法系列（四）》

《wk算法-SAR成像算法系列（五）》

《极坐标格式算法（PFA）-SAR成像算法系列（六）》

---

文章目录

前言

一、摘要

二、背景层面

2.1 SAR的来源是什么？

2.2 SAR解决了什么技术难题？

2.3 SAR衍生的技术有哪些？

2.4 SAR能有哪些应用？

三、技术层面

3.1 频段选择

3.2 射频前端

3.3 SAR成像算法

四、仿真层面

4.1 几何模型

4.2 仿真参数

4.3 性能指标

总结

---

前言

       前面主要介绍具体的SAR成像算法，但是对于SAR初学者，上述内容或许不易消化理解，本文结合自身研究经验，在不失专业性的情况下，尽量用科普的语言描述一个简单且尽量完整的SAR研究体系，为从事或即将从事SAR研究的学者提供一个感性的认知。

---

一、摘要

        为了对SAR有一个全面的认识，本文结合自身研究经验，从几个层面谈谈自身对SAR的理解。为了使整个介绍连贯，有些地方的表述可能不太严谨，但个人认为，对于SAR初学者，这种不太严谨的表述或许更符合初学者的SAR知识层面的认知，更有利于SAR初学者建立一个较为完整且简单的SAR认知体系。

       本文将从背景层面、技术层面以及仿真层面介绍SAR，下面具体介绍。

二、背景层面

       这个层面主要介绍SAR的“前因”以及“后果”，即回答以下几个问题：SAR的来源是什么？SAR解决了什么技术难题？SAR衍生的技术有哪些？SAR能有哪些应用？

2.1 SAR的来源是什么？

       当我们研究一个方向时，要么这个方向之前没有人研究，你作为这个领域的第一人，依靠自己的天赋或者灵感，构造出一个非常巧妙的解决思路，后续的研究者追随你的步伐，完善你的构思，拓宽你的应用。

       要么你的研究方向已经有人研究，你跟随前人的研究进展，结合当下的研究现状，针对特定的技术难题，提出自己改进的构思，从而推动整体研究方向的前进。

       由此，我们可以认为任何一项研究，他都是有着自己的历史，有着它的兴衰，SAR也一样，你可以认为SAR是雷达领域中的一段重要的历史或者说是雷达领域中的当代史。因此，与传统雷达相同，SAR理论的研究基础还是基于电磁波传播的相关理论，而且主要用到的还是电磁波远场直射、散射等的传播理论，相比于之前雷达的探测与测距功能，SAR由于增加了方位维的信息，并且通过合成孔径技术，实现方位向的聚焦，因此有了成像的功能。

2.2 SAR解决了什么技术难题？

       前面介绍了SAR起源于雷达，这节主要介绍SAR主要解决了雷达什么问题。在SAR之前，雷达由于天线波束宽度的限制，在距离很远的情况下，很难保证方位的高分辨，并且不同距离下的方位分辨率不同，因此传统雷达基本不具备成像功能。

       针对雷达领域中对探测目标无法成像的技术难题，研究人员结合相控阵天线理论，利用方位维（平台移动方向）上多普勒信号的展宽，通过方位维的脉冲压缩，合成一个虚拟的大孔径天线，实现方位维的高分辨，且在保证实孔径天线能够照射正个合成孔径下，方位分辨率与距离无关，只与天线尺寸有关。

       由于解决了雷达领域中方位向分辨率差的问题，使得雷达成像成为可能，这样拓宽了雷达的应用面，提升了应用效果。

2.3 SAR衍生的技术有哪些？

       作为雷达领域的新兴技术，SAR技术发展活跃，并针对一些应用场景以及相关技术难点，衍生出相关的SAR技术。

       针对地表成像时高程对成像的影响，InSAR（干涉SAR）被提出，它利用不同位置处的两幅天线形成的SAR图像的相位信息，得到成像区域的三维高程图像，能够对目标区域地形进行分析；基于干涉SAR衍生的差分干涉SAR能够分析地形的形变。

       针对地表物质识别的需求，基于极化信息的极化SAR通过不同物质的极化散射特性不同，能够得到探测区域的SAR伪彩色图像。

       针对运动目标的成像问题，借鉴SAR概念，逆向使用方位向合成孔径，从而得到运动目标的逆SAR图像。

        上述更多是针对需求而衍生的相关技术，也有根据搭载平台的特点衍生的相关技术，现在的搭载平台包括：机载、星载、弹载以及车载，不同搭载平台的特点不同、成像目标不同，对应的SAR成像技术也不同。这种不同主要体现在速度参数以及轨迹的不同，首先不同载体的速度相差较大，由此导致的多普勒效应差别也大，此外，不同平台的轨迹不同，一般机载平台一般在空中匀速直线运动，星载平台一般在太空匀速圆周运动，弹载平台机动性强运动轨迹复杂，车载平台在地面匀速运动。

       此外还有合成孔径方式的不同（或者说扫描方式不同），包括：条带模式、聚束模式等。合成孔径方式也会是SAR成像技术不同。

2.4 SAR能有哪些应用？

       由于SAR能够实现目标距离方位的高分辨，使得雷达功能具有成像功能，这也拓宽了雷达的应用领域。

• 军事领域

​​​​​​

      雷达的相关技术最早是在军事领域得到应用的，但只能对军事目标进行目标检测与测距，SAR能够实现目标的精确定位以及成像，这使得军事目标的精确打击以及危险评估有了可能。

• 海洋应用 

     

       SAR的目标精确定位以及成像功能，使得对海洋舰船目标的识别检测成为可能。

• 灾害监测 

      通过对江河流域的极化SAR成像处理，可以得到地表物质的分布，从而对洪涝自然灾害的检测。

• 农业应用 

       通过对作物区极化SAR处理，可以得到不同农作物的分布情况以及长势，为后续农业活动提供依据。

三、技术层面

3.1 频段选择

 

       由于SAR的起源来自雷达，基层的物理理论是电磁波的传播理论，所以SAR成像一个关键且容易忽视的步骤就是波段的选择，波段的选择原则：对应频段的路径损耗不大；满足对应的性能要求。

3.2 射频前端

       射频前端部分主要功能是根据SAR成像需求，得到探测区域内的回波数据。早期由于数字技术的落后，相关的信号处理手段是在模拟上进行的，为了能够实现SAR成像，早期的信号处理实现模块是光学模块，后来随着数字技术的发展，信号处理模块逐渐采用对应的数字技术实现，但是在电磁信号的发射与接收过程，还是用模拟电路来实现的，这部分电路叫做射频前端，由它可以获得之后SAR成像算法所需处理的回波数据。此外，这个部分一般要对整个SAR成像系统进行链路分析，确定合适的探测距离范围。

3.3 SAR成像算法

       一般意义上讲，SAR最终处理的数据是射频前端模拟信号通过下变频处理变到基带，然后经过AD采样得到的数字基带信号，并按照快时间、慢时间进行存储。所以各种成像算法也是基于这样的信号模型进行分析设计的。

       比较常用的算法包括：BPA、RDA、CSA、wKA（RMA）、PFA。

       BPA算法是在距离时域-方位时域上进行处理的，通过对距离脉压后的信号沿着距离徙动曲线进行相干累加得到最终SAR图像，由于计算效率低，工程上很少使用；

       RDA利用FFT处理对距离、方位脉压处理，运算量比较大的步骤是距离徙动校正的插值实现过程；

       CSA与RDA基本思路一致，不同的是CSA通过CS校正，将所以目标的徙动曲线与参考距离处的徙动曲线一致，然后通过相位相乘统一校正，距离徙动校正效率更高；

        wK算法的脉压与前面算法不同，wK算法首先通过二维频域的一致压缩实现图像的粗成像，然后通过在二维频的Stolt插值实现距离方位的耦合；

       PFA与wK类似，也是首先经过一个粗成像的步骤，不同的是PFA是在二维时域上进行二维dechirp处理，dechirp后的信号不在是通过时延进行定位，而是通过与参考目标的距离频差、方位频差确定，为此首先需要通过RVP处理将距离维的包络校正到与参考距离的包络位置一致，然后通过距离与方位的插值，去除距离方位之间的耦合，使得距离频差与方位频差之间独立，可以之间通过距离方位傅里叶变换得到只与距离有关的距离频差和只与方位有关的方位频差。

         具体算法可以看我的博客SAR系列文章介绍，总体而言，SAR成像算法主要关注以下几点：

•  成像质量 

      主要包括：

目标的聚焦性能：目标散不散焦；

分辨率：沿距离、方位的脉压曲线3dB宽度；

副瓣：脉压后的最大副瓣相比于主瓣的值，反映的目标能量的泄露，影响弱散射点的成像，为了降低副瓣，可以利用窗函数通过牺牲分辨率降低旁瓣能量的泄露；

• 成像效率 

       由运算量决定，一般BPA算法效率最低，其他四种算法由于都采用了FFT处理降低运算量，所以效率相当，但CSA>wKA>RDA>PFA；

• 场景适用范围 

       由算法处理过程近似步骤确定。

       BPA算法虽然效率最低，但性能最好、适用范围最广，能够在大场景、大斜视角下适用；

       RDA由于进行了小角度进行，所以无法在大斜视角以及大场景下定位，不过目前应该有改进的算法可以在大斜视角使用该算法。

       CSA算法与RDA算法基本一致，所以对应的应用限制也一致；

       wKA算法和PFA算法都是先经过参考位置进行粗成像的，只是处理的数域不同，一个是二维频域处理的，一个是二维时域上处理的。而参考位置的旋转不受限于斜视角，所以能在大斜视角下进行，但由于wKA中空不变假设以及PFA中平面波近似，所以两者都受限于场景尺寸。

       注意：SAR成像关键是距离方位的脉压过程以及距离方位去耦合过程，至于在什么域上处理并没有太多要求，只要在上述三个方面能达到很好的要求即可。

四、仿真层面

4.1 几何模型

       以上图机载模型为例，机载平台平行地面匀速直线运动，波束前向指向，为了表达清晰以及交流方便，研究人员确定了以下专业术语：

•  目标 

       被SAR照射的假想点，通常认为是点目标。一般针对成像区域，人们认为成像区域是由若干个点构成，只需得到这些点的散射强度，即可得到最终的SAR图像。当然，针对较为复杂的成像场景，有些文献将探测区域看成若干个面目标甚至体目标进行分析，对于初学者，将目标模型设置为点目标模型即可。

• 斜视角 

       波束指向与雷达运动方向夹角的余角（个人喜欢将前视的斜视角设置为负的，后视的斜视角设置为正的）。该角度由波束指向与平台飞行方位决定。

• 下视角 

       波束指向与雷达高度向量的夹角。与斜视角共同确定波束覆盖的水平与俯仰范围。角度越大，对应的探测俯仰范围越大。

• 瞬时斜距 

       机载平台飞行过程，SAR雷达与目标之间的瞬时距离，其只与平台轨迹和目标位置有关，与天线波束指向无关。

• 零多普勒时刻 

       顾名思义，零多普勒时刻即为接收到点目标回波信号瞬时多普勒频率为零的时刻，也是平台与目标瞬时距离最短的时刻，与波束指向无关。

• 合成孔径中心时刻 

       波束中心时刻经过目标的时刻，如果波束宽度较窄时，时刻接收的信号强度最强，与波束指向有关。

• 方位向 

       雷达平台运动的方向，即速度方向。与旋转对应的方位角度不同，这里的方位指的是由平移对应的方位距离。

• 最短斜距 

       零多普勒时刻对应的瞬时斜距，即目标对航迹的垂线距离。由此，最短斜距方向与方位向垂直，他与方位向共同确定数据获取面。

• 距离向 

       波束中心指向为对应的距离向，即合成孔径中心时刻对应的瞬时距离方向。距离向的天线增益最大，对应于雷达的有效探测距离。距离向对应的模值为中心斜距。

• 距离横向 

       数据获取面内，垂直于距离向的方位向，且由朝着方位向正向分量的方向。

• 数据获取面 

       对目标波束指向与雷达运动方位向形成的平面。事实上，距离向、方位向、最短斜距方位向以及距离横向都在数据获取平面内，而且SAR处理初步获取的图像也是在这个平面上表示的，为了得到地面的SAR图像，还需要进行斜地坐标转换。

• 零多普勒面 

       与方位向垂直的平面。当零多普勒面经过目标时，此时平台接收的回波信号多普勒频率为零。

• 信号模型 

4.2 仿真参数

• 设置参量 

SAR工作模式（条带、聚束或其他）；

载波波长；

波束宽度；

目标坐标；

中心时刻雷达坐标；

SAR雷达速度；

发射脉冲宽度；

地距分辨率；

方位分辨率；

场景方位宽度；

场景距离宽度；

• 衍生参量 

中心最短斜距：由目标坐标、中心时刻雷达坐标、SAR雷达速度确定；

下视角：由目标坐标、中心时刻雷达坐标确定；

斜视角：由目标坐标、中心时刻雷达坐标、SAR雷达速度确定；

信号带宽：由下视角、地距分辨率确定；

信号调频率：由信号带宽、发射脉冲宽度确定；

SAR距离维采样率：由信号带宽确定；

距离维采样点数：由场景距离宽度、SAR距离维采样率、发射脉冲宽度确定；

合成孔径长度：由方位分辨率、载波波长、中心最短斜距确定；

多普勒带宽：由方位分辨率、SAR雷达速度确定；

脉冲重复周期：由多普勒带宽确定；

方位维采样点数：由场景方位宽度、脉冲重复周期、SAR雷达速度和合成孔径长度确定；

4.3 性能指标

• 距离分辨率pr 

       距离脉冲压缩后主瓣的3dB宽度IRW；一般为0.886*c/Br/2。

• 方位分辨率pa 

       方位脉冲压缩后主瓣的3dB宽度IRW；一般为0.886*v/Ba。

• 峰值旁瓣比PSLR 

       脉冲压缩后，旁瓣峰值功率与主瓣峰值功率的比值；标准sinc信号的PSLR为-13.26dB。

• 积分旁瓣比ISLR 

      脉冲压缩后，旁瓣功率与主瓣功率的比值，反映了能量泄露的比例；标准sinc信号的ISLR为-9.8dB。

• 聚焦性能 

       一般通过脉冲压缩过程中的相位误差来反映；最大二次相位误差不超过pi/2时，图像聚焦性能基本不受影响。

---

总结

       本文偏科普性质，主要从不同层面介绍SAR，有些地方可能不太严谨，欢迎评论区批评指正。另外，关于干涉SAR、极化SAR、逆SAR等模块，目前没有想到一个比较好的构思思路，相关理论知识还在学习之中，这部分内容可能需要一定的时间整合，请大家耐心等候。（争取今年构思完成）。转载请附链接【杨（_> <_)】的博客_CSDN博客-信号处理,SAR,代码实现领域博主