基于合成孔徑三維成像的雷達(dá)散射截面測量技術(shù)研究.pdf

1、為了滿足日益增長的目標(biāo)遙感、識別、偵察與反偵察的應(yīng)用需求，目標(biāo)雷達(dá)散射截面（RCS）測量方法的研究逐漸成為熱點之一。由于電磁計算手段對于復(fù)雜及復(fù)合材料目標(biāo)的RCS計算非常困難，實際測量是最有效和最準(zhǔn)確的手段。但是，傳統(tǒng)的遠(yuǎn)場實測和緊縮場實測存在成本高、環(huán)境影響大或者目標(biāo)大小受限等問題。三維合成孔徑雷達(dá)（SAR）成像作為一種新型的目標(biāo)散射系數(shù)分布測量技術(shù)，在解決以上問題時有巨大的優(yōu)勢。本文以三維SAR成像技術(shù)為基礎(chǔ)，以基于合成孔徑三維成像

2、的RCS測量技術(shù)為主要研究內(nèi)容，針對近遠(yuǎn)場變換、回波相參性缺失和運(yùn)算量大等問題，研究并提出了基于綜合平面波三維成像的RCS近場測量方法、基于穩(wěn)態(tài)表面電磁流模型三維成像的RCS測量方法及基于子孔徑逼近的快速算法。本文主要工作和創(chuàng)新總結(jié)如下：
　　1、研究了基于合成孔徑三維成像的RCS測量基本原理，提出了目前面臨的主要問題，分析了該技術(shù)的優(yōu)勢。首先從三維線陣SAR成像原理入手，介紹了其幾何結(jié)構(gòu)及信號模型，為RCS測量新方法提供了理論基

3、礎(chǔ)，并分析了成像算法，指出了三維后向投影（BP）算法精度高但運(yùn)算量大的問題。其次，聯(lián)合分析了目標(biāo)電磁散射的區(qū)域劃分、RCS的定義及線陣SAR的三維分辨率，指出了基于高分辨SAR成像的RCS測量必然在近場進(jìn)行、須進(jìn)行近遠(yuǎn)場變換的問題，并以散射中心模型為切入點，提出了大合成孔徑角下回波相參性缺失的問題。最后，通過與基于一維、二維成像的RCS測量技術(shù)的對比分析，說明了基于三維成像的RCS測量具有三維分辨能力的優(yōu)點，可以提取目標(biāo)感興趣部分的RC

4、S，或者分離環(huán)境噪聲，適用于外場測量，測量成本低，并利用實測實驗驗證了這一優(yōu)點。
　　2、針對在近場測量的需求，提出了基于綜合平面波三維成像的RCS測量方法，能夠反演目標(biāo)的遠(yuǎn)場RCS。首先，利用基于綜合平面波的近遠(yuǎn)場變換數(shù)字信號處理技術(shù)，在線陣SAR近場測量的系統(tǒng)架構(gòu)下實現(xiàn)了入射波與散射波的近遠(yuǎn)場變換，滿足了遠(yuǎn)場RCS的測量要求。其次，改進(jìn)了BP算子，提出了基于改進(jìn)BP算子的綜合平面波近遠(yuǎn)場變換方法，并推導(dǎo)了基于改進(jìn)BP算子的綜合

5、平面波三維SAR成像模型，使得其能夠同時實現(xiàn)近遠(yuǎn)場變換和三維成像。再次，建立了基于綜合平面波三維成像的RCS測量方法，可以從微波三維圖像中，提取目標(biāo)特征，并反演目標(biāo)遠(yuǎn)場RCS在不同角度、不同頻率的值，仿真驗證了該方法的部分RCS提取能力和測量精度。最后，針對傳統(tǒng)基于綜合平面波的近遠(yuǎn)場變換技術(shù)在稀疏陣列下不適用的缺點，驗證了基于改進(jìn)BP算子的綜合平面波近遠(yuǎn)場變換方法在稀疏陣列下仍然有效，并且能夠準(zhǔn)確反演出目標(biāo)遠(yuǎn)場RCS。
　　3、針

6、對回波相參性缺失問題，提出了基于穩(wěn)態(tài)表面電磁流模型三維成像的RCS測量方法，能夠提高大合成孔徑角下的RCS測量精度。首先，通過對實測數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)，腔體、角反射器等類型目標(biāo)在大合成孔徑角下的回波會產(chǎn)生相位逆轉(zhuǎn)現(xiàn)象，并導(dǎo)致散射中心模型失效進(jìn)而影響RCS測量精度。其次，針對該問題，提出了固定發(fā)射源的解決方案，并基于此建立了基于穩(wěn)態(tài)表面電磁流的成像模型，通過推導(dǎo)證明了微波三維圖像是對目標(biāo)表面電流密度與磁流密度的聯(lián)合估計。最后，將穩(wěn)態(tài)表面電磁流

7、成像模型應(yīng)用于RCS測量，提出了基于穩(wěn)態(tài)表面電磁流模型三維成像的RCS測量方法。與基于綜合平面波三維成像的RCS測量方法相比，該方法可以消除回波相位逆轉(zhuǎn)現(xiàn)象，提高大合成孔徑角下的RCS測量精度，但是分辨率和測量效率較低。因此，兩種方法可以相互補(bǔ)充，集成在一套測量系統(tǒng)中，適應(yīng)不同的測量要求。
　　4、針對運(yùn)算量大的問題，提出了基于子孔徑逼近的快速算法，能夠提高數(shù)據(jù)處理效率。首先，從三維BP算法的原理出發(fā)，結(jié)合微波三維圖像的稀疏特性，

8、指出了三維BP算法的逐點掃描會帶了很多無用的運(yùn)算量。其次，提出了利用子孔徑、低分辨成像，提取目標(biāo)散射點所在區(qū)域的先驗信息，以剔除無用運(yùn)算量，提升高分辨成像效率的子孔徑逼近快速算法，并利用實測數(shù)據(jù)驗證了該算法的有效性。然后，對運(yùn)算量進(jìn)行分析，指出一但確定了最優(yōu)的子孔徑選擇方式，該算法的運(yùn)算量只與目標(biāo)的特性（目標(biāo)結(jié)構(gòu)和場景稀疏度）相關(guān)。針對大場景成像，一般稀疏度非常大，當(dāng)稀疏度大于97.6％時，子孔徑逼近快速算法運(yùn)算量只相當(dāng)于BP算法運(yùn)算量