任芳芳， 許高升， 孫銘芳， 王 征

（北京華航無線電測量研究所，北京100013）

0 引言

稀疏化MIMO線陣天線的出現(xiàn)使得下視三維成像雷達(dá)的實(shí)現(xiàn)成為可能。下視三維成像雷達(dá)能夠克服SAR成像中固有的陰影效應(yīng)、頂?shù)椎怪玫葐栴}，在保留了SAR成像優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，增加了跨航向分辨率，能夠?qū)Φ匦纹鸱鼊×业膮^(qū)域進(jìn)行真實(shí)三維成像，在測繪、救援等方面具有廣闊的應(yīng)用前景。目前，針對毫米波下視三維成像技術(shù)的研究多停留在算法層面，尚未見到三維成像雷達(dá)系統(tǒng)的工程實(shí)現(xiàn)，本文從工程實(shí)現(xiàn)的角度出發(fā)，給出了一種基于稀疏MIMO線陣的毫米波下視三維成像雷達(dá)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。

1 基礎(chǔ)

國際上，2004年法國航空航天研究院（ONERA）的R.Giret，H.Jeuland和P.Enert提出了一種無人機(jī)上的三維毫米波成像雷達(dá)系統(tǒng)［1］，該系統(tǒng)在無人機(jī)的機(jī)翼上安裝一個實(shí)陣列，發(fā)射線性調(diào)頻信號，利用下視波束來進(jìn)行三維SAR成像，從而克服了因地形遮擋帶來的陰影效應(yīng)，給出了單點(diǎn)在距離向、沿航向、跨航向的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)仿真結(jié)果。

2005年，德國FGAN研究所利用Ka波段調(diào)頻連續(xù)波雷達(dá)進(jìn)行三維SAR成像技術(shù)研究，即機(jī)載三維成像天底觀測雷達(dá)（Airborne Radar for Three Dimensionally Imaging and Nadir Observation：ARTINO）［2］，該系統(tǒng)是在無人機(jī)的機(jī)翼上安裝一個線陣天線，天線垂直照射成像區(qū)域?？砂惭b的線陣的長度為4 m，飛行速度（10～15）m/s，發(fā)射信號采用調(diào)頻連續(xù)波體制，后來該團(tuán)隊(duì)陸續(xù)發(fā)表了針對點(diǎn)目標(biāo)的算法仿真和工程實(shí)現(xiàn)結(jié)果［3］，開展了一些飛行試驗(yàn)［4，5］，但至今未見到有基于飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)的成像結(jié)果發(fā)表。

同年，ONERA電磁雷達(dá)部開始開發(fā)針對無人機(jī)應(yīng)用平臺的三維成像雷達(dá)DRIVE［6］，并于2006年9月完成首飛，搭載平臺為S10-VT電動滑翔機(jī)。DRIVE采用調(diào)頻連續(xù)波體制，工作于Ka波段，中心頻率為35 GHz，帶寬800 MHz。后續(xù)針對3D DRIVE又開展了天線與機(jī)翼整合、天線結(jié)構(gòu)及天線特性仿真等方面的研究。

德國FGAN研究所分別于2010年和2013年開發(fā)了X波段靜態(tài)MIMO三維成像系統(tǒng)MIRA-CLE X，以及Ka波段的靜態(tài)MIMO三維成像系統(tǒng) MIRA-CLE，對典型目標(biāo)進(jìn)行了遠(yuǎn)近成像，成像結(jié)果與目標(biāo)實(shí)際位置吻合良好。

國內(nèi)，電子科技大學(xué)、中科院電子所、國防科技大學(xué)等單位也在研究三維成像技術(shù)。他們在算法研究方面做了許多工作，并采用測試設(shè)備搭建了驗(yàn)證系統(tǒng)。截至目前，尚未見到有毫米波稀疏MIMO線陣下視三維成像雷達(dá)的工程實(shí)現(xiàn)成果。

2 幾何模型

如圖1所示，系統(tǒng)采用線陣天線垂直向下照射，通過天線在方位向的移動形成合成孔徑獲取方位向分辨率，線陣天線與平臺運(yùn)動方向垂直，發(fā)射陣元在兩邊，接收陣元在中間，通過等效得到的實(shí)孔徑獲得跨航向分辨率，距離向分辨率通過天線收發(fā)的時域?qū)拵д{(diào)頻信號獲得。

3 系統(tǒng)組成

系統(tǒng)硬件由天線、毫米波收發(fā)前端、頻綜、中頻接收機(jī)、信號處理分機(jī)、測控成像處理計(jì)算機(jī)和電源組成，如圖2所示。

下視三維成像跨航向分辨率與發(fā)射信號頻率、線陣長度、飛行高度均有關(guān)。為了在200 m高度處得到1 m×1 m×1 m的三維分辨率，發(fā)射信號采用Ka波段線性調(diào)頻脈沖，天線陣元為32個。為了節(jié)約后續(xù)信號處理硬件資源，收發(fā)均采用分時控制，實(shí)現(xiàn)分時分組MIMO收發(fā)。

4 稀疏MIMO線陣天線設(shè)計(jì)

4.1 天線陣型及陣元數(shù)量

采用發(fā)射陣元在兩邊、接收陣元在中間的線陣天線陣型，根據(jù)等效相位中心原理，對所需陣元個數(shù)進(jìn)行稀疏化后，得到所需的實(shí)際發(fā)射與接收陣元均為16個，天線形式如圖3所示，間距d為半個波長。

4.2 天線收發(fā)控制策略

為減少硬件開銷，天線發(fā)射、接收采用分時分組循環(huán)控制方式。所有接收陣元被分為4組：第一組為 R1、R5、R9、R13；第二組 R2、R6、R10、R14；第三組 R3、R7、R11、R15；第四組 R4、R8、R12、R16。每個PRT內(nèi)只有一個發(fā)射陣元發(fā)射信號，只有一組接收陣元同時接收信號。第一個PRT內(nèi)，T1發(fā)射，R1、R5、R9、R13同時接收；第二個PRT內(nèi)，T1發(fā)射，R2、R6、R10、R14同時接收；第三個 PRT 內(nèi)，T1發(fā)射，R3、R7、R11、R15同時接收；第四個PRT內(nèi)，T1發(fā)射，R4、R8、R12、R16同時接收。然后，T2發(fā)射，四組接收按T1發(fā)射時的接收順序接收。如此，發(fā)射單元逐一輪換，直至輪換到T16發(fā)射。至此，完成一個完整的發(fā)射循環(huán)。接下來的每個發(fā)射循環(huán)均重復(fù)上述過程。

4.3 回波重組

由于接收采用分時分組控制，使得16×4=64個PRT才能完成一個MIMO循環(huán)，得到一個完整的256個等效陣元回波。由于發(fā)射陣元在兩邊，接收陣元在中間，需要對64個PRT內(nèi)的回波進(jìn)行重組，才能得到對應(yīng)256個陣元的回波。

5 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

雷達(dá)主控軟件主要是接收測控與成像計(jì)算機(jī)（上位機(jī)）的指令，產(chǎn)生控制指令和脈沖，對雷達(dá)分機(jī)進(jìn)行工作狀態(tài)控制，接收處理結(jié)果，并向上位機(jī)發(fā)送處理結(jié)果，主控軟件控制流程如圖4所示。測控與成像計(jì)算機(jī)主要是向主控發(fā)送指令控制雷達(dá)完成雷達(dá)自檢、校正和成像處理等功能，同時接收、回波數(shù)據(jù)，并進(jìn)行校正、成像等。測控與成像計(jì)算機(jī)軟件流程，如圖5所示。

6 下視三維成像雷達(dá)系統(tǒng)仿真

系統(tǒng)仿真參數(shù)，如表1所示。

采用本文所提系統(tǒng)方案，對點(diǎn)目標(biāo)和面目標(biāo)進(jìn)行三維成像，成像結(jié)果分別如圖6、圖7所示。從仿真結(jié)果可以看出，系統(tǒng)方案能夠?qū)崿F(xiàn)三維空間散射點(diǎn)的良好聚焦。在圖6中，成像目標(biāo)是在三個維度均勻分布的7個點(diǎn)目標(biāo)，最小間距均為3 m?？梢钥吹?，成像后的結(jié)果能夠?qū)?個點(diǎn)目標(biāo)在三個維度準(zhǔn)確分辨開，表明本文方案具有三維成像能力，且最小分辨率可達(dá)到1 m×1m×1.2 m。在圖7中，成像目標(biāo)是一個25 m×25 m×16 m的錐狀面目標(biāo)。仿真結(jié)果表明，本文方案可以對面目標(biāo)進(jìn)行精確成像。

表1 毫米波稀疏MIMO線陣下視三維成像雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)

7 結(jié)論

本文給出了一種基于稀疏MIMO線陣的毫米波下視三維成像雷達(dá)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，給出了系統(tǒng)主要參數(shù)、控制策略、硬件設(shè)計(jì)、軟件設(shè)計(jì)等，并對所提方案進(jìn)行了系統(tǒng)仿真，仿真結(jié)果表明系統(tǒng)設(shè)計(jì)合理、有效。

目前，由于收發(fā)都采用分時控制，系統(tǒng)的有效重頻被降低，當(dāng)飛行速度較高時，為避免多普勒模糊，重頻要求會更高，后續(xù)考慮引入正交波形發(fā)射方式，降低對重頻的要求，以適應(yīng)更高飛行速度。

此外，在同一高度上，線陣三維成像雷達(dá)的分辨率與等效陣元個數(shù)密切相關(guān)，但陣元個數(shù)的增加會直接增加回波數(shù)據(jù)量，使得成像處理壓力增大，后續(xù)考慮在現(xiàn)有系統(tǒng)基礎(chǔ)上，引進(jìn)利用少量回波數(shù)據(jù)進(jìn)行較高分辨率成像的方法。同時，還可通過引入GPU計(jì)算模塊來提高成像速度。