姜 濤 馬夢博 鐘何平
(1.海軍工程大學(xué)科研學(xué)術(shù)處 武漢 430033)(2.海軍工程大學(xué)海軍水聲技術(shù)研究所 武漢 430033)
由于水中聲速較低,廣泛應(yīng)用于合成孔徑雷達(dá)(SAR)領(lǐng)域的“停走停”假設(shè)在合成孔徑聲吶(SAS)不再成立[1],需要建立“非停走?!蹦P?,而實(shí)用的SAS 一般采用多接收子陣技術(shù)[2]?!胺峭W咄!焙褪瞻l(fā)分置模式導(dǎo)致每一收發(fā)陣元對的距離歷程是雙根號之和形式,難以求解點(diǎn)目標(biāo)響應(yīng)二維譜解析表達(dá)式,從而對使用基于傅里葉變換的快速成像算法帶來不利[3]。
文獻(xiàn)[4]借鑒順軌雙基地SAR精確二維譜的求解方法[5~6],重新建立了“非停走?!蹦J较碌亩嘟邮兆雨嘢AS距離史幾何模型,并對其二維譜進(jìn)行了精確推導(dǎo)。然而,由于精確的二維譜表達(dá)式非常復(fù)雜,文獻(xiàn)[4]只將其應(yīng)用于RD算法,RD算法中距離徙動校正(RCMC)需要用到插值操作,算法效率很低。
本文首先建立了“非停走?!蹦J较碌亩嘟邮兆雨嘢AS回波距離史模型,然后給出了點(diǎn)目標(biāo)的精確二維譜。分析RCM 空變性后發(fā)現(xiàn),RCM 非常接近斜距變量的線性函數(shù),而RCMC是對回波信號包絡(luò)的校正,只要校正誤差不超過一個距離分辨單元即可,所以可將復(fù)雜的RCM 做一定近似,使其變?yōu)樾本嘧兞康木€性函數(shù),然后利用Chirp-z變換[7~10]進(jìn)行RCMC,從而避免了插值運(yùn)算,提高了算法效率,保證了相位保真度。仿真實(shí)驗(yàn)表明:基于嚴(yán)格解析譜的CZT 算法成像精度在近距離處優(yōu)于基于DPC近似[11]的CZT算法。
圖1 多接收子陣SAS幾何模型
多接收子陣SAS 幾何模型如圖1 所示,坐標(biāo)軸定義如下,r軸表示距離向(斜距),x軸表示方位向,平臺沿方位向以速度ν勻速直線運(yùn)動。假設(shè)海底為理想平面,任意點(diǎn)目標(biāo)為P(r,0 ),在“非停走?!蹦J较?,發(fā)射陣元(黑色方塊)以頻率PRF 發(fā)射脈沖信號,脈沖信號經(jīng)點(diǎn)目標(biāo)反射后被N個接收陣元(灰色方塊)接收,M點(diǎn)表示發(fā)射陣元與第i個接收陣元的中點(diǎn),θt和θri分別表示發(fā)射時刻和第i個接收陣元接收時刻的斜視角。ui表示發(fā)射陣元與第i個接收陣元的距離,表示脈沖發(fā)射到被第i個接收陣元接收這段時間內(nèi)平臺移動的距離。x=νt表示t時刻M點(diǎn)的位置,則發(fā)射陣元、第i個接收陣元與點(diǎn)目標(biāo)的距離可分別表示為
則第i個接收陣元距離史為
假設(shè)發(fā)射信號為線性調(diào)頻脈沖信號,則第i個接收陣元接收到的回波信號基帶形式可以表示為
其中f0表示發(fā)射脈沖信號中心頻率,Kr表示發(fā)射脈沖信號的調(diào)頻斜率,ωr(τ)表示發(fā)射脈沖信號包絡(luò),ωa(t)表示方位向天線方向圖,A表示幅度項(xiàng),如無特別說明,后文公式推導(dǎo)忽略與成像質(zhì)量無關(guān)的幅度項(xiàng)。
對式(4)進(jìn)行二維FFT可得
其中Wr( · )表示發(fā)射信號頻譜包絡(luò),fr為距離向基帶頻率,表示方位向波數(shù),fa為方位向向多普勒頻率,表示距離向中心波數(shù),表示距離向基帶波數(shù),kR=k0+kr表示距離向波數(shù)。
根據(jù)文獻(xiàn)[4,12]可得半雙基角近似表達(dá)式為
由于半雙基角β一般很小,在窄帶條件下,可以近似認(rèn)為β與距離向基帶波數(shù)kr無關(guān),即
將式(6)中的根式展開成kr的冪級數(shù),保留至項(xiàng),則
時,式(12)中的高次項(xiàng)可忽略。
由于多接收陣SAS一般工作在正側(cè)視模式,且半雙基角β一般很小,所以條件(13)成立。忽略式(12)中高次項(xiàng),并進(jìn)行整理的到
式(14)中第一項(xiàng)為方位調(diào)制項(xiàng),第二項(xiàng)為距離徙動項(xiàng),第三項(xiàng)為距離壓縮項(xiàng)與二次距離壓縮項(xiàng)。由于距離徙動項(xiàng)是距離變量r的非線性函數(shù),從而無法直接運(yùn)用Chirp-z 變換進(jìn)行距離徙動校正,所以必須首先對距離徙動項(xiàng)進(jìn)行線性化處理。
表1 仿真參數(shù)
記精確距離單元徙動為
式(15)中RRCM(kx,r)是方位向波數(shù)kx和距離變量r的函數(shù),設(shè)聲吶參數(shù)如表1 所示,距離單元徙動RRCM(kx,r)隨r和kx變化如圖2(a)所示,陣元間距取最大值ui=1m。
由于β和D(kx)與距離變量r弱相關(guān),且Δxi<<r,為使RRCM(kx,r)變?yōu)榫嚯x變量r的線性函數(shù),不妨設(shè)近似距離單元徙動
其中rc表示參考距離,βc表示參考距離處的半雙基角,則 距 離 單 元 徙 動隨r和kx變化如圖2(b)所示。
定義式(15)與式(16)的近似誤差為ΔR,即
近似誤差 ΔR隨r和kx變化如圖2(c)所示。
圖2 精確距離徙動與近似距離徙動比較
對比圖2(a)與圖2(b)可以發(fā)現(xiàn),線性處理后的距離單元徙動與原始距離單元徙動RRCM(kx,r)變化規(guī)律幾乎一樣,兩者的差值,即近似誤差 ΔR反應(yīng)在圖 2(c)中,從圖 2(c)中可以看出,近似誤差 ΔR遠(yuǎn)小于一個距離分辨單元0.0187m,用線性處理后的距離單元徙動進(jìn)行距離徙動校正可滿足成像要求。
對于每一個接收陣元而言,方位向都是欠采樣的,但可以采用方位譜擴(kuò)展方法,沿方位向?qū)γ總€接收陣元的二維譜進(jìn)行擴(kuò)展。然后再利用傳統(tǒng)的收發(fā)合置CZT算法進(jìn)行成像處理。具體步驟如下。
步驟1距離壓縮和SRC。該操作通常在二維頻域進(jìn)行,但是由于該域不能同時表征距離和距離頻率,因此一般通過與一個參考距離處的參考相位相乘予以消除,參考因子為
步驟2利用Chirp-z 變換校正RCM。首先以參考距離對RCM進(jìn)行一致補(bǔ)償,參考因子為
這一操作可以與步驟1 一起進(jìn)行。此時二維譜可表示為
則式(21)可以寫成
式(22)表明Chirp-z變換可以通過兩次相位乘和一次卷積完成,即二維譜先與進(jìn)行復(fù)乘,然后與進(jìn) 行 卷 積 , 最 后 與復(fù)乘。其中卷積操作可通過FFT快速實(shí)現(xiàn)。
步驟3方位壓縮和剩余相位校正。該操作通常在RCMC之后于RD域通過與一個距離空變的參考相位相乘予以校正,參考因子為
此時距離多普勒域信號可表示為
步驟4數(shù)據(jù)融合與方位IFFT。對所有接收陣元回波信號完成上述操作后,將其進(jìn)行疊加,即
數(shù)據(jù)融合之后,經(jīng)過方位向IFFT 回到二維時域即可獲得重建的SAS圖像。具體流程如圖3 所示。
圖3 基于嚴(yán)格解析譜的CZT算法流程圖
為驗(yàn)證本文算法的正確性,下面對不同距離點(diǎn)目標(biāo)進(jìn)行仿真,仿真參數(shù)如表1 所示。在場景中的近距離和遠(yuǎn)距離處分別設(shè)置一個點(diǎn)目標(biāo),坐標(biāo)分別為(4 0,10 )和 (1 30,10 )。分別采用基于DPC 近似的CZT 算法和基于嚴(yán)格解析譜的CZT 算法進(jìn)行成像處理,成像處理過程中方位向和距離向均不加任何窗函數(shù),對于近距離點(diǎn)目標(biāo)的成像結(jié)果如圖4 所示。
從圖4 中可以看出,對于近距離點(diǎn)目標(biāo),采用基于DPC 近似的CZT 算法和基于嚴(yán)格解析譜的CZT 算法得到的圖像在方位分辨率上沒有明顯差別,但采用基于DPC近似的CZT算法得到的圖像的旁瓣明顯高于采用基于嚴(yán)格解析譜的CZT 算法得到的圖像的旁瓣。
圖4 近距離點(diǎn)目標(biāo)成像結(jié)果
對于遠(yuǎn)距離點(diǎn)目標(biāo),成像結(jié)果如圖5 所示。
圖5 遠(yuǎn)距離點(diǎn)目標(biāo)成像結(jié)果
從圖5 中可以看出,對于遠(yuǎn)距離點(diǎn)目標(biāo),采用基于DPC 近似的CZT 算法和基于嚴(yán)格解析譜的CZT 算法得到的圖像在方位分辨率上沒有明顯差別,但采用基于DPC近似的CZT算法得到的圖像的旁瓣還是略高于采用基于嚴(yán)格解析譜的CZT 算法得到的圖像的旁瓣。
綜合以上兩種情況不難發(fā)現(xiàn),基于嚴(yán)格解析譜的CZT算法在方位分辨率方面沒有明顯優(yōu)勢,其主要優(yōu)勢體現(xiàn)在旁瓣上,尤其是在近距離處,這是由于DPC近似在近距離處誤差較大導(dǎo)致,而采用嚴(yán)格解析譜的方法則可以避免這種誤差。
本文基于的嚴(yán)格解析譜,將其RCM 近似為斜距變量的線性函數(shù),然后利用Chirp-z 變化校正距離徙動,進(jìn)而提出基于嚴(yán)格解析譜的多接收子陣SAS CZT 算法,最后通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文算法相對于基于DPC近似的CZT算法更加精確。