雷达学报 Journal of Radars ISSN 2095 -283X,CN 10-1030/TN      《雷达学报》网络首发论文  题目：  合成孔径雷达参数化成像技术进展 作者：  曾涛，温育涵，王岩，丁泽刚，卫扬铠，袁跳跳 收稿日期：  2021 -01 -11  网络首发日期：  2021 -03 -11  引用格式：  曾涛，温育涵，王岩，丁泽刚，卫扬铠，袁跳跳．合成孔径雷达参数化成像技术进展[J/OL] ．雷达学报.  https://kns.cnki.net/kcms/detail/10.1030.TN.20210310.1643.004.html        网络首发：在编辑部工作流程中，稿件从录用到出版要经历录用定稿、排版定稿、整期汇编定稿等阶段。录用定稿指内容已经确定，且通过同行评议、主编终审同意刊用的稿件。排版定稿指录用定稿按照期刊特定版式（包括网络呈现版式）排版后的稿件，可暂不确定出版年、卷、期和页码。整期汇编定稿指出版年、卷、期、页码均已确定的印刷或数字出版的整期汇编稿件。录用定稿网络首发稿件内容必须符合《出版管理条例》和《期刊出版管理规定》的有关规定；学术研究成果具有创新性、科学性和先进性，符合编辑部对刊文的录用要求，不存在学术不端行为及其他侵权行为；稿件内容应基本符合国家有关书刊编辑、出版的技术标准，正确使用和统一规范语言文字、符号、数字、外文字母、法定计量单位及地图标注等。为确保录用定稿网络首发的严肃性，录用定稿一经发布，不得修改论文题目、作者、机构名称和学术内容，只可基于编辑规范进行少量文字的修改。 出版确认：纸质期刊编辑部通过与《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司签约，在《中国学术期刊（网络版）》出版传播平台上创办与纸质期刊内容一致的网络版，以单篇或整期出版形式，在印刷出版之前刊发论文的录用定稿、排版定稿、整期汇编定稿。因为《中国学术期刊（网络版）》是国家新闻出版广电总局批准的网络连续型出版物（ISSN  2096-4188，CN 11-6037/Z ），所以签约期刊的网络版上网络首发论文视为正式出版。  收稿日期：2021-01-11    网络出版： *通信作者：王岩  yan_wang@bit.edu.cn          *Corresponding Authors: Yan Wang, yan_wang@bit.edu.cn基金项目：国家杰出青年基金（61625103），北京自然科学基金（4202067），国家自然科学基金重点项目（11833001，61931002）Foundation Items: The National Science Fund for Distinguished Young Scholars (61625103), The Beijing Natural Science Foundation(4202067), The Key Program of National Natural Science Foundation of China (11833001, 61931002)责任主编：文贡坚          Corresponding Editor: WEN Gongjian合成孔径雷达参数化成像技术进展 曾 涛①②    温育涵①    王 岩*①②    丁泽刚①②    卫扬铠①    袁跳跳① ①（北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所  北京  100081） ②（北京理工大学重庆创新中心  重庆  401120） 摘 要：传统合成孔径雷达（SAR）成像可视为点目标散射模型约束下数据空间到图像空间的映射。然而，真实目标多为延展目标，与传统成像处理中点目标散射模型存在失配，会导致SAR图像表征失真，常见的现象是使延展目标多呈现为孤立强点，阻碍了基于SAR图像的目标辨识等应用。SAR参数化成像技术是为解决上述模型失配问题而诞生的，特点是兼顾点目标和延展目标的散射模型，具体来说，是通过利用不同类别目标的回波或图像的相位与幅度特征对观测角度的敏感性，辨识目标类型，反演目标散射参数，进而根据目标散射的参数化模型，重建目标图像的技术，在对延展目标成像时，可获得较传统方法更好的图像质量。本文主要介绍了线型延展目标的参数化成像技术，对应真实场景中的孤立强点和连续边缘，深入讨论了基于回波域、图像域的参数化成像技术和试验结果，文末展望了未来SAR参数化成像技术的发展趋势。 关键词：合成孔径雷达；参数化成像；延展目标 中图分类号：TN95    DOI: 10.12000/JR21004 引用格式：曾涛,  温育涵,  王岩,  等.  合成孔径雷达参数化成像技术进展[J].  雷达学报,  待出版.  DOI: 10.12000/JR21004.    Reference format: ZENG Tao, WEN Yuhan, WANG Yan, et al. Research  Progress  on  Synthetic  Aperture  Radar Parametric Imaging Methods [J]. Journal of Radars, in press. DOI: 10.12000/JR21004.1 Research Progress on Synthetic Aperture Radar Parametric Imaging Methods ZENG Tao①②    WEN Yuhan①    WANG Yan*①②    DING Zegang①②    WEI Yangkai①    YUAN Tiaotiao① ①(Radar Research Lab, School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ②(Beijing Institute of Technology Chongqing Innovation Center, Chongqing 401120, China)Abstract: Under  the  constraints  of the  point  scattering  model,  traditional  synthetic  aperture  radar  (SAR)  imaging algorithms can be regarded as a mapping from data space to image space. However, most of the objects in the real scene are  extended  targets,  which  are  mismatched  with  the  point  scattering  model  in  traditional  imaging algorithms. The above-mentioned  reasons lead  to  the  distortion  of  SAR  image  representation.  A  common  phenomenon  is  that  the extended  target  appears  as isolated scattered points,  which  hinders  the  application  of  target  recognition  based  on  SAR images. SAR parametric imaging technique was established to solve the above-mentioned model mismatch problem. It is characterized  by  the  scattering  models that  take into  account  both  point  targets  and  extended  targets.  Specifically,  by using the sensitivity of the phase and amplitude characteristics of the echoes or images to the observation angles, SAR parametric imaging methods can identify the target type and estimate the scattering parameters, and then reconstruct the target image based on the scattering model. The SAR parametric imaging methods can obtain better image quality than 网络首发时间：2021-03-11 17:28:46网络首发地址：https://kns.cnki.net/kcms/detail/10.1030.TN.20210310.1643.004.html traditional  methods  for  extended  targets.  This  article  mainly  introduces  the  parametric  imaging  methods  of  linear extended targets, which corresponding to the isolated strong points and continuous edges of objects in the real scene, and discusses the parametric imaging methods based on the echo domain and image domain and experimental results. Finally, the future development trends of the SAR parametric imaging methods are discussed.   Key words: Synthetic Aperture Radar (SAR); Parametric imaging; Extended targets 1  引言 合成孔径雷达(SAR)是一种通过主动发射和接收电磁波，对感兴趣区域进行全天时全天候微波成像的电子设备。与“所见即所得”的光学设备不同，SAR回波需进行数据处理后方可成为图像。传统的SAR成像处理过程可视为点目标散射模型约束下数据空间到图像空间的映射，但在真实的场景中，绝大部分目标是具有延展性的目标，这些延展性目标的散射特征在不同的观测角度下变化剧烈，不再与点目标散射模型匹配，使用传统SAR成像处理后，延展目标图像中往往仅呈现为多个强散射点，丢失了重要的结构性信息，严重降低了SAR图像的应用价值。 为了描述这种现象，图1以美国空军实验室铲车数据为例[1]，展示了线型结构在不同观测角度下的散射图像。从图1（b）和图1（c）可以看出，在不同观测角度对铲车的铲斗进行观测时，铲斗的线型结构变化剧烈。正对铲斗进行观测时，铲斗的轮廓完整可见；侧对观测铲斗时，整个铲斗特征几乎完全消失，各个线结构退化为端点处的两个散射中心，这些散射中心很难与点目标区分。识别这些散射中心并重建遥感图像中消失的几何结构对于提高图像的可理解性具有很大的应用价值。造成铲斗结构消失的关键是在某些观测角度下，由于目标表面相对电磁波波长而言起伏较小，雷达回波以相干抵消的方式相互叠加，导致某些目标区域的雷达回波信号完全消失，最终使目标雷达图像仅仅呈现为多个强散射点。   （a）铲车模型   （b）正对铲斗图像  （c）侧对铲斗图像 图 1 美国空军实验室铲车数据成像结果  SAR成像算法根据其处理回波数据的方式，通常可分为线性处理方法和非线性处理方法。传统成像算法如距离多普勒算法，Chirp Scaling算法，后向投影等算法均属于线性处理方法。上述算法实现较为简单，成像效果稳定，应用广泛。然而传统的SAR成像算法大多数均基于点目标散射模型，但在实际应用场景中，大多数观测场景均包含延展性的目标，这些延展性目标的散射特征在不同的观测角度下变化剧烈，不再与点目标散射模型匹配，使用传统SAR成像处理后，延展目标的图像中往往仅呈现为多个强散射点，丢失了重要的结构性信息。为解决延展目标成像失真问题，利用多角度观测的方法捕获延展目标更多的各向异性散射信息，在一定程度上提高图像的质量与可理解性[2-8]。圆迹SAR是一种典型的线性多角度成像技术。圆迹SAR可以凭借其独特的航迹优势，通过时域成像算法处理全角度回波数据来得到被照射场景完整的散射特征[5,6]。然而，也正是其独特的航迹需求，导致圆迹SAR很难应用于绝大多数遥感成像平台，如星载SAR平台。 非线性成像技术主要包含多角度SAR图像融合和压缩感知SAR成像等技术。多角度SAR图像融合是一种典型的非相干成像技术，它通过利用多幅图像中所包含的多角度散射信息，通过非相干处理生成融合的图像[2-4]。与处理前的单个图像相比，融合的图像可以更具体、准确地描述被照射目标的特征。然而，观测视角的选择对于多角度SAR图像融合十分重要。不合理的观测角度设置可能会导致融合的图像相对于融合前的单一图像提升有限。关键的原因是对于滑动型散射和各向异性型散射而言，其主要的能量往往集中在一个极小的观测视角范围内。例如，由于镜面散射效应，直线型目标的回波的主要能量主要集中在直线的法线附近。当雷达正对线目标观测时，直线可以完整的成像出来，否则只有两个端点可以被成像出来。如果多角度融合的观测视角设置不合理，那么很可能所有的子图像都无法捕捉到目标重要的散射特征，导致融合的图像相对单一图像提升有限。压缩感知SAR成像技术是一种非线性成像技术。压缩感知的基本思想就是利用稀疏特性，利用压缩感知重构算法对原始目标进行重构[9-11]。雷达成像中的目标大多数情况下是稀疏的，或通过某种稀疏变换可以达到稀疏。压缩感知SAR成像相比于传统线性处理算法，具有采样率低，数据量小，成像质量高，分辨率高等优点。尽管基于压缩感知的雷达成像方法能够有效突破传统线性处理方法的局限，但是在低信噪比情况下，压缩感知图像中会出现较多虚假目标和斑点噪声，成像效果受噪声影响大。其中一个重要原因是压缩感知成像算法是对目标场景进行点目标估计，在实际应用中存在一定的模型失配问题，没有利用散射点之间的联系以及蕴含在回波数据中的目标几何信息。 SAR参数化成像是一种非线性处理框架下的新方法，成像过程兼顾了点目标和延展目标的散射模型，在一定程度上解决了成像过程中的模型失配问题，对延展目标成像时，具备获得较传统算法更佳质量的潜力[12]。SAR参数化成像主要由目标建模、参数估计和图像重构三个环 节构成。目标建模环节充分考虑点目标与延展目标的差异性，为成像过程提供依据；参数估计是依据回波或图像的相位与幅度特征对观测角度的差异性，辨识目标类别；最后结合目标散射模型与参数化估计结果，重构目标回波并成像，可恢复传统SAR图像中消失的结构信息。相较于传统多角度成像技术，参数化成像对航迹或观测角度的需求相对更低。SAR参数化成像效能与延展目标类别联系密切，本文重点介绍线型延展目标的参数化成像，对应真实场景中大量存在的边缘类结构。 SAR参数化成像主要有两种实现方式：基于回波域的实现方式和基于图像域的实现方式[13,14]。基于回波域的参数化成像方法核心为利用不同类型目标在回波域的相位随观测角度的变化特征，进行参数估计并辨识不同结构，最后通过散射模型重建目标。基于图像域的参数化成像方法核心是利用不同类别目标图像的相位对观测角度的敏感性特征，辨识目标类型并反演散射参数，进而根据参数化模型在图像中重建目标。 本文结构如下：第二节主要介绍了典型直线型结构和曲线型结构的散射特征与模型。第三节主要介绍了基于回波域和基于图像域特征的参数化成像方法。第四节对文章进行了总结并展望了未来参数化成像的发展前景。  目标类型判决 目标参数估计 目标回波重构 图 2 参数化成像流程图 2  线型结构的参数化散射模型 作为基本的几何元素，直线型和曲线型结构是各种平面、体目标的基本单元，也是车辆、飞机、油罐等各类目标的重要组成部分。线型结构在遥感图像中随不同的观测角度变化剧烈。由于镜面散射效应，线目标在绝大多数情况下仅仅表现两个位于端点处的强散射中心，这些强散射中心很难与普通的点状目标区分。 线目标根据其散射特征，可以分为直线型目标和曲线型目标。根据电磁散射理论，各类延展目标的散射特性可依据其电尺寸分为：瑞利区，谐振区和光学区[15]。在光学区，目标的电尺寸远大于雷达的波长。传统的SAR一般工作在光学区。几何绕射理论（GTD）指出，在光学区，被照射目标的散射特征主要由镜面反射和诸如边缘、棱角等不连续处的散射共同决定[16]。在这种情况下，各类目标的后向散射可以表示为多个强散射中心的矢量叠加。根据实际散射特征，延展性目标的散射类型可以分为：色散型散射，滑动型散射和各向异性型散射。色散型散射的主要特征是散射中心随频率会发生变化，这种散射常见于腔体结构。滑动型散射主要特征是散射中心的位置会随观测角度变化，其位置常常出现于各类曲线、曲面的表面。各项异性型散射主要出现在各类直线型结构中，其主要表现为线型结构的消失，SAR图像中只存在线型结构的两个端点。直线型目标属于各向异性型散射，曲线型目标属于滑动型散射。 2.1  直线型结构的散射模型 由于镜面散射效应，直线型结构的散射特征随观测角度变化剧烈。当雷达正对其观测时（即雷达航迹经过线型结构的法平面），整个直线结构可被完整成像出来；否则，只有直线结构的两个端点可以被成像。为了更好地描述直线型结构的散射特征，图3给出了由CST电磁仿真软件计算得到的金属圆柱在不同观测角度的成像结果。在孔径AB的SAR图像中，直线型结构表现为2个端点目标，这种现象会导致图像中的各种散射点难以区分，进而影响遥感图像的应用价值。这种各向异性型散射现象在各类面目标和体目标中也十分常见。 （a）观测几何 （b）孔径CD成像结果  （c）孔径AB成像结果图 3 直线型结构不同角度成像结果（a）直线型目标示意图 （b）直线型目标回波信号图 4 直线型目标与回波信号示意图 在平面波假设下，根据文献[17-25]，电大尺寸的直线型目标在距离频域方位时域通常可建模为： ( )( )( ) ( )( )( )1/ 2,sinc cosexp 2jkSkL kLj kRq=pq - a´ - q´  (1) 其中2 fkcDp=为波数；L为直线目标的长度；q为雷达的方位角；a为线目标与X轴的夹角；( ) Rj为雷达到线目标中心点的斜距历程。 直线型目标的回波信号在距离频率方位时域为辛格（sinc）函数的形式。不同观测角度下，雷达实际上接收到的是辛格函数不同的区域[18]。在孔径CD处，雷达接收到的信号是辛格函数的主瓣区域，此时，线目标在图像中整体可见。在孔径AB处，雷达接收到的信号是辛格函数的副瓣区域，此时线目标在图像中只有两个端点可以被成像。造成这一现象的原因是辛格函数的副瓣与余弦函数高度相似，而两个点目标回波可以表示为余弦函数的形式：  ( ) ( ) ( )( ) ( ), cos cosexp 2S f kLj kRq = q-a -y´ - q  (2) 其中122y +yy=是与两个点目标初始相位有关的相位项；L为两个点目标的距离；R是雷达到两个点目标中点处的斜距历程，其他参数与线目标一致。 2.2  曲线型目标的散射模型 曲线型目标属于滑动型散射。正对曲线型结构观测时，只有一段圆弧可以被成像出来，且被成像的圆弧只是整个圆弧的一部分。如图5（a）所示，设雷达起始位置到圆弧中心点的连线AO与圆弧的交点为H，雷达终点位置到圆弧中心点连线BO与圆弧的交点为I，则整个子孔径AB的成像图中，只有弧形HI可以被成像。特殊地是，如果HI与整个圆弧刚好重叠，则整个圆弧可以被成像出来。当雷达对曲线型结构侧向观测时，即图5中孔径CD，则整个圆弧只有两个端点可以被成像，其余结构完全消失。在侧向观测时，直线型和曲线型目标均表现为2个端点目标，这种现象会导致图像中的各种散射点难以区分，进而影响遥感图像的应用价值。因此，识别SAR图像中的端点类散射中心，重建消失的直线型与曲线型结构、恢复目标完整的几何特征对于提升遥感图像质量具有很大的潜力。   （a）观测几何  （b）孔径AB成像结果  （c）孔径CD成像结果 图 5 曲线型结构不同角度成像结果  利用驻定相位原理，基于几何光学方法，曲线型目标的散射模型可表示为分段函数的形式： ( ) ( )( )( ) ( )( )1111, exprectsinc cos242,122acacccccS f jAA kLk r RkRq = w yq - fqÎQw= Dfq - f qÏQp- + + qÎQy=- qÏQDf DfQ = f - f +ìïíïîìïíïîéù êú ëû(3) 其中A为与散散强度相关的常数；aw为方位向包络；y为相位；q为雷达观测角度；k为波数；( )00, xy为曲线的中心点坐标；cr为半径；1Q为圆心角范围；Df为圆心角大小；cf为朝向；R 为雷达到曲线中心点的斜距历程。 曲线目标在距离频率方位时域的回波信号在主瓣可表示为方波函数，在副瓣为辛格函数。若雷达捕获到了回波主瓣区间，则部分圆弧可以被成像出来；否则，若雷达只捕获到了副瓣区域，则只有圆弧的两个端点可以被成像，这一现象与直线型结构非常相似。   （a） 曲线目标示意图  （b） 曲线目标回波信号 图 6 曲线型目标与回波信号示意图 2.3  面目标与体目标的散射模型 考虑到实际应用场景中更为常见的平面、三维物体等复杂目标，需要建立完备的散射模型以描述目标散射特性对频率、方位角与俯仰角的依赖关系。目前应用较为广泛的主要有：美国俄亥俄州立大学研究团队提出的三维标准散射体模型，麻省理工学院提出的典型体散射模型，以及国内何洋、周剑雄等多个团队提出的GTD散射模型等。本文主要介绍美国俄亥俄州立大学提出的标准散射模型。 三维目标散射特性存在对频率、方位角与俯仰角的依赖关系，任意观测场景中的雷达回波信号可以表示为多个独立散射体的叠加： ( ) ( )( )( ) ( )( )( ) ( )( ) ( ), ; , ;,;exp ;mmm mmS k kMkjkRttttGL Q = L Q´ L Qéù ´ L QëûåβmP  (4) 其中k为波数；( ) t L为与俯仰角j和方位角q有关的函数；mQ为不同类型目标的几何类型参数；R为斜距历程；( ) βmP为极化矩阵，( ) m b代表不同类型的散射体；( ) mMG为目标的包络函数，( ) m G代表不同类型的散射体。以上式为基础，美国俄亥俄州立大学的安娜等人相继提出了平板，圆盘，二面角，三面角，圆帽等面目标与体目标的散射模型。以矩形平板为例，长度为L宽度为H的矩形平板的雷达回波信号的包络可表示为：  ( ) ( ) ( )( ) ( )12 = , , ; , , ;= sinc sin cos sinc sinM M k L M k HjkLH kL kHj q j qj q qpL Q ´ ；  (5) 其中1M与2M分别为两个一维维度的线目标散射回波包络。其余类型目标具体可参考美国俄亥俄州立大学的安娜等人所提出的模型[16]。 在雷达观测视角变化剧烈的情况下，适用于面目标与三维目标的散射模型可以为目标识别等技术提供更有效的支持。除此以外，受限于有限的观测视角与信号带宽，雷达仅能获取极为有限的数据，若散射模型可以高效描述目标宽频全向散射特征，则可以利用参数化成像技术对图像中的目标进行重建和增强，改善成像的性能，提升可读性。 2.4  回波域实现方法 真实目标的轮廓大多由直线型结构组成。这种直线型结构提供了有关目标重要的几何信息，对人类视觉感知和图像中目标的识别至关重要。然而，由于雷达接收回波的相干叠加特性，SAR图像中目标的连续边缘出现了离散化现象，仅有位于边缘外侧的两个端点可以被成像，严重影响了SAR图像视觉和几何信息的提取。文献[13]着重解决了恢复平滑线性边缘（SLEs）的问题。它通过引入多角度观测，提出了一种SAR参数图像重建方法（SPIRM），该方法建立了一个参数化框架，从回波域中恢复平滑线性边缘结构。SPIRM的核心用到了一个被称为散射相位突变的特征（SPMF），该特征是区分线型边缘结构和点目标的一个重要特征。在文章中，基于微波暗室实验验证了该方法的鲁棒性和有效性 由第二节中介绍的直线型目标的散射模型可知，直线型目标在距离频域方位时域的回波信号可以表征为sinc 函数的形式。在照射直线型结构时，在不同观测角度下雷达所接收的信号为sinc 函数不同的部分。当雷达扫过直线型目标的法平面时，辛格函数的主瓣区域被雷达捕获，此时整个直线可以被完整地成像出来。否则，只有直线的两个端点可以被看到。造成这一现象的根本原因是辛格函数的旁瓣和两个点目标的回波信号在形式上十分接近，这也导致了它们在图像中也十分相似。两个点目标的回波可以表示为： ( )( ) ( )( ),cos cos4expS f ApkLpfRjc´j=j- a - jp´-  (6) 其中，pA为与两个点目标反射强度相关的因子；L为两点间距离；j为雷达观测视角；R为斜距历程；k为波数；pj为与点目标初相相关的因子。 上述公式的证明可参照文献[13]和文献[14]。据此可以发现，辛格函数的旁瓣和双点目标的回波非常相似。因此，在回波域中，可以将辨识点、线目标的问题转化为辨识余弦函数和正弦函数的问题。  ( ) ( )( ) ( )sinc 2cos 2S t ftlS t ftpp=p= p + j  (7) 基于这一核心问题，文献[13]提出了基于双角度的点线目标回波域辨识方法。辛格函数与余弦函数最本质的区别在于，辛格函数左右两侧的旁瓣包络在主瓣处存在相位突变，这一特征如下图所示。   （a）sinc 函数的包络  （b）余弦函数的包络 图 7 辛格函数与余弦函数的包络示意图   图 8 基于回波域特征的参数化成像方法框图  由图7可以看出，辛格函数的双侧包络在主瓣处存在相位跳变，而余弦函数在主瓣处相位连续，因此只需分别捕获辛格函数与余弦函数在两侧的旁瓣，通过估计其在主瓣处的相位即可实现线目标与点目标的辨识。 3ˆ223ˆ 0222ppjpp jpéù DÎêú ëûé ö æ öD Î È÷ ç ÷êë ø è ø线目标： ，点目标： ， ，(8) 随后，需根据目标的辨识类型对目标参数进行估计，进而在图像中重建目标特征。参数估计主要分为两个部分，参数粗估计和精估计。参数粗估计主要依靠图像中端点目标的位置获取粗估计结果。需要估计的线目标参数主要包含长度，朝向，中心坐标。设图像中提取到的端点坐标为( )11, xy和( )22, xy，则线目标参数粗估计结果为： ( ) ( )1 2 1 2ˆ ˆ2222 ˆ1 2 1 2ˆarctanx x y yxyL x x y yyx++ === - + -f=æöç÷èø  (9) 接着以粗估计结果为初始值，利用粒子群优化（PSO）方法在粗估计结果的邻域中进行搜索，即可获得参数精估计结果。依据辨识与估计结果和参数化散射模型，SAR图像中消失的直线型边缘结构可以得到恢复。微波暗室实验验证了所提方法的有效性，在图10  （a）与图10 （b）中，12AA为金属线目标，1B和2B分别为金属球体，结果如下。  ReceiverTransmitterYX金属球金属柱 图 9 微波暗室实验场景图   （a）左侧视角图  （b）右侧视角图  （c）重建结果 图 10 实验结果  除此以外，文献[13]还利用美国空军实验室铲车数据集验证了方法的有效性。基于回波域特征的参数化成像方法可以准确地在多个点目标中完整地恢复出铲车的铲斗部分。结果如下所示。  （a）铲车左侧SAR图像  （b）铲车右侧SAR图像   （c）正对观测铲车的SAR图像  （d）左侧铲车SAR图像的重建结果  图 11 美国空军实验室铲车数据实验结果  实验结果表明，基于回波域特征的参数化成像方法可以明显增强铲车铲斗的直线型结构。而在传统SAR图像中，各类直线型几何结构在SAR图像中均为强散射点，因此，基于参数化成像方法的直观可视化效果更强。基于回波域特征的参数化成像方法兼顾了点目标和延展目标的散射模型，在一定程度上解决了成像过程中的模型失配问题，对延展目标成像时，几何特征更为明显。与传统的线性SAR成像技术往往只需单角度数据相比，基于回波域特征的参数化成像方法需要至少两个离散的观测角度回波数据。除此以外，由于目标辨识中的相位提取处理是在回波域进行的，对于处理多个独立的延展性目标，该方法可能无法准确提取目标的相位，进而影响性能。 2.5  图像域实现方法 2.5.1  基于多角度相位特征的参数化成像 直线型结构具有与普通点目标截然不同的散射特征。在某些观测角度下，直线型结构完全消失，只剩下两个外侧的端点可以被成像。这些端点目标在图像中很容易与普通点目标混淆， 因此辨识SAR图像中直线型结构的端点目标和普通点目标具有强烈的意义。在SAR图像中，各类目标根据其空间位置在图像中分布，而在回波域中，各类目标的后向散射回波混叠在一起，难以区分，因此通过提取图像域中散射中心的特征具有很大的优势。由于直线型结构的端点与普通点目标存在各向异性差异，文献[14]从直线型结构端点的图像域相位特征入手，提出了基于多角度相位特征的目标辨识与重建方法。对于直线型目标端点，文献[14]给出了端点的图像域解析式： ( )( ),4 cos2ln 120jcAiI x yi i iLiBfB=p j - f´+-æö ç÷ èø  (10) 其中L为直线结构的长度；if为直线结构的朝向；j为雷达观测视角；B为带宽；0f为中心频率。 不同观测角度下，直线型结构的端点随观测视角变化剧烈，特别是位于直线结构法平面两侧时，左侧与右侧图像中端点目标的相位会出现180度的跳变。利用这一特征可以较为轻松地辨识直线型结构端点与普通点目标。下图分别展示了理想点目标和端点目标的SAR图像与不同观测角度下图像域相位的变化结果。    （a）点目标SAR图像  （b）点目标相位与观测角度关系 图 12 点目标SAR图像与不同观测角度下相位的变化结果   （a）端点目标SAR图像  （b）端点目标相位与观测角度关系 图 13 端点目标SAR图像与不同观测角度下相位的变化结果  利用配准的SAR图像，通过提取点目标不同角度下的图像域相位特征，即可逐个辨识不 同点状目标的类型。在识别出散射点的类型后，可根据其图像位置，估计直线型结构的几何参数。 ( ) ( )1 2 1 22222 1 2 1 2arctanx x y yxyL x x y yyx++ === - + -f=æöç÷èø  (11)  依靠参数化散射模型，可以将SAR图像中消失的直线型结构重建。文献[14]利用微波暗室和MIMO雷达进行了多组试验，验证了方法的有效性，图14-17分别给出了微波暗室和MIMO雷达的实验结果。  图 14 微波暗室场景示意图   （a）金属圆柱目标  （b）两个金属球目标 图 15 金属圆柱和金属球光学图片       （a）圆柱成像结果  （b）两球成像结果  （c）圆柱重建结果  图 16 微波暗室成像结果   （a）观测场景  （b）MIMO雷达  （c）原始图像  （d）重建结果 图 17 基于MIMO雷达的球门实验结果  实验结果表明，基于多角度相位特征的参数化成像可以在SAR图像中重建金属圆柱，金属栏杆等直线型几何结构，相比于传统SAR图像中的点目标而言，直观可视化效果更强。 2.5.2  基于宽角度幅度特征的参数化重建 根据理想点散射模型，普通点目标在图像域的解析式可表示为： ( ) ( ) , exp I x y A ji i i i i=f  (12) 其中iA与散射强度有关；ij为该点目标的初始相位。 直线型结构的端点的幅度随不同观测角度变化剧烈，因此，利用宽角度的雷达数据，通过提取散射点沿方位角变化的幅度信息可以有效识别直线型结构的端点与普通点目标。图18分别展示了图像域中普通点目标与直线型结构的端点随不同观测角度的幅度变化，相关数据由CST电磁仿真软件计算得到[24]。可以看出，相较于普通点目标，直线型结构的端点的散射特征变化很大。    （a）金属球体幅度  （b）金属圆柱端点幅度 图 18 不同观测角度下不同类型点目标幅度随雷达观测角变化图  针对这一特征，文献[26]和文献[27]采用采用一个单位矩阵作为单个散射中心幅度变化的标准正交基，把对散射中心特征提取转化为求线性方程的最小二乘解问题，从而实现对直线型结构端点的特征估计。该方法的主要流程以及目标重建结果如下图：   图 19 基于宽角度幅度特征的目标辨识方法   （a）原始图像  （b）重建结果 图 20 基于美国空军实验室铲车数据重建结果  在回波域中，各类目标的回波信号混叠在一起，难以分离与辨识。在图像域中，各类雷达观测的目标根据其空间位置在雷达图像中完全分开，因此与基于回波域特征的参数化成像方法相比，图像域参数化成像方法可以更高效的处理多目标数据。除此以外，与回波域方法相比， 图像域方法不需要应用粒子群优化等方法对目标的各个参数进行精确估计，因此计算量相比于回波域方法较低。虽处理多目标数据具有一定优势，但基于图像域特征的参数化成像方法依然具有一定的局限性。其中，基于图像域相位特征的参数化成像方法需要至少两个离散的观测角度和对应的配准图像，处理过程较为复杂。而基于宽角度幅度特征的参数化成像方法需要连续观测的宽角度数据，且由于采用的为幅度特征，对于目标信号的信杂比要求较高。         表 1 成像方法效果对比分析 类型  成像方法  优点  缺点 线性方法 圆迹SAR BP成像 1.成像分辨率高 2.目标展现度高 1.算法计算量大 2.实时性差 3.对雷达平台航迹需求高 4.数据量大 RD成像 1.算法计算量低 2.实时性好 1.部分目标直观化可视效果低 非线性方法 压缩感知SAR成像 1.成像分辨率高 2.成像质量高 3.数据量小 1.低信噪比下易出现虚假目标 2.算法计算量大 3.目标特征直观可视效果低 多角度SAR图像融合 1.目标展现度高 1.数据量大 2.图像需要配准 回波域参数化成像 1.目标展现度高 2.数据量小 3.成像质量高 1.需要至少两个观测角度数据 2.处理多目标困难 图像域参数化成像 1.目标展现度高 2.数据量小 3.成像质量高 1.需要至少两个观测角度数据 2.图像需要配准  3  结束语 实验结果表明，相比于传统的SAR成像方法，参数化成像方法可在一定程度上在SAR图像中重建铲车铲斗、铁栏杆等直线型结构的几何特征，从而将雷达回波中一些非直观性回波域 信息以直观的图像形式展示出来，这对于提升SAR图像的可读性具有很大的潜力。目前，参数化成像方法主要针对一些结构较为简单的人造目标，对于实际场景中更加复杂目标的研究还在进行中。合成孔径雷达参数化成像方法是雷达成像领域极具潜力的研究方向之一，其研究有助于提升SAR图像的可解释性，为进一步提升雷达目标识别、信息解译提供有力的保障。近年来，随着SAR智能化成像技术的发展和相关基础硬件水平性能的提升，SAR成像系统正朝着“智能化”、“多源、多维度、多融合”等方向发展。SAR的参数化成像方法与上述新技术相结合具有很大的提升与应用潜力。目前对于SAR参数化成像技术研究，依然存在很多待解决的问题，根据目前的研究进展，预计未来将在以下方面展开有序深入地研究： （1）复杂场景多目标参量化成像：基于简单结构的参量化散射模型已经得到了大量研究，但对于含有复杂目标的真实场景，其参量化成像不能仅仅考虑单个简单目标的电磁散射特性，还需考虑多种散射结构的组合以及环境背景和目标之间的耦合，因此需建立完备的参量化模型清晰、准确的描述复杂目标的几何、材料等物理特性。今后对于复杂场景中的多目标参量化成像研究的重点一方面是完善复杂几何体散射模型，这是因为现有的典型几何体的散射模型是远远不够的；另一方面，为了参量化方法的实际应用，需要构建出准确度高、物理参数清晰、简洁性好、实用性强的复杂场景多目标参量化模型。 （2）智能SAR参量化成像：现阶段，线性处理已经无法解决SAR成像中的诸多难题。非线性处理方法不断受到研究者的青睐，正如本文所介绍的合成孔径雷达参数化成像。但非线性处理方法存在建模难、复杂度高和求解难的问题。幸运的是，神经网络在理论上拥有拟合任何非线性映射的能力，因而有望通过神经网络构建SAR回波数据到SAR图像的“智能非线性映射”。但现阶段，如若通过海量数据直接训练神经网络，来得到如传统匹配滤波成像算法般“通用的”SAR成像智能网络，还存在很大的难度。其主要原因在于：SAR数据的稀缺性、SAR成像系统与成像模型的复杂性、网络的不可解释性。因此，若想解决SAR智能化成像难题，需要解构SAR成像难题，从最基本的散射单元入手，依赖智能化网络提取有限的基本单元的深层可解释特征，通过有限基本单元的组合来解耦无限的组合，从而得到通用性的可解释性SAR智能成像网络。   参 考 文 献 [1]  Air  Force  Research  Laboratory  Sensor  Data  Management  System.  Backhoe  Data  Sample  and Visual-D Challenge Problem[DB/OL]. https://www.sdms.afrl.af.mil, 2004-4-8. 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