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    SIMO-MIMO模式城市建筑群下視陣列SAR三維仿真

    2017-08-30 10:09:24薛雁明
    測(cè)繪通報(bào) 2017年8期
    關(guān)鍵詞:斜距方位差分

    薛雁明,劉 輝,2

    (1. 鄭州測(cè)繪學(xué)校,河南 鄭州 450015; 2. 信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院,河南 鄭州 450052)

    SIMO-MIMO模式城市建筑群下視陣列SAR三維仿真

    薛雁明1,劉 輝1,2

    (1. 鄭州測(cè)繪學(xué)校,河南 鄭州 450015; 2. 信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院,河南 鄭州 450052)

    真實(shí)下視陣列SAR系統(tǒng)的缺失,給該技術(shù)數(shù)據(jù)獲取及進(jìn)一步技術(shù)研究帶來(lái)了困難,下視陣列SAR三維仿真的研究具有重要意義。為了有效反映下視陣列SAR技術(shù)在建筑物聳立的城市區(qū)域的三維成像優(yōu)勢(shì),本文采用單輸入多輸出(SIMO)和多輸入多輸出(MIMO)兩種模式仿真了城市建筑群下視陣列SAR回波數(shù)據(jù),并對(duì)兩種模式的回波數(shù)據(jù)進(jìn)行了三維距離多普勒成像處理,通過(guò)SIMO模式成像結(jié)果、MIMO模式成像結(jié)果分別與原始地形的差分對(duì)比,驗(yàn)證了本文方法的有效性及兩種模式的優(yōu)劣性。

    單輸入多輸出(SIMO);多輸入多輸出(MIMO);下視陣列SAR;城市建筑群;仿真

    隨著InSAR技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用,以及所面臨的技術(shù)瓶頸[1-2],學(xué)者們逐步將目光投向具有更大發(fā)展前景的3D-SAR技術(shù)。下視陣列SAR作為3D-SAR技術(shù)的一個(gè)重要分支,可通過(guò)在跨航向上設(shè)置陣列天線直接生成真實(shí)的三維分辨單元而不再是干涉圖,可有效解決傳統(tǒng)SAR體制機(jī)底盲區(qū)、左右模糊、幾何失真等問(wèn)題[3-4]。該技術(shù)在城市測(cè)繪、應(yīng)急測(cè)繪中的突出優(yōu)勢(shì),使其一經(jīng)提出便受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。2004年,法國(guó)ONERA首先提出下視3D-SAR的概念[5],并于次年開(kāi)始研制DRIVE Project[6]。2006年,德國(guó)FGAN-FHR開(kāi)始研制ARTINO系統(tǒng)[7],但目前公開(kāi)的文獻(xiàn)中并沒(méi)有關(guān)于兩套系統(tǒng)研制成功的消息。自2009年以來(lái),國(guó)內(nèi)學(xué)者也對(duì)該項(xiàng)技術(shù)展開(kāi)了深入的研究,羅煜川提出了基于壓縮感知的陣列SAR快速成像算法[8];師君等提出了基于變分模型的陣列SAR最優(yōu)DEM重建方法[9];杜磊等提出了基于俯仰角壓縮的陣列SAR三維成像算法[10];彭學(xué)明等提出了波數(shù)域快速成像方法等[11];滕秀敏等采用頻分正交信號(hào)實(shí)現(xiàn)大幅寬的下視三維成像[12];李學(xué)仕等結(jié)合壓縮感知理論實(shí)現(xiàn)了下視三維目標(biāo)的成像[13];趙逸超等將二維快速ESPRIT算法用于線陣三維SAR成像[14],并提出了一種基于壓縮冗余采樣的線陣三維SAR超分辨成像方法[15]。但下視陣列SAR技術(shù)的發(fā)展仍處于起步階段,由于真實(shí)下視陣列SAR系統(tǒng)的缺失,給該技術(shù)的數(shù)據(jù)獲取及進(jìn)一步發(fā)展帶來(lái)了困難,因此利用仿真的方法研究下視陣列SAR不同模式下的三維成像具有重要意義。

    下視陣列SAR作為一種新型SAR體制,其天線構(gòu)型主要包括收發(fā)共用模式、單發(fā)多收(single-input multiple-output,SIMO)模式和多發(fā)多收(multiple-input multiple-output,MIMO)模式,其中雙發(fā)多收(dual-input multiple-output,DIMO)是多發(fā)多收的一種特例。本文以滿足測(cè)繪大比例尺要求的陣列SAR系統(tǒng)參數(shù)為基礎(chǔ),采用SIMO和MIMO兩種模式仿真了城市建筑群下視陣列SAR回波數(shù)據(jù),并對(duì)兩種模式的回波數(shù)據(jù)進(jìn)行了三維距離多普勒(range Doppler,RD)成像處理,通過(guò)SIMO成像結(jié)果、MIMO成像結(jié)果分別與原始地形的差分對(duì)比,驗(yàn)證了本文方法的有效性及兩種模式的優(yōu)劣性。

    1 SIMO模式下視陣列SAR

    SIMO下視陣列SAR系統(tǒng)的成像幾何關(guān)系如圖1所示(以1發(fā)9收為例)。采用單個(gè)天線發(fā)射多個(gè)天線接收的天線構(gòu)型,一個(gè)收發(fā)共用的陣元T/R位于線陣中間,接收天線Ry1至Ry8對(duì)稱(chēng)分布于線陣兩端。雷達(dá)平臺(tái)飛行方向?yàn)閄軸方向,即方位向;雷達(dá)平臺(tái)高度方向?yàn)閆軸方向,即高程向;X-Z平面的法線方向?yàn)閅軸方向,即跨航向。

    圖1 SIMO下視陣列SAR成像幾何關(guān)系

    2 MIMO模式下視陣列SAR

    MIMO下視陣列SAR系統(tǒng)的成像幾何關(guān)系如圖2所示(以4發(fā)4收為例)。采用多個(gè)天線兩端發(fā)射,多個(gè)天線中間接收的天線構(gòu)型,發(fā)射天線Ty1至Ty4對(duì)稱(chēng)分布于天線兩端,接收天線Ry1至Ry4對(duì)稱(chēng)分布于天線中間,坐標(biāo)軸定義與圖1相同。

    圖2 MIMO下視陣列SAR成像幾何關(guān)系

    3 三維RD成像算法

    本文選用最經(jīng)典且最有效的三維RD成像算法進(jìn)行試驗(yàn)。該算法的處理過(guò)程如下:

    (1) 相位補(bǔ)償。對(duì)每個(gè)陣元接收到的回波數(shù)據(jù)補(bǔ)償由等效相位中心近似帶來(lái)的相位誤差,其補(bǔ)償參考函數(shù)為

    (1)

    式中,yn為收發(fā)陣元在跨航向的距離;R0為方位向-距離向點(diǎn)目標(biāo)與陣元位置的斜距;λ為工作波長(zhǎng)。

    (2) 距離向壓縮。將每個(gè)相位補(bǔ)償后的回波信號(hào)通過(guò)匹配濾波技術(shù)進(jìn)行距離向壓縮,構(gòu)造的距離維參考函數(shù)為

    (2)

    式中,Kr為信號(hào)距離向調(diào)頻率。

    (3) 距離徙動(dòng)校正。對(duì)同一個(gè)目標(biāo)回波,沿航跡向的距離史在慢時(shí)間內(nèi)表現(xiàn)為曲線,因此需要將不同慢時(shí)間的能量校正到沿距離向同一單元內(nèi)。構(gòu)造其頻域卷積核函數(shù)為

    (3)

    式中,fr為距離向采樣頻率;ta為方位向慢時(shí)間;c為光速;R最近為目標(biāo)至飛行航線的最近斜距;fa為方位向采樣頻率;v為載機(jī)飛行速度。

    (4) 方位向壓縮。采用匹配濾波技術(shù)將距離徙動(dòng)校正后的信號(hào)沿方位向進(jìn)行脈沖壓縮,構(gòu)造的方位向參考函數(shù)為

    (4)

    (5)跨航向壓縮。跨航向壓縮利用波束形成原理,對(duì)每個(gè)陣元的數(shù)據(jù)進(jìn)行跨航向K個(gè)方向角加權(quán),從而將每個(gè)虛擬等效陣元的二維數(shù)據(jù)變成三維數(shù)據(jù),最后再將這些數(shù)據(jù)相加實(shí)現(xiàn)三維成像。均勻線陣在跨航向的轉(zhuǎn)動(dòng)角可表示為

    (5)

    式中,θmax為波束掃描寬度的一半;K為跨航向采樣點(diǎn)數(shù)。構(gòu)造的跨航向參考函數(shù)為

    (6)

    式中,yvn為虛擬等效陣元的位置。

    4 試驗(yàn)與分析

    本文試驗(yàn)針對(duì)SIMO模式采用了1發(fā)1201收的天線構(gòu)型,依據(jù)等效相位中心原理仿真了等效為1201個(gè)陣元的理想航跡下視陣列SAR原始回波數(shù)據(jù),并對(duì)該回波數(shù)據(jù)進(jìn)行了三維RD成像處理,其仿真參數(shù)見(jiàn)表1。下視陣列SAR原始建筑群的設(shè)計(jì)如圖3所示,在200m×200m的區(qū)域內(nèi)構(gòu)建5棟30m高的樓房,在方位向左側(cè)分布兩棟成L型樓房,在方位向右側(cè)分布三棟矩形樓房。根據(jù)下視陣列SAR的幾何構(gòu)型和設(shè)計(jì)的建筑群信息,圖4給出仿真建筑群的陰影區(qū)域。

    表1 SIMO模式載機(jī)系統(tǒng)仿真參數(shù)

    圖3 原始地形

    圖4 陰影區(qū)域

    SIMO模式方位斜距平面的原始回波數(shù)據(jù)如圖5所示,主要分為兩塊區(qū)域,左邊區(qū)域主要代表高度較高的頂面信息,右邊區(qū)域主要代表高度較低的地面信息。經(jīng)過(guò)三維距離-多普勒成像處理后實(shí)現(xiàn)斜距、方位、角度三維分辨,圖6—圖8則分別給出方位-斜距平面、方位-角度平面、角度-斜距平面的切面圖。對(duì)比圖5和圖6可知成像處理后回波數(shù)據(jù)得到了很好的聚焦。將成像結(jié)果經(jīng)過(guò)插值處理,得到與原始場(chǎng)景同一坐標(biāo)系下的三維點(diǎn)云,如圖9所示,從目視效果來(lái)看,基本恢復(fù)了原始場(chǎng)景中5棟樓房。為了能夠更直觀地表示成像結(jié)果的優(yōu)劣,將其與原始地形作差分處理,得到如圖10所示的差分結(jié)果。圖中建筑物內(nèi)部基本顯示為灰色,建筑物邊緣多顯示為白色或黑色,這表明成像處理后高程在建筑物內(nèi)部較準(zhǔn)確,在建筑物邊緣區(qū)域差異較大。

    針對(duì)MIMO模式采用了30發(fā)40收天線構(gòu)型,依據(jù)等效相位中心原理仿真了等效為1200個(gè)陣元的理想航跡下視陣列SAR原始回波數(shù)據(jù),并對(duì)該回波數(shù)據(jù)進(jìn)行了三維RD成像處理,其仿真參數(shù)見(jiàn)表2。

    圖5 方位斜距平面原始回波

    圖6 方位-斜距平面

    圖7 方位-角度平面

    圖8 角度-斜距平面

    圖9 成像結(jié)果

    圖10 成像結(jié)果與原始地形差分

    等效陣元個(gè)數(shù)脈沖重復(fù)頻率載頻采樣頻率陣元間距陣元天線方位向長(zhǎng)度平臺(tái)速度脈沖寬度平臺(tái)高度帶寬1200200Hz37.5GHz180MHz0.004m2m100m/s0.1μs600m150MHz

    MIMO模式方位斜距平面的原始回波數(shù)據(jù)如圖11所示,與SIMO模式相似,也是呈現(xiàn)為表示樓頂信息和地面信息的兩塊區(qū)域。經(jīng)過(guò)三維RD成像處理后也可得到圖12—圖14所示的方位-斜距平面、方位-角度平面、角度-斜距平面切面圖,與SIMO模式對(duì)比后在位置和形狀方面均一致。

    圖11 方位斜距平面原始回波

    圖12 方位-斜距平面

    圖13 方位-角度平面

    將成像結(jié)果由斜距-方位-角度坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到高度-方位-地距坐標(biāo)系下后,如圖15所示,同樣恢復(fù)了原始場(chǎng)景中5棟樓房,只是在較大的L型樓房上出現(xiàn)一個(gè)明顯的粗差點(diǎn)。將成像點(diǎn)云與原始地形作差分處理后得到如圖16所示的差分結(jié)果圖。對(duì)比圖16和圖10可知,MIMO模式在建筑物邊緣呈現(xiàn)為更多的白色或黑色區(qū)域,其不附值明顯多于SIMO模式。

    圖14 角度-斜距平面

    圖15 成像結(jié)果

    圖16 成像結(jié)果與原始地形差分

    為了進(jìn)一步定量比較SIMO模式和MIMO模式三維仿真的優(yōu)劣性,表3統(tǒng)計(jì)了兩種模式三維成像后高程誤差的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。SIMO模式比MIMO模式在前者統(tǒng)計(jì)量上小了0.041 m;在后者統(tǒng)計(jì)量上小了0.574 2 m,平均值越小、標(biāo)準(zhǔn)差越小表明重建的高程越精確。因此在相同條件下,SIMO模式成像結(jié)果要優(yōu)于MIMO模式。

    表3 三維成像結(jié)果統(tǒng)計(jì)值 m

    5 結(jié) 語(yǔ)

    下視陣列SAR三維仿真為真實(shí)下視陣列SAR系統(tǒng)的缺失提供了一種研究途徑。本文以建筑物為研究對(duì)象,采用三維RD成像算法對(duì)SIMO、MIMO兩種模式下視陣列SAR回波數(shù)據(jù)進(jìn)行了成像處理,通過(guò)成像結(jié)果和原始地形的差分對(duì)比驗(yàn)證了本文方法的有效性及兩種模式的優(yōu)劣性,在同等條件下,SIMO模式的成像結(jié)果要優(yōu)于MIMO模式。

    成像算法本身的精度、相位補(bǔ)償精確與否都會(huì)直接導(dǎo)致成像結(jié)果的好壞,后續(xù)研究中,還需進(jìn)一步考慮影響MIMO模式成像結(jié)果的原因,為復(fù)雜MIMO模式下視陣列SAR仿真問(wèn)題提供更加精確的解決方案。

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    SIMO-MIMO Model Urban Buildings Downward-looking Array SAR 3D Simulation

    XUE Yanming1,LIU Hui1,2

    (1. Zhengzhou School for Surveying and Mapping, Zhengzhou 450015, China;2. Institute of Geospatial Information, Information Engineering University, Zhengzhou 450052, China)

    The absence of real downward-looking array SAR system has brought difficulties to data acquisition and further technical for this technology, so the research of downward-looking array SAR 3D simulation has great significance. In order to effectively reflect the 3D imaging advantages of the downward-looking array SAR technology in urban buildings, SIMO and MIMO were used to simulate the downward-looking array SAR echo data of urban buildings in this paper. And then the 3D RD imaging algorithm is processed on the echo data of this two modes. The difference contrast of simulation results of SIMO mode and MIMO mode with original terrain verified the effectiveness of this method and advantages and disadvantages of two models.

    single-input multiple-output (SIMO); multiple-input multiple-output (MIMO); downward-looking array SAR; urban buildings; simulation

    薛雁明,劉輝.SIMO-MIMO模式城市建筑群下視陣列SAR三維仿真[J].測(cè)繪通報(bào),2017(8):19-24.

    10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0247.

    2016-11-29;

    2017-02-24

    國(guó)家自然科學(xué)基金(41071296;41474010;61401509)

    薛雁明(1963—),男,副教授,主要從事攝影測(cè)量與遙感研究。E-mail:yanmingx@126.com

    劉 輝。E-mail: lh860801@163.com

    P237

    A

    0494-0911(2017)08-0019-06

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