微型合成孔徑雷達(dá)成像信號(hào)處理技術(shù)

朱岱寅 張 營(yíng) 俞 翔 毛新華 張勁東 李 勇

①(南京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院雷達(dá)成像與微波光子技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 南京 211106)

②(南京工程學(xué)院計(jì)算機(jī)工程學(xué)院 南京 211167)

1 引言

感興趣區(qū)域(Region of Interest,ROI)的高分辨成像與觀測(cè)始終是微波遙感技術(shù)的關(guān)鍵和研究熱點(diǎn)。合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)憑借其全天時(shí)、全天候和穿透能力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)[1,2]，能夠獲取米級(jí)至亞米級(jí)分辨率的ROI 2維散射圖像，廣泛應(yīng)用于超視距探測(cè)、定位測(cè)量、目標(biāo)檢測(cè)與解譯等領(lǐng)域。

隨著國(guó)內(nèi)外輕小型飛機(jī)、無(wú)人飛行器的迅猛發(fā)展，搭載于這些小型平臺(tái)上的微型合成孔徑雷達(dá)(Miniature Synthetic Aperture Radar,MiniSAR)引起了廣泛關(guān)注。MiniSAR系統(tǒng)通常采用調(diào)頻連續(xù)波體制，其發(fā)射信號(hào)的峰值功率因而能夠顯著降低，并結(jié)合固態(tài)電子器件設(shè)計(jì)，以便于實(shí)現(xiàn)體積與重量的輕小型化。因此，MiniSAR作為一種機(jī)動(dòng)靈活的成像系統(tǒng)[3]，同樣具備大帶寬和高分辨能力，而且易于實(shí)現(xiàn)聚束、條帶和圓跡等觀測(cè)模式。在一定意義上，MiniSAR突破了傳統(tǒng)大型機(jī)載雷達(dá)在時(shí)間與空間方面的嚴(yán)格限制，應(yīng)對(duì)自然災(zāi)害突發(fā)、緊急救援、實(shí)時(shí)戰(zhàn)場(chǎng)偵查等方面突顯優(yōu)勢(shì)。

為此，MiniSAR成像系統(tǒng)成為了一種提高ROI響應(yīng)速度與偵查靈活性的可靠手段。盡管如此，MiniSAR成像信號(hào)處理依然面臨若干技術(shù)難題：(1)低慢速小型平臺(tái)及其復(fù)雜航跡難以實(shí)現(xiàn)較長(zhǎng)相干積累時(shí)間的聚焦成像；(2)ROI非合作動(dòng)目標(biāo)成像常常伴隨著多普勒頻移與距離模糊，可引起不同程度的散焦效應(yīng)；(3)輕小型平臺(tái)約束下的GPS/IMU精度無(wú)法滿足高分辨需求，需要與運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)相結(jié)合；(4)綜合考慮算法復(fù)雜性、硬件資源和實(shí)時(shí)性等因素，與之相關(guān)聯(lián)的并行處理架構(gòu)的設(shè)計(jì)任務(wù)同樣重要。文獻(xiàn)[4]設(shè)計(jì)了一種W波段的無(wú)人機(jī)載SAR系統(tǒng)，采用了基于鎖相技術(shù)的線性調(diào)頻源設(shè)計(jì)，并對(duì)毫米波介質(zhì)集成波導(dǎo)天線、3維集成、運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究，系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)7.5 cm的成像分辨率?？紤]到MiniSAR復(fù)雜航跡，文獻(xiàn)[5]通過(guò)結(jié)合快速分解后向投影(Fast Factorized Back-Projection,FFBP)算法與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)，并依據(jù)準(zhǔn)極坐標(biāo)網(wǎng)格的解析頻譜推導(dǎo)了相位誤差的空間不變性，從而保證了時(shí)域成像時(shí)自聚焦技術(shù)的嵌入與合并。在此基礎(chǔ)上，為了進(jìn)一步克服MiniSAR運(yùn)動(dòng)誤差的影響，殘留相位誤差校正一般通過(guò)自聚焦技術(shù)實(shí)現(xiàn)[6]，最顯著的方法有相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus,PGA)和對(duì)比度優(yōu)化自聚焦(Contrast Optimization Autofocus,COA)。文獻(xiàn)[7]解析了散射體在距離多普勒域的固有稀疏特性，并構(gòu)建了一種多任務(wù)學(xué)習(xí)稀疏貝葉斯框架實(shí)現(xiàn)稀疏散射系數(shù)與相位誤差的估計(jì)。該方法優(yōu)勢(shì)在于通過(guò)適當(dāng)引入估計(jì)的非確定性信息來(lái)改善聚焦精度，同時(shí)增強(qiáng)了在低信噪比和高欠采樣比條件下的適用性。此外，MiniSAR圖像的動(dòng)目標(biāo)散焦效應(yīng)同樣不可忽視，文獻(xiàn)[8]以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償為切入點(diǎn)，具體涵蓋了損失函數(shù)梯度距離對(duì)準(zhǔn)、時(shí)間窗優(yōu)化、COA自聚焦、時(shí)頻信息重構(gòu)和橫向定標(biāo)等一系列算法，有效解決了目標(biāo)非均勻旋轉(zhuǎn)引起的空變模糊。此類基于優(yōu)化策略的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)形式對(duì)于同時(shí)改善成像效率與聚焦深度開(kāi)辟了新途徑，也為觀測(cè)系統(tǒng)處理效率的提高與實(shí)時(shí)性設(shè)計(jì)提供了可能。

綜上所述，針對(duì)機(jī)動(dòng)平臺(tái)MiniSAR高分辨成像信號(hào)處理技術(shù)，需要研究兼具高精度的聚焦算法和高效率的硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)。據(jù)此，本文提出了一套完整的成像信號(hào)處理方法及其對(duì)應(yīng)的并行處理硬件架構(gòu)。所提信號(hào)處理方案涵蓋了極坐標(biāo)格式算法(Polar Format Algorithm,PFA)粗聚焦、ROI動(dòng)目標(biāo)重聚焦和多子孔徑PGA精聚焦算法；同時(shí)，該方案可映射至現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列(Field Programmable Gate Array,FPGA)技術(shù)，從而實(shí)現(xiàn)MiniSAR數(shù)據(jù)的高速并行處理與實(shí)時(shí)成像。最后，基于多組X波段MiniSAR實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果，驗(yàn)證了所提成像信號(hào)處理技術(shù)的有效性和可靠性。

2 PFA粗聚焦成像

MiniSAR成像算法是信號(hào)處理技術(shù)的核心。在高分辨條件下，算法需具備：(1)非常高的成像精度；(2)鑒于微小型無(wú)人機(jī)飛行的復(fù)雜工況，算法需具備自動(dòng)補(bǔ)償雷達(dá)平臺(tái)非共面運(yùn)動(dòng)的能力；(3)回波數(shù)據(jù)量非常大，算法需簡(jiǎn)潔高效并易于硬件實(shí)現(xiàn)。傳統(tǒng)的近似成像算法(如距離-多普勒算法)顯然已不能滿足成像精度需求。距離徙動(dòng)算法(Range Migration Algorithm,RMA)和線頻調(diào)變標(biāo)算法(Chirp ScAling,CSA)作為常用頻域算法，具有良好的計(jì)算效率，但這兩種算法都要求雷達(dá)平臺(tái)勻速直線飛行，同時(shí)RMA算法不適合嵌入運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，CSA算法仍然存在近似誤差，因此也不能很好地滿足機(jī)動(dòng)平臺(tái)高分辨率MiniSAR成像需求?；跁r(shí)域處理的BP算法能夠在載機(jī)非理想飛行和非均勻采樣條件下使用，但其主要缺點(diǎn)在于計(jì)算量太大，需要分布式計(jì)算處理，由此導(dǎo)致的成像實(shí)現(xiàn)硬件代價(jià)較大。相比之下，PFA算法同樣在時(shí)域進(jìn)行信號(hào)調(diào)整和補(bǔ)償，易于校正平臺(tái)非理想航跡，非常適合在大機(jī)動(dòng)條件下的成像，而且算法同樣簡(jiǎn)潔高效。此外，依據(jù)極坐標(biāo)格式轉(zhuǎn)換的兩維尺度變換特性，基于尺度變換原理的PFA算法對(duì)成像效率與聚焦精度進(jìn)行了新的解釋[9]，避免了直接插值操作，因而也避免了由于插值核長(zhǎng)度有限而帶來(lái)的相位誤差。同時(shí)，算法映射至并行硬件處理器件，更可顯示其高效性。因此，MiniSAR粗聚焦處理可依據(jù)PFA成像算法。

雷達(dá)位置由瞬時(shí)方位與俯仰角為θ和φ決定，與之對(duì)應(yīng)的參考方位角為固定值θref=π/2，參考俯仰角φref為孔徑中心時(shí)刻角度。Rc為航跡到ROI中心點(diǎn)的最短距離。MiniSAR系統(tǒng)采用dechirp形式處理，其回波信號(hào)形式為

式中，c表示光速，t和τ分別為慢時(shí)間和快時(shí)間，Tr為脈沖寬度，k為調(diào)頻斜率，fc為系統(tǒng)載頻，r為雷達(dá)到目標(biāo)的瞬時(shí)距離。對(duì)于條帶模式參考距離Rref=Rc，且RΔ=r-Rc。需要說(shuō)明的是，針對(duì)聚束和條帶式統(tǒng)一化處理，均可按照聚束模式進(jìn)行處理。此時(shí)，轉(zhuǎn)為聚束模式處理時(shí)參考距離并非Rc，而是天線相位中心(Antenna Phase Center,APC)與ROI中心的距離Ra，且多旋翼無(wú)人機(jī)錄取回波數(shù)據(jù)時(shí)RΔ=r-Ra。

PFA首先對(duì)每一距離向脈沖進(jìn)行相位補(bǔ)償

并依據(jù)尺度變換原理對(duì)信號(hào)距離向數(shù)據(jù)乘以二次相位函數(shù)

式中，fτ為距離向采樣頻率。此時(shí)，所得數(shù)據(jù)經(jīng)逆向傅里葉變換(Inverse Fast Fourier Transform,IFFT)后，再乘以二次相位函數(shù)：

此外，方位向處理采用keystone變換，具體形式為

至此，所得2維重采樣數(shù)據(jù)通過(guò)FFT操作即可成像，從而實(shí)現(xiàn)MiniSAR圖像的粗聚焦。

一般而言，ROI動(dòng)目標(biāo)成像常常伴隨著多普勒頻移與距離模糊，從而導(dǎo)致了MiniSAR圖像中不同程度的散焦效應(yīng)。為此，MiniSAR非合作動(dòng)目標(biāo)成像與重聚焦可借鑒逆合成孔徑雷達(dá)(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)相關(guān)信號(hào)處理技術(shù)[10]。ROI動(dòng)目標(biāo)散焦數(shù)據(jù)可生成等效的ISAR回波，即可將MiniSAR非合作動(dòng)目標(biāo)重聚焦問(wèn)題轉(zhuǎn)化為ISAR相關(guān)技術(shù)。

3 ROI動(dòng)目標(biāo)重聚焦

MiniSAR由于飛行工況復(fù)雜，對(duì)地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像難度顯著增加。借鑒以往機(jī)載SAR對(duì)地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像處理的經(jīng)驗(yàn)，本文提出對(duì)ROI動(dòng)目標(biāo)數(shù)據(jù)采用ISAR距離對(duì)準(zhǔn)算法實(shí)現(xiàn)重聚焦成像的技術(shù)方案。該方案依據(jù)預(yù)設(shè)全局準(zhǔn)則，迭代并優(yōu)化性能指標(biāo)，能夠有效抑制突跳和漂移誤差。其中，全局最小熵算法表現(xiàn)出較好的魯棒性，但對(duì)準(zhǔn)精度和收斂速度通常局限于一個(gè)距離單元和信號(hào)相關(guān)性[11,12]。因而，本文擬采用一種改進(jìn)型全局最小熵距離對(duì)準(zhǔn)算法，以提高對(duì)準(zhǔn)精度和動(dòng)目標(biāo)的重聚焦質(zhì)量。該方法依據(jù)平均距離像(Average Range Profile,ARP)熵值，同時(shí)ARP可由M個(gè)距離像列向量pi(r+Δri)的和包絡(luò)計(jì)算獲得。

式中，Δri為脈沖包絡(luò)偏移量。從而ARP熵值為

距離對(duì)準(zhǔn)需求解式(8)極小值實(shí)現(xiàn)，并獲得估值

ARP熵值可以通過(guò)搜索策略獲取pi(r)和pave(r)相關(guān)峰值及其對(duì)應(yīng)的Δri值。然而，當(dāng)E(Δr)終止迭代時(shí)，對(duì)準(zhǔn)精度只能達(dá)到一個(gè)距離單元。為了進(jìn)一步改善距離對(duì)準(zhǔn)精度，算法考慮了時(shí)域亞距離單元移位問(wèn)題。此處，將式(9)的卷積部分表示為R(?)，并進(jìn)行以下傅氏變換和離散化操作。

式中，pi(fr)和pave(fr)分別對(duì)應(yīng)于pi(r)和pave(r)的傅氏變換。依據(jù)信號(hào)序列性質(zhì)，式(10)可簡(jiǎn)化為

因而，式(11)可作為目標(biāo)函數(shù)，并結(jié)合黃金分割法估計(jì)相關(guān)峰位置及其對(duì)應(yīng)的亞距離單元偏移量。

除此之外，復(fù)雜信號(hào)的回波相關(guān)性通常呈現(xiàn)一定的下降趨勢(shì)，同樣對(duì)包絡(luò)對(duì)齊的精度造成影響。此時(shí)，式(8)同樣可離散化并除去其中無(wú)關(guān)的常數(shù)因子后可得

令內(nèi)積Λ=〈pi(r),pave(r)〉，依據(jù)施瓦茨不等式，當(dāng)且僅當(dāng)兩者線性相關(guān)時(shí)獲得最大值。因此，式(7)轉(zhuǎn)化為其線性組合關(guān)系使得

顯然，pi(r)之間的相關(guān)性影響著ARP熵值E′(r)的最小值位置，且距離像之間的相關(guān)性與算法收斂速度成正相關(guān)。因而，該方法以分塊形式提高動(dòng)目標(biāo)重聚焦精度和效率。

盡管改進(jìn)型ISAR距離對(duì)準(zhǔn)算法的有效性作者已在參考文獻(xiàn)[11,12]中進(jìn)行了檢驗(yàn)，然而由于飛行空域的限制，本MiniSAR系統(tǒng)到目前為止尚未對(duì)包含動(dòng)目標(biāo)的場(chǎng)景進(jìn)行成像，因此上述方法在MiniSAR系統(tǒng)中的實(shí)施效果仍有待進(jìn)一步檢驗(yàn)。本文將在后續(xù)試驗(yàn)過(guò)程中設(shè)法進(jìn)一步采集包含合作和非合作動(dòng)目標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。

4 PGA-MD精聚焦

高分辨情況下MiniSAR運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元提供的位置信息精度可能無(wú)法滿足相干性需求，且因傳播介質(zhì)不均勻而導(dǎo)致的回波延遲誤差效應(yīng)同樣不可忽視。微型運(yùn)動(dòng)平臺(tái)更容易受到氣流擾動(dòng)的影響而具有更大的軌跡偏離，嚴(yán)重影響聚焦質(zhì)量。因此，本文針對(duì)MiniSAR圖像精聚焦技術(shù)，采用多子孔徑PGA-MD自聚焦，能夠顯著改善高分辨情況下的聚焦深度[13]。

假設(shè)子孔徑脈沖數(shù)目和間隔分別為Na和m0,m為方位坐標(biāo)，此時(shí)對(duì)應(yīng)的子孔徑數(shù)目為P=[(M-Na)/m0]+1，相鄰子孔徑重疊脈沖數(shù)目為Na-m0。相位誤差采用Q階多項(xiàng)式模型為多項(xiàng)式系數(shù)，則第p個(gè)子孔徑相位誤差(Subaperture Phase Error,SPE)可描述為

不同距離單元的多普勒頻率通過(guò)PGA循環(huán)移位操作消除，然而常常伴隨著未知線性相位的引入。此時(shí)，SPE梯度由式(15)組成

此時(shí)，第i和j個(gè)子孔徑對(duì)應(yīng)于相位歷史域的線性相位誤差計(jì)算為

式中，方位相對(duì)偏移量δi,j通過(guò)利用MD算法對(duì)P(P -1)/2個(gè)子圖像進(jìn)行互相關(guān)獲得。此時(shí)，兩者關(guān)系方程組為

方程組式(17)有唯一的最小均方解

最后，SPE梯度的拼接操作可由式(19)實(shí)現(xiàn)。

此處需要說(shuō)明的是，針對(duì)高分辨MiniSAR圖像精聚焦處理，算法選擇相鄰子圖像實(shí)現(xiàn)相位誤差估計(jì)：(1)MiniSAR相鄰子孔徑信號(hào)相關(guān)性最優(yōu)，對(duì)應(yīng)相關(guān)峰值估計(jì)精度高；(2)子圖像的減少能夠顯著降低H的維數(shù)和計(jì)算量，以提高相位補(bǔ)償效率。

綜上所述，本文所提MiniSAR成像信號(hào)處理方案可以歸結(jié)為一幅流程圖，涵蓋了PFA粗聚焦、ROI動(dòng)目標(biāo)重聚焦和PGA-MD精聚焦，如圖1所示。

5 實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

微型化、實(shí)時(shí)成像處理是系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵。相較于大型機(jī)載SAR系統(tǒng)，MiniSAR系統(tǒng)的微型化設(shè)計(jì)，要在保證系統(tǒng)參數(shù)指標(biāo)的前提下，盡量簡(jiǎn)化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)。調(diào)頻連續(xù)波SAR系統(tǒng)保留了傳統(tǒng)脈沖SAR系統(tǒng)高分辨率的優(yōu)點(diǎn)，又具有調(diào)頻連續(xù)波雷達(dá)體積小、功率低、成本低的特點(diǎn)，使其適用于在無(wú)人機(jī)上進(jìn)行低空成像。雷達(dá)接收機(jī)采用dechirp形式，結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，降低了AD器件的采樣頻率與設(shè)計(jì)成本，從而在保證系統(tǒng)分辨率的情況下，能夠顯著減小處理數(shù)據(jù)量，有利于后續(xù)高分辨率成像算法的實(shí)時(shí)處理。

MiniSAR成像信號(hào)處理技術(shù)復(fù)雜度較高、數(shù)據(jù)吞吐量大，如何實(shí)時(shí)高效地處理數(shù)據(jù)具有實(shí)際工程價(jià)值。一般而言，GPU和FPGA作為常用的并行處理技術(shù)，均能可靠地應(yīng)用于SAR相關(guān)信號(hào)處理[14]。然而，GPU較為適用于非相關(guān)性單指令多數(shù)據(jù)流的運(yùn)算，面臨大量不規(guī)則內(nèi)存訪問(wèn)和同步擴(kuò)展時(shí)，其運(yùn)算容易導(dǎo)致低效率和高功耗。而FPGA適用于比特流操作，對(duì)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)具有較高級(jí)別的控制。依賴于豐富的查找表和寄存器等資源，并行方式FPGA芯片具備高吞吐量，低功耗，強(qiáng)抗干擾能力等優(yōu)勢(shì)。因此，F(xiàn)PGA并行架構(gòu)具備靈活的處理資源配置和優(yōu)化能力，可以較好適應(yīng)MiniSAR成像信號(hào)處理技術(shù)需求。

本文設(shè)計(jì)了一種基于FPGA架構(gòu)的成像處理系統(tǒng)(暫未考慮動(dòng)目標(biāo)重聚焦技術(shù))，并如圖2所示，具體涉及了3個(gè)核心子模塊：數(shù)據(jù)傳輸子模塊，通過(guò)以太網(wǎng)實(shí)現(xiàn)FPGA開(kāi)發(fā)板與上位機(jī)的數(shù)據(jù)傳輸；算法處理子模塊，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行PFA成像、自聚焦與幾何失真校正處理；DDR3 SDRAM讀寫(xiě)子模塊，實(shí)現(xiàn)2維數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)置與連續(xù)地址的高速讀寫(xiě)。

圖1 所提MiniSAR成像信號(hào)處理流程圖Fig.1 Proposed flow diagram of MiniSAR imaging signal processing

圖2 基于FPGA設(shè)計(jì)架構(gòu)的MiniSAR成像處理系統(tǒng)Fig.2 MiniSAR imaging processing system based on FPGA design architecture

(1)數(shù)據(jù)傳輸模塊：系統(tǒng)采用以太網(wǎng)實(shí)現(xiàn)主機(jī)與板卡之間的通信，并在網(wǎng)絡(luò)層和傳輸層的協(xié)議控制上選擇UDP/IP協(xié)議來(lái)實(shí)現(xiàn)。FPGA實(shí)現(xiàn)UDP/IP設(shè)計(jì)相對(duì)簡(jiǎn)單，資源利用較少。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理初始化階段，上位機(jī)負(fù)責(zé)把MiniSAR參數(shù)和回波數(shù)據(jù)通過(guò)以太網(wǎng)傳輸?shù)紽PGA模塊，數(shù)據(jù)寫(xiě)入DDR3 SDRAM。同時(shí)，也可將最終成像處理結(jié)果發(fā)送回上位機(jī)顯示。

(2)成像處理算法模塊：PFA粗聚焦模塊主要由參數(shù)計(jì)算模塊、距離向PCS模塊、FFT模塊、方位向插值模塊組成；自聚焦模塊主要由距離降分辨模塊、方位相關(guān)復(fù)用模塊、FFT模塊、PGA時(shí)分復(fù)用模塊、相位誤差計(jì)算模塊、相位拼接模塊、相位補(bǔ)償模塊和子圖像拼接模塊組成；幾何失真校正模塊主要由校正網(wǎng)絡(luò)鋪設(shè)模塊、存儲(chǔ)地址計(jì)算模塊和校正點(diǎn)地址寫(xiě)入模塊組成。

具體實(shí)現(xiàn)方式：PFA粗聚焦模塊首先將MiniSAR回波數(shù)據(jù)寫(xiě)入到DDR3內(nèi)存，同時(shí)傳輸其基本參數(shù)至參數(shù)計(jì)算模塊。采用64位高精度浮點(diǎn)計(jì)算分別獲得距離向、方位向與自聚焦處理所需的具體參數(shù)，對(duì)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行距離向PCS處理并以轉(zhuǎn)置形式寫(xiě)入DDR。此外，參考距離補(bǔ)償同樣針對(duì)每一個(gè)脈沖，且可與距離向重采樣一并處理，從而簡(jiǎn)化操作和節(jié)省反復(fù)讀寫(xiě)DDR3的時(shí)間，提高了系統(tǒng)處理速度。最后轉(zhuǎn)置讀取每一個(gè)距離門(mén)數(shù)據(jù)通過(guò)Sinc插值核實(shí)現(xiàn)方位向重采樣處理。圖3為距離與方位實(shí)現(xiàn)的具體模塊圖，距離向處理過(guò)程中需要2次FFT(或IFFT)操作，雖然同時(shí)例化若干FFT的IP核能簡(jiǎn)化代碼設(shè)計(jì)，但是極大地占用FPGA片上資源。而本系統(tǒng)中FFT模塊和IFFT模塊采用時(shí)分復(fù)用同一個(gè)FFT模塊的方式，只需要例化一個(gè)FFT的IP核，可以保證運(yùn)算速度的同時(shí)大大減少FPGA板內(nèi)資源消耗。而方位向插值模塊主要包含：待插值點(diǎn)判斷模塊和Sinc卷積模塊。插值過(guò)程先根據(jù)待插點(diǎn)坐標(biāo)尋找出相鄰8個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)位置，將坐標(biāo)系數(shù)與輸入的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)相乘得到插值結(jié)果。針對(duì)處于樣本邊界外或不存在相鄰8個(gè)點(diǎn)的待插值點(diǎn)，本設(shè)計(jì)中采用標(biāo)識(shí)信號(hào)進(jìn)行判斷，使特殊點(diǎn)和正常點(diǎn)處理一體化，從而模塊設(shè)計(jì)更簡(jiǎn)單、穩(wěn)定。

自聚焦模塊以PFA極坐標(biāo)格式轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)開(kāi)始，在DDR3中按方位向連續(xù)存儲(chǔ)。第1步進(jìn)行距離向降分辨率成像，并選取部分距離單元(設(shè)為2048)進(jìn)行方位向到距離向的轉(zhuǎn)置，同時(shí)設(shè)置FFT模塊對(duì)距離向數(shù)據(jù)作2048點(diǎn)的FFT成像，以數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置形式按方位向連續(xù)存放，以便于提高讀寫(xiě)速率；第2步利用PGA-MD估計(jì)全孔徑相位誤差。本文設(shè)計(jì)的PGA模塊結(jié)構(gòu)如圖4所示，并設(shè)置PGA模塊的聚焦相關(guān)參數(shù)，啟動(dòng)PGA模塊，直到每個(gè)子孔徑數(shù)據(jù)全部處理完畢，并將估計(jì)的定點(diǎn)格式的相位梯度值傳遞給相位拼接模塊。然后對(duì)聚焦后的相鄰子孔徑圖像對(duì)進(jìn)行方位互相關(guān)獲得相對(duì)偏移量，并傳遞給相位拼接模塊完成子孔徑相位梯度拼接及積分得到全孔徑相位誤差。第3步設(shè)置分塊PGA的相關(guān)參數(shù)，再次啟動(dòng)PGA模塊，直到每個(gè)子圖像處理完畢。同時(shí)利用方位互相關(guān)模塊估計(jì)PGA聚焦前后的偏移量并完成子圖像的拼接。

圖3 PFA 2維處理模塊Fig.3 2-D processing modules of PFA

圖4 相位梯度自聚焦模塊結(jié)構(gòu)圖Fig.4 Structure diagram of phase gradient autofocus module

幾何失真校正模塊以逐距離向脈沖形式處理，計(jì)算第一條距離向校正點(diǎn)對(duì)應(yīng)的PFA圖像坐標(biāo)，然后依據(jù)待處理數(shù)據(jù)在DDR3中的存儲(chǔ)方式，將圖像坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為DDR3存儲(chǔ)地址，再次逐距離向采樣點(diǎn)數(shù)進(jìn)行DDR3數(shù)據(jù)讀取操作，完成該條脈沖的幾何失真校正并順序?qū)懭隓DR3，重復(fù)上述操作直至所有脈沖全部處理完畢，即可獲得最終成像結(jié)果。

(3)DDR3讀寫(xiě)轉(zhuǎn)置模塊：用以存儲(chǔ)MiniSAR回波數(shù)據(jù)和算法處理結(jié)果，內(nèi)置的讀寫(xiě)控制模塊可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理時(shí)所需的連續(xù)、轉(zhuǎn)置讀寫(xiě)操作，單通道內(nèi)存為4 G，開(kāi)啟雙通道后可實(shí)現(xiàn)8 G存儲(chǔ)，滿足實(shí)時(shí)處理的海量數(shù)據(jù)需求。本系統(tǒng)利用一片DDR3內(nèi)存條，矩陣轉(zhuǎn)置采用的是直接式分段存儲(chǔ)方法。具體存儲(chǔ)過(guò)程如圖5所示。同時(shí)采用一種讀寫(xiě)速率平衡的轉(zhuǎn)置方式，其本質(zhì)是在SDRAM的同一行中存放相同分量的列數(shù)據(jù)和行數(shù)據(jù)，在略微增加寫(xiě)操作換行次數(shù)的同時(shí)大大減少讀操作換行次數(shù)，從而提高轉(zhuǎn)置效率。

圖5 直接式分段存儲(chǔ)Fig.5 Directly segmented storage

表1 資源利用率Tab.1 Resource utilization

所提FPGA成像系統(tǒng)已在Xilinx公司的Virtex7-XC7VX6907開(kāi)發(fā)平臺(tái)上進(jìn)行了驗(yàn)證。當(dāng)系統(tǒng)工作頻率為200 MHz，處理8192(方位向)×4096(距離向)像素點(diǎn)的32位單精度浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)，系統(tǒng)處理時(shí)間為3.58 s，此時(shí)FPGA處理時(shí)間低于對(duì)應(yīng)的脈沖積累時(shí)間，表明其成像效率可滿足實(shí)時(shí)性處理的需求。此外，表1給出了系統(tǒng)的FPGA資源利用情況。系統(tǒng)利用片內(nèi)DSP48E1資源來(lái)提高乘加模塊，F(xiàn)FT模塊的處理速度。使用最多的資源為L(zhǎng)UT資源，占用率達(dá)到63%，表明了本設(shè)計(jì)較高的算法控制能力。其中Block RAM與DSP資源均占用30%左右，使用合理。浮點(diǎn)計(jì)算能力尚有冗余，完全可以處理較大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)或者增加其余算法處理模塊，有利于系統(tǒng)后續(xù)的擴(kuò)展使用。Block資源主要用于通過(guò)存儲(chǔ)換取較高的算法處理效率，可以看出本系統(tǒng)的硬件框架通過(guò)較少的Block資源得到了較高的算法處理效率并且本系統(tǒng)還有較高的處理效率提升空間，也可采用多脈沖并行處理架構(gòu)進(jìn)一步提高處理速度，滿足實(shí)時(shí)性設(shè)計(jì)需求。

6 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理與分析

為了驗(yàn)證本文所提高分辨MiniSAR成像信號(hào)處理方案的有效性，依據(jù)圖2給出的FPGA系統(tǒng)架構(gòu)，對(duì)X波段MiniSAR實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了成像處理。MiniSAR系統(tǒng)的關(guān)鍵參數(shù)如表2所示，該系統(tǒng)采用調(diào)頻連續(xù)波體制，搭載八旋翼無(wú)人機(jī)進(jìn)行試驗(yàn)的場(chǎng)景如圖6所示。

MiniSAR系統(tǒng)距離分辨率為0.1 m，并以聚束和條帶模式完成了多組ROI回波數(shù)據(jù)采集。ROI#1的粗聚焦與精聚焦成像結(jié)果如圖7所示，所提方法能夠校正大機(jī)動(dòng)微型平臺(tái)引起的相位誤差，并獲得良好的聚焦效果。圖8給出了ROI#2和ROI#3聚束成像與光學(xué)影像對(duì)比圖，場(chǎng)景地物清晰，細(xì)節(jié)豐富，且對(duì)比度和信噪比較高，聚焦質(zhì)量良好，反映了MiniSAR系統(tǒng)的高分辨成像能力。此外，圖9和圖10分別給出了ROI#4和ROI#5的條帶模式成像結(jié)果，實(shí)現(xiàn)了大測(cè)繪場(chǎng)景的成像與觀測(cè)，從而進(jìn)一步驗(yàn)證了所研制的高分辨率MiniSAR成像信號(hào)處理系統(tǒng)的有效性和可靠性。

表2 主要的系統(tǒng)參數(shù)Tab.2 Main system parameters

圖6 MiniSAR試驗(yàn)系統(tǒng)Fig.6 MiniSAR experimental system

圖7 ROI#1成像處理與聚焦對(duì)比Fig.7 Imaging processing and focusing comparison for ROI#1

圖8 聚束式實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)ROI#2和ROI#3處理結(jié)果Fig.8 Measured data processing results for spotlight ROI#2 and ROI#3

7 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)機(jī)動(dòng)平臺(tái)MiniSAR高分辨成像系統(tǒng)，本文提出了一套完整的信號(hào)處理方法及其對(duì)應(yīng)的硬件設(shè)計(jì)架構(gòu)。

(1)高精度MiniSAR成像信號(hào)處理方案涵蓋了PFA粗聚焦、動(dòng)目標(biāo)重聚焦、PGA-MD精聚焦和幾何失真校正算法；

(2)基于FPGA硬件設(shè)計(jì)的高速并行成像處理系統(tǒng)，契合了遙感監(jiān)視系統(tǒng)的快速響應(yīng)需求；

圖9 條帶式實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)ROI#4處理結(jié)果Fig.9 Measured data processing result for stripmap ROI#4

圖10 條帶式實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)ROI#5處理結(jié)果Fig.10 Measured data processing result for stripmap ROI#5

(3)多組X波段MiniSAR系統(tǒng)實(shí)測(cè)ROI處理結(jié)果驗(yàn)證了本文方法的有效性和可靠性。