雷达成像技术(保铮word版)第四章 合成孔径雷达
合成孔径雷达 成像流程

合成孔径雷达成像流程合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)是一种可以在任何天气和光照条件下进行成像的雷达技术。
SAR可以对地球表面进行高分辨率、高精度的三维成像,广泛应用于军事、民用、地质、环境等领域。
SAR的成像流程主要包括数据采集、成像处理和图像展示三个步骤。
一、数据采集SAR系统的探测原理是通过向地面发送微波信号,接收地面反射回来的信号,然后对反射信号进行处理得到地面图像。
因此,数据采集是SAR成像的第一步,是确定SAR探测成像效果的关键因素。
具体实现的步骤如下:1、选择探测地点:根据实际需求选择探测的地点和区域。
2、确定探测参数:包括频率、极化方式、探测角度、波束宽度等参数。
3、发射信号:将探测信号通过天线发送出去,经过地面反射后返回接收天线。
4、接收信号:接收到反射回来的信号后,将信号进行解调、滤波等处理,得到原始SAR数据。
二、成像处理SAR获得的原始数据是一张复杂的数据图像,需要通过一系列的信号处理和计算才能得到可视化的地面图像。
具体处理过程包括:1、数据预处理:包括去除干扰、补偿、校正等,使数据达到合适的成像质量。
2、数据重采样:SAR的原始数据是极其密集的、高维度的数据,可以使用插值算法对其进行降维和压缩,从而降低数据的存储和传输成本。
3、成像算法:主要包括FFT(快速傅里叶变换)、Range/Doppler算法、最大熵算法等。
这些算法可以将原始数据转换成能被人眼识别、理解的图像信息。
4、图像增强:包括色调、亮度、对比度的调整等,以提高图像的可读性和对比度。
三、图像展示完成成像处理后,SAR数据被转换成可视化的图像,可以通过不同的方法展示出来。
常见的展示方式有:1、灰度图像:以黑白色调表示SAR图像的强度、阴影等信息,灰度图像是SAR数据处理后最为直观、清晰的表现方式。
2、彩色图像:使用彩色图像能够更加明确不同的SAR信号特征。
彩色图像通常使用伪彩色或真彩色进行着色。
合成孔径雷达原

信号处理算法
信号处理算法是合成孔径雷达的核心部分,包括 脉冲压缩、动目标检测、多普勒频率分析等。
这些算法能够提取出目标的位置、速度、形状等 信息,为后续的图像生成提供数据基础。
信号处理算法需要经过优化和改进,以提高雷达 的性能和降低计算复杂度。
应用领域
军事侦察
合成孔径雷达广泛应用于军事侦 察领域,用于获取敌方情报和监 测战场态势。
遥感监测
在环境监测、资源调查、气象观 测等领域,合成孔径雷达可用于 获取地面、海洋、气象等信息。
无人机与卫星
无人机和卫星上搭载的合成孔径 雷达可以用于地形测绘、导航定 位、灾害救援等领域。
02 合成孔径雷达系统组成
民用领域
除了军事领域,合成孔径雷达在民用领域也有广泛的应用前景。例如,在环境保护、气象观测、农业 监测、地质勘查和灾害救援等领域,合成孔径雷达可以发挥重要作用。随着技术的普及和成本的降低 ,合成孔径雷达有望在未来成为民用领域的重要工具之一。
06 合成孔径雷达应用案例
军事侦察
侦察范围
合成孔径雷达能够实现大范围、高分辨率的侦察,为军事行动提 供实时、准确的情报信息。
技术发展趋势
硬件小型化
随着微电子技术和制造工艺的进步,合成孔径雷达的硬件设备逐渐小型化,使得雷达系统更加便携和灵活,有利于广 泛应用。
信号处理智能化
随着人工智能和机器学习技术的发展,合成孔径雷达的信号处理逐渐向智能化方向发展。通过深度学习和神经网络等 算法的应用,提高雷达图像的分辨率和目标识别的准确性。
系统控制与监视
数据处理系统还负责整个雷达系统的控制和监视, 确保系统的稳定运行和性能优化。
合成孔径雷达(SAR)技术

SAR合成孔径原理-波束形成
Md sin( sin ) | | d sin( sin )
显然, 上式的形状由分子决定, 其中:
式中, R为目标的距离, x 为目标的横向分辨距离
x sin R
SAR合成孔径原理-波束形成
求第一零点位置确定半功率点分辨率, 令:
x
接收机
SAR
天线 子系 统
高功
率微 波电 路 发射机 校准系统
定时与 数据处 理
磁波
记录器 传输
载荷
系统
计算
电源分配单元
SAR 基本组成
输入数 据接口
方位 预处理 距离 压缩 距离走 动校正
方位 压缩
幅度 检测
多视 相加
参考函 数产生
控制 单元
运动参 数提取
几何幅 度校正
输出数 据调节
控制指令
惯性导航系统
2 x RA R 2 x 2 R 2R
SAR合成孔径原理-非聚焦与聚焦处理
则对于目标A, 回波信号的双程相位差为:
4 x 2 4 vs2t 2 1 (t ) 2R 2R
同理, 对于目标B, 回波信号的双程相位差为:
4 ( x y) 2 4 (vs t y) 2 4 (vs2t 2 2vsty y 2 ) 2 (t ) 2R 2R 2R
SAR合成孔径原理-非聚焦与聚焦处理
则对任意位置y, 在整个孔径时间内积分可以得到
目标在所有y位置上的信号包络. 当对雷达载体沿直线 飞行产生的二次相位误差不补偿时
4 x 2 4 vs2t 2 1 (t ) 2R 2R
这时的积分处理称非聚焦处理, 否则称为聚焦处理.
第四章雷达新技术(3)

聚束SAR计算机模拟
完全区分
像
载频:200MHz 带宽 120MHz 带宽: 120MH SA长度:800米
14
距离向 剖面 方位向 剖面
谱
点目标响应 三维显示 维显示
目标8,9间距:距离向 3米,方位向 1.5米 分辨率:距离向1.25米,方位向 1米
15
条带SAR和聚束SAR成像规律:
距离向上的分辨率由雷达信号带宽决定,信号带宽越宽则距 离向分辨率越高; 方位向上的分辨率由合成孔径的长度决定,雷达的合成孔径 越长则方位向分辨率越高; 条带SAR的合成孔径长度由雷达天线的波束角决定,而聚束 SAR的合成孔径长度由观测角决定; 条带SAR由于合成孔径较短,距离向和方位向上的耦合比较 小,因而能够易于在两个方向上分别进行处理;聚束SAR由于 两个方向上耦合较大 两方向不易分解 因而利用极坐标算法 两个方向上耦合较大,两方向不易分解,因而利用极坐标算法 进行处理比较精确。
信号带宽决定 观测角决定
n
2、方位向的傅立叶变换:
2 2 S ( , k y ) P( ) I n ( , k y )exp j 4k k y xn jk y yn
目标响应可近似分解为两方向sinc函数:
By y Bx x sinc sinc 2 2
(1)
其关于时间 t 的傅立叶变换为:
s ( , ) P ( )
P ( )
y y
x
x
2 f ( x, y ) exp j 2k ( x Rg cos ) 2 ( y Rg sin ) 2 Z h dxdy f ( x, y )g * ( , | x, y ) dxdy y
合成孔径雷达SAR课件

将多个SAR图像融合可以增强图像的对比度和分辨率,提高图像的视觉效果。
图像解卷积
由Байду номын сангаасSAR图像的模糊和失真,需要通过解卷积技术对图像进行去噪和恢复,提高 图像的质量。
图像分割与目标识别
图像分割
通过对SAR图像进行分割,可以将图像中的目标和背景分离出来,便于后续的目标识别和特征提取。
目标识别
特点
高分辨率、全天候、无需光学窗口、对目标有较好的三维探 测能力。
SAR系统组成
01
02
03
雷达发射机
产生射频脉冲信号,通过 天线发射。
雷达接收机
接收反射回来的信号,进 行放大、滤波、解调等处 理。
数据处理器
对接收到的信号进行处理, 生成图像。
SAR工作原理简介
发射信号
SAR系统发射射频脉冲信 号,通过天线向地面目标 照射。
反射信号
地面目标反射信号回到雷 达接收机。
数据处理
雷达接收机将反射信号进 行处理,生成图像。
02
SAR成像算法
距离-多普勒算法
线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号:用于产生具有大带宽的 信号,通过改变频率增量来实现目标距离和速度的测量。
成像处理步骤:收发雷达信号、信号接收、信号处理、图像生成等。
距离徙动校正:解决因目标距离不同而引起的多普勒频移差异问题。
Chirp Z-Transform算法
基于短时傅里叶变换(STFT)的成像算法
将雷达信号变换到频域进行处理,通过对回波信号进行加窗处理、频域滤波等操作实现目 标距离和速度的测量。
成像处理步骤
收发雷达信号、信号接收、STFT变换、图像生成等。
聚束式合成孔径雷达成像处理之道

聚束式合成孔径雷达成像处理之道探秘聚束式合成孔径雷达成像的神秘面纱嗨,各位雷达爱好者们!今天咱们来聊聊那个能看穿云层、捕捉到隐藏在大自然背后的小秘密的神器——聚束式合成孔径雷达。
别小看了它,这可是个高科技大宝贝,能让咱们的探测能力嗖嗖地往上窜呢!得说说这玩意儿怎么工作的。
想象一下,它就像是一个超级放大镜,只不过这个放大镜可不会像我们平时用的那么普通。
它通过发射一系列电磁波,这些电磁波就像是无数个小手电筒,把目标照亮了。
然后,这些被照亮的目标就会反射回来的信号被收集起来,就像是给每个目标拍了一张照片。
接下来,咱们就来看看这些照片是怎么变成有用的信息的。
这可不是简单的拼接工作哦,这里面可是有不少讲究的。
科学家们会用一些高级的软件,把这些照片一张张地分析,就像是在拼图一样,把各个部分都对上号,最后就能拼出一个完整的图像来。
这个过程听起来是不是有点像侦探破案?没错,聚束式合成孔径雷达的工作方式就是如此神奇。
它能让我们看到那些肉眼看不见的东西,就像是给了我们一双透视眼,让我们能够更深入地了解这个世界。
当然了,这玩意儿也不是万能的。
有时候,它可能也会闹点儿小状况,比如有时候可能会漏掉一些小东西,或者把一些不该看见的东西也看进去了。
这就需要我们不断地去改进技术,提高精度,让这个“透视眼”更加敏锐,更加靠谱。
不过,话说回来,聚束式合成孔径雷达可不只是一个工具那么简单。
它背后蕴含着深厚的科学道理和技术智慧。
比如说,它能帮助我们更好地理解天气变化,预测自然灾害;还能在军事领域里发挥巨大的作用,帮助军队发现敌人的秘密基地,制定战略计划。
所以说,聚束式合成孔径雷达不仅仅是一个高科技产品,它还承载着我们对未来世界的无限憧憬和探索欲望。
它就像是一把钥匙,打开了通往知识的大门,让我们能够窥见那些平常看不到的世界奥秘。
好啦,今天的科普时间就到这里啦。
如果你对聚束式合成孔径雷达感兴趣的话,不妨多了解一下这个神奇的科技吧。
说不定下次你走在公园里,就能看到一个穿着隐身斗篷的小怪兽在偷偷观察你呢(开个玩笑啦)。
合成孔径雷达(SAR)技术158页PPT

71、既然我已经踏上这条道路,那么,任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远,吾将上下而求索。——屈原 75、内外
合成孔径雷达(SAR)技术
6、法律的基础有两个,而且只有两个……公平和实用。——伯克 7、有两种和平的暴力,那就是法律和礼节。——歌德
8、法律就是秩序,有好的法律才有好的秩序。——亚里士多德 9、上帝把法律和公平凑合在一起,可是人类却把它拆开。——查·科尔顿 10、一切法律都是无用的,因为好人用不着它们,而坏人又不会因为它们而变得规矩起来。——德谟耶克斯
合成孔径雷达概述(SAR)

合成孔径雷达概述1合成孔径雷达简介 (2)1.1 合成孔径雷达的概念 (2)1.2 合成孔径雷达的分类 (3)1.3 合成孔径雷达(SAR)的特点 (4)2合成孔径雷达的发展历史 (5)2.1 国外合成孔径雷达的发展历程及现状 (5)2.1.1 合成孔径雷达发展历程表 (6)2.1.2 世界各国的SAR系统 (9)2.2 我国的发展概况 (11)2.2.1 我国SAR研究历程表 (11)2.2.2 国内各单位的研究现状 (12)2.2.2.1 电子科技大学 (12)2.2.2.2 中科院电子所 (12)2.2.2.3 国防科技大学 (13)2.2.2.4 西安电子科技大学 (13)3 合成孔径雷达的应用 (13)4 合成孔径雷达的发展趋势 (14)4.1 多参数SAR系统 (15)4.2 聚束SAR (15)4.3极化干涉SAR(POLINSAR) (16)4.4合成孔径激光雷达(Synthetic Aperture Ladar) (16)4.5 小型化成为星载合成孔径雷达发展的主要趋势 (17)4.6 性能技术指标不断提高 (17)4.7 多功能、多模式是未来星载SAR的主要特征 (18)4.8 雷达与可见光卫星的多星组网是主要的使用模式 (18)4.9 分布SAR成为一种很有发展潜力的星载合成孔径雷达 (18)4.10 星载合成孔径雷达的干扰与反干扰成为电子战的重要内容 (19)4.11 军用和民用卫星的界线越来越不明显 (19)5 与SAR相关技术的研究动态 (20)5.1 国内外SAR图像相干斑抑制的研究现状 (20)5.2 合成孔径雷达干扰技术的现状和发展 (20)5.3 SAR图像目标检测与识别 (22)5.4 恒虚警技术的研究现状与发展动向 (25)5.5 SAR图像变化检测方法 (27)5.6 干涉合成孔径雷达 (31)5.7 机载合成孔径雷达技术发展动态 (33)5.8 SAR图像地理编码技术的发展状况 (35)5.9 星载SAR天线方向图在轨测试的发展状况 (37)5.10 逆合成孔径雷达的发展动态 (38)5.11 干涉合成孔径雷达的发展简史与应用 (38)合成孔径雷达概述1合成孔径雷达简介合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)是一种全天候、全天时的现代高分辨率微波成像雷达。
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第四章 合成孔径雷达合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar ,简称SAR )是成像雷达中应用最多,也是本书讨论的重点。
在前几章对雷达如何获取高的距离分辨率和横向分辨的基础上,从本章开始用三章的篇幅对合成孔径雷达作较详细的讨论。
首先,结合工程实际介绍合成孔径雷达的原理。
在前面的讨论中已经提到,根据不同的要求,成像算法(特别是横向成像算法)有许多种,本章只介绍最简单的距离-多普勒算法的原理,目的是由此联系到对合成孔径雷达系统的要求以及工程实现方面的问题。
合成孔径雷达通常以场景作为观测对象,它与一般雷达有较大不同,我们将在本章讨论合成孔径雷达有别于一般雷达的一些技术性能和参数。
4.1 条带式合成孔径雷达成像算法的基本原理4.1所示,设X 轴为场景的中心线,Q 为线上的某一点目标,载机以高度H 平行于中心线飞行,离中心线的最近距离B R 为B R = (4.1)当载机位于A 点时,它与Q 点的斜距为R = (4.2) 式中t X 为点目标Q 的横坐标。
当分析中心线上各个点目标的回波状况及成像算法时,可以在包括场景中心线(即X 轴)和载机航线的平面里进行。
至于场景里中心线外的情况将在后面说明,这里暂不讨论。
一般合成孔径雷达发射线性调频(LFM )脉冲,由于载机运动使其到目标的距离发生变化,任一点目标回波在慢时间域也近似为线性调频,而且包络时延也几何示意图随距离变化,即所谓距离徙动。
合成孔径雷达成像算法的任务是从载机运动录取得到的快、慢时间域的回波数据,重建场景图像,它是二维匹配滤波问题。
严格考虑距离徙动的成像算法比较复杂,在实际应用中,一般均根据情况采用一些较简单的算法,这些将在第五章里系统介绍。
在这里我们主要讨论分辨率较低,距离徙动影响可以忽略的最简单的情况,这时可采用简易的距离-多普勒基本算法。
所谓距离徙动的影响可以忽略不计是指雷达波束扫过某点目标的相干处理时间里,目标斜距变化引起的距离徙动值小于距离分辨单元长度的1/4~1/8,即场景中心线上所有点目标的回波(距离压缩后的)在慢时间域里均位于同一个距离单元。
当然,因斜距改变引起的二次型相位变化还是需要考虑的,即系统的脉冲响应函数应考虑二次型相位。
这种情况下的成像算法是比较简单的,可将回波信号先在快时间域作脉压匹配滤波,然后再对快时间域的每一个距离单元分别沿慢时间作方位压缩的匹配处理,于是得到场景的二维图像。
在上面的图4.1中,我们提出只对中心线上的目标进行讨论,场景的二维图像当然包括场景里中心线以外的目标,这将在下一节里说明。
脉压匹配滤波可以在时域用回波数据与系统函数作卷积处理,也可以在频域作乘积处理,由于乘积的运算量小,同时时频域之间的傅里叶变换有FFT快速算法,频域计算用得更多。
此外,由于场景有一定宽度,比发射脉冲宽度宽不少,而沿慢时间录取的数据长度一般也比波束扫过一个点目标的相干积累时间长得多,即时域信号长度比系统匹配函数长得多,这里应将信号分段处理后再加以拼接。
4.2合成孔径雷达回波的多普勒特性信号有时域表示和频域表示,一般情况直接获取的是时域信号,通过傅里叶变换得到它的频谱。
合成孔径雷达信号也是如此,快时间表示的发射信号是在时域生成,而慢时间回波则为载机运动过程中回波的变化序列。
通过傅里叶变换,可以得到快时间频谱(距离谱)和慢时间频谱(多普勒谱或方位谱)。
合成孔径雷达信号有它的特殊性,它的回波为众多点目标回波的线性组合,而对一个点目标来说,其快、慢时间回波均为(或近似为)线性调频信号。
对于包络变化和频率变化相对缓慢的线性调频信号,它的瞬时频率分量与频谱中相对应的分量基本相同,也就是说从慢时间域回波的瞬时多普勒分量可以得回波信号的多普勒谱,这一性质有助于对复杂情况下成像分析的理解。
为此,在这里作较详细的讨论。
如图4.1所示,若沿场景中心线(即图中的X 轴)分布有多个点目标,设雷达为正侧视工作,载机沿航线飞行时波束依次扫过各个点目标,并接收到它们的回波。
这些回波的特性相同,只是沿慢时间轴有不同的时延。
因此,如果将录取在m t t - 两面的回波数据,通过傅里叶变换由慢时间域变换到多普勒域,则除线性相位有不同的系数(对应于不同的时延)外,频谱结构完全相同。
图4.2(a )示场景中心线上有两个点目标A 和B ,而在更远处有一个点目标C 。
在发射LFM 脉冲作用下,录取于m t t -ˆ平面的回波数据的支撑区如图(b )所示,支撑区的横向长度决定于波束扫过的时间,远处的目标时间较长。
保持快时间域不变,通过傅里叶变换从慢时间域变换到多普勒域,回波数据的支撑区如图(c )所示,前面已经指出,纵向距离相同的点目标,除线性相位外多普勒谱结构相同,当然支撑区也相同。
第三章里已经证明,波束扫过目标的回波数据的频域支撑区为22sin ,sin 22BW BW Vf Vf CC θθ⎡⎤-⎢⎥⎣⎦,所以A 、B 两点目标的支撑区相同,而点目标C 的支撑区频域宽度也相同。
从上面的讨论可知,多普勒支撑区还和频率f 有关,频率越高,支撑区长度也越宽。
合成孔径雷达一般具有较宽的频带,对于LFM 信号(设调频率为正),图4.2(c )中的支撑区呈弧梯形。
需要补充说明的是,在上一节的低分辨简单情况,由于距离分辨率低,信号频带较图4.2 点目标及回波数据∙(a)∙∙A B Ct窄,信号频率分量对支撑区的影响可以忽略,可将图(c )中的支撑区近似为矩形,但是在一些高分辨场合,这一近似不成立。
将回波数据从慢时间域[图(b )]变换到多普勒域[图(c )],两者之间的关系还须作一些说明。
在慢时间域某一时刻m t 的回波为波束照射范围内目标的回波之和,按距离远近先后到来;而在多普勒域某一瞬时多普勒d f 的回波,为载机飞行录取过程中,雷达斜视角θ满足2sin d Vff Cθ=处的目标的回波。
暂讨论雷达载频c f 的情况,这时斜视角θ与多普勒d f 一一对应,即多普勒谱中某一d f 的分量,为载机飞行录取过程中所有时刻斜视角为θ处的回波的组成,回波也要按距离远近先后排列。
可以看出,沿场景中心线分布的目标,按上述方式录取时,回波的慢时间不同,但距离是相同的。
换一个d f ,它对应的斜视角改变,录取回波的情况相类似,只是沿场景中心线分布的目标的距离会有所变化,当0d f =(即斜视角0θ=)时,距离是最短的,即各目标与航线的最近距离。
上面讨论的是频率为雷达载频c f 时的情况。
合成孔径雷达通常用线性调频信号,且频带较宽,点目标回波的频率随快时间变化,在斜视角相同的情况下,d f 与f 成正比。
因此,任一瞬时点目标快时间域的回波,在d t f - 平面里表现为斜线(只有0d f =的分量例外)[图4.2(c )]。
上面我们讨论了合成孔径雷达回波信号在慢时间域和在多普勒域中某一分量的意义。
为了得到回波信号的多普勒谱函数,可以将接收到的回波时域信号在慢时间域作傅里叶变换。
由于傅里叶变换是一种线性变换,只要对单个点目标回波作变换处理即可;而且合成孔径雷达重视的是信号的相位历程,主要研究信号的相位函数。
其实,得胜上面提到的瞬时多普勒与多普勒谱中相对应的分量基本相同的概念,也可直接得到多普勒域的相位函数。
实际上,对慢时间域回波信号作傅里叶变换要用到驻相点法的近似算法,这一算法与瞬时多普勒与多普勒谱中对应分量基本相同的概念是一致的,当然得到的结果也相同。
4.3 数据录取平面、聚焦平面和成像显示平面合成孔径雷达属于两坐标雷达,场景成像是一个二维平面,在处理过程及其最后结果都是二维的。
实际场景不可能是理想平面,会有高程变化,雷达载体(飞机、卫星等)更是远高于场景平面,显然其模型是三维的。
于是我们会产生一个问题,我们在实际的三维空间里究竟采用的是哪一个平面,以及它与实际三维空间之间的关系。
实从数据录取、处理到成像显示通常不是用同一个平面。
首先是回波的数据录取平面,合成孔径雷达工作在条带模式时,天线波束指向固定(用得多的是正侧视),在载机飞行过程中以快时间t 和慢时间m t 为坐标录取平面数据。
实际上,慢时间只是记录回波的顺序(由于载机过程一定,它等价于合成孔径阵元的空间坐标),即实际录取的是以快时间t 表示的斜距,以及慢时间历程通过处理后得到的瞬时多普勒。
由于瞬时多普勒与回波多普勒谱中对应的分量基本相同,录取于d f t - 平面的信息足以描述平面内的情况,至于仰角向的高程信息,一般合成孔径雷达是得不到的。
数据录取平面显然应包含雷达运动历程的轨线——载机航线,同时将与它平行的条带中心线包含在内是合理的。
这样,所以用这两条平行线所成的平面作为数据录取平面。
平面外空间目标的回波相当以“等距离”和“等多普勒”的关系映射到录取平面上。
空间的等距离面为以雷达天线相位中心为原点、以一定距离值为半径的球面;而等多普勒面仍以图4.3 数据录取平面、聚焦平面以及 成像显示平面的几种选择数据录取平面场景中心目标2图象聚焦平面成像显示平面∙∙目标1图象目标2目标1(a)(b)场景中心聚焦平面∙∙目标1目标1图象目标2图象目标2成像显示平面数据录取平面场景中心(c)成像显示平面聚焦平面数据录取平面∙∙目标2目标1图象目标1目标2图象天线相位中心为原点,以载机速度向量为轴线,锥顶角(等于两倍斜视角的余角)为一定值的圆锥面,一定值的圆锥面与一定值的球面相交,在空间形成等距离-等多普勒曲线。
以与载机速度向量正交的平面为例,此时斜视角为0(即锥顶角为π),它是多普勒等值面。
等距离线应为圆弧线(相当于球面波前),由于实际波束仰角向的波束宽度较小,照射的条带幅宽通常远小于场景距离,球面可近似为平面波。
于是,在这一平面里,雷达到场景中心的连线为数据录取平面在该平面内的横截线,线外目标到数据录取平面的映射,相当于到该连线的垂直投影[图4.3(a )]。
顺便提一下,数据录取平面是一种提法,它基于载机航线为理想直线,实际是不可能的,航线总会有起伏,录取面为“曲面”。
我们在这里以理想情况说明原理,下面仍称它为平面。
有关录取面起伏的问题将在后面研究。
对于上述与航线垂进法平面以外的空间,它们应当以等距离-等多普勒线映射到数据录取平面里,而如图4.4所示。
但在距离较远、范围较小的观测区域里,等多普勒面近似为一组平行面,录取平面外的目标沿这些平行面垂直投影到录取平面上。
下面再讨论聚焦平面问题。
由于合成孔径为近场处理,要根据目标离载机航线的远近确定聚焦函数,聚焦平面应与实际场景平面相一致,使位于场景平面里的目标得到良好聚焦。
为此应将录取平面的数据等效转换到聚焦平面上,如图 4.3(a )所示,将录取目标沿垂直线交于聚焦平面。
对场景目标完成聚焦后,还要选择成像显示平面,即将在聚焦平面的结果转换到成像显示平面上。