逆合成孔径雷达(ISAR)是对空天目标进行跟踪、观测、成像的重要传感器，可获取目标的精细一维图像和二维图像。干涉ISAR成像技术通过同时对多站雷达存在一定视角差的多幅ISAR复图像进行干涉处理，获取目标等效散射中心的真实三维分布。与常规的单个雷达ISAR成像技术相比，干涉ISAR成像技术能获取可用性更强的空间目标信息。《空天目标干涉逆合成孔径雷达三维成像技术》在归纳和整理国内外ISAR成像技术和干涉ISAR成像技术基础上，重点阐述作者研究团队在干涉ISAR成像方面取得的*新研究成果，包括干涉ISAR成像建模与关键因素分析、高质量相干化ISAR成像技术、干涉ISAR成像图像配准技术、大斜视角干涉ISAR成像技术等。

目录
“电子与信息作战丛书”序
前言
第1章 绪论 1
1.1 研究背景和意义 1
1.2 国内外研究基本概况 2
1.2.1 ISAR成像技术 2
1.2.2 干涉ISAR成像技术 5
1.3 干涉ISAR成像的关键技术 8
1.3.1 系统配置 8
1.3.2 高质量相干二维成像 9
1.3.3 散射中心提取 9
1.3.4 图像配准 10
1.3.5 大斜视角 10
1.4 本书主要内容 11
参考文献 12
第2章 干涉ISAR成像建模与关键因素分析 15
2.1 引言 15
2.2 干涉ISAR信号建模与成像分析 16
2.2.1 去斜接收模式信号建模 17
2.2.2 中频直采接收模式信号建模 21
2.2.3 干涉坐标解算 22
2.2.4 仿真结果与分析 24
2.3 干涉ISAR成像系统同步及影响 31
2.3.1 时间同步误差的影响 31
2.3.2 频率同步误差的影响 38
2.4 干涉ISAR成像系统基线构型及影响 42
2.4.1 基线长度的选择 43
2.4.2 基线不垂直的影响及校正 45
2.5 本章小结 48
参考文献 49
第3章 高质量相干化ISAR 成像技术 50
3.1 引言 50
3.2 脉内精细化补偿技术 51
3.2.1 高速运动对一维像的影响及补偿方法 51
3.2.2 宽带雷达信号脉内相位失真自适应补偿方法 55
3.3 回波相干性分析 66
3.3.1 去斜数据的相干性分析 66
3.3.2 直采数据的相干性分析 68
3.3.3 去斜和直采的相干性比较 69
3.4 脉间相干化运动补偿 70
3.4.1 回波信号相干化处理 71
3.4.2 基于黄金分割搜索算法的运动参数估计与补偿 73
3.4.3 基于粒子群优化算法的运动参数估计与补偿 78
3.5 本章小结 89
参考文献 90
第4章 干涉ISAR 图像配准技术 92
4.1 引言 92
4.2 干涉ISAR图像失配的原因、影响及仿真 93
4.2.1 干涉ISAR图像失配准的原因 93
4.2.2 干涉ISAR图像失配准的影响 96
4.2.3 图像失配准仿真 98
4.3 ISAR 图像散射中心提取算法 101
4.3.1 基于CLEAN算法的散射中心提取 102
4.3.2 基于OTSU算法的ISAR图像散射中心区域分割 103
4.4 基于图像域和信号域的图像配准方法 105
4.4.1 基于*大相关的逐级图像配准方法 105
4.4.2 基于相位补偿的图像配准方法 108
4.4.3 基于联合平动分量补偿的ISAR图像配准新方法 112
4.5 本章小结 126
参考文献 127
第5章 大斜视角干涉ISAR 成像技术 128
5.1 引言 128
5.2 斜视对干涉ISAR 成像的影响 128
5.2.1 去斜接收模式下的斜视问题 129
5.2.2 中频直采接收模式下的斜视问题 132
5.3 基于斜视迭代寻优和坐标变换的补偿方法 133
5.3.1 斜视迭代寻优附加相位补偿 134
5.3.2 坐标变换畸变校正 134
5.3.3 仿真结果与分析 135
5.4 去斜接收模式下分别开窗采集的干涉ISAR 成像 143
5.4.1 斜视对干涉相位的影响 143
5.4.2 斜视校正 145
5.4.3 仿真结果与分析 145
5.5 本章小结 148
参考文献 149
第6章 总结与展望 150

第1章绪论
　　1.1研究背景和意义
　　雷达成像技术自20世纪被提出以来，已逐渐发展成熟，成为雷达系统发展史上的里程碑。随着发射信号带宽的提高，雷达可以获取反映目标结构信息的二维图像。逆合成孔径雷达(ISAR)可全气象、全时间工作，在空间目标跟踪监视、反导反卫等具有强烈军事应用背景的领域发挥着重要作用，受到各军事强国的重视。美国、德国等都已建成以ISAR成像技术为基础的空间目标监视系统，并在升级改造中获取高质量的空间目标ISAR图像。
　　受限于距离多普勒成像方法，传统二维ISAR成像在目标识别应用上存在不足。**，ISAR成像结果是目标等效散射中心在雷达成像平面上的投影，而不是目标真实的三维结构空间分布。第二，该投影平面与目标的运动有关，在成像过程中可能发生显著变化，不利于目标识别，特别是对于机动目标，姿态变化较大，成像结果差异也较大。第三，二维ISAR图像在方位向反映了等效散射中心的多普勒频率，而不是其方位向的真实尺寸。虽然可以通过横向定标来完成该步骤，但目标的精确转角往往难以获得，因而难以得到准确的方位向尺寸。这些不足导致二维ISAR图像在空间目标识别上的深入应用受到一定的限制。
　　与二维ISAR图像相比，高分辨率的三维图像更能反映目标的真实结构。目前，许多研究者利用现有单天线雷达系统获取的数据研究相应的成像方法，获取了空间目标三维图像。这些方法主要包括以下几类：**类是基于传统单脉冲雷达的三维成像，该方法利用和差波束测角的原理，结合二维ISAR成像结果实现对目标的三维成像，其对近程目标效果较好，但是对远距离目标而言，由于和差波束信号的振幅几乎相等，所以难以达到很好的效果。第二类是基于序列ISAR图像的三维重构，该方法需要进行长时间观测，而且目标在观测时间段内的姿态要有一定的变化才能进行重构。此方法无须改变雷达的硬件系统，但处理算法往往很复杂，散射中心的关联与图像配准等关键环节也影响着重构效果，因此需要研究新的三维成像方法。
　　近年来，随着干涉技术在合成孔径雷达(synthetic aperture radar，SAR)上的成功应用，干涉逆合成孔径雷达(interferometric inverse synthetic aperture radar，InISAR)成像技术，简称为干涉ISAR成像技术，引起了研究者的关注。干涉ISAR成像技术通过对多幅存在一定视角差的ISAR复图像进行干涉处理，可以获取目标等效散射中心真实的三维分布。*先获取各天线的高质量二维ISAR成像结果，同时在成像过程中要能保持相位关系，即需要利用相干性的运动补偿方法进行成像。然后对获取的ISAR图像分别进行散射中心提取和图像配准，保证相同的等效散射中心在各幅ISAR图像中的位置相同。*后对不同基线上的ISAR图像进行干涉处理，得到散射中心坐标在相应基线方向的投影值，进而重构三维图像。与常规的单个雷达ISAR成像技术相比，干涉ISAR成像技术可获取实用性更强的空间目标信息。
　　本书对空间目标干涉ISAR成像的关键技术进行论述，充分考虑实际系统构建，分析系统同步、基线构型等因素的影响并给出解决方案；基于空间目标运动参数的相干化运动补偿方法获得高质量的ISAR图像，为干涉ISAR成像奠定良好的基础；提出大斜视角应用背景下的成像补偿方法，获得无畸变的干涉ISAR三维图像。本书的研究成果对推动我国武器装备的研制与应用，获取更多的空间目标识别信息具有重要意义。
　　1.2国内外研究基本概况
　　1.2.1ISAR成像技术
　　ISAR成像技术是成像雷达系统的核心，也是促进雷达系统发展的重要技术。其成像基础是目标的运动，研究者通常将这种运动分解为沿着雷达视线的平动和绕着雷达视线的转动。根据ISAR成像的转台模型，平动使目标的一维距离像随时间的变化而发生平移，回波间的相干性被破坏，因此在成像前必须消除平动。一般而言，平动补偿可通过包络对齐和初相校正分别实现包络和相位上的补偿，进而重构目标的二维ISAR复图像。下面按照成像流程分别介绍研究进展。
　　1)一维成像
　　目前，实际雷达系统发射的宽带信号主要包括线性调频信号、步进频信号和调频步进频信号。不同的信号体制下获取一维距离像的方式也不同，对于线性调频信号，需要一个脉冲即可得到目标的高分辨一维距离像，而对于步进频信号和调频步进频信号，需要对多个子脉冲进行拼接来合成宽带一维距离像。在得到一维距离像后，进行ISAR成像的流程基本相同。
　　对于卫星、导弹等空间目标，由于其径向运动速度一般可达每秒数千米，所以目标在一个脉冲持续时间内的运动不可忽略，针对传统低速目标的“Stop-Go”模型不再成立，这就需要对脉内高速运动进行补偿。针对去斜接收模式下的高速运动补偿，研究者提出了基于时频分析、Radon变换、分数阶傅里叶变换、极大似然估计等的目标速度估计方法，但是实测数据表明这些方法估计的速度误差较大，而直接利用雷达的窄带测速进行补偿的效果更好。针对中频直采接收模式下的高速运动补偿，通过设计含速度项的自适应匹配滤波器，同时实现高速运动补偿和脉冲压缩，该方法在实测数据处理中得到了应用。
　　2)包络对齐
　　包络对齐的目的是使同一个等效散射中心的不同脉冲回波聚集在一个距离单元内。目前的包络对齐大都基于相邻脉冲一维距离像之间的相似性，依据一定的准则将一维距离像序列在包络上进行对齐，以消除平动的影响。包络对齐的准则主要包括互相关准则、空间距离准则以及距离像锐化度准则。在这些准则中，互相关准则及其改进准则具有稳定的对齐性能和高效的对齐速度，因此在实测数据处理，特别是实时成像中应用广泛。
　　随着雷达数字接收机技术的成熟，对雷达回波进行中频直采已经成为可能，并且在我国*新研制的雷达中得到实用验证。中频直采可以很好地保证回波数据的相干性，目标的运动轨迹和规律也比较容易获取，这就为包络对齐提供了更多的先验信息，可加以利用来提高对齐精度。
　　3)初相校正
　　包络对齐后，不同脉冲的一维距离像基本对齐，但是平动误差对相位的影响仍然没有消除，需要进一步进行相位上的补偿校正。根据校正方法是否以一定的相位模型为基础，研究者把初相校正方法分为相干性初相校正方法和非相干性初相校正方法。其中，相干性初相校正方法只对相干回波适用，而非相干性初相校正方法对所有回波都适用。
　　早期雷达采用的去斜接收模式无法精确获取参考距离，去斜后的回波初相具有随机性，只能采用非相干性初相校正方法。目前，比较成熟的初相校正方法有特显点法、多普勒中心跟踪(Doppler centroid tracking，DCT)法以及基于图像准则的初相校正方法。其中，DCT法对整个目标而言稳定性较好，而基于图像准则的初相校正方法以图像熵(image entropy，IE)或对比度为评价函数，可以得到聚焦良好的ISAR图像，这两类方法在工程中应用*为广泛。
　　针对中频直采接收模式的回波数据，除了传统的非相干性初相校正方法外，还可以考虑使用相干性初相校正方法。当一维距离像序列的实际相位与目标的运动模型相符合时，初相校正的效果比较好；当模型不匹配时，初相校正的效果则会明显退化。
　　4)转动补偿
　　在平动补偿之后，目标运动可近似为“转台”模型。对一维距离像序列进行方位向傅里叶变换即可得到目标的距离多普勒成像结果，即ISAR图像。然而，当目标转角过大或者一维距离像的分辨率较高时，会出现散射点越分辨单元徙动(migration through resolution cell，MTRC)现象，导致ISAR图像模糊，因此需要进行补偿，区别于前面的平动补偿，这种补偿称为转动补偿。转动补偿大致可分为三种：**种是补偿散射点在距离向上的徙动，通常采用Keystone变换来实现；第二种是补偿散射点在方位向上的徙动，需要构造距离空变的二次相位序列，以补偿散射点在方位向上的多普勒散焦；第三种是基于极坐标的补偿方法，该方法将扇形的距离-转角支撑域内的数据转换为矩形波数域内的数据，通常通过数据插值来实现。Keytone变换适用于小转角情况下的目标转动补偿；当目标转角较大时，需要采用极坐标算法才能实现较好的补偿效果。极坐标算法需要目标转角信息作为已知量，且计算量较大，因而其工程适用性受到限制。
　　5)方位向定标
　　采用距离多普勒算法获取目标的ISAR图像后，还需要进行方位向定标，以使成像结果能够反映目标实际的投影尺寸。ISAR图像距离向分辨率取决于发射信号带宽，方位向分辨率取决于发射信号载频和成像累积时间内目标相对雷达的转角。对于姿态平稳目标，如空间卫星，其相对转角可近似认为是ISAR成像累积时间内雷达视线方向转过的角度，该角度可以根据雷达波束的方位角、俯仰角信息计算得到；对于姿态非平稳目标，如失效的自旋卫星、空中机动的飞机目标等，需要采用相应算法从序列回波数据中估计目标的等效转角。方位向定标问题可以看作目标的等效转角估计问题。在现有文献中，针对ISAR成像目标的转角估计方法大致可以分为两类：一类是信号域的转角估计方法；另一类是图像域的转角估计方法。
　　信号域的转角估计方法的基本原理是，对转动引起的散射中心的二次相位项进行估计或补偿。目标转动会引起各散射中心在慢时间维的二次相位项，该二次相位项系数的大小正比于目标等效转角的平方和散射中心的距离向位置。简言之，不同距离单元中散射中心的二次相位项系数呈线性分布，其线性斜率中包含目标的等效转角信息。因此，可以在各距离单元内挑选孤立的强散射点，估计其信号分量对应的二次相位项系数，然后采用直线拟合方法估计目标的等效转角。在实际ISAR图像中，孤立的强散射点可能难以挑选或者易受噪声干扰。鉴于此，另一类信号域转角估计方法对各距离单元的二次相位项进行整体补偿，根据补偿后*优的ISAR成像效果确定合适的二次相位项系数，*终获得目标转角估计值。基于散射中心二次相位项补偿的目标转角估计方法具有一定的可行性。实际上，各散射中心的二次相位项系数较小，其线性分布特征容易受到噪声、平动补偿剩余误差等因素的影响，导致转角估计结果存在偏差。
　　图像域的转角估计方法基于序列ISAR图像，估计目标在相邻ISAR图像中的相对姿态角变化，获得目标在一段时间内的转角变化函数，进而实现方位向定标。目标的转角变化函数通常采用多项式模型来描述。在获取相邻ISAR图像的目标姿态角变化时，主要有两种方法实现转角估计：一种方法是对两幅图像整体进行互相关，根据*大相关函数确定相对转角；另一种方法是提取图像中的特征点，根据特征点在两幅图像中的位置变化估计相对转角。图像域的转角估计方法是针对图像整体进行，而不是基于个别散射中心的信号分量，因此其鲁棒性优于信号域的转角估计方法。
　　1.2.2干涉ISAR成像技术
　　干涉ISAR成像是一种直接进行空间融合的成像策略，它利用位置相邻的两部雷达或多部雷达同时对目标进行观测，以获取多通道ISAR图像；利用目标到各雷达的路程差异解算得到干涉相位中所包含的散射中心相对坐标信息。干涉ISAR成像技术致力于从ISAR图像相位中挖掘更多的目标信息，是传统ISAR成像的扩展。下面按照时间顺序，介绍干涉ISAR成像技术的发展历程。
　　Sorensen等[1，2]于1996年*次将干涉技术和ISAR成像相结合，进行了相应的暗室实验。Soumekh[3]将该方法应用到实际的宽带ISAR成像系统中，根据两通道ISAR图像之间的干涉相位估计飞机机翼高度，进而对飞机姿态进行调整，保证了飞机平稳降落。肖志河等[4]进行了转台目标的干涉ISAR成像实验，得到了目标的高程信息，验证了干涉ISAR成像技术的合理性。
　　Wang等[5]提出L形三天线干涉ISAR成像系统，*次对ISAR成像进行了系统仿真建模和相应的公式推导，其提出的干涉ISAR成像系统是一种理想化的抽象模型，系统中的两个雷达基线需要保持相互垂直，