齐媛媛 夏伟杰

摘要： 针对基于微动特征提取的目标识别技术研究， 提出了一种基于电磁散射计算的微动目标SAR回波仿真方法。 该方法在完成雷达目标动态几何建模的基础上， 结合目标高频电磁散射计算与距离频域回波模型， 能够实现指定雷达视角和电磁参数条件下的微动复杂目标SAR回波仿真与图像模拟。 结合实际情况， 以螺旋桨飞机为例， 研究了其SAR回波特性和成像特性， 仿真结果表明该方法能够有效解决微动仿真问题。

关键词： 微动目标； 目标识别； 特征提取； 动态回波； 距离频域； JEM效应

中图分类号： TJ765.4； TN959.1+7文献标识码： A文章编号： 1673-5048（2018）02-0065-04

0引言

微动现象在客观世界中普遍存在， 常见的微动现象包括摆动的舰船、 防空阵地的旋转天线以及高速旋转的直升机旋翼等。 随着目标识别逐渐向更精细的微动辨识方向发展， 由最初判断有无微动目标发展到识别微动目标类型[1]。 在这一背景下， 针对复杂微动目标的正向仿真技术作为目标识别技术的基础已经成为当前雷达领域的一个研究热点， 对国防建设具有重要意义[2-3]。 本文面向雷达目标微动特征提取以及微动SAR图像解译研究， 从物理过程出发， 首先建立典型情况下的SAR信号模型， 接着给出了复杂目标的动态几何建模过程以及电磁散射计算过程， 进而结合距离频域回波模型， 提出了一种针对复杂微动目标的雷达回波仿真与图像模拟方法。 最后， 以复杂微动目标为例研究了目标微动特性， 探明了目标微動从现象到反映在SAR图像上的过程。

1建模与仿真方法

1.1SAR信号模型

建立正侧视SAR观测模型如图1所示， SAR平台于原点正上方H处沿x轴正向匀速飞行， 速度为v。 假设目标刚体部分包含Q个散射点， 第q个散射点与雷达航线的垂直距离为Rq0， 与雷达传感器的距离为Rq； 微动部分包含P个散射点， 每个微动散射点围绕着同一个中心点Pnc在xoy平面内以角速度ωr、 半径rp作旋转运动， 第p个散射点的初始相位为φp， Pnc与雷达航线的垂直距离为R0， 与雷达传感器的距离为Rref。

图1含旋转部件目标SAR几何配置

Fig.1Geometric configuration of SAR with rotating targets

雷达在tn时刻发射调频斜率为Kr、 脉宽为Tr、 中心频率为f0的线性调频信号：

s（t， tn）=rectt-tnTrexp[j2πf0（t-tn）+jπKr（t-tn）2]（1）

收稿日期： 2017-12-21

作者简介： 齐媛媛（1992-）， 女， 安徽桐城人， 工程师， 研究方向是信息融合。

引用格式： 齐媛媛， 夏伟杰 . 复杂微动目标SAR仿真技术[ J]. 航空兵器， 2018（ 2）： 65-68.

Qi Yuanyuan， Xia Weijie. SAR Simulation Technology of Complex MicroMotion Target[ J]. Aero Weaponry， 2018（ 2）： 65-68.（ in Chinese）经目标反射后的整体回波信号为各散射点回波信号的叠加如式（2）所示。 式中， γp， γq分别表示对应散射点的反射率。 对回波信号进行距离压缩如式（3）所示： sr（t， tn）=∑Pp=1γprectt-tn-2Rp/cTr·exp-j2πf02Rpc+jπKr（t-2Rp/c）2+

∑Qq=1γqrectt-tn-2Rq/cTr·exp-j2πf02Rqc+jπKr（t-tn-2Rq/c）2（2）

sR（t， tn）=∑Pp=1γpsinc πBrt′-2Rpc·exp-j4πλRp + ∑Qq=1γqsinc πBrt′-2Rqc·exp-j4πλRq（3）

其中： Rp， Rq满足

Rp≈R0+[vt-xnc]22R0+rpcosβ0cos（ωtt+φp+α0）（4）

Rq≈R0+[vt-xq]22R0（5）

式中： xq为散射点q的x轴位置。 由式（3）可以看出， 目标的整体距离压缩输出表达式为微动部分与刚体部分的叠加。 式（4）～（5）为近似距离表达式， 可以看出， 对于旋转散射点， 距离偏移体现在两个方面： 首先是雷达运动导致的二次偏移， 其次是由散射点旋转导致的余弦偏移。 一般地， 当由雷达导致的二次偏移可以忽略时， 目标距离向位置随方位向时间呈余弦规律变化。 1.2动态几何建模与电磁散射计算

FEKO为EMSS公司旗下一款用于3D结构电磁场分析的仿真工具， 同时提供了3D建模工具CADFEKO， 将几何建模与电磁计算集为一体。 借助FEKO软件实现微动目标的几何建模和电磁散射计算。 CADFEKO允许直接创建实体单元， 同时允许直接创建表面初值， 包括平面多边形、 椭圆面和抛物面， 多边形中所有指定的点必须位于同一个平面， 椭圆面和抛物面的径向场初值必须为正； 此外， CADFEKO支持曲线初值的创建， 支持很多简单的图元， 包括单根直线、 几何折线、 拟合样图、 贝塞尔曲线、 椭圆拱线、 单环线以及螺旋线等， 其中的参数化建模方式可以通过控制点达到任意阶的连续性[4]。 在实体单元、 表面以及曲线初值创建的基础上， 用户可以通过模型操作来完成三维建模， 主要包括布尔运算、 旋转拉伸、 复制对象等。 在对微动部件进行几何建模时， 采用变量来表征部件尺寸， 并通过改变变量值来改变微动部件的几何形态。 对于旋转部件， 通过变量表示旋转角， 假设旋转角速度为ω， 初始相位为φ， 雷达系统的脉冲重复频率为PRF， 可以求得第i个脉冲照射时旋转部件的瞬时角度为

=iPRF ω+φ（6）

在几何建模的基础上， 利用FEKO内置的电磁计算方法求出目标RCS， 具体采用矩量法（MoM）与物理光学法（PO）的混合方法： 关键区域使用高精度的MoM， 其他区域如圆柱金属面或大平板等使用PO。 在固定姿态及入射角下， 具体的计算遵循以下步骤：

（1）激励源设置。 选择幅度等于1、 相位为0的平面波来模拟雷达入射波。

（2）模型网格剖分。 结合高频近似方法PO， 可将网格尺寸放宽至波长的1/5。

（3）计算方法选择。 选择PO与MoM混合方法， 同时选择有效射线包括直接反射、 边缘绕射、 角反射以及二次绕射。

（4）求解远场散射。

航空兵器2018年第2期齐媛媛， 等： 复杂微动目标SAR仿真技术1.3距离频域仿真方法

本文在距离频域对回波进行仿真。 经推导[5]， 距离频域法回波的理论表达形式如下：

S（x′， fr）=rectfrKrTrexp-jπf 2rKr·

Γ x′， 4π（f0+fr）c（7）

式中： fr为距离向频率； x′为对应时刻雷达的横向位置； Γ为雷达在x′处照射时场景的一维散射系数的傅里叶变换， 即目标整体电磁散射系数。 分析式（7）可知， SAR距离频域回波主要包含信号部分和目标电磁散射数据部分。 对于动态目标， 目标的姿态和距离随时间变化， 雷达接收回波会产生多普勒效应。 因此对于动态目标还需要对计算得到的电磁散射数据做进一步相位修正， 用于模拟目标的多普勒信息[6]。 修正的散射系数表达式为

Γ1（f， T）=exp-j4πRc（t）f0cΓ（f， t）（8）

式中： Γ（f， t）为修正前的目标散射系数； Rc（t）为复杂目标几何中心与传感器的距离； exp-j4πRc（t）f0c为多普勒相位。

进而得到微动目标SAR回波与图像仿真流程， 分为6个步骤：

（1） 设置目标运动参数、 微动参数以及SAR系统参数、 载机运动参数；

（2） 在CADFEKO中完成目标动态几何建模；

（3） 根据运动参数计算距离历程、 姿态角， 根据微动参数计算微动部件瞬时角度；

（4） 运行FEKO求解器求解相应微动形态、 姿态角以及频率下的目标RCS， 并进行相位修正；

（5） 根据式（7）生成距离频域回波， 逆傅里叶变换后得到时域回波数据；

（6） 采用距离多普勒算法（RDA）处理时域回波得到SAR图像数据。

2仿真结果与分析

以螺旋桨飞机为研究对象进行仿真， 假设飞机翼展18 m， 机身长14.22 m， 桨叶半径为1.8 m， 网格剖分尺寸为0.6 m， 动态几何建模如图2所示。 假设运行时三叶螺旋桨1号和2号以角速度ω旋转。 当转速为1 200 r/min时进行仿真， 其他仿真参数如表1所示。

图2螺旋桨飞机几何模型

Fig.2Geometric model of propeller aircraft

表1螺旋桨飞机仿真参数

Table 1Simulation parameters of propeller aircraft参数名参数值初始斜距/km10.0 脉冲宽度/μs0.4 载波频率/GHz10 合成孔径时间/s0.513 5 方位向采样数目101相对速度矢量

/（m/s）（100， 0， 0） 参数名参数值俯仰角/（°）75斜视角/（°）0带宽/MHz600 天线尺寸/m0.98 距离向采样数目252相对加速度矢量

/（m/s2）（0， 0， 0）

在上述參数下， 仿真得到迎机头方向入射情况下的SAR图像结果， 如图3所示。 图3（b）中机头、 机身部分散射较弱， 在图像中表现不明显， 机翼为近似平板结构， 散射较强， 在图像中表现清晰， 螺旋桨1号和2号由于尺寸和雷达分辨率的原因， 在图像中体现不出桨叶细节。 将图3（a）与图3（b）进行对比可知， 旋转的螺旋桨表现在SAR图像上是在方位向的一条相对较弱的灰度条带， 这可以从信号的角度进行解释： 螺旋桨旋转导致桨上各点与雷达传感器的距离包含余弦项， 进而导致对应的点目标回波信号在方位向的相位受余弦信号调制， 从而在方位压缩时， 正常的压缩因子不能聚焦信号， 在方位向出现散焦现象。 在图3的仿真中， 由于螺旋桨1号和2号处在同一个方位向， 因此SAR图像中仅仅出现一条灰度带。

图3SAR仿真结果

Fig.3SAR simulation results

将转速改变为1 800 r/min进行仿真， 仿真得到的结果如图4所示。 从仿真结果可以看出， 螺旋桨叶上的旋转散射点能够对SAR回波产生周期性调制， 这种回波调制在早期的基于实测数据的研究中被称为JEM效应[7]。 此外， 将图3与图4进行比较可知， 不同的桨叶旋转频率造成的影响并未直观表现在SAR图像上， 因此对此类微动特性的检测需要通过时频像等其他方式进行处理。

图4SAR仿真结果

Fig.4SAR simulation results

有学者曾采用实测数据对安-26运输机进行ISAR成像， 图5为该飞机照片， 图6为成像结果[8]。

图5安-26运输机

Fig.5An26 transport aircraft

从图6（a）中可以清楚地看到由浆叶旋转造成的方位像扩散， 在视觉上呈现出灰度条带现象。 在本文的仿真中， 由于浆叶尺寸、 雷达视角以及距离向分辨率的综合因素， 致使旋转浆叶在SAR图像中所占的距离向单元数目较少， 因此方位像扩散在视觉上呈现出灰度带较窄， 但二者的本质是相同的， 这也间接说明了本文仿真结果的正确性。

圖6安-26实测ISAR图像

Fig.6Measured ISAR image of An26

3结论

首先研究了微动复杂目标SAR信号模型， 进而结合目标动态几何建模与电磁散射计算， 给出了一种针对微动目标的距离频域回波仿真方法。 以螺旋桨飞机为例进行了仿真， 结果表明： JEM效应在SAR系统成像时会引起对应位置产生“方位向散焦”现象， 其周期特征取决于桨叶数量和转速， 幅度特征与飞机结构、 飞行姿态和雷达参数等有关。

参考文献：

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Li Xiang， Liu Yongxiang， Li Kangle. MicroMotion Characteristics of Radar Target[M]. Beijing： Science Press， 2016. （in Chinese）

[2] Ling H. Exploitation of Microdoppler and Multiple Scattering Phenomena for Radar Target Recognition[EB/OL].（2006-08-01）[2017-12-21]. http：∥www.researchgate.net/publication/.

[3] 刘永祥， 黎湘， 庄钊文. 空间目标进动特性及在雷达识别中的应用[J]. 自然科学进展， 2004， 14（11）：1329-1332.

Liu Yongxiang， Li Xiang， Zhuang Zhaowen. Precession Characteristics of Space Target and Its Application in Radar Recognition[J]. Progress in Natural Science， 2004， 14 （11）： 1329-1332.（in Chinese）

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Fan Lisi， Cui Yaozhong. FEKO 5.4 Example Tutorial[M]. Beijing： National Defence Industry Press， 2012.（in Chinese）

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Ning Chao， Dong Chunzhu， Huang Jing， et al. Simulation of Dynamic RCS Data on Space Flight Target[J]. Computer Engineering and Design， 2014， 35 （4）： 1367-1371.（in Chinese）

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Jiu Mingyuan. Research on MicroDoppler Phenomenon and CLEAN Technology in ISAR Imaging[D]. Harbin： Harbin Institute of Technology， 2010.（in Chinese）

SAR Simulation Technology of Complex MicroMotion Target

Qi Yuanyuan， Xia Weijie

（National Key Laboratory of Science and Technology on Avionics System Integration， Shanghai 200233， China）

Abstract： Aiming at the research of target recognition technology based on micromotion feature extraction， a new method based on electromagnetic scattering calculation is presented for SAR simulation of complex micromotion target. On the basis of the complete dynamic geometric modeling of radar target， combined with high frequency electromagnetic scattering calculation and the echo model in the rangefrequency domain， this method can achieve the SAR echo and image data in the case of specified radar view and electromagnetic parameters. The SAR echo and image characteristics for the propeller aircraft are studied as a simulation example. The simulation results show that this method can effectively solve the problem of micromotion simulation.

Key words： micromotion target； target recognition； feature extraction； dynamic echo； rangefrequency domain； JEM effect1