葉曉明，張國(guó)峰，胡曉光*，陳瑞國(guó)，孫艷鶴

(1.北京航空航天大學(xué) 虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100191;2.國(guó)網(wǎng)遼寧省電力有限公司，沈陽(yáng)110006;3.國(guó)網(wǎng)遼寧省電力有限公司檢修分公司，沈陽(yáng)110003)

彈載合成孔徑雷達(dá)(SAR)導(dǎo)引頭具有成像的功能，可以用來增加中遠(yuǎn)程攻擊武器如巡航導(dǎo)彈的末制導(dǎo)精度［1-2］.在彈道的末制導(dǎo)階段，采用彈載SAR可以得到攻擊物體或者其周圍標(biāo)志性建筑外貌信息特征的實(shí)時(shí)圖，通過與彈上計(jì)算機(jī)中的預(yù)存基準(zhǔn)圖進(jìn)行匹配，得出導(dǎo)引頭相對(duì)于目標(biāo)物體或者預(yù)設(shè)彈道的橫向和縱向數(shù)據(jù)偏差，從而修正導(dǎo)引頭彈道并將導(dǎo)彈精確地導(dǎo)向打擊目標(biāo).為了提高攻擊的概率，在末制導(dǎo)階段巡航導(dǎo)彈需要作高速機(jī)動(dòng)的飛行.為了減小導(dǎo)彈攻擊時(shí)的轉(zhuǎn)彎曲率，彈載SAR需要盡早發(fā)現(xiàn)攻擊目標(biāo)，這樣可以給導(dǎo)彈的高機(jī)動(dòng)飛行留有充足的時(shí)間，從而避免導(dǎo)彈在高機(jī)動(dòng)、大轉(zhuǎn)彎時(shí)出現(xiàn)成像失效問題［3-4］.現(xiàn)有的彈載SAR側(cè)視和普通斜視模式已經(jīng)很難滿足日益增長(zhǎng)的末制導(dǎo)階段成像需求，要求彈載SAR具有大斜視甚至近前視的成像能力［5-6］.

近年來，很多學(xué)者對(duì)大斜視彈載SAR從理論仿真和實(shí)際應(yīng)用等方面都進(jìn)行了深入的研究，相關(guān)研究主要從提高瞬時(shí)斜距模型近似處理的精度和距離走動(dòng)校正(RCMC，Range Cell Migration Correction)的精度著手，對(duì)距離多普勒(RD，Range Doppler)、線調(diào)頻變標(biāo)(CS，Chirp Scaling)或者頻譜分析(SPECAN，Spectral Analysis)類算法進(jìn)行改進(jìn)，取得了不少研究成果.2008年，李悅麗［7］針對(duì)彈載SAR大斜視角成像時(shí)距離走動(dòng)的空變特性，提出了一種改進(jìn)的方位向非線性CS大斜視角成像算法，可以處理50°的斜視角.2009年，易予生［8］針對(duì) SAR斜視角較大時(shí)，分辨率要求較高和大測(cè)繪帶成像的特點(diǎn)，結(jié)合了CS算法的優(yōu)點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的大斜視CS成像算法，可以處理70°的斜視角.2011年，彭歲陽(yáng)［9］采用時(shí)域距離走動(dòng)校正的改進(jìn)RD算法，可以處理 50°的斜視角.2012 年，張剛等［10］針對(duì)大斜視狀態(tài)下回波數(shù)據(jù)方位向和距離向嚴(yán)重耦合、彈載SAR平臺(tái)實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)，提出了一種基于SPECAN算法的彈載SAR大斜視成像算法，可以處理60°的斜視角.現(xiàn)有的這些改進(jìn)算法所處理的斜視角度有限，不能達(dá)到80°～86°的近前視成像，而且由于這些算法在成像處理中都存在各種近似，這些近似導(dǎo)致的誤差會(huì)隨著導(dǎo)彈運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的改變而改變，所以高機(jī)動(dòng)的彈載SAR平臺(tái)近前視成像的圖像分辨率難以得到保證.

由此考慮到由 Mccorkle和 Rofheart［11］最早引入到SAR成像處理中的后向投影(BP)算法，它是一種精確的時(shí)域成像算法，沒有直線運(yùn)動(dòng)的假設(shè)，不但適用于線性或者非線性彈道，而且得到的SAR圖像沒有波前彎曲和幾何形變，因此非常適合高機(jī)動(dòng)彈載SAR近前視成像.然而由于傳統(tǒng)的BP算法在成像過程中需要進(jìn)行大量的插值運(yùn)算等操作，這會(huì)對(duì)實(shí)際中采用彈載SAR進(jìn)行實(shí)時(shí)成像造成很大的影響.傳統(tǒng)BP算法由于運(yùn)算量巨大，影響實(shí)時(shí)成像，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了一系列的改進(jìn)，Ulander等［12］提出了基于因式分解的后向投影成像算法，李楊寰等［13］提出了多級(jí)多分辨快速后向投影成像算法，李浩林等［14］提出了改進(jìn)的快速分解后向投影SAR成像算法.這些算法在很大程度上解決了傳統(tǒng)BP算法計(jì)算效率低的瓶頸問題.然而，在末制導(dǎo)階段當(dāng)要求彈載SAR的斜視角度達(dá)到近乎前視的80°～86°時(shí)，相同分辨率下成像積累的脈沖點(diǎn)數(shù)會(huì)多很多.由于現(xiàn)有的改進(jìn)BP算法都是基于類似快速傅里葉變換蝶形分解模式，難以進(jìn)行并行處理.

為了最大程度地提高BP算法的運(yùn)算效率，使其能夠滿足高機(jī)動(dòng)近前視彈載SAR成像的問題，本文引入文獻(xiàn)［15］中的子孔徑合并和圖像分裂思想，提出一種改進(jìn)的BP并行處理算法.該算法結(jié)合了已有的改進(jìn)BP算法的快速性和精確聚焦性，并采用并行處理的方法，極大地降低了BP算法的運(yùn)算量，提高了運(yùn)算效率.最后的仿真實(shí)驗(yàn)證實(shí)了本文所提的算法不僅能滿足高機(jī)動(dòng)彈載SAR平臺(tái)80°～86°近前視成像分辨率的要求，還能夠?qū)崟r(shí)地輸出彈載SAR圖像.

1 近前視彈載SAR回波信號(hào)模型

彈載SAR末制導(dǎo)階段近前視成像場(chǎng)景如圖1所示.導(dǎo)彈沿ABC彈道進(jìn)行勻加速曲線運(yùn)動(dòng)，投影到地面上的xy平面，航向速度、側(cè)向速度、天向速度分別為Vx，Vy和Vz，航向加速度、側(cè)向加速度、天向加速度分別為ax，ay和az.方位向慢時(shí)間為ta，距離向快時(shí)間為tr，彈載SAR平臺(tái)在ta=0時(shí)刻的位置是B點(diǎn)，此時(shí)距離地面的高度為H.設(shè)成像區(qū)域內(nèi)任意一個(gè)目標(biāo)為P點(diǎn)，其坐標(biāo)為P(x0，y0，0)，導(dǎo)彈在 B 點(diǎn)時(shí)到 P 點(diǎn)的最小斜距，若彈載SAR近前視的斜視角為θ，那么

圖1 彈載SAR末制導(dǎo)階段近前視成像場(chǎng)景Fig.1 Imaging scene of approximate forward looking missile-borne SAR in terminal guidance stage

當(dāng)導(dǎo)彈飛行到任意的ta時(shí)刻時(shí)，彈載SAR到攻擊目標(biāo)P之間的瞬時(shí)斜距可表示為R(ta)，根據(jù)圖1中的幾何關(guān)系可知:

從而可以推導(dǎo)出:

假設(shè)彈載SAR發(fā)射線性調(diào)頻信號(hào)，則接收端經(jīng)過相干檢波處理后的基帶信號(hào)可以表示為

式中，Ar為矩形窗口，Aa為窗口波形，Ar與Aa共同組成回波的方位向和距離向的窗口函數(shù);c為電磁波傳播速度;Ta為彈載平臺(tái)合成孔徑時(shí)間;Tp為調(diào)頻信號(hào)脈沖寬度;λ為載波波長(zhǎng);Kr為發(fā)射信號(hào)的距離向調(diào)頻斜率;Rref為導(dǎo)彈與場(chǎng)景中心點(diǎn)的參考斜距;ΔR(ta)=R(ta)－Rref.距離壓縮時(shí)會(huì)用到式(2)中的單頻信號(hào)，方向位壓縮時(shí)會(huì)用到方位向調(diào)頻信號(hào)，那么在成像過程中需要消除剩余視頻相位項(xiàng)

2 傳統(tǒng)后向投影算法分析

后向投影算法最早用在計(jì)算機(jī)層析成像領(lǐng)域，Mccorkle 和 Rofheart［11］首先介紹了“時(shí)控陣”這個(gè)術(shù)語(yǔ)，詳細(xì)地解釋了BP算法，先求得回波的延遲時(shí)間，再相干累加回波，以此滿足方位向的分辨率要求.

在BP算法之前要先對(duì)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行距離向的壓縮，經(jīng)過處理后的各個(gè)分割區(qū)域回波變成一個(gè)疊加曲線.當(dāng)信號(hào)的時(shí)寬帶寬積BrTp?1時(shí)，式(2)變?yōu)?/p>

在距離頻域?qū)κ?3)進(jìn)行傅里葉變換，可得

式中，fr為距離向頻率;?tr代表卷積相乘.

根據(jù)式(4)，可以得到RVP校正因子表達(dá)式

將式(4)和式(5)相乘就可以消除RVP項(xiàng)，并且完成距離向壓縮，這樣式(4)變?yōu)?/p>

其次對(duì)方位向進(jìn)行壓縮，先將彈載SAR的掃描場(chǎng)景細(xì)化為一個(gè)點(diǎn)陣，找到點(diǎn)陣內(nèi)每個(gè)點(diǎn)的累積回波曲線，然后對(duì)其上的值采取相干疊加，即可達(dá)到方位向壓縮的目的，最終獲得彈載SAR圖像，可以表示為如下公式:

傳統(tǒng)BP算法流程圖如圖2所示.

圖2 傳統(tǒng)BP算法流程圖Fig.2 Flow chart of traditional BP algorithm

3 改進(jìn)后向投影算法

本節(jié)提出的近前視彈載改進(jìn)BP算法在距離向?qū)夭〝?shù)據(jù)的處理與傳統(tǒng)BP算法是一樣的，不同的是方位向的處理.首先在距離方向上對(duì)彈載SAR掃描場(chǎng)景進(jìn)行等間隔分割，在合并子孔徑的同時(shí)分裂圖像，達(dá)到所需圖像精度時(shí)停止合并和分裂，再相干疊加反向投影到掃描場(chǎng)景的分割小區(qū)域內(nèi)的回波，這樣就會(huì)得到掃描區(qū)域的彈載SAR圖像.圖3所示為彈載SAR掃描場(chǎng)景按條帶劃分示意圖，正方形大區(qū)域的每一列表示彈載SAR掃描場(chǎng)景被分割后的一個(gè)小區(qū)域條.分割后的小區(qū)域條可以單獨(dú)成像，因此比較適合并行處理.

圖3 彈載SAR掃描場(chǎng)景按條帶劃分示意圖Fig.3 Division schematic of missile-borne SAR scanning scene by stripe

在實(shí)際操作中，不用把所有天線掃描過的場(chǎng)景的回波數(shù)據(jù)都一一對(duì)應(yīng)于彈載SAR圖像，采用圖3中任意一列區(qū)域條中的一個(gè)小正方形區(qū)域塊來解釋，將其放大，如圖4中的正方形成像小塊.圖4所示為近前視模式后向投影誤差分析圖.導(dǎo)彈沿著圖4中的彈道AB進(jìn)行飛行，掃描過的場(chǎng)景發(fā)射的回波信號(hào)再反向投影到掃描場(chǎng)景CD區(qū)域，顯然該區(qū)域不存在誤差.導(dǎo)彈飛行到A點(diǎn)時(shí)，反映在掃面區(qū)域中的實(shí)際位置是P1點(diǎn)，經(jīng)過反向投影到掃描區(qū)域的目標(biāo)的位置近似為P2點(diǎn).如果P1點(diǎn)和P2點(diǎn)都在相同的小正方形區(qū)域內(nèi)，則認(rèn)為這樣的近似是合理的.

圖4 近前視模式后向投影誤差分析圖Fig.4 Back-projection error analysis image of approximate forward looking model

后向投影產(chǎn)生誤差的原因是，導(dǎo)彈在飛行過程中由于高機(jī)動(dòng)而導(dǎo)致真實(shí)彈道與設(shè)定彈道不完全吻合.設(shè)彈道AB間距離為r，由圖4中的幾何關(guān)系，根據(jù)余弦定理可得

近似推導(dǎo)出距離向誤差為

假定距離向誤差比距離要小的多，即ΔL?L(α)，則式(9)變?yōu)?/p>

當(dāng)角度誤差Δα?1時(shí)，設(shè)DL為孔徑的長(zhǎng)度，可以得到

假定彈載SAR掃描場(chǎng)景大小為DL×Da，其中Da為方位向長(zhǎng)度，DL為距離向合成孔徑長(zhǎng)度.α增大，距離向誤差也會(huì)跟著變大.從式(11)很容易看出距離向的近似誤差最大值為

式中Lmin為彈載SAR到掃描場(chǎng)景的最短距離.由式(12)可以看出，當(dāng)DLDa的值恒定時(shí)，ΔL就會(huì)保持在合理的范圍內(nèi).如果DL變大，那么Da相應(yīng)地變小，ΔL即可維持不變.

為了使式(12)中的ΔL保持不變，采取對(duì)子孔徑進(jìn)行分級(jí)合并同時(shí)相應(yīng)地對(duì)SAR圖像進(jìn)行分級(jí)分裂的方法，以此來分級(jí)疊加成像.圖5所示為子孔徑合并與條帶圖像分裂圖.子孔徑以2為冪級(jí)數(shù)按照16，8，4，2，1 進(jìn)行分級(jí)合并，在這個(gè)過程中波束寬度緩慢變小，從而能夠成像的場(chǎng)景也會(huì)變小，為了使距離向誤差保持不變，同時(shí)會(huì)以2為冪級(jí)數(shù)按照1，2，4，8，16對(duì)區(qū)域條進(jìn)行細(xì)等分成次級(jí)區(qū)域塊，當(dāng)方位向分辨率達(dá)到所需要求時(shí)，就不再繼續(xù)合并子孔徑和細(xì)分區(qū)域條.

圖5 子孔徑合并與條帶圖像分裂圖Fig.5 Combine sub-aperture and divide stripe image

由于每個(gè)區(qū)域條內(nèi)的成像算法一致，因此可以選取單個(gè)區(qū)域條為例進(jìn)行算法描述.首先計(jì)算初始孔徑到初始圖像中心間的距離，其中為第1級(jí)的第i個(gè)子孔徑為第1級(jí)的第k個(gè)子圖像中心，并從距離向聚焦后的圖像中尋找成像數(shù)據(jù)每一級(jí)的孔徑到對(duì)應(yīng)的圖像的距離為通過上一級(jí)的成像數(shù)據(jù)得出當(dāng)前級(jí)的成像數(shù)據(jù)，其中

繼續(xù)進(jìn)行下一級(jí)的子孔徑合并和圖像細(xì)分，當(dāng)圖像分辨率達(dá)到所需要求時(shí)，不再往下合并和細(xì)分.累加每一級(jí)的成像數(shù)據(jù)就可以得這個(gè)區(qū)域條的圖像.最后把所有區(qū)域條的圖像整合到一起就成為完整的SAR圖像.

近前視彈載SAR改進(jìn)BP算法流程圖如圖6所示.

圖6 近前視彈載SAR改進(jìn)BP算法流程圖Fig.6 Flowchart of improved BP algorithm of approximate forward looking missile-borne SAR

4 運(yùn)算量分析

在對(duì)改進(jìn)BP算法進(jìn)行性能分析時(shí)，考慮最簡(jiǎn)單的例子，即子孔徑合并和圖像細(xì)分都只需兩級(jí).孔徑距離向長(zhǎng)為L(zhǎng)，首先將其劃分成I個(gè)子孔徑，長(zhǎng)為L(zhǎng)I，在這個(gè)過程中同時(shí)把M×N的掃描場(chǎng)景切割成K個(gè)區(qū)域條，大小為M×NK，其中M表示方位向長(zhǎng)度，N表示距離向長(zhǎng)度.其次將子孔徑的回波數(shù)據(jù)投影到對(duì)應(yīng)的區(qū)域條上，再將子孔徑回波數(shù)據(jù)投影到區(qū)域條上的小區(qū)域塊上.最后要對(duì)回波數(shù)據(jù)采取插值等操作，這樣使得回波數(shù)據(jù)得以相干累加.令插值因子為η，則整個(gè)操作的運(yùn)算量為ηLI(I×N+N×M).

再考慮通用的情況，可以將后向投影算法分成P步完成.若L＞N=M=Kn，n為運(yùn)算的步驟數(shù)，隨著分級(jí)數(shù)的增加，孔徑長(zhǎng)度會(huì)變大，同時(shí)圖像分辨率也會(huì)提高，直到最后獲取達(dá)到分辨率要求的彈載SAR圖像.每一次分級(jí)的運(yùn)算量為η×(K－1)×N×M，改進(jìn)算法需要的總運(yùn)算量為η×n×(K－1)×N×M.

對(duì)孔徑和圖像處理可以得到任意分解的算法，如L=L1L2…LI.當(dāng)I=1和L=LI時(shí)，就是傳統(tǒng)的BP算法，傳統(tǒng) BP算法所需的運(yùn)算量為L(zhǎng)×N×M.

對(duì)于高分辨SAR，8倍插值時(shí)能滿足成像精度的要求，即取 η=8，這樣加速比為當(dāng)N＞64時(shí),，即改進(jìn)BP算法的運(yùn)算量小于傳統(tǒng)BP算法的運(yùn)算量，N和加速比的變化方向一致.N取4 096的時(shí)候，改進(jìn)BP算法的速度是傳統(tǒng)BP算法速度的近43倍，改進(jìn)BP算法與傳統(tǒng)BP算法相比的加速比如圖7所示.

圖7 改進(jìn)BP算法與傳統(tǒng)BP算法相比的加速比Fig.7 Speed-up ratio of improved BP algorithm and traditional BP algorithm

此外，由于每個(gè)條帶之間的成像是相互獨(dú)立的，因此可以采用并行處理的方法，改進(jìn)算法的運(yùn)算速度可以得到進(jìn)一步提高.

5 仿真實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證算法的有效性，從仿真回波數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)回波數(shù)據(jù)2個(gè)方面進(jìn)行實(shí)驗(yàn).所有實(shí)驗(yàn)在同一計(jì)算機(jī)上的MATLAB(R2014a版本)環(huán)境下運(yùn)行，計(jì)算機(jī)處理器核為Intel Ivy Bridge Core(TM)i7-3770S CPU，內(nèi)存為 16 GB，主頻為3.10 GHz.

5.1 仿真數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證改進(jìn)BP算法的有效性，對(duì)地面的一重型坦克目標(biāo)進(jìn)行86°近前視彈載SAR成像仿真，仿真參數(shù)如表1所示.本實(shí)驗(yàn)在采用Matlab進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)時(shí)，未采用處理器的并行處理功能，只做線性算法處理.

表1 近前視彈載SAR仿真參數(shù)Table1 Simulation parameters of approximate forward looking missile-borne SAR

在末制導(dǎo)階段的初始時(shí)刻，設(shè)定導(dǎo)彈的位置坐標(biāo)為(－400，－550，16 000).彈載 SAR 天線掃描區(qū)域內(nèi)有一重型坦克目標(biāo)，重型坦克目標(biāo)強(qiáng)散射點(diǎn)分布示意圖如圖8所示，它有20個(gè)比較強(qiáng)的散射中心，標(biāo)號(hào)1～20的散射中心點(diǎn)的位置坐標(biāo)(單位為 m)分別為 1(－ 3，18，0)，2(3，18，0)，3(－6，12，0)，4(－ 3，12，0)，5(3，12，0)，6(6，12，0)，7(－6，6，0)，8(0，6，0)，9(6，6，0)，10(－6，0，0)，11(0，0，0)，12(6，0，0)，13(－6，－6，0)，14(0，－6，0)，15(6，－6，0)，16(0，－9，0)，17(－6，－12，0)，18(－3，－12，0)，19(3，12，0)，20(6，12，0).

分別利用傳統(tǒng)BP算法和本文改進(jìn)BP算法對(duì)該坦克目標(biāo)進(jìn)行成像，仿真坦克數(shù)據(jù)成像結(jié)果如圖9所示，其中圖9(a)為傳統(tǒng)BP算法的成像結(jié)果，圖9(b)為本文改進(jìn)BP算法的成像結(jié)果.

由圖9(a)和圖9(b)可以看出，傳統(tǒng)BP算法和本文改進(jìn)BP算法都可以對(duì)仿真坦克數(shù)據(jù)精確成像，成像結(jié)果和坦克的20個(gè)強(qiáng)散射中心的坐標(biāo)值基本一致.

下面對(duì)強(qiáng)散射中心點(diǎn)的脈沖響應(yīng)進(jìn)行成像質(zhì)量評(píng)價(jià).如圖10與圖11所示分別為傳統(tǒng)BP算法和本文改進(jìn)BP算法的強(qiáng)散射中心成像等高線圖.

圖8 重型坦克目標(biāo)強(qiáng)散射點(diǎn)分布示意圖Fig.8 Distribution schematic of strong scattering target points of male tank

圖9 仿真坦克數(shù)據(jù)成像結(jié)果Fig.9 Imaging results of simulation tank data

對(duì)比圖10和圖11可以看出，強(qiáng)散射中心點(diǎn)1，3，9，11，13 和20 的成像效果差不多，都在可接受的范圍內(nèi).這是因?yàn)锽P算法不用進(jìn)行距離徙動(dòng)校正也可以獲取高精度的SAR圖像，不像現(xiàn)有的其他算法還需要解決深度聚焦問題.

為了同其他改進(jìn)算法比較成像質(zhì)量指標(biāo)性能，將坦克強(qiáng)散射中心成像結(jié)果評(píng)價(jià)指標(biāo)列于表2中.

圖10 傳統(tǒng)BP算法強(qiáng)散射中心成像等高線圖Fig.10 Contour maps of strong scattering center imaging in traditional BP algorithm

圖11 本文改進(jìn)BP算法強(qiáng)散射中心成像等高線圖Fig.11 Contour maps of strong scattering center imaging in improved BP algorithm of this paper

由表2的結(jié)果可以分析出，本文改進(jìn)BP算法的各性能指標(biāo)數(shù)據(jù)與所列文獻(xiàn)的改進(jìn)算法的各性能指標(biāo)數(shù)據(jù)差不多，峰值旁瓣比(PSLR)、積分旁瓣比(ISLR)及分辨率這3個(gè)指標(biāo)都稍差于傳統(tǒng)BP算法的，但這并不影響導(dǎo)彈獲得正確的SAR圖像信息.從運(yùn)算時(shí)間上來看，仿真實(shí)驗(yàn)中傳統(tǒng)BP算法需要26.4 s的時(shí)間，而本文改進(jìn)的BP算法僅需要2.6s，與表2中其他的改進(jìn)BP算法的速度相當(dāng).通過實(shí)驗(yàn)還得知，當(dāng)不包括算法的預(yù)處理以及輸出等處理時(shí)間時(shí)，核心算法的處理時(shí)間基本上能夠達(dá)到理論加速比.

表2 坦克強(qiáng)散射中心成像結(jié)果評(píng)價(jià)指標(biāo)Table2 Evaluating indicator of strong scattering center imaging results of tank

為了進(jìn)一步體現(xiàn)本文算法在硬件實(shí)現(xiàn)上的運(yùn)算時(shí)間優(yōu)勢(shì)，將文獻(xiàn)［12-14］以及本文的算法移植到自主研發(fā)的以TMS320C6713為核心處理器的8片DSP并行高速信號(hào)處理板上，各算法在多DSP處理器上的運(yùn)算時(shí)間如表3所示.

表3 各算法在多DSP處理器上的運(yùn)算時(shí)間Table3 Run time of each algorithm on multi-DSP processor s

由于本文改進(jìn)的BP算法是按條帶進(jìn)行獨(dú)立成像的，可以對(duì)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行并行處理，配合目前多核并行處理的DSP芯片，成像時(shí)間可以得到進(jìn)一步縮短，從而在運(yùn)算時(shí)間上也會(huì)優(yōu)于現(xiàn)有的其他改進(jìn)BP算法.這樣，本文改進(jìn)的BP算法更加符合近前視彈載SAR成像的高實(shí)時(shí)性要求.

5.2 實(shí)測(cè)回波數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)

采用傳統(tǒng)BP算法和本文改進(jìn)BP算法對(duì)實(shí)測(cè)的回波數(shù)據(jù)進(jìn)行成像實(shí)驗(yàn)，以做更進(jìn)一步的驗(yàn)證.彈載SAR相關(guān)參數(shù)如下:載頻為16.5 GHz，信號(hào)帶寬為200 MHz，脈沖重復(fù)頻率為13.653 kHz，脈沖寬度為 26.67 μs，高度為 15 km，斜視角為86°，航向速度為 900 m/s，側(cè)向速度為 100 m/s，天向速度為600 m/s，采樣率為120 MHz，參考距離為3652 m.傳統(tǒng)BP算法對(duì)實(shí)測(cè)回波數(shù)據(jù)的成像結(jié)果如圖12(a)所示，成像耗時(shí)5786 s，本文改進(jìn)BP算法對(duì)實(shí)測(cè)回波數(shù)據(jù)的成像結(jié)果如圖12(b)所示，成像耗時(shí)613 s.

從圖12中可以看出，本文改進(jìn)BP算法獲取的近前視彈載SAR圖像基本上能達(dá)到傳統(tǒng)BP算法的成像效果，但是傳統(tǒng)BP算法的運(yùn)算時(shí)間是本文改進(jìn)算法的9.4倍，這與5.1節(jié)的仿真結(jié)果類似.在此基礎(chǔ)上，若再對(duì)本文改進(jìn)BP算法采用并行處理，那么成像速度亦會(huì)得到大幅度的提高.

圖12 對(duì)實(shí)測(cè)回波數(shù)據(jù)的成像結(jié)果Fig.12 Imaging results of measured echo data

6 結(jié)論

本文在對(duì)近前視彈載SAR幾何關(guān)系和傳統(tǒng)BP算法詳細(xì)分析的基礎(chǔ)上，提出了一種適于并行處理的改進(jìn)BP算法.得到的結(jié)論如下:

1)本文通過對(duì)斜視角為86°的掃描場(chǎng)景進(jìn)行成像，通過與現(xiàn)有的各種典型的改進(jìn)BP算法比較，結(jié)果驗(yàn)證了本文改進(jìn)算法的有效性和可行性，SAR圖像評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果說明了本文算法的高精度性和快速性.

2)在運(yùn)算時(shí)間和成像延遲方面，由于本文改進(jìn)算法適于并行處理，若配合多核高性能DSP芯片，其成像速度也會(huì)高于現(xiàn)有其他算法的成像速度.

3)通過對(duì)86°斜視角實(shí)測(cè)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行成像，所得的SAR圖像進(jìn)一步證實(shí)了本文改進(jìn)算法在精確制導(dǎo)領(lǐng)域的實(shí)用性.

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