韓昊鵬，張晨新，劉 銘，童創(chuàng)明

（空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院，西安 710051）

0 引言

隨著科技的飛速發(fā)展，軍事斗爭(zhēng)已形成了陸、海、空、天以及電磁等多維空間作戰(zhàn)樣式，隱身飛機(jī)不僅具有極高的突防能力和攻擊能力，并且能降低在航行過程中的目標(biāo)特性，成為各國(guó)軍事專家的研究熱點(diǎn)。

典型隱身目標(biāo)SAR圖像仿真對(duì)隱身目標(biāo)的識(shí)別具有重要意義，可為雷達(dá)識(shí)別提供理論支持。仿真SAR圖像不僅使人們理解SAR成像中電磁波與目標(biāo)的相互作用機(jī)理，也能建立豐富的目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，從而促進(jìn)SAR圖像目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展。此外，對(duì)隱身目標(biāo)的SAR識(shí)別來說，SAR圖像仿真本身對(duì)于雷達(dá)識(shí)別雙方來說，都是不可或缺的關(guān)鍵因素，也是目標(biāo)識(shí)別過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

對(duì)隱身飛機(jī)的散射特性研究，國(guó)內(nèi)基本集中在雷達(dá)的散射截面（RCS）計(jì)算以及分析方面。以國(guó)外某新型飛機(jī)為例，本文對(duì)隱身目標(biāo)進(jìn)行合成孔徑雷達(dá)（SAR）成像，給出了隱身目標(biāo)的SAR圖像仿真結(jié)果。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究了隱身目標(biāo)SAR圖像的邊緣檢測(cè)方法，可為快速識(shí)別隱身目標(biāo)的類型提供理論支持與指導(dǎo)。

1 隱身目標(biāo)特性分析

本文對(duì)同一頻率，不同極化方式下的國(guó)外新型隱身戰(zhàn)機(jī)的靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行仿真計(jì)算，選用幾何光學(xué)法（PO），將姿態(tài)角的計(jì)算間隔取為1°，仿真時(shí)只需對(duì)方位的0°～180°進(jìn)行計(jì)算，再按照對(duì)稱原則進(jìn)行延伸即可獲得全空域的數(shù)據(jù)庫(kù)，如圖1～圖4所示：

由上圖可以看出，無論是水平極化還是垂直極化，飛機(jī)目標(biāo)從不同的探測(cè)角度測(cè)得的RCS大小不同，差異非常明顯，頭向RCS最小，尾部、背腹部較大，在現(xiàn)實(shí)情況中，隱身飛機(jī)迎著雷達(dá)飛，其RCS也是最小的，仿真結(jié)果是可信的。

2 隱身目標(biāo)SAR仿真

2.1 SAR成像算法原理

卷積反投影（B-P）算法是重建目標(biāo)三維反射率分布在平面上的投影，是通過在一定的角度下觀察得到的數(shù)據(jù)，表達(dá)式為：

對(duì)上式進(jìn)行快速傅里葉逆變換，并將l=ycosθ-xsinθ代入上式：

其中，pθ（l）為沿l分布的投影值，k為空間頻率，g^（x，y）是空間估計(jì)函數(shù)。

BP成像算法處理步驟如下：

1）快速傅里葉變換（IFFT）

對(duì)k進(jìn)行離散化，令k=Bn/N，式中N是頻率步進(jìn)的點(diǎn)數(shù)，再將投影線l進(jìn)行離散化，最后進(jìn)行傅里葉變換。

2）插值

對(duì)于空間任何一點(diǎn)的g贊（x，y），每個(gè) θ對(duì)應(yīng)不同的l，在積分過程中投影線l又隨θ角變化，因此，需要進(jìn)行插值來獲得所需要的投影值。

3）積分

插值后對(duì)角度進(jìn)行積分，就會(huì)得到目標(biāo)的仿真圖像。

2.2 隱身目標(biāo)SAR仿真結(jié)果

本文對(duì)國(guó)外某新型飛機(jī)的SAR成像進(jìn)行了仿真和分析，本文使用的SAR成像仿真代碼是B-P成像算法，成像中心頻率為10 GHz，天線俯仰角為15°，天線距目標(biāo)距離為3 m（天線功率有效，覆蓋范圍有限，為最大程度地避免雜波、環(huán)境等因素的影響，故而設(shè)置適當(dāng)距離），其形成圖像如下頁(yè)圖5、圖6所示。

圖5、圖6說明不同的隱身飛機(jī)形成的SAR圖像形狀的大小是不一樣的，但是在尾噴口，背腹部都會(huì)形成較強(qiáng)的輻射源，這對(duì)低功率的雷達(dá)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別增加了相應(yīng)的難度。散射點(diǎn)的分布狀況表明在背腹部、尾噴口部位其幅度比較大，范圍比較密集，表明該部分的RCS值越大，相應(yīng)的發(fā)現(xiàn)概率也會(huì)提高。這對(duì)隱身飛機(jī)的結(jié)構(gòu)改進(jìn)以及雷達(dá)對(duì)隱身飛機(jī)的預(yù)警探測(cè)、目標(biāo)識(shí)別具有較強(qiáng)的指導(dǎo)意義。

3 隱身目標(biāo)檢測(cè)

3.1 傳統(tǒng)檢測(cè)方法

恒虛警（CFAR）SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)是一種基于像素的檢測(cè)方法，也是目前一種應(yīng)用比較廣泛的方法。其檢測(cè)原理是通過某一點(diǎn)像素與某一閾值進(jìn)行對(duì)比，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)不同目標(biāo)的檢測(cè)。圖7為其一般通用模型：

通過上圖的通用模型可知，其檢測(cè)關(guān)鍵因素是虛警概率的設(shè)置，雜波模型的選取和CFAR分類器選取。虛警概率一般為一個(gè)固定值，不同的分類器默認(rèn)檢測(cè)重點(diǎn)也不一樣。

3.2 邊緣檢測(cè)方法

邊緣檢測(cè)的方法適用于圖像的灰度產(chǎn)生急劇變化，在運(yùn)算過程中先用微分運(yùn)算抽出圖像輪廓，此外，利用邊緣增強(qiáng)算子突出局部邊緣，然后，通過定義邊緣強(qiáng)度設(shè)置門限法提取邊緣點(diǎn)。一般圖像的邊緣檢測(cè)可分為以下4步，如圖8所示：

邊緣檢測(cè)算子是利用圖像灰度值急劇變化的地方，其導(dǎo)數(shù)值也較大的一般原理，用灰度導(dǎo)數(shù)的大小來表示灰度變化的方法，在圖像處理中應(yīng)用比較廣泛。定義圖像 u（x，y）在點(diǎn)（x，y）的梯度為以下向量：

梯度的幅值由下式給出：

3.3 仿真與分析

依據(jù)上節(jié)的圖像邊緣檢測(cè)方法，對(duì)上述SAR圖像進(jìn)行仿真，其不同隱身目標(biāo)圖像的仿真結(jié)果如圖9、圖10所示：

從仿真結(jié)果可以看到不同隱身目標(biāo)的SAR圖像邊緣檢測(cè)結(jié)果是有明顯區(qū)別的，能表現(xiàn)出不同飛機(jī)的形狀，證明該檢測(cè)方法是有效的，可為雷達(dá)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)、快速識(shí)別目標(biāo)提供理論支持。

4 結(jié)論

典型隱身目標(biāo)SAR圖像仿真對(duì)隱身目標(biāo)識(shí)別具有重要意義，可為雷達(dá)隱身、反隱身提供理論支持。本文通過目標(biāo)SAR圖像的仿真技術(shù)，得出了隱身目標(biāo)SAR圖像的仿真結(jié)果。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究了不同隱身目標(biāo)SAR圖像在邊緣檢測(cè)方法下的不同，不僅為雷達(dá)檢測(cè)隱身目標(biāo)提供了理論支持，而且增強(qiáng)了對(duì)敵方飛機(jī)的偵測(cè)與威脅，在軍事國(guó)防研究上有著重要應(yīng)用和研究?jī)r(jià)值。