李 彤，張 帆，梁維斌，孫曉坤*，周勇勝

(1.北京化工大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，北京 100029；2.中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院，北京 100094)

0 引言

為輔助星載合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)、系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計和性能指標(biāo)驗證，通常會構(gòu)建SAR仿真系統(tǒng)。隨著星載SAR在工作模式、時空分辨率和通道數(shù)量等多方面取得了快速發(fā)展[1-3]，對星載SAR仿真手段也提出了更高的要求。

目前針對SAR仿真的研究已經(jīng)開展很多，一類是對目標(biāo)特性進(jìn)行仿真，例如ZHANG等[4]設(shè)計了基于計算機(jī)圖形學(xué)的SAR場景仿真方法，張銳等[5]構(gòu)建全方位、全頻帶的目標(biāo)散射系數(shù)實現(xiàn)復(fù)雜目標(biāo)的散射特性模擬；一類是利用多GPU或網(wǎng)格計算[6-7]對SAR仿真進(jìn)行加速，突破分布式目標(biāo)回波仿真的計算瓶頸。此外，還對SAR系統(tǒng)進(jìn)行了建模仿真，不僅包括回波模擬，同時還考慮硬件系統(tǒng)、傳輸鏈路、模糊區(qū)以及天線方向圖等對回波數(shù)據(jù)的影響[8-10]。趙淑清等[11]設(shè)計了SARSIMS模擬器，集成了條帶、掃描和聚束模式的回波仿真及成像方法，丁澤剛等[12]實現(xiàn)了基于DSP處理器的SAR回波模擬器，實現(xiàn)對自然場景回波數(shù)據(jù)的實時仿真。

分析現(xiàn)有星載SAR仿真方法，仍舊存在以下問題：① 考慮的實際誤差因素少，不能較為全面地模擬實際SAR系統(tǒng)工作流程；② 多模式SAR仿真時，仿真結(jié)構(gòu)復(fù)雜、可維護(hù)性差，當(dāng)對仿真采用的公共幾何模型進(jìn)行更新改進(jìn)時，各模式需要單獨修改，代碼冗余；③ 仿真模型間耦合度高，使得仿真系統(tǒng)的擴(kuò)展性差，難以靈活地引入各種實際數(shù)據(jù)或者加入新增系統(tǒng)模型。

針對上述問題，本文設(shè)計了一種端到端的多模式星載SAR模塊化仿真方法，主要包括：① 模擬實際星載SAR從信號發(fā)射到數(shù)據(jù)下傳的全物理鏈路工作流程，模擬模糊區(qū)等實際誤差因素的影響；② 設(shè)計了一種低冗余的多模式仿真方法，基于條帶仿真內(nèi)核，完成條帶、掃描、滑聚和TOPS四個成像模式進(jìn)行仿真，實現(xiàn)仿真代碼的復(fù)用，結(jié)構(gòu)簡潔清晰且方便維護(hù)；③ 進(jìn)行模塊化設(shè)計，構(gòu)建了由15個模塊組成的星地一體化仿真框架，拓展了仿真系統(tǒng)的擴(kuò)展性，能夠靈活考慮高軌、地面干擾和鏈路衰減等因素影響。

1 多模式星載SAR仿真模型

回波數(shù)據(jù)仿真通過建立信號模型、衛(wèi)星平臺模型、地球模型以及目標(biāo)模型即可實現(xiàn)，而端到端的全鏈路星載SAR仿真不僅包括回波數(shù)據(jù)模擬，同時還包括雷達(dá)載荷，即天線、衛(wèi)星姿態(tài)和收發(fā)通道等狀態(tài)的模擬、信號傳播鏈路的仿真、由于天線旁瓣導(dǎo)致的模糊區(qū)的模擬以及雷達(dá)數(shù)據(jù)下傳時進(jìn)行星地數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換等。圖1描述了端到端星載SAR的工作流程及仿真組成，本文仿真路線將從雷達(dá)探測到回波接收再到數(shù)據(jù)格式化下傳，模擬完整的多模式星載SAR系統(tǒng)工作過程。

圖1 端到端星載SAR工作流程及仿真組成Fig.1 End-to-end spaceborne SAR workflow and simulation composition

1.1 條帶模式星載SAR回波信號模型

回波模型采用由Wu等人[13]提出的適用于機(jī)載和星載SAR的信號模型，采用基于FFT的快速時頻域仿真方法[14]，同時考慮仿真多種實際傳播過程中的誤差因素，信號模型為：

(Grc·exp(-jωrcτ))·Wa[θi]·LtmtLrmt·

(1)

式中，τ表示距離向快時間；t表示方位向慢時間；T表示方位向脈沖數(shù)量；M表示分布式目標(biāo)點個數(shù)；σi·exp(jφi)為目標(biāo)點i的散射特性；Gtc·exp(-jωtcτ),Grc·exp(-jωrcτ)分別為發(fā)射和接收通道的幅相特性；Wa[θi]表示天線方向圖增益，其中θi為第i個目標(biāo)點與波束中心之間的夾角；Ltmt和Lrmt分別表示收、發(fā)傳輸鏈路的對信號的衰減；ΔR(tn)表示鏈路對信號傳播距離的影響；Ri(tn)為tn時刻衛(wèi)星與目標(biāo)點i的距離；λ為發(fā)射信號載頻波長，與信號的工作頻率有關(guān)；kr為線性調(diào)頻信號調(diào)頻斜率。

根據(jù)快速時頻域仿真原理可以將上述表達(dá)式進(jìn)行變換，即：

(2)

式中，

sr(τ)=(Gtc·exp(-jωtcτ))·(Grc·exp(-jωrcτ))·

exp(jπkrτ2)，

(3)

(4)

式中，回波信號可以看作兩部分信號卷積結(jié)果。其中，sr(τ)表示距離向信號，它只與發(fā)射信號有關(guān)，而收發(fā)通道作為雷達(dá)載荷上信號發(fā)射和接收的終端，也直接影響發(fā)射信號；sa(tn,τ)表示方位向信號，該部分通過對衛(wèi)星平臺、地球模型、目標(biāo)模型以及雷達(dá)載荷進(jìn)行幾何建模，精確計算目標(biāo)點斜距，用于表示回波信號的相位。同時，方位向信號還包括傳輸鏈路部分，是由于傳輸鏈路直接影響目標(biāo)斜距Ri(tn)。因此在后續(xù)系統(tǒng)仿真實現(xiàn)時，可將仿真流程按照該信號模型進(jìn)行功能劃分。

1.2 多模式星載SAR回波信號模型

由條帶模式的回波信號模型可知，斜距R是計算回波相位、確定目標(biāo)點位置的關(guān)鍵因素，而星載SAR掃描、滑聚、TOPS等模式的實現(xiàn)是基于波束的不同掃描方式，這使得各模式的斜距變化都不相同。斜距為：

R=f(θL,α)，

(5)

式中，θL和α分別表示雷達(dá)的入射角和斜視角，也代表了距離向和方位向2個維度，共同決定了天線的指向。掃描模式的子帶劃分通過改變?nèi)肷浣菍崿F(xiàn)(文中將以3個子帶為例)，滑聚、TOPS模式的方位向波束覆蓋范圍則通過控制斜視角實現(xiàn)。圖2展示了不同模式的距離徙動曲線，滑聚和TOPS模式由于方位向斜視角的改變，相對于條帶模式，初次探測到目標(biāo)點時與目標(biāo)點的距離更遠(yuǎn)，因此其距離徙動曲線更彎曲。

圖2 各模式距離徙動曲線示意Fig.2 Schematic diagram of range migration curve of each mode

通過多模式星載SAR信號模型分析得出，除由于天線指向操作導(dǎo)致斜距的變化不同外，各個模式在衛(wèi)星平臺、目標(biāo)平面、星地幾何關(guān)系和誤差引入等方面的模擬計算均相同，因此可以設(shè)計以天線指向為變量的多模式復(fù)用結(jié)構(gòu)，通過控制θL和α實現(xiàn)多模式仿真。

1.3 多模式復(fù)用結(jié)構(gòu)

仿真將采用適用于中低軌衛(wèi)星仿真的“停-走-停”模型。衛(wèi)星在“停”時完成收發(fā)信號過程，被認(rèn)為是固定不動的，這其中也包括了天線的指向角度。因此，條帶模式則可看作是天線指向相同的“?！睍r刻的集合；掃描、滑聚、TOPS模式則視為天線指向按規(guī)律變化的“?！睍r刻集合。

圖3展示了4種成像模式的雷達(dá)入射角θL和斜視角α的分配方式。圖中每個格子代表一個“?！睍r刻即一個方位向脈沖，根據(jù)各模式天線指向方式，賦予每個脈沖天線指向角度即可實現(xiàn)多模式仿真。其復(fù)用內(nèi)核為一個走停結(jié)構(gòu)。

圖3 各模式入射角、斜視角的關(guān)系Fig.3 The relationship between the incident angle and oblique viewing angle in each mode

多模式仿真?zhèn)未a如下：

目前雷達(dá)的天線收發(fā)方式包括傳統(tǒng)機(jī)械掃描、電子掃描等，不同的掃描方式實現(xiàn)的波束變化精度不同。對于機(jī)械掃描雷達(dá)，天線受機(jī)械驅(qū)動裝置的控制，掃描存在一定時間間隔Δt。因此進(jìn)行滑聚、TOPS等模式仿真時，波束角度變化步長只需要滿足Nd=Δt·PRT≥1，則在Nd個駐留脈沖內(nèi)天線角度視為相同，實現(xiàn)多個不同波束角度的駐留脈沖數(shù)為Nd的條帶模式仿真。

對于電子掃描雷達(dá)，例如可實現(xiàn)連續(xù)掃描的相控陣?yán)走_(dá)，其N0個陣元間波程差為N0dsinθ0，為了避免柵瓣效應(yīng)，陣元間隔d<λ/(1+|sinθ0|)，因此該波程差一般小于距離門長度，可認(rèn)為相控陣?yán)走_(dá)在同一時刻的相位中心在一個距離門內(nèi)，因此仿真可以簡化為本文分解方法。以高分三號為例，其相控陣波束變化精度Δθ為0.01°，進(jìn)行仿真時，選取的角度變化步長Nd、起止角度θstart與θend、駐留脈沖數(shù)量N與波束變化精度Δθ滿足式(6)，本文分解方法可適用于相控陣?yán)走_(dá)的回波數(shù)據(jù)仿真。

(6)

相比較于傳統(tǒng)相互獨立的仿真系統(tǒng)，實現(xiàn)結(jié)構(gòu)復(fù)用的多模式SAR仿真系統(tǒng)具有結(jié)構(gòu)簡單、代碼重用性高和便于維護(hù)等優(yōu)勢，如圖4所示。

圖4 傳統(tǒng)仿真系統(tǒng)與復(fù)用仿真系統(tǒng)結(jié)構(gòu)對比Fig.4 Structure comparison between traditional simulation system and reused simulation system

隨著成像精度的提升，目標(biāo)和衛(wèi)星的軌道模型可能需要進(jìn)行更替，傳統(tǒng)仿真結(jié)構(gòu)每個模式都需要進(jìn)行替換和測試，而復(fù)用仿真結(jié)構(gòu)只需修改復(fù)用結(jié)構(gòu)中的模型，測試一次即可同步更新全部成像模式，大大提高了系統(tǒng)的使用效率。

2 復(fù)用結(jié)構(gòu)模塊化分解

復(fù)用結(jié)構(gòu)使得系統(tǒng)的代碼冗余度大大降低，但其內(nèi)部的耦合度仍較高，不便于加入新增系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。為解決上述問題，本文將復(fù)用結(jié)構(gòu)按功能進(jìn)行模塊化分解、封裝，分解后的復(fù)用結(jié)構(gòu)更加清晰，仿真模塊間只有數(shù)據(jù)交互，對于未來可能新增的誤差等模塊，只需要根據(jù)誤差原理修改相關(guān)模塊的數(shù)據(jù)接口。

本仿真是建立在中低軌仿真模型基礎(chǔ)上，對于高軌衛(wèi)星，計算斜距需要考慮高度帶來的時延問題[15-18]。在本文模塊化仿真模型的基礎(chǔ)上，增加高軌軌道六根數(shù)計算模塊計算衛(wèi)星的實時位置,增加接收斜距迭代模塊進(jìn)行時延誤差的計算，即可實現(xiàn)高軌SAR回波數(shù)據(jù)的仿真，不需要對原有模塊進(jìn)行修改，這也體現(xiàn)了模塊化仿真的優(yōu)勢。

2.1 模塊介紹

各軌道模塊化結(jié)構(gòu)如圖5所示。仿真結(jié)構(gòu)按照功能需求分成了15個模塊，這些模塊根據(jù)1.1節(jié)信號模型中的距離向和方位向部分可劃分為距離向、方位向以及數(shù)據(jù)處理三大部分。下面將對各個模塊的具體功能進(jìn)行介紹。

2.1.1 距離向部分

(1) 標(biāo)準(zhǔn)chirp信號模塊

該模塊產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)的線性調(diào)頻信號。

(2) 收發(fā)通道模塊

該模塊用于仿真收發(fā)通道的誤差。在實際SAR系統(tǒng)中，信號的收發(fā)通道會受到系統(tǒng)內(nèi)部信號模擬器件如濾波器、放大器等的影響，造成信號帶內(nèi)幅相特性誤差[19]，對最終成像產(chǎn)生影響。通道幅相誤差可看作是系統(tǒng)內(nèi)各種誤差因素的總和，以發(fā)射通道為例，Gtc(τ)為通道幅度誤差，φtc=ωtcτ為通道相位誤差，則經(jīng)過發(fā)射通道后，信號I/Q通道信號為：

(7)

在實際仿真過程中，可為I/Q通道分別增加幅度不平衡誤差δ和相位不平衡誤差ε，以模擬通道不平衡。

(3) 回波信號接收長度計算模塊

該模塊屬于信號采集模型，根據(jù)自定義回波采集窗口進(jìn)行回波長度的計算。

(4) 距離向信號生成模塊

該模塊根據(jù)信號的接收長度將標(biāo)準(zhǔn)chirp信號進(jìn)行長度補(bǔ)齊以及相位處理，得到距離向信號。同時，該模塊還可注入內(nèi)定標(biāo)數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)的發(fā)射信號進(jìn)行仿真。

2.1.2 方位向部分

(1) 模糊區(qū)域解算模塊

在實際星載SAR系統(tǒng)中，接收天線可能會接收到主觀測區(qū)外模糊區(qū)的目標(biāo)回波并存儲，因此在利用主觀測區(qū)參數(shù)成像時，模糊區(qū)回波成像參數(shù)失配，因此造成成像結(jié)果模糊[20]。模糊區(qū)包括距離向和方位向兩部分。距離向模糊是由于收發(fā)信號重疊，而方位向模糊則是天線旁瓣增益導(dǎo)致，因此仿真過程中首先計算模糊區(qū)的多普勒頻率及中心斜距，據(jù)此推算其對應(yīng)的天線視角，進(jìn)而根據(jù)天線方向圖確定模糊區(qū)的回波增益。

(2) 星地坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換模塊

斜距計算采用了6個衛(wèi)星空間坐標(biāo)系[21]。式(8)展示了轉(zhuǎn)動的地心坐標(biāo)系Eg、不動的地心坐標(biāo)系Eo、衛(wèi)星軌道平面坐標(biāo)系Ev、衛(wèi)星平臺坐標(biāo)系Er、衛(wèi)星星體坐標(biāo)系Ee和天線坐標(biāo)系Ea這6個坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系：

(8)

式中，Aog，Ago由仿真時間tn和地球轉(zhuǎn)動速率ωe決定；Avo，Aov由軌道六要素中的軌道傾角、橢圓偏心率、升交點赤經(jīng)決定；Arv,Avr由仿真時間tn以及軌道六要素中的橢圓半長軸、橢圓偏心率、過近心點時刻決定；Aer，Are由衛(wèi)星的偏航角、俯仰角、橫滾角決定；Aae，Aea由天線視角決定。

(3) 衛(wèi)星軌道模塊

衛(wèi)星平臺模塊用于計算衛(wèi)星軌道坐標(biāo)并仿真衛(wèi)星的軌道誤差。根據(jù)開普勒第一定律和衛(wèi)星軌道理論[22]，可通過6個軌道要素確定衛(wèi)星在軌道上的位置(xvt,yvt,zvt)，并通過對坐標(biāo)加減誤差項實現(xiàn)軌道誤差的加入，如式(9)所示。該模塊可導(dǎo)入更為精確的衛(wèi)星GPS實際坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行軌道仿真。

(9)

(4) 目標(biāo)模塊

目標(biāo)模塊用于計算目標(biāo)點的坐標(biāo)。仿真采用短半軸為6 356.78km、長半軸為6 378.16 km的橢球形地球模型來計算目標(biāo)點在轉(zhuǎn)動坐標(biāo)系的坐標(biāo)(xgt,ygt,zgt)。通過目標(biāo)高程hDEM的加減，來修正目標(biāo)高度位置帶來的坐標(biāo)誤差。

(10)

(5) 傳輸鏈路模塊

傳輸鏈路模塊用于模擬鏈路過程中造成的誤差。電磁波在傳輸過程中容易受到大氣介質(zhì)的影響，從而發(fā)生折射、反射和法拉第旋轉(zhuǎn)等變化，該模塊主要模擬了折射現(xiàn)象對于傳播中的回波信號的影響[23]。

鏈路誤差包括相位延遲和傳輸損耗兩部分，相位延遲部分主要模擬對流層和電離層的折射現(xiàn)象造成的斜距誤差ΔR，進(jìn)而根據(jù)該斜距誤差計算造成的相位延遲exp(j4π·ΔR(tn)/λ)；傳輸損耗主要模擬電離層、對流層和自由空間等對電磁波強(qiáng)度造成的損耗，即：

Lmt=LFSl·LRl·LAl·LTl·LLl·LCSFl，

(11)

式中，LFSl為自由空間損耗；LRl為降雨損耗；LAl為大氣吸收損耗；LTl為對流層損耗；LLl為電離層損耗；LCSFl為云霧雪損耗。

(6) 目標(biāo)點角度計算模塊

該模塊將根據(jù)衛(wèi)星軌道坐標(biāo)和目標(biāo)點坐標(biāo)進(jìn)行目標(biāo)點距離波束中心偏移角度的計算，該角度將用于判斷目標(biāo)點是否在成像范圍內(nèi)。

(7) 瞬時斜距計算模塊

斜距計算模塊計算目標(biāo)與衛(wèi)星的距離并加入衛(wèi)星的姿態(tài)誤差。該模塊將目標(biāo)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到以天線為原點的坐標(biāo)系Ea中，以準(zhǔn)確描述目標(biāo)點位置。在根據(jù)式(8)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的過程中，需要衛(wèi)星橫滾角θroll、俯仰角θpitch、偏航角θyaw等姿態(tài)參數(shù)，通過θroll±Δθr，θpitch±Δθp，θyaw±Δθy實現(xiàn)誤差角度加入。

(8) 成像區(qū)域判斷模塊

成像區(qū)域判斷模塊主要用于模擬衛(wèi)星在飛行過程中的波束腳印，判斷目標(biāo)點是否在波束范圍β內(nèi)。根據(jù)目標(biāo)點角度計算模塊得到的距離向夾角θir和方位向夾角θia，當(dāng)該目標(biāo)點與波束中心的實際夾角θi滿足式(12)時，根據(jù)天線方向圖計算該目標(biāo)點處的天線增益，即：

(12)

(9) 方位向信號生成模塊

方位向信號生成模塊主要用于計算回波信號的相位信息，將前置模塊計算得到的各目標(biāo)點的斜距數(shù)據(jù)、增益參數(shù)以及后向散射系數(shù)參數(shù)進(jìn)行整合，得到當(dāng)前仿真時刻的方位向信號仿真數(shù)據(jù)。

2.1.3 數(shù)據(jù)處理部分

(1) 回波數(shù)據(jù)計算模塊

該模塊將方位向信號與距離向信號進(jìn)行耦合。在前置模塊已經(jīng)完成距離向信號和方位向信號數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作，該模塊將兩部分?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到頻域相乘，得到當(dāng)前時刻的回波數(shù)據(jù)。若仿真模糊區(qū)域，該模塊還將完成主觀測區(qū)域與模糊區(qū)域的回波數(shù)據(jù)的累積疊加功能。

(2) 數(shù)據(jù)量化壓縮模塊

量化壓縮模塊將生成的回波數(shù)據(jù)進(jìn)行量化壓縮處理，然后可進(jìn)行數(shù)據(jù)下傳。該模塊采用分塊自適應(yīng)量化(Block Adaptive Quantization，BAQ)處理算法對前置回波數(shù)據(jù)進(jìn)行量化壓縮，以降低SAR的回波數(shù)據(jù)率。同時為回波數(shù)據(jù)添加格式化的數(shù)據(jù)頭信息，該數(shù)據(jù)頭信息中包括了SAR回波數(shù)據(jù)的參數(shù)、數(shù)據(jù)大小及格式等信息，這些信息可輔助該回波數(shù)據(jù)的后續(xù)處理，例如成像處理。經(jīng)過量化壓縮以及輔助數(shù)據(jù)添加后得到的回波數(shù)據(jù)即為標(biāo)準(zhǔn)的原始回波數(shù)據(jù)。

圖5 各軌道模塊化結(jié)構(gòu)Fig.5 Modular structure diagram of each orbit

2.2 多模式SAR模塊化仿真流程

多模式SAR回波仿真全流程如圖6所示。首先，利用模糊區(qū)解算模塊進(jìn)行模糊區(qū)域的定位；其次，按照輸入的仿真參數(shù)，調(diào)用各仿真模塊實現(xiàn)條帶仿真；最后，按照不同模式的入射角、斜視角調(diào)用條帶模式的循環(huán)結(jié)構(gòu)，完成多模式星載SAR仿真任務(wù)。

圖6 多模式星載SAR仿真流程Fig.6 Flow chart of multi-mode spaceborne SAR simulation

3 系統(tǒng)仿真結(jié)果

3.1 理想回波仿真結(jié)果分析

為了驗證仿真的可行性及正確性，對仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行成像并分析。實驗仿真參數(shù)設(shè)置如表1所示，圖7展示了條帶模式和TOPS模式點目標(biāo)成像結(jié)果，其中方位向和距離向采樣點均為8 192。可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過成像系統(tǒng)處理后的點目標(biāo)被較好地聚焦在場景中心。

表1 點目標(biāo)仿真參數(shù)

(a) 條帶模式

點目標(biāo)的距離向和方位向脈沖響應(yīng)如圖8所示。在SAR成像過程中，線性調(diào)頻信號經(jīng)過脈沖壓縮處理后，其峰值旁瓣比和積分旁瓣比理論值分別為-13，-10 dB左右。表2展示了點目標(biāo)在距離向和方位向2個方向上的指標(biāo)測試結(jié)果。結(jié)果表明，本文仿真系統(tǒng)模擬的原始數(shù)據(jù)是精確的。

(a) 條帶模式

表2 條帶和TOPS模式點目標(biāo)成像理論指標(biāo)

為了充分評估仿真系統(tǒng)的正確性，對分布式目標(biāo)進(jìn)行了仿真和數(shù)據(jù)分析。圖9展示了分布式目標(biāo)的仿真結(jié)果。

圖9 分布式目標(biāo)成像結(jié)果Fig.9 Imaging results of distributed targets

目標(biāo)為1 000 pixel×1 000 pixel，經(jīng)過回波數(shù)據(jù)模擬和成像處理后，裁剪出模擬區(qū)域的圖像。結(jié)果表明,所設(shè)計分布式目標(biāo)成像結(jié)果清晰,聚焦良好且完全還原模擬區(qū)域的狀態(tài)。

3.2 加入誤差后的回波仿真結(jié)果分析

在理想回波數(shù)據(jù)仿真結(jié)果的基礎(chǔ)上，模擬分析收發(fā)通道、傳輸鏈路、姿軌誤差、高程信息和模糊區(qū)等對回波仿真的影響。

3.2.1 收發(fā)通道誤差

表3和圖10展示了將仿真的通道幅相誤差疊加到發(fā)射信號中得到的結(jié)果。結(jié)果表明，當(dāng)前仿真的通道誤差對信號的影響主要在距離向上，信號旁瓣上升，散焦嚴(yán)重。

表3 加入通道誤差后的理論指標(biāo)對比

(a) 距離向脈沖響應(yīng)圖

3.2.2 傳輸鏈路誤差

由于SAR設(shè)備發(fā)射和接收信號的延遲時間在仿真中忽略不計，因此在鏈路仿真過程中也忽略了發(fā)射和接收之間的誤差。表4給出了鏈路模塊計算得到的點目標(biāo)的相位延遲和幅度衰減；表5和圖11給出了經(jīng)過成像處理后的信號脈沖響應(yīng)和與理想信號的指標(biāo)對比結(jié)果；鏈路引起的相位誤差由目標(biāo)點的坐標(biāo)體現(xiàn)，如表6所示。

表4 鏈路仿真結(jié)果

表5 加入鏈路誤差后的理論指標(biāo)對比

(a) 距離向脈沖響應(yīng)圖

(b) 方位向脈沖響應(yīng)圖11 疊加鏈路誤差的點目標(biāo)距離向和方位向脈沖響應(yīng)Fig.11 Range and azimuth impulse response diagram of point target after adding link error

表6 目標(biāo)點的位置偏移

仿真結(jié)果表明，當(dāng)前仿真目標(biāo)點分辨率為5 m,發(fā)射信號為L波段，鏈路誤差對信號的指標(biāo)影響不明顯，但會使得最終目標(biāo)點定位出現(xiàn)誤差。

3.2.3 高程及姿軌誤差

除了鏈路和通道誤差，還通過仿真系統(tǒng)分析了高程信息、姿軌誤差對回波信號的影響。表6也展示了目標(biāo)點高度設(shè)置為100 m的坐標(biāo)變化，目標(biāo)點的高度直接影響雷達(dá)探測到該點的時間，進(jìn)而影響該點回波的相位，因此在二維成像圖中會使得該目標(biāo)點的位置在距離向上發(fā)生偏移。

表7展示了衛(wèi)星橫滾角誤差設(shè)置為0.1°時場景中心斜距的變化值，衛(wèi)星的姿軌誤差主要影響天線的指向角度，使得波束中心的位置發(fā)生變化，由于仿真始終以波束中心為場景中心，因此該誤差的影響最直觀地體現(xiàn)在場景中心斜距大小上。

表7 姿軌誤差對斜距的影響

3.2.4 模糊區(qū)仿真

按照模糊區(qū)與主觀測區(qū)的多普勒頻率以及中心斜距的差值，計算出各模糊區(qū)的天線視角并進(jìn)行模糊區(qū)仿真以及天線方向圖增益的確定，各仿真區(qū)的仿真參數(shù)如表8所示。

表8 各仿真區(qū)仿真參數(shù)

將模糊區(qū)與主觀測區(qū)按模糊度的功率比進(jìn)行回波數(shù)據(jù)的疊加，得到的成像結(jié)果如圖12所示。

(a) 無模糊

其中,圖12(a)為無模糊的主觀測區(qū)仿真結(jié)果，圖12(b)為疊加距離向與方位向模糊后的仿真結(jié)果，由于模糊區(qū)域的多普勒參數(shù)與場景中心斜距與主觀測區(qū)不同，因此模糊區(qū)成像結(jié)果散焦，其次由于天線方向圖限制，模糊區(qū)信號功率小于主觀測區(qū)，模糊區(qū)的成像結(jié)果隱約可見。

3.3 考慮干擾源的SAR回波仿真結(jié)果

實際電磁環(huán)境復(fù)雜，雷達(dá)正常工作過程中可能會受到其他電子設(shè)備電磁信號的干擾[24]。在本文提出的多模式星載SAR仿真方法的基礎(chǔ)上，可增加干擾疊加模塊，進(jìn)行復(fù)雜電磁環(huán)境的仿真和干擾信號的研究。干擾信號參數(shù)如表9所示。

表9 干擾信號參數(shù)

圖13展示了加入表9所示干擾信號后的成像結(jié)果。

圖13 考慮干擾源的成像結(jié)果Fig.13 Imaging results considering interference sources

相比于理想回波仿真，在模擬區(qū)域部分明顯增加了多條長條狀干擾。在成像時，由于干擾信號與回波信號的脈沖壓縮參數(shù)并不匹配，導(dǎo)致干擾信號無法聚焦，成像結(jié)果表現(xiàn)為塊狀。同時，干擾源發(fā)射的信號為線性調(diào)頻脈沖串，信號發(fā)射持續(xù)時間長，因此載荷在不同駐留脈沖內(nèi)都可以接收到干擾信號，出現(xiàn)圖中干擾塊上下參差的現(xiàn)象。通過增加干擾模塊實現(xiàn)，證明了本文所提出星載SAR仿真方法的可擴(kuò)展性。

4 結(jié)束語

隨著多維度、高軌星載SAR技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)雷達(dá)系統(tǒng)的基礎(chǔ)性技術(shù)支撐手段已經(jīng)不再完全適用。本文提出了一種端到端的多模式星載SAR模塊化仿真方法，實現(xiàn)從發(fā)射信號到數(shù)據(jù)下傳全物理鏈路仿真；統(tǒng)一了4種成像模式的仿真結(jié)構(gòu)以降低仿真系統(tǒng)的冗余度；并通過模塊化使得仿真結(jié)構(gòu)更為清晰，易于后期增刪模塊；同時仿真系統(tǒng)也為誤差項提供數(shù)據(jù)交換接口，實現(xiàn)實際誤差數(shù)據(jù)的交互。提出的仿真方法在未來的工作中有望應(yīng)用于以天線指向為操作基礎(chǔ)的新模式星載SAR系統(tǒng)，同時可以進(jìn)行新功能的疊加交互操作。