视频合成孔径雷达技术发展现状综述

视频合成孔径雷达(video synthetic aperture radar, ViSAR) 由于能够连续观测目标区域的变化，在许多领域得到了广泛的应用。首先梳理了国内外ViSAR相关的研究动态，分析了ViSAR高帧率成像以及动目标阴影形成的原理；然后系统地阐述了国内外ViSAR系统及其处理技术的研究进展，对成像算法、运动补偿算法以及动目标检测与跟踪技术等方面的研究进展进行了梳理和总结；最后总结了目前ViSAR相关的发展，并对未来ViSAR技术的潜在研究方向进行了展望。 20世纪50年代, 美国数学家Carl Wiley研究阿特拉斯液体洲际弹道导弹时发现如果对多普勒频移进行处理, 能改善雷达方位向的分辨率。根据这一原理, 可利用雷达的运动来合成等效长的方位向长孔径, 并获得目标区域的二维地表图像。这一思想后来被发展成合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)技术[1]。SAR技术具备全天候、全天时、高分辨率以及可穿透云雾等优点[2-3], 经过多年的发展, 现已作为一种主动的航天、航空遥感手段, 被广泛地应用于地形测绘[4]、资源普查[5]、目标侦察[6]以及战场态势感知等民用或军用领域[7]。但传统SAR仅能获取目标成像区域的静态二维(距离和方位)平面信息, 无法得到更丰富的场景信息。因此, 研究人员通过对SAR的深入研究, 提出不同的方案，来获取更多的场景信息。其中, 干涉SAR(interferometric SAR, InSAR)可获取目标成像区域的高度信息, InSAR通过SAR复图干涉得到干涉相位，来获取目标的高度信息, 从而实现对成像区域内高程信息的检测[8]。极化SAR(polarimetric SAR, PolSAR)利用多种极化方式获取成像区域内多种散射信息, 使SAR图像由近似“黑白”的图像向“彩色”图像发展[9]。视频SAR(video SAR, ViSAR)将视频显示技术与SAR成像技术相结合, 通过对目标成像区域的凝视获取该区域的连续帧图像, 并且最终以“视频”的形式展示, 使SAR图像由“静态”向“动态”发展, 是目前SAR技术中最为前沿的课题之一[10-15]。

美国桑迪亚国家实验室(Sandia National Laboratory, SNL)于2003年首次提出了ViSAR的概念。ViSAR可通过实时调整雷达波束来对地面目标区域进行长时间凝视, 同时对接收的回波信号进行持续成像, 来形成连续的高帧率图像, 并且将SAR技术与视频显示技术进行结合, 高效地展示出地面的变化情况, 同时利用观察者对运动目标的敏感性提升对场景动态信息的分析能力。当ViSAR的成像分辨率与帧率分别达到0.2 m和5 Hz时, 观察者能更为准确地对地面动目标进行实时检测与跟踪[16-17]。作为一种新型的对地探测技术, ViSAR大致可分为两类, 一类是高频ViSAR; 另一类是非高频ViSAR。高频ViSAR技术通过提高工作频率来提高成像帧率, 其工作频段位于太赫兹频段, 最大的优势在于成像延迟和合成孔径积累时间较短, 易于实现对成像场景的持续实时监测, 并且高频ViSAR的雷达天线尺寸较小, 有利于搭载至无人机等小型平台。但由于高频ViSAR的工作频率较高, 受大气衰减影响较大, 其工作距离较短, 并且其极高的实时性也对处理算法的效率提出了一定的要求。非高频ViSAR技术采用孔径重叠模式提高成像帧率, 其最大优势在于不需要较高的工作频率, 可适用于目前大多数的SAR系统。此外, 非高频ViSAR的相关算法以及系统较为成熟, 能提供较长的工作距离。但选择使用孔径重叠模式，务必需要较长的积累时间, 造成一定的成像延时, 实时性较差, 可能无法满足对成像场景的实时监测[18-19]。

本文主要围绕这两类ViSAR的相关技术展开讨论, 梳理了国内外相关的研究动态, 对两类ViSAR系统的高帧率成像以及动目标阴影形成原理进行分析; 对成像算法、运动补偿算法以及动目标检测与跟踪技术等方面的研究进展进行了梳理和总结, 并且在此基础上对该技术未来的发展趋势进行了展望。