基于成像的SAR原始数据压缩算法研究

　　摘要摘要 由于具有全天时、全天候工作模式和高分辨率等特点，合成孔径雷达已经发 展成为一种重要的军用、民用遥感手段。随着数字化信息处理技术的发展，以ＳＡＲ 成像为主的雷达信息处理技术成为研究高效ＳＡＲ系统的主要技术。与此同时， ＳＡＲ系统庞大的数据量和下传速度之间的矛盾也日益明显，ＳＡＲ原始数据压缩技 术是缓解这一矛盾的一种有效手段。 本文首先研究了ＳＡＲ成像技术，介绍了基本的成像原理和ＳＡＲ信号的性质， 随后通过仿真实验详细讨论了距离多普勒算法（ＲＤＡ）和ＣｈｉｒｐＳｃａｌｉｎｇ算法（ＣＳＡ） 这两种最经典的ＳＡＲ成像算法。并且从类似图像域的角度考虑，提出了一种通过 在方位时域进行插值实现距离徙动校正的方法。随后，介绍了基本的数据压缩和 量化理论，并结合ＳＡＲ原始数据的统计特性，讨论了块自适应量化（ＢＡＱ）这 一最基本的ＳＡＲ原始数据压缩算法。 在ＳＡＲ成像技术中，相对于实部和虚部，回波信号中包含着目标的多普勒信 息的相位分量具有更大研究价值。因此，不同于ＢＡＱ等将原始数据分为实部和 虚部两个通道进行压缩的方法，本文算法中将原始数据分为幅度和相位这两个独 立分量，对服从瑞利分布的幅度数据采用最优量化器，对服从均匀分布的相位数 据采用均匀量化器分别进行压缩。通过与ＢＡＱ算法进行对比，实验结果证明本 文的原始数据压缩算法是可行的，它在信噪比优于同压缩比下的ＢＡＱ算法的同 时，实现了更好保留相位信息的目的。 关键词：合成孑Ｌ径雷达成像便离多普勒块自适应量化幅度量化相位量化 Ａｂｓｔｒａｃｔ Ａｂｓｔｒａｃｔ ＳｙｎｔｈｅｔｉｃＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ（ＳＡＲ）ｉｓ ｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｍｅａｎｓｆｏｒｂｏｔｈｍｉｌｉｔａｒｙａｎｄｃｉｖｉｌ ｐｕｒｐｏｓｅｓ，ｎｏｔｏｎｌｙ ｂｅｃａｕｓｅｏｆｉｔｓ ａｂｉｌｉｔｙ ｗｏｒｋｉｎｇｕｎｄｅｒａｌｌｔｈｅｗｅａｔｈｅｒａｎｄａｌｌｔｈｅｄａｙｓ，ｂｕｔａｌｓｏｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｏｆｌｏｎｇｒａｎｇｅａｎｄ ｈｉｇｈ—ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ．Ａｓ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｄｉｇｉｔａｌｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳＡＲ ｉｍａｇｉｎｇ ｈａｓｂｅｃｏｍｅｅｓｓｅｎｔｉａｌｆｏｒｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ＳＡＰｓｙｓｔｅｍｓ．Ｉｎ ｔｈｅｍｅａｎ ｔｉｍｅ，ｔｈｅ ｃｏｎｆｌｉｃｔ ｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｌａｒｇｅ ｄａｔａｒａｔｅｏｆｔｈｅｌａＷｄａｔａａｎｄｄｏｗｎｌｉｎｋｓｐｅｅｄ ｂｅｃｏｍｉｎｇｍｏｒｅａｎｄ ｍｏｒｅｏｂｖｉｏｕｓ．Ａｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔｍｅｔｈｏｄｔｏ ｓｏｌｖｅｔｈｉｓ ｐｒｏｂｌｅｍ ｌａＷｄａｔａｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ． Ｉｎｔｈｉｓ ｐａｐｅｒＳＡＲｉｍａｇｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｍａｇｉｎｇｔｈｅｏｒｉｅｓａｎｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｏｆＳＡＲ ｓｉｇｎａｌ．ＲａｎｇｅＤｏｐｐｌｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＲＤＡ）ａｎｄＣｈｉｒｐ ｓｃａｌｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＣＳＡ），ｗｈｉｃｈ ａｒｅｔｗｏｋｉｎｄｓｏｆｃｌａｓｓｉｃａｌ ｉｍａｇｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ａｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ ｉｎｄｅｔａｉｌ ｔｈｒｏｕｇｈｐｏｉｎｔｔａｒｇｅｔｓｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ。Ｒａｎｇｅ ｃｅｌｌｍｉｇｒａｔｉｏｎｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ （ＲＣＭＣ）ｉｓｉｎｄｉｓｐｅｎｓａｂｌｅ ｏｆＳＡＲ ｉｍａｇｉｎｇ．Ｏｔｈｅｒ ｔｈａｎｔｈｏｓｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｓｕｃｈａｓＲＤＡ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ ｒａｎｇｅＤｏｐｐｌｅｒｄｏｍａｉｎ，ａＲＣＭＣｔｈａｔ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅｔｈｅｏｒｉｅｓｏｆｄａｔａ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎａｎｄ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄａｎｄｔｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｏｆＳＡＲｒａｗｄａｔａａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ ｃｏｍｐｕｔｅｄｕｓｉｎｇｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｄａｔａ．Ｂｌｏｃｋ ａｄａｐｔｉｖｅｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ（ＢＡＱ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｉｓｔｈｅｆｉｒｓｔＳＡＲｌａＷｄａｔａ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ． Ｃｏｍｐａｒｅ ｔｏｔｈｅｒｅａｌａｎｄ ｉｍａｇｉｎａｒｙ ｄａｔａｏｆｅｃｈｏ ｓｉｇｎａｌ，ｔｈｅｐｈａｓｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｃｏｎｔａｉｎｓＤｏｐｐｌｅｒ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆ ｔａｒｇｅｔｓ ｗｏｒｔｈｍｏｒｅｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｔｈｅ ａｍｐｌｉｔｕｄｅ ｄａｔａ ｏｂｅｙ Ｒａｙｌｅｉｇｈｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ｗｈｉｌｅ ｐｈａｓｅｄａｔａ ｏｂｅｙ Ｕｎｉｆｏｒｍｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ．Ｔｈｕｓ，ａｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｕｓｉｎｇｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｑｕａｎｔｉｚｅｒ ａｎｄｕｎｉｆｏｒｍ ｑｕａｎｔｉｚｅｒ ａｄｏｐｔｅｄｉｎｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｐｒｏｖｅ ｉｔｓ ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ，ａｎｄｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓ ｓｕｐｅｒｉｏｒ ｔｏｔｈｅＢＡＱａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｕｎｄｅｒｔｈｅ ｓａｍｅ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｒａｔｉｏ，ｗｈｉｌｅｒｅｓｅｒｖｉｎｇｐｈａｓｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂｅｔｔｅｒ． Ｋｅｙｗｏｒｄ：ＳｙｎｔｈｅｔｉｃＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒＩｍａｇｉｎｇ ｒａｎｇｅＤｏｐｐｌｅｒ ＢｌｏｃｋＡｄａｐｔｉｖｅ Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ＡｍｐｌｉｔｕｄｅＱｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ＰｈａｓｅＱｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ 学位论文创新性声明 秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在 导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标 注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成 果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的 材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说 明并表示了谢意。 申请学位论 本人签名： 不实之处，本人承担一切的法律责任。 日期ｊ趔Ｈ．监 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生 在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留 送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容， 可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合 学位论文研究课题厚撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。 本人签名： 同期迦晕ｌ：ｆＪ６导师签名： 第一章绪论 第一章绪论 ．弗一早殖比 １．１合成孔径雷达的发展及概述 １．１．１合成孔径雷达的发展 雷达（Ｒａｄａｒ）是指无线电检测和测距（ＲａｄｉｏＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）【ｌ】，它 是从二战中的军事需求发展起来的，最初用于跟踪恶劣天气及黑夜中的飞机和舰 船。早期的雷达系统通过收发回波的延迟、天线指向、以及多普勒频移，分别检 测目标与雷达之间的距离、目标方位和速度，从而定位目标。近三十年来，雷达 在军用、民用及商用方面发挥着日益重要的作用。随着信息论和宽带微波技术在 雷达领域中的应用，以及现代信号处理技术和全系成像理论的的不断发展，诞生 了各种形式的高分辨成像雷达。 １９５１年，美国ＧｏｏｄｙｅａｒＡｅｒｏｓｐａｃｅ公司的ＣａｒｌＷｉｌｅｙ发现，通过对多普勒频 移进行处理，能够改善波束垂直向上的分辨率，由此可得到二维地表图像，从而 引出了合成孔径雷达【２圳（ＳｙｎｔｈｅｔｉｃＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ，简称ＳＡＲ），这是一种通过 信号分析技术来构建一个等效长天线月，美国依里诺斯（Ｉｉｌｌｉｎｏｉｓ） 大学控制系统实验室利用机载Ｘ波段相干脉冲雷达对地面和海面的反射信号进行 了研究，第一次用事件证明了这一ＳＡＲ原理，并得到了第一张非聚焦ＳＡＲ图像。 １９５３年，在密西根大学的研讨会上，提出了根据雷达平台运动利用信号处理 的方法合成大孔径天线的概念。由于雷达系统收到的ＳＡＲ数据是散焦的，看上去 很像随机噪声，而回波数据的基本信息隐藏在相位中，所以需要一个相对敏感的 处理器来获得聚焦图像。利用傅里叶光学原理，聚焦可以通过激光波束和透镜组 来完成。将雷达回波数据记录在黑白胶片上，用一个激光光束瞄准并照射胶片， 利用透镜组将这些数据进行一次实时二维傅里叶变换，然后通过衍射光栅来聚焦 数据，再经过另一组透镜进行傅里叶变换。就可以在胶片上获得最终的图像。因 此，紧接着在密西根大学、伊利诺伊大学、古德伊尔飞机公司和通用电气公司等 共同进行美国军方的“狼獾”研究项目中，利用透镜组对胶片上的雷达数据进行 光学信号处理，于１９５７年８月得到了第一张聚焦ＳＡＲ图像。 ２０世纪７０年代，军用ＳＡＲ技术开始向民用组织开放。遥感学家们发现，ＳＡＲ 图像能为光学传感器提供非常有用的补充。ＳＡＲ的许多基础技术都是在机载平台 上发展起来的，但直到第一颗星载ＳＡＲ的发射才引起了遥感领域对这种新型传感 器的关注。１９７８年，ＮＡＳＡ的ＳＥＡＳＡＴ卫星向全世界展示了ＳＡＲ获得高清晰地 基于成像的ＳＡＲ原始数据压缩算法研究表图像的能力。它的发射促进了包括ＳＡＲ数字处理器及ＳＡＲ应用研究（如海浪 波长、高度和方向测量，及南极冰架高度计等）在内的许多遥感领域技术的发展。 ＳＥＡＳＡＴ之后，人们开始集中力量开发ＳＡＲ数字处理器（ｄｉｇｉｔａｌ ＳＡＲ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）。回波数据经过数字化后，记录在胶片或磁盘上。１９７８年，建立了第 一台处理ＳＥＡＳＡＴ数据的ＳＡＲ数字处理器，该处理器处理一幅４０ｋｍ４０ｋｍ大 小的２５ｍ分辨率图像需要４０ｈ。 开发ＳＡＲ数字处理算法需要将光学处理方法进行完整的移植，其中需要考虑 的细节包括字节长度、缩放比例、转角、插值及快速卷积等。在经过一系列原型 化开发之后，１９７８年，ＭａｃＤｏｎａｌｄＤｅｔｔｗｉｌｅｒ（ＭＤＡ）和喷气推进实验室（Ｊｅｔ ＰｒｏｐｕｌｓｉｏｎＬａｂ，简称ＪＰＬ）同时独立研究了精确的数字处理算法——距离多普勒 算法（ｒａｎｇｅＤｏｐｐｌｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍ，简称ＲＤＡ），人们很快就认识到ＳＡＲ数字处理 的优势和潜力，数字化处理方法也旋即被奉为圭臬【３１。 ＲＤＡ是最早出现的并己用于实际工程中的ＳＡＲ成像算法，现在几乎成为衡 量各种成像算法优劣的标准，它最主要的特点是在“距离多普勒”域实现距离徙 动校正。１９７８年之后，ＲＤＡ经过了多次改进，其他数字处理算法不断涌现出来。 比如ＣｈｉｒｐＳｃａｌｉｎｇ算法（简称ＣＳＡ）、Ｋ算法（简称ＫＡ）和ＳＰＥＣＡＮ算法 等。如今ＳＡＲ在各种军用、民用方面有着广泛的应用，比如环境保护、灾害监测、 海洋观测、资源勘察、精细农业、地质测绘等。 １．１．２ ＳＡＲ简介 ＳＡＲ在遥感领域获得越来越多的应用，主要是基于以下三个原理： １．全天时：雷达自带照射源，在黑夜中同样能出色的工作； ２．全天候：一般雷达所使用波段的电磁波几乎可以无失线．物质的光学散射能量与其雷达电磁散射能量是不同的，因此雷达与光学传 感器具有互补性，有时甚至比光学传感器具有更强的地表特征区分能力。 ＳＡＲ可以按许多不同方式工作，例如多系统工作方式，或者单个系统中包含 不同模式的工作方式。其中部分工作模式包括： ＞条带合成孔径雷达（ＳｔｒｉｐｍａｐＳＡＲ）：通过对位于不同位置的目标依次成 像的方法获得远大于天线波束范围的带状地域图像。各点目标回波多普勒 历史均相同，只是起始和终了的时刻不同，所以利用脉压等信号处理方法 就可顺序获得方位向不同位置的图像。方位向的分辨率由天线的长度决 定。这是最早研究的ＳＡＲ成像模式，也是低分辨率成像最简单最有效的 方式。 第～章绪论 聚束合成孔径雷达（ＳｐｏｔｌｉｇｈｔＳＡＲ）：通过控制天线波束指向，使其随着 雷达飞过照射区而逐渐向后调整来实现同一区域不同视角的成像，这样可 以在短时间内模拟出一个较宽的天线波束（即短天线），由此获得较高的 分辨率。但波束指向一定时间后还得从后向调回前向，意味着地面覆盖区 域是不连续的，即一次只能对地面～个有限圆域进行成像。 ＞扫描合成孔径雷达（ＳｃａｎＳＡＲ）：通过两个或两个以上子测绘带之间的时 间共享来获得超宽测绘带覆盖（为各子测绘带宽度之和），这是以牺牲方 位向分辨率为代价的。扫描模式能够获得的最佳方位分辨率等于条带模式 下的方位向分辨率与扫描条带数的乘积。这种模式的信号处理最复杂。 ＞逆合成孔径雷达（ＩｎｖｅｒｓｅＳＡＲ，简称ＩＳＡＲ）：针对雷达静止而目标运动 的情况，是相反于通常ＳＡＲ（目标静止而雷达移动）的工作模式。 ＞双战合成孔径雷达（ＢｉｓｔａｔｉｃＳＡＲ）：接收机和发射机分别置于不同的位 置。而遥感ＳＡＲ收发设备通常很接近，可近似成单基模式。 ＞干涉合成孔径雷达（ＩｎＳＡＲ）：通过复数图像的后处理来提取地形高度和 位移。将两幅在同一空间位置（差分干涉ＳＡＲ）或间隔很小的两个位置 （地形高度干涉ＳＡＲ）获得的复图像共轭相乘，就能得到一幅具有等高 度线或等位移线的干涉图。 本文主要讨论的单基站合成孔径雷达的条带模式。 １．１．３ ＳＡＲ传感器 ＳＡＲ可以装载在不同的平台上，主要有机载ＳＡＲ和星载ＳＡＲ两种【５】，前者 具有成像精度高等优点，后者则具有全球监控能力。 目前国外主要的机载ＳＡＲ有：美国的ｍＲＳＡＲ、Ｐ．３／ＳＡＲ、ＳＴＡＲ．３Ｉ、ＧｅｏＳＡＲ、 ＴＷＩＮ．ＯＴ＇ＦＥＲＳＡＲ、休斯ＳＡＲ：日本的ＣＲＬ／ＮＡＳＤＡＳＡＲ、ＮＥＣＳＡＲ；荷兰的 ＰＨＡＲＵＳ、ＰＨＡＲＳ：丹麦的ＥＭＩＳＡＲ：德国的ＥＳＡＲ：加拿大的ＣＶ．５８０ｓＡＲ：澳 大利亚的ＩＮＧＡＲＡ（ＡｕＳＡＲ）；瑞典的ＣＡＲＢＡＳＳＡＲ；以色列的ＹＳＡＲ；南非 的ＳＡＳＡＲ；俄罗斯的ＶＥＧＡ．ＭＳＡＲ：英国的ＡＳＴＯＲ；此外，法国、挪威等国家 也均有自己的机载ＳＡＲ。 星载ＳＡＲ方面，１９７８年美国发射了第一颗民用星载合成孔径雷达ＳＥＡＳＡＴ， 主要针对海洋应用。随后陆续发射的星载ＳＡＲ有：Ｍａｇｅｌｌａｎ（１９８９，美国）、ＡＬＭＡＺ （１９９１，前苏联）、ＳＩＲ－Ｃ／Ｘ．ＳＡＲ（１９９４，美国）、ＥＲＳ．１／２（１９９１／１９９５，欧洲 空间局）、Ｊ－ＥＲＳ（１９９２，日本）、ＲＡＤＡＲＳＡＲ．１（１９９５，加拿大）、ＳＲＴＭ（２０００， 美国）、ＥＮＶＩＳＡＴ／ＡＳＡＲ（２００２，欧洲空间局）、ＲＡＤＡＲＳＡＴ．２（２００７，加拿大） 基于成像的ＳＡＲ原始数据压缩算法研究１．１．４国内合成孔径雷达发展概况 我国自二十世纪６０年代初美国公布合成孔径雷达以来就对ＳＡＲ研究抱有极 大的兴趣。１９７６年，中国科学院电子所率先在国内自开展了机载ＳＡＲ研制工作， 并于１９７９年９月研制成功我国第一台机载ＳＡＲ原理样机，获得国内第一张ＳＡＲ 图像，其图像分辨率为１８０ｍＸ３０ｍ，用的是光学记录、光学成像的方法。随后， 中国科学院电子所又取得了从单通道、单极化、单侧视到多条带、多极化、双侧 视机载ＳＡＲ等一系列突破性进展，并于１９９４年成功研制了机载ＳＡＲ实时成像处 理器，实现了对现有１０ｍ分辨率的机载ＳＡＲ实时数字成像处理，并获得了我国 第一批机载ＳＡＰ实时数字图像。随后，该所在１９９５年完成多极化同时成像机载 ＳＡＲ的研制，图像分辨率为１０ｍ１０ｍ，采用光学记录、光学成像的方法。 在星载ＳＡＲ方面，中科院电子所从１９８８年起开始星载ＳＡＲ系统的总体方案 设计和论证工作，于１９９８年研制成功星载ＳＡＲ系统模拟样机，雷达样机工作在 Ｌ波段，图像分辨率为５ｍＸ５ｍ，采用数字记录、数字成像的方法。于此同时， 该所还开展了高分辨率机载ＳＡＲ系统的研制，以及双频多极化多模式星载ＳＡＲ 系统、小卫星ＳＡＲ系统等研究。 此外，国内主要的ＳＡＲ研究单位还有中电科技集团公司１０所、１４所、３８ 所，以及中航集团６０７所等多家单位。目前，对ＳＡＲ系统（包括固定翼飞机、无 人机以及星载平台等）的研究以及设备的研制，已经列为国家“十五”以及“十 一五”规划中，相信在不久的将来，我国自行研制的ＳＡＲ系统将会全面应用于卫 星、固定翼飞机、无人机以及飞艇等各种平台上。 １．２ ＳＡＲ原始数据压缩技术的目的及发展概况 １．２．１ ＳＡＲ原始数据压缩的目的 通常，ＳＡＲ的观测结果有两种下传方式：一种是先对数据实时成像，然后将 图像下传；或者是将ＳＡＲ接收的数据直接下传至地面接收站再进行实时或非实时 成像。前者需要在机上或星上配备信号处理机等设备，这会增加系统载荷，并且 硬件方面的限制使得机载或星载ＳＡＲ难以实现高精度的实时成像；而后者只需在 机上或星上装载雷达射频单元和简单的信号处理单元，可减轻系统负荷，且地面 ＳＡＲ信号处理机的复杂度不受限制，可以通过精确算法实现高精度成像。就我国 目前实际情况来说，后者的研究更具现实意义。 第一章绪论 在这里，我们说的数据是指ＳＡＲ原始数据，即是指在雷达系统中，射频单元接收到的雷达回波信号经混频至零中频后，由Ａ／Ｄ单元进行模数转换后得到的复 采样数据（参见图２．２）。 一个星载ＳＡＲ系统中，每个通道（Ｉ和Ｑ通道）的数据率与脉冲重复频率 （ＰＩ强）、回波的采样数及每个采样的量化比特数成正比。因此，ＳＡＲ原始数据 的数据率口可表示为【６】： 式（１－１）其中％，为过采样因子，通常选择１．１～１．４之间：噩为回波信号的基带频宽； ‰为数据量化的位数（为了真实反映地域内的地貌特征，必须选取足够多的位数， 减少量化噪声）；Ｌ为回波信号的时间宽度（不同视角下的Ｃ不同）；厶为脉 冲重复频率。 参考典型的星载ＳＡＲ系统参数：口。＝１．２、耳＝２０ＭＨｚ、ｎｂ＝８ｂｉｔｓ／ｓａｍｐｌｅ、瓦＝ ４７１ｕｓ、岛＝１５００Ｈｚ，代入式（１－１）得Ｄ，＝２７１Ｍｂｐｓ。而最近发射的ＲＡＤＡＲＳＡＴ－２ 的固态存储器为３８４Ｇｂｉｔｓ，下传链路是每个通道１０５Ｍｂｐｓ。由此可见，要达到这 么高的传输率，必须要有体积很大的发射天线子系统，但这是星载ＳＡＲ平台难以 从硬件上实现的，故只有从降低ＳＡＲ原始数据数据率方面考虑。由式（１．１），降低 数据率Ｄ，的方法可以有： １．降低厶或者％：会带来方位向模糊，除非使用方位向更长的天线才可能 降低方位向模糊； ２．减小盈：会降低系统的空间分辨率； ３．减小瓦（即减小波束视角或入射角）：会增加图像的几何失真，减少测绘 带宽，增加混叠效果； ４．减少％：会增加量化噪声，恶化脉冲响应函数（１ＲＦ），降低系统动态范 围和辐射分辨率。 基于上述原因，以降低每个Ａ／Ｄ采样后数据的量化位数为原则的原始数据压 缩算法成为减轻数据传输和存储系统压力的重要手段。因此，如何有效的对星载 ＳＡＲ原始数据进行压缩，成为了星载ＳＡＲ系统设计面临的一个重要问题。 １．２．２ ＳＡＲ原始数据压缩技术的发展概况 就在ＳＡＲ技术开始应用之后，人们在２０世纪７０年代开始了ＳＡＲ原始数据 压缩技术的研究。 １９７６年，Ｇ．Ｗ．Ｚｅｏｌｉ从信息论的率失真理论出发，将ＳＡＩｌ看成一个通信系 统，假设ＳＡＲ回波为零均值高斯分布信号，在均方误差保真度准则下推导了给定 基于成像的ＳＡＲ原始数据压缩算法研究输出图像信噪比时数据率的下界，也就是指出了在一定条件下数据压缩效果的界 １９７７年，Ｒ．Ｇ．Ｌｉｐｅｓ和Ｓ．Ａ．Ｂｕｔｍａｎ研究了采样和量化对ＳＡＲ图像质量的影响，得出每样本的量化比特数可以适当减少但会增加量化噪声的结论，并且指出， 当比特误码率小于２。７时，量化对ＳＡＲ图像质量基本没影响。 二十世纪八十年代中期，针对星载ＳＡＲ原始数据实时压缩提出了分块浮点量 化（ＢｌｏｃｋＦｌｏａｔＰｏｉｎｔ Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ，简称ＢＦＰＱ）和分块自适应量化（ＢｌｏｃｋＡｄａｐｔｉｖｅ Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ，简称ＢＡＱ）算法，并分别被应用于美国Ｍａｇｅｌｌａｎ金星探测器任务 和美国航天飞机成像雷达ＳＩＲ．Ｃ任务中。事实上，到目前为止也只有这两种方法 被应用于实际工程中，主要的原因是它们的硬件实现比较简单。随后出现了一系 列对ＢＡＱ进行改进的算法，比如模糊块自适应量化（ＦＢＡＱ）算法，旨在弥补实 际原始数据分布与严格高斯分布之间的差异。 二十世纪八十年代后期，人们考虑将ＢＡＱ算法推广到变换域，并根据ＳＡＲ 原始数据的相位相关性，得出只有较大的数据块在变换域才满足高斯分布的结论。 Ｂｅｎｚ等人提出了可在工程中使用的三种变换方法：ＦＦＴ、ＤＣＴ和ＷＨＴ变换。其 中，ＦＦＴ．ＢＡＱ算法对高能量点和低能量点分别使用较多和较少的位数编码，并且 忽略处理带宽以外数据：而小波变换则因其在时域和频域能同时具有良好局部性 及可对高频成分进一步分解的特点，在ＳＡＲ原始数据压缩中也得到了很好的应 用。由信息论和通信理论，即使在输入是不相关的随即序列的情况下，矢量量化 的性能也总优于标量量化，从而提出了时域内基于矢量量化的ＢＡＱ算法—— ＢＡＶＱ算法。 此外，ＳＡＲ原始数据间的相关性很差，导致了对其进行压缩的困难性。如果 设法增强数据之间的相关性，即压缩之前对原始数据先进行“聚焦”，压缩算法 的性能会有较大的提高，因此出现了距离向聚焦算法。但是，原始数据的完全“聚 焦”需要巨大的运算量和存储量，在实际工程中还很难实现。“聚焦”通常分为 距离向聚焦和依赖距离向的方位向聚焦两步，其中后者对硬件的运算量和存储量 的要求很高，而前者因其等价于一个与发射脉冲相匹配的线性滤波器而较易用硬 件实现，因此通常距离向聚焦算法仅执行第一步聚焦。最近，ＳＡＲ原始数据压缩 的热点集中在用Ｔｒｅｌｌｉｓ码量化经过距离向聚焦处理的数据上。 参考文献［６］ｑａ对现有的ＳＡＲ原始数据压缩算法进行了总结，如下面的表１．１ 所示。其中前三个算法直接对原始数据进行压缩，而后三个算法则先对原始数据 进行预处理然后再压缩。从表中可以看到，ＢＡＱ和ＢＡＶＱ是ＳＡＲ原始数据压缩 算法中最基本的两种，前者将在本文第四章中进行讨论。 第一章绪论 表１．１ ＳＡＲ原始数据压缩算法总结 算法名称 特点概括 注释 ＢＡＱ 最简单，最早提出并被应用 对运算量和存储量要求最低 于实际ＳＡＲ工程的算法， （块自适应量化） 是其它压缩算法的基础 ＢＡＶＱ 用矢量量化取代ＢＡＱ算法 矢量量化的码表需要提前设 中的标量量化，取得了较好 计，运算复杂度随着矢量的 （块自适应矢量量化） 的压缩效果 长度呈指数增长 ＦＢＡＱ 估计原始数据的分布与理 硬件实现较为复杂 想高斯分布之间的近似程 （模糊自适应量化） 度，利用模糊逻辑控制量化 器的输出 ＦＦＴ—ＢＡＱ 当取的数据块较大时，原始 因为频域ＳＡＲ数据能量分布 数据二维ＦＦｒ后仍满足高 的条带性，不降低图像的质 （频域块自适应量化） 斯分布，故对变换后的数据 量就可以获得约１５％的压缩 仍可使用ＢＡＱ算法 率；但二维ＦＦＴ对运算能力 和存储能力的要求很高 ＷＴ—ＢＡＱ算法 原始数据先做小波变换，再 与ＦＦＴ变换比，小波变换在 （小波变换块自适应 通过ＢＡＱ算法进行压缩 时域和频域能够同时具有良 好的局部性，并且对高频成 量化） 分通过逐渐精细的时域尺 度，可以聚焦到图像的任意 细节 Ｒａｎｇｅ—ＦｏｃｕｓＢＡＶＱ 先对原始数据进行不完全 是完全聚焦处理的一种折中 （距离向聚焦自适应 聚焦处理——距离向聚焦， 处理算法，既提高了压缩性 再用可变长矢量码表进行 能，又能满足硬件要求 矢量量化） 量化 我国国内对ＳＡＲ原始数据压缩的研究始于“九五’’期间电子科技大学的ＳＡＲ 原始数据压缩技术的研究，目前对ＳＡＲ原始数据的研究已取得了相当的成果。 １．３本文工作内容及安排 本文工作的主要目的是研究基于ＳＡＲ成像的ＳＡＲ原始数据压缩算法，即从 应用层面上研究对ＳＡＲ原始数据进行压缩的方法。这是因为ＳＡＲ接收原始数据 之后的最终目的是对这些数据进行成像处理，得到二维或三维地表信息。 基于上述原因，本文的内容安排如下： 基于成像的ＳＡＲ原始数据压缩算法研究第一章介绍了国内外ＳＡＲ及ＳＡＲ原始数据压缩技术的发展概况，并指出了 本文研究工作的目的； 第二章介绍合成孔径雷达及其成像的理论基础； 第三章结合点目标仿真实验详述了目前应用最多的两种ＳＡＲ成像算法：ＲＤＡ 算法和ＣＳ算法，并提出一种在方位时域进行距离徙动校正的方法； 第四章介绍数据压缩和量化的基本理论知识，在分析了ＳＡＲ原始数据统计特 性的基础上，详细介绍了最基本的ＳＡＲ原始数据压缩算法——ＢＡＱ算法，同时 给出了ＳＡＲ原始数据压缩算法性能的评价方法； 第五章针对相位信息对于ＳＡＲ成像更具研究意义的特点，采用一种分别对幅 度和相位进行量化的ＳＡＲ原始数据压缩算法，并通过对点仿真原始数据的实验对 算法性能进行评价。 第七章为对全文工作的总结和展望。 第二章合成孔径雷达理论基础 第二章合成孑Ｌ径雷达理论基础２．１ＳＡＲ系统 按照空间位置的不同，ＳＡＲ系统通常分为雷达系统（飞行平台）、数据传输 系统以及地面处理系统三大部分，如图２．１所示。其中，飞行平台中的雷达系统 （机载或星载）是整个ＳＡＲ系统的核心，承担着获取信息的任务，它的主要工作 流程是：发射电磁信号，接收目标的回波信号，对回波信号进行必要的处理，然 后将原始数据通过空中平台的数据传输设备向地面处理系统传送。地面处理系统 接收数据传输设备下传的原始数据进行成像或后处理，生成数据产品。 空中平台 西藏？？。００霹－—薯誓？一乃暑翟 地面接收设备Ｈ噤髫地面处理系统 图２．１ ＳＡＲ系统框图 若按ＳＡＲ系统获取和处理信息的时序，则ＳＡＲ系统可分为发射、接收、数 据下传和数据处理四个阶段。 具体来说，ＳＡＲ雷达系鲥６】按功能可分为天线子系统、射频子系统、高功放 子系统、数据子系统、定时与控制子系统和电源子系统。 ＳＡＲ数据子系统（以星载为例）与射频子系统、定时与控制子系统相连，其 原理框图如图２．２所示，其功能包括产生Ｃｈｉｒｐ调频脉冲、解调、数字化回波信 号及向卫星平台传输格式化数据。其中，在数字化之前所有Ｉ、Ｑ信号均需进行 低通滤波，一般选Ａ／Ｄ字长为８ｂｉｔ，而Ａ／Ｄ转换之后的原始数据量很大，不论对 传输还是存储都不利，所以在做进一步处理之前需要对原始数据进行压缩，将压 缩后的数据按规定格式打包后送至缓存器。数据子系统提供两套数据总线，将数 据存在高密度存储设备上或向地面传输，且在存储或传输时还要附加上数据获取 ｌｏ 基于成像的ＳＡＲ原始数据压缩算法研究 的时间、校准信号和工程遥测信息等。本文中所说的ＳＡＲ原始数据压缩就是处于 数据子系统中的一个环节。 接控制子系统二二二二二二］定时器广———＋任例旧弓图２．２数据子系统的原理框图 ２．２ＳＡＲ成像基础 作为一种目前广受欢迎的航天航空手段，ＳＡＲ具有以下的工作特点：天线相 对于目标以确定规律运动，这是ＳＡＲ工作的基础，舍此不能获得高的方位分辨率； ＳＡＲ的理论方位分辨率为天线长度的一半，与目标距离、速度或波长等因素无关， 这也是ＳＡＲ系统最显著的特点；ＳＡＲ的距离向分辨率为ｃｈｉｒｐ带宽ＩＫ，ＩＺ的倒数； ＳＡＲ的作用距离与目标距离的三次方成反比，而普通雷达的作用距离则与目标距 离的四次方成反比。 此外，星载ＳＡＲ与机载ＳＡＲ相比，也如下特点：飞行高度高，天线波束照 射范围很大，ＳＡＲ的数据量将有几个数量级的扩大；飞行速度快，数据的更新率 也成数量级加快；地球自传造成的目标走动和大合成孔径引起的距离弯曲效应必 须在信号处理中消除或补偿：卫星轨道和姿态数据具有不确定性，为得到精确的 成像参数，通常引入从ＳＡＲ数据流自身中提取的这些参数的杂波锁定和自聚焦功 能；飞行速度快和覆盖范围宽，使速度模糊和距离模糊的互相制约关系更加严格。 第二章合成孔径雷达理论基础 ２．２．１ ＳＡＲ几何关系 这里主要考察收发共用天线的单基站雷达，其具体的雷达数据获取的空间几 何关系‘３】如图２．３所示。 图２．３ ＳＡＲ空Ｉ司几何关系 这里只简要说明其中几个主要术语： 目标：在这里是被ＳＡＲ照射的地球表面上的一个假想点，实际上雷达系统是对地球表面上的一个区域成像，但是为了建立ＳＡＲ等式，一般考虑 用地面上的单个点来代表。这样的一个点称为点目标或点散射体，简称为 目标或散射体。 ＞速度：分平台速度以（定义在地心转动坐标系中，即ＥＣＲ坐标系）和波 束速度吃。星载情况下，圪是轨道速度，圪是零多普勒线沿地球表面的 速度（即波束扫过地球表面的速度），对于一个高度为８００ｋｉｎ的卫星来 说，由于轨道圆周大于轨迹圆周，所以圪约比Ｋ小１２％；而机载情况下， 旷是飞机相对于地球的设计时速，由于在机载ＳＡＲ几何中地球弯曲很小， 可以假设圪＝ｔ。 最短距离Ｒ：零多普勒线经过目标时雷达到目标的距离。 １２ 基于成像的ＳＡＲ原始数据压缩算法研究 ＞距离尺：分斜距和地距，前者沿雷达视线方向测量，后者沿地面测量。所 有ＳＡＲ处理中，距离默认为斜距。ＳＡＲ处理中最重要的关系是点目标至 传感器的瞬时距离，该距离决定了信号的相位特性。 ＞方位向：在ＳＡＲ处理中，该方向与ＥＣＲ坐标系下传感器的速度矢量一致。 ＞距离横向：与雷达视线正交的方向。在条带ＳＡＲ中，由于斜视角通常都 很小，距离横向分辨率与方位分辨率没有明显区别。一般使用“方位分辨 率”的定义。 ＞斜视角色。：斜距矢量与零多普勒平面之间的夹角。 在这里，还要说明ＳＡＲ的两个二维空间：信号空间和图像空间。信号空间包 含接收的ＳＡＲ数据，而图像空间包含处理后的数据。在信号空间中，距离测量的 是雷达天线与地面目标的间隔，存于ＳＡＲ处理器输入信号空间中的目标轨迹依据 各自的距离和波束中心穿越时刻被定位，而目标在图像空间中则被聚焦于与其零 多普勒时刻相对应的位置。 （ａ）数据的获取 （ｂ）ＳＡＲ信号空间 （ｃ）ＳＡＲ图像空间 图２．４ ＳＡＲ系统和处理器中不Ｉ司点的距离定义 图２．４示意了输入信号空间内的距离和经过零多普勒压缩后的图像距离之间 的区别。图２．４（ａ）显示的是具有四个地表点目标的自然坐标系。与图２．３一样假设 为前斜视，但不同之处是这里天线为左视。雷达沿方位向移动，波束中心同时经 过目标Ａ和Ｂ，然后经过目标Ｄ，最后经过目标Ｃ。 图２．４（ｂ）示意了存于ＳＡＲ处理器输入信号空间中的目标轨迹，目标依据各自 的距离（水平方向）和波束中心穿越时刻（垂直方向）被定位。其中，距离月’是 相对于由距离延迟ｆ－ｊ（ＲＧＤ）决定的第一个采样而言的： Ｒ＝Ｒ’＋ＲＧＤ 式（２．１）其中，ＲＧＤ是从脉冲发射到第一个回波采样之间的时间延迟，ｃ＝２．９９７９２５ １０８ｍ／ｓ。 图２．４（ｃ）中，目标在图像空间中被聚焦于与其零多普勒时刻相对应的位置， 此时距离位于零多普勒方向（见图２．３中的Ｒ）。因为零多普勒时刻与天线斜视 第二章合成孔径雷达理论基础 １３ 角无关，所以最终图像中的目标位置并不依赖于斜视角。距离变量鹾是相对于处 理后的第一个采样而言的，对于一个特定目标，其最短斜距为 Ｒ＝＋ＲＧＤ 由图２．４（ｃ）可知，ＳＡＲ处理产生的是斜距一方位坐标系下的图像。通常需要将图像重采样至符合地图或光学传感器规范的坐标系，即距离轴和方位轴具有相 同的比例尺度，这时就要用到斜距到地距的转换。 ２．２．２距离等式 传感器与目标之间的斜距Ｒ是ＳＡＲ处理中最重要的参数，它随方位时间而变 化。当传感器随着雷达平台的移动不断接近目标时，尺随脉冲逐渐减小；当传感 器经过目标后，ＪＲ又随脉冲逐渐增加。其中最小的距离为Ｒ。 距离的变化会带来两点重要的影响：距离的变化导致不同脉冲之间的相位调 制，这是ＳＡＲ处理获得高分辨率的必要条件；同时它也会导致计算机内存中的接 收数据扭曲，即距离徙动（ＲＣＭ），这种距离／方位的耦合是ＳＡＲ处理中必须加 以考虑的。 斜距Ｒ可用距离等式来定义。精确的距离等式需要建立传感器运动模型，这 还得考虑地面或目标的运动模型，但是，在大多数情况下只要适当选择传感器速 度，就可以使用图２．３所示的简单几何关系，此模型下的距离等式为双曲线形式。 假设速度为Ｋ，则图２．３中距离Ｘ等于Ｋ，７，其中，７为相对于最近点位置的方位时 间。根据毕达哥拉斯定律，传感器到目标点的距离尺（７７）为： 对于机载情况，１Ｉ为飞机的设计时速１Ｉ。对于星载情况，由于轨道和地表都是弯曲的，矿不再是物理速度，而是为了 使实际距离等式符合双曲模型式（２．２）而选定的一个虚拟速度，称为等效雷达速度。 Ｋ是沿距离变化的，这也是星载与机载的一个重要区别，其数值介于ｌ和圪之间。 式（２．３）是Ｋ的一种近似表示式，对于某个目标，以是常数。 ２．２．３ＳＡＲ距离向信号 在距离向，雷达发射线性调频信号，即ｅｈｉｗ信号。在时域中，～个理想线 性调频脉冲的持续时间为１秒，振幅为常量，中心频率为厶Ｈｚ，当厶为０时， 其复数形式为： １４ 基于成像的ＳＡＲ原始数据压缩算法研究 式（２４）＝ｑ（ｆ）ｅｘｐ｛ｊ（２ｉｔｆｏｒ＋ｌｒＫｒｔ２）｝ 其中，墨为线性调频率，单位为Ｈｚ／ｓ；脉冲的相位矽（ｆ）由上式中指数项的幅 角给出，它是时间的二次函数，单位为弧度。 矽（ｆ）＝２ｘＬｔ＋万墨ｆ２ ｄｔ２７ｒ ｄｌ 其单位为Ｈｚ。这说明频率是时间的线性函数，其斜率为Ｋ，故称为线性调频信号。调频率的符号取决于系统设计，当其为正时称正扫频，为负时称负扫频。 信号的带宽罡是指主要ｃｈｉｒｐ能量占据的频率范围，或者为信号的频率漂移 （实信号中只需考虑正频率），它决定了距离分辨率和采样率，它等于ｃｈｉｒｐ斜 率及其持续时间的乘积： 耳＝Ｉｒｒｌｒ，． 式（２－７） 单位为Ｈｚ。当接收信号被调频采样时，为避免混叠，复采样率Ｆ必须大于 带宽耳。距离过采样率％．，等于采样率除以信号带宽，在实际中，它通常介于 １．１一１．２之间。故距离复采样率为： Ｃ＝％，，Ｉｒｒｌｒ ＴＢＰ＝ｌｒｌｒ，．２式（２－１０） 该参数是无量纲的。ＴＢＰ可以表征信号的过零点数：当五为０时，信号的过 零点数约为ＴＢＰ的一半：当五不为０时，过零点数则会大于ＴＢＰ／２。 下面说明在距离条带内，ＳＡＲ数据是如何获取的，如下图２．５所示。雷达波 束在俯仰平面内具有一定的３ｄＢ宽度，称为俯仰波束宽度，这个波束覆盖了图２．５ 中从近距点到远据点之间的地面区域（在距离向上）。在某一特定时刻，脉冲范 围由图中两条虚线圆弧限定。 第二章合成孔径雷达理论基础 近距点（时间ｔ１） 远距点 （时间乞） 图２．５侧视雷达３（Ｂ俯仰波柬宽度以及宙达脉冲沿同心球面向外传播的不恿图 脉冲以光速Ｃ沿同心球面向外传播。图２．５中位于下方的虚线圆弧表示脉冲从 天线发射后经过时间厶到达地面近距点，在不到Ｉｒｅｓ后的如，脉冲结束边缘经过 远距点。这样，在近距点和远距点之间的每个点都被波束持续照射了Ｚ时间。但 是，在任一时刻，只有部分波束覆盖区被图２．５中脉冲开始边缘和脉冲结束边缘 之间所包含的脉冲照射，并且该区域以Ｖｓｉｎ包倍光速向外推进，其中谚为本地波 束入射角。任一照射时刻的反射能量是脉冲波形和照射区域内地面发射系数ｇ，的 卷积： 式（２－１１）反射能量在２‘￣２岛时间段内回到雷达接收天线‘之前几即时开 始采样，并在２ｆ２之后几Ｊ时结束采样，以此记录近距点与远距点之间的地面反 射（即为一个距离行）。 考察距雷达吃处的一个点目标，其后向散射系数‰的幅度为“，则上式中 的毋（ｆ）＝“万（ｆ一２兄／ｃ），其中２Ｒ。／ｃ为该点的信号延迟。由式（２－４）和式（２ １１） 可知，该点目标的接收信号为： 式中，ｌｆ，表示地表散射过程可能引起的雷达信号相位改变。由上式可看出，回波ｓ，（ｆ）包含了一个反映雷达载频的高频分量ｃｏｓ（２万厶ｆ）和由式（２．１２）中剩余 部分组成的低频分量。 １６ 基于成像的ＳＡＲ原始数据压缩算法研究 ２．２．４ ＳＡＲ方位向信号 ＳＡＲ系统中雷达发射的是相干脉冲，即每个脉冲的起始时间和相位都受到精 确的控制。随着传感器沿航迹前进，雷达按每隔１／ＰＲＦ秒不断地发射脉冲，其中 ＰＲＦ为脉冲重复周期。而当雷达不处于发射状态时，它接收地物反射回波。在机 载情况下，每个回波可以在脉冲发射间隔内直接接收到；但是在星载情况下，由 于距离过大，某个脉冲的回波要经过乱１０个脉冲间隔才能接收到，其脉冲间隔 数可由传感器几何关系确定。 在方位向，接收信号的是与反射信号在波形上一致的相干脉冲，同时还伴有 由于ＳＡＲ相对于目标运动而出现的多普勒频率，称这种多普勒信号为方位向信 号。接收信号的强度由方位向波束方向图决定，其单程方向图可近似为一个ｓｉｎｃ 函数。 下面介绍几个重要的方位向参数： ＞波束中心穿越时刻珑：，７，：一—Ｒｏ ｔａｎ—谚ｑｃ：一些坐堕 式（２．１３） ＞多普勒带宽：吃：Ｏ．８８６—２Ｖ．ｃｏ—ｓ ０ｑｘ 目标照射时间：是目标处于３ｄＢ波束范围内的时间宽度：Ｔ。＝０．８８６蒜‰ ＞方位向调频率：是方位向频率或多普勒频率的变化率： 式（２—１５）式（２—１６） 式（２—１７） 第二章合成孔径雷达理论基础 其中方位向频率为２／五乘以距离的一阶导数。它决定了方位匹配滤波器的 相位，直接影响到ＳＡＲ图像聚焦效果。 ＞方位向分辨率： 式（２－１８）＞合成孔径长度： ２．２．５ ＳＡＲ二维信号 式（２一１９）ＳＡＲ的接收数据存放于二维信号存储器中。雷达首先对发射脉冲的回波信号 进行采样，采样值沿水平距离轴被记录；在方位向，由于发射脉冲的离散性质， 信号从一开始就是时间离散的，故二维信号存储器中的方位向采样值沿着垂直方 位轴被记录。 在采样之前载频必须通过正交解调去除回波信号中反映雷达载频的高频分 量。从反射系数为４的点目标处接收到的经解调后的ＳＡＲ基带信号为 ％（ｆ，ｒ１）＝４ｑ（ｒ－２Ｒ（ｒ１）／Ｃ）ｒ－ｏ．（刁一仉）