SAR定标中角反射器的研究

InSAR中人工角反射器研究摘要：传统的差分干涉测量（DInSAR）受到时间和空间失相干以及大气效应影响，在应用上受到很大限制，人工角反射器（CR）在SAR图像上能够显示稳定的、清楚的、较高的振幅信息，特别适合于低相干区域的形变监测，近年来得到了广泛的应用。

本文基于西安市布设的三面角反射器，研究了城市中角反射器的识别问题，同时应用CR对地理编码后的影像通过仿射模型进行了校正，最后求解了CR点间的形变量。

关键词：InSAR 人工角反射器地理编码 LAMBED 地表形变1 引言差分合成孔径雷达干涉测量技术（DInSAR)在最近10来年有了很大的发展。

但是，由于时间和空间的失相干以及大气效应的影响，传统的差分干涉测量的应用受到很大的限制。

基于此，一些学者提出了利用离散的、相位稳定的目标点作为研究对象的新技术[1]。

人工角反射器（CR）由于可人为地控制其几何形状、尺寸、结构和安放位置，因此在SAR图像上显示出稳定的、清楚的、较高的振幅信息，能够实现在低相干区域进行InSAR技术监测地表微量形变的潜力，近年来得到了广泛的应用和发展。

CR被安装在研究区域，雷达入射光线照射到CR相互垂直的两个或三个表面，经过几次反射，入射光线将沿原路径的逆方向反射回去，在图像上形成十字丝形状的亮点，亮点尺寸和亮度宽度均为一个分辨单元[2]。

目前，许多InSAR机构已经开始研究利用CR来探测城市地表微量形变、滑坡变形监测等，也相继布设了一系列的CR点。

然而很多时候在SAR图像上找不到相应的CR点，特别是在城市布设的CR点，由于周围地物的强反射特性，很难准确识别出真正的CR点。

为此，需要专门对城市布设的CR点做探测研究。

同时，CR本身被当做地面控制点，还可以对地理编码后的结果进行校正，以满足SAR图像平面上的精度要求。

基于CR原理求解形变量的理论目前还处于研究阶段，其中的难点就是CR点的相位解缠问题，LAMBED法可以快速准确求解出GPS整周模糊度,在CR 解算中同样可以采用这种方法来解决相位缠绕问题[3]。

SAR成像电子对抗技术综述纪朋徽;代大海;吴昊;廖斌;王雪松【摘要】未来的合成孔径雷达(SAR)分辨率越来越高,单一雷达的成像模式越来越灵活多样,大场景、多模式和高分辨是电子对抗面临的环境,相应的干扰技术应及时跟进.介绍了现阶段雷达成像系统的研究状况,在此基础上介绍了传统的雷达成像干扰技术和新型的成像干扰方法,并着重对有源干扰中的卷积调制干扰的改进算法、微动调制干扰、间歇采样转发干扰和复合调制干扰进行了分析.对SAR干扰效果评估做了简要分析,并对成像干扰技术做了展望.对雷达成像干扰技术的研究具有一定的借鉴意义.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2019(049)006【总页数】6页(P508-513)【关键词】合成孔径雷达;干扰;干扰效果评估;有源干扰【作者】纪朋徽;代大海;吴昊;廖斌;王雪松【作者单位】国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室, 湖南长沙 410073;国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室, 湖南长沙 410073;国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室, 湖南长沙 410073;国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室, 湖南长沙 410073;国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室, 湖南长沙 410073【正文语种】中文【中图分类】TN9570 引言雷达自诞生以来，针对其干扰的研究就一直在继续，并且随着雷达抗干扰技术的发展而不断发展。

雷达干扰和抗干扰始终是矛与盾的关系，一种新型雷达或新抗干扰技术出现，针对它的干扰技术也就随之而来。

雷达干扰和抗干扰这一矛盾，不断推动着雷达技术向前发展。

当前，战争已经进入了信息化时代，最近的几场局部战争表明，雷达对抗在其中发挥着越来越重要的作用。

不仅在战时，和平年代雷达对抗也从没有停歇。

谁掌握先进地雷达对抗技术，谁就能在对抗中取得优势。

因此，雷达对抗技术的研究一直获得国家的大力支持。

角反射器雷达反射特性研究发表时间：2020-09-27T11:21:17.463Z 来源：《中国电气工程学报》2020年5期作者：董士崔[导读] 介绍了角反射器的概念和作战使用方法董士崔（中国船舶集团有限公司第七一○研究所，湖北宜昌 443003）摘要：介绍了角反射器的概念和作战使用方法。

以基本的三面角反射器RCS特性和具有强散射特性的三种复杂角反射器为研究对象，研究了角反射器的RCS分析方法。

关键词：角反射器；RCS分析方法；作战使用；雷达反射特性研究0 引言角反射器是以舰（机）载搜索雷达为主要作战对象，实行假目标迷惑干扰，使其提供错误的目标指示，增加敌反舰导弹的初始瞄准误差；在复杂作战海域的电磁环境中，对敌指挥控制系统造成战术混淆。

角反射器也可以反舰导弹为作战对象，配装国内大、中、小型各类水面舰船，主要目的是对抗窄脉冲、极化捷变等反舰导弹。

角反射器在厘米波和毫米波段都有较好的雷达反射面积，可单独作战或也可配合厘米波弹、毫米波弹使用，可较好的对抗新体制雷达导引头，同时解决干扰资源不足的问题，是对无源对抗体系的完善。

角反射器采用舰载管式投放，投放后迅速充气后展开，可长时间漂浮于水面，形成有效的雷达反射目标。

1 研究对象为了分析角反射器雷达反射特性，我们把研究对象分为两类，第一类是基本的三面角反射器RCS特性研究，分别为标准弧形、标准直弦边、角度内缩3o、角度外扩3o等三面角反射器，如图1和图2 所示：2 角反射器RCS分析方法在角反射器雷达反射特性的计算中，根据目标不同部件、不同特征在高频区的散射机理，计算分析采用“物理光学法PO+（物理绕射理论PTD+等效电磁流法ECM）+射线追踪法SBR”的综合分析方法。

该方法用PO计算目标一次散射的贡献，用(PTD+ECM)组合方法计算目标上棱边、缝隙的电磁散射，用SBR技术考察多次、耦合散射的贡献，最后按相位进行叠加得到目标的雷达散射截面积RCS。

2.1基本形状角反射器RCS计算（1）极化特性以直弦边三面角反射器为例，我们以频域均值的比较曲线和某状态下的RCS比较曲线作为示例，研究结果表明极化状态对我们所研究的强散射三面角目标的RCS特性影响几乎可以忽略。

InSAR中角反射器的识别策略研究杨魁;陈楚;张鑫鑫;吴正鹏【摘要】According to the corner reflector characteristics with high reflectivity and strong stability ,an identification strategy from coarse-to-fine is advanced .Corner reflector is approximately identified by pre-processing;its position ac-curacy is improved by visual interpretation;and its precise location is extracted through the statistical analysis in spatial and temporal.Cosmo data is used to verify the identification strategy ,and the precise location of seven corner reflectors are recognized .Then from theory analysis and experiment result ,the identification strategy is very effective .%根据人工角反射器高反射率、强稳定性的特点，提出由粗到精的识别策略，基于预处理实现角反射器的粗识别，通过目视解译优化角反射器的位置，利用其时空特点开展统计分析提取出精确的位置。

并利用Cosmo数据为例对识别策略进行了实验研究，有效地识别角反射器的精确位置信息，从而验证了本文角反射器识别策略的有效性。

【期刊名称】《城市勘测》【年(卷),期】2014(000)006【总页数】4页(P10-13)【关键词】角反射器;识别;统计分析【作者】杨魁;陈楚;张鑫鑫;吴正鹏【作者单位】天津市测绘院，天津 300381;天津市测绘院，天津 300381;天津市测绘院，天津 300381;天津市测绘院，天津 300381【正文语种】中文【中图分类】P234.4星载雷达干涉测量在过去的20年里有很大的发展,尤其是PSInSAR技术的提出,通过对可靠稳定的永久散射体进行时间序列上的分析,来获取高密度、高精度的地面沉降信息,使得InSAR技术成为地面沉降监测的重要技术手段之一。

星基sar角反射器原理星基SAR（Synthetic Aperture Radar）角反射器是一种被动式雷达系统，利用星载天线阵列和地面散射中心点的特性来获取地面目标的高分辨率图像。

本文将以星基SAR角反射器原理为标题，介绍其工作原理和应用。

一、引言星基SAR角反射器是一种利用星载雷达技术的高分辨率成像系统。

它通过星载天线阵列接收地面信号，并通过相干处理和合成孔径技术获取高分辨率的地面图像。

与传统的地面SAR相比，星基SAR 角反射器具有更高的分辨率和更大的覆盖范围，可以实现对全球各地的地面目标进行高精度监测和成像。

二、星基SAR角反射器工作原理星基SAR角反射器的工作原理主要包括以下几个步骤：1. 星载天线阵列接收地面信号：星基SAR角反射器通过星载天线阵列接收地面目标散射的雷达信号。

天线阵列的设计和布局直接影响到系统的分辨率和覆盖范围。

2. 相干处理：接收到的雷达信号经过放大、滤波等处理后，进行相干处理。

相干处理是通过计算不同时间和角度上接收到的雷达信号之间的相干性来提高图像质量。

3. 合成孔径成像：相干处理后的信号通过合成孔径成像技术进行图像重建。

合成孔径成像是通过对多个接收到的信号进行叠加处理，模拟一个大的孔径，从而获得高分辨率的地面图像。

4. 地面目标反射特性提取：通过分析地面目标反射的雷达信号，可以提取出地面目标的反射特性，如散射中心点、散射系数等。

这些信息可以用于地质勘探、农业监测、环境监测等领域。

三、星基SAR角反射器应用星基SAR角反射器具有广泛的应用前景，主要包括以下几个方面：1. 地质勘探：星基SAR角反射器可以对地下油气资源进行探测和勘探，通过分析地下目标的反射特性，可以判断地下储层的类型、位置和厚度等信息，为油气勘探提供重要依据。

2. 农业监测：星基SAR角反射器可以对农作物的生长状况进行实时监测和评估。

通过分析农田的反射特性，可以获取作物的生长状态、叶面积指数等信息，为农业生产提供科学指导。

SAR定标中角反射器的研究张婷;张鹏飞;曾琪明【摘要】角反射器是合成孔径雷达(SAR)定标中使用最为广泛的无源点目标,开展角反射器的研究对于SAR定标有着十分重要的意义.本文采用融入多层次快速多极子算法(MIFMM)的矩量法(MoM),对角反射器的雷达散射截面(RCS)进行计算,对比几种常用角反射器的性能,确定不同尺寸三角面角反射器RCS最大值及相应的入射方向,分析加工尺寸、加工角度误差、入射角度偏差等对三角面角反射器RCS的影响,总结角反射器在设计制作和安装过程中应考虑的问题.本文的分析结果对设计角反射器和SAR定标具有重要的参考价值.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2010(000)003【总页数】6页(P38-42,70)【关键词】合成孔径雷达;定标;角反射器;雷达散射截面【作者】张婷;张鹏飞;曾琪明【作者单位】遥感与GIS研究所,北京大学,北京,100871;北京空间信息集成与工程应用重点实验室,北京100871;遥感与GIS研究所,北京大学,北京,100871;遥感与GIS研究所,北京大学,北京,100871;北京空间信息集成与工程应用重点实验室,北京100871【正文语种】中文【中图分类】TP791 引言合成孔径雷达(SAR)定标主要可分为辐射定标和几何定标两大类。

SAR辐射定标,就是标定SAR系统测量目标后向散射信号幅度和相位的能力的过程,也就是对雷达图像中的每个像素数据所代表的实际目标雷达截面积(RCS)进行标定,建立它们之间的对应关系。

辐射定标分为两部分：内定标和外定标。

内定标主要是使用内置设备的数据监测某些系统参数,如发射脉冲功率等。

外定标是指通过地面目标产生或反射的定标信号来标定雷达系统性能的过程,即外定标用已知散射特性的点目标和分布目标测量系统定标常数、系统传递函数等。

外定标需要一些已知散射特性的目标。

最经常使用的作为参考点目标的是无源角反射器,其优点是：结构简单、性能稳定、架设容易、成本低廉。

第１１期２０２３年４月江苏科技信息ＪｉａｎｇｓｕＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＮｏ １１Ａｐｒｉｌ，２０２３作者简介：吴铭飞（１９８８ ），男，江苏江阴人，工程师，博士；研究方向：桥梁变形监测技术㊂基于角反射器的越江大桥ＩｎＳＡＲ形变监测方法研究吴铭飞（上海城建城市运营（集团）有限公司，上海２０００２３）摘要：星载ＩｎＳＡＲ技术具有获取地表大范围㊁高精度形变位移信息的能力，已经成为对地形变观测的有效技术手段之一㊂文章将Ｃ波段ＳＡＲ影像用于越江大桥形变监测，利用角反射器提高监测结果可靠性与精度㊂以上海长江大桥作为监测对象，在大桥主桥和邻近区域安装４台角反射器，采用大桥区域时间跨度２０２０年９月至２０２２年３月的Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－１Ａ卫星影像，通过多时相ＩｎＳＡＲ分析技术，获得了角反射器所在位置大桥形变速率与时序变化情况㊂研究结果表明，本文提出的基于角反射器的越江大桥ＩｎＳＡＲ形变监测方法可以实现越江大桥高精度形变监测㊂关键词：ＩｎＳＡＲ；角反射器；越江桥梁；形变监测中图分类号：Ｕ４４６ ２㊀㊀文献标志码：Ａ０㊀引言㊀㊀合成孔径雷达（ＳｙｎｔｈｅｔｉｃＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ，ＳＡＲ）是自２０世纪５０年代开始发展的一种微波成像遥感技术㊂微波遥感可以穿透云雨，不受昼夜和气候的影响，能够实现全天时㊁全天候观测成像，甚至能够穿透植被和地表获取信息㊂另外，合成孔径技术极大改善了雷达成像分辨率，星载ＳＡＲ卫星被广泛应用于远距离㊁大范围的对地监测中，尤其在灾害监测㊁环境监测㊁海洋监测㊁资源勘查㊁农作物估产㊁测绘和军事等方面具有独特的优势㊂合成孔径雷达干涉测量（ＩｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｉｃＳｙｎｔｈｅｔｉｃＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ，ＩｎＳＡＲ）技术在近３０年内发展迅速，尤其是时序ＩｎＳＡＲ技术的提出，通过对永久散射体（ＰｅｒｍａｎｅｎｔＳｃａｔｔｅｒｅｒ，ＰＳ）的干涉相位时序分析，获取高密度㊁高精度的地表沉降信息，使得ＩｎＳＡＲ成为地表形变监测的主要技术手段之一［１－２］㊂ＩｎＳＡＲ形变计算的精度与可靠性很大程度上取决于ＰＳ点的相位相干性和信号稳定性，可以利用散射信号稳定㊁相干性高的角反射器（ＣｏｒｎｅｒＲｅｆｌｅｃｔｏｒ，ＣＲ）来提高ＰＳ点密度与ＩｎＳＡＲ形变监测计算精度㊂本文将对现有ＩｎＳＡＲ变形监测技术特点进行阐述与分析，以上海长江大桥为研究对象，利用越江大桥及周边区域布设的角反射器作为辅助手段，基于星载ＩｎＳＡＲ技术监测上海长江大桥结构变形，并对角反射器散射效果和越江大桥形变特征进行分析㊂１㊀ＩｎＳＡＲ变形监测技术原理㊀㊀ＩｎＳＡＲ技术基于时间测距成像机理，通过卫星上装载的两副ＳＡＲ天线同时观测（单轨双天线模式），或两次平行的观测（重复轨道模式），获得同一区域的重复观测数据，即单视复数影像对㊂由于两副天线和观测目标之间的几何关系发生变化，同一目标对应的两个回波信号之间产生相位差，由此得到的相位差影像通常称为干涉图，结合观测平台的轨道参数和传感器参数等可以获得地面高程信息［３］㊂在此基础上，若需进一步获得地面目标几何位置相对于ＳＡＲ传感器发生的变化（即形变），则需要去除干涉相位中平地㊁地形等因素对相位的影响，这个过程被称之为差分干涉测量（ＤＩｎＳＡＲ）㊂根据地形相位去除方法的不同，ＤＩｎＳＡＲ可以分为二轨法㊁三轨法和四轨法，其中以二轨法最为常见㊂近年来，越来越多的高分辨率ＳＡＲ卫星发射并投入使用，ＩｎＳＡＲ监测领域由宏观㊁大尺度的区域地表监测拓展至更微观㊁局部的城市基础设施监测㊂交通基础设施是人居环境的重要组成部分，其结构健康问题关乎市民出行安全㊂多时相ＩｎＳＡＲ（Ｍｕｌｔｉ－ＴｅｍｐｏｒａｌＩｎＳＡＲ，ＭＴ－ＩｎＳＡＲ）的出现与发展进一步提高了基础设施监测的精准化与精细化㊂时至今日，ＩｎＳＡＲ已经成为道路设施全天时㊁全天候㊁大范围㊁高精度变形监测的有效技术手段㊂２㊀基于角反射器的ＩｎＳＡＲ数据处理流程２ １㊀角反射器设计原理㊀㊀角反射器是ＳＡＲ定标中使用较为广泛的无源点目标，一般具有大且稳定的雷达散射截面积（ＲａｄａｒＣｒｏｓｓＳｅｃｔｉｏｎ，ＲＣＳ），其ＲＣＳ远大于周围环境的散射，并且表现出与雷达波长和角反射器尺寸无关的３ｄＢ波束带宽（见图１）㊂角反射器一般采用铝制金属面板，结构简单㊁性能稳定㊁架设容易㊁成本低廉，固定安装于待监测区域㊂由于角反射器的散射特征和空间位置稳定，不仅可以作为ＳＡＲ辐射标定参考目标，还可以作为几何参照物，用于几何定标和ＩｎＳＡＲ形变参考㊂图１㊀角反射器工作原理目前，使用的角反射器大多采用三条棱边等长的三面角结构形式㊂常见的角反射器有矩形三面角反射器㊁扇形三面角反射器和三角形三面角反射器，其性能参数如表１所示［４］㊂表１㊀三类角反射器性能参数类型ＲＣＳ最大值３ｄＢ带宽／（ʎ）平均ＲＣＳ矩形三面角反射器１２πｂ４／λ２２５０ ７ｂ４／λ２扇形三面角反射器１５ ６ｂ４／λ２３２０ ４７ｂ４／λ２三角形三面角反射器ｂ４／３λ２４００ １７ｂ４／λ２㊀注：ｂ分别为矩形角反射器的正方形边长㊁扇形角反射的扇形半径和三角形角反射器的直角边长；λ为工作波长㊂三角形三面角反射器的３ｄＢ带宽大于矩形和扇形三面角反射器，但其ＲＣＳ值小于另外两种角反射器（见表１）㊂相关研究表明，当入射角度变化时，三角形三面角反射器的ＲＣＳ值缩减速率最小，在较大的角度范围内可以获得较大的回波功率㊂在实际定标过程中，角反射器朝向不可避免偏离ＳＡＲ雷达波入射方向，必须保证角反射器在较宽入射角度范围内都能取得较大的ＲＣＳ㊂因此，三角形三面角反射器的使用最为广泛㊂本文亦选取三角形三面角反射器作为形变参考点进行形变监测解算㊂２ ２㊀ＩｎＳＡＲ数据处理方法㊀㊀干涉相位是ＩｎＳＡＲ处理分析的基础㊂在理想情况下，两幅ＳＡＲ影像的干涉相位只与参考面㊁地形及地表形变有关㊂但在实际观测过程中，两次观测期间的目标散射特性㊁观测视角㊁大气条件等都有可能发生变化，干涉相位受失相干㊁大气延迟㊁地形相位补偿误差㊁卫星定位误差㊁相位解缠误差等因素综合影响㊂为了消除上述误差对真实形变相位解算的影响，产生了以ＰＳ和ＳＢＡＳ技术为代表的ＭＴ－ＩｎＳＡＲ时序分析技术［５－６］㊂ＭＴ－ＩｎＳＡＲ技术对构成干涉相位的各相位分量进行建模，真实的干涉相位组成如下：φ＝φｆｌａｔ＋φｔｏｐｏ＋φｄｅｆｏ＋φｏｒｂ＋φａｔｍ＋φｎｏｉｓｅ式中：φ为干涉相位；φｆｌａｔ为平地相位；φｔｏｐｏ为地形相位；φｄｅｆｏ为形变相位；φｏｒｂ为轨道误差相位；φａｔｍ为大气影响相位；φｎｏｉｓｅ为噪声相位㊂基于差分相位信息建立相位函数模型，将φｔｏｐｏ地形相位㊁φｏｒｂ轨道相位以及φａｔｍ大气延迟相位从干涉相位中分离出来，得到φｄｅｆｏ形变相位，进而计算出地面各点的形变信息，其处理过程如图２所示㊂图２㊀ＭＴ－ＩｎＳＡＲ时序分析处理流程３㊀角反射器布设方式３ １㊀上海长江大桥简介㊀㊀上海长江大桥位于中国上海市，东起上海市崇明岛，上跨长江水道，北至长兴岛与陈海公路相接后，汇入向化公路跨线桥㊂大桥于２００４年１２月２８日动工兴建，于２００９年１０月３１日通车运营㊂大桥总面积３４ ２３万平方米，线路长１６ ６３千米，跨越长江部分正桥长９ ９７千米；桥面为双向六车道高速公路，设计速度１００千米每小时㊂大桥选择了独特的 人 字形结构斜拉桥造型，相应于桥塔构型，主梁采用了分离结构，是上海市地标性建筑㊂大桥所处位置与实景照片，如图３所示㊂３ ２㊀角反射器的安装㊀㊀为提高上海长江大桥ＩｎＳＡＲ形变监测精度，项目组在上海长江大桥及附近区域安装了４个三角形角反射器，角反射器直角边长为１ ２米㊂其中，一个布设于上海市长兴岛隧桥管控中心，编号ＣＲＣＸ，如图４ａ所示；另外，３个角反射器布设在长江大桥上，编号图３㊀上海长江大桥位置与实景为ＣＲ１，ＣＲ２和ＣＲ３，３个角反射器的现场安装情况分别如图４ｂ，４ｃ和４ｄ所示㊂图４㊀角反射器安装现场考虑到野外防风和防积水，角反射器上安装了电磁波可穿透的聚乙烯塑料材质盖板㊂此外，大桥上安装的角反射器设计了专门的固定支架，可在不损害大桥表面结构的情况下，将角反射器平稳地固定在桥梁上下行车道中间的隔离带和叠合梁上㊂为了达到对ＳＡＲ卫星发射微波脉冲最佳的反射效果，角反射器安装的朝向垂直于卫星航向，并通过调整倾角使得角反射器的中心指向线对准雷达微波的入射方向㊂４㊀基于ＭＴ－ＩｎＳＡＲ的上海长江大桥形变监测４ １㊀影像数据㊀㊀为了充分利用上海长江大桥及周边区域安装的角反射器，本文选用２０２０年９月 ２０２２年３月覆盖上海长江大桥的４４景Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－１Ａ卫星平台升轨ＳＬＣ单视复影像为数据源，观测模式为ＩＷ宽幅干涉，分辨率为５米ˑ２０米，极化方式为ＶＶ极化㊂选取２０２１年６月３０日的影像为ＰＳ处理主影像㊂本文采用由欧空局开发的ＳＡＲ影像处理软件（ＳｅＮｔｉｎｅｌＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＰｌａｔｆｏｒｍ，ＳＮＡＰ）进行影像数据处理，基于ＵＳＧＳ发布的３０米分辨率ＳＲＴＭＤＥＭ数据去除地形相位并进行地理编码，完成轨道校正㊁条带选择㊁主影像选取㊁配准与干涉图生成等处理步骤㊂辐射定标前后角反射器所在区域影像如图５所示㊂在强度影像中，角反射器区域表现为非常明亮的十字光斑，所在区域信噪比有极大的提升，可以作为稳定的干涉测量形变参考点㊂本文采用ＳｔａＭＰＳ进行时序分析与形变提取㊂ＳｔａＭＰＳ／ＭＴＩ（ＳｔａｎｆｏｒｄＭｅｔｈｏｄｆｏｒＰｅｒｓｉｓｔｅｎｔＳｃａｔｔｅｒｅｒｓ／Ｍｕｌｔｉ－ＴｅｍｐｏｒａｌＩｎＳＡＲ）方法由英国利兹大学Ｈｏｐｐｅｒ教授等学者于２００４年提出，该方法采用三维时空解图５㊀角反射器安装前后强度对比缠算法获取目标的时序形变信息，同时支持ＰＳ与ＳＢＡＳ处理方法，能提高时序ＩｎＳＡＲ在低相干区的监测能力㊂基于该方法，本文得到区域形变速率解算结果如图６所示㊂图６㊀区域形变速率４ ２㊀形变监测结果分析㊀㊀在默认情况下，ＳｔａＭＰＳ方法以解算得到的区域内所有ＰＳ点的 相位 形变 量平均值作为相对值，计算各点的相对形变量㊂为了更准确地获取越江大桥重点位置真实形变量，本文将长兴岛角反射器作为形变参考点，计算角反射器所在３处桥梁位置在２０２０年９月至２０２２年３月间的绝对形变量变化情况，结果如图７所示㊂由形变时序曲线图可见，ＣＲ１，ＣＲ２和ＣＲ３在监测期间内形变波动较小，形变区间基本处于以形变量０为对称轴ʃ１０ｍｍ范围内，符合正常运行状态下越江大桥形变变化特征㊂其中，ＣＲ１，ＣＲ２的形变波动范围比ＣＲ３更小，其主要原因是ＣＲ３安装于主桥斜拉桥段，相比于非斜拉桥段，斜拉桥形变状况更容易受温度㊁荷载变化影响㊂因此，利用角反射器可以实现对越江大桥形变的有效㊁高精度监测㊂监测结果表明，上海长江大桥主桥结构稳定，未产生明显的沉降趋势㊂图７㊀角反射器位置示意及形变曲线５　结论㊀㊀本文基于欧空局Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－１Ａ卫星平台２０２０年９月至２０２２年３月共４４景ＳＡＲ影像对越江大桥变形监测方法开展研究㊂以上海长江大桥为研究对象，在大桥主桥和周边区域安装角反射器，采用ＭＴ－ＩｎＳＡＲ时序分析技术，得到角反射器位置大桥形变监测结果，上海长江大桥结构稳定，无明显沉降位移趋势㊂研究结果表明，角反射器可以极大地增加监测位置的雷达反射信号强度，有助于提高越江大桥ＩｎＳＡＲ变形监测成果的精度和可靠性㊂本文提出的基于角反射器的越江大桥ＩｎＳＡＲ变形监测方法对于运营期特大型桥梁结构健康监测与安全风险管控相关工作具有借鉴意义㊂参考文献［１］何秀凤，高壮，肖儒雅，等．ＩｎＳＡＲ与北斗／ＧＮＳＳ综㊀㊀合方法监测地表形变研究现状与展望［Ｊ］．测绘学报，２０２２（７）：１３３８－１３５５．［２］李振洪，朱武，余琛，等．雷达影像地表形变干涉测量的机遇，挑战与展望［Ｊ］．测绘学报，２０２２（７）：１４８５－１５１９．［３］朱茂，沈体雁，黄松，等．基于ＣＯＳＭＯ－ＳｋｙＭｅｄ数据的水库边坡ＩｎＳＡＲ形变监测应用［Ｊ］．水力发电学报，２０１８（１２）：１１－２１．［４］张婷，张鹏飞，曾琪明．ＳＡＲ定标中角反射器的研究［Ｊ］．遥感信息，２０１０（３）：３８－４２．［５］路聚峰．时间序列高分辨率ＣＯＳＭＯ－ＳｋｙＭｅｄ影像地表形变监测研究［Ｄ］．阜新：辽宁工程技术大学，２０１７．［６］潘超，江利明，孙奇石，等．基于Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－１雷达影像的成都市地面沉降ＩｎＳＡＲ监测分析［Ｊ］．大地测量与地球动力学，２０２０（２）：１９８－２０３．（编辑㊀何琳）ＩｎＳＡＲｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｏｆｃｒｏｓｓ－ｒｉｖｅｒｂｒｉｄｇｅｂａｓｅｄｏｎｃｏｒｎｅｒｒｅｆｌｅｃｔｏｒＷｕＭｉｎｇｆｅｉＳｈａｎｇｈａｉＵｒｂａｎＯｐｅｒａｔｉｏｎＧｒｏｕｐ Ｃｏ． Ｌｔｄ． Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００２３ ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ ＳｐａｃｅｂｏｒｎｅＩｎＳＡＲｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｈａｓｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｔｏａｃｑｕｉｒｅｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅａｎｄｈｉｇｈ－ｐｒｅｃｉｓｉｏｎｓｕｒｆａｃｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄｈａｓｂｅｃｏｍｅｏｎｅｏｆｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｍｅａｎｓｆｏｒｔｅｒｒａｉｎｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ Ｃ－ｂａｎｄＳＡＲｉｍａｇｅｓａｒｅｕｓｅｄｔｏｍｏｎｉｔｏｒｔｈｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｒｏｓｓ－ｒｉｖｅｒｂｒｉｄｇｅ ａｎｄｃｏｒｎｅｒｒｅｆｌｅｃｔｏｒｓａｒｅｕｓｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓ．ＳｈａｎｇｈａｉＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒＢｒｉｄｇｅｉｓｕｓｅｄａｓｔｈｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｂｊｅｃｔ ａｎｄｆｏｕｒｃｏｒｎｅｒｒｅｆｌｅｃｔｏｒｓａｒｅｉｎｓｔａｌｌｅｄｏｎｔｈｅｍａｉｎｂｒｉｄｇｅａｎｄａｒｏｕｎｄｔｈｅａｄｊａｃｅｎｔａｒｅａｏｆｔｈｅｂｒｉｄｇｅ．ＵｓｉｎｇｔｈｅＳｅｎｔｉｎｅｌ－１ＡｓａｔｅｌｌｉｔｅｉｍａｇｅｓｏｆｔｈｅｂｒｉｄｇｅａｒｅａｗｉｔｈｔｉｍｅｓｐａｎｆｒｏｍＳｅｐｔｅｍｂｅｒ２０２０ｔｏＭａｒｃｈ２０２２ ｔｈｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｒａｔｅａｎｄｔｉｍｉｎｇｃｈａｎｇｅｓｏｆｔｈｅｂｒｉｄｇｅａｔｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｏｒｎｅｒｒｅｆｌｅｃｔｏｒａｒｅｏｂｔａｉｎｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｔｅｍｐｏｒａｌＩｎＳＡＲａｎａｌｙｓｉｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．ＴｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅＩｎＳＡＲｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｏｆｔｈｅｃｒｏｓｓ－ｒｉｖｅｒｂｒｉｄｇｅｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｒｎｅｒｒｅｆｌｅｃｔｏｒｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｃａｎｒｅａｌｉｚｅｈｉｇｈ－ｐｒｅｃｉｓｉｏｎｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆｔｈｅｃｒｏｓｓ－ｒｉｖｅｒｂｒｉｄｇｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ＩｎＳＡＲ ｃｏｒｎｅｒｒｅｆｌｅｃｔｏｒ ｃｒｏｓｓ－ｒｉｖｅｒｂｒｉｄｇｅ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ。

㊀V o l ．３２㊀N o ．４㊀４２㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀航㊀天㊀器㊀工㊀程S P A C E C R A F TE N G I N E E R I N G ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３２卷㊀第４期㊀２０２３年８月反射面天线体制S A R 卫星多角度成像姿态控制策略程晓１㊀于海锋１㊀王晓蕾１㊀冯帆２㊀王志斌１张润宁１㊀刘书豪１㊀刘磊１(１中国空间技术研究院遥感卫星总体部,北京㊀１０００９４)(２西安空间无线电技术研究所,西安㊀７１００７１)摘㊀要㊀针对反射面天线体制星载合成孔径雷达(s pa c eb o r n e S A R )的多角度成像姿态控制问题,文章提出了成像弧段划分规则㊁首景成像姿态策略㊁成像角度机动切换策略㊁第二景成像姿态的计算方法,并基于实测的场景图像仿真数据进行了姿态策略验证,结果表明:提出的姿态控制策略可以实现不同方位角的S A R 成像.关键词㊀星载合成孔径雷达;多方位角观测;姿态控制中图分类号:T N ９５９ ７４㊀㊀文献标志码:A ㊀㊀D O I :１０ ３９６９/ji s s n １６７３Ｇ８７４８ ２０２３ ０４ ００６A t t i t u d eC o n t r o l S t r a t e g y f o rM u l t i Ｇa s p e c t I m a g i n g o f S A RS a t e l l i t ew i t hR e f l e c t o rA n t e n n a S ys t e m C H E N G X i a o １㊀Y U H a i f e n g １㊀WA N G Xi a o l e i １㊀F E N GF a n ２㊀WA N GZ h i b i n １Z H A N G R u n n i n g １㊀LI US h u h a o １㊀L I U L e i １(１I n s t i t u t e o fR e m o t eS e n s i n g S a t e l l i t e ,C h i n aA c a d e m y of S p a c eT e c h n o l og y ,B e i j i n g １０００９４,C h i n a )(２X i a n I n s t i t u t e o f S p a c eR a d i oT e c h n o l o g y,X i a n７１００７１,C h i n a )A b s t r a c t :I n r e s p o n s e t o t h e p r o b l e mo fm u l t i Ｇa s p e c t i m a g i n g a t t i t u d e c o n t r o l f o r s p a c e b o r n e s yn Ｇt h e t i c a p e r t u r e r a d a r (S A R )w i t hr e f l e c t o ra n t e n n as y s t e m ,t h e i m a g i n g a r cd i v i s i o nr u l e ,f i r s t s c e n ea t t i t u d ec o n t r o ls t r a t e g y ,i m a g i n g a n g l e m a n e u v e r i n g s w i t c h i n g s t r a t e g y a n dc a l c u l a t i o n m e t h o d f o r t h e s e c o n d Ｇs c e n e i m a g i n g a t t i t u d e a r e p r o p o s e d ．T h e a t t i t u d e c o n t r o l s t r a t e g y ha sb e e n v e r i f i e db a s e do n ac t u a l s c e n e i m a g i n gd a t a ,a n d t he r e s u l t s s h o wt h a t t h e p r o po s e d a t t i t u d e c o n Ｇt r o l s t r a t e g y c a na c h i e v eS A R i m a g i n g a t d i f f e r e n t a z i m u t ha n gl e ．K e y w o r d s :s p a c e b o r n eS A R ;m u l t i Ｇa s p e c t o b s e r v a t i o n ;a t t i t u d e c o n t r o l 收稿日期:２０２３Ｇ０５Ｇ２９;修回日期:２０２３Ｇ０６Ｇ２１作者简介:程晓,男,硕士,高级工程师,从事航天器总体设计工作.㊀㊀近年来,星载合成孔径雷达(s pa c eb o r n eS A R )多方位角成像获得较多的研究[１Ｇ２].相较于传统单一角度的S A R 成像,多方位角观测可获取同一区域的多幅S A R 图像序列.通过对同一目标或场景的多角度观测,可以获取不同视角下的S A R 图像,它们反映了目标或场景中的散射单元在不同观测方位角下的散射特性的变化.将多方位角S A R 图像进行融合可以丰富目标或场景的散射特性,达到增强目标特征的效果,即更完整地观测目标[３Ｇ４].在技术实现上,一次航过的多方位角S A R 卫星成像,需要波束具有较大的扫描角度,实现对目标的连续 凝视 .转动波束角度有两种体制,即机械扫描和电扫描.基于反射面天线体制的S A R 卫星通过卫星平台带动S A R 天线在方位向上进行连续姿态转动,即属于机械扫描;相控阵天线通过切换不同的发射接收波位,来实现波束扫描,即属于电扫描.相对相控阵天线,反射面天线具备集中大功率发射带来的效率高和方向图旁瓣低的优势,是获取目标高分辨率㊁高质量图像的主要技术手段,被美国长曲棍球系列卫星㊁以色列合成孔径雷达技术试验(T E C S A R )卫星等广泛采用.本文重点给出了基于反射面天线体制的S A R 卫星各个弧段多方位角成像的姿态控制策略,并利用仿真数据进行了成像验证.１㊀基于反射面天线的姿态转动实现多方位角观测的工作模式㊀㊀多角度观测工作模式应该尽量确保观测视角的差异性,其观测几何如图１所示.图１㊀单轨一次过顶多角度观测几何F i g １㊀M u l t i Ｇa s p e c t i m a g i n g s p a c e g e o m e t r yo no n c e Ｇo v e r Ｇt h e Ｇt o p多角度应用模式是卫星一次航过完成对目标的多角度观测,具体实现上主要是通过控制雷达波束指向实现单航过内对同一目标的长时间照射或单次航过多次开机,获取目标从不同方位角观测数据.当观测弧段间隔大于２０ʎ时,最大可选弧段数小于５幅,数量相对较小,为了获取更多的采样,建议可选弧段数目大于５幅,即观测弧段间隔小于２０ʎ.在弧段１中,星载S A R 对场景开始进行方位超大斜视角滑动聚束成像,完成这一阶段的工作后,卫星平台开始快速机动,将波束指向再次调整到场景的起始位置,并开始第２弧段的滑动聚束成像.以此类推,直到整星完成全部n 次滑动聚束成像,从而实现S A R载荷对该区域的多方位角重复观测[５Ｇ６].２㊀多角度成像控制策略方位角重复观测新模式需要卫星平台在方位向ʃ５５ʎ的范围内进行机动,以实现对目标的多次滑动聚束模式成像.在相邻两次滑动聚束成像之间,需对卫星平台快速机动,将波束指向再次调整至场景的起始位置,再开始下一次滑动聚束观测成像.由于每次滑动聚束成像过程中的斜视角有所差异,因此卫星相应的机动角速度也会有所差异.１)确定成像起始时刻的平台位置㊁波束指向及整星姿态在针对某一场景进行方位向多视角重复观测时,首先需要给定该场景的场景中心位置S C ㊁场景尺寸L a ˑL r 以及天线波束的最大斜视角工作能力[－θs q _m a x ,＋θs q_m a x ].当卫星位于起始位置P s t a r t 时,天线波束具有最大斜视角＋θs q _m a x ,且波束前边缘刚好与场景边缘相接,如图２所示.图２㊀多方位角起始观测时刻空间几何场景F i g ２㊀M u l t i Ｇa s p e c t i m a g i n g s p a c e g e o m e t r ys c e n e a t s t a r t i n g mo m e n t 基于以上分析可得:在卫星起始位置处,天线波束中心与地面的交点E 与场景中心S c 在方位向的距离为E －S c ＝L a ２＋R c θa z２c o s ２(θs q_m a x )(１)式中:L a 为场景的方位向长度;R c 为场景中心零多普勒时刻的正侧视斜距;θa z 为天线的方位向波束宽度;E 与S c 位于同一距离门内.在确定交点E 的位置之后,即可确定出其相应的零多普勒时刻,以及该时刻卫星的位置E O .这时就可在轨道上确定出卫星的起始位置P s t a r t ,连接P s t a r t 与E 两点的矢量与连接EO 与E 两点的矢量之３４㊀㊀第４期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀程晓等:反射面天线体制S A R 卫星多角度成像姿态控制策略间的夹角为θm a x ,θm a x 与θs q_m a x 之间的关系为θm a xθs q _m a x ＝V s V g(２)式中:V s 为卫星平台飞行速度;V g 为载荷工作于条带模式时的波束地面行进速度.通过式(２)即可得出θm a x 以及卫星的起始位置P s t a r t .最后,由卫星的起始位置P s t a r t 以及波束中心与地面的交点E ,即可确定出起始时刻天线波束中心的指向.由于天线与卫星本体为固联安装,因此天线波束中心指向即为卫星的Z 轴指向E z .卫星的Y 轴指向E y 垂直于E z 与卫星速度V s 形成的斜距平面,卫星的X 轴指向E x 与E y ㊁E z 成右手法则.这时,就得出了针对场景进行方位向多视角观测时的卫星起始位置㊁起始时刻天线波束指向以及整星的姿态控制需求.２)确定滑动聚束成像阶段的旋转中心位置在滑动聚束成像期间,波束在地面的行进距离L b 可表示为L b ＝L a ＋R c θa zc o s ２(θs q_m a x )(３)㊀㊀因此平台的飞行距离L s １为L s １＝L bA(４)式中:A 为滑动聚束分辨率改善因子,可表示为A ＝ρa ρa _st r i p ,ρa 为滑动聚束分辨率,ρa _st r i p 为同一系统条带模式分辨率.通过式(４)得出的L s １,以及卫星飞行速度V s ,就可得出第一次滑动聚束成像的工作时间T a c q .T a c q ＝L s １V e(５)式中:V e ＝V s V g .再结合步骤１)中得出的卫星起始位置,就可得出在滑动聚束成像终止时刻的平台位置P e n d .在滑动聚束成像过程中,天线波束中心将始终指向某一旋转中心上.因此,该旋转点必然在步骤１)中得出的矢量P s t a r t ңE 上,且该旋转中心O 必然满足以下关系P s t a r t ңE P s t a r t ңO ＝１－A (６)㊀㊀基于式(６),以及步骤１)所得出的P s t a r t ңE 矢量,就可确定出旋转中心O 的位置.３)确定两次滑聚成像之间机动过程的旋转中心位置设平台在两次相邻滑动聚束成像之间的平台机动允许时间为T m ,步骤３)将确定在T m 时间内卫星平台姿态机动过程中的波束指向旋转中心.图３给出了卫星平台通过快速机动实现天线波束指向由场景终端回摆至始端的过程示意.图３㊀两次相邻成像之间平台机动实现波束指向调整示意图F i g ３㊀B e a ms t e e r i n g a d ju s t m e n t b a s e d a t t i t u d em a n e u v e r b e t w e e na d j a c e n t i m a g i n g图３中,P １E 为第一次滑动聚束成像结束时刻的平台位置,E １E 为该时刻天线波束中心与地面的交点.P ２S 为机动过程完成后的平台位置(即第二次滑动聚束成像的起始时刻平台位置),E ２S 为该时刻天线波束中心指向与地面的交点.P ２S 与P １E 之间的关系可表示为P ２S ＝P １E ＋V s T m (７)㊀㊀通过P １E 与V s 即可得出机动过程结束时卫星所在位置P ２S .在得出P １E ㊁E １E 以及P ２S 三个位置矢量后,需要确定该时刻天线波束中心指向与地面的交点E ２S ,以保证第一次滑动聚束终止时刻与第二次滑动聚束起始时刻的波束中心矢量能够具有交点(整个机动过程中天线波束中心需始终保持指向该点).若两个波束中心矢量存在交点,则P １E ㊁E １E ㊁P ２S 和E ２S 四个点必然在一个平面上.通过P １E ㊁E １E ㊁P ２S 就可以确定出E ２S .在E ２S 确定后,就可确定出第一次滑动聚束终止时刻波束中心矢量与第二次滑动聚束起始时刻的波束中心矢量交点O r .当O r 确定后,在整个平台机动过程中,波束中心始终指向O r ,因此平台Z 轴指向E z 即可得出,接下来根据步骤１)同样的方法就可得出平台Y 轴与X 轴的指向.在步骤３)所列的平台机动过程完成后,就可确４４㊀航㊀天㊀器㊀工㊀程㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀３２卷㊀定在第二次滑动聚束成像起始时刻的波束中心斜视角.这时再次进入步骤２),按照同样的步骤流程,确定出第二次滑动聚束成像过程中的卫星平台的姿态变化过程.接下来就开始步骤３)与步骤２)的循环推进,直到天线波束的斜视角超过了工作范围即结束.４)首次成像波束中心旋转角速度的确定结合正侧视的场景中心斜距R c ,可得出滑动聚束旋转中心斜距R t o t 为[７Ｇ８]R t o t ＝R c１－A(８)㊀㊀当天线波束中心的方位向斜视角为θ１s 时,结合滑动聚束分辨率改善因子A ,就可得出卫星平台的飞行距离L s １为L s １＝L １A(９)式中:L １为方位向波束地面足迹宽度.㊀㊀通过卫星平台的飞行距离L s １,天线的波束中心起始斜视角θ１s ,以及滑动聚束的旋转中心斜距R t o t ,可得出滑动聚束终止时刻的波束中心斜视角θ１e 为θ１e ＝a r c t a n R t o t t a n (θ１s )－L s １R t o téëêêùûúú(１０)㊀㊀在滑动聚束阶段１的结束时刻,对应的波束中心旋转角速度ω１e 为ω１e ＝V s R t o tc o s ２(θ１e )(１１)㊀㊀在阶段１的成像结束后,卫星平台即将开始快速机动,将波束指向调整到场景的方位向起始位置.以此类推,得到各个角度成像的波束中心旋转角速度.３㊀仿真验证根据上述确定的首景成像姿态需求㊁成像角度机动切换策略㊁第二景成像姿态的计算方法等,仿真了６００k m 轨道高度X 频段星载S A R 的成像姿态机动过程,并基于实测的场景图像仿真数据进行了成像处理,获得了典型方位角的S A R 仿真成像(见图４).仿真多方位角成像设置如下.(１)单次观测方位角跨度:６ʎ;(２)单轨观测次数:９;总观测方位角－５０ʎ~＋５０ʎ;(３)场景幅宽为５k mˑ５k m (距离ˑ方位).由图４可知:即便同一地形,在不同观测方位角时获取的S A R 图像差异明显.主要体现在S A R 图像中的叠掩方向和阴影区域的差异.图４中红色圈内为同一地物对应的区域,主要地物为山脉,在观测方位角为－５０ʎ时,其阴影区域在山体右上方;在观测方位角为＋５０ʎ时,阴影区域出现在下方.上述现象真实地体现了多方位角观测的差异.图４㊀多角度S A R 图像序列F i g ４㊀M u l t i Ｇa s p e c t S A Ri m a g i n g s e qu e n c e 在整个多方位角重复观测成像过程中,图５为卫星波束转动角速度的变化方式,蓝色线为滑动聚束成像期间的波束转动角速度,红色线为两次滑动聚束成像之间平台快速机动过程的波束转动角速度.图５㊀多方位角观测成像过程的卫星天线波束转动角速度F i g ５㊀S a t e l l i t e a n t e n n ab e a mr o t a t i o n a l s pe e d d u r i n g m u l t i Ｇa s p e c t i m a g i n g从波束转动角速度变化的仿真结果可看出:在成像期间平台的转动角速度较为稳定,即使在两侧斜视角较大的情况下,转动速度会有一定的变化,但变化量也相对较小;然而在姿态机动过程中,为了能够使波束快速调整到场景起始位置,并且在机动终止时刻转动速度能够恰好与之后的滑动聚束成像所需的速度相吻合,平台的转动速度是一个先加速㊁再减速的过程.在对姿态快速机动过程的设计中,尽量使加速过程与减速过程的加速度幅度一致(表现为三角形两个边的斜率基本相同).５４㊀㊀第４期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀程晓等:反射面天线体制S A R 卫星多角度成像姿态控制策略４㊀结束语本文从理论角度分析了反射面天线体制S A R 卫星多方位角重复观测新模式中每次滑动聚束观测,以及两次成像观测间平台快速机动的时间㊁转动角度以及相应的转动角速度.基于这一分析,给出每段成像及快速机动过程中天线波束中心指向虚拟旋转点的确定步骤,以此来确定每一时刻的平台三轴指向,以提供给卫星进行精准的姿态控制,可以作为星载S A R系统设计和成像姿态控制策略的参考.参考文献(R e f e r e n c e s)[１]P O T T E R L C,MO S E S R L．A t t r i b u t e d s c a t t e r i n g c e n t e r s f o r S A R A 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h i n e s e)．[８]唐禹,王岩飞,张冰尘．滑动聚束S A R成像模式研究[J]．电子与信息学报,２００７,２９(１):２６Ｇ２９．T A N G Y u,WA N G Y a n f e i,Z HA N G B i n g c h e n．As t u d y o f s l i d i n g s p o t l i g h t S A R i m a g i n g m o d e[J]．J o u r n a l o fEＧl e c t r o n i c s&I n f o r m a t i o nT e c h n o l o g y,２００７,２９(１):２６Ｇ２９(i nC h i n e s e)．(编辑:李多)６４㊀航㊀天㊀器㊀工㊀程㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀３２卷㊀。

Stefan Auer1, Stefan Hinz1, Richard Bamler1,21Remote Sensing Technology (LMF) Technische Universität München (TUM) D-80333 Munich, Germany {Stefan.Auer} | {Stefan.Hinz}@bv.tum.de2Remote Sensing Technology Institute (IMF) German Aerospace Center (DLR) Oberpfaffenhofen, D-82234 Wessling, GermanyRichard.Bamler@dlr.deABSTRACTThis paper presents an approach for using backward ray tracing for simulating radar reflectivity maps. After explaining the simulation concept which consists of three parts – modeling, sampling and image generation – two applications are presented for showing the performance of the simulator. At first reflection contributions like single or multiple bounce are simulated for a modeled building and compared to a real TerraSAR-X image. It shows how the capability of separating different bounce levels in different layers can support the interpretation of the SAR image. Afterwards reflection effects caused by quasi-perfect specular reflection are detected for another building model by means of geometrical analysis. This is thought as input for advanced Persistent Scatterer (PS) Analysis, since PS typically appear due to such reflection effects.Index Terms— SAR Simulation, Ray Tracing, Persistent Scatterers, TerraSAR-X1. INTRODUCTIONThe interpretation of radar reflection effects at man-made objects can be supported either by monitoring stable point scatterers over long periods in real SAR images (Persistent Scatterer Interferometry) or by developing simulation tools for approximating the signal behavior.As for the latter case several radar simulators have been evolved over the past years. The approach of Franceschetti et al. [1] focuses on the physical simulation of the raw Radar signal and describes radar reflection effects by means of an analytical model for deriving radiometric information of high quality. Because of this complex formulation the approach is limited to simple object models. Balz [2], in contrast, developed a simulator for obtaining simulated SAR images in near real-time, yet he neglects multiple bounce effects. So far, ray tracing techniques – providing geometrical approximation of high quality – have been applied for approximating real SAR images [3], estimating geometric object properties [4] or detecting strong reflection effects at building models with a high level of detail [5].The basic idea of our approach is to develop a tool which offers the possibility to simulate and display scattering effects like single or multiple scattering - appearing in SAR images of multi-body urban scenes - in separated image layers. Simulated reflectivity maps can be used on the one hand for supporting the interpretation of real SAR images and on the other hand for locating strong point scatterers which are used in Persistent Scatterer Interferometry for detecting displacement in the range of millimeters per year. Hence, in the simulation, we put more focus on the correct localization of the scatterers, i.e. the geometrical correctness of the distribution of scattering effects, whereas radiometric proportions between different bounce levels are of less importance and are only approximated. Also speckle is not included into our simulation since it would disturb the geometrical analysis.These requirements led us to the conclusion to use an existent simulator (POV Ray: Persistence of Vision Ray), a well known ray tracer for generating virtual optical images, and modify it in such a way, that it can approximate the SAR imaging geometry.2. BENEFITS AND LIMITATIONS OF POV RAYFOR SAR IMAGE SIMULATIONPOV Ray holds several advantages for simulation in general and for SAR images in particular:- the basic modules of POV Ray are freeware, thoroughly tested and quasi bug-free since the source code has been continuously developed and improved by a huge community since 1991- POV Ray offers the possibility for including own developments since there is free access to its source code- processing time is optimized because of a high level of programming (optimization of source code) and its efficient concept for tracing rays, more specifically: backwards ray tracing, which starts at the center of each image pixel and follows the ray backwards to the light source- the quality of modeling is almost unlimited because of the utilization of Constructive Solid Geometry and available software tools offering the possibility for modeling POV Ray scenes (Moray, Wings3D)- separating different bounce levels is feasible by counting the number of reflections for each ray followed through the modeled sceneBesides the advantages offered by POV Ray also its limitations have to be analyzed and evaluated (see chapter 3.2). Therefore further developments and enhancements still have to be included into the simulator.3. SIMULATION3.1. ModelingBasically, the geometrical quality of images rendered with ray tracing depends primarily on the quality of the modeled scene. For being able to generate rendered images by ray tracing, a scene has to contain the following elements: 3D scene objects to be illuminated, surface properties, a camera and at least one light source. While simple surfaces and standard objects like spheres, boxes, cylinders, etc. are easily introduced in POV Ray, scenes of complex objects are approximated by means of constructive solid geometry involving set-theoretic operations like union, difference, intersection. Since we are interested in the backscattering of urban areas, our scenes mainly include man-made objects like buildings, streets, etc. and their surface properties. These are described by reflection models including diffuse reflection coefficients and reflectivity characteristics. Finally, for approximating the SAR imaging geometry the sensor is modeled by means of a cylindrical light source emitting parallel light rays (cylindrical light) and an orthographic “camera”, both at the same position and with coinciding viewing direction.3.2. SamplingAll intensity contributions detected at the virtual sensor are acquired by backward ray tracing [6]. Starting at the camera, a ray for each pixel (primary ray) is followed along its path and checked for intersections with the modeled scene. The intersected object with the smallest spatial distance to the pixel center finally contributes to the image pixel intensity if the intersection point is not situated in a shadowed area. The “color” intensity at the object surface is analyzed by calculating the diffuse reflection component caused by the illumination of the light source. Afterwards, a secondary ray is created in specular direction and followed along its path for the analysis of multiple scattering. A maximum trace level for limiting the search for reflection contributions can be chosen by the user of the simulator.For obtaining slant range geometry, the optical image plane has to be exchanged by a radar plane in slant range direction. Since we are using an orthographic camera, it is obvious, that the horizontal axis of the optical image can be used as azimuth axis. The direction of the slant range axis is equal to the direction of primary rays to be followed through the modeled scene. For obtaining slant range coordinates we adapted the depth analysis of the ray tracer whereby the slant range distance for each reflection contribution is calculated and marked with a bounce level by analyzing the spatial distance traveled by each ray [6]. Finally the simulator delivers one azimuth coordinate, one slant range coordinate, one intensity value and the number of bounces for each ray.Since secondary rays are always constructed in specular direction POV Ray also causes a disadvantage. If the reflecting object is not orientated to the sensor, an unbalance appears for diffuse multiple bounce contributions, as the reflection process is only followed in one direction. Hence the significance of these diffuse contributions has to be further analyzed while perfect specular reflections are followed without any contributions missing in the output data. Furthermore, the reflection model used for simulating diffuse scattering has been developed for optical light. Models developed for radar wavelengths could improve the radiometric quality of simulated images.3.3. Generation of the SAR reflectivity mapWhile the optical image rendered by a ray tracer shows a regular pixel grid (defining one ray for each image pixel) generating the scene in SAR imaging geometry yields areas with varying point densities depending on the local incident angle and also shadowed areas. In order to compare the simulation with images in slant range or ground range geometry, all contributions have to be resampled to a regular grid covering the illuminated area. This is performed for each bounce level which finally yields separated layers for different bounce levels [6].So far the analysis of reflection contributions is purely geometrical. Hence, azimuth coordinates of multiple bounce will have to be corrected for effects caused by azimuth focusing.4. EXAMPLE: “ALTE PINAKOTHEK” BUILDINGFor showing the performance of the simulator the “Alte Pinakothek” building is chosen which is located in the city center of Munich: Figure 1 shows a perspective view onto the building. A TerraSAR-X image containing the same object of interest is used for evaluating the simulation result.It was taken in spotlight mode with 1m resolution, incidence angle of 39.3deg, and transformed into ground range geometry.The model to be used for radar simulation has been obtained by photogrammetric 3D reconstruction. Compared to the real building the model is strongly generalized (see Figure 2) as many details are missing, e.g. the step on the roof or all features on the wall surfaces. Therefore multiple bounces caused by small building features will finally bemissed in the simulated reflectivity map. Nevertheless the location of big multiple scatterers and the building outline are expected to be clearly visible in the simulated scene. As for the modeling of surface properties, three types of surfaces have been introduced into the model scene: ground,wall and roof.Figure 1: Optical Image of Pinakothek (© live search maps)Figure 2: Pinakothek Model; Roof step and wall features not modelledFigure 3: Single bounce Figure 4: Double bounce For the sampling of the modeled scene the same angle of incidence as for the TerraSAR-X acquisition and a resolution of 1280 x 1024 pixels is chosen resulting in a processing time of less than 2min. on a standard PC. The generation of the final reflectivity map using the sampling output data is also performed in ground range geometry (calculating time less than 30sec.). Both for ground range and azimuth the resolution of the output image is fixed to 10 cm.At the end of the simulation process, all contributions having the same bounce level are separated in different layers (see Figure 3 for single bounce contributions, Figure 4 for double bounce contributions). Considering single bounces, strong foreshortening effects are clearly visible for roof parts orientated to the sensor. Shadow areas which are expected to show little dependency on small building features are very similar to shadow areas appearing in the real SAR acquisition (see Figure 6). Most of the double bounce contributions are caused either by interactions between the ground and walls or between parts of the roof. Double bounce contributions caused by building walls orientated to the sensor show strong intensities and appear as linear structures in the reflectivity map what is also visible in the real SAR image. Double bounce derived at walls almost perpendicular to the flight direction of the sensor effects weaker contributions but is still overestimated because of the diffuse reflection model. Strong reflection contributions at the roof showing up in the real SAR image are likely to be caused by the roof step which has not been considered for the Pinakothek model.Finally, the last image to be created is a map containing all single and multiple bounce contributions (see Figure 5).Figure 5: All reflection contributions superposedFigure 6: TerraSAR-X acquisition (spot light)5. DETECTING SPECULAR REFLECTIONSSimulating radar reflection effects is not only reasonable for supporting the interpretation of high resolution SAR images but also for detecting and grouping strong scatterers which are likely to be candidates for Persistent Scatterer Interferometry [7] [8].Figure 7: Optical geometry: box model containing windows;mirroring caused by high reflectivity at the groundFor classifying all reflection effects in diffuse or specular derived contributions a geometrical analysis has been introduced in the simulation process. While tracing rays through the scene all contributions are marked as “specular” if they only followed paths in specular direction along their way between the illuminating light source and the imaging camera. The threshold for marking all reflected rays is a geometrical one. By means of the surface normal, which is calculated at each intersection point on a surface,and the direction of the incoming signal ray the virtual vector of a perfect specular reflected ray is computed. Afterwards, the ray traced by the simulator is marked as “specular” if the angle with respect to the virtual ray is smaller than a certain threshold, i.e. if the ray is located within a cone having a defined beam width whose centerline is the perfect specular ray.Figure 8: Detected trihedrals: areas showing perfect specular reflection (azimuth from left to right, range bottom up)In the following this capability shall be demonstrated by means of a simple box model of a high building with windows on each side (Figure 7 shows optical image rendered by ray tracer). By choosing a rotation angle of 45 degrees all windows are expected to act as trihedrals causing triple bounce contributions. The result of the geometrical analysis confirms this assumption since all raysnot hitting window zones are sorted out. Eventually, the position of the trihedrals is displayed in slant or ground range geometry by generating a binary image (see Figure 8).6. OUTLOOKThe approach implemented so far indicates the benefits of using ray-tracing for SAR simulation, Still both sampling process and image generation still have to be enhanced for approximating the geometry and radiometry of a focused SAR image. For instance the simulation of specular reflection effects has not been included yet into the simulation of reflectivity maps. By increasing the level of detail of models to be illuminated also scattering effects of smaller features have to be investigated. Eventually the ray history – intersection points at model surfaces - detected during the sampling step has to be mapped back into the 3D model for localizing reflection areas contributing to multiple bounce effects. The challenge will be to find a balance between conserving a high amount of information while also providing visual clarity for an operator observing the model scene.6. REFERENCES[1] G. Franceschetti, A. Iodice, D. Riccio and G. Ruello, “SAR Raw Signal Simulation for Urban Structures”, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , Vol. 41, pp 1986 – 1995, 2003[2] T. Balz, “Real-time SAR simulation of complex scenes using programmable graphics processing units”, Proceedings of the ISPRS TCVII Mid-term Symposium 2006, Enschede.[3] H. Hammer, T. Balz, U. Soergel, U. Thoennessen and U. Stilla, …Comparison of SAR simulation concepts fort the analysis of high-resolution SAR data”, Proceedings the EUSAR 2008, Friedrichshafen[4] D. Brunner, G. Lemoine and L. Bruzzone, “Height Estimation of Man Made Structures Using Hybrid VHR Optical and SAR Imagery”, EARSeL Joint Workshop: Remote Sensing – New Challenges of High Resolution 2008, Bochum[5] G. Margarit, J.J. Mallorqui and C. Lopez-Martinez, “Grecosar, a SAR simulator for complex targets: Application to urban environments”,Proceedings of the IGARSS 2007, Barcelona [6] AS. Glassner, “An Introduction to Ray Tracing”. San Francisco, Morgan Kaufmann, 2002[7] S. Auer, S. Gernhardt, S. Hinz, N. Adam and R. Bamler, “Simulation of Radar Reflection at Man-Made Objects and ist Benefits for Persistent Scatterer Interferometry“, Proceedings of the EUSAR 2008, Friedrichshafen[8] S. Gernhardt, S. Hinz and R. Bamler, “Advanced Displacement Estimation for PSI Using High Resolution SAR Data”, Proceedings of IGARSS Boston, on CD, 2008。

基于点目标的SAR图像质量客观评判摘要：针对目前国内SAR图像人工判读，工作量大、夹杂人为因素等现状，本文作者提出了一种SAR图像客观评价方法，提取了空间分辨率、峰值旁瓣比、积分旁瓣比等参数，并对计算过程设计软件予以实现。

软件计算结果与图像成图结果、与传统试验方法吻合良好。

结果表明该方法切实可行。

关键词 SAR图像质量客观评判空间分辨率峰值旁瓣比积分旁瓣比1 引言合成孔径雷达具有全天时、全天候的优良特性，它是目前遥感领域中最具有发展潜力的技术之一。

合成孔径雷达图像的应用还处于起步阶段，对雷达图像质量的评价也仅限于目视效果，没有一个定量的评价手段。

对SAR图像质量进行客观评估有重要意义。

SAR雷达系统通过辐射电磁波，收集成像区域的反射回波，形成原始回波数据。

通过对原始回波进行处理，形成SAR数字图像。

后期目标识别、情报处理是基于SAR数字图像而进行的。

所以，筛选出合格满足要求的SAR数字图像对后续SAR图像的进一步深入应用意义重大。

SAR图像质量按照目标特征，可以分为点目标和分布目标。

本文着重讨论点目标的成像质量。

点目标分析，模型简单，并且有代表性，易于提取关键参数；同时点目标的研究成果对复杂面目标的成像质量评估也有一定支撑作用。

目前，国外已经实现了SAR图像的自动化客观评估，比较有代表性是SARCON 软件和CALIX软件。

SARCON(The SAR Product CONtrol Software)是ESA(ESRIN)合同下BAE系统先进技术中心团队和DLR团队的一个合作项目。

该软件开发起始于1999年。

它提供了对一系列机载SAR雷达产品质量控制的工具。

加入目标特性数据库后，该软件可以进行SAR图像目标自动识别。

CALIX软件用于TerraSAR-X和ALOS SAR图像产品的配准和确认。

可进行点目标分析、分布目标分析、几何配准。

国内目前SAR图像判读多为判图专家人工判读，工作量大，图像指标难以量化说明，并且对判图人员判图经验要求很高。

专利名称：一种人工角反射器在SAR影像中的识别方法专利类型：发明专利
发明人：不公告发明人
申请号：CN201210058918.2
申请日：20120308
公开号：CN102608601A
公开日：
20120725
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提出了一种人工角反射器(CR)在影像中的识别方法，该方法先基于平均相干系数、振幅离差信息的双阈值方法来提取PS点，即考虑PS点回波信号的高信噪比特性，又考虑了PS点的稳定性，避免了只强调PS点某一特性的单一阈值方法存在的不足，尽量减少了PS点的错判或漏判，再从PS点中找出CR。

采用此方法提高了从PS点中辨别出角反射器的效率和准确度。

申请人：北京北科安地科技发展有限公司
地址：100190 北京市海淀区北四环中路9号810室
国籍：CN
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