未來星載SAR技術發展趨勢

鄧云凱 禹衛東 張 衡 王 偉 劉大成 王 宇

(中國科學院空天信息創新研究院 北京 100190)

(中國科學院大學 北京 100049)

1 引言

合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)作為一種主動式微波成像傳感器，通過發射寬帶調頻信號和脈沖壓縮技術實現距離向高分辨率，通過方位合成孔徑技術獲得方位向高分辨率。與光學及高光譜遙感手段相比，SAR具備全天時、全天候的成像能力，獲得的圖像能夠反映目標微波散射特性，而且具有一定的穿透性，是獲取地物信息的一種重要技術手段[1-18]。星載SAR是以衛星等空間飛行器為運動平臺，具備全球觀測能力，在全球軍事偵察、環境遙感、自然災害監測及行星探測等領域發揮了不可替代的作用。

從1978年美國發射第1顆SAR衛星SEASAT開始，星載SAR逐漸成為對地觀測領域的研究熱點，很多國家都陸續開展了星載SAR技術研究并制定了相應的星載SAR衛星系統發展規劃。進入21世紀以來，世界上多個航天強國相繼部署了各自的星載SAR衛星系統，并實現了SAR衛星的更新換代，如歐空局(ESA)發射了接替EnviSAT的Sentinel-1[19]。近十幾年來，星載合成孔徑雷達在系統體制、成像理論、系統性能、應用領域等方面均取得了巨大發展，SAR圖像的幾何分辨率從初期的百米提升至亞米級。從早期單一的工作模式，到現在的多模式SAR；從固定波束掃描角(條帶模式)到波束掃描(聚束模式，滑動聚束模式)，再發展到二維波束掃描模式(Sentinel的TOPS模式，TecSAR的馬賽克模式等)；從傳統單通道接收到新體制下多通道接收，同時實現高分辨率與寬測繪帶；從單一頻段、單一極化方式發展到多頻多極化；從單星觀測發展到多星編隊或多星組網協同觀測，實現多基地成像與快速重訪。目前，新體制星載SAR技術的研究與應用已成為我國對地觀測領域的重點發展方向。

本文將圍繞星載SAR技術發展趨勢展開論述。主要從高幾何分辨率、高分辨率寬測繪帶成像、輕小型化、高時間分辨率、多基地、智能化等方面探討未來星載SAR的發展趨勢。

2 高分辨率SAR成像

空間幾何分辨率是星載SAR系統的核心性能指標，直接反應了SAR系統對目標與地物的描述能力，高分辨率能夠更為精細地反映目標特征信息，便于目標識別和特征提取，在航天軍事偵察、地形測繪及災害評估等領域具有重要的應用價值。近20年來，為了使星載SAR系統實現高分辨率成像，各國專家學者們一直在不懈地尋找新的雷達工作體制和方法，因此，高分辨率星載SAR一直是國際星載SAR技術發展的重點。

美國的的“長曲棍球”(Lacrosse)是世界上首次達到0.3 m分辨率的SAR衛星，作為其換代系統的FIA (Future Imagery Architecture Radar,FIARadar)的最高分辨率優于0.3 m。TerraSAR-X衛星是德國的軍民兩用衛星，利用該衛星的凝視聚束試驗模式可實現方位0.24 m分辨率成像。HRWS(High-Resolution Wide-Swath)是德國正在規劃的下一代SAR成像衛星，預計可實現最高0.25 m分辨率SAR成像。因此，縱觀國際所有高分辨率SAR衛星系統，最高分辨率已優于0.3 m。

圖1為不同分辨率下地物目標的SAR圖像[12]，可明顯看出高分辨率對于實現目標確認和描述的重要性。

以航天軍事偵察為例，分辨率直接反映了系統的偵察能力，美國經過大量試驗后得出了雷達圖像分辨率與能夠偵察的典型軍事目標之間的關系。表1列舉了一些典型地物目標的發現、識別、確認和描述所需的分辨率。

從表1數據中不難發現當SAR成像的分辨率提高到0.3 m時，可以確認絕大多數的軍事目標。如圖2所示，針對坦克目標，1.0 m分辨率可發現目標，0.3 m可實現目標確認，但是，若要實現對目標進行更加精細地描述，SAR成像的分辨率需進一步提高。

在距離向，星載SAR主要通過發射大帶寬信號來提高分辨率。然而，信號帶寬的大幅增加對系統收發射頻鏈路、超寬帶天線的設計與實現以及宇航級高速數字器件均提出了較高的要求。對此，也可采用多子帶工作方式避免大帶寬信號收發，從而降低系統實現難度[12,20,21]。在方位向，星載SAR主要利用聚束和滑動聚束模式增加雷達合成孔徑時間，提高方位分辨率。

分辨率越高，需要的雷達發射信號帶寬越大、合成孔徑長度越長，系統設計與實現就變得更加復雜。此外，受軌道彎曲、地球曲率及高程的影響，必須對雷達波束進行精確的兩維指向控制，進而保證對目標的準確照射時長，而且目標與雷達間的相干歷程在整個場景內沿距離和方位兩維空變，這對高分辨率星載SAR精確信號建模與成像聚焦處理提出較大挑戰。

3 高分辨率寬幅成像

傳統星載SAR系統參數間存在復雜的相互制約關系，其成像幾何指標方位分辨率與成像幅寬無法同時提高，表現為最小天線面積、二維模糊[22]以及等效噪聲后向散射系數(Noise Equivalent Sigma Zero,NESZ)[23]等指標約束，并共同構成對星載SAR的系統性能約束。

圖1 不同分辨率SAR圖像對比(X波段，分辨率自左至右分別為0.1 m,0.5 m和2.0 m，場景分別為電塔和農田，中國科學院空天信息創新研究院(下文簡稱AIR-CAS)航天微波遙感系統部供圖)Fig.1 SAR image comparison between different resolution (tower and farm at X band,the resolution are 0.1 m,0.5 m and 2.0 m.Images are provided by the Department of Space Microwave Remote Sensing System,AIR-CAS)

表1 SAR圖像分辨率與典型軍事目標關系(m)Tab.1 The relationship between the resolution and typical military targets (m)

圖2 不同分辨率下坦克的圖像(圖片數據來源美國Sandia國家實驗室)Fig.2 Tank at different resolution (Images are from the United States Sandia National Lab.)

圖3所示為傳統體制SAR向新工作模式的發展趨勢，為突破傳統星載SAR的系統性能約束，獲取高分辨率寬幅成像能力，各國科學家充分挖掘了星載SAR系統在空間域、時間域、頻率域和編碼域的多自由度特征，陸續提出新的工作體制，大大拓展了系統成像能力，主要包括：方位多波束、變脈沖重復頻率(Pulse Repetition Frequency,PRF)、俯仰向數字波束形成(Digital BeamForming,DBF)、多發多收(Multiple-Input,Multiple-Output,MIMO)等。

圖3 傳統體制SAR向新工作模式的發展Fig.3 SAR development from the traditional mode to the new ones

目前，方位向多波束在與其它工作體制或模式相結合時的高魯棒性信號重構、誤差估計等方面仍需進一步研究；變PRF技術需深入研究時變收發時序設計、缺失數據恢復、數據均勻化重建等問題；DBF技術在SAR中的應用已被德國DLR、美國NASA和中國AIR-CAS等多個研究機構通過試驗完成初步驗證，但若實現在星載SAR中的工程應用，仍需解決高相干性合成算法、高效處理架構、高精度幅相標定等工程技術問題；MIMO-SAR需重點解決實用化正交波形設計、高精度回波分離等問題。下面本文對各主要工作體制分別進行介紹。

3.1 方位多波束

方位多波束技術主要包括單相位中心方位多波束(Single Phase Center Multiple Azimuth Beams,SPC-MAB)技術[24]與偏置相位中心方位多波束(Displaced Phase Center Multiple Azimuth Beams,DPC-MAB)[5,25]技術。SPC-MAB技術使用方位向寬波束或者相互毗連的多個窄波束發射信號以獲取大的多普勒帶寬，接收時在方位向形成具有共同相位中心的多個不同指向的子接收波束，如圖4(a)所示，但其存在波束間串擾，會惡化方位模糊。DPC-MAB技術更加成熟。如圖4(b)所示，天線在方位向劃分為多個接收子孔徑，從而在每個采樣時刻均可獲取多個方位空間位置的回波采樣。因此，SPC-MAB與DPC-MAB本質上均是以空間采樣換取時間采樣實現高分辨率寬幅成像。

方位多波束信號處理主要包括多普勒解模糊和幅相校正。其中，多普勒解模糊主要是通過對模糊的多個通道回波進行信號處理，以恢復出單通道低模糊的方位多普勒信號。而幅相校正則是為了對實際多通道SAR中出現的幅度相位誤差進行校正。

圖4 兩種方位多波束技術Fig.4 Two types of technologies of multiple azimuth beams

DLR的Gebert等人[5]對多通道信號的多普勒解模糊處理技術做了深入研究，提出了通用的通道矩陣求逆的多通道信號重建方法，但是該方法難以緩解方位模糊與信噪比的矛盾，特別是非均勻PRF的情況。由此，在Gebert等人的研究基礎上，Cerutti-Maori等人[26]提出了最大信號模糊噪聲比方法。此外，國內學者也針對該矛盾作了相關研究[27-31]。西安電子科技大學劉保常等人[27]提出了改進DBF重構方法；AIR-CAS對方位模糊與信噪比的矛盾也做了深入研究，先后提出了基于天線方向圖的最小方位模糊優化法[28]，針對高度非均勻采樣情況提出了IMPMMSE方法[29]，以及基于多目標優化模型下的方位多通道重構方法[30]。

通道幅相校正主要包括兩類方法：內部校正方法[32]和基于多通道原始數據校正方法?；诙嗤ǖ涝紨祿耐ǖ谰庑Ｕ椒?，包括經典的通道均衡校正方法，如二維自適應校正方法[33]、子空間投影法[34,35]和方位功率譜法[36]，以及近些年提出的一些新穎的通道均衡校正方法，如基于距離向互相關的通道失配校正方法等[37-40]。

目前，DPC-MAB技術已經在實際機載和星載SAR系統中得到應用。高分三號是我國首顆具備方位向多通道成像能力的SAR衛星，其超精細條帶模式采用方位向雙通道實現高分辨率寬幅成像。圖5為高分三號雙通道成像結果，且通道誤差校正后，假目標低于-50 dB。

3.2 變脈沖重復頻率(PRF)

變PRF體制是為了實現超寬幅連續成像而被提出來的，通過改變雷達PRF可使回波盲區的位置持續改變，從而將盲區分散在整個成像帶內，如圖6(b)所示。通過這種技術，距離向幅寬可擴展為接收窗的數倍，結合俯仰向多波束可實現超大幅寬成像。

圖5 高分三號SAR衛星超精細條帶模式成像結果(數據由中國科學院空天信息創新研究院航天微波遙感系統部提供)Fig.5 The ultra-fine strip mode imaging results of Gaofen-3 satellite (Images are provided by the Department of Space Microwave Remote Sensing System,AIR-CAS)

圖6 變PRF模式工作原理Fig.6 The operating principle of PRF variation technology

在系統設計方面，PRF變化方式將決定方位信號丟失形式并直接影響到該成像體制的系統靈敏度、模糊度等性能指標。在信號處理方面，方位向變PRF引入的非均勻采樣使得該體制信號模型區別于傳統星載SAR體制，多脈沖信號回波分離、盲區內缺失數據的恢復和高效高精度的非均勻重采樣方法均是信號處理中需要解決的主要問題。

不同的PRF變化周期使得盲區沿方位向的分布不同，周期越短，盲區沿方位向分布越均勻，聚焦后不同位置處目標的性能也更加一致[42]。因此，在文獻[43]中設計了很短的PRF變化周期，并采用多通道重構技術，將包含缺失數據的方位向非均勻采樣數據重構為均勻采樣數據，仿真表明這種算法將顯著放大噪聲，影響最終的成像質量。文獻[44]提出一種改進的多通道重建算法，通過減少處理頻帶的個數增大自由度，利用線性約束最小功率(Linearly Constrained Minimum Power,LCMP)法則最小化帶外模糊信號和噪聲的功率，進而提高成像質量。這種方法需要較高的過采樣率，會導致數據率和距離模糊比的增加。DLR也提出過一種基于高過采樣率的變PRF信號處理方法[45]，其中的脈沖重復間隔(Pulse Repetition Interval,PRI)呈周期性線性變化，可以保證不連續丟失兩個采樣，對應的盲區分布如圖7所示。在信號處理時可根據天線方向圖對應的功率譜密度信息，直接獲得對均勻采樣數據的最優線性無偏(Best Linear Unbiased,BLU)估計。DLR進一步探討了變PRF體制的星上處理方案以降低數據率[46]，并擬于Tandem-L中采用這一體制實現3 m/350 km的成像能力。

原中國科學院電子學研究所針對低過采樣率下變PRF體制提出了一種結合缺失數據迭代自適應方法(Missing data Iterative Adaptive Approach,MIAA)的譜估計和重采樣處理方法[47]，并且基于HJ-1-C星載SAR數據，根據設計的PRF序列，丟失部分數據，直接成像結果如圖8(a)所示。采用譜估計恢復缺失數據后的成像結果如圖8(b)所示，可以看到由于缺失數據引起的假目標得到了良好抑制。鑒于該方法巨大的潛力，DLR進行了持續深入研究[48]，將BLU插值與MIAA譜估計方法結合起來，一方面利用了MIAA可對線譜實現準確估計的能力，另一方面利用了BLU對均勻面目標具有最小二乘意義下的最佳估計性能。

此外，星載SAR在方位大角度掃描成像時，針對有效數據隨距離徙動量增加而降低的問題[49]，將PRF沿方位時間連續緩慢變化，可使得接收窗的變化與瞬時斜距的變化保持一致，從而顯著降低系統冗余數據，如圖9所示。該體制尤其適用于斜視聚束/滑聚模式[50-52]，能夠在保證高分辨率成像的同時增加有效幅寬。

圖7 周期性線性變化的脈沖重復間隔(PRI)及其對應的盲區分布[41]Fig.7 Pulse repetition intervals with periodic linear variation and corresponding blind ranges[41]

圖8 基于星載SAR模擬變PRF模式數據的成像結果Fig.8 Imaging results based on simulated data with PRF variation of spaceborne SAR

3.3 俯仰向DBF

前面兩節本文介紹了方位多波束和變PRF技術，它們可以大大拓展星載SAR的成像幅寬。然而星載SAR系統實現寬幅成像需要在俯仰向具有較寬的波束，而寬波束又對應較小的天線高度，這會明顯降低發射和接收增益，惡化系統靈敏度，降低圖像信噪比，最終無法滿足實際應用需求。作為一種重要的系統工作體制，俯仰向DBF技術[53]可在寬波束發射的同時實現高增益掃描接收，從而大大提升系統信噪比，獲得真正滿足應用需求的高分辨率寬幅成像。因此，俯仰向DBF是星載SAR實現高分辨率寬幅成像的關鍵技術。俯仰向DBF技術以俯仰向小孔徑天線進行寬幅照射，以俯仰向多通道天線接收回波，如圖10所示，各通道信號分別接收與采集，并在數字域通過信號處理生成數字窄波束掃描接收回波，實現高增益接收，大幅提升系統信噪比性能。

俯仰向DBF接收技術需要在星上實時處理多個通道的數據，最后只需存儲數字波束合成后輸出的一路信號，所以該技術需要占用大量的數字處理資源。因此，如何實現星上高效高精度實時波束合成是實現星上DBF的關鍵。

圖9 大斜視聚束SAR成像幾何，(a)和(b)分別展示了PRF固定和變化時的數據存儲情況Fig.9 The acquisition geometry of highly squint spotlight mode SAR

針對DBF技術的實際應用，國際上德國DLR和中國AIR-CAS都做了大量研究工作[13-15,17,53-55]。在傳統的處理框架中，DBF-SAR系統中每一個通道的信號都需經過中頻采樣與數字解調，然后在數字域加權之后合成。為克服脈寬延展損失的影響，需要在對各個通道的數據流加權之后引入FIR時延濾波器，總體框架如圖11所示。Dn表示第n個通道的FIR延時量。隨著俯仰向通道數的增多，消耗的系統資源會大幅增加。

為了降低系統復雜度，AIR-CAS提出了一種高效的數字處理架構[11,15]。該架構調整正交解調和波束形成的順序，首先在實數域對中頻信號進行延時和加權，然后將所有通道的數據合成為兩路信號，最后做擴展的數字域正交解調得到DBF輸出的基帶信號?？傮w框架如圖12所示。

圖10 俯仰向DBF掃描接收示意圖Fig.10 The sketch of DBF scan on receive in elevation

圖11 傳統DBF-SAR系統處理框架Fig.11 The traditional processing framework of DBF-SAR system

圖12 改進的DBF-SAR系統處理框架Fig.12 The modified processing framework of DBF-SAR system

通過對兩種方案所需的乘法次數對比分析發現，隨著通道數的增多，兩個方案需要的乘法器次數呈線性增長。但是改進DBF處理方案需要的乘法器次數大大低于傳統DBF方案，因此改進方案可以有效地降低系統復雜度，節約系統成本。該方案將應用于我國后續高分寬幅星載SAR論證與研制。各國學者對星載SAR俯仰向DBF接收技術不僅進行了廣泛的理論研究，還進行了多種形式的試驗驗證[56,57]，為未來高性能星載SAR系統的工程實現奠定了基礎。AIR-CAS航天微波遙感系統部研發了一套X波段16通道高分辨率DBF-SAR系統，并于2019年12月開展了機載飛行試驗，圖13為獲取的圖像。針對俯仰向16通道DBF SAR系統，理論信噪比提升約12 dB。通過對數字波束形成前后的兩幅圖像進行對比可見，高增益數字波束使得系統信噪比得到了顯著提升，通過圖像評測，DBF技術使圖像信噪比提升11.2 dB。

3.4 MIMO SAR技術

多發多收合成孔徑雷達(MIMO-SAR)[58]是近些年來提出了一種新體制SAR。依據多個收發天線之間的位置和布局關系，MIMO-SAR可分為分布式和緊湊式兩大類[59]。分布式MIMO[60]是指多個收發天線之間稀疏布陣，各條信道之間近似獨立，如圖14(a)所示；緊湊式MIMO-SAR[61]是指所有收發單元位于同一平臺上或相互之間非?？拷?如圖14(b)所示)，該模式接收的都是目標同一方向上的散射信息，因而各收發通道相關性很強。MIMO-SAR系統通過更多的收發陣元獲得更為豐富的系統自由度，并以此突破傳統SAR體制限制，實現高分辨率寬幅成像跨越發展和多模式協同。

MIMO-SAR自由度的提升主要體現在額外的相位中心，作為一個示例，圖15給出了緊湊式MIMO-SAR相位中心變化情況。相對于方位N通道的N個方位相位中心，MIMO-SAR則有2N-1個相位中心?？梢?，MIMO-SAR擁有更多的自由度，不僅能獲得遠多于實際天線數目的等效觀測通道，還可顯著提升功率孔徑積，為解決傳統SAR面臨的高分辨率與寬幅間的矛盾以及多任務協同等實際問題提供了更為有效的技術途徑。

針對多個發射波形下的回波分離是MIMO-SAR實現的一個關鍵技術難點。依據發射波形特征，MIMO-SAR可進一步分為分時同頻、同時分頻和同時同頻3大類：第1類主要設計分時同頻的正交信號，通過時序控制，在不同的脈沖重復周期(PRI)內發射多路同頻信號，如乒乓模式的全極化干涉SAR系統[62]和ARTINO下視三維成像系統[63]，這種方法用時間資源換取空間資源，往往導致系統PRF過高，對幅寬構成限制；第2類主要通過頻率分集來隔離同時發射的多路信號，再運用子帶拼接實現高分辨率[64]，如德國FGAN-FHR開發的機載PAMIR系統[65]。這種方法雖能降低發射端帶寬，但仍是全帶寬接收，并不能降低系統成本，另外，可獲得的有效相位中心數目并不多于單發多收SAR系統，因此性能有限；第3種的主要目的是實現同時同頻的回波分離，利用波形編碼的正交條件來設計MIMOSAR的正交波形，由于同時同頻MIMO-SAR在時間、空間、頻率、極化等多個維度內的自由度更高，是更為嚴格意義上的多發多收合成孔徑雷達系統，所以是國內外學者的研究重點[58]。

2008年，DLR的Krieger等人[66]提出了“多維波形編碼”的概念(如圖16所示)，即綜合利用空間維、時間維及頻率維的調制來抑制并行觀測通道模糊能量。文獻[58]指明了MIMO-SAR波形設計誤區，細化了多維波形編碼思路，設計了短時移正交(Short-Term-Shift-Orthogonal,STSO)波形，然后利用空域濾波抑制模糊能量；之后，Rommel等人[60]又提出了正交波形波束形成MIMO-SAR，其作為NASA下一代的機載L波段SAR模式，在未來也將以DBSAR-2系統進行相關的飛行實驗驗證。

圖13 機載DBF-SAR成像結果(數據由中國科學院空天信息創新研究院航天微波遙感系統部提供)Fig.13 The imaging results of single channel and 16-channels with DBF processing in elevation (Images are provided by the Department of Space Microwave Remote Sensing System,AIR-CAS)

圖14 MIMO-SAR分類示意圖Fig.14 The classification diagram of MIMO-SAR

利用波形編碼在碼域實現MIMO可為未來星載SAR技術發展提供廣闊的前景。AIR-CAS已對SAR波形設計進行了大量研究，可以實現模糊抑制、能量無損旁瓣抑制等，且研發了非線性波形發生器，應用于我國《國家民用空間基礎設施中長期發展規劃(2015-2025)》首個衛星型號工程-陸地探測一號SAR衛星(LT-1)[67-69]。

目前對MIMO-SAR系統還處于理論研究階段，進入實際應用仍需要相當長的時間。

4 星載雙/多基SAR

圖15 MIMO-SAR構成多相位中心Fig.15 MIMO-SAR forms multiple phase centers

圖16 多維正交波形概念示意圖Fig.16 The diagram of multidimensional orthogonal waveform encoding concept

自2000年伊始，雙/多基SAR憑借其獨特優勢，日益獲得研究者的重視。從2004年開始，每年的SAR領域最權威的兩個國際會議IGARSS和EUSAR都會設立一個關于雙基SAR的分會[70,71]。由于多基SAR收發分置的系統屬性，和單基SAR相比，多基SAR具備多項獨特優勢：(a)收發分置，視角可變?？色@取目標多角度散射特性信息，實現多角度融合；(b)基線配置機動靈活。根據不同觀測區域的測量精度要求，靈活調整發射端和接收端的基線距離，獲取地面高程和地面運動目標信息；(c)靜默接收，隱蔽性強。接收機無需發射電磁波，在現代戰爭中不易被對方的偵查裝置偵查到；(d)系統構型多樣，收發系統可搭載于衛星、飛機、地面裝置等。未來可實現“一星發射多星接收”的分布式多基SAR系統，可同時實現高分辨率與超寬幅成像。

多基SAR作為一種高度靈活的遙感技術，將會在軍事偵察、環境監測、動態地球測量和海洋監視等領域發揮重要作用。擁有3個或多個只接收衛星的多基SAR系統將進一步拓展天基雷達遙感的觀測維度。例如，垂直航跡多基線干涉可用于獲取亞米級精度的DEM。

多基多功能SAR成為當前的研究熱點，多個航天大國相繼提出了各自的多基SAR系統任務規劃，并開展了相關理論研究[1,41,72-79]，如圖17所示。其中，LT-1包括兩顆先進的L波段全極化SAR衛星。另外，歐洲HRWS,SESAME[77](Sentinel-1 SAR Companion Multistatic Explorer)兩個多基SAR計劃均采用1顆主星結合多顆只接收小衛星構型多星SAR構型，用于實現高分寬幅、干涉地形測繪等任務。

雙/多基SAR在擁有諸多優勢的同時，存在多個技術挑戰。首先，多基系統收發平臺分置帶來空間、時間和相位同步問題[78]，如圖18所示。將接收端和發射端采用了各自獨立的基準頻率，其差異性會引入時間同步誤差(圖18(a))和相位同步誤差(圖18(b))，導致成像性能下降，無法實現高精度干涉測量。發射波束和接收波束照射方式與精度將會影響空間同步性能(圖18(c))，導致相干性下降。其次，雙基SAR斜距歷程也從單基SAR的“單根式”轉換為“雙根式”，成像參數空變性嚴重，進一步增加了雙/多基SAR高精度成像的難度[80,81]。另外，將方位多通道體制應用于分布式多基SAR系統構成分布式多相位中心成像模式，產生新的問題[79]。這里針對星載雙基SAR同步技術和成像進行探討，之后給出國際上幾個多基SAR任務規劃。

4.1 雙/多基SAR同步

時間同步包括兩個方面：時間同步的建立和時間同步的保持。每次開機成像時，雙/多基SAR通過安裝的GNSS模塊，接收同一組GNSS衛星發射信號，同時使用星間相對狀態測量分系統同步GNSS模塊輸出的PPS秒脈沖，實現時間同步的建立；GNSS模塊還用于馴服晶振，實現多個平臺時間同步的保持，使用該方法的時間建立和保持誤差控制可在45 ns以內。

圖17 星載SAR發展趨勢與典型星載SAR系統/概念示意圖Fig.17 Illustration of spaceborne SAR development trend and typical spaceborne SAR systems/concepts

圖18 時間、相位、波束3同步問題Fig.18 Three synchronization problems:time synchronization,phase synchronization and beam synchronization

DLR的Eineder博士[76]針對一個發射平臺、兩個接收平臺的多基SAR系統提出了一種相位同步方法，兩個接收平臺之間通過連續對傳同步信號實現相位同步，該方法進一步研究并應用于一發兩收的雙基SAR系統[82]，如圖19(a)所示。文獻[83]中提出一種利用在交替雙基模式下，基于數據估計相位同步誤差的方法，如圖19(c)。針對星-機模式、星-地模式或者機-地模式可以利用直達波實現相位同步[84]，如圖19(d)。DLR的Younis博士等人[82]針對星載雙星系統提出了一種雙向對傳脈沖信號的方法實現雙星SAR相位同步，如圖19(b)，該方法需要建立專門的同步鏈路。TanDEM-X衛星采用該方法，在每個衛星上安裝6個同步天線，首次實現星載雙基SAR同步，如圖20所示[78]。但是TanDEM-X采用的同步方法需要周期性地打斷SAR成像過程。成像過程中斷，造成SAR數據缺失問題，因此需要在成像處理中進行數據重構，而且為了降低缺失數據的影響，同步頻率較低[85]。

為了避免同步過程中斷成像過程，進而產生數據缺失問題，原中國科學院電子學研究所提出了一種非中斷的相位同步方法，并應用于LT-1星載雙基SAR系統[86-89]。為實現雷達信號和同步信號的分離，設計了同步收發器控制同步信號的發射和接收。在LT-1系統中采用4個四臂螺旋天線作為同步天線，如圖21(b)所示，具有寬波束收發能力。為避免同步信號和SAR信號的時間窗沖突，同步信號在上一個回波接收窗之后，下一個雷達信號發射窗之前的空閑時間進行同步信號的傳輸，從而無需打斷成像過程，最大同步頻率達PRF/2，進而得到高相位同步精度。

采用該方案，在LT-1地面測試系統中，實測相位同步精度優于0.3°[87]。

4.2 多基SAR協同成像

TerraSAR-X/TanDEM-X是全球首個雙星編隊SAR系統，且單星方位向具有兩個接收通道，具備分布式多相位中心數據獲取能力。2016年，DLR的T.Kraus等人[90,91]利用TerraSAR-X/TanDEM-X開展了沿航跡方向的多基SAR成像實驗。

圖19 雙/多基SAR相位同步方法Fig.19 The phase synchronization schemes for bistatic/multistatic SAR system

圖20 TanDEM-X使用的同步天線和同步時序Fig.20 The antenna and timing diagram used for TanDEM-X

在實驗中，TerraSAR-X和TanDEM-X工作于追逐雙基模式，兩星沿航跡間隔10 s獲取同一場景的雷達數據，且均采用方位兩通道接收模式，從而構成4個相位中心，如圖22所示。經過重構處理獲得等效高PRF的雷達信號，方位模糊大幅下降，如圖23的對比圖所示，說明多基SAR分布式相位中心體制可用于實現高分辨率寬幅成像。

除了這種由雙星構成的特殊多基SAR成像模式，DLR的Nida Sakar研究了一種沿航跡多基SAR系統[79]，如圖24所示，由具備發射和接收功能的主星以及N-1個只接收的小衛星構成。

圖21 LT-1雙基SAR系統與同步系統中的螺旋天線Fig.21 The LT-1 bistatic SAR system and the applied quadrifilar helix antenna

在圖24所示的沿航跡多基SAR系統中，為實現高分辨率與寬幅成像，系統的PRF為單星正常工作情況下的1/N。在這種模式下，傳統的處理方法僅能實現數百米的沿航跡基線和低分辨率條件下的信號重構處理。對此，文獻[79]給出了一種距離多普勒分布式相位中心信號重構方法：在二維頻域通過參考重構濾波器完成初步信號重構，在距離-多普勒域完成殘余距離向空變重構。圖25給出了該重構算法流程。文獻[79]基于該方法，實現了X波段條件下，沿航跡基線達15 km，幾何分辨率達亞米級的分布式多基SAR成像。

對于沿航跡多基SAR系統，AIR-CAS研究了一種多基俯仰向多波束體制[92]，如圖26所示，采用“一主多輔”配置，多星同軌，主星發射并接收，輔星僅接收，主星分時發射子脈沖到相互毗連的子測繪帶，接收時各星分別接收對應子測繪帶的回波，且脈沖重復頻率滿足奈奎斯特采樣率的要求。該體制小衛星僅接收，可有效降低成本；且成像能力分置到多顆小衛星上，可完成高分寬幅成像任務。

然而，除了多基SAR系統共有的同步等問題，該體制使得各星模糊區可能落到其它子帶上，造成強距離模糊，嚴重影響系統性能。為解決距離模糊問題，提出了一種不使用DBF及波形編碼技術，通過模糊信號估計器獲得距離模糊信號的方法，并在信號中去除，如圖27所示。

圖22 分布式相位中心成像構型[91]Fig.22 The multistatic SAR imaging geometry of distributed phase centers[91]

圖23 重構處理前后的成像結果對比[91]Fig.23 Comparison of the imaging results with/without reconstruction[91]

圖24 一種沿航跡多基SAR系統[79]Fig.24 An along-track multistatic SAR constellation geometry[79]

圖25 沿航跡分布式多基SAR信號重構[79]Fig.25 Block diagram of the reconstruction algorithm for multistatic SAR constellations with large along track baseline[79]

這里給出面目標的仿真結果說明該方法的有效性。仿真采用2顆SAR衛星，間距500 m，面目標仿真結果見圖28，從左至右依次為不加模糊，加強模糊，強模糊消除后的結果?？梢钥吹侥：蟮慕Y果接近于不加模糊的情況。通過對比可見采用本方法可有效消除星載多基俯仰向多波束模式下的距離模糊。圖29示意了圖28中強點的方位與距離切片，可以看到模糊消除效果明顯，模糊消除后主瓣寬度與峰值旁瓣比都幾乎等于不加模糊的情況。

圖26 多基距離多波束體制示意圖Fig.26 Multistatic synthetic aperture radar with multiple elevation beams

分布式多基SAR系統構型豐富多樣，沿航跡多基SAR模式僅是其中的一種。圖30所示為AIR-CAS提出的一種多星協同成像系統示意圖，主星同時具備信號收發功能，輔星采用小衛星平臺，主輔星運行在不同的軌道上。該系統可同時具備沿航跡基線和垂直航跡基線。通過基線優化設計，一方面，單次航過可得到多條垂直有效基線，采用多基線干涉技術可實現高精度高程測量；另一方面，多條沿航跡基線可以實現高精度的動目標檢測，如獲得洋流的運動矢量等。其次，通過多星協同獲取觀測數據，可在較少的航過時間內，積累較多的觀測數據，實現對重點區域的快速高分辨率三維成像。

4.3 星載多基SAR系統規劃

近幾年，一些先進的國外研究機構已經提出關于多基SAR編隊的概念構型與技術。HRWS是德國宇航局提出的一項多基合成孔徑雷達任務[93]，如圖31所示。該系統計劃基于MirrorSAR的概念開展，其中主星自發自收，輔星接收場景的回波信號通過射頻組件傳回主星解調、記錄。

HRWS多基SAR系統預計在軌驗證先進的數字波束形成技術，發射帶寬高達1200 MHz的線性調頻信號(最高分辨率0.255 m)，四星編隊飛行完成對已有數字高程模型的更新和提升(5個月完成全球高程測量，相對高程精度優于2 m，像素網格4 m)，驗證新的高分寬幅成像模式。

圖27 強距離模糊估計與消除流程Fig.27 Procedure of the estimation and removal for the strong range ambiguities

圖28 強距離模糊估計與消除的面目標仿真結果Fig.28 Simulation results for the estimation and removal of the strong range ambiguities with area target

圖30 多星協同成像系統示意圖Fig.30 Illustration of a multistatic cooperative SAR imaging system

另一項有代表性的概念構型是由德國宇航局和歐洲航天局聯合開展的SAOCOM-CS任務[94]。通過在太空中將已經運行的SAR平臺與一個或多個其他衛星相伴隨來構建雙基SAR串聯衛星編隊，如圖32所示。

SAOCOM-CS系統中SAOCOM-1b是一顆阿根廷的L波段全極化SAR衛星，ESA計劃發射一顆只接收的伴飛小衛星，構成雙極化、單航過L波段干涉SAR系統，從而實現可變雙基角散射測量、單航過干涉和相干立體測量等功能。

5 多維度觀測

圖31 HRWS系統工作示意圖[93]Fig.31 Illustration of the HRWS mission[93]

得益于SAR成像利用的電磁波信息具有的頻率、幅度、相位、極化等特性，可從SAR圖像中提取出觀測目標的多維度信息。如利用極化SAR技術可用于獲取地物的取向、形狀、粗糙度、介電常數等物理特性；干涉SAR技術可用于獲取場景的高精度數字高程模型(DEM)、洋流測速、冰川位移、地表形變監測等；SAR極化干涉技術在森林高度和生物量反演、地物覆蓋分類、農作物參數反演和城市建筑識別與高度估計等應用領域有廣泛的應用；SAR層析技術可實現城市的三維重建和森林的垂直結構反演。

5.1 多極化

傳統的單極化成像雷達采用單一的極化通道發射和接收電磁波，只能獲得地物對某種單一極化電磁波的散射特性，而丟失了包含在散射波極化特性中其它有關地物信息的分量。雷達信號的極化方式主要分為線極化、圓極化和橢圓極化。全極化SAR通過發射和接收不同極化方式的電磁波，組成完備的極化基，獲得極化散射矩陣。極化散射矩陣含地物目標散射回波信號的幅度和相對相位信息，使人們可以對目標的物理特性進行深入分析、提取，為更加深入地研究目標的散射特性提供依據。

高分三號是我國首顆全極化SAR衛星，最高分辨率達1 m，采用交替發射線極化(H極化和V極化)信號，獲取四極化信息。為了降低交叉極化的距離模糊，提高圖像質量，在GF-3衛星SAR系統采用了脈沖交替與波形編碼聯合的高隔離低模糊技術。圖33所示為GF-3獲取的大連地區全極化條帶圖像，通過極化特征分解與合成，可見不同地物的散射特征差異，如圖33中標注的海冰區域和城市區域。

為了獲取地物目標四極化信息，星載SAR通常需要付出更多的系統資源(功耗、重量、數據率和成本)，而且會降低觀測效能(幅寬和可視范圍)。

為了解決系統資源和觀測效能限制難題，簡縮極化將是一個很好的系統實現方式，它同時發射兩個正交線極化或者圓極化信號，在接收端通過雙線極化接收獲取地物散射信息。相對于四極化體制，簡縮極化SAR系統的PRF不加倍，成像幅寬和可視范圍無需降低，且系統功耗、重量無需增加。雖然該種方式不能獲取完備四極化信息，犧牲了少量的極化分類精度，但換取了更高的極化SAR系統觀測效能(幅寬和可視范圍)，拓寬了極化SAR系統的應用價值[95-97]。

影響全極化性能的另外一個重要因素是交叉極化距離模糊，通常會使系統可視范圍降低為單/雙極化系統的1/2以上。為降低交叉極化距離模糊，AIR-CAS提出了一種基于正交非線性調頻編碼的距離模糊抑制方法[98]，通過發射非線性調頻信號，改變時頻對應關系與整個頻帶內的能量分布。采用該方法，一方面可獲得相互對消(濾波)的非平坦頻譜，降低互相關能量；另一方面，可通過交替發射正交波形抑制距離模糊。該方法已應用于LT-1號SAR的極化系統研制。采用該方法實現距離模糊抑制如圖34所示。

除采用交替發射線極化方式進行地物信息探測外，圓極化、橢圓極化等極化方式同樣可用于SAR成像。LT-1是國內第1個多模式極化SAR系統，不僅可以實現線極化，而且可以實現簡縮極化、混合簡縮極化、圓極化、橢圓極化和基于編碼的混合極化。通過研究發現，采用圓極化發射可平衡距離和方位模糊，甚至降低交叉極化模糊能量。2019年11月，AIR-CAS在內蒙古開展了多模式極化SAR的機載飛行試驗，獲取了高質量的混合極化SAR分解圖像，如圖35所示。

圖33 高分三號全極化條帶1模式極化合成圖像(中國科學院空天信息創新研究院航天微波遙感系統部供圖)Fig.33 Polarimetric synthesis image of GF-3 QPSI-1 mode (Images are provided by the Department of Space Microwave Remote Sensing System,AIR-CAS)

圖34 距離模糊抑制效果仿真Fig.34 Distributed scene simulation for range ambiguity suppression demonstration

當前，深度學習技術為極化SAR圖像分類提供了新的手段，可以自主表示SAR圖像的空間和極化特征?；诙询B自動編碼器、深度置信網絡和卷積網絡的方法也已被應用于SAR圖像分類中。文獻[99]利用高分三號全極化SAR數據開展了基于深度學習的極化SAR分類應用研究。圖36所示為采用Berkeley地區的全極化SAR圖像進行的基于全卷積神經網絡及多尺度目標融合的極化SAR圖像分類試驗。從中可以看出，多尺度目標融合極化分類方法保持了較為清晰的地物紋理特征。

圖35 機載P波段混合極化SAR(圓極化發射/雙線極化接收)極化分解圖像：紅色表示偶次散射，藍色表示表面散射，綠色表示體散射(AIR-CAS供圖)Fig.35 Polarimetric decomposition image of airborne P-band hybrid polarimetric SAR (circularly polarized on transmit and dual-circularly polarized on receive)Red for double-bounce scattering,blue for single-bounce scattering and green for volume scattering (Image provided by AIR-CAS)

未來，隨著高分三號后續衛星以及LT-1 SAR衛星的發射，國產多極化SAR衛星數據會更加豐富，將為極化在地球觀測中的應用提供充足的極化數據資源。

圖36 基于深度學習的全極化SAR分類(藍色：水體，紅色：建筑，綠色：植被)Fig.36 Classification result of quad-polarimetric SAR image based on deep learning(blue for water;red for buildings and green for vegetation)

5.2 干涉SAR(InSAR)技術

合成孔徑雷達干涉測量利用SAR復圖像信息獲取地表高程和形變，是SAR圖像定量化遙感的一個非常重要的應用領域。其按照數據獲取方式主要分為單航過干涉測量和重復航過干涉測量。單航過干涉測量主要采用雙/多基SAR(如TerraSAR-X/Tan-DEM-X雙基SAR)或雙天線SAR系統，其數據主要用于地表數字高程模型(DEM)的生成。重復航過干涉測量利用單顆衛星重復航過或者同一軌道面上的多星組網重復觀測(例如ERS-1/2,Sentinel-1A/B星座)，其數據主要用于監測地表形變。

(1)DEM生成 目前，已有多種方法可獲得DEM信息，包括星載/機載合成孔徑雷達干涉測量、激光雷達測距LiDAR、雷達攝影測量等。不同的方法獲得的DEM信息的覆蓋范圍和精度均不同。其中，通過激光雷達測距獲得的DEM信息最為精確，但其采用點云的形式展現，不具備場景成像能力；雷達攝影測量采用成像幾何和圖像間的失配進行地形解算，DEM分辨率和精度均受限。合成孔徑雷達干涉測量基于干涉相位獲得地表高程信息，能夠以相對高的精度進行大范圍的地表高程測量，因而成為全球DEM測量的主要技術手段。表2給出了國際通用DEM精度衡量標準[100]，針對不同的DEM源，從空間分辨率和絕對/相對垂直精度的角度給出界定。

SRTM是第1個星載地形測繪任務，其DEM產品滿足HRTI-2標準，測繪區域覆蓋北緯60°到南緯56°之間約占全球陸地總面積80%的區域，到2003年底已經全部繪制完成，目前在美國區域公開了分辨率為30 m、其他區域90 m的DEM數據。2010年，德宇航發射TanDEM-X與2007年發射的Terra SAR-X構成全球首個星載雙基SAR系統，通過多基線干涉SAR技術，在3.5年的時間內獲得了高精度的全球DEM，其DEM產品達到HRTI-3標準[101]。如圖37所示為德國Garzweiler煤礦DEM，從圖中可以看出TanDEM-X所獲得的DEM具備高空間分辨率和高精度的特征，從而顯示出高精度DEM數據在地形監測中的重要作用[102]。

表2 DEM指標劃分標準(m)Tab.2 Index classification criteria of DEM(m)

在精確DEM生成過程中，干涉圖濾波和相位解纏準確性對獲取DEM的精度和可靠性會產生重要影響。DLR的Zhu等人[103]發現將Non-local濾波應用于TSX/TDX雙星數據生成DEM過程中，可以實現更準確的相干系數估計和更好的降噪效果，獲得了更高精度的DEM數據。

為實現HRTI-4甚至HRE-4的DEM標準，同時減低相位解纏的難度，特別是在復雜的地形情況下，研究者們提出了多通道InSAR技術(包括多基線InSAR[104]和多頻InSAR[105])。多頻技術需要同一個平臺上實現頻率相差比較大的兩套雷達系統，單星重量、復雜度和功耗需要大幅增加，這對研制周期和成本都將造成負擔。AIR-CAS針對多頻干涉開展了相關理論研究和實驗驗證。2017年，開展了機載C和X波段雙頻干涉實驗，并得到了試驗場景的高精度DEM，如圖38所示。多基線技術通?？梢酝ㄟ^多基來實現。多基SAR可以通過一個主星帶多個被動小衛星實現(如圖30)，單星系統簡單，不存在場景和環境變換產生的去相干效應，且通過長短基線完成高精度相位解纏，獲取高干涉測量精度和空間分辨率。該類構型正在被歐洲空間局和德國DLR等機構科學家高度關注[77,93,94]。但是，多基SAR星間同步、編隊構型將增加系統復雜度和難度。

圖37 德國Garzweiler煤礦DEM[102]Fig.37 Evolution of the Garzweiler mine in Germany[102]

另外，不同的波段具備不同的植被穿透能力，得到不同層次的高程產品。TanDEM-X雷達系統工作于X波段，由于波長僅為3.1 cm，電磁波不能穿過植被。因此，TanDEM-X任務獲得的是植被上層表面和城區頂層的高程數據。然而，對于低波段雷達，如L波段，則可描述植被覆蓋區域下層的地形特征，獲得數字地形模型DTM，如圖39所示。LT-1是我國將于2021年發射的雙基L波段SAR衛星，得益于雙基構型的低時間去相干特性以及高精度相位同步，LT-1將具備獲取全球高精度數字地形模型的能力。

圖38 機載雙頻干涉Fig.38 Airborne dual-frequency InSAR result

圖39 不同波段下的高程模型特征[106]Fig.39 Different elevation mode at different frequency[106]

(2)地表形變監測 干涉地表形變監測技術按照測量敏感度分為兩類，一類是以相位干涉為主的高敏感度測量，包括差分干涉(Differential InSAR,DInSAR)以及多時相干涉(Multi-Temporal InSAR,MTInSAR)；另一類是以高分辨率SAR影像信息變化檢測為主的強度測量，包括offset-tracking等方法，側重探測大尺度的地表形變?；谙辔恍畔⒌腟AR干涉形變測量技術是當前最常用的SAR圖像形變提取技術。其基本原理是利用前后兩次目標觀測的斜距差來描述雷達視線向的形變，由于形變與前后兩次測量的相位差直接相關，在較高的相位穩定度條件下，形變可以達到優于波長量級的測量精度?；趶姸刃畔⒌膐ffset-tracking算法[107]多應用于自然環境中的大尺度形變監測，該算法利用互相關系數估計主從影像間的偏移量，進而提取地面的二維形變場(方位向-斜距向)，對圖像的相位穩定性要求較低。雖然其測量精度遠低于InSAR，但其針對大梯度形變以及嚴重失相干環境下的形變測量，優勢十分明顯，尤為適用于地震、滑坡、冰川等自然環境的形變監測。

(a)DInSAR與MTInSAR。DInSAR可以獲波長級的形變測量精度。但其結果易受時空失相干因素和大氣相位延遲的影響，對此，研究者們提出了MTInSAR技術[108]。MTInSAR技術方法較多，包括基礎的永久散射體(Persistent Scatterers,PS)方法[109]、短基線集(SBAS)算法[110]、SqueeSAR算法、分布式散射體(Distributed Scatterers,DS)算法等等。

豐富的研究數據推動了InSAR形變監測應用，2019年，中科院電子所利用EnviSat、哨兵-1A和哨兵-1B數據實現黃河三角洲區域2007～2010年和2015～2018年的地面沉降監測[111]，如圖40所示。

文獻[112]利用高分三號SAR數據實現了對北京城區的地表形變監測，如圖41所示，驗證了國產SAR衛星在形變監測方面的潛力。隨著我國在軌SAR衛星數量的增多，特別是未來具有干涉能力的LT-1在軌運行后，基于國產數據的形變監測應用將對我國的地質災害預警和災后救援產生重大的作用。

(b)Offset-tracking。傳統Offset-tracking的思路簡單，易于實現。包括兩個核心步驟：密集匹配和系統誤差去除。其中，密集匹配的核心在于互相關算法，通過尋找兩匹配窗口的歸一化互相關(Normalized Cross Correlation,NCC)峰值位置來計算主輔圖像間的相對偏移。

近年來，改進的偏移量跟蹤方法被相繼提出，主要致力于提升測量精度[112-115]。這些方法大致可分為2類：一是利用強度之外的附加信息來輔助偏移跟蹤，如PolSAR[114]；二是提取點目標(如建筑物、裸巖、角反射器等)進行偏移估計，如PTOT[115],SPOT-CR[116]，均取得了較為成功的應用。

2019年，AIR-CAS利用8幅高分三號數據，對2018年10月10日發生在西藏自治區昌都市江達縣和四川省甘孜藏族自治州白玉縣境內的特大滑坡(金沙江白格滑坡)進行了破壞前形變過程的回溯性分析。如圖42所示，估計結果反映了白格滑坡在2017年12月到2018年07月間已存在明顯的形變加速及形變擴張趨勢，預示此處坡體存在很高的滑坡風險并有滑坡堵江的隱患。

圖40 利用SAR數據對黃河三角洲區域進行長時間序列形變監測Fig.40 Vertical deformation rates over the Yellow River Delta during the period of 2007-2010 obtained from ASAR (a),2015-2018 obtained from S-1A (b)and 2016-2018 obtained from S-1B (c)datasets

圖41 利用高分三號數據獲取的北京地區地面沉降速率圖；右側曲線給出A,B,C 3點沉降量Fig.41 Linear deformation rates maps over Beijing using GF-3 SAR images.The curves show the deformation of area A,B and C

InSAR應用與SAR衛星技術相互促進，共同進步。InSAR應用研究將推動SAR衛星技術的進步，當前InSAR應用向著廣域監測、高精度監測和三維精細化監測方向發展，這對衛星技術提出了更高的要求。廣域監測的需求要求SAR衛星具備高分寬幅成像能力。高精度監測要求SAR衛星必須具備高輻射性能、高穩定性、高時間分辨率，以及高精度軌道控制與測量系統。三維精細化監測對于多星靈活協同觀測提出了更高的要求。SAR衛星技術的發展必將推動干涉測量技術邁進新的時代。

5.3 極化干涉SAR技術

高品質的極化干涉數據是進行極化干涉理論研究和應用研究的基礎。由于極化干涉技術巨大的應用價值[117,118]，國外從20世紀90年代起就開始了機載極化干涉SAR系統研制工作。進入21世紀，國外陸續發射了多顆具備極化干涉能力的SAR衛星，如EnviSat,ALOS,RADARSAT-2,TerraSAR-X/TanDEM-X和ALOS-2等。受制于數據源的缺失，國內的極化干涉研究起步較晚。中國科學院空天信息創新研究院航天微波遙感系統部已于2017年成功獲取機載C波段西安閻良地區的極化干涉SAR數據，該數據已經用于極化干涉SAR理論與應用研究中，如圖43所示。

圖42 利用高分三號SAR數據對金沙江白格滑坡滑前形變進行監測Fig.42 Deformation inversion of Baige landslide on Jinsha River before collapse using GF-3 SAR images

圖43 極化干涉多元素分解算法分解結果Fig.43 Multi-element decomposition result of PolInSAR image

目前，對于極化干涉SAR方面的研究主要集中在對于極化干涉圖像中各種地物類型的散射機理的研究。AIR-CAS利用獲取的機載極化干涉數據和相關公開數據，開展了極化干涉散射機制分解算法研究[119]。研究以極化分解算法為基準，引入極化干涉最優參數作為輔助參數，重新推導并得到適用于極化干涉數據的散射模型，將原有的四元素極化干涉分解方法擴展到五元素甚至多元素分解方法[119]。該方法對于不同波段的數據都能夠得到較好的分解結果，較為準確的反映地物的實際散射機理。研究采用的極化干涉分解算法主要包括極化干涉多元素分解方法和極化干涉七元素分解方法，得到的分解結果分別在圖44和圖45中給出。

根據研究得到的分解結果，以分解得到的散射能量作為輸入，可以得到有效地分類結果。對于散射特性相似的地物(森林和與雷達視線方向存在大型傾斜角度的建筑物區域)，可以得到準確的分類結果，與實際地物類型相符。

目前，極化干涉SAR技術正在朝著多基線、多頻率的方向發展。星載極化干涉SAR系統已經從單極化工作模式發展到了多極化工作模式，而衛星的重復航過也有可能產生多基線的極化干涉數據。

圖44 極化干涉七元素分解算法分解結果(數據來源：DLR機載L波段極化干涉SAR試驗)Fig.44 Seven-element decomposition result of PolInSAR image(data provided by DLR airborne L-band PolInSAR)

計劃發射的BIOMASS[120],TanDEM-L,LT-1等系統都將產生可用于對地觀測的極化干涉數據。雙頻段的NISAR系統也在研制之中。未來，這些多頻段、全極化、高分辨率干涉圖像可以被應用于地物分類、海冰監測和樹高反演等多個方面，必然會大大促進極化干涉SAR信息提取技術的發展。

5.4 TomoSAR技術

圖45 極化干涉分類結果(數據來源：DLR機載L波段極化干涉SAR試驗)Fig.45 Classification result of PolInSAR image (data provided by DLR airborne L-band PolInSAR)

隨著星載SAR傳感器的不斷增加，星載SAR數據積累日益豐富。SAR技術開始了從二維散射信息到高程再到三維特征獲取的演化。1995年，美國地面作戰中心的Knaell提出了SAR層析(SAR Tomography,TomoSAR)技術實現SAR目標的三維重建[121]。經過20多年的發展，TomoSAR技術在城市的三維重建和森林的垂直結構獲取中做出大量成果[122,123]，為城市監測管理和森林生物量的反演提供了重要的數據支持。

TomoSAR技術利用同一地區的多幅SAR圖像數據，利用空間多基線在垂直于方位-距離平面的高度向上形成合成孔徑，具有高度向上的分辨和成像能力，如圖46所示，解決了SAR圖像的疊掩問題，并且還可以利用數據的多時間基線，估計SAR視線方向的形變速率信息。

TomoSAR主要有兩個難點。首先，目前尚未有多星編隊SAR系統可同時提供多條空間垂直基線，TomoSAR技術研究通?；陂L時間的重復軌道觀測累積數據。其次，長時間數據積累導致信號中存在較大的大氣相位誤差，導致三維重建失敗。

為提高TomoSAR的處理效率，一方面，研究者們開始了分布式SAR星座的研究，如圖30所示，1次航過獲得多個有效基線，從而可以在較少的航過次數后積累豐富的數據。另一方面，人們也開始針對特定場景研究基于小數據集的三維重建。然而，小數據集情況下，高程模糊情況嚴重，虛假目標容易出現。對此，文獻[124]提出了一種基于等高線重構的TomoSAR方法。圖47展示了利用6幅高分三號的重軌條帶數據，對北京地區高樓的三維重建結果?？梢钥闯?，該方法很好地抑制了虛假目標的出現，得到了更好的重建結果。

針對TomoSAR重建過程中的大氣相位誤差大的問題，已有多種大氣相位估計方法被相繼提出并應用，包括：永久散射體干涉測量技術(PS-InSAR)、小基線技術(SBAS)和基于相位梯度自聚焦的誤差估計方法。文獻[125]提出了一種基于雙層參考網的TomoSAR大氣誤差校正和三維重建方法，與空時濾波法相比，雙層參考網方法可以不用對大氣相位進行估計而直接實現誤差校正，是一種有效的大氣相位校正方法，對比結果如圖48所示。

未來的多星分布式SAR將成為現實，實現單航過獲取多基線數據，且縮短重訪周期，大大縮短數據積累時間，將能夠進一步促進快速三維重建技術的發展和應用。

5.5 動目標檢測與成像技術

圖46 星載TomoSAR示意圖Fig.46 The geometry of TomoSAR imaging

圖47 小數據集三維重建結果對比Fig.47 The comparison of 3D reconstruction results using small data stacks

利用星載SAR可以實現大范圍區域內運動目標的有效監視，運動目標包括：洋流、海面運動目標、地面運動目標等。此外，相對于傳統星載SAR模式下的運動目標監視，高分寬幅模式下的運動目標監視需求也越來越迫切。

(1)洋流測速 基于星載SAR數據的洋流速度測量通常采用沿航向的兩景觀測數據。2000年，美國開展了SRTM航天測繪任務，由于天線安裝等技術上的原因，SRTM除了具有垂直航跡方向的基線外，其沿航跡方向的天線間隔為7 m，由于采用一發兩收的模式，因此沿航跡的基線長度為3.5 m，對應的測速靈敏度約為38.5 m/s/2π。如圖49所示利用SRTM系統X波段數據對德國瓦登海地區的洋流進行了徑向速度反演[126]。

高分三號衛星具備沿航跡分布的兩個通道，因此也可以用來實現洋流流速的反演，圖50給出了高分三號獲取某區域的洋流測速結果圖，測速精度達到0.2 m/s。

圖48 檢測到的PS點的高度[125]Fig.48 The elevations of detected PS[125]

圖49 SRTM洋流測速結果圖[126]Fig.49 Retrieval of surface velocity fields from SRTM data[126]

(2)地面動目標檢測 地面運動目標檢測(GMTI)面臨比較棘手的問題是地雜波抑制。最早的星載SAR-GMTI算法基于單通道SAR系統，原理簡單，易于實現，但檢測能力有限。隨后，人們研究了兩通道星載SAR-GMTI算法，主要有DPCA(Displaced Phase Center Antenna)算法、ATI(Along Track Interferometry)算法、DPCA與ATI聯合算法等[127]。兩通道SAR-GMTI算法雖可有效抑制雜波，但受到系統自由度的限制，無法精確估計運動目標參數。因此，研究人員提出了多通道SAR-GMTI算法，主要有雜波干涉抑制(Clutter Suppression Interferometry,CSI)算法和空時自適應處理(Space Time Adaptive Processing,STAP)算法等[128]。

近十年來，結合星載SAR-GMTI模式的特點，研究人員對傳統的SAR-GMTI算法進行了有針對性的改進和優化。2008年，Ender教授在文獻[129]中提出可以通過天線子孔徑的交替發射和接收來形成多個等效相位中心，從而提升星載SAR-GMTI性能。2011年，Suchandt研究員提出了交通流量快速檢測算法，并用TerraSAR-X的星載SAR-GMTI兩通道數據進行了驗證[130]。2012年，Cerutti-Maori教授[131]提出了成像STAP算法(Imaging STAP,ISTAP)，該算法利用STAP在方位頻域實現雜波抑制后，采用速度搜索方案對運動目標進行聚焦成像，并用RadarSat-2的多通道星載SAR-GMTI數據進行驗證，從處理結果可以看出，ISTAP算法可以提高運動目標的檢測概率，但是運動目標的定位精度一般[131]。

圖51中給出了高分三號動目標檢測模式處理結果，動目標測速精度優于2 m/s。

星載SAR-GMTI系統在系統虛警概率、運動目標檢測概率、定位精度等方面，與實際應用需求還有一定的差距，仍需進一步研究動目標檢測與優化方法。未來多通道星載SAR的通道數將繼續增加，且沿航跡分布式多基SAR將為動目標檢測提供更加有利的條件。

6 小型化SAR衛星技術

圖50 高分三號洋流測速結果圖Fig.50 Retrieval of surface velocity fields from Gaofen-3 data

圖51 高分三號SAR動目標檢測結果展示Fig.51 Demonstration of the moving target detection using Gaofen-3 data

隨著SAR系統技術和應用需求的發展，SAR衛星在從高成本、長周期的研制基礎上，走向低成本、易部署的微小型SAR衛星，以彌補大型SAR衛星系統的不足。

小型SAR衛星重量一般在1000 kg以下，微小型衛星重量在500 kg以下。國外在軌成功運行的小型SAR衛星系統主要有：德國的SAR-Lupe衛星系統、以色列的TecSAR衛星，印度的RISAT-2衛星和日本的MicroSAR，如圖52所示。

6.1 體制方案選擇

微小型SAR衛星需要體積小，重量輕，因此對于系統整體方案的選擇提出了更高的要求。其中信號體制和天線體制是系統方案設計時首先需要考慮的問題。

圖52 國外SAR小衛星Fig.52 Small SAR satellite

不同信號體制的收發時序關系如圖53所示，且不同體制的優缺點對比在表3中示出。在調頻連續波SAR模式[132]下，發射窗長度接近調頻信號重復間隔，系統的占空比在理想情況下接近100%。系統的峰值功率接近于平均功率，避免了傳統脈沖模式下產生高功率窄脈沖對雷達發射機的設計壓力，使得雷達系統可以做到結構簡單、體積小、重量輕、成本低。尤其是在星載條件下，較低峰值功率避免產生空間微放電現象，降低星載系統防護和試驗成本。小型化系統將有助于減少對平臺的空間和負荷的需求，有利于提高平臺的機動性、靈活性和續航能力。同時，小型系統也將滿足微小衛星等在偵察、目標探測、反恐、航空測量等領域日益增長的應用需求。

圖53 不同體制收發時序對比圖Fig.53 The comparison of timing diagram between different systems

表3 不同體制的優缺點對比Tab.3 Advantages and disadvantages comparison between different systems

但是在連續波體制下，通常需要獨立的收、發天線分別完成發射及接收信號的任務。但是在星載模式下，信號的作用距離很大，這要求較大的信號發射功率以保證足夠的信噪比。若雷達收、發天線仍裝置于同一平臺，則很難做到二者間的良好隔離，且信號串擾和泄露在所難免。

為了在同一平臺上實現連續波體制，通常采用方位間斷調頻連續波體制，該體制與常規脈沖體制和連續波體制的收發時序對比如圖53所示。星載方位間斷連續波的基本思想是利用單一天線分時復用的方式，通過天線在發射模式和接收模式間的轉換，模擬連續的發射信號和回波信號。天線首先設置在發射模式下持續發射線性調頻信號，在近距點目標回波返回雷達的瞬間，天線轉換為接收模式開始收集回波信號，此過程結束后，系統再次切換為發射模式，重復上述過程。

星載SAR天線分為兩種主要體制：反射面天線和平板天線?？v觀國內外在軌SAR衛星，由于相控陣天線波束賦形靈活(指向調整、展寬、零點指向等)，目前絕大多數在軌SAR衛星(大衛星平臺，衛星總重量大于1000 kg)選擇了相控陣天線；在SAR小衛星(衛星總重量小于1000 kg)方面，我國的HJ-1-C SAR衛星、以色列的TecSAR衛星、德國的SAR-Lupe和印度的RISAT-2衛星均選擇反射面天線，我國的HJ-1-C SAR衛星選用了桁架結構多波束饋源反射面天線，以色列的TecSAR衛星和印度的RISAT-2衛星則選擇了相控饋源反射天線；日本的Micro-X-SAR衛星(預計衛星重量130 kg)則選用了平板天線+固態發射機集中發射的工作方式。

綜合考慮天線工程復雜度、指向調整靈活性、造價、重量、發展前景等多方面因素，未來星載小型化可以選擇單波束饋源反射面天線、多波束饋源反射面天線和有源平板相控陣天線作為方案。

6.2 設備輕量集成化

對于星載SAR來說，天線重量一般占到整個SAR載荷重量的70%以上，天線收攏尺寸決定著整個SAR載荷的最大包絡，輕量化、高收攏比天線是微小型星載SAR實現的關鍵。

另外，中央電子設備也不同于大型SAR衛星，需要進行集成化設計。目前的微小型SAR系統，一般把中央單子設備集成為射頻綜合單元、數字綜合單元等部分。圖54給出了平板天線體制的系統組成框圖。

6.3 微小型SAR組網

隨著未來軍事偵察應用需求的不斷提高，對熱點區域的快速重訪(即所謂的高時間分辨率)已成為對星載SAR系統新的需求。

在較長的一段時間內，對熱點區域的平均重訪周期被稱為星載SAR衛星在該熱點區域的時間分辨率。多軌道面低成本輕小型低軌SAR衛星組網是實現熱點區域高密度重訪最直接的手段，德國的SARLupe衛星[133]就采用了這種組網方式。德國SARLupe組網衛星由5顆SAR衛星組成，其分別工作在3個不同方向的太陽同步軌道面上，如圖55所示，其對全球大部分區域的觀測時間分辨率約為6 h。意大利的COSMO-SkyMed則由4顆SAR衛星組成，4顆SAR衛星近似均勻分布在同一軌道面上，其對全球大部分區域的時間分辨率約為12 h。美國的“長曲棍球”(Lacrosse)和FIA系列SAR衛星則通過多顆SAR衛星正逆行大傾斜軌道面相互結合來提高對重點區域的重訪能力。其中Lacrosse系列衛星軌道高度約為(400～700 km)，軌道平面為順行大傾斜軌道面，目前現有Lacrosse-3,Lacrosse-4,Lacrosse-5 3顆服役，如圖56所示。而FIA系列衛星軌道高度約為1100 km，軌道平面為逆行大傾斜軌道面。

7 結束語

經過各國科學家近20年的不懈努力，星載SAR的發展取得了巨大的進步，實現了以亞米級分辨率等為代表的技術跨越。隨著技術的繼續發展和人們對多維地球觀測信息的需求不斷增長，星載SAR將以高分辨率寬測繪帶、分布式多基成像、多星協同組網等技術手段，為人類提供多時序、多層次、多角度、多模式綜合對地觀測數據，滿足不同應用場景的需求。

然而，新概念、新體制的工程化、實用化并非一蹴而就，需要在現有的技術條件下不斷創新，產生新的技術突破。星載SAR終將以更高的性能、更靈活的配置、更豐富的應用領域，在地球以及宇宙探測中發揮更加重要的作用。

圖54 微型SAR系統組成框圖(平板天線體制)Fig.54 Block diagram of micro-SAR system (planar antenna system)

圖55 德國SAR-Lupe組網示意圖Fig.55 Illustration of SAR-Lupe constellation

致謝 首先，感謝AIR-CAS航天微波遙感系統部的各位同事與碩、博士研究生在本文撰寫過程中提供的幫助：感謝王櫻潔博士、王吉利博士在論文初稿撰寫過程中提供了干涉SAR等方向的寶貴材料，感謝趙慶超博士、金國棟博士、周子軒博士、周亞石博士、張永偉博士在高分辨率寬幅成像方向提供的寶貴材料，感謝梁達博士、林昊宇博士、韓碩博士在雙/多基SAR方向提供的寶貴材料，感謝范懷濤博士、王春樂博士對本文校稿提供的諸多建議。感謝南京航空航天大學閆賀副教授在動目標檢測方向提供的寶貴材料。感謝自然資源部航空物探遙感中心葛大慶高工對本文修改提出的寶貴建議。感謝審稿人對文章的關注以及提出的寶貴意見。最后，感謝各位同行專家對星載SAR事業的長期關注與支持！

圖56 美國Lacrosse長曲棍球組網示意圖Fig.56 Illustration of Lacrosse constellation