董純柱胡利平朱國慶②殷紅成②

①(電磁散射重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100854)

②(中國傳媒大學(xué)信息工程學(xué)院 北京 100024)

地面車輛目標(biāo)高質(zhì)量SAR圖像快速仿真方法

董純柱*①②胡利平①朱國慶①②殷紅成①②

①(電磁散射重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100854)

②(中國傳媒大學(xué)信息工程學(xué)院 北京 100024)

為滿足基于模板的SAR地面車輛目標(biāo)識(shí)別對(duì)海量高質(zhì)量模板圖像的工程應(yīng)用需求，該文提出了一種基于射線追蹤技術(shù)的SAR信號(hào)級(jí)高效仿真方法。該方法通過構(gòu)建地面車輛目標(biāo)SAR仿真場(chǎng)景物理模型并利用射線追蹤方法準(zhǔn)確模擬SAR探測(cè)過程中電磁波與場(chǎng)景中目標(biāo)與環(huán)境的作用機(jī)理，實(shí)現(xiàn)對(duì)地面環(huán)境的寬帶相干雜波、表面粗糙的復(fù)雜目標(biāo)的寬帶電磁散射以及地面-目標(biāo)間耦合散射的快速計(jì)算，并通過SAR成像處理和圖像相似度評(píng)估確認(rèn)形成高質(zhì)量SAR模板圖像。數(shù)值結(jié)果驗(yàn)證了該文方法的準(zhǔn)確性和高效性。

電磁散射；SAR圖像仿真；射線追蹤技術(shù)；隨機(jī)散射方法；圖像評(píng)估

1 引言

按照是否考慮電磁散射過程，SAR仿真方法可以分為圖像級(jí)和信號(hào)級(jí)兩類方法[1]。圖像級(jí)仿真方法僅模擬SAR圖像的特征，不考慮場(chǎng)景中目標(biāo)與環(huán)境的電磁散射過程，利用現(xiàn)有的或假設(shè)的散射系數(shù)圖(如光學(xué)或SAR圖像)來模擬SAR數(shù)據(jù)；信號(hào)級(jí)仿真方法則關(guān)注電磁散射過程，通過對(duì)復(fù)雜地物場(chǎng)景和SAR平臺(tái)運(yùn)動(dòng)的建模，結(jié)合計(jì)算電磁學(xué)方法模擬SAR回波數(shù)據(jù)。從本質(zhì)上講，SAR圖像級(jí)仿真只是基于點(diǎn)散射源的簡(jiǎn)單電磁散射模型，相對(duì)而言，SAR信號(hào)級(jí)仿真則能更加真實(shí)地模擬SAR探測(cè)過程中電磁波與場(chǎng)景中目標(biāo)與環(huán)境的作用機(jī)理。隨著定量遙感、目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)識(shí)別等技術(shù)的發(fā)展，SAR信號(hào)級(jí)仿真已成為國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)[2–5]。

基于計(jì)算電磁學(xué)方法實(shí)現(xiàn)對(duì)地面車輛目標(biāo)高質(zhì)量SAR模板圖像快速仿真，是一個(gè)極具技術(shù)挑戰(zhàn)性的物理和數(shù)學(xué)問題。在解決這一問題的過程中，不

但需要采用解析或統(tǒng)計(jì)描述，建立對(duì)地面粗糙特性的準(zhǔn)確表達(dá)，而且必須發(fā)展適合于地面與目標(biāo)間的復(fù)合電磁散射計(jì)算的方法。傳統(tǒng)的采用均方根高度和相關(guān)長(zhǎng)度等統(tǒng)計(jì)信息來簡(jiǎn)單地表征地面，無法反映出地面總體的起伏特性和自身的紋理結(jié)構(gòu)，且僅對(duì)較為平坦的地面有效[6]；常見的地面電磁散射模型[7,8]雖然精度較高，但往往都存在一定的推導(dǎo)假設(shè)和適用范圍，并且模型的時(shí)間和空間復(fù)雜度通常較高；在地面目標(biāo)復(fù)合散射特性建模方面，Johnson利用“四路徑”模型計(jì)算了無限大介質(zhì)平板上方的介質(zhì)目標(biāo)的散射[9]；Franceschetti[10,11]基于Kirchhoff近似提出一種模擬地面散射特性的小面元模型，并基于該模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜地面場(chǎng)景的SAR圖像仿真，但小面元模型無法考慮地面間的多次耦合散射貢獻(xiàn)，并且為了更好地描述地表的隨機(jī)起伏，面元的尺寸必須足夠小，致使其對(duì)大規(guī)模地面場(chǎng)景散射特性仿真的效率較低；Didascalou[12]提出的基于切平面近似的隨機(jī)散射法(SSA)結(jié)合射線投射的思想實(shí)現(xiàn)了對(duì)微粗糙、中等粗糙和高粗糙面相干和非相干分量的快速計(jì)算，但亦無法計(jì)算粗糙面不同部分間的耦合散射貢獻(xiàn)；Kulpa等[13]提出幾何光學(xué)法(GO)和時(shí)域有限差分法(FDTD)混合方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜地面場(chǎng)景SAR回波的快速仿真，但未對(duì)模型的有效性進(jìn)行充分驗(yàn)證。國內(nèi)，計(jì)科峰等人[14]利用高頻法實(shí)現(xiàn)了坦克目標(biāo)的SAR圖像仿真；張銳等人[15]運(yùn)用彈射線原理，通過仿真不同位置、不同頻點(diǎn)的目標(biāo)后向散射系數(shù)來構(gòu)建回波并成像；郭立新等人[16]引入互易性定理結(jié)合高頻算法給出了粗糙面與其上方球形目標(biāo)和平板目標(biāo)的復(fù)合電磁散射計(jì)算方法。目前，這些電磁計(jì)算方法尚缺乏與實(shí)際測(cè)量結(jié)果比較，同時(shí)計(jì)算內(nèi)存和時(shí)間消耗較大，難以滿足復(fù)雜目標(biāo)海量高質(zhì)量SAR模板仿真等工程應(yīng)用的需求。

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)地面車輛目標(biāo)高質(zhì)量SAR模板圖像的快速仿真，本文提出一種基于射線追蹤技術(shù)的SAR信號(hào)級(jí)快速仿真方法。該方法首先通過建立地面車輛目標(biāo)SAR仿真場(chǎng)景物理模型，并利用射線追蹤方法精確獲取雷達(dá)與目標(biāo)/環(huán)境的空間幾何關(guān)系；然后，基于隨機(jī)散射法原理并結(jié)合地雜波統(tǒng)計(jì)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)地面的粗糙特性的高效模擬；再次，基于射線管分裂方法建立表面粗糙的復(fù)雜目標(biāo)寬帶電磁散射模型，獲取復(fù)雜目標(biāo)的鏡面反射、邊緣繞射和多次反射貢獻(xiàn)；最后基于射線追蹤方法建立地面場(chǎng)景寬帶耦合電磁散射模型，準(zhǔn)確計(jì)算目標(biāo)-環(huán)境間的耦合散射貢獻(xiàn)?；谏鲜龇抡鎴?chǎng)景模型和電磁散射模型計(jì)算地面車輛目標(biāo)的掃頻數(shù)據(jù)，并通過時(shí)頻變換和成像處理得到車輛目標(biāo)的SAR圖像，經(jīng)過相似度評(píng)估確認(rèn)形成高質(zhì)量SAR模板圖像。

2 隨機(jī)散射方法原理

隨機(jī)散射方法的原理如圖1所示，其本質(zhì)是一種蒙特卡羅(Monte Carlo)方法，能夠較真實(shí)地模擬射線在微粗糙、中等粗糙甚至高粗糙表面上鏡面反射和漫反射現(xiàn)象。

圖1 隨機(jī)散射方法的原理示意圖Fig. 1 Principle of stochastic scattering approach

隨機(jī)粗糙方法[12]首先假定粗糙面的局部的起伏高度h為(或近似為)均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為σh的Gauss隨機(jī)數(shù)，即

并假定粗糙面自相關(guān)系數(shù)φhh(l)服從指數(shù)分布

式中，L為粗糙面相關(guān)長(zhǎng)度。

圖2中，ζx和ζy均為服從均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為σh的高斯分布隨機(jī)數(shù)，而

因此，為了能夠獲得仿真場(chǎng)景中各采樣點(diǎn)處的切平面，隨機(jī)散射方法僅需額外產(chǎn)生ζx,ζy和采樣點(diǎn)處的起伏高度hz3個(gè)相互獨(dú)立的均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為σh的Gauss分布的隨機(jī)數(shù)。由于采用了切平面近似，隨機(jī)散射方法須要滿足下面的適用條件：

圖2 粗糙面局部切平面示意圖Fig. 2 Local tangent plane of rough surface

與小面元模型相似，隨機(jī)散射方法同樣基于切平面近似，亦無法考慮環(huán)境面元間的多次耦合散射貢獻(xiàn)，但該方法結(jié)合射線投射思想實(shí)現(xiàn)了對(duì)隨機(jī)粗糙面相干和非相干分量的同步模擬。

3 目標(biāo)-地面復(fù)合散射特性建模

3.1 SAR仿真場(chǎng)景物理模型

為構(gòu)建適用于電磁散射計(jì)算的地面場(chǎng)景的物理模型，需要完成對(duì)場(chǎng)景中各物理要素的合理科學(xué)配置。主要包括3個(gè)步驟：

第1步 地面環(huán)境覆蓋類型和屬性參數(shù)設(shè)定。

針對(duì)SAR回波仿真工程應(yīng)用需求，結(jié)合Ulaby地物分類方法，首先按表1對(duì)實(shí)際地面場(chǎng)景中的地物類型進(jìn)行分類。

表1 典型地物類型分類及屬性參數(shù)Tab. 1 Categorization and property parameter of typical terrains

其次，按地物類型的不同將地面場(chǎng)景的非均勻網(wǎng)格模型劃分為不同的部件，每一個(gè)部件歸集一類地物，或?qū)傩詤?shù)不同的同一類地物(如草地中的高草地和矮草地、森林中的夏日森林和冬日森林，或者雪地中的干雪地和濕雪地等)。

最后，分部件設(shè)定各部件的地物類型和屬性參數(shù)。對(duì)于山地、灌木和道路等基本類型地物，可僅設(shè)置其地物類型；對(duì)于草地、森林和雪地等復(fù)雜類型地物，除需要設(shè)置其地物類型外，還需進(jìn)一步明確其屬性參數(shù)，如草高、季節(jié)和干濕等等。

第2步 目標(biāo)表面材料和粗糙度參數(shù)設(shè)置。由于復(fù)雜目標(biāo)，尤其是飛機(jī)和車輛，各部件在研制過程的工藝精度通常不同，如飛機(jī)機(jī)翼通常會(huì)被銑磨得十分光滑以減小行進(jìn)時(shí)空氣阻力，而通過鑄造等粗加工成型部件如坦克、裝甲等的表面則相對(duì)粗糙。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜目標(biāo)的電磁散射特性的準(zhǔn)確仿真，必須首先實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)表面粗糙度定量的描述。

根據(jù)粗糙面散射理論[8]，并依據(jù)工程實(shí)際情況，對(duì)復(fù)雜目標(biāo)表面的粗糙程度進(jìn)行分級(jí)處理，具體分級(jí)參數(shù)如表2所示。表中，為粗糙面高度起伏均方根，為平均法向偏角；λ0為入射波波長(zhǎng)。表面粗糙程度中，一級(jí)和二級(jí)粗糙適用于描述銑磨等精加工工藝處理得到的光滑或微粗糙表面，如船舷外面等；三級(jí)和四級(jí)粗糙則適用于描述鑄造等粗加工處理的目標(biāo)表面粗糙，如坦克、裝甲等。

表2 表面粗糙程度分級(jí)參數(shù)Tab. 2 Grading parameters of surface roughness

第3步 目標(biāo)在場(chǎng)景的姿態(tài)位置自適應(yīng)調(diào)整。在將目標(biāo)引入到實(shí)際地面環(huán)境中時(shí)，需要進(jìn)行目標(biāo)-環(huán)境的適應(yīng)性裝配處理以確保目標(biāo)位于地面上且目標(biāo)的姿態(tài)適應(yīng)于環(huán)境表面總體起伏。另外，還可以根據(jù)需要調(diào)節(jié)目標(biāo)方位姿態(tài)，使其朝向給定方位。為了更直觀地理解目標(biāo)-環(huán)境的適應(yīng)性裝配，圖3給出了將坦克目標(biāo)配置到地面場(chǎng)景的道路上的適應(yīng)性裝配和姿態(tài)調(diào)整過程示意圖。

圖4給出按上述方法構(gòu)建的90 m×90 m地面上置邊長(zhǎng)10 m立方體場(chǎng)景物理模型的效果圖，三角網(wǎng)格尺寸為1 m。圖5為采用文獻(xiàn)[17]方法消隱重構(gòu)的該場(chǎng)景在聚束SAR航跡中心點(diǎn)處的物理模型，三角網(wǎng)格最小尺寸為0.1 m?？梢钥闯觯[重構(gòu)的仿真場(chǎng)景模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)SAR探測(cè)波束照亮范圍、目標(biāo)-環(huán)境耦合區(qū)域以及陰影區(qū)域的準(zhǔn)確識(shí)別，并且消隱過程中的射線管分裂結(jié)果可直接用于電磁散射特性計(jì)算，將顯著提高SAR模板圖像的仿真效率。

圖3 坦克與道路姿態(tài)位置自適應(yīng)調(diào)整過程示意圖Fig. 3 Adjustment procedures of introducing tank onto road surface

3.2 表面粗糙的復(fù)雜目標(biāo)電磁散射模型

本節(jié)利用改進(jìn)的射線彈跳法和等效邊緣流法快速預(yù)估目標(biāo)粗糙表面的鏡面反射、多次反射以及細(xì)分邊緣的繞射3種高頻散射主要貢獻(xiàn)，建立表面粗糙的復(fù)雜目標(biāo)寬帶電磁散射模型。具體步驟如下：

第1步 基于消隱處理中構(gòu)建的細(xì)分子射線管，采用口面積分法計(jì)算各子射線管的多次反射場(chǎng)，通過相干疊加獲得目標(biāo)多次反射貢獻(xiàn)。

為了模擬目標(biāo)表面隨機(jī)起伏特性對(duì)目標(biāo)表面散射特性的影響，在射線追蹤到的各個(gè)反射點(diǎn)Pj處做如下修正：

圖6 目標(biāo)粗糙表面局部坐標(biāo)系示意圖Fig. 6 Local coordinate system of target with rough surfaces

大量仿真實(shí)驗(yàn)表明，引入上述對(duì)射線反射點(diǎn)的高程修正和反射面法向的隨機(jī)偏轉(zhuǎn)能夠較好地模擬由目標(biāo)表面粗糙引起的漫反射效應(yīng)。

第2步 基于重構(gòu)的可見三角網(wǎng)格模型識(shí)別目標(biāo)區(qū)自然邊緣，并利用等效邊緣流法計(jì)算復(fù)雜目標(biāo)的邊緣繞射貢獻(xiàn)。為了模擬目標(biāo)表面隨機(jī)起伏特性對(duì)邊緣繞射特性的影響，對(duì)識(shí)別出的各個(gè)自然邊緣Ej做如下處理：

而細(xì)分邊緣位置矢量

圖7 目標(biāo)細(xì)分邊緣結(jié)構(gòu)示意圖Fig. 7 Subdivided edge structure of complex target

相應(yīng)地，細(xì)分邊緣內(nèi)角修正為：

第3步 將上兩步得到粗糙表面的鏡面反射場(chǎng)、多次反射場(chǎng)以及細(xì)分邊緣繞射場(chǎng)相干疊加，獲得準(zhǔn)確的復(fù)雜目標(biāo)電磁散射數(shù)據(jù)。

3.3 地面環(huán)境的寬帶電磁散射模型

為提高地面雜波仿真效率，借鑒隨機(jī)散射方法思想并結(jié)合粗糙面散射的統(tǒng)計(jì)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模地面場(chǎng)景寬帶相干雜波的快速仿真。

美國天線實(shí)驗(yàn)室的Ulaby和密執(zhí)安大學(xué)的Dobson提出一種適用于平穩(wěn)區(qū)和接近垂直入射區(qū)的模型(后簡(jiǎn)稱ULABY模型)[18]：

式中，θi是雷達(dá)的入射角，單位為弧度(rad)；σ0和SD分別為后向散射系數(shù)均值和標(biāo)準(zhǔn)差，單位均為dB。M1,M2,M3和P1～P6是根據(jù)雷達(dá)測(cè)量數(shù)據(jù)擬合出的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)。

與僅能考慮雷達(dá)波與環(huán)境表面一次作用的隨機(jī)散射方法不同，本文提出的射線追蹤方法能計(jì)算地面的一次反射和多次反射貢獻(xiàn)。

射線追蹤方法的原理如圖8所示，該方法在進(jìn)行地面反射路徑的追蹤過程中，根據(jù)地面局域的粗糙參數(shù)產(chǎn)生采樣點(diǎn)位置矢量

圖8 射線追蹤方法的原理示意圖Fig. 8 Principle diagram of the proposed ray-tracing method

3.4 目標(biāo)-環(huán)境的耦合散射模型

為了提高射線追蹤技術(shù)計(jì)算目標(biāo)-環(huán)境耦合散射的效率，采用與“四路徑”方法相似的策略，只考慮射線與環(huán)境發(fā)生一次作用的耦合路徑上的散射貢獻(xiàn)。分兩種情況考慮：

(1) 目標(biāo)→環(huán)境路徑耦合散射：首先，計(jì)算射線在目標(biāo)表面的鏡面/多次反射方向

(2) 環(huán)境→目標(biāo)路徑耦合散射：利用式(16)和式(17)獲得的射線在地面采樣點(diǎn)計(jì)算射線在環(huán)境表面的反射方向

基于地面粗糙面修正的菲涅耳反射系數(shù)計(jì)算反射點(diǎn)的幾何光學(xué)(GO)反射場(chǎng)為新的入射方向，為入射場(chǎng)計(jì)算目標(biāo)的多次反射貢獻(xiàn)

最后，總的耦合散射貢獻(xiàn)可表達(dá)為：

式中，Ntr為目標(biāo)→環(huán)境耦合散射路徑數(shù)；Ncr為環(huán)境→目標(biāo)路徑耦合散射路徑數(shù)。值得注意的是，在進(jìn)行式(22)相干累加前，耦合散射貢獻(xiàn)應(yīng)已完成以SAR平臺(tái)當(dāng)前軌跡點(diǎn)位置為相位參考零點(diǎn)的相位補(bǔ)償處理。

4 數(shù)值結(jié)果

圖9為三型車輛目標(biāo)的幾何模型圖。為便于比較，參照MSTAR數(shù)據(jù)[19]機(jī)載SAR測(cè)量參數(shù)設(shè)計(jì)表3所示的SAR仿真參數(shù)。仿真中，設(shè)定地面環(huán)境為矮草地，由ULABY模型確定其在X波段的后向散射系數(shù)均值為–28.90 dB，方差為2.95 dB。

圖9 車輛目標(biāo)的幾何模型效果圖Fig. 9 Geometric models of ground vehicles

表3 車輛目標(biāo)聚束SAR仿真參數(shù)Tab. 3 Spotlight SAR parameter for ground vehicle simulation

基于本文電磁散射建模方法仿真獲取草地上三型車輛目標(biāo)在HH極化下的各軌跡采樣點(diǎn)處的寬帶復(fù)合散射數(shù)據(jù)，并采用R-D算法直接對(duì)寬帶數(shù)據(jù)進(jìn)行成像處理得到0.2 m像素間隔的SAR仿真圖像，如圖10所示。每組圖像中前10幅圖像的方位角范圍為[0,90°]，間隔為10°；第11幅圖的方位角為135°，第12幅圖的方位角為180°。

圖10 草地上車輛目標(biāo)SAR圖像仿真結(jié)果Fig. 10 Simulated SAR images of ground vehicles on grassland

從圖10可以看出，由于考慮了目標(biāo)的散射、環(huán)境的散射、目標(biāo)-環(huán)境的耦合散射以及遮擋效應(yīng)，SAR圖像中呈現(xiàn)明顯的目標(biāo)、環(huán)境和陰影區(qū)域，亮暗對(duì)比關(guān)系與目標(biāo)-環(huán)境的復(fù)合散射機(jī)理一致；從表4到表6典型方位角下的仿真圖像與MSTAR實(shí)測(cè)圖像對(duì)比結(jié)果可以看出，仿真圖像的視覺效果逼真，較為成功。另外，在Core i7 4770 k, NVIDIA GTX780單機(jī)上，車輛目標(biāo)每幅SAR圖像的仿真時(shí)間約為20 min，峰值內(nèi)存需求約700 MB；單個(gè)車輛目標(biāo)全方位360幅(方位間隔1°)的SAR模板圖集仿真任務(wù)能夠在5天內(nèi)完成，基本滿足實(shí)際工程應(yīng)用對(duì)SAR模板圖像仿真效率的需求。

進(jìn)一步，為量化研究仿真結(jié)果與MSTAR數(shù)據(jù)的相似程度，定義仿真圖像和實(shí)測(cè)圖像的特征向量f和g之間的相似度為[20]：

C值越大，仿真圖像和實(shí)測(cè)圖像之間的相似程度越大；反之，相似程度就越小。

從BMP-2, BTR-70和T-72仿真SAR模板圖集中提取與MSTAR數(shù)據(jù)(子類名稱為SN_9563, SN_C71和SN_132, 17°擦地角下的圖像切片)最鄰近方位角上的233, 233和232個(gè)相應(yīng)的圖像進(jìn)行相似

度評(píng)估。圖11給出了文獻(xiàn)[14]的平移最大相關(guān)系數(shù)、文獻(xiàn)[15]的PCA和文獻(xiàn)[20]徑向積分特征的相似度評(píng)估結(jié)果，相似度均值統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表7所示。

表7 不同方法下車輛目標(biāo)仿真與實(shí)測(cè)圖像的相似度均值Tab. 7 Mean values of image similarities with different methods

對(duì)比分析可知，不同方法下車輛目標(biāo)仿真與實(shí)測(cè)圖像的相似度均值在70%以上，亦說明仿真較為成功；基于特征的相似度均值在90%以上，表明絕大多數(shù)的仿真圖像的散射強(qiáng)點(diǎn)分布、散射強(qiáng)點(diǎn)區(qū)域輪廓以及陰影輪廓等幾何特征均與實(shí)測(cè)圖像高度吻合，驗(yàn)證了本文方法可以獲取車輛目標(biāo)的高質(zhì)量SAR圖像。另外，與T-72相比，BMP-2和BTR-70在頭向、側(cè)向和尾向附近方位角下仿真與測(cè)量圖像相似度相對(duì)較低，這主要是BMP-2和BTR-70在這些角度的散射特性與目標(biāo)表面復(fù)雜細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu)密切相關(guān)，而仿真中采用的兩型目標(biāo)的幾何模型對(duì)這些細(xì)節(jié)的描述不足所致。下一步，將構(gòu)建更為精細(xì)的車輛目標(biāo)的幾何模型，進(jìn)一步提高電磁散射特性仿真精度和效率，擴(kuò)展目標(biāo)-地面復(fù)合電磁散射模型的適應(yīng)范圍，實(shí)現(xiàn)對(duì)各類復(fù)雜車輛目標(biāo)SAR圖像的實(shí)時(shí)/準(zhǔn)時(shí)精確仿真。

5 結(jié)論

本文提出的基于射線追蹤技術(shù)的SAR信號(hào)級(jí)快速仿真方法通過對(duì)地面復(fù)雜車輛目標(biāo)-環(huán)境的復(fù)合散射特性以及SAR圖像幾何特征的快速準(zhǔn)確模擬，實(shí)現(xiàn)了對(duì)地面車輛目標(biāo)高質(zhì)量SAR模板圖像快速仿真。經(jīng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)校驗(yàn)評(píng)估后，基于本文方法仿真獲取的地面車輛、機(jī)場(chǎng)飛機(jī)等目標(biāo)的SAR模板圖像庫可為地面目標(biāo)的識(shí)別研究和系統(tǒng)研制提供基礎(chǔ)支撐。

致謝特別感謝廈門大學(xué)近海海洋環(huán)境科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的耿旭樸博士在論文SAR回波仿真和成像處理研究中給予作者的幫助。另外，感興趣的讀者可通過郵件索取論文全部角度的仿真圖像。

圖11 三型車輛目標(biāo)仿真與MSTAR實(shí)測(cè)圖像相似度結(jié)果Fig. 11 SAR image similarity evaluated results of the ground vehicles

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董純柱(1981–)，男，河南人，博士，高工，主要研究方向?yàn)殡姶派⑸?、SAR目標(biāo)建模和目標(biāo)識(shí)別。

E-mail: dongcz207@163.com

胡利平(1979–)，女，河南人，博士，高工，主要研究方向?yàn)镾AR圖像處理、目標(biāo)檢測(cè)與目標(biāo)識(shí)別。

E-mail: fox_plh@163.com

朱國慶(1986–)，男，湖南人，碩士，工程師，主要研究方向?yàn)殡姶派⑸浜蚐AR目標(biāo)建模。

E-mail: rilyd123@163.com

殷紅成(1967–)，男，江西余江人，研究員，專業(yè)總師，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)殡姶派⑸?、雷達(dá)目標(biāo)特性、目標(biāo)識(shí)別。

E-mail: yinhc207@126.com

Efficient Simulation Method for High Quality SAR Images of Complex Ground Vehicles

Dong Chun-zhu①②Hu Li-ping①Zhu Guo-qing①②Yin Hong-cheng①②

①(National Electromagnetic Scattering Laboratory,Beijing100854,China)

②(Information Engineering School,Communication University of China,Beijing100024,China)

Aiming at meeting the requirement of the amass high-quality SAR images needed by template-based ground target recognition engineering practice, a novel efficient SAR signal level simulation method is proposed. The electromagnetic scattering interaction mechanisms including coherent clutter of ground, multiple reflection and edge diffraction of vehicle, coupling-scattering between vehicle and ground are accurately estimated by utilizing an efficient ray-tracing technique. High quality SAR images are finally created through the SAR imaging procedure. Simulation results show that, the new method is feasible and effective.

Electromagnetic scattering; SAR image simulation; Ray-tracing technique; Stochastic Scattering Approach (SSA); Image evaluation

TN958

A

2095-283X(2015)03-0351-10

10.12000/JR15057

董純柱, 胡利平, 朱國慶, 等. 地面車輛目標(biāo)高質(zhì)量SAR圖像快速仿真方法[J]. 雷達(dá)學(xué)報(bào), 2015, 4(3): 351–360.

10.12000/JR15057.

Reference format:Dong Chun-zhu, Hu Li-ping, Zhu Guo-qing,et al.. Efficient simulation method for high quality SAR images of complex ground vehicles[J].Journal of Radars, 2015, 4(3): 351–360. DOI: 10.12000/JR15057.

2015-05-15收到，2015-07-14改回

自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目(61490695)資助課題

*通信作者： 董純柱 dongcz207@163.com