李高源，王晉宇，張長(zhǎng)弓，馮博迪，高宇歌，楊海濤

1.航天工程大學(xué) 研究生院，北京 101416

2.航天工程大學(xué) 航天信息學(xué)院，北京 101416

合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）[1]起源于20世紀(jì)50年代，是一種新體制雷達(dá)系統(tǒng)，它能夠穿透云層在任何氣象條件下全天時(shí)地完成觀測(cè)任務(wù)。作為一種主動(dòng)式遙感，SAR 在軍事、民用等諸多領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用，被世界各國(guó)高度重視并得到飛速發(fā)展[2]。SAR 圖像仿真技術(shù)作為獲取SAR 圖像的另一種重要方式，其利用了計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，成本低廉、易于實(shí)現(xiàn)，對(duì)SAR 系統(tǒng)參數(shù)的確定、性能以及成像算法的驗(yàn)證方面起著重要的作用，仿真SAR 圖像還能夠作為數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)判讀[3-4]。目前，典型的SAR圖像仿真方法有三種，第一種是基于特征的SAR 圖像仿真方法，主要用來(lái)仿真SAR 圖像的幾何特征和輻射特征，將目標(biāo)散射場(chǎng)信息直接映射到圖像域得到SAR灰度圖像，該方法原理簡(jiǎn)單，仿真速度快。第二種是基于回波信號(hào)的SAR 圖像仿真方法，該方法復(fù)現(xiàn)了SAR系統(tǒng)的工作過(guò)程，通過(guò)仿真原始回波信號(hào)并成像得到SAR 復(fù)圖像，該方法計(jì)算量大，仿真速度較慢。第三種是基于SAR 圖像的仿真方法，其直接根據(jù)一幅SAR 圖像數(shù)據(jù)來(lái)仿真回波信號(hào)或者其他參數(shù)下的SAR 圖像，該方法計(jì)算速度快、精度高，但是需要首先獲取SAR圖像。文章全面介紹了三種方法涉及到的關(guān)鍵技術(shù)理論，并總結(jié)了當(dāng)前的發(fā)展?fàn)顩r和未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，希望能夠?yàn)榻窈蟮难芯刻峁┧伎寂c借鑒。

1 基于特征的SAR圖像仿真方法

基于特征的SAR圖像仿真著重于對(duì)圖像的幾何特征和輻射特征進(jìn)行仿真，追求仿真圖像與真實(shí)圖像的相似性，如散射點(diǎn)的形狀和分布[5]。該方法不考慮SAR系統(tǒng)的工作過(guò)程，主要用于為SAR 圖像判讀算法提供測(cè)試數(shù)據(jù)，提供關(guān)于人造物體的先驗(yàn)知識(shí)，如圖像特征提取、自動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別[6]、建筑物重建[7-8]等直接基于圖像的應(yīng)用。仿真流程如圖1所示。

圖1 基于特征的SAR圖像仿真流程Fig.1 Feature-based SAR image simulation process

1.1 目標(biāo)幾何建模

首先，需要對(duì)仿真目標(biāo)進(jìn)行三維幾何建模，此方面的研究經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展歷程。最初在20世紀(jì)70年代中期，通過(guò)提取復(fù)雜目標(biāo)散射中心點(diǎn)的方式建立了理想散射點(diǎn)模型[9]。文獻(xiàn)[10]建立的航母散射點(diǎn)模型如圖2 所示，將艦船視為由一些散射點(diǎn)組成來(lái)仿真成像。這種方法在計(jì)算上較為簡(jiǎn)單，但是存在一定誤差，無(wú)法得到目標(biāo)完整的散射特性。

圖2 航母散射點(diǎn)模型Fig.2 Aircraft carrier scattering point model

到了20世紀(jì)80年代末期，建立了平面面元模型，將平面與凌邊組合起來(lái)進(jìn)行建模從而組合成整個(gè)目標(biāo)[11]。文獻(xiàn)[12]基于平面片段建立的建筑物3D 模型如圖3 所示，并對(duì)該模型進(jìn)行了面元投影，仿真得到了與真實(shí)圖像匹配度較高的建筑物SAR圖像。該方法較散射點(diǎn)模型精度上有所提升，但是對(duì)于復(fù)雜目標(biāo)建模精度不夠。

圖3 建筑物3D平面模型Fig.3 Building 3D flat model

20世紀(jì)90年代以來(lái)，隨著CAD技術(shù)的發(fā)展與全面普及，引進(jìn)了參數(shù)曲面模塊并建立了參數(shù)曲面模型[13]，可以視為由眾多曲面片組合而成。目前，有大量的CAD建模軟件如Proe/Creo、Catia以及UG等都具有強(qiáng)大的曲面和建模能力[14]。FEKO 軟件不僅可以利用其包含的CADFEKO組件建立和修復(fù)模型，還具有強(qiáng)大的三維電磁計(jì)算功能。文獻(xiàn)[15]基于CADFEKO建立了飛機(jī)等復(fù)雜目標(biāo)模型，如圖4所示，并用FEKO軟件計(jì)算了目標(biāo)的電磁散射特性，得到了較好的仿真效果。參數(shù)曲面模型擬合效果、精細(xì)程度要好于平面面元模型，更適用于對(duì)復(fù)雜目標(biāo)進(jìn)行建模。

圖4 運(yùn)-7模型Fig.4 Yun-7 model

近年來(lái)，隨著對(duì)海面、艦船仿真的熱衷，為了對(duì)海面更加精確的建模，人們采用統(tǒng)計(jì)模型、流體力學(xué)等知識(shí)來(lái)對(duì)海面進(jìn)行建模。文獻(xiàn)[16]采用流體力學(xué)中的Burgers-Rott渦旋模型，建立了渦旋的二維流場(chǎng)，并輸入到SAR 海洋成像仿真模型，仿真得到渦旋SAR 圖像。文獻(xiàn)[17]基于改進(jìn)的Kelvin 尾跡的動(dòng)力學(xué)模型、三尺度模型，仿真了海面及其Kelvin、窄V、湍流、渦流、內(nèi)波尾跡特征。

1.2 電磁散射計(jì)算

精確的電磁散射系數(shù)計(jì)算是生成高質(zhì)量仿真SAR圖像的關(guān)鍵，計(jì)算方法主要有數(shù)值法、近似法、高頻法三類，如表1所示。

表1 電磁計(jì)算方法分類Table 1 Electromagnetic calculation method classification

數(shù)值方法具有精確度高的優(yōu)點(diǎn)，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者對(duì)該方法展開(kāi)了研究，例如國(guó)外的Tsang等人運(yùn)用FEM計(jì)算粗糙面的電磁散射，取得了較好的效果[18]。文獻(xiàn)[19]基于MOM 研究了粗糙海面不同空間方位、頻帶、極化的散射特性。雖然數(shù)值方法具有較好的精確度，但是計(jì)算效率低。

近似方法能夠彌補(bǔ)數(shù)值方法計(jì)算效率低的缺陷，因此被更為廣泛地應(yīng)用于粗糙面電磁散射的計(jì)算中。文獻(xiàn)[2]使用KA 和TSM混合方法計(jì)算粗糙海面的后向散射系數(shù)，仿真得到了海面SAR 圖像。數(shù)值法和近似法主要用于粗糙面電磁散射的計(jì)算，而對(duì)于電大尺寸目標(biāo)，由于數(shù)值法計(jì)算效率較低，通常采用高頻法。

高頻法摒棄了統(tǒng)計(jì)模型，通過(guò)更加精確的電磁散射計(jì)算得到目標(biāo)散射場(chǎng)。PO法采用幾何光學(xué)近似來(lái)獲得散射體上的感應(yīng)電流，忽略各子散射元間的相互耦合作用，提高了計(jì)算速度的同時(shí)降低了空間內(nèi)存占用率[20]。文獻(xiàn)[21]給出了PO法計(jì)算RCS的詳細(xì)過(guò)程，使用PO法計(jì)算每個(gè)面元表面的電流，并且通過(guò)將給定角度和頻率下的所有面元的散射場(chǎng)矢量相加得到整個(gè)模型的散射場(chǎng)，并與FEKO 仿真結(jié)果進(jìn)行了比較驗(yàn)證。GO 法將射線追蹤的思想運(yùn)用于場(chǎng)強(qiáng)的計(jì)算，但局限于計(jì)算鏡面散射。GTD解決了GO法無(wú)法處理繞射的問(wèn)題，運(yùn)用幾何繞射系數(shù)來(lái)計(jì)算繞射場(chǎng)強(qiáng)，該方法較為簡(jiǎn)單明晰，容易應(yīng)用，但難以計(jì)算焦散區(qū)域的場(chǎng)。SBR 法源于GO 法，對(duì)遠(yuǎn)區(qū)場(chǎng)用PO法進(jìn)行積分，考慮了多次反射情況，從而適用于計(jì)算分析多次散射場(chǎng)的問(wèn)題[22]。

在實(shí)際電磁散射計(jì)算過(guò)程中，對(duì)于復(fù)雜目標(biāo)或者復(fù)合場(chǎng)景，單一的電磁計(jì)算方法往往不能精確地計(jì)算整個(gè)目標(biāo)、場(chǎng)景的散射，比如PO、GO 法適用于計(jì)算鏡面散射，但不適用于計(jì)算邊緣繞射，為解決這個(gè)問(wèn)題，人們采用多種方法混合計(jì)算的方式。文獻(xiàn)[23]計(jì)算鏡面反射、邊緣繞射、多次散射時(shí)分別采用PO 法、PTD 法、GO/PO混合法，仿真得到了地面車輛目標(biāo)SAR圖像。文獻(xiàn)[24]計(jì)算面元的RCS 時(shí)采用PO 法，增量長(zhǎng)度繞射系數(shù)法（ILDC）計(jì)算棱邊的RCS，在HH極化方式下對(duì)散射場(chǎng)進(jìn)行相干疊加并投影映射到SAR成像平面得到艦船SAR圖像。文獻(xiàn)[25]基于SBR-PO混合方法利用精確有效的封閉半空間格林函數(shù)，計(jì)算了散射遠(yuǎn)場(chǎng)，得到了較高的計(jì)算精度。文獻(xiàn)[26]基于PO、GO 法和射線彈跳法以及等效電磁流法計(jì)算得到了海面與目標(biāo)復(fù)合后向散射場(chǎng)數(shù)組，考慮了海面和目標(biāo)鏡面反射及其相互耦合作用，同時(shí)考慮了陰影效應(yīng)。

以上三類電磁計(jì)算方法各有其適用性，對(duì)不同的目標(biāo)選擇合適的方法計(jì)算是其關(guān)鍵所在。另外，將多種方法混合計(jì)算的方式不僅能夠提高計(jì)算精度，還保證了計(jì)算速度，目前已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于SAR圖像仿真中，并得到了較好的仿真效果。

1.3 仿真生成SAR圖像

基于特征的仿真方法在早期也被稱為非相干仿真法，獲取目標(biāo)的后向散射系數(shù)圖是該方法的關(guān)鍵[27]。文獻(xiàn)[3]展示了該方法對(duì)典型目標(biāo)的仿真結(jié)果，如圖5 所示，其利用GO 法跟蹤高頻電磁射線，PO 法計(jì)算電磁散射系數(shù)，等效電磁流法計(jì)算邊緣散射，最后疊加散射場(chǎng)并映射投影得到了仿真SAR圖像。由于該方法是對(duì)圖像特征進(jìn)行仿真，仿真圖像更為平滑，與真實(shí)圖像相似度達(dá)到70%以上，較好地仿真出了目標(biāo)輪廓以及疊掩、遮擋等效果。

圖5 仿真SAR圖像與真實(shí)SAR圖像Fig.5 Comparison of simulated SAR image and real SAR image

從近些年的文獻(xiàn)來(lái)看，該方法朝著提高仿真速度與仿真實(shí)時(shí)性方向發(fā)展。文獻(xiàn)[28-30]采用了光線追蹤技術(shù)來(lái)仿真典型平面建筑物的SAR 圖像，并考慮了建筑物目標(biāo)的多徑散射效應(yīng)。文獻(xiàn)[31-32]對(duì)射線追蹤法進(jìn)行了改進(jìn)，使得光線追蹤的速度加快，實(shí)現(xiàn)了SAR圖像的快速仿真。近幾年，隨著GPU 技術(shù)逐漸走進(jìn)人們的視野，有學(xué)者開(kāi)始采用GPU進(jìn)行仿真計(jì)算，大幅度提升了仿真計(jì)算速度。2020 年，文獻(xiàn)[33]提出了一種使用NVIDIA的OptiX庫(kù)進(jìn)行合成孔徑雷達(dá)仿真的射線彈跳法，大幅減少了射線跟蹤方法的計(jì)算時(shí)間，計(jì)算性能比CPU仿真提高了幾個(gè)數(shù)量級(jí)的速度。文獻(xiàn)[34]將GO/PO方法與改進(jìn)的反射系數(shù)方法結(jié)合起來(lái)，用于研究帶涂層目標(biāo)的電磁散射特性，同時(shí)，采用領(lǐng)域搜索和CUDA 并行加速技術(shù)來(lái)提高計(jì)算效率，通過(guò)快速多極子方法（MLMFM）和基于CPU 的GO/PO 方法之間的良好相關(guān)性，證實(shí)了基于GPU的GO/PO方法的有效性。

總的來(lái)說(shuō)，基于特征的SAR 圖像仿真方法計(jì)算速度快，效率高，能夠較好地仿真出目標(biāo)的幾何特征和輻射特征。但是由于該方法沒(méi)有仿真SAR系統(tǒng)的真實(shí)工作過(guò)程，其仿真圖像只有幅度信息而沒(méi)有相位信息，真實(shí)度相對(duì)較低。

2 基于回波信號(hào)的SAR圖像仿真方法

基于回波信號(hào)的SAR圖像仿真方法復(fù)現(xiàn)了SAR系統(tǒng)的工作過(guò)程，仿真流程如圖6所示。目標(biāo)的建模以及電磁散射特性計(jì)算在上一章已給出，本章主要介紹SAR系統(tǒng)幾何模型、回波仿真與成像。

圖6 基于回波信號(hào)的SAR圖像仿真流程Fig.6 SAR image simulation process based on echo signal

2.1 SAR幾何模型

合成孔徑雷達(dá)是通過(guò)發(fā)射連續(xù)線性調(diào)頻信號(hào)（Linear Frequency Modulation，LFM）[35]，利用其大時(shí)間帶寬積的特點(diǎn)來(lái)提高雷達(dá)作用距離，脈沖壓縮技術(shù)獲得距離向高分辨率，合成孔徑技術(shù)獲得方位向高分辨率。按照載荷平臺(tái)劃分，可分為機(jī)載SAR、星載SAR和彈載SAR。按照工作模式劃分，SAR 主要包括條帶、聚束、掃描三種模式。以條帶SAR為例，幾何模型如圖7所示。

圖7 SAR空間幾何模型Fig.7 SAR space geometric model

圖7中，機(jī)載雷達(dá)以速度Va沿著載機(jī)航向運(yùn)動(dòng)，同時(shí)按照一定的脈沖重復(fù)頻率（Pulse Repetition Frequency，PRF）向載機(jī)平臺(tái)的正側(cè)方下的地面場(chǎng)景發(fā)射LFM，脈沖信號(hào)接觸地面目標(biāo)后反射，經(jīng)過(guò)一段時(shí)延后SAR 收到經(jīng)過(guò)目標(biāo)反射回的信號(hào)，對(duì)觀測(cè)場(chǎng)景中每個(gè)點(diǎn)目標(biāo)的雷達(dá)回波信息進(jìn)行相干疊加操作便可得到整個(gè)場(chǎng)景的聚焦SAR圖像。

2.2 SAR回波仿真

在公開(kāi)發(fā)表的文獻(xiàn)中，典型的SAR 回波仿真方法有三種：距離時(shí)域脈沖相干（RTPC）法、距離頻域脈沖相干（RFPC）法和二維頻域快速傅里葉變換（2D-FFT）法[36]，三種方法對(duì)比如表2所示。

表2 三種回波仿真方法對(duì)比Table 2 Comparison of three echo simulation methods

距離時(shí)域脈沖相干法（RTPC）是根據(jù)載機(jī)運(yùn)動(dòng)，在時(shí)域按照脈沖的順序計(jì)算每個(gè)脈沖的回波信號(hào)，仿真精度較高[37]。文獻(xiàn)[38]總結(jié)了統(tǒng)一的SAR回波模型，采用距離時(shí)域法生成回波，并分析了分布式并行化計(jì)算，對(duì)SAR 仿真與成像方法進(jìn)行優(yōu)化。文獻(xiàn)[39]推導(dǎo)了SAR時(shí)域回波表達(dá)式，并用三種成像算法進(jìn)行了點(diǎn)目標(biāo)成像比較驗(yàn)證。RTPC 法真實(shí)地模擬了回波信號(hào)的生成過(guò)程，精度高，但計(jì)算量大，只適合于仿真點(diǎn)與點(diǎn)陣目標(biāo)回波信號(hào)。

距離頻域脈沖相干法（RFPC）是RTPC 法的改進(jìn)方法，在距離向上作一維傅里葉變換，在方位向上采用時(shí)域積分法，并通過(guò)逆變換將頻域結(jié)果變換成最終所需的時(shí)域信號(hào)，提高了運(yùn)算效率，而且精度高[15]。國(guó)內(nèi)外一些學(xué)者和科研機(jī)構(gòu)針對(duì)此方法進(jìn)行了研究，起初在2004年，意大利Franceschetti團(tuán)隊(duì)研究了一種條帶/聚束式混合制式SAR 回波仿真方法，基于星載SAR 系統(tǒng)對(duì)椎體以及擴(kuò)展目標(biāo)進(jìn)行回波仿真[40-41]。2013 年，上海交大的林江紅[42]較為詳細(xì)地闡述了RFPC 法的仿真流程，對(duì)目標(biāo)和地物場(chǎng)景進(jìn)行了回波仿真，并進(jìn)行了SAR 圖像仿真質(zhì)量評(píng)估。2015年，西安電子科技大學(xué)的楊莎莎[10]比較了RTPC、RFPC 兩種回波仿真方法，結(jié)果表明RFPC比RTPC 在運(yùn)算時(shí)間上有優(yōu)勢(shì)，且散射點(diǎn)越多優(yōu)勢(shì)越明顯，但精度方面由于采用了FFT 而存在一定誤差，比RTPC 法稍差。2018 年，文獻(xiàn)[43]提出了擴(kuò)展場(chǎng)景合成孔徑雷達(dá)原始信號(hào)的統(tǒng)一解析表達(dá)式，采用RFPC法進(jìn)行SAR 回波仿真，并分析了所提出仿真算法的計(jì)算復(fù)雜度，從而顯示了相對(duì)于時(shí)域方法在計(jì)算時(shí)間方面的巨大優(yōu)勢(shì)。2020年，李根[44]采用了RFPC法進(jìn)行回波仿真，將子孔徑Keystone 變換的方法應(yīng)用在距離向處理中實(shí)現(xiàn)了距離徙動(dòng)校正，仿真結(jié)果證明了該方法具有較高的效率和精度。

二維頻域快速傅里葉變換（2DFFT）法是在1992 年由意大利Franceschetti 團(tuán)隊(duì)提出，該方法基于信號(hào)系統(tǒng)理論，研究場(chǎng)景中每個(gè)散射單元對(duì)回波的貢獻(xiàn)在二維頻域生成SAR回波信號(hào)[45]。2007年，哈工大的寇立志[36]對(duì)2DFFT法進(jìn)行了改進(jìn)，根據(jù)斜距的變化引入了多套SAR沖激響應(yīng)函數(shù)，并使用RTPC法生成的點(diǎn)目標(biāo)回波作為相應(yīng)距離門的系統(tǒng)沖激響應(yīng)函數(shù)，兼顧了計(jì)算精度和計(jì)算速度。

總的來(lái)說(shuō)，RTPC 和RFPC 法均是根據(jù)SAR 系統(tǒng)原理，按照脈沖的順序進(jìn)行回波仿真，兩種方法精度較高，但是計(jì)算量相對(duì)較大，更適合于點(diǎn)和點(diǎn)陣目標(biāo)的仿真。2DFFT 法大大地減少了計(jì)算量，提高了計(jì)算速度，但是需要對(duì)目標(biāo)頻譜進(jìn)行插值或求近似，難免會(huì)給生成的回波數(shù)據(jù)帶來(lái)相位誤差，該方法更適合于對(duì)分布目標(biāo)進(jìn)行仿真。

2.3 仿真生成SAR圖像

在得到回波數(shù)據(jù)之后，提取回波中目標(biāo)信息得到SAR圖像的過(guò)程就是成像，過(guò)程中的處理方法就是成像算法[38]。經(jīng)典的頻域成像算法有距離多普勒（Range-Doupper，RD）算法[46]、線頻調(diào)變標(biāo)（Chirp Scaling，CS）算法[47]，時(shí)域的有后向投影（Backward Projection，BP）算法[48]等。

基于回波信號(hào)的仿真方法在早期也被稱為相干仿真法，核心是在二維平面上重構(gòu)目標(biāo)電磁散射特征并成像，與基于特征的仿真方法相比，該方法由于復(fù)現(xiàn)了SAR 系統(tǒng)工作過(guò)程，生成的仿真圖像更接近真實(shí)SAR圖像。文獻(xiàn)[49]將兩種方法的仿真結(jié)果進(jìn)行了比較，如圖8所示。從圖像可以看出，兩種仿真方法得到的仿真圖像均能夠發(fā)映出艦船的輪廓特征，但基于特征的仿真方法仿真得到的圖像較為清晰平滑，基于回波信號(hào)的方法仿真圖像由于存在噪聲較為模糊，更接近于真實(shí)SAR圖像。

圖8 兩種方法仿真SAR圖像對(duì)比Fig.8 Comparison of two methods for simulating SAR images

大量學(xué)者與科研機(jī)構(gòu)研究了基于回波信號(hào)的仿真方法，2003 年，文獻(xiàn)[50]采用雙尺度分形模型和小面元法來(lái)仿真自然場(chǎng)景，采用Kirchhoff 近似計(jì)算其后向散射系數(shù)，2DFFT 法進(jìn)行回波仿真，得到了自然場(chǎng)景SAR圖像。2008 年，文獻(xiàn)[51]基于分形海面模型利用Kirchhoff 近似求解電磁散射并在時(shí)域仿真得到星載SAR 海面動(dòng)態(tài)場(chǎng)景回波。文獻(xiàn)[52]首次提出用彈載SAR 仿真海浪及海邊山峰的SAR 回波信號(hào)，并成像得到海島環(huán)境仿真SAR圖像。2009年，文獻(xiàn)[53]提出了一種新的仿真方法，采用曲面像素法來(lái)計(jì)算目標(biāo)的散射率，基于2DFFT 的回波仿真方法得到回波，實(shí)現(xiàn)了典型目標(biāo)的SAR圖像仿真。2010年，文獻(xiàn)[54]提出了典型地形場(chǎng)景的SAR 回波仿真與圖像模擬方法的完整流程，并將單站SAR 中回波頻域快速仿真方法拓展到了雙站SAR中。文獻(xiàn)[55]基于傅里葉域分析提出了一種聚束模式下分布目標(biāo)SAR 原始信號(hào)仿真器，比時(shí)域仿真計(jì)算負(fù)載大大降低，首次使擴(kuò)展場(chǎng)景的聚束式仿真成為可能。2012年，文獻(xiàn)[56]將改進(jìn)的同心圓算法應(yīng)用于SAR場(chǎng)景回波仿真，實(shí)驗(yàn)表明該算法速度比時(shí)域法有明顯的提高，成像精度也較高。文獻(xiàn)[57]研究了復(fù)雜車輛目標(biāo)的SAR 成像算法，并針對(duì)仿真圖像中存在的高旁瓣，動(dòng)態(tài)范圍過(guò)大的問(wèn)題，研究了旁瓣抑制技術(shù)，并用兩個(gè)指標(biāo)對(duì)成像質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)估。

以上仿真方法對(duì)于平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)均假設(shè)為理想的勻速直線運(yùn)動(dòng)，并未考慮到平臺(tái)運(yùn)動(dòng)誤差的影響，而且仿真都是基于CPU 的，仿真速度并沒(méi)有得到大幅度的提高。2014年，文獻(xiàn)[58]展示了非理想航跡下機(jī)載SAR系統(tǒng)幾何模型和信號(hào)模型，以及航跡偏移下的成像算法。其中，基于機(jī)載SAR 回波仿真理論研究了一種快速時(shí)域仿真方法和一種基于頻域的IωK回波仿真方法，并根據(jù)仿真結(jié)果對(duì)兩種方法的優(yōu)劣進(jìn)行了分析比較。近幾年來(lái)，隨著GPU的興起，基于GUP的并行仿真計(jì)算成為熱潮，文獻(xiàn)[59]提出基于GPU的BP算法并行計(jì)算，采用四種優(yōu)化方法對(duì)并行化BP 算法進(jìn)行加速，與傳統(tǒng)的基于CPU 的BP 法相比，成像速度提升了70 倍以上。文獻(xiàn)[60-63]在CUDA與GPU平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了層次化并行成像處理，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，雙CPU多核方法接近經(jīng)典的單GUP 方法，仿真效率可提高70 倍以上，CPU/GPU 協(xié)同計(jì)算速度可以提高250 倍左右。2016 年，文獻(xiàn)[64]提出了一種基于GUP加速和回波矩陣對(duì)稱優(yōu)化的精細(xì)回波仿真技術(shù)，同時(shí)提出了一種基于RCS高頻近似理論在回波矩陣運(yùn)算中融入不同方位時(shí)刻后向散射系數(shù)的方法，提高了仿真精度。2017年，趙偉[39]提出了一種新型的時(shí)域PO 算法進(jìn)行電磁計(jì)算，提高了計(jì)算速度，并用GPU加速了回波仿真計(jì)算，大大提高了仿真速度，但是采用平面面元而非曲面元來(lái)建模，模型精度存在誤差。文獻(xiàn)[65]采用云計(jì)算進(jìn)行SAR 原始數(shù)據(jù)快速仿真，利用MapReduce模型加速原始數(shù)據(jù)計(jì)算，利用HDFS實(shí)現(xiàn)快速I/O訪問(wèn)，解決了SAR回波仿真中計(jì)算密集型和數(shù)據(jù)密集型問(wèn)題，但是該方法并未引入GUP 來(lái)增強(qiáng)云計(jì)算的計(jì)算效率。2018年，文獻(xiàn)[66]結(jié)合云計(jì)算和GPU模擬海量原始數(shù)據(jù)，提高了計(jì)算和數(shù)據(jù)輸入輸出效率，并介紹了多模式SAR 仿真框架。效率評(píng)估結(jié)果表明，GUP與云計(jì)算方法提高了16 核CPU 并行方法約40 倍的計(jì)算能力和HDFS的數(shù)據(jù)吞吐量。

目前的文獻(xiàn)大多是基于正側(cè)視模式下進(jìn)行仿真，對(duì)于大斜視模式的研究也在初步發(fā)展。2018年，文獻(xiàn)[67]對(duì)海洋、艦船復(fù)合場(chǎng)景的大斜視SAR圖像進(jìn)行了仿真，采用了與連續(xù)小波多尺度模型相結(jié)合的GO-PO混合方法計(jì)算雷達(dá)散射截面，采用非線性頻率縮放算法（NFSA）[68-70]處理時(shí)域法生成的回波信號(hào)，提高了計(jì)算精度和速度。文獻(xiàn)[71]采用GO-PO 混合方法對(duì)海面運(yùn)動(dòng)艦船散射場(chǎng)進(jìn)行計(jì)算并仿真得到了大斜視回波，并用改進(jìn)的頻率變標(biāo)（FS）算法進(jìn)行成像得到艦船目標(biāo)SAR 圖像。2019年，文獻(xiàn)[72]改進(jìn)了頻率變標(biāo)（FS）算法，采用非線性頻率變標(biāo)操作消除二次距離壓縮（SRC）誤差，并提出了一種改進(jìn)的RD算法避免了傳統(tǒng)成像中的插值操作，計(jì)算效率提升了70 倍，得到了大斜視海面復(fù)合場(chǎng)景SAR 圖像。2020年，李根[44]提出了一種基于子孔徑Keystone變換的曲線軌跡大斜視SAR 回波模擬方法，并實(shí)現(xiàn)了精確的距離徙動(dòng)校正，最后用BP算法進(jìn)行成像，結(jié)果表明該方法具有較高的效率和精度。

近些年來(lái)，對(duì)于動(dòng)目標(biāo)仿真的研究也在逐步發(fā)展。首先在2007 年，文獻(xiàn)[36]對(duì)2DFFT 法進(jìn)行了改進(jìn)，仿真得到了運(yùn)動(dòng)點(diǎn)目標(biāo)回波并與靜止背景回波進(jìn)行合成，最后采用RD 算法成像得到帶有動(dòng)目標(biāo)的場(chǎng)景SAR 圖像。2011年，文獻(xiàn)[73]提出一種時(shí)變海面艦船目標(biāo)動(dòng)態(tài)仿真方法，采用切片理論對(duì)海面艦船運(yùn)動(dòng)進(jìn)行建模，模擬出不同海清、航速和航向角下的艦船運(yùn)動(dòng)姿態(tài)。文獻(xiàn)[74]提出了動(dòng)態(tài)目標(biāo)的動(dòng)態(tài)散射中心模型，對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)回波進(jìn)行實(shí)時(shí)模擬并成像。2017年，文獻(xiàn)[75]研究了微動(dòng)復(fù)雜目標(biāo)SAR信號(hào)模型，基于FEKO軟件對(duì)目標(biāo)進(jìn)行三維建模和電磁散射計(jì)算，再將計(jì)算得到的目標(biāo)RCS帶入頻域得到回波信號(hào)，最后用RD 算法對(duì)目標(biāo)成像。2019 年，文獻(xiàn)[2]提出用時(shí)頻分析法對(duì)動(dòng)目標(biāo)回波信號(hào)進(jìn)行處理準(zhǔn)確估計(jì)其多普勒參數(shù)，最后應(yīng)用RD算法完成單目標(biāo)及多目標(biāo)的SAR成像仿真。

總的來(lái)說(shuō)，基于回波信號(hào)的仿真方法基礎(chǔ)理論已經(jīng)發(fā)展成熟，但是仍然存在一些不足，比如沒(méi)有考慮非理想軌跡情況，多成像模式、大斜視成像的仿真研究不夠深入，仿真圖像分辨率也不夠高，大多停留在米級(jí)水平，這些都是未來(lái)亟待發(fā)展的方向。

3 基于SAR圖像的仿真方法

基于SAR圖像的仿真方法是以一幅真實(shí)SAR圖像作為輸入，獲取其后向散射系數(shù)信息，而后基于其后向散射系數(shù)信息和SAR系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行回波仿真并成像或者直接仿真得到其他成像平臺(tái)或者參數(shù)下的SAR 圖像。仿真流程如圖9 所示。該方法減少了復(fù)雜的目標(biāo)幾何建模與電磁散射計(jì)算過(guò)程，也提高了仿真速度和精度。

圖9 基于SAR圖像的仿真方法流程圖Fig.9 Flow chart of simulation method based on SAR image

2006年，文獻(xiàn)[76]利用一幅真實(shí)的機(jī)載SAR圖像來(lái)仿真星載SAR 圖像，重點(diǎn)分析了圖像的幾何特性和輻射特性，中間不產(chǎn)生回波信號(hào)，得到了較高逼真度的星載SAR圖像，其中降低了分辨率，機(jī)載SAR圖像和仿真星載SAR圖像分別如圖10、圖11所示。

圖10 機(jī)載SAR圖像Fig.10 Air borne SAR image

圖11 仿真星載SAR圖像Fig.11 Simulated space borne SAR image

2014年，文獻(xiàn)[77]對(duì)真實(shí)場(chǎng)景灰度圖像與點(diǎn)目標(biāo)復(fù)圖像卷積得到復(fù)圖像，然后采用逆RD算法得到回波信號(hào)并用成像算法成像得到場(chǎng)景仿真SAR 圖像，提高了場(chǎng)景仿真的運(yùn)算速度。2015 年，文獻(xiàn)[14]提出了基于SAR真實(shí)場(chǎng)景圖像的回波仿真方法，基于圖像中目標(biāo)后向散射特性和目標(biāo)位置采用頻域法仿真得到回波數(shù)據(jù)并成像得到海面艦船場(chǎng)景SAR 圖像，原始圖像與仿真圖像如圖12、圖13 所示。由圖可以看出仿真圖像真實(shí)度很高，驗(yàn)證了該方法的可行性。

圖12 原始SAR圖像Fig.12 Original SAR image

圖13 基于SAR圖像的仿真結(jié)果Fig.13 Simulation results based on SAR images

基于已有SAR 圖像來(lái)進(jìn)行仿真時(shí)，可以方便地獲得目標(biāo)的仿真SAR 圖像，在仿真速度和精度方面較前兩種方法有著顯著優(yōu)勢(shì)，但是真實(shí)SAR 圖像獲取較為困難，而且目標(biāo)在仿真圖像中的視角與原始圖像中的視角相差不能太大，該方法存在一定的局限性。

總的來(lái)說(shuō)，三種仿真方法各有其優(yōu)缺點(diǎn)和適用性，若只是為了得到圖像并追求仿真速度，可以采用基于特征的仿真方法；若想對(duì)SAR系統(tǒng)參數(shù)、成像算法進(jìn)行驗(yàn)證或得到真實(shí)度高的SAR圖像，可以采用基于回波信號(hào)的方法，該方法被更為廣泛地使用；若想對(duì)已有SAR圖像進(jìn)行重建并追求仿真速度和精度，可以采用基于SAR圖像的仿真方法。表3對(duì)三種方法進(jìn)行了總結(jié)歸納。

表3 三種SAR圖像仿真方法歸納Table 3 Summarization of three SAR image simulation methods

4 結(jié)語(yǔ)

本文對(duì)三種SAR 圖像仿真方法進(jìn)行了全面地綜述，當(dāng)前，相關(guān)基礎(chǔ)理論已經(jīng)成熟，但還存在一些不足和技術(shù)難點(diǎn)：

（1）當(dāng)前的仿真幾乎都是假設(shè)SAR 系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)軌跡為理想軌跡，即勻速直線運(yùn)動(dòng)，與真實(shí)SAR系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)存在一定誤差。另外，對(duì)于動(dòng)目標(biāo)的仿真也僅考慮了理想運(yùn)動(dòng)情況。

（2）對(duì)于彈載/大斜視SAR仿真研究不夠深入，而且對(duì)高分辨率寬幅星載SAR 研究也不夠多，與真實(shí)SAR系統(tǒng)還存在差距。

（3）對(duì)于多站、多模式成像仿真研究不夠深入，對(duì)仿真SAR圖像質(zhì)量評(píng)估方法的研究不多。

結(jié)合當(dāng)前的發(fā)展現(xiàn)狀和存在的問(wèn)題，在未來(lái)，隨著SAR 系統(tǒng)性能的提升，SAR 圖像仿真技術(shù)也要不斷發(fā)展提升，高精度、高分辨率、快速實(shí)時(shí)仿真是熱點(diǎn)研究方向：

（1）SAR 成像算法、快速回波仿真方法研究。研究快速時(shí)域成像算法、高分辨率成像算法、大斜視下成像算法、快速回波仿真方法可以提高仿真精度、速度以及分辨率，契合SAR系統(tǒng)的發(fā)展方向，是未來(lái)重要的發(fā)展方向。

（2）繼續(xù)深入開(kāi)展CPU與多GPU協(xié)同工作、云計(jì)算與GPU相結(jié)合，提高仿真計(jì)算性能，是快速實(shí)時(shí)仿真必不可少的方法。

（3）研究高分辨率、多站、多成像模式SAR 圖像仿真，隨著真實(shí)SAR系統(tǒng)向著多模式、高分辨率發(fā)展，SAR系統(tǒng)、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)非理想軌跡情況也需要進(jìn)行考慮。

（4）研究仿真SAR圖像的評(píng)估方法。目前，并沒(méi)有一套完善的評(píng)估體系去評(píng)估SAR 圖像的仿真效果，而且對(duì)SAR 圖像定量評(píng)估方法還有待研究，可以作為未來(lái)的一項(xiàng)重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容。