SAR干扰技术科普

姓名：邢航；学号：22021110042；学院：电子工程学院

        合成孔径雷达(SAR)是一种全天候、全天时、具备高分辨率的成像设备，被广泛应用于对敌侦察，为战场决策提供及时可靠的情报支持。如何压制和扰乱SAR设备的成像侦察，实现对高价值目标和要地的有效防护，已成为当前电子对抗领域的研究热难点之一。该文探讨了SAR干扰的技术进展和发展趋势，首先详细梳理了SAR干扰技术的发展脉络，然后结合仿真实验对比分析了典型SAR干扰样式的优缺点，最后总结了现有SAR干扰技术存在的不足，并指出其未来发展趋势，可为专家学者提供一定的参考。

        合成孔径雷达；电子对抗；干扰样式；发展历程；未来趋势

        什么是SAR干扰技术？

        合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)是一种先进的微波成像设备，能获得类似光学照片的目标图像，具备全天时、全天候、处理增益高、反干扰能力强等众多优点，是战略情报侦察和战场侦察的重要手段。在爆发的科索沃战争、阿富汗战争、伊拉克战争和利比亚战争等高技术局部战争中SAR发挥了显著作用，已日益成为信息战场中获取对方重要情报的关键节点。随着SAR成像技术的快速发展，其军事应用呈现出“侦察打击一体化”、“动静目标兼顾化”、“平时战时结合化”等新特点、新趋势，不仅具有对地面静止目标的高分辨成像侦察能力，而且具备对地面运动目标的指示能力，如图1和图2所示，以及实现目标干涉三维成像的能力。

        目前，世界各军事强国均大力发展以SAR为关键传感器的情报侦察、火力引导和“察打一体”系统，其中已发展的代表性情报侦察系统包括美国“长曲棍球”SAR成像卫星、“全球鹰”无人侦察机、日本PALSAR成像卫星和德国TerraSAR成像卫星等，有代表性的“察打一体”系统包括美国的F-16, F-22, F-35战斗机，“捕食者”系列无人机，印度的光辉战斗机等。这些系统大都具备多普勒波束锐化(Doppler Beam Sharpening, DBS)、条带SAR、聚束SAR和地面动目标指示(Ground MovingTarget Indication, GMTI)成像能力。不同成像模式服务于不同作战需求，DBS和条带SAR模式成像分辨率较低，一般用于大范围目标搜索；聚束SAR成像分辨率高，主要用于小范围感兴趣目标区域详查；而GMTI模式则用于捕获成像区域内运动目标。这些系统不仅能够全天时、全天候进行区域侦察，使得对方武器装备的部署、机动、日常训练面临极大的暴露风险，而且有人/无人机载“察打一体”系统还具备在复杂地形和恶劣气象条件下对战场地面目标实施快速、精确打击的能力，使得高价值目标战时面临着严重的生存威胁。因此，SAR干扰技术的研究一直备受世界军事强国的大力支持和长期投入，相关科研机构与院校也不断研发出新的SAR干扰技术和系统，以适应未来战争的需求。本文主要总结梳理了国内外相关研究机构和院校在SAR干扰技术领域的研究进展。

        为抢夺信息“高地”，世界各国不断研发出新的电子干扰技术和系统。然而，一旦某种干扰技术被公开或被使用，在以后的作战中可能不再奏效或难以达到理想效果，故公开发表的文献资料较为有限。尽管如此，强烈的军事需求始终推动着国内外众多科研单位与院所对SAR干扰的理论和技术进行着发展与完善。其中，代表性的国外研究机构有美国海军研究生院、英国国防部海军研究所、挪威国防研究院、伊斯坦布尔科技大学以及埃及军事工程学院等；而国内在该领域的研究比较活跃，较为突出的单位主要有中国电子科技集团、航天科工集团、国防科技大学、火箭军工程大学(原第二炮兵工程大学)、航天工程大学(原中国人民解放军装备学院)、西安电子科技大学、原中国科学院电子学研究所、电子科技大学等。纵观SAR干扰技术的发展历程，至今可将其大致划分为如下3个阶段。

        20世纪末的后10年拉开了SAR干扰技术的序幕，重点以星载SAR作为攻击对象，以噪声干扰作为研究重点。从公开文献来看，美国学者Goj于1989年在《Synthetic Aperture Radar and Electronic Warfare》一书中首次提到了对SAR的噪声干扰技术，分析了特定空间位置处干扰机的干扰性能，定义了等功率密度线的概念。1990年，英国学者Condley根据干扰机接收灵敏度和发射功率等参数，对噪声干扰的可行性等几个关键系统问题作了理论分析，并给出了对SAR的干扰效果仿真。1995年，西安电子科技大学的梁百川等人分析了对SAR实施阻塞式干扰、瞄准式干扰和随机脉冲干扰的可能性。1997年，英国Dumper等人给出了SAR干扰方程，阐述了平均发射功率、干扰机有效辐射功率、成像几何场景以及雷达系统参数等对干扰效果的影响。同年，中国电子科技集团第29研究所采用等功率密度线，讨论了噪声干扰有效辐射功率和SAR成像区域的关系，并研制出了某型大功率噪声压制干扰机。

        第2阶段是2000—2010年，该阶段的干扰对象仍以星载SAR为主，同时兼顾了机载SAR成像系统，工作模式为常规条带模式，以欺骗或灵巧压制干扰作为研究重点，涌现出了大量的新型干扰样式，极大丰富了SAR干扰的理论方法，提升了干扰效能。2000年，美国海军研究院提出了由数字射频存储器、数字延迟线、幅度和频率调制器等辅助电路组成的数字图像合成(Digital Image Synthesizer, DIS)干扰技术：根据设定的虚假目标参数，对截获信号调制相应相位和幅度，形成欺骗信号，继而在图像中产生舰船等虚假目标。可以说，DIS干扰技术的提出为后来深入研究SAR欺骗干扰具有很好启发和借鉴作用。2002年，原中国科学院电子学研究所的胡东辉等人提出了散射波干扰的概念，阐述了其干扰机理，为SAR干扰技术研究提供了新思路。2003年，南京电子技术研究所的王盛利等人根据SAR目标回波模型，提出了基于卷积调制的欺骗干扰原理，并给出了其频域实现的方法，后来的欺骗干扰都不同程度地借鉴了其思想。2005年，电子科技大学的李江源等人提出了类杂波干扰样式，指出其能从时域和频域对回波作多维有效覆盖。2006年，国防科技大学的李伟等人提出了基于卷积调制的欺骗式动目标干扰方法，但文中缺乏在GMTI处理下的干扰效果验证。国防科技大学的黄洪旭等人根据线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的时频耦合特性，提出了3种移频调制干扰样式，实现了对SAR的点、线、面的干扰效果。针对欺骗干扰计算量大的问题，2006年电子科技大学的甘荣兵等人将线性累加转换为矩阵乘积，提高了运算效率。同年，张锡祥院士推导出了常规脉冲雷达干扰与SAR干扰的统一干扰方程。2009年，国防科技大学的吴晓芳等人把间歇采样转发干扰技术应用到SAR干扰上，成功产生了距离向等间距假目标串。同年，吴晓芳还在分析了固定移频干扰、随机移频干扰和步进移频干扰等多种移频干扰样式的基础上，归纳总结出了分段移频调制干扰的统一形式。国防科技大学电子对抗学院(原电子工程学院)的沈爱国等人研究了随机脉冲串卷积和相同噪声样本卷积的SAR干扰效果。2010年，国防科技大学的吴晓芳等人利用SAR回波的方位向时频耦合特性，提出了多普勒调制干扰。此外，吴晓芳等人进一步将间歇性采样技术拓展到了慢时间上，产生了方位向等间距假目标串。同年，军械工程学院的Lv和航天工程大学的Ye等人则提出了在慢时间上采用随机噪声样本卷积的SAR干扰方法，产生了距离向范围可控的压制条带。

        第3阶段是2010年至今，各类新体制SAR系统的不断涌现使其性能得到了很大提升，并由此针对不同的干扰样式发展出了相应的抗干扰技术，具备了特定的反干扰能力。与之相呼应，为有效对抗各类新体制SAR，相关科研单位和院所在上一阶段的研究基础上投入了大量精力，研究出了相应的干扰样式和方法。

        (1) 在常规SAR干扰方面，随着SAR系统分辨率和信息处理能力的不断提升，原来单一、简单的干扰样式易被辨识和滤除，因此此时的SAR干扰研究重点是如何对基本干扰样式进行优化组合和对SAR的场景欺骗。电子科技大学的王文钦等人将频控阵技术应用于干扰机设计，并验证了该体制下的微动干扰和散射波干扰效果。国防科技大学的陈思伟等人、国防科技大学电子对抗学院的房明星等人、西安电子科技大学的董春曦等人、航天工程大学的贾鑫等人、火箭军工程大学的朱守保等人则基于间歇采样干扰、余弦调相干扰、散射波干扰以及移频调制干扰等提出了多种复合干扰方法，有效地弥补了单一干扰样式的缺陷，达到了更优的干扰效果。在场景欺骗干扰方面，主要工作则放在了降低算法计算量，提高干扰实时性和虚假目标逼真度上。国防科技大学的林晓烘等人以分辨率为代价提出了基于逆RD欺骗算法；国防科技大学的刘永才等人以满足雷达斜视角为目的提出了基于逆W-K的欺骗算法和频域三阶段欺骗算法，并兼顾了假目标的聚焦性；西安电子科技大学的孙光才和赵博等人通过拆分干扰机频域响应，将实时累加转化为了线下模板预生成和对截获信号的实时卷积。西安电子科技大学的畅鑫、上海交通大学的Sun等人以及航天工程大学的Yang则将欺骗模板分割为多个小场景模板，对其作并行时延和移频调制处理。此外，国防科技大学的刘庆富还提出了时频交叉乘积的欺骗算法，通过对截获信号作时域乘积调制，直接避免了对干扰机频域响应的计算。在提高欺骗的真实性上，西安电子科技大学的周峰等人采用多接收机协同定位，直接获取斜距差，避免了泰勒展开造成的误差积累。上海交通大学的Sun等人采用计算机软件模拟不同场景的目标散射特性，提高了虚假目标和场景的适应性；电子科技大学的马德娇等人通过消除真实目标的阴影特征，使场景中的真假目标无法辨识。电子科技大学的赵明明通过提取模板库的目标特征，改变了场景中真实目标的SAR图像形状和散射特性。此外，航天工程大学的卢庆林等人和西安电子科技大学的等人[55]还提出了采用生成对抗网络产生高逼真虚假模板的方法。

        (2) 在波形捷变SAR干扰方面，波形捷变使干扰信号与SAR回波间不再相干而达到了抑制干扰的目的。鉴于此，国防科技大学的杨伟宏等人充分利用了间歇采样技术能实现对当前脉冲内截获信号的同时转发，将其分别与快/慢时间调制、散射波干扰以及运动干扰机相复合，为有效对抗波形捷变SAR提供了一种全新的途径。此后，国防科技大学的张静克等人在研究了欠采样对调频斜率极性捷变SAR干扰效果的基础上，将其与散射波干扰相复合。国防科技大学的刘立新等人则将时频交叉乘积与间歇采样相结合，实现了尺寸和形状均可灵活控制的分布式虚假目标欺骗。

        (3) 在多通道SAR-GMTI干扰方面，GMTI处理不仅可以实现对干扰信号的部分对消，还能破坏虚假目标的重定位效果，降低干扰效能。鉴于此，国防科技大学的吴晓芳等人将运动目标成像特性用于干扰，提出了高逼真匀(加)速运动调制和微动调制干扰技术，实现了对多通道SAR-GMTI的高效动目标欺骗干扰。国防科技大学的张静克等人分析了单干扰机的动目标欺骗效果，指出GMTI处理会对假目标的速度估计和重定位发生偏差。针对该问题，上海交通大学的Sun等人采用双干扰机协同调幅的方法，控制了虚假目标相位，以抵消单干扰机产生的附加相位，使其重定位于预定位置。鉴于噪声干扰的GMTI输出受正弦调制影响，西安电子科技大学的畅鑫等人通过设置干扰机的方位向间距实现了对GMTI输出的全平面压制。同样，为达到更理想和丰富的干扰效果，国防科技大学电子对抗学院的毕大平等人、国防科技大学的刘业民、航天工程大学的降佳伟等人将匀(加)速运动调制和微动调制与移频调制、间歇性采样、卷积调制以及散射波干扰等相组合，提出了多种SAR-GMTI复合干扰方法。

        (4) 在InSAR干扰方面，由于该体制具备了对目标和场景的高程反演能力，因此可鉴别只具备二维干扰效果的干扰样式。鉴于此，国防科技大学的张静克等人分析了微动干扰对InSAR的干扰效果，表明其能够在InSAR图像中形成沿方位向分布的形似“连续的栅栏”或“离散的栅栏”的多假目标。国防科技大学的刘庆富则在研究了单天线干扰存在“斜坡”效应的基础上，提出了基于双天线幅相控制的干扰方法，提高了干扰所形成的虚假地形的逼真度。西安电子科技大学的黄龙等人通过协同调制双(多)干扰机产生的虚假目标时延和补偿相位，实现了二维图像和数字高程欺骗。北京航空航天大学的Wu等人则提出了通过双干扰机协同布站和调制附加相位的方法，实现虚假目标高度欺骗。而在对抗双通道干扰对消技术方面，北京科技大学的唐波推导了干扰机运动与双通道对消时图像恶化程度之间的关系。在此基础上，西安电子科技大学的黄龙等人采用分布式多天线分时发射模拟旋转干扰机和双干扰机同时工作的方法，破坏了雷达对干扰相位差的估计，达到了对抗干扰对消的目的。国防科技大学电子对抗学院的张云鹏等人采用慢时间域间歇性采样和余弦调相的方法来扰乱成像雷达对消后的真实场景。

李永祯, 黄大通, 邢世其, 等 合成孔径雷达干扰技术研究综述[J] 雷达学报, 2020, 9(5): 753–764 doi: 1012000/JR20087

R-D算法是将徙动曲线逐一校正CS算法是以某一徙动曲线为参考,在Doppler域内消除不同距离门的徙动曲线的差异,令这些曲线成为一组相互“平行”的曲线,然后在二维频率域内统一的去掉距离徙动

额通俗一点就是RD是一根根掰直CS是先把所有都掰得一样弯,然后再统一掰直

姓名：刘倩  19021210889

嵌牛导读：合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar 简称SAR）是微波遥感的代表。由于合成孔径雷达工作在微波波段，而大气分子对电磁波的吸收基本上处于可见光/红外波段，所以SAR不易受大气的影响，具有全天候的特性。由于SAR发射相干电磁波，因此各理想点目标回波是相互干涉的。想干电磁波照射实际目标时，其散射回来的总回波并不完全由地物目标的散射系数决定，而是围绕这些散射系数值有很大的随机起伏，这种起伏在图像上的反应就是相干斑噪声，也就是说，这种起伏将会使具有均匀散射系数目标的SAR图像并不具有均匀灰度，而会出现许多斑点。斑点噪声的存在使图像的信噪比下降，明显降低了图像的辐射分辨率，隐藏图像的精细结构。

嵌牛鼻子SAR  相干斑噪声

嵌牛提问如何克服SAR成像中的相干斑噪声？

嵌牛正文：

通过一种有效的基于平稳树形小波变换和贝叶斯估计的SAR图像噪声抑制方法，为了在抑制过程中保持边缘，对原始图像采用比值边缘检测算子获取边缘消息。

这里采用平稳树形小波变换对SAR图像进行分析，不仅只是分解低频子图像，对各种滤波器的输出图像，只要包含了重要的信息，都对其进行分解。具体分解步骤如下：

（1）将一幅图像通过平稳树形小波变换分解为四个子图像。

（2）计算每个分解子图像的能量。

（3）如果某个子图像的能量远远小于同尺度下其他子图像的能量，说明它包含的信息量较少，就对其停止分解。要做到这一步，首先找到同尺度下能量最大的那个子图像，然后把其他子图像的能量和其做对比，如果小于某一个比1小的常数C，就停止分解这个子图像。

（4）如果某个子图像的能量足够大，就使用上面的分解过程对它做进一步的分解。

一般来说，LL子图像具有最大的能量，因此总是把它分解到最大尺度，对其他LH,HL和HH子图像根据上述的判断条件来判断它是否包含足够的信息以对其进行分解，参数C用来控制纹理分析的程度。

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