一种基于实时SDR技术的车载散射仪，具有多子带相干合成功能 杨仕杰（Shijie Yang） 郭伟（Wei Guo） 王彩云（Caiyun Wang） 刘鹏（Peng Liu） 王特（Te Wang） 梁振振（Zhenzhen Liang） 邢青（Qing Xing） 郑明星（Xingming Zheng） 李秉泽（Bingze Li）

《Sensors》：A Real-Time SDR-Based Vehicular Scatterometer with Multi-Subband Coherent Synthesis Shijie Yang, Wei Guo, Caiyun Wang, Peng Liu, Te Wang, Zhenzhen Liang, Qing Xing, Xingming Zheng and Bingze Li

　　摘要
地面散射仪被广泛用于土壤湿度反演、植被监测和卫星散射仪校准中的定量微波后向散射测量。然而，低成本软件定义无线电（SDR）收发器的瞬时带宽有限，难以传输和处理数百MHz带宽的信号以实现精细的距离分辨率，特别是对于需要实时机载处理的系统。为了解决这个问题，本文提出了一种基于车辆的、全极化的、基于SDR的散射仪，它通过顺序传输相邻的窄子带并在机载上相干合成这些子带来实现等效的宽带响应。为了在资源有限的现场可编程门阵列/系统芯片（FPGA/SoC）平台上实现实时操作，我们采用了频域合成-脉冲压缩流程，该流程避免了插值，并消除了跨子带的重复匹配滤波。在每次快速锁相后，在稳定窗口内进行基于槽的在线相位校准，以估计和补偿随机本地振荡器（LO）相位偏移，同时保持相干拼接。此外，在每个子带内集成脉冲重复和相干累积，以提高实时吞吐量下的信噪比（SNR）。基于Zynq的实现展示了确定性的机载距离剖面输出，每帧的最小处理延迟约为1.57毫秒。环路和室外实验验证了等效的200 MHz带宽（五个40 MHz子带），实现了大约0.75米的分辨率，并获得了与设计的窗口一致的旁瓣指标，包括峰值旁瓣比（PSLR）为-27.43 dB和积分旁瓣比（ISLR）为-12.38 dB。在农田上的实地扫描进一步显示了入射角和方位角的一致性趋势，表明了可靠的机载定量后向散射测量。这些结果表明，所提出的方法为在低成本SDR平台上实现确定性的实时等效宽带散射测量提供了可行的解决方案。

1. 引言
地面散射仪被广泛用于土壤湿度反演、植被监测和卫星散射仪的地面校准[1,2,3,4]。近年来，关于复杂环境和资源受限平台上的传感系统的相关研究通常表明，系统性能不仅取决于算法本身，还取决于带宽限制、数据吞吐量、硬件资源和实时需求的综合效应[5,6,7]。在微波传感场景中，这个问题同样突出：系统必须提供足够的等效带宽以实现精细的距离分辨率，同时还要在低成本、可重构和紧凑的平台上保持稳定和可重复的实时操作。为了获得精细的距离分辨率，系统通常需要传输和处理数百MHz带宽的宽带线性调频（啁啾）信号。然而，低成本SDR射频（RF）收发器的瞬时带宽有限，实际上很难直接设计宽带系统。例如，一些基于GNU Radio的连续波雷达实现仍然受到带宽限制，因此没有提供高距离分辨率；同样[8]，一种伪随机噪声雷达报告的最大可调带宽仅为16.384 MHz，并明确指出需要更宽的带宽调制来进一步提高距离分辨率[9]。因此，本文采用了一种步进频率（多子带）方案[10]：顺序传输多个相邻频率范围内的相对窄子带信号，并在子带间相干合成接收到的回波，形成一个等效的宽带回波，然后对其进行实时脉冲压缩以输出距离剖面。应该注意的是，许多基于SDR的步进频率系统仍然依赖于离线主机处理[11,12,13]，导致较大的数据传输和端到端延迟成本，并使得现场实验中的闭环实时反馈变得困难。因此，本工作的目标是在瞬时带宽有限的SDR散射仪上实现机载实时处理，旨在在资源受限的FPGA/SoC平台上实现确定性和可重复的实时输出[14]。

关于“合成-脉冲压缩”链的实现领域，现有方法可以沿着两个维度进行总结：（1）域（时域合成或频域合成）和（2）处理顺序（先合成，然后压缩，或相反）。时域合成[15]通常首先对每个子带回波进行去啁啾处理，然后通过时移和串联来构建等效宽带信号；这个过程通常依赖于插值和频移，导致较高的计算和实现复杂性。此外，子带边界处的振幅/相位不一致性更可能表现为时域不连续性，从而在脉冲压缩后降低旁瓣控制效果。基于这些考虑，本文选择了频域合成路线：通过频谱移位和拼接对子带进行对齐，避免插值；结构更加规则，处理速度更快，并且适合流式FPGA流水线，更适合实时系统。

在频域路线中，以往的工作通常遵循“先脉冲压缩，然后合成”的顺序。杨辉[16]提出对每个子带进行匹配滤波以获得子带压缩结果，然后进行对齐、相位补偿和合成；后续研究[17,18,19,20]进一步改进了延迟误差和相位不连续性。然而，这些方法通常依赖于处理系统（PS）侧或PC[21]的离线处理：一方面，它不适用于在线实时相位校准，通常通过存储的回波和参考信号的离线后处理来进行相位校正；另一方面，必须对每个子带重复进行脉冲压缩，并且需要存储更多的中间结果，因此随着子带数量N的增加，计算和数据移动的开销也会增加，导致较大的端到端延迟和吞吐量压力，这不利于在线实时输出。相比之下，Lord等人[22]提出了“先频域对齐/拼接，然后宽带匹配滤波”的顺序：将每个子带频谱移移到一个共同的频率轴上并拼接成一个等效的宽带频谱，然后使用单个宽带匹配滤波器进行脉冲压缩。这种顺序在结构上更适用于实时实现，但合成结果对子带间相位一致性非常敏感：每次频率快速锁相后，SDR发射/接收（TX/RX）本地振荡器可能会引入不匹配，如随机初始相位[23,24]；如果不对这些不匹配进行抑制，拼接的相干性会降低，脉冲压缩的旁瓣会增加。同时，由于多个子带导致的数据量增加进一步挤压了片上内存带宽和计算预算。因此，在低成本SDR平台上同时平衡等效带宽构建、子带间相位一致性和机载实时处理效率仍然是当前工程实现中的一个关键问题。

为了解决上述问题，本文专注于低成本车辆SDR基散射仪的机载实时实现，并主要执行以下三项任务：（i）一个在脉冲压缩之前进行频域合成的流程，从而减少重复计算和中间缓冲；（ii）一种在线相位校准方法，它在快速频率切换稳定窗口内估计子带相位并实时进行补偿；（iii）一种子带内脉冲重复和相干累积策略，它在保持实时吞吐量的同时提高SNR。这些方法共同构成了资源受限FPGA/SoC平台的实时多子带相干合成处理架构，为使用低成本SDR基地面散射仪实现等效宽带测量提供了可行的解决方案。

2. 原理与方法
2.1. 原理
2.1.1. 多子带啁啾
设宽带传输信号为具有中心频率f_c、总带宽B、啁啾率f_n和脉冲宽度t的啁啾信号，表示为：
(1)
其中A是振幅常数，w表示矩形窗口。
由于SDR的瞬时带宽有限，采用了步进频率多子带波形：等效总带宽B被划分为N个相邻的子带，每个子带具有相同的有效带宽B_r。
第i个子带的中心频率f_c_i为：
(2)
其中f_n是啁啾率，t是脉冲宽度。第i个传输信号的表示为：
(3)
其中A_i表示第i个子带的信号幅度。划分过程如图1所示。图1. 多子带步进频率波形的示意图。假设目标在静止状态，目标回波为：
(4)
其中A_i表示第i个子带的接收信号幅度，τ是目标时间延迟，c是光速。
理想情况下，接收机进行正交解调后的复基带信号为：
(5)
其中A_i表示解调后第i个子带的基带幅度。
在实际测量中，低成本SDR的发射和接收本地振荡器通常是非相干的，这引入了显著的系统相位误差。因此，测量的复基带信号为：
(6)
其中φ_i表示第i个信号的发射LO的初始相位，φ_r表示第i个信号的接收LO的初始相位。

2.1.2. 频域合成处理
为了适应FPGA上的实时流处理，本文采用了“先频域合成，然后统一脉冲压缩”的在线处理顺序，如图2所示。图2. 信号处理流程图。首先，对经过相位校正的子带回波应用零填充快速傅里叶变换（FFT）以提高频率轴对齐精度。设第i个子带的零填充FFT的频域表示为：
(7)
其中|A_i|表示第i个子带的频谱幅度。
为了拼接子带，将每个子带频谱移至一个共同的合成频率轴。第i个子带的频率移位定义为：
(8)
移位后，第i个子带的频谱变为：
(9)
考虑到相邻子带在边缘可能重叠，在拼接之前去除重叠部分以避免由相干叠加在重叠区域引起的频谱涟漪。图3显示了在频域中去除重叠和拼接子带以形成合成宽带频谱的过程。拼接后，合成频谱得到为：
(10)
其中W_i表示由子带拼接引入的等效复权重，表示为：
(11)
图3. 多子带频谱拼接形成合成宽带频谱的示意图。

2.1.3. 统一匹配滤波和基于IFFT的脉冲压缩
为了确保“先合成，然后压缩”链的一致性，参考信号经过相同的零填充FFT、频率移位和拼接，以获得合成参考频谱（对应于时域信号s），基于此构建匹配滤波器（对应于时域信号s_region）。对于脉冲压缩，使用频域乘法代替时域卷积。根据卷积定理，时域卷积等同于频域乘法，即：
(12)
其中C表示线性卷积。与直接在时域进行长度为N的卷积（计算复杂度约为O(N^2)）相比，频域实现的总体复杂度约为O(N log N)。因此，当多子带合成后需要处理的有效点数较大时，频域乘法可以显著减少在线计算和端到端延迟，这对于实时回波处理是有益的。
在理想匹配下，合成信号的频域脉冲压缩结果可以表示为：
(13)
其中A_p表示频域中脉冲压缩结果的幅度系数。
应用逆快速傅里叶变换（IFFT）得到合成宽带信号的时域压缩波形：
(14)
其中A_p表示频域中脉冲压缩结果的幅度系数，W_i表示由子带振幅/相位不一致性引起的等效权重：
(15)
合成宽带信号的范围分辨率为：
(16)
可以看出，子带拼接显著增加了等效带宽，从而提高了范围分辨率。

2.2. 方法
2.2.1. 时间交错方法
如(14)所示，SDR的随机LO相位直接影响主瓣和旁瓣形状：在相位误差或其他非相干误差存在的情况下，合成宽带信号的脉冲压缩结果可能会出现主瓣展宽、能量分散和旁瓣水平增加，从而降低距离估计的精度和范围分辨率；相干拼接对子带间相位非常敏感。因此，系统在每次频率快速锁相后进行在线校准。整体时序组织为主循环“快速锁相–校准–测量–处理–输出”（图4），并提出了一种时间交错方法。图4. 系统级时序图。A是相位校准阶段；B是FFT和频谱移位阶段；C是脉冲压缩阶段；D是IFFT和数据打包阶段；TX和RX分别代表发射和接收阶段。在时间交错方法中，在每个子带周期内，在“快速锁相完成”和“测量窗口开始”之间放置一个校准槽，以便在相同的频率配置下快速进行循环测量并写入该子带的相位补偿项；然后系统进入测量窗口以获取回波。为了提高实时利用率，对前一子带的数字处理（FFT/频谱移动等）与下一个子带的RF快速锁定重新配置并行进行，避免了串行等待。每帧的关键路径可以概括为“测量窗口 + 最大（快速锁定配置时间，数字处理时间）+ 固定脉冲压缩/输出延迟”，确保了满足实时输出要求的确定性端到端延迟。相位校准的目标是在每个子带频率估计由快速锁定引入的随机相位项，并通过在线相位旋转来补偿后续 echo。该系统可以使用具有固定或非固定延迟的校准循环，并在校准时隙内传输两个参考信号，以联合估计循环延迟和随机相位项，从而减少对先前参数的依赖。这两个参考信号可以表示为：(17) (18) 其中表示测量信号的频率。经过相同的校准循环后，在第 i 个本地振荡器（LO）频率获得的复基带信号为：(19) (20) 可以看出，和共同决定了两个校准 echo 的相位。为了消除参考信号本身的调制项，对基带 echo 和相应的参考信号进行复相关处理，得到一个与调制无关的相位项：(21) (22) 因此，可以解决相位校准所需的参数。从两个信号的相位差构建等效的循环延迟估计：(23) 然后得到随机相位项：(24) 上述校准在快速锁定后立即执行，并在校准开始之前存储每个子带的校准结果。对于模数转换器（ADC）输出的每个数字信号序列，通过复数乘法来补偿随机初始 LO 相位，以实现相位对齐：(25) 其中是在第 i 个子带的测量窗口中采样的离散复基带 echo 序列，是在时间交错校准期间获得并存储的相位补偿项，是每次为该子带处理的样本数量。这种复数乘法相当于相位对齐序列，并且可以消除由快速锁定引入的随机初始 LO 相位，在频域拼接期间保持相干性，有效抑制旁瓣上升。此外，如果循环延迟是已知且恒定的，则可以使用(21)将校准简化为单个参考信号，进一步缩短校准时隙并降低实现复杂性。2.2.2. 脉冲重复和相干积累在实时宽带合成中，对于单个子带测量来说，存在一个直接的工程权衡：一方面，可靠的反向散射估计和清晰的距离剖面需要每个 echo 有足够的信噪比（SNR）；另一方面，提高每个 echo 的 SNR 通常意味着更长的有效测量时间或更长的采样窗口，从而导致更多的样本。更多的样本直接增加了在线 FFT、频谱移动和片上缓冲区读/写的吞吐量需求，减少了实时裕度。因此，“为实时尽可能少的样本”和“为测量质量尽可能高的 SNR”是必须同时满足的核心约束。为了在不显著增加每个处理实例的样本数量的情况下提高等效 SNR，本文采用了一种子带脉冲重复和相干积累策略：在相同的子带频率下，脉冲重复传输 n 次，在有效的相位对齐下，多个 echo 被相干地求和，从而使信号线性叠加而噪声相对被抑制，以较少的每个脉冲样本计数实现更高的有效处理增益。设第 i 次传输对应的基带 echo 为：(26) 其中，是传输的参考信号，是目标复散射系数，是目标延迟，是第 i 个脉冲的残余相位项，是复高斯噪声。对于一个静止目标，理想情况下所有脉冲 echo 都共享一个共同的延迟。如果存在脉冲间的随机 LO 相位或链路相位漂移，可以通过上述实时校准来估计和补偿，以便在校准后，相干求和产生累积 echo：(27) 根据相干积累的特性，在有效的相位对齐下，累积 echo 的信噪比相对于单个基带 echo 的信噪比满足要求。如图 5 所示，从能量角度来看也可以解释这种策略：在总能量固定的约束下，如果每个子带传输的脉冲持续时间设置为 t，则脉冲在相同频率下重复 n 次并相干积累，总能量为：(28) 这相当于单次传输的能量，持续时间为 t。当相位对齐成立时，能量可以相干地恢复，从而提高了有效测量质量，而不增加每个处理实例的 FFT 大小。图 5. 子带脉冲重复和相干积累的能量示意图。此外，实时瓶颈通常不仅来自算法计算，还来自 RF 快速锁定重新配置和稳定时间。如果快速锁定太频繁，重新配置时间会挤压有效测量时间，减少单位时间内可用的 echo 数量。如图 6 所示，本文采用了一种“分组子带驻留”传输计划：对于每个子带，在进行一次快速锁定配置后，系统在该频率下执行连续 n 次测量和相应的处理，然后切换到下一个子带。图 6. 应用脉冲重复和相干积累后的时序示意图。通过这种策略，单次宽带合成只需要 n 次频率跳变。快速锁定的开销在 n 次重复采集中得到分摊，从而提高了有效的测量占空比。它还为 FPGA 上的 FFT、频谱移动和拼接提供了更稳定的管道窗口，有利于确定性实时输出。3. 系统实现本节从工程实现的角度描述了如何在低成本 SDR 平台上实现提出的实时“先频域合成，然后脉冲压缩”方法。与超外差架构相比，本文采用了一种零中频（zero-IF）SDR 平台，提供了更具成本效益的解决方案。最典型和广泛使用的实现是 AD9361 SDR 平台。原型系统建立在由 AD9361 支成的 SDR RF 前端和 Zynq-7020 SoC 组成的硬件平台上。尽管其成本优势较低，但这种架构仍然保持了清晰的硬件-软件划分和灵活的可配置性，从而提供了高的系统可重构性。主要目标是在 AD9361 的瞬时带宽限制下，执行在线相位校准、频域对齐/拼接和多子带回波的统一脉冲压缩，并以确定的延迟输出距离结果。实现受到两个因素的限制：(1) AD9361 的频率快速锁定涉及不可忽视的重新配置和稳定时间；(2) Zynq-7020 的片上块随机存取内存（BRAM）和数字信号处理（DSP）资源有限，需要一个具有最小中间缓冲的流式、流水线处理链。因此，我们采用了“可编程逻辑（PL）中的闭环实时处理 + PS 中的配置和传输”的协作架构，并组织时序，使 RF 快速锁定配置与数字处理重叠，从而使端到端延迟可预测且可预算。3.1. 系统框架和任务划分系统遵循“RF 前端 + SDR 收发器芯片（AD9361）+ Zynq-7020 数字处理 + 主机显示/存储”的整体框架（图 7）。实现的系统对应照片如图 8 所示。图 7. 基于 SDR 平台的雷达系统整体架构。图 8. 基于 SDR 的地面散射计系统的照片。如图所示，绿色框表示发送和接收的 RF 天线，对应于图 7 中的 TX 和 RX 端口。黄色框表示 SDR 平台，对应于图 7 中的 SDR 模块。蓝色框表示 RF 前端部分，对应于图 7 中的 RF 模块。红色框表示主机 PC，对应于图 7 中的 PC 单元。RF 前端执行低噪声放大和 T/R 切换，并集成校准路径和接收源选择的切换，实现散射计测量和校准状态之间的切换。校准路径不仅支持相位校准，还提供内部校准循环，以补偿由温度变化、机械振动和其他干扰引起的系统漂移。在主机端，PC 在早期负责系统级 Matlab R2018b 仿真、LabVIEW 2013 软件开发、使用 Vivado 2018.3 的硬件开发以及使用 SDK 2018.3 的嵌入式开发，在后期负责数据存储、处理和显示。接收源包括匹配负载和热负载，支持辐射计模式校准；由于本文侧重于散射计链和实时处理架构，因此不进一步讨论辐射计校准的细节。AD9361 执行 RF 上下转换、I/Q 处理以及模数转换/数模转换器（ADC/DAC），并向 PL 提供公共采样时钟，以确保采样和处理之间的时序一致性。Zynq-7020 的 PL 处理实时关键路径任务，包括波形触发和时序控制、回声缓冲、时间交错相位校准、重复脉冲的相干积累、零填充 FFT、频谱移动和拼接、频域匹配滤波、IFFT，以及将距离剖面写入 BRAM。PS 处理必要的但非实时的管理任务，包括系统初始化、AD9361 参数配置、离线参数下载、结果读出/打包和传输控制协议（TCP）传输到主机。划分遵循一个原则：任何影响端到端实时的计算和缓冲都在 PL 中作为确定性管道执行，而 PS 仅执行配置和数据传输，并保持在实时关键路径之外。上述结果以及表 1 表明，在低成本平台的 BRAM/DSP 约束下，实现提出的在线合成和脉冲压缩链是可行的。表 2 列出了系统设计参数，包括硬件参数以及天线、频率、带宽和灵敏度。该系统是为双频带（L 和 C）地面散射计设计的；两个频带共有的参数只描述一次。表 1. 硬件平台参数和资源利用率。表 2. 系统参数。3.2. 确定性延迟预算通过固定的有限状态机（FSM）调度和完全流水线的数据路径，可以精确地在时钟周期内预算端到端延迟。对于子带，最小处理时间可以分为两部分：(1) 依赖于子带的项，包括一个校准时隙、一个测量窗口以及每个子带的 subsequent FFT 和频谱移动；(2) 固定项，包括所有子带拼接后的统一脉冲压缩（频域复数乘法 + IFFT）、数据打包和写入输出缓冲区。表 3 提供了每个模块的详细时序。表 3. 在 204.8 MHz 时钟下的每个处理模块的时序预算。根据 PL 端每个模块的周期计数（表 3），最小处理延迟可以写为：(29) 其中反映了每个子带的校准/测量/FFT 移动的预算，s 是统一脉冲压缩和输出打包的固定开销。在这个系统中；因此，最小处理延迟大约为 1.57 ms，其中接收窗口时间约为 1.2 ms，计算和结果呈现的总时间为 0.37 ms。由于关键路径由同步时钟驱动的 FSM 和固定管道决定，因此端到端延迟具有高度确定性和可重复性，为后续的实时闭环测量和校准实验提供了时序基础。与传统非实时处理方法相比，每个频带切换通常至少需要 0.1 s，因此完成五个子带的一个完整周期至少需要 0.5 s。相比之下，提出的机载处理方法将处理延迟降低到毫秒级别。对于采用先脉冲压缩然后频谱移动顺序的实时实现，BRAM 的利用率达到 129.8%/140（92.71%），最小延迟为。相比之下，该方法将时间效率提高了 3.18%，同时将 BRAM 压力降低了 13.07%。这种减少 BRAM 使用量的改进很重要，因为它为插入集成逻辑分析仪（ILA）进行硬件调试留下了足够的资源余量。4. 实验和结果 4.1.**电缆回环实验：距离分辨率和实时验证**
为了验证提出的“先进行频率域合成，然后进行脉冲压缩”的实时链路的正确性和系统级性能，我们使用延迟线进行了电缆回环实验。回环实验的现场照片如图9所示。实验中使用的电缆单向长度为15米，衰减为30分贝。系统信号从发射端口传输，通过电缆到达接收端口，然后经过数字处理获得测量结果。延迟线将发射器和接收器连接起来，形成等效的点-目标回波。对于每个子带，在快速锁定后进行在线相位校准，并写入补偿参数；然后实时采集回波，并通过频率域对齐/拼接和统一的脉冲压缩进行处理，输出用于点-目标响应（PTR）评估的距离压缩结果。

为了在不同模式和带宽之间进行公平比较，PTR曲线通过主峰进行归一化。图10将五子带合成（200 MHz）的归一化距离响应与40 MHz单带模式和200 MHz单带模式的理想响应进行了比较；五子带合成结果还进行了位移，以便更清晰地可视化。图10显示了200 MHz多子带合成的回波压缩结果及其位移后的图形。（蓝色虚线：理想的40 MHz单带响应；红色实线：200 MHz单带响应。）

从公式(16)可以看出，距离分辨率由等效带宽决定。当B = 200 MHz时，理论距离分辨率为ρ = 0.75米。实验结果表明，在40 MHz单带模式下，主瓣明显更宽；而在由多子带频率域拼接形成的等效200 MHz带宽下，主瓣显著变窄，几乎与标准200 MHz参考结果相同。这些结果表明，在多个子带进行相干合成后，对应于等效带宽的距离分辨率可以接近标准200 MHz宽带的情况。因此，公式(16)得到了实验验证，结果进一步确认了多子带合成有效扩展了等效系统带宽，并实现了预期的距离分辨率提升。相应地，也验证了机载实时合成和脉冲压缩链路的正确性。

对于旁瓣抑制，计算了PSLR（副瓣相对水平极化功率比）和ISLR（旁瓣相对垂直极化功率比）。表4将标准200 MHz参考结果与提出的200 MHz合成结果进行了比较。所提出的方法实现了PSLR = ?27.43 dB和ISLR = ?12.38 dB，这相对于参考值（?32.25 dB和?15.90 dB）有所下降。这种降级主要来源于子带间幅度/相位不匹配、保护带以及拼接边界效应。这表明，尽管在获得等效宽带响应时引入了旁瓣降级，但旁瓣水平仍保持在基于地面的散射仪测量可接受的工程容忍范围内。因此，所提出的实时多子带频率域合成和脉冲压缩方法在低成本平台上实现了分辨率改进与旁瓣控制之间的实际平衡。

在回环测量期间，PL（发射机）侧使用了一个自由运行的硬件计数器来收集每帧处理周期的统计数据，验证了所提出的机载实时链路的周期确定性。结合第3节中的帧周期预算（大约1.57毫秒），这些硬件统计数据证明了确定性的实时输出能力：在固定的时钟和参数设置下，每帧处理周期是可预测的，并且具有可控的上限，可以稳定支持大约1/1.57毫秒的连续更新率。这为后续的在线计算和实时显示后向散射系数及距离剖面提供了时间保证（图11）。

**4.2 野外测量**
为了验证所提方案在实际散射测量中的适用性，首先对系统进行了极化校准。使用二面角反射器和三面角反射器来检查四个极化通道的幅度和相位一致性。测量场景的示意图如图12a所示。二面角反射器的中心位于距离天线馈电中心水平距离6.34米、垂直距离3.66米的位置。放置位置是通过红外测距仪确定的，并进一步使用激光对准来确保二面角反射器的中心线与天线馈电中心对齐。现场部署如图12b所示。通过改变二面角反射器的棱线与法线方向之间的角度，结合参考目标的散射矩阵建立了极化测量关系。图13展示了一组极化散射矩阵的比较结果。为了更清楚地展示极化测量性能，仅显示了同极化通道。图12展示了测量设置的照片和示意图。(a) 极化矩阵测量设置的示意图。(b) 使用角反射器的极化校准设置。(c) 不同距离下目标回波测量的示意图。该图展示了目标回波功率的测量过程。由于Luneburg透镜具有稳定的散射特性、明确的回波响应，并且几乎不产生交叉极化分量，因此可以有效避免交叉极化在回波功率验证中的干扰，更适合用于检查测量回波功率与理论衰减定律[25]之间的一致性。因此，选择Luneburg透镜作为点-目标回波功率测量的参考目标，(d)展示了使用Luneburg透镜在不同距离（7.35米、8.10米、22.05米、38.96米、64.68米、84.53米）获取点-目标回波的测量配置。图13显示了二面角反射器在不同定向角度下的测量回波电压。图例表示C波段HH极化、C波段VV极化、L波段HH极化和L波段VV极化的测量结果。(a) 对应于二面角反射器处于某一特定方向的情况，其散射矩阵可以近似表示为；(b) 对应于二面角反射器处于另一方向的情况，其散射矩阵可以近似表示为。可以看出，在固定的测量距离下，当二面角反射器处于特定定向角度时，HH和VV极化通道表现出稳定且符合物理预期的极化依赖性响应。随着二面角反射器定向角度的变化，每个极化通道的回波特性也随之变化，反映了散射矩阵对几何方向变化的响应。这些结果表明，测量的极化回波与二面角反射器在相应定向下的理论散射行为一致，从而验证了建立的极化测量关系的正确性和稳定性。这表明所提出的测量系统具有可靠的极化区分能力，为后续的极化测量和回波一致性验证提供了有效支持。

随后进行了室外实验。如图12c所示，将具有稳定散射特性的参考目标（如Luneburg透镜）放置在不同距离处。在野外测量过程中，天线指向参考目标，并使用激光指针进行对准，以确保可靠的回波采集。这种布置使得能够在不同距离处测量点-目标回波功率，相应的现场部署如图12d所示。图14展示了相应的结果。由于Luneburg透镜产生的交叉极化散射可以忽略不计，因此没有展示交叉极化通道的结果。图14显示了不同距离下的测量回波功率，图例分别表示C波段HH极化、C波段VV极化、L波段HH极化和L波段VV极化的测量结果，从而说明了测量回波功率与不同距离下的理论值之间的对应关系。蓝色实线（C波段）和橙色虚线（L波段）代表基于雷达方程(30)拟合的功率响应，其中 表示发射功率， 表示天线增益， 表示当前频段的已知雷达截面（RCS）， 表示距离， 表示回波功率， 表示系统损耗因子。

可以看出，两个频段的HH和VV极化通道表现出类似的行为：测量回波功率随距离的增加而单调减小。测量数据点并不完全位于一条拟合曲线上；它们在拟合响应的上方或下方略有波动。在近距和中距区域，一些数据点略高于或低于拟合曲线；然而，整体分散保持在一定范围内，没有系统偏差。这种围绕拟合曲线的随机波动表明测量功率的变化遵循理论衰减定律，同时也反映了现场条件下的不可避免的散射波动和测量不确定性。

上述观察结果表明，所提出的系统捕获了预期的基于距离的衰减，并在实地环境中显示了现实的测量分散。波动的主要原因包括：由于姿态和对准的微小变化导致的目标RCS幅度变化、来自环境多路径的建设性/破坏性干扰，以及噪声底限的变化和系统的轻微增益漂移。此外，有限的距离分辨率可能会影响距离门内的功率提取：当回波主瓣宽度与门宽度相当时，能量可能会通过主瓣泄漏和旁瓣耦合泄漏到相邻的距离区间，导致某些区间的积分功率略高于或低于拟合值。因此，观察到的分散与实际现场测量和系统的距离分辨率能力一致。

为了比较相邻点-目标响应，图15显示了7.35米和8.10米处的L波段和C波段的回波功率曲线。距离分离为0.75米，与200 MHz等效带宽的理论距离分辨率一致。分离超过了3 dB的主瓣宽度，没有落在6 dB的主瓣范围内；因此观察到两个明显且可分离的响应峰值，没有主瓣重叠或未解析的混叠，从而实验验证了亚米级距离分辨率。图15显示了7.35米和8.10米处的点-目标响应。四种情况下的旁瓣指标分别为：PSLR = ?22.80 dB、?23.23 dB、?20.06 dB和?21.04 dB；相应的ISLR = ?11.38 dB、?12.12 dB、?9.38 dB和?8.60 dB。与理想情况的差异主要来自现场噪声、链路损耗以及多路径和杂波等非理想因素。总体而言，旁瓣水平和峰值的可分离性仍然表明实时宽带合成和脉冲压缩链路在系统中稳定且准确地运行。

随后进行了车载式基于地面的散射仪实验，如图16所示。图16展示了使用车载式基于地面的散射仪在农田上进行的散射测量。(a) 农田散射测量的示意图。(b) 农田散射测量的现场照片。为了更好地捕获作物冠层的统计特性，天线高度应高于5.6米。车载平台的最高天线高度为16米。在此实验中，天线高度固定为8米，方位角保持不变。在此条件下，天线通过俯仰轴扫描了10°到70°的入射角范围。(b) 农田散射实验的现场照片。天线指向玉米种植区进行后向散射测量。天线高度保持不变；平台方位角进行调整；对于每个方位角，都进行了高度扫描并记录了实验参数。收集了每个极性的回波，并计算了后向散射系数以获得曲线。忽略车辆平台的遮挡效应，汇总了10°到70°范围内的测量结果，如图17所示。图17显示了不同方位角下的L波段和C波段后向散射系数与入射角的关系。从不同方位角的结果来看，后向散射系数与入射角的整体趋势在各个极化通道中都非常一致：在大约10–70°的范围内，后向散射系数随入射角的增加而减小，交叉极化始终低于同极化。在准镜面区域，衰减速度很快；在平台区域，衰减速度适中；而在干涉区域，随着波动的增强，衰减速度变得更陡峭，这与后向散射模型的典型角度响应特性[26,27]一致。尽管测量的是同一区域，但不同偏振通道在幅度上存在明显差异，并且沿方位角方向存在局部形状变化，这表明方位角的变化改变了散射几何结构以及有效粗糙度谱的投影，从而影响了后向散射。同时，这些差异并非随机漂移，而是与方位角的变化成比例：当方位角差异较小时（例如9.21°与14.52°），曲线在整体形状和转折点上保持高度一致，仅存在微小偏移，这反映了方位角变化的物理合理性。与L波段相比，C波段在中等到大入射角度下表现出更明显的局部波动，表明其对细观结构和粗糙度谱的敏感度更高。在60-70°附近出现的轻微反弹或波动可能是由于土壤-冠层相互作用、局部结构异质性或与布拉格型共振效应相关的局部散射增强[28]所致，这些现象在野外测量中很常见。此外，对于相同的9.21°方位角，L波段和C波段对同一目标的测量显示出一致的入射角响应形状、主要过渡区和相对偏振关系。这种跨波段的一致性进一步支持了测量结果的准确性和可靠性。

为了进一步评估所测量的角度趋势是否在物理上是一致的，我们将测量结果与Tor Vergata (TVG) 散射模型[29,30]进行了比较，该模型在局部受限的作物参数条件下进行建模。通过对作物相关参数（包括土壤湿度、叶面积指数、冠层含水量、植物高度、冠层温度、玉米茎直径、玉米茎高度、生物量、土壤温度、沙子体积分数、粘土体积分数、土壤容重、土壤粗糙度均方根高度、土壤粗糙度相关长度）施加局部约束，得到了模拟的入射角曲线（以一个代表性的方位角为例，见图18）。图18将测量曲线与模型预测进行了比较，其中共极化和交叉极化的模型曲线分别用黑色实线和黑色虚线表示。可以看出，模型曲线在整体趋势和幅度范围内与测量结果吻合良好：测量曲线大多围绕模型预测的共极化/交叉极化轨迹波动，并表现出一致的角度依赖性。这表明，在局部参数约束下，TVG模型能够合理地表征作物场景的角度响应，从而从模型一致性角度进一步验证了测量结果的可靠性和所提出测量系统的工程可行性。测量结果相对于模型曲线的局部偏差和波动可能是由于田间的空间异质性、行定向效应、多种散射机制的混合贡献以及测量噪声和校准不确定性所致。

总体而言，图17中显示的跨方位角一致性和图18中的模型对比共同证明了这种低成本车载SDR散射仪能够稳定地捕捉到入射角依赖性，并提供了可重复的环境敏感性特征观测，从而支持了所提出的实时多子带频域合成和脉冲压缩架构的可行性。

5. 结论

本文提出了一种用于低成本车载SDR散射仪的机载实时处理架构，通过相干多子带合成实现了等效的宽带操作。通过在脉冲压缩之前进行频域子带合成，该流程减少了重复计算，并自然适应了流式FPGA实现。基于时隙的在线相位校准弥补了快速锁定引入的随机LO相位问题，使得相干拼接成为可能。子带内的脉冲重复提供了相干处理增益，而不会增加每帧的FFT大小。基于Zynq-7020和AD9361的实现实现了1.57毫秒的标称帧周期，具有确定性的实时输出和±1个时钟周期的抖动。回环实验验证了200 MHz合成带来的分辨率提升，并报告了旁瓣指标（PSLR -27.43 dB，ISLR -12.38 dB）。野外实验进一步表明，在室外条件下，系统输出是稳定且可重复的：对于不同方位角的入射角扫描，所有偏振通道的趋势与经典的角度响应行为一致，方位角引起的幅度差异与散射几何结构相关，而非随机漂移。在相同的方位角下，L波段和C波段对同一目标的测量保持了一致的曲线形状，进一步验证了测量链的有效性和工程实用性。

主要限制包括：子带数量和子带间幅度/相位的一致性限制了可实现的等效带宽和测距分辨率提升的上限；远距离测量受到发射功率、天线增益和接收机动态范围的限制，使得回波更容易受到噪声和杂波的影响；实时处理链对采样率和样本计数设置敏感，因此不同规格的平台需要重新规划参数。未来的工作将集中在改进子带间幅度均衡、优化重叠区和保护带设计、增强在线校准，以及参数化帧结构和FFT大小，以提高便携性和实时性能。