任意构型双基SAR运动目标图像特征分析

本文根据波数域中的相位误差详细地分析了任意构型双基合成孔径雷达（Bistatic Synthetic Aperture Radar,Bi-SAR）运动目标的图像特征。不同于传统的在相位历史域进行相位误差分析的方法,本文以极坐标算法（Polar Format Algorithm,PFA）为例,对PFA波数域的两维相位误差进行了详细的分析。该分析方法对其他算法例如BP算法同样适用。SAR成像算法的一般流程为,先将信号从相位历史域转化到波数域,然后再变换到图像域。然而,从相位历史域到波数域的过程有可能引入新的相位误差,因此在相位历史域分析相位误差特征并不完全准确,根据该特性预测的图像域成像结果存在一定的误差。而波数域与图像域之间具有直接的傅里叶变换关系,傅里叶变换的各种性质又是已知的,因此利用波数域和图像域之间的傅里叶变换关系,根据波数域的相位误差特性可以准确地预测PFA图像中运动目标的成像特征。一方面,本文揭示了波数域中的两维相位误差导致图像域中的目标发生两维位置偏移和两维散焦的现象,并且上述两维位置偏移和两维散焦的方向沿着同一条倾斜的直线。也就是说,无论运动目标的速度矢量指向何方,图像域...     

基于ISAR和相位恢复的SAR运动目标成像方法

针对合成孔径雷达(SAR)对非合作目标成像时出现移位、散焦问题，根据逆合成孔径雷达(ISAR)利用目标本身运动成像特点，本文提出一种基于相位恢复原理和ISAR算法的非合作目标相位误差校正方法。首先，回波数据由SAR算法处理形成SAR图像，提取并恢复图像中选定的非合作目标数据作为ISAR处理原始数据；然后，采用自适应时间窗算法(Automatic time-windowing)以及图像对比度算法(ICBA)对非合作目标误差相位进行粗补偿；最后，利用相位恢复算法迭代求解实现对相位的精确补偿。该方法充分利用粗补偿得到的模糊图像信息作为相位恢复算法的先验条件，提高了算法的收敛性，仿真实验结果验证了该方法的有效性。      

一种补偿低中频接收机I/Q不平衡的方法

针对载机非理想运动导致合成孔径雷达(SAR)反投影成像(BP)结果散焦的问题。首先分析了聚束模式下BP算法成像的相位误差模型,接着根据 BP 算法层析成像的特点,以及基于对比度最优化准则推导了图像对比度与相位误差之间的关系,然后提出了两种适用于BP成像算法的自聚焦算法流程,并分析比较了这两种流程的运算量和适用场合,以及该自聚焦算法总体性能,最后通过处理实测数据、比较图像结果和分析实验耗时,证明了该方法的可行性和有效性。     

一种基于图像域相位误差估计的圆迹SAR聚焦算法

残余运动误差是影响高分辨率圆迹SAR图像获取的首要原因。该文针对回波数据域信杂比较低、相位误差跨距离分辨单元的问题, 提出了一种基于图像域估计相位误差的圆迹SAR聚焦算法。该方法首先对强点目标图像进行加窗截取, 然后从图像中重建回波估计方位向的相位误差, 计算距离向徙动误差, 最后通过对回波数据补偿相位误差完成跨距离分辨单元的徙动矫正和方位向聚焦, 获取高质量的圆迹SAR图像。仿真和实际数据处理结果验证了该方法的正确性和有效性。      

基于分数阶傅里叶变换的运动舰船聚焦算法

为解决合成孔径雷达(SAR)图像中运动舰船目标产生的散焦现象,结合对比度最大算法和分数阶傅里叶变换(FRFT)算法,提出了一种改进的对比度分数阶傅里叶变换(CFRFT)自聚焦算法.该算法利用分数阶傅里叶变换对已成像SAR图像进行时频域分析,根据旋转角分别利用参数模型和非参数模型对二阶相位误差和高阶相位误差进行补偿,和传统的相位梯度(PGA)法相比,图像分辨率和旁瓣比提升显著,可以更有效地补偿SAR中舰船运动产生的相位误差.对不同舰船和尾迹SAR图像实验表明,算法对二阶以上的相位误差具有较好的补偿效果,误差估计准确性高,适用范围广,解决了SAR运动舰船的散焦问题,提高了海洋舰船监测的准确性.     

基于多普勒域多通道的机载合成孔径雷达自聚焦算法

在多通道自聚焦(MCA)和傅里叶域多通道自聚焦(FMCA)的基础上,该文提出一种基于多普勒域多通道的机载合成孔径雷达自聚焦算法。该算法同样是直接在线性代数的理论框架下推导得到,能够在不迭代的情况下进行相位误差的估计和补偿以实现SAR图像的聚焦。该算法不像MCA和FMCA那样在图像域估计相位误差,而是在距离压缩方位多普勒域(方位未压缩)里进行相位误差估计。同时该算法不需要SAR成像场景中含有低散射区的假设,从而使其能够应用于条带模式SAR。不同情况下条带SAR数据的处理结果验证了该算法的有效性和可行性。     

一种适用于机载SAR的改进PACE自聚焦算法

PACE算法是一种新的非模型的高性能SAR图像自聚焦算法,可以有效提取SAR图像中高频相位误差。由于PACE算法直接以图像相位误差校正值系列为待估计参量,计算量巨大,该文从提高PACE算法的执行效率的角度出发,提出了一种插值PACE算法(IPACE)。IPACE算法以图像对比度函数为目标函数,以待估计的相位校正矢量中的若干个相位校正值为自变量,通过拟牛顿算法迭代获得它们的最优估计,然后通过插值获得整个相位误差校正矢量的最优估计值。IPACE算法可以有效地减少待估计变量的个数,提高算法的执行效率,同时几乎不降低算法的聚焦性能。实际相位误差未知的超宽带SAR回波数据的聚焦结果表明了该算法能显著改善图像的质量,是一种鲁棒性良好的图像自聚焦算法。     

一种新的机载SAR回波高阶多项式相位误差提取方法

当载机在SAR回波方位子孔径时间内运动较复杂时,二次相位误差模型不能准确描述载机运动造成的相位误差。针对此情况,该文借鉴PACE算法的思想,提出了一种提取SAR回波中时域高阶多项式相位误差的TPACE算法。TPACE算法将图像对比度函数作为目标函数,以时域高阶多项式相位误差模型系数作为自变量,通过最优化方法提取时域误差系数。文中详细推导了对比度函数关于误差模型系数的梯度表达式,分析了TPACE与以往提取时域高阶多项式相位误差的算法计算量之差别。实际超宽带SAR回波数据处理结果表明,TPACE能有效提取时域高阶多项式误差,是一种计算量相对较小的SAR自聚焦算法。     

基于模糊理论和CLAHE的雾天图像自适应清晰化算法

为了解决雾天图像低对比度的问题,提出了一种基于模糊理论和CLAHE的雾天图像的自适应清晰化算法.此算法结合图像的均值和标准差,将雾天图像从空域转换到模糊域,采用模糊增强算法实现全局雾天图像的自适应对比度增强后再采用有约束的局部直方图算法对雾天图像的亮度分量进行处理,在空域内进一步实现雾天图像的对比度增强.实验结果表明,该算法将模糊域和空间域的方法相结合,可以提高雾天图像的亮度和对比度,使雾天图像的视觉效果得到一定改善.     

与图像对比度准则相结合的PGA自聚焦算法

根据图像对比度准则对标准的PGA算法。作了改进，分析和实测数据试验表明：改进后的PGA算法在计算量得以下降的同时，仍保持了PGA算法对高分辨率合成孔径雷达图像中未知相位误差的补偿能力，并且对场景的适用性优于标准PGA算法。     

SAR复图像域上的噪声抑制和目标特征提取

基于SAR图像的稀疏先验,提出了一种基于l_k范数的复图像域正则化方法,用于SAR复图像的噪声抑制和目标特征提取.文中通过算法设计及其收敛性的研究,保证了该方法的可行性和稳健性.同时,基于正则化方法与广义岭估计的契合之处,提出了一种新的正则化参数的选取方法.理论分析和实验结果均表明,本文方法可操作性强,具有有效的噪声抑制和目标特征稀疏表示寻优功能.     

一种小型机载低频UWBSAR的三级运动补偿方法

 本文建立了小型机载UWB SAR运动误差模型,分析了低频UWB SAR与高频窄带SAR间的运动误差不同点,找出了传统运动补偿方法失效的原因.为此,本文提出一种三级运动补偿方法.该方法的具体措施为:第一级,采用基于低精度传感器的运动补偿,消除回波包络误差和部分相位误差,提高回波数据距离弯曲校正精度;第二级,采用基于多普勒调频率估计的补偿方法,消除回波中的二次相位误差;第三级,基于图像域数据,采用自聚焦算法消除高阶相位误差,最终获得聚焦UWB SAR图像.实测数据成像结果证明了该运动补偿方法的有效性.     

On the mechanism for imaging ocean waves by synthetic aperture radar

Based on the analogies between spectral analysis of synthetic aperture radar (SAR) imagery, the two-frequency technique, and the technique of self-mixing of Doppler microwave backscatter for surfaces with periodically varying reflectivity, the SAR imaging of ocean waves is considered as a process of measuring correlation between the values of backscattered SAR radiation in different azimuthal positions of the platform. In this way a relatively simple explanation is given for the focusing effect and for the wave image contrast dependence on the integration time. Results of this approach are in agreement with those obtained in previous works by another (much more complex) manner: the wave image focus shift is proportional to half of the wave phase speed (the wave traveling along the line of flight), and the image contrast does not decrease with an increase the integration time.     

一种基于极坐标格式算法的高分辨SAR成像自聚焦算法

针对机载聚束合成孔径雷达(SAR)惯导精度无法满足高分辨SAR成像的问题,该文提出了一种结合极坐标格式算法(PFA)的自聚焦算法,即由粗到精的混合多阶段参数化最小熵(Hybrid Multistage Parameterized Minimum Entropy, HMPME)距离单元徙动校正方法和基于图像对比度增强(Contrast Enhancement, CE)的变步长迭代相位误差校正方法。该自聚焦算法可以直接嵌入到PFA处理中,精确地补偿了惯导测量精度不足引起的越距离单元徙动(Range Cell Migration, RCM)和相位误差,且对于低对比度、低信噪比场景数据有良好的聚焦性能。最后,利用仿真实验和实测机载聚束SAR数据验证了所提算法的有效性。     

基于内定标信号的合成孔径雷达系统幅相误差的提取和校正

该文根据合成孔径雷达的三路定标设计,提出了基于内定标信号的收发系统幅相误差的提取和校正方案。与从雷达回波数据中提取系统相位误差的方法相比,该方案具有两方面的优越性:提取误差不受地物特性的限制,使用方便;不但可以提取相位误差,还可以提取系统幅度误差。经验证该方案能大大改善图像质量。     

基于波数域子孔径的机载三维SAR偏航角运动误差补偿

机载3维SAR可实现3维成像, 但运动误差会影响成像质量, 其中姿态角误差改变阵元间相对位置, 影响复杂, 目前还没有基于测量数据的补偿方法。该文建立了机载3维SAR成像模型, 分析了姿态角误差对成像的影响, 其中偏航角误差的补偿最为复杂。由回波相位可得航迹向和跨航向波数, 根据这两个波数计算的距离误差与目标位置无关, 消除了误差的空变性。提出在航迹向和跨航向2维波数域分块计算距离误差, 在空域补偿的波数域子孔径补偿方法。仿真结果证明该方法可有效补偿偏航角运动误差的影响。      

Wind vector retrieval using ERS-1 synthetic aperture radar imagery

An automated algorithm intended for operational use is developed and tested for estimating wind speed and direction using ERS-1 SAR imagery. The wind direction comes from the orientation of low frequency, linear signatures in the SAR imagery that the authors believe are manifestations of roll vortices within the planetary boundary layer. The wind direction thus has inherently a 180° ambiguity since only a single SAR image is used. Wind speed is estimated by using a new algorithm that utilizes both the estimated wind direction and σ ₀ values to invert radar cross section models. The authors show that: 1) on average the direction of the roll vortices signatures is approximately 11° to the right of the surface wind direction and can be used to estimate the surface wind direction to within ±19° and 2) utilizing these estimated wind directions from the SAR imagery subsequently improves wind speed estimation, generating errors of approximately ±1.2 m/s, for ERS-1 SAR data collected during the Norwegian Continental Shelf Experiment in 1991     

A sparsity-driven approach for joint SAR imaging and phase error correction

Image formation algorithms in a variety of applications have explicit or implicit dependence on a mathematical model of the observation process. Inaccuracies in the observation model may cause various degradations and artifacts in the reconstructed images. The application of interest in this paper is synthetic aperture radar (SAR) imaging, which particularly suffers from motion-induced model errors. These types of errors result in phase errors in SAR data, which cause defocusing of the reconstructed images. Particularly focusing on imaging of fields that admit a sparse representation, we propose a sparsity-driven method for joint SAR imaging and phase error correction. Phase error correction is performed during the image formation process. The problem is set up as an optimization problem in a nonquadratic regularization-based framework. The method involves an iterative algorithm, where each iteration of which consists of consecutive steps of image formation and model error correction. Experimental results show the effectiveness of the approach for various types of phase errors, as well as the improvements that it provides over existing techniques for model error compensation in SAR.