一种基于脉冲压缩的机载条带SAR重叠子孔径实时成像算法

该文提出了一种基于距离向脉冲压缩体制的机载条带SAR重叠子孔径(OSA)实时成像算法,可直接应用于未采用去斜接收技术的条带机载SAR实时成像处理系统。该算法在距离向采用脉冲压缩技术、方位向采用OSA信号处理方法,能够在成像过程中完成距离徙动校正并消除空变相位误差,得到条带模式下的高分辨率图像。首先分析了条带模式SAR几何关系,然后在脉冲压缩体制下建立了回波模型并对成像流程进行了详细的数学推导,最后对运算量、存储量与成像范围进行了计算分析,对点目标数据进行了仿真,利用实时处理平台对原始数据进行了成像,验证了算法的高时效性。      

一种基于压缩感知的稀疏孔径SAR成像方法

 高分辨大场景合成孔径雷达(SAR)成像给数据存储和传输系统带来沉重负担.本文针对条带式SAR成像,提出一种基于压缩感知技术的稀疏孔径SAR成像方法.该方法沿方位向以部分子孔径采样的方式获取降采样的原始数据,然后在距离向采用传统匹配滤波方法实现脉冲压缩处理,在方位向则利用小波基作为场景散射系数的稀疏基,并通过求解最小l₁范数优化问题重构方位向散射系数.该方法在存在多普勒参数误差情况下,能够有效实现多普勒参数估计,具有良好稳健性.仿真和实测数据成像结果表明所提算法在方位向严重降采样条件下仍能够实现无模糊的SAR成像,具有较强的有效性与实用性.     

合成孔径雷达成像中频带分割与子带处理技术研究

采用多收多发孔径的合成孔径雷达(SAR)可以获得较常规SAR更宽的测绘带和更高的空间分辨率。该文将频带分割技术应用到多收多发孔径SAR成像中,在实现方位向高分辨率的同时获得距离向高分辨率。针对同步收发的子带脉冲信号,提出了一种时域先合成再脉冲压缩的方法,并对频域子带先脉冲压缩再合成的方法进行了扩展,提出了非零中频子带脉冲压缩合成的方法,仿真结果证明了方法的有效性。文中研究了子带载频差对压缩结果及成像的影响,并通过计算机仿真分别对两种相位差的影响进行了说明。     

基于方位谱分析的斜视TOPS SAR子孔径成像方法

斜视TOPS SAR成像处理需要解决3大问题:方位频谱混叠,距离和方位耦合严重,方位输出时域混叠。针对上述问题,该文提出一种基于谱分析的子孔径成像处理方法。首先对子孔径数据在时域适当进行扩展并获取无模糊的2维频谱,然后采用修正的距离徙动算法进行距离徙动校正和距离脉冲压缩,最后在方位频域对子孔径信号进行拼接处理,获得全孔径信号无模糊的方位频谱并结合谱分析技术将信号聚焦在方位频域。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于子孔径方法的机载SAR实时处理

分析了SAR成像过程中方位压缩的机理,提出了基于方位子孔径处理的机载SAR实时成像算法。该算法将方位压缩过程划分为多个方位子孔径的压缩,然后通过子孔径压缩结果的合成以完成方位压缩,整个过程基于快速傅里叶变换通过串行流水的方式实现。实录数据的成像实验表明,该算法能有效地克服实时成像中长合成孔径带来的困难,获得比较满意的成像质量。     

基于改进PFA的车载大斜视SAR成像算法

为了应对车载毫米波雷达大斜视成像困难的问题,本文提出一种改进的极坐标格式算法（Polar Format Algorithm, PFA）对条带车载毫米波雷达斜视回波进行基于子孔径拼接的成像。该算法从条带数据与聚束数据的特点出发,将全孔径回波划分为子孔径,利用PFA处理子孔径数据。由于PFA存在波前弯曲误差,子图像不能直接拼接,因此对每一幅子图像进行几何失真校正。同时,以重叠子孔径的划分方式保证成像结果的高分辨率。最后截取子图像进行拼接得到条带SAR成像结果。所提方法解决了车载毫米波雷达大斜视情况下两维耦合严重的问题。通过对点目标和实测数据的仿真与分析验证了所提方法的有效性。     

星载聚束式SAR改进的Frequency Scaling成像算法

本文提出一种适用于星载聚束式合成孔径雷达(SAR)的改进Frequency Scaling算法.基于斜视距离等效模型,推导出改进的FS算法,给出改进的FS因子和相关因子以及算法的实现步骤.在斜视情况下改进的FS因子可避免距离向频谱混迭,并可进行更精确的二次距离压缩,改进的方位因子可以减小算法所需要的方位时间展宽,提高方位处理效率.为解决高分辨率星载聚束式 SAR脉冲重复频率(PRF)过高等问题,在算法中结合了子孔径处理,并分析了采用子孔径处理的必要性及其实现方法.最后,通过计算机仿真,验证了算法的有效性.     

一种改进的星载聚束SAR子孔径ECS算法

在分析原有ECS算法的基础上,提出了一种适合于星栽聚束SAR成像的子孔径ECS算法。该算法对数据进行子孔径划分,可降低系统对PRF及运算存储量的要求。距离压缩采用斜视等效距离模型,实现精确的距离徙动校正。方位压缩采用方位scaling和频谱分析来实现,并分析推导了合理的方位scaling因子取值。最后,通过仿真验证了算法的有效性。     

基于方位向多通道的星载SAR Mosaic模式研究

Mosaic模式是聚束和ScanSAR的混合模式,能同时实现高分辨率和大场景成像。该文提出一种基于方位向多通道的Mosaic模式,将成像场景沿距离向和方位向划分为若干子成像块,各块采用滑动聚束模式独立成像后再进行2维拼接。利用短发射子孔径使系统扫描角显著减小,进而降低系统设计难度,同时也使各子成像块距离徙动量减小;方位向多通道接收能提高系统信噪比,利用空间采样降低脉冲重复频率,更有利于波位选择。     

大斜视角SAR的方位多级重叠子孔径算法

方位重叠子孔径算法(AOSA算法)能够补偿SAR“斜视最小化”带来的空变相位误差.基于AOSA算法,提出了一种方位多级重叠子孔径算法(AMTSA算法),通过将方位数据分为多级重叠子孔径从而补偿这些相位误差.分析了该算法的基本原理、应用范围和有效性约束条件.分析结果表明,AMTSA算法在一级子孔径的情况下,将蜕变成AOSA算法,最后仿真结果验证了AMTSA算法对高分辨率、大斜视角SAR成像的有效性.