天波雷达电离层污染校正与海杂波抑制

在天波超视距雷达（OTHR）中,舰船目标的多普勒频率与海杂波谱接近,电离层污染会导致海杂波频谱展宽,从而淹没邻近的舰船目标信号。考虑到电离层污染会导致OTHR回波信号的相位缓慢变化,提出了采用相位梯度法对回波信号进行电离层污染校正;利用污染校正后的海杂波可以近似为两个单频信号之和这一特点,提出了应用奇异值分解来实现对海杂波的抑制。仿真结果表明,文中算法可以有效地校正电离层污染,抑制海杂波,显著提高信杂比,从而有效解决强海杂波对舰船目标的遮蔽问题。与现有的HRR—SVD算法相比,文中算法可以适用于相干积累时间较长和电离层污染较大的情况,防止残留的海杂波形成虚警,提高了OTHR对海杂波附近舰船目标的检测能力。     

改进的分段多项式建模的电离层相位去污染新方法

时变电离层的相位污染使天波超视距雷达(OTHR)的回波多普勒谱展宽.近年来已发展了基于分段的相位多项式参数建模和高阶模糊函数的方法估计和校正电离层的相位污染.由于实际电离层信道为时变的且不可预测,因此,采用预先确定阶数的建模方法有较大的局限性.本文提出了一种改进的方法来选择相位多项式建模的阶数.该方法引入三个判决准则对分段后的信号作建模阶数的自适应选择.实验结果表明,改进后的算法比原有的分段相位多项式参数估计方法以及其他两种电离层校正方法具有更好的性能,特别在校正快速变化的电离层相位污染时具有更为明显的优势.     

天波雷达电离层相位污染模式认知与分析

电离层相位污染模式认知是天波超视距雷达电离层污染校正准确性的基础。由于电离层的复杂性和模式的不准确性，已有算法在实测数据处理中校正效果不佳。为了提高电离层相位污染校正的准确性，对电离层相位污染模式的分类开展研究，给出电离层相位污染统一模型，分析了3种不同模式的电离层相位污染对海杂波回波多普勒谱一阶Bragg峰的影响，仿真分析验证了3种相位污染均使海杂波回波多普勒谱一阶Bragg峰展宽，将纯正弦模式的相位污染进一步细化分类，为电离层相位污染的分类校正方法研究提供参考。     

星载合成孔径雷达二维闪烁相位误差校正方法研究

分析了电离层闪烁效应对低频段星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)方位向分辨率的影响, 并基于二维相位屏方法生成了距离向空变的闪烁相位误差.传统的相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus, PGA)方法难以适用于二维空变相位误差校正, 而本文基于闪烁相位误差在距离向具有连续性的特点, 在一定规则基础上将整幅图像划分为若干个子孔径, 对每个子孔径图像利用PGA方法进行相位误差估计, 再将得到的各子孔径相位误差进行插值运算, 从而得到整幅图像的闪烁相位误差.仿真结果表明:相比于传统PGA方法, 子孔径PGA方法可以有效解决二维空变闪烁相位误差对图像方位向分辨率的影响, 校正后的图像得到很好的恢复, 方位向分辨率明显提高.     

电离层空时相位特性对天波海态雷达影响研究

电离层空时相位随机变化特性使天波海态雷达方位波束宽度和杂波频谱展宽,降低雷达方位分辨率和频谱分辨率,影响海态参数反演精度。针对这一问题,近年来发展了诸多解电离层相位污染信号处理算法,但均受一定的适用条件限制。首次引入相延时和群延时,深入分析了电离层空时相位变化对天波海态雷达方位波束形成、杂波频谱影响,并利用仿真方法进行了验证。最后,分别采用空、时信号处理对上述展宽进行了抑制,提高了方位分辨率,谱峰明显锐化。     

一种适用于机载/固定站构型 BiSAR 成像的改进相位梯度自聚焦方法

在机载/固定站构型双站合成孔径雷达(Airborne/Stationary Bistatic Synthetic Aperture Radar, A/S-BiSAR)成像中,回波信号方位不变性的假设不再成立;完成距离徙动校正和距离压缩之后,同一距离单元处信号的多普勒调频率具有沿方位向变化的特性.该信号特性导致了传统的相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus, PGA)方法对相位误差的估计精度显著下降.针对该问题,该文提出了一种改进 PGA 方法.与传统 PGA 方法相比,该方法通过增加对样本信号的剩余二次相位补偿,有效减小了变化的多普勒调频率对相位误差估计的影响,从而提高了对相位误差的提取精度;此外,该方法考虑了对距离空变相位误差的估计和补偿,使之适用于宽测绘带条件下的 A/S-BiSAR 成像.实测数据的处理和分析验证了该文方法的有效性.     

适合P波段UWBSAR的改进PGA算法

相位梯度自聚焦（PGA）算法是一种高效的自聚焦算法，其优良的聚焦性能是建立在合理的统计模型和高信杂比的基础上。对于信杂比较低的P波段超宽带合成孔径雷达（UWBSAR）图像来说，传统PGA算法的聚焦效果并不理想。对此，文中提出了将对比度准则和传统PGA算法相结合的改进PGA算法，有效地削弱了图像信杂比对PGA聚焦性能的影响。文中还提出了“参考点对齐”法来校正PGA算法聚焦所产生的图像平移（沿方位向）失真问题。文中所提算法已经成功运用于某P波段UWBSAR实测图像数据的聚焦处理，并得到了比传统PGA算法更好的聚焦处理结果。     

用SAR原始数据对雷达脉冲信号失真的校正

该文提出了一种对雷达发射脉冲进行相位估计的算法。该算法利用Chirp Scaling原理对SAR信号进行距离迁移校正,但仅在方位向波束锐化,然后利用自聚焦的方法(Map Drift,PGA),在距离向进行自聚焦处理,提取距离向的相位误差信息。文中分析了影响相位估计精度的各种因素,并在算法中加入了迭代补偿方法,仿真结果验证了算法的正确性。     

基于VTA的超视距雷达海面目标检测前跟踪算法

针对超视距雷达（OTHR）海杂波环境下的目标检测问题,提出了一种基于贝叶斯滤波和VTA的检测前跟踪算法。将雷达回波信号进行距离、方位维处理后,即在多普勒级进行信号处理。对每一个距离、方位单元,利用临近单元信号构建白化滤波器对信号进行预白化处理,采用贝叶斯滤波方法构造各个检测单元目标存在的广义似然比,即路径积分矩阵的各元素。采用Viterbi算法进行检测跟踪,在输出检测结果的同时给出目标航迹。仿真结果表明,该算法可以有效地解决跨单元问题,检测到目标。     

快速校正天波雷达电离层相位污染的改进方法

时变的电离层会对天波超视距雷达( OTHR)回波信号相位进行调制,产生相位污染,导致回波谱展宽。最大似然估计( MLE)法具有比相位梯度法更佳的污染校正效果,但计算量非常大。通过引入投影近似子空间跟踪法,提出了一种改进的MLE方法。改进方法采用递归手段估计最大特征值对应的特征向量,避免了特征值分解过程,能够显著降低计算量,污染校正效果与MLE法相当。理论分析与仿真对比表明改进方法普适性强,计算量只有MLE法的万分之一,更适合工程实现。     

基于子孔径相位误差拼接的相位梯度自聚焦算法

随着雷达技术的发展,合成孔径雷达的成像精度也得到了大幅提升,与之相匹配的,也需要能更精确地进行运动补偿的算法。由于惯导精度无法满足需求,如果仅使用惯导数据对运动误差进行补偿,补偿的结果中含有残余的距离单元徙动,这会损失图像的精度。本文首先分析了残余的距离单元徙动对快速分解后向投影成像算法和相位梯度自聚焦算法的影响,再将用于聚束SAR相位误差补偿的相位梯度自聚焦算法进行优化,提出了基于子孔径相位误差拼接的相位梯度自聚焦算法,使其可以对残余的距离单元徙动进行补偿,并可以将其应用到条带SAR的运动补偿中,最后利用Ku波段雷达的实测数据验证算法的有效性。     

一种改进的SAR反投影图像相位梯度自聚焦方法

反投影(BP) 算法是一类经典的合成孔径雷达(SAR)成像处理方法。BP在已知航迹条件下可以实现数据的高精度聚焦。但是,BP重建图像中,运动误差导致的目标散焦通常沿着不同的方向存在,残留距离徙动不能严格限制在一个距离分辨率单元内,运动补偿困难。文中提出了一种修正投影栅格的子带宽相位梯度自聚焦(PGA)处理方案。其中,基于数据采集平面的非均匀栅格重建图像,完全去除了目标散焦方向的空变特性。然后,对子带宽分解的反投影数据进行PGA运动补偿并拼接得到全分辨率图像。最后,点目标仿真验证了该方法的有效性。     

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.     

基于投影近似子空间跟踪技术的自聚焦算法

基于特征向量法的自聚焦算法具有比相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus,简称PGA)算法更好的算法性能,但该算法必须对协方差矩阵进行特征分解,所以运算量大.利用投影近似子空间跟踪(Projection Approxima-tion Subspace Tracking,简称PAST)技术的自聚焦算法可以解决上述问题.通过实际数据处理结果对比,证明基于PAST技术的自聚焦算法是一种可满足实时处理要求的有效自聚焦方法.     

基于SHARC处理器的PGA算法实现

合成孔径雷达(SAR)实时处理技术的发展对相位梯度自聚焦(PGA)算法的工程实现提出了要求。基于以多片主流SHARC处理器为核心构成的硬件平台,针对PGA算法数据处理量大、计算复杂度高的特点,设计开发了并行处理的系统拓扑和程序流水结构及其软件程序。机载SAR实测数据的处理结果验证了该方案的有效性。     

基于FPGA的微型SAR成像信号处理技术

微型SAR(MiniSAR)成像处理系统通过现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)设计并实现。该系统中成像处理流程以极坐标格式算法(Polar Format Algorithm, PFA)为基础,首先对回波数据进行参考距离补偿,再采用尺度变换原理(Principle of Chirp Scaling, PCS)代替插值过程实现距离向的重采样,能够在提升算法精度的同时,提高运算效率;方位向处理采用高精度的Sinc插值方法,流水线输出插值结果,运算效率进一步提高;最后,系统通过相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus,PGA)算法实现残留相位误差的估计和补偿。基于Xilinx公司的Virtex7-XC7VX6907开发板对系统进行了成像处理和验证,系统工作频率为200MHz,在5.10s时间内实现8192×4096个采样点的32位单精度浮点成像处理。实测数据处理结果验证了系统的有效性。     

改进的相位梯度自聚焦加窗方法

相位校正是ISAR（逆合成孔径雷达）成像中的关键步骤,校正的精度直接关系到成像的质量。相位梯度自聚焦算法是一种广泛使用的相位校正算法,可以有效地补偿目标复杂运动所造成的相位误差。本文在研究传统PGA（相位梯度自聚焦）算法的基本步骤所起作用的基础上,对加窗方法进行改进,提出以归一化平均能量来估计误差支撑区域的方法。该方法综合考虑了非目标区域与目标区域的归一化平均能量,并将两者的均值作为提取误差支撑区域的阈值。对实测数据进行成像的处理结果表明,该方法可以提高自聚焦算法的收敛速度,使其更具有鲁棒性和实时性。     

一种去除电离层相位污染的方法

天波超视距雷达在传播过程中会受到电离层的相位干扰,这将导致信号频谱的展宽,电离层的相位污染影响了雷达的探测性能.介绍分析了一种简单有效的去除电离层相位污染的方法,并进行了仿真研究.结果表明,该方法具有稳健的去污染效果.