基于运动参数估计的窄波束宽幅SAR成像算法

近年来 ,国内多家研究所已研制出机载试验SAR。但从这些试验雷达的导航仪器测得的运动参数精度较低 ,为作精确的运动补偿 ,运动参数需要从实测数据估计得到。本文利用基于数据的多普勒中心和调频率估计方法 ,对运动参数的变化历程作了长时间的精确估计 ,并将运动补偿和成像算法有机结合在一起 ,可在飞行状态不很理想时 ,仍能获得好的宽幅图像     

一种机载大斜视SAR运动补偿方法

大斜视合成孔径雷达(SAR)成像要求较长的合成孔径,这样载机的不平稳性对其影响较大,如何对大斜视SAR进行运动补偿是实现大斜视成像的关键.本文根据大斜视SAR成像的几何模型,推导出大斜视SAR的瞬时多普勒调频率表达式,并利用从数据中估计得到的多普勒调频率和运动平台的惯导参数来分离和估计运动误差的空间分量,然后利用所得的运动误差对大斜视SAR数据进行包络和相位的运动误差校正.本文所提出的大斜视SAR运动补偿方法能和大斜视SAR成像算法很好地结合,并且仿真和实测数据的成像结果验证了该方法的有效性.     

机载SAR多普勒中心估计和调频率估计算法的实现

多普勒参数估计和运动补偿是机载合成孔径雷达成像中的两个关键问题,多普勒参数主要有多普勒中心和多普勒调频率,这两者对成像结果都有很大的影响..本文主要就这两个参数的算法原理和实现方法加以讨论,并选择计算速度较快且满足要求的算法,对于多普勒中心从相关法进行研究和实现,而对于多普勒调频率的估计则使用了改进的MD图像偏置算法,也从相关的角度进行实现.最后根据实测SAR数据对结果进行了验证和详细讨论.     

机载双站SAR运动补偿研究

与单站SAR相比,双站SAR的几何关系更复杂,运动误差来源更多,因而运动补偿难度更大.本文提出了一种有效的双站SAR运动误差的估计和补偿方法.文中首先根据双站SAR运动误差的几何模型,推导出径向运动误差随距离变化的解析式,接着利用从回波数据估计的多普勒调频率和图像对比度来估计运动参数,最后利用估计的运动参数对数据分别进行径向和沿航向运动补偿.该方法可有效校正收发平台的三维运动误差,并可降低双站SAR系统对惯导的要求.仿真和实测数据的实验结果验证了该方法的有效性.     

一种基于回波数据进行补偿的NCS算法

合成孔径雷达平台的飞行航线,一般会受到不稳定因素的影响而产生误差,导致合成孔径雷达成像过程中需要估计运动参数、多普勒参数.文中介绍了非线性CS算法特点、子孔径相关法估计多普勒调频率.根据雷达回波信号模型设计和实现机载SAR回波信号的生成系统,使用模拟产生的大斜视角SAR回波数据进行了多普勒参数估计及运动参数的估计,并使用估计的参数进行了非线性CS算法的成像.     

高速运动目标斜距三次项补偿及高分辨成像

为提高信号的检测性能,需要保持较长的积累时间,这却造成严重的距离徙动。文中针对高速运动目标提出了一种新的高分辨成像算法,在运动参数未精确已知的情况下,通过对多普勒模糊数进行估计和补偿得到正确的二阶Keystone变化结果,在有效估计目标运动参数后,利用驻相原理得到含有斜距三次项的频域相位,并在二维频域进行补偿和聚焦。仿真结果表明,文中算法可以有效对高速微弱目标进行积累和补偿,实现了高分辨成像。     

一种直升机的舰船Dechirp实测数据SAR成像方法

直升机由于飞行不稳将会给运动目标成像带来很大的误差,尤其是对复杂运动舰船的成像。该文提出了一种基于利用运动补偿并两次利用广义二阶keystone变换同时结合利用孤立的散射点进行WVD变换估计多普勒参数的方法来分别消除距离弯曲和距离走动并最终对舰船成像。文中对算法做了详细的推导证明,并最终得到了良好的成像结果。最后用3个运动点目标的仿真数据和dechirp实测舰船数据来证明该方法有效。     

一种基于子孔径自聚焦的高频运动误差估计和补偿方法

采用现有的运动补偿方法,通过多次迭代,理论上可以将SAR成像中运动误差的低频分量补偿掉,但对高频分量是无法进行估计和补偿的,最终会造成当SAR平台运动不稳定时,无法进行高分辨成像。该文针对这一问题,提出了在进行常规运动补偿后对方位数据进行子孔径高频误差分量估计和补偿的方法。这种方法不仅能获得比传统运动补偿方法更好的成像效果,而且运算量也有所减小。仿真和实测数据的处理结果证实了该文方法可以对高频运动误差进行有效性的补偿。     

基于多普勒调频率的机载条带SAR运动补偿

提出了基于多普勒调频率的机载条带SAR运动补偿方法。该方法利用多普勒调频率随斜距的分布规律从多普勒调频率的估计值中解算出载机的运动参数，从而可在一定条件下代替由惯性测量元件组成的运动测量系统。它还用相位补偿代替插值来完成沿理想航迹的速度波动的补偿，从而节省了运算量，避免了插值带来的图像质量的下降。理论分析和实测数据成像证明了该方法的正确性和有效性。     

基于线性调频步进ISAR参数估计和成像算法研究

本文在建立了线性调频步进ISAR回波信号模型的基础上,对线性调频步进ISAR信号特性进行了分析,指出径向速度和加速度将严重影响线性调频步进ISAR成像;因此,为了得到更好的ISAR图像,本文提出了一种新的基于线性调频步进ISAR的成像方法,充分利用距离时域包络和方位多普勒信息对径向速度和加速度进行精确的估计,同时在数据中对运动参数加以补偿,并最终实现方位多普勒成像;而且,该方法还适用于较低信噪比情况下的ISAR成像;在最后,本文给出了线性调频步进ISAR成像的详细步骤,并用不同信噪比的仿真数据验证了本文所提出方法的可行性。     

太赫兹视频SAR多普勒中心估计方法

受外界因素影响,机载合成孔径雷达(SAR)的飞行航迹与理想状态相比往往存在偏差,同时平台导航系统精确度有限,故需要从回波数据中精确估计多普勒中心频率,从而进行距离走动校正。多普勒中心估计误差决定了距离走动的校正精确度,从而决定了合成孔径成像方位压缩效果,是影响SAR成像质量的关键。在机载太赫兹成像雷达系统中,对运动补偿精确度的要求达到了亚毫米级,从而对多普勒中心估计误差提出了更高的要求。传统的多普勒中心估计方法在正侧视或小斜视模式下具有良好的效果,但在具有一定斜视角的模式下往往偏差较大。为了在多模式下有效完成太赫兹视频SAR距离走动校正,本文基于实测数据结果,从传统的包络估计方法出发,探究了一种改进包络估计的多普勒中心估计方法。通过比较,本文所提出的改进包络估计方法在对太赫兹视频SAR正侧视模式回波数据的多普勒中心估计上与另外两种传统方法都具有很高精确度,但在本文所提方法扫描模式下对97%的图像都作出了较为精确的估计,精确度与鲁棒性明显高于另外两种传统方法。结果说明了本文所提出的多普勒中心估计方法具有更好的鲁棒性、更高的效率。这一工作有助于高频段SAR多模式下的成像研究。     

基于非理想运动误差补偿的SAR地面运动目标成像(英文)

传统的SAR地面运动目标成像算法主要集中在距离徙动校正和目标的运动参数估计上.但在SAR实测数据处理中,非理想运动误差补偿对动目标聚焦成像质量至关重要,而且该误差既不能通过固定的SAR运动误差补偿算法来补偿,也无法通过采用自聚焦技术解决.该文根据含有非理想运动误差的SAR运动目标回波信号模型,对影响动目标多普勒中心的两类非理想运动误差进行深入分析,提出一种将INS惯导数据与距离走动轨迹相结合的非理想运动误差补偿算法,并通过实际数据和计算机仿真数据验证了该算法的有效性.      

FMCW SAR运动补偿处理技术研究

调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)技术与合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)技术的结合,促进了小型化、低成本、低功耗、高分辨率成像传感器的发展.本文建立了非理想情况下FMCW SAR的回波信号模型,分析了FMCW SAR运动补偿处理同脉冲体制SAR的区别;提出了完整的三维误差补偿流程,并分别论证了前向运动误差及沿视线方向(Line of Sight,LOS)方向运动补偿处理方法;文中最后采用FMCW SAR实测数据对所提处理流程进行了验证.     

基于WVD-HT的SAR/ISAR多运动目标检测

本文提出和研究了基于Wigner-Ville分布(WVD)和Hough变换(HT)的合成孔径雷达(SAR)和逆合成孔径雷达(ISAR)对多运动目标成象的运动补偿新方法,给出了多运动目标检测、参数估算和运动补偿的主要步骤。理论分析、计算机和微波暗室模拟实验的结果表明,新方法对交叉项和噪声的抑制是有效的,它与单一的WVD法相比,提高了在噪声中对单个和多个运动目标检测及其参数估算的能力。     

机载大斜视SAR的运动补偿方法

对机载大斜视的合成孔径雷达成像因速度变化引起的运动补偿方面的问题展开了研究 ,提出了大斜视角条件下运动补偿的方法 ,对其分别进行一次和二次相位补偿 ,并在进行方位压缩时考虑三次相位 ,其结果能较好地实现运动补偿。同时对补偿性能也作了分析 ,对基于运动参数估计的窄波束宽幅SAR成像算法进行了改进 ,增加一次和二次相位补偿的步骤 ,成为适用于机载大斜视SAR的成像算法     

基于三阶多项式傅里叶变换的SAR地面加速运动目标参数估计与成像

该文主要针对加速运动目标的参数估计及成像问题,推导了加速度目标的SAR回波频谱,分析了回波相位三次项估计和补偿对运动参数估计和SAR成像的必要性。提出一种利用Hough变换估计距离走动率和径向速度、相位补偿法校正距离徙动效应,并基于三阶多项式傅里叶变换(LPFT)对三次相位估计的新方法。利用Hough变换,在不明显增加计算量的前提下,达到加速运动目标的运动参数精确估计和精确聚焦成像的目的。最后通过仿真数据验证了该算法的有效性。