一种适用于调频步进信号SAR的2维子孔径处理算法

为了将机载SAR超高分辨率(0.1 m)条件下的超大带宽信号的实现和成像信号的处理进行有效结合,首先深入分析了基于PFA的2维重叠子孔径处理算法(PFOSA),并对算法中采用的不合理近似进行了改进;然后将PFOSA应用于调频步进信号的SAR成像处理,在此基础上,提出了一种基于调频步进信号的2维子孔径处理算法.该算法不仅能够将调频步进信号处理与距离子孔径处理相结合,使之无需常规的脉冲合成过程,而且还能够利用子孔径处理获得的目标粗分辨位置信息来有效补偿脉冲簇内由载机运动引起的空变相位误差,从而克服了常规脉冲合成方法无法补偿空变相位误差的缺点.仿真数据处理结果表明,该算法是有效的.     

快速扫描机载气象雷达多普勒解模糊算法

本文针对机载气象雷达前视快速扫描下的多普勒模糊问题,提出了两种多普勒解模糊算法：基于改进方位向波束形成算法和基于阻塞矩阵算法。基于改进方位向波束形成算法在传统的Capon波束形成的基础上,利用空间谱积分的方法对非期望信号协方差矩阵进行重构和对导向矢量进行估计,进一步提高了算法的鲁棒性,降低方位角估计误差;基于阻塞矩阵算法需要估计导向矢量,并利用导向矢量计算阻塞矩阵,将接收信号进行多普勒模糊相消预处理,阻塞每个多普勒频点的模糊多普勒分量,以达到解模糊的目的。通过仿真实验证明,两种方法均可以有效地恢复信号的多普勒信息,其中基于阻塞矩阵算法与基于改进方位向波束形成算法相比,有更优良的性能,并有更小的运算量。     

基于深度学习的ViSAR多运动目标检测

视频合成孔径雷达(ViSAR)在地面动目标检测和感兴趣区域(ROI)的动态监测方面具有巨大的潜力。对地面运动目标的检测与跟踪一直是ViSAR的研究热点。针对现有基于深度学习的ViSAR动目标检测方法存在的依赖预训练模型,模型迁移难等问题,本文提出了一种基于深度学习与多目标跟踪(MOT)算法的ViSAR动目标阴影检测方法。该方法首先设计了一种从零开始深度学习的网络模型,实现动目标阴影的单帧检测。为了提高检测性能的鲁棒性,采用了基于卡尔曼滤波和逐帧数据关联的多目标跟踪算法跟踪动目标。实测数据处理结果表明该方法具有良好的检测性能。     

X波段双偏振气象雷达差分相位质量控制

气象雷达差分相位的质量控制是通信和遥感遇到的一个基本问题。前向散射引起的差分相位估计的准确性对于测量降水量,反射率的衰减订正具有重要意义,尤其对于X波段的双偏振雷达。而后向差分相位的值则包含了非瑞利散射和降水微物理等有价值的信息,因此需要准确地分离出前向散射引起的差分相位和后向差分相位。但在雷达射线传播路径中可能会存在其他非气象目标的干扰或受到周围某单频点电磁波的干扰,导致接收到的电磁波存在噪声因素,从而使测量得到的总差分相位值不准确,因此还需要考虑对接收得到的差分相位先进行质量控制。本文基于X波段双线偏振多普勒天气雷达,提出了对测量得到的差分相位进行质量控制的方法,有效地减少噪声的影响,再利用处理得到的总差分相位分离前向散射引起的差分相位和后向差分相位。结果表明,该方法可以有效地对非降水回波干扰引起数据的大振幅进行平滑,分离得到的前向散射相位满足理论规律。     

大气折射率波动引起的SAR成像误差分析

合成孔径雷达(SAR)成像中通常默认大气折射率为1,即电磁(EM)波速率等于自由空间光速且忽略大气吸收特性,但实际存在的吸收会减弱入射功率,电磁波速率的变化会引起相位误差,从而影响图像重建.该文定量分析电磁波速率波动和大气吸收对雷达图像的影响,理论推导得出大气吸收会导致振幅误差,表现为散射点在图像中的重建幅度误差;电磁波速率波动会导致相位误差,表现为散射点在图像中的重建位置误差.仿真实验验证了误差分析的正确性.该分析进一步完备了SAR成像误差分析,有助于SAR图像正确解译.     

基于信号子空间处理的和/差波束干涉SAR/GMTI技术研究

该文研究了和/差波束干涉SAR/GMTI技术在通道不平衡条件下地杂波对消问题.文中阐述了和/差波束干涉SAR/GMTI的原理,推导了理想条件下地杂波空域对消因子.实际系统中,由于存在通道幅相不一致等误差,直接空域对消并不能有效抑制地杂波.该文研究了基于信号子空间处理的和/差波束干涉SAR/GMTI方案,通过二维信号子空间处理自适应地校正通道误差,进而对地杂波进行空域对消.仿真实验表明该方案对系统误差的敏感度显著下降,具有很好的鲁棒性,更适合于工程实施.     

环视SAR成像处理中的几何失真校正方法

环视合成孔径雷达（SAR）工作于波束扫描模式,雷达天线以垂直地面方向为轴线作圆锥扫描,实现对载机周围360°范围内的聚焦成像。为了研究环视SAR成像处理中几何失真校正问题,通过波束扫描至空间不同位置处的成像几何关系,分析了成像过程中引起几何失真的机理,提出了一种基于子图像素实际地理坐标的几何失真校正方法。利用文中给出的方法对实测环视SAR数据进行处理,得到无几何失真的SAR图像,证明该方法有效。     

机载SAR斜视区域成橡研究

本文研究机载合成孔径雷达（SAR）斜视区域成像，提出在一维距离上对地面像素逐个进行距离对准和相位补偿的运动补偿方法。该方法在完成斜地校正的同时，还能有效地改善方位聚焦并减小几何失真。用上述运动补偿方法和线性R-D成像算法，某型机载SAR在试飞实验中成功实现了斜视区域成像。     

基于降维稀疏重构的高效数据域STAP算法研究

本文基于信号稀疏重构技术,研究利用待检测样本直接进行动目标检测的高效空时自适应处理（STAP ）方案。该方案对时域降维的阵元-多普勒域数据采用空域稀疏重构技术估计高分辨率角度-多普勒谱,进而基于稀疏空时谱研究知识辅助的动目标检测算法。理论分析和仿真实验结果表明：本文算法能有效抑制杂波实现慢动目标检测,且运算量小易于实时并行处理。     

基于多级维纳滤波器的非均匀∑△-STAP研究

该文提出了基于多级维纳滤波器的非均匀∑△-STAP并行块处理算法,在非均匀环境下能快速有效检测动目标.文中基于多级维纳滤波的广义旁瓣对消器结构,提出了联合主波束检测和自适应功率剩余检测的两级级联非均匀检测算法,能有效增强对弱干扰目标样本的检测能力.同时,将改进的并行块处理引入非均匀∑△-STAP算法,极大地降低了系统运算量.理论分析和仿真实验表明,该算法能有效剔除干扰样本,提高动目标检测性能,收敛速度快,运算量小,鲁棒性强,易于工程实施.