SARMV3D-1.0:SAR微波视觉三维成像数据集

三维成像是合成孔径雷达技术发展的前沿趋势之一,目前的SAR三维成像体制主要包括层析和阵列干涉,但面临数据采集周期长或系统过于复杂的问题,为此该文提出了SAR微波视觉三维成像的新技术思路,即充分挖掘利用SAR微波散射机制和图像视觉语义中蕴含的三维线索,并将其与SAR成像模型有效结合,以显著降低SAR三维成像的系统复杂度,...     

全极化合成孔径雷达(SAR)高度信息检测技术

从全极化合成孔径雷达(SAR)二维图像数据中,经过极化综合计,利用快速搜索算法计算每一个图像像素的极化椭圆方向角ψ、△ψ,从而提取雷达方位向的地势倾斜度信息,形成极化SAR三维图像.本文在极化合成孔径雷达(SAR)三维成像快速搜索算法的基础上,提出由Stokes矢量推导的极化椭圆方向角解模糊算法,并利用美国NASA1994年SIR-C采集的真实全极化合成孔径(SAR)二维图像数据,经计算机处理得到了极化合成孔径(SAR)三维成像结果.     

弹载雷达成像技术发展现状与趋势

弹载合成孔径雷达(SAR)可对观测区域进行二维高分辨率成像,获得丰富的地貌特征以及目标的尺寸、形状特征,进而选择打击点并提高打击精度和效率。与传统的机载/星载SAR成像体制相比,弹载SAR由于其探测距离远、大机动曲线突防和多平台协同作战的特点,给雷达成像技术带来了新的挑战：导弹末制导阶段处于二维甚至三维加速的大斜视工作模式,飞行轨迹与传统的SAR成像模式不同,这会带来距离方位的严重耦合,成像质量退化严重;在攻击飞行段,导弹的天线波束直接指向目标区域,弹载SAR将工作在前视状态,传统的SAR成像技术难以获取目标二维高分辨图像。针对弹载SAR存在的这些问题,该文立足弹载SAR作战需求,从曲线轨大斜视成像、前视成像和协同成像方面介绍了弹载雷达成像的关键技术和发展现状,展望未来弹载雷达成像技术的发展趋势。     

基于SVD-SRNet的SAR三维成像方法

合成孔径雷达（SAR）三维成像是传统二维SAR成像在雷达精细信息获取与感知领域的重要发展,可分辨重叠于二维SAR图像同一像素中的多个目标。稀疏信号处理是进行SAR三维成像的有效方法,但由于稀疏信号处理的非线性特征,常需迭代运算,效率较低。研究人员已提出利用深度学习技术实现快速解算非线性信号处理问题的思路,在三维成像领域已有初步应用。然而,由于SAR三维实测数据稀缺,三维成像网络的训练只能依赖于仿真数据进行,并且仿真数据与实测数据存在差异大的问题,导致基于深度学习方法的SAR三维成像精度受限。为此,本文提出了一种基于奇异值分解的信号空间归一化超分辨网络（SVD Signal-Space Normalization SuperResolution Net,SVD-SRNet）,能够解决由于仿真数据与实测数据存在差异大导致的三维成像网络化方法鲁棒性低的问题,与传统方法相比所提方法具有更优异的成像精度。计算机仿真试验和无人机SAR实测数据试验证明了本文所提方法的有效性。     

联合多方位角调频率估计的星载SAR三维成像方法

星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)通过波束的方位向扫描可以实现单次航过的多方位观测。在多方位角观测过程中,卫星弯曲轨道可等效为长3维曲线阵列,从而具备了3维成像能力。由于多方位角观测在高度维采样的稀疏性,无法直接通过3维FFT实现无模糊成像,且目标在不同方位角SAR图像的投影与高程间的传递相对复杂。针对该问题,该文提出了联合多方位角调频率估计的星载SAR3维成像方法。该方法首先给出了不同观测方位角下多普勒调频率误差与目标高程误差间的关系,利用视错位法(Map Drift, MD)估计多普勒调频率误差。然后,联合多方位角高程估计结果提升高程估计精度。最后,利用高程估计结果恢复目标3维几何信息,从而实现3维成像。仿真实验验证了该方法的高程估计精度可达米级。      

新体制SAR三维成像技术研究进展

常规SAR成像,平台沿直线飞行,形成直线型合成孔径,仅能获取2维图像,即3维空间中的观测场景在斜距-方位平面的2维投影,图像具有叠掩、透视缩短、阴影等畸变现象。SAR 3维成像突破了斜距-方位2维频率信息获取,能够获取第3维频率信息,实现3维分辨,可获得观测场景的散射中心在3维空间中的分布,从而解决叠掩问题,消除透视缩短、顶底倒置等几何形变现象,更直观地描述客观场景,已成为国际研究热点。该文介绍SAR 3维成像的概念和主要观测模式,分析该领域国内外研究现状和进展,重点阐述作者所在研究团队的SAR 3维成像研究进展,最后对SAR 3维成像技术进行总结和展望。      

一种正前视宽扇区高分辨雷达扫描成像方法

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）只有照射到飞行方向左、右两侧的感兴趣成像区域时才能处理出高分辨率SAR图像,飞行方向正前方的成像区域就成为了SAR成像的固有盲区。三通道（和、方位差、俯仰差）毫米波单脉冲成像雷达能够实现对正前视场景的二维成像,获取单脉冲图像。提出对SAR/单脉冲图像进行图像配准和融合拼接的方法：首先利用多尺度多方向二维Gabor滤波器组分别对SAR/单脉冲图像进行特征提取,然后对两组特征矩阵进行归一化互相关匹配,对匹配好的图像进行像素级融合处理,得到完整的正前视宽扇区高分辨雷达图像。试验数据成像处理结果表明,所提复合成像算法能够对飞行正前方宽扇区范围内进行高分辨成像,有效解决了工程实际中碰到的正前视高分辨成像盲区的难题,对于前视雷达成像侦察、弹载雷达目标区域景象匹配、飞行器夜航、盲降等具有一定的工程实际意义。     

国际首批机载阵列合成孔径雷达三维成像

合成孔径雷达(Sy nthetic Aperture Radar,SAR)进行二维成像时,三维地物在图像中会产生严重的混叠,给目标识别与图像解译带来极大的困难,已成为制约SAR装备在应用中有效发挥的主要瓶颈。SAR三维成像技术能够直接获得目标的三维电磁散射结构,消除SAR图像中由于成像机理导致的收缩、叠掩、顶底倒置等现象,对三维环境重构、目标精细化解译、城市测绘和灾害评估等应用具有重大意义。     

基于稀疏和低秩结构的层析SAR成像方法

该文提出了一种基于稀疏和低秩结构的层析SAR三维成像方法.传统基于压缩感知的层析SAR成像方法仅仅对给定方位-距离单元的高程向进行稀疏表征和重建.考虑城市和森林等区域中各自的布局分布较为类似,目标在相邻方位-距离单元的高程向分布具有较强相关性.该方法通过引入Karhunen Loeve变换来表征相邻方位-距离单元的高程...     

L波段机载重轨干涉SAR系统及其试验研究

该文介绍了一种L波段机载重轨干涉合成孔径雷达(SAR)系统及其开展的重轨干涉SAR飞行试验与数据反演研究。重点介绍了系统内定标方法、基于差分全球定位系统/惯性测量单元(DGPS/IMU)组合导航系统的重轨干涉SAR(InSAR)成像处理方法、残余运动误差(RME)估计和补偿算法以及干涉SAR模型下高程反演方法。在实测飞行试验数据中选择了两块具有代表性的试验区域,详细分析了重轨干涉SAR数据的相干性和残余运动补偿的效果,并通过干涉反演得到试验区的高程图(DEM),利用地面测量点验证得到两试验区的高程精度分别为3.40 m和2.85 m。实验结果表明该系统具有重轨干涉SAR数据获取及高精度高程反演能力,这对机载重轨干涉SAR系统设计及重点区域地形测绘具有重要借鉴意义。在飞行航迹控制较好的情况下,该系统可用于差分干涉SAR、极化干涉SAR以及层析SAR等的研究。      

MIMO雷达三维干涉诊断成像方法

2维合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)和逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)成像是目标散射机理高分辨率分析和散射诊断测量的重要手段,现有被广泛采用的技术主要包括转台ISAR和导轨SAR成像技术。相比于传统的2维成像,3维成像可以提供目标局部散射中心在空间的3维位置和散射强度信息。因此,探索新的、可工程化实现与应用的目标3维成像技术是一项极具吸引力的工作。该文提出一种基于多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)阵列技术的3维干涉成像方法。首先,设计并试验了一种具有高孔径利用率和通过虚拟孔径实现干涉成像功能的MIMO阵列;其次,分析了MIMO阵列合成的两组虚拟孔径所成两幅2维雷达像的干涉相位与目标散射中心高度之间的关系,发展了MIMO雷达3维干涉成像算法;最后,通过数值仿真和原理样机实验验证了所提方法在目标散射机理分析和诊断测量应用中的可行性和有效性。      

基于24 GHz FMCW 雷达的二维近场成像系统

为进行隐藏危险金属制品的安检,文中提出了一种24 GHz 低成本毫米波成像系统。该系统采用低成 本24 GHz 商用调频连续波(FMCW)雷达作为扫描源,在方位角和仰角上合成大孔径,使用二维十字扫描平台,经 FMCW 雷达信号处理以及合成孔径雷达(SAR)处理使隐藏物体成像。低成本的射频外设只提供了一路中频实信号 供ADC 采样量化,在图像重建中,文中提出将单路ADC 采样量化后的中频数字信号通过希尔伯特变换成复信号,对 复信号加布莱克曼窗优化频谱,再对信号序列补零以减小频域栅栏效应,后采用空间匹配滤波器补偿相位偏差,通 过FMCW 雷达近场成像原理对目标成像。改进后的算法适用于低成本的雷达前端系统,只需一路ADC 采集的中频 数字信号即可使成像系统达到理论的合成孔径成像分辨率。     

Markov random field on region adjacency graph for the fusion of SAR and optical data in radargrammetric applications

This paper deals with the estimation of an elevation model using a pair of synthetic aperture radar (SAR) images and an optical image in semiurban areas. The proposed method is based on a Markovian regularization of an elevation field defined on a region adjacency graph (RAG). This RAG is obtained by oversegmenting the optical image. The support for elevation hypotheses is given by the structural matching of features extracted from both SAR images. The regularization model takes into account discontinuities of buildings thanks to an implicit edge process. Starting from a good initialization, optimization is obtained through an iterated conditional mode algorithm.     

基于复图像的稀疏SAR成像方法在高分三号数据上的验证

基于稀疏信号处理的合成孔径雷达(SAR)成像(稀疏SAR成像)是稀疏微波成像的一个重要研究方向,相较于经典SAR,稀疏SAR成像在提升成像性能等方面具有重要优势。然而,受困于较大计算代价,其难以用于大观测场景的稀疏恢复,这极大限制了其应用范围。此外,无论军用还是民用,各国星载SAR系统的技术性能指标均是保密的,因此相较于原始回波,通常的公开数据都是经匹配滤波算法重构的SAR复图像。因而如何基于复图像数据进行稀疏成像,对提升现有SAR图像质量、降低稀疏成像计算代价具有重要意义。高分三号是我国首颗1 m分辨率C波段多极化SAR卫星,它具有成像分辨率高、幅宽大等优势,对提升我国灾害监测、海洋监视等能力具有重要作用。该文将一种基于复图像数据的稀疏SAR成像技术引入到高分三号SAR复图像的性能提升当中。实验结果表明,经稀疏处理后的图像拥有更低的旁瓣、更高的信杂噪比以及更优的目标可分辨率能力。且类似于匹配滤波算法重建图像,稀疏恢复结果也可以很好地保持图像统计分布及相位信息,使得稀疏重构的高分三号SAR图像仍适用于干涉、恒虚警率检测等应用。      

毫米波FMCW MIMO雷达三维点云成像方法

毫米波FMCW MIMO雷达的三维点云成像在自动驾驶、智慧交通、工业和安防等领域的三维环境感知因其独特的优势而受到广泛关注。本文在现有处理框架下提出一种结合渐近最小方差稀疏迭代（SAMV）的高分辨点云成像方法。该方法首先对差拍信号做一维快速傅里叶变换（FFT）获得高分辨距离像,然后对每一个距离单元采用SAMV算法来估计方位角网格和俯仰角网格的功率,最后结合CASO-CFAR检测算法,得到探测区域内目标高分辨的距离、方位角和俯仰角三维信息。仿真和实验结果表明,相比现有结合Capon测角的方法,该方法能在相同雷达条件下角分辨率提高2倍,实现了毫米波雷达高分辨的三维成像。     

弹载合成孔径雷达制导技术发展综述

弹载合成孔径雷达制导技术是合成孔径雷达(SAR)技术和精确制导技术相结合的一个高新科技,是提高精确打击目标的重要方法.文中介绍了国外SAR制导技术的最新发展,如调频连续波、单脉冲三维成像、多模复合制导雷达技术的应用,指出高速图像处理、高效算法及轻型低功耗等是未来精确制导技术的发展重点;综合分析了在研发SAR制导技术的工作中需要解决多项成像技术内容,最后指出为适应精确制导武器性能的不断提高,弹载SAR制导技术需要注意修正和完善之处,以提高对要害部位的打击.     

基于RID序列的微动目标高分辨三维成像方法

微动是指目标或目标上某些部件沿雷达视线方向的小幅、非匀速运动。通过对微动目标进行逆合成孔径雷达(ISAR)高分辨3维成像,能够获得其结构和运动信息,从而为微动目标检测、跟踪、分类与识别提供重要依据,并在空间态势感知与防空反导中发挥着重要作用。由于微动目标运动形式复杂、回波非平稳性强,现有的参数化ISAR成像方法已经不再适用。针对该问题,该文提出基于散射中心航迹矩阵分解的微动目标高分辨3维成像方法。该方法首先生成距离-瞬时多普勒(RID)像序列,利用watershed图像分割方法提取RID像的散射中心支撑域,并基于最小欧氏距离准则实现航迹关联。然后,针对散射中心航迹关联时瞬时斜距估计精度受距离分辨率影响等问题,进一步提出基于现代谱估计的散射中心航迹矩阵精估计方法。最后,通过带约束的航迹矩阵分解实现微动目标的高分辨3维成像。仿真结果表明,该文所提的成像方法能够有效实现章动等复杂微动目标的高分辨3维成像。      

基于压缩感知的三孔径毫米波合成孔径雷达侧视三维成像

 基于压缩感知,该文研究了交轨向三孔径毫米波合成孔径雷达侧视3维成像问题。利用交轨方向的三孔径天线形成的稀疏阵列结构,获取高程分辨率并实现3维成像。由于交轨方向的采样数较少及非均匀采样,高程分辨率低,传统的基于傅里叶变换的3维成像技术获得的图像质量较差。针对此不足,在交轨向稀疏采样的条件下,该文采用压缩感知方法来实现超分辨成像。利用仿真和实际数据比较了传统成像方法和基于压缩感知的成像方法的性能,并验证了该文方法的有效性。     

基于压缩感知的连续场景稀疏阵列SAR三维成像

该文提出一种基于压缩感知的连续场景稀疏阵列SAR 3维成像方法。利用多孔径观测结构,使SAR复图像在频域和变换域具备稀疏性,将压缩感知(CS)方法引入频域和变换域的信号处理过程中,实现高分辨率3维成像,获得与满阵成像结果相同的成像质量。该文方法适用于随机稀疏阵列,可减少对高程向阵型的设计约束,为孔径综合处理后无法获得满阵条件下实现对地成像提供了可能。仿真试验验证了该文方法的有效性。