基于小波变换的酉ESPRIT波束赋形技术研究

为了解决酉旋转不变子空间波束赋形算法在低信噪比环境下性能急剧下降的问题,提出了基于小波变换的酉ESPRIT算法。该算法在分析运算特点后有效调整运算顺序以控制计算量,利用小波变换去噪原理,能在低信噪比及阵元数有限的条件下正确估计来波方向。仿真结果表明,与传统ESPRIT算法及酉ESPRIT算法相比,该算法在低信噪比且不增加阵元数的情况下能更加准确地分辨来波方向。     

一种高分辨率多基线InSAR三维层析成像方法

多基线InSAR(Muti-baseline InSAR)可以进行三维层析成像,用于地面遥感与地下地质情况分析。受限于实际系统,多基线InSAR的基线数目非常少,使用传统方法成像时分辨率很低。为提高高度维分辨率,文中建立了多基线InSAR成像的阵列信号处理模型,将阵列信号处理中的MUSIC算法应用到多基线InSAR的高度维成像中,进行数字仿真实验,仿真结果表明,文中的方案能提高多基线InSAR高度维的分辨率,获得较低的旁瓣。     

基于毫米波多基线InSAR的雷达测绘技术

机载毫米波InSAR具备不受光照限制、测绘幅宽大、测绘精度高的特点,近年来随着其技术的不断发展和完善,逐渐成为一种被广泛关注的测绘手段。在针对小型飞行平台的高精度毫米波InSAR系统设计中,InSAR基线构型、多基线配置、外部数字高程模型(DEM)参考及InSAR处理流程是系统设计的核心。该文分析了机载毫米波InSAR系统中基线参数对干涉高程测量的影响,提出基于一体化天线吊舱的毫米波多基线InSAR系统设计思路,在此基础上提出基于时域成像算法的毫米波多基线InSAR测高处理流程。最后,实测数据实验验证了该文给出的机载毫米波多基线InSAR系统及其干涉数据处理方法在大比例尺测绘任务中的可行性和有效性。      

基于遗传算法的星载InSAR多基线编队构形优化设计

在多基线干涉合成孔径雷达(InSAR)系统设计中,多基线优化是实现高精度测高任务的前提和保证.采用遗传算法优化多根基线,以卫星的六个轨道根数为设计变量,从相对运动方程出发以相干性为约束推导约束条件.同时采用基于定位方程的高精度模型,将多基线测高误差的倒数作为优化算法的目标函数.仿真验证了优化算法的正确性,同时证明通过此方法优化,能够提高多基线星载InSAR系统的测高精度.     

星载InSAR空间基线的系统设计与性能分析

基线在星载InSAR的系统设计和数据处理中起着非常重要的作用,它决定了InSAR数据处理的可能性和精度。该文对星载InSAR的空间基线进行了详细的分析,推导了星载InSAR的空间极限基线和最优基线的公式,讨论了空间基线的设计,论证了最优基线的存在。文中进行了计算机仿真实验,仿真结果与实际系统所用基线基本吻合。文中还使用空间基线去相干系数、高程模糊数和目标高程估计方差这三个重要指标对三个星载SAR系统进行分析。结果显示实际系统设计的基线距是比较合理的。     

基于分数低阶矩的干涉阵列米波雷达稳健测高方法

限制米波(VHF)雷达低角测高性能的关键因素是波束宽及复杂多径反射信号.该文提出倒T形干涉式阵列以扩展阵列孔径和增加阵列自由度(DOF),并提出基于分数低阶矩(FLOM)的干涉阵列米波雷达低角稳健测高算法.该算法针对复杂多径信号中非高斯分布的散射分量,从理论上证明分数阶协变矩阵(CM)仍保留阵列流形结构特征,并结合2维空间平滑技术实现分数阶协变矩阵的解相干,再由双尺度酉ESPRIT算法实现稳健低角测高.最后从理论上提出干涉阵列的3区基线设计法.实验结果验证干涉阵列与测高算法的有效性与正确性,说明干涉阵列提高了低角目标分辨性能,也说明了分数低阶矩增强了低角测高算法的稳健性,并验证3区基线设计法的理论正确性.     

多基线InSAR信号处理中优化阵列的应用

多基线干涉合成孔径雷达（Multi-Baseline　interferometric　SAR）是传统单基线InSAR的扩展,能够得到高分辨的高度地形图。但同时传感器的增加使得硬件开销大大增加。本文研究了优化阵列在多基线InSAR信号处理中的应用。在仿真实验中,通过与相同阵元个数的均匀阵列和传统单基线InSAR相比优化阵列显著提高了高度分辨率;同时,若要达到相同分辨率,则阵列优化可大大减少阵元个数,从而减少了硬件开销。     

基于多视角快拍InSAR干涉技术的前视SAR三维成像

该文提出了一种基于多视角快拍InSAR干涉技术的前视SAR 3维成像方法。方位维依靠安置实际线性阵列以实现方位维高分辨,对应雷达发射的一次脉冲实现一次快拍2维高分辨成像;利用多次快拍不同视角获得的干涉相干相位,通过多基线InSAR联合像素处理方法,估计场景的高程信息。该文的3维成像方法对应回波数据录取时间短,数据量和运算量比较小;同时,多基线InSAR联合像素处理方法利用信号空间与噪声空间的正交性,能够有效提高信噪比,保证较高的测高精度。仿真结果验证了该文分析的正确性和算法的有效性。     

基于酉ESPRIT的多频带融合ISAR成像

多频带融合成像可有效提高ISAR成像的距离分辨率。传统的ESPRIT谱估计融合算法只利用了复数观测数据本身,而没有利用其共轭数据。该文提出对合成复观测数据及其共轭的酉ESPRIT法进行调整以实现基于酉ESPRIT法的多频带融合ISAR成像。酉ESPRIT法充分利用复数观测数据信息,更有利于多频带融合的频谱估计和ISAR成像。针对多频带融合中目标散射点越分辨单元徙动校正的问题,调整了传统校正处理的步骤,分别在多频带融合前进行越距离单元徙动校正和融合后进行越多普勒单元徙动校正,避免了回波中的快时间频率-慢时间耦合项以及时域相位补偿对频域融合处理的影响,从而得到效果更好的多频带融合ISAR图像。仿真和实测数据结果表明所提方法不但能得到高质量的融合ISAR图像,也具有更优的抗噪性能和更高的运算效率。     

基于MI-MUSIC的分布式阵列波达方向估计方法

针对分布式阵列的波达方向估计,提出了一种基于多尺度旋转不变(MI)MUSIC的波达方向估计方法。首先对分布式阵列进行子阵划分,构造具有多尺度旋转不变性的子阵;然后利用酉ESPRIT算法得到精度低但无模糊的粗估计,采用MI鄄MUSIC算法得到一组精度高但包含模糊的精估计;最后以粗估计为参考解精估计的模糊,从而得到高精度无模糊的波达方向估计。所提方法具有分布式阵列及MI-MUSIC的优点,对子阵内部阵元位置误差不敏感,且精度较双尺度ESPRIT高。计算机仿真结果验证了该方法的有效性,也验证了分布式阵列DOA估计中存在基线模糊门限与信噪比门限。     

Reflectivity estimation for multibaseline interferometric radar imaging of layover extended sources

In recent years, there has been great interest in exploiting the advanced multibaseline operation of synthetic aperture radar interferometry (InSAR) for solving layover effects from complex orography, which can degrade both SAR and InSAR imagery of terrain radar reflectivity and height. In this work, the problem of retrieving radar reflectivity of layover areas is addressed. It is formulated as the problem of estimating a multicomponent sinusoidal signal corrupted by multiplicative complex correlated noise and additive white Gaussian noise. Application of nonparametric [e.g., Capon, amplitude and phase estimation filter (APES)], parametric [least squares, modern parametric RELAXation spectral estimator (RELAX)], and hybrid spectral estimators for amplitude estimation is investigated for a multilook scenario. In particular, the multilook extensions of RELAX and APES are applied to the interferometric problem. Performance analysis is investigated through a Cramer-Rao lower bound calculation and Monte Carlo simulation. The method of least squares, coupled with Capon's approach to spatial frequency estimation, multilook APES, and multilook RELAX turn out to provide accurate reflectivity estimates for undistorted multibaseline image formation of layover areas.     

利用多基线数据融合提高分布式卫星InSAR系统的干涉相位精度

分布式卫星干涉合成孔径雷达(InSAR)系统可以通过提供长基线来提高测高灵敏度,但长基线会给干涉相位展开带来困难。结合分布式卫星InSAR系统可以同时提供多个稳定基线的特点,该文提出利用多基线数据融合的方法来解决长基线给干涉相位展开带来的困难。文中采用了有效的数据融合方法最大似然估计(ML)法,对多基线分布式卫星InSAR系统的干涉相位进行了估计。模拟结果表明,经过多基线数据融合的干涉相位展开精度要远远大于长基线干涉相位的直接展开精度。     

多基线数据融合的双基地MIMO雷达角度估计

提出了一种双基地MIMO雷达角度估计方法。在发射端利用ESPRIT算法获取长短基线的旋转不变因子,通过联合对角化提高离开角度(DOD)的估计精度。根据已估计的DOD,采用迭代算法得到接收导向矢量。针对等距线阵和非等距线阵,分别提出了基于范德蒙矩阵特性和解模糊的多基线联合到达角度(DOA)估计方法,避免了两维搜索且角度自动配对。计算机仿真验证了该方法的有效性和优越性。     

非正交发射的宽域高分辨MIMO InSAR成像模式研究

MIMO InSAR具有比多基线InSAR更稳健和精确的地形高程重建能力,但其关键技术之一是在各阵元接收端分离出源自不同阵元发射信号的回波。现有正交信号正交性不足,依赖它们实现回波分离会产生严重回波间相互干扰。为此,该文提出了一种非正交发射的MIMO InSAR成像模式,该模式首先通过控制各阵元交替发射信号,使其主瓣回波交替出现在各脉冲重复周期,此时只需压低各阵元天线俯仰维旁瓣即可大幅降低回波间的相互干扰,从而避免回波分离对发射信号正交性的依赖。在此模式基础上,该文又引入基于方位向多通道处理的波束扫描技术以缓解交替发射时方位不模糊与距离不模糊之间矛盾,从而实现宽域、高分辨观测。仿真结果证明了该文MIMO InSAR成像模式的有效性。     

一种InSAR建筑物图像仿真及高程反演方法

城市建筑区域叠掩、阴影严重,图像理解困难且干涉相位变化复杂紊乱,一直是InSAR处理的困难区域。SAR图像仿真能为图像理解和处理方法研究提供数据支撑,然而现有建筑区域SAR图像仿真方法大多无法获得具有相干性的干涉SAR图像对。该文提出了一种面向建筑区域的干涉SAR复图像对仿真方法,能够获得建筑的复数图像对、干涉相位图以及叠掩成分数目等信息,为城区干涉SAR处理及信息提取研究提供仿真数据支撑。同时,基于仿真中对相位变化规律的分析,提出叠掩区相位解缠时的基准确定方法,解决传统解缠方法面临的叠掩区域干涉相位不连续问题,进而反演建筑高程信息。最后,通过建模仿真结果与实际SAR图像和干涉相位的对比,验证了仿真方法的正确性,并对仿真及实际干涉相位进行解缠和高程反演处理,验证了该文高程反演方法的有效性。      

机载双天线InSAR对飞数据处理与分析

干涉合成孔径雷达(InSAR)技术具有高精度的地形测绘能力。然而在山区地形条件下,受SAR侧视成像的影响,存在较多的几何畸变区域,干涉相位表现为不连续或者缺少有效信息的情况,对单一的干涉图像对处理难以得到精确的数字高程模型(DEM)。融合两个或多角度的干涉数据可以用于解决这一问题。该文根据这一思路利用机载双天线InSAR对飞数据进行实验,针对山区地形条件下参考高程近似影响运动补偿精度的问题提出了基于高程迭代的运动补偿方法,对于阴影、叠掩区域容易导致相位解缠误差的问题提出基于地形特征的相位解缠方法,从而尽可能降低单一角度数据的DEM误差,以达到消除对飞数据重叠区域3维定位不一致的目的,拼接实验结果验证了处理方法的有效性。      

Closed-form 2-D angle estimation with rectangular arrays in elementspace or beamspace via unitary ESPRIT

The UCA-ESPRIT is a closed-form algorithm developed for use in conjunction with a uniform circular array (UCA) that provides automatically paired source azimuth and elevation angle estimates. The 2-D unitary ESPRIT is presented as an algorithm providing the same capabilities for a uniform rectangular array (URA). In the final stage of the algorithm, the real and imaginary parts of the ith eigenvalue of a matrix are one-to-one related to the respective direction cosines of the ith source relative to the two major array axes. The 2-D unitary ESPRIT offers a number of advantages over other proposed ESPRIT based closed-form 2-D angle estimation techniques. First, except for the final eigenvalue decomposition of a dimension equal to the number of sources, it is efficiently formulated in terms of real-valued computation throughout. Second, it is amenable to efficient beamspace implementations that are presented. Third, it is applicable to array configurations that do not exhibit identical subarrays, e.g., two orthogonal linear arrays. Finally, the 2-D unitary ESPRIT easily handles sources having one member of the spatial frequency coordinate pair in common. Simulation results are presented verifying the efficacy of the method     

基于ESPRIT算法的十字型阵列MIMO雷达降维DOA估计

该文针对十字型阵列配置下的单基地MIMO雷达2维空间角度估计问题,提出一种基于ESPRIT算法的降维DOA估计算法。算法通过降维矩阵的设计及回波数据的降维变换,将高维回波数据转换至低维信号空间,最大程度地去除了所有的冗余数据;利用矩阵的酉变换进行实数域信号子空间的估计,并基于ESPRIT算法实现2维空间角度的联合估计及参数的自动配对。算法不牺牲阵列孔径,在获取信噪比增益和快拍增益的同时,有效降低了回波数据的维数,具有更低的运算复杂度。仿真结果验证了理论分析的正确性和算法的有效性。     

Unitary ESPRIT: how to obtain increased estimation accuracy with areduced computational burden

ESPRIT is a high-resolution signal parameter estimation technique based on the translational invariance structure of a sensor array. Previous ESPRIT algorithms do not use the fact that the operator representing the phase delays between the two subarrays is unitary. The authors present a simple and efficient method to constrain the estimated phase factors to the unit circle, if centro-symmetric array configurations are used. Unitary ESPRIT, the resulting closed-form algorithm, has an ESPRIT-like structure except for the fact that it is formulated in terms of real-valued computations throughout. Since the dimension of the matrices is not increased, this completely real-valued algorithm achieves a substantial reduction of the computational complexity. Furthermore, Unitary ESPRIT incorporates forward-backward averaging, leading to an improved performance compared to the standard ESPRIT algorithm, especially for correlated source signals. Like standard ESPRIT, Unitary ESPRIT offers an inexpensive possibility to reconstruct the impinging wavefronts (signal copy). These signal estimates are more accurate, since Unitary ESPRIT improves the underlying signal subspace estimates. Simulations confirm that, even for uncorrelated signals, the standard ESPRIT algorithm needs twice the number of snapshots to achieve a precision comparable to that of Unitary ESPRIT. Thus, Unitary ESPRIT provides increased estimation accuracy with a reduced computational burden     

对配准误差稳健的多基线相位展开方法

提出了一种对配准误差稳健的多基线相位展开方法.该方法首先根据配准误差的方向来确定最优联合观测矢量,进而确定存在配准误差时的真实导向矢量,并且用此导向矢量进行波束形成来进行相位展开,能够同时完成图像配准、干涉相位噪声滤波和相位展开,因此可以在SAR图像配准精度很差(可以允许达到一个分辨单元)的条件下得到稳健的相位展开性能,仿真结果证明了此方法的有效性.