基于先验知识的SAR两维自聚焦算法

传统的SAR(Synthetic Aperture Radar)两维自聚焦算法没有充分挖掘残留相位误差所特有的内部结构信息,是对残留相位误差的一种盲估计,实际应用时在估计精度和计算效率等方面还受到一定限制.本文以极坐标格式算法为例,详细分析了成像算法处理后残留两维相位误差的解析结构,并利用这种先验辅助知识,提出了一种基于一维估计/两维校正的自聚焦算法.算法只需直接估计方位一维相位误差,然后利用两维相位误差内部所特有的结构信息,将一维相位误差映射得到两维相位误差,从而实现精确的两维自聚焦.实测数据处理结果验证了本文算法的有效性.     

基于先验相位结构信息的双基SAR两维自聚焦算法

两维自聚焦是高机动条件下机载合成孔径雷达(SAR)高分辨率成像的重要保障。现有的双基SAR两维自聚焦算法没有充分利用相位误差的先验结构信息,是对相位误差的一种盲估计,在计算效率和参数估计精度方面仍然存在很大限制。该文从双基SAR极坐标格式成像算法新解释入手,从残留距离徙动(RCM)校正的观点出发,将极坐标格式(PFA)算法的实现解释为距离频率和方位时间两个变量的解耦过程。利用这一观点分析了极坐标格式算法中的距离和方位重采样对两维相位误差的影响,揭示了残留两维相位误差固有的解析结构。基于这一固有的先验信息,该文提出了一种结合先验信息和图像数据的双基SAR两维自聚焦算法。算法通过引入先验知识,将两维相位误差估计降维成一维方位相位误差的估计;同时,在估计方位相位误差时,通过多子带数据平均,充分挖掘了所有数据的信息。相比于已有算法,无论是参数估计精度还是计算效率都有明显改善。实验结果验证了该文理论分析的正确性以及所提两维自聚焦方法的有效性。      

FMCW SAR相位梯度自聚焦算法研究

调频连续波合成孔径雷达(FMCW SAR)是一种新近提出来的成像雷达体制,它结合调频连续波与合成孔径成像技术,具有体积小、重量轻、成本低、分辨率高等一系列优点.在SAR成像中,相位误差是成像质量下降的主要原因.针对FMCW SAR的特点,分析了二阶相位误差对成像质量的影响,然后以二阶相位误差为例建立了存在相位误差的FMCW SAR信号模型,研究了适合于FMCW SAR的相位梯度自聚焦算法,仿真结果表明该算法能够校正相位误差的影响,提高了成像精度.     

一种SAR运动目标的自聚焦算法

基于SAR成像中散射点模型的参数估计,提出了一种适用于经过距离走动校正之后,在方位向上仍存在两次及两次以上相位误差的动目标的自聚焦算法.该方法在方位数据域上结合离散多项式相位变换(DPT)方法和最小二乘估计法估计相位误差,用CLEAN算法估计散射点参数,并通过交替迭代运算,可以较少的距离单元实现较为精确的误差补偿,因而运算量小.经过实测数据验证,该算法获得了理想的自聚焦.     

涡旋雷达高分辨率稀疏自校正相位误差成像

基于轨道角动量(OAM)的涡旋雷达因其在高分辨率成像方面具有巨大潜力而受到广泛关注。有限OAM模式下的涡旋雷达高分辨率成像问题,通常采用稀疏恢复的方法来解决,这种方法需要精确地已知成像模型的先验知识。然而,系统中不可避免存在的相位误差,会导致成像模型失配,严重影响成像性能。为了解决这一问题,该文首次建立了存在相位误差时的涡旋雷达成像模型。同时,提出了一种涡旋雷达两步自校正成像方法,用于直接估计相位误差。首先在第1步中提出了一种稀疏驱动算法来促进目标稀疏性,同时提升成像重构性能。其次,在第2步中提出了一种直接补偿相位误差的自校正操作。该方法通过对目标重构和相位误差估计的交替迭代,能够很好地重建目标并有效地补偿相位误差。仿真结果表明,该方法在提高成像质量和改善相位误差估计性能方面具有潜在的优势。      

MC-SAR改进正交子空间相位误差估计算法

方位多通道SAR用于高分辨率宽测绘带成像有着广阔的前景,然而通道失配引起的通道相位误差会较大地影响成像的质量。针对这一问题提出了一种改进正交子空间(OS)算法用于校正通道相位误差。改进OS算法的通道相位误差估计考虑了天线方向图加权,并利用全部多普勒频点信号子空间与噪声子空间的正交约束条件建立代价函数,从而得到相位误差估计的最优值。该方法有效克服常规正交子空间算法利用单个多普勒频点估计通道相位误差时的不稳健问题。基于机载实测数据的实验验证了改进OS算法的有效性和稳健性。     

螺旋轨迹SAR极坐标格式算法研究

螺旋轨迹SAR作为更一般化的CSAR成像模式,减少了平台必须在同一高度平面的限制,提高了平台的机动能力,具有较高的研究价值。用于圆迹合成孔径雷达（Circular Synthetic Aperture Radar,CSAR）成像的极坐标格式算法（Polar Coordinate format Algorithm, PFA）通过两步相位补偿操作校正了波数二次相位误差,改善了平面波假设带来的成像场景大小限制。由于螺旋轨迹SAR其斜距一直在变化,其波数二次相位变得更加复杂并且难以补偿,本文算法首先对螺旋轨迹SAR回波数据进行距离向对齐,然后基于PFA算法中的两步补偿操作,建立了新的相位补偿函数以及补偿策略,精确补偿了螺旋轨迹几何成像中的波数二次相位误差,获得了较大的有效成像范围。最后,点目标仿真验证了算法的有效性。
      

地基MIMO雷达快速成像算法研究

地基多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)成像雷达采用数字波束形成技术实现二维成像,具有成像速度快的技术优势。本文提出了一种适用于大景深、宽视角场景的地基MIMO雷达的快速二维成像算法。首先,根据MIMO雷达的阵列构型建立回波信号模型;其次,基于该模型补偿天线阵列近场空变性的相位中心近似(Phase Center Approximation, PCA)误差并进行数据重排,通过Kesytone变换校正距离徙动;然后,利用方位分块Dechirp处理实现方位向聚焦,实现MIMO雷达二维成像;最后利用MIMO雷达外场实验数据完成了算法验证。研究结果表明:在保证成像精度要求的情况下,该算法可以实现大景深、宽视角场景的高分辨快速成像,成像处理时间优于反向投影成像(Back Projection, BP)算法。      

步进频率雷达基于二次速度估计的高分辨距离像成像算法

随着雷达成像技术日新月异的发展,高分辨率距离像在其中所占据的地位越来越高。本文首先推导了步进频率雷达高分辨距离像的成像原理,然后在分析影响步进频率雷达高分辨距离像成像质量的两个主要因素后,采用两次速度估计的方法解决了步进频率雷达在成像时的速度补偿问题,即先进行快速傅里叶变化获得估计范围再利用脉组求和准则进行精确速度估计。同时根据实际雷达系统的测试结果的特点,使用相位解卷绕方法完成成像前相位误差的校正。最后利用试飞院提供的雷达实测数据和仿真实验论证了该步进频率雷达高分辨距离像成像算法的可行性与正确性。      

基于半正定规划的压缩感知线阵三维SAR自聚焦成像算法

线阵合成孔径雷达(Linear Array Synthetic Aperture Radar, LASAR)3维成像技术是一种具有重要潜在应用价值的新体制成像雷达,压缩感知稀疏重构是近几年实现LASAR高分辨3维成像的热点研究之一。但相对于传统2维SAR,受线阵稀疏分布及阵列-平台2维联动,压缩感知LASAR成像面临回波数据欠采样、多维度高阶相位误差等问题,传统SAR自聚焦算法难以适用于压缩感知LASAR 3维稀疏自聚焦成像。为克服欠采样条件下多维度高阶相位误差对LASAR成像的影响,该文提出了一种基于半正定规划的压缩感知LASAR自聚焦成像算法。首先,结合压缩感知成像理论、图像最大锐度及最小均方误差准则,构造欠采样条件下稀疏目标的相位误差估计模型;其次,利用松弛半正定规划方法估计相位误差;最后,利用迭代逼近方法提高相位误差估计精度,实现压缩感知LASAR高精度稀疏自聚焦成像。另外,通过主散射目标区域提取,仅采用主散射区域进行相位误差估计,进一步提高自聚焦算法运算效率。仿真数据和实测数据验证了该文算法的有效性。      

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。     

一种超宽带10 GHz微波光子雷达包络与相位联合运动误差估计方法

由于运动误差严重的2维空变性,对于10 GHz超宽带微波光子SAR,传统的直接从相位进行运动误差估计的方法估计精度不高。因此,该文提出一种包络与相位联合的超高分辨运动误差估计方法,能够在没有惯导信息时实现运动误差的精确估计。该方法首先在距离徙动矫正(RCMC)之前,通过对包络对齐算法(RAA)提取的包络信息采用最小二乘算法(LSA)与梯度下降算法(GDA)获得近似的3维运动误差。接着,对粗补偿与RCMC之后的数据,先消除方位相位空变,然后采用两维空变的相位误差估计方法获得剩余运动误差的精确估计。仿真和车载微波光子雷达实测数据验证了该方法的有效性。     

一种高分辨率聚束SAR运动补偿算法研究

聚束SAR模式是获得高分辨率雷达图像的一种有效的方法。由于合成孔径时间较长,载机在合成孔径时间内飞行的非平稳性造成图像严重散焦,并且高分辨率SAR的距离向信号也存在相位误差。该文提出一种新的基于回波数据的运动补偿方法对载机的位置误差、距离向相位误差以及残余包络误差进行有效的估计,得到高分辨率的聚束SAR图像,并通过实测数据验证了该文方法的有效性。     

基于方位波数域聚束模式PFA的运动补偿新方法研究

该文在对聚束模式SAR数据进行极坐标算法(PFA)形式成像的过程中,通过研究载机运动误差对散射点方位向波数表达式的影响,给出了一种基于方位波数域进行运动误差估计及相关补偿的新方法。该方法首先应用距离匹配滤波和方位dechirp实现对原始数据的2维调频率去斜处理,同时经过距离FFT和极坐标算法的操作将原来极坐标下的数据重采样到直角坐标系下的2维波数域,最后对数据进行距离和方位的分块误差估计及补偿。这种方法能很好地针对运动误差造成的方位二次及高次误差相位项进行精确补偿,同时也能处理误差相位的空变性问题,因此可以获得相对传统时域补偿方法更好的图像聚焦效果。实测数据的处理和分析,验证了该文所述方法的有效性,证明了与传统时域运动补偿方法相比的优越性。     

ADAPTIVE KURTOSIS OPTIMIZATION AUTOFOCUS ALGORITHM

This paper proposes an autofocus algorithm used for Synthetic Aperture Radar （SAR） images, called Adaptive Kurtosis Optimization Autofocus Algorithm （AKOAA）. The AKOAA can reduce the difference between initial value and real value in focusing by adaptively adjusting the initial value, therefore effectively improve the local extremum problem in the Contrast Optimization Autofocus Algorithm （COAA） and speed up the convergence velocity. The principle and realization method of AKOAA are thoroughly investigated, and experimental results using real L-band SAR data show that the focus speed of AKOAA is nearly doubled compared with that of the COAA, and the image contrast of AKOAA is improved as well.     

Chirp Scaling成像算法应用研究

首先对Chirp Scaling算法产生相位误差的原因进行了分析推导，对雷达有效作用距离、相干积累角和信号相对带宽这三个导致相位误差的因素及它们对成像质量的影响分别进行了分析，指出只有在较小的雷达作用距离以及较小的信号带宽和较小的方位向处理角的条件下，才能用Chirp Scaling算法对合成孔径雷达进行有效的成像，最后通过计算机仿真验证了结论的有效性。     

一种用于条带式SAR的自聚焦算法

本文将相位梯度法（Phase Gradient Algorithm,PGA）用于条带式合成孔径雷达（SAR）的自聚焦。根据条带SAR与聚束SAR回波信号差异并参考经典相位梯度法提出了一种适用于条带SAR的自聚焦算法SPGA。用这种新的条带SAR自聚焦算法聚焦所得SAR图像不会发生传统条带SAR下PGA常有的拼接问题:同时由于相位误差曲面的引入,对于任何场景SPGA均能达到良好的聚焦效果。     

一种基于极坐标格式算法的高分辨SAR成像自聚焦算法

针对机载聚束合成孔径雷达(SAR)惯导精度无法满足高分辨SAR成像的问题,该文提出了一种结合极坐标格式算法(PFA)的自聚焦算法,即由粗到精的混合多阶段参数化最小熵(Hybrid Multistage Parameterized Minimum Entropy, HMPME)距离单元徙动校正方法和基于图像对比度增强(Contrast Enhancement, CE)的变步长迭代相位误差校正方法。该自聚焦算法可以直接嵌入到PFA处理中,精确地补偿了惯导测量精度不足引起的越距离单元徙动(Range Cell Migration, RCM)和相位误差,且对于低对比度、低信噪比场景数据有良好的聚焦性能。最后,利用仿真实验和实测机载聚束SAR数据验证了所提算法的有效性。     

临近空间慢速运动平台SAR基于CS成像算法的运动补偿

分析了临近空间慢速运动平台合成孔径雷达（SAR）中平台运动误差对接收信号的影响,指出在成像的运动补偿处理当中,可以将距离向误差分解成空不变项和空变项,并采用一阶和二阶运动补偿的方法对两种误差项进行校正补偿。为了将测量的运动误差数据应用到高分辨成像中,本文采用了一种与Chirp Scaling（CS）相结合的运动补偿方法。最后通过对仿真数据进行分析,验证了本方法的可行性。     

一种基于脉冲压缩的机载条带SAR重叠子孔径实时成像算法

该文提出了一种基于距离向脉冲压缩体制的机载条带SAR重叠子孔径(OSA)实时成像算法,可直接应用于未采用去斜接收技术的条带机载SAR实时成像处理系统。该算法在距离向采用脉冲压缩技术、方位向采用OSA信号处理方法,能够在成像过程中完成距离徙动校正并消除空变相位误差,得到条带模式下的高分辨率图像。首先分析了条带模式SAR几何关系,然后在脉冲压缩体制下建立了回波模型并对成像流程进行了详细的数学推导,最后对运算量、存储量与成像范围进行了计算分析,对点目标数据进行了仿真,利用实时处理平台对原始数据进行了成像,验证了算法的高时效性。