基于联合特征空间投影的SAR图像域杂波抑制

杂波抑制是实现地面慢速目标检测(GMTI,Ground Moving Target Indication)的前提条件.本文研究基于高分辨合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)图像在杂波起伏时地面动目标检测问题.利用沿航迹(along-track)多幅SAR图像的相关性,提出一种基于广义特征分解的联合噪声子空间投影杂波相消算法.理论分析和仿真结果表明该算法在一定程度上能够有效抑制杂波内部起伏,并且对SAR图像配准误差具有稳健性.     

基于CSI-MD的地面动目标聚焦成像技术

对于合成孔径雷达(SAR)图像,地面静止场景中同时存在运动目标;由于其运动参数未知,动目标在SAR图像上呈现方位向偏移和散焦;而在高分辨条件下,运动目标更可能会存在跨距离单元徙动现象,从而影响运动目标的聚焦成像。文中结合多通道合成孔径雷达-地面动目标显示技术,提出了基于杂波抑制干涉(CSI)和子视图相关法(MD)的动目标聚焦成像技术。该方法结合多通道SAR图像信息,在CSI抑制杂波后进行动目标检测,根据动目标散焦范围挑出包含动目标的区域;然后,用MD算法估计动目标所在距离单元的方位调频率,重新设计方位匹配滤波函数,对该区域内散焦的运动目标聚焦成像。仿真数据和实测数据的处理结果均证明了该方法能较好地实现动目标的聚焦成像。     

充分利用SAR图像中动静目标信息检测动目标

本文结合遗传算法,研究同时利用SAR(Synthetic Aperture Radar)图像中动静目标信息检测动目标的高效算法,进一步揭示单通道SAR/GMTI的潜力.单通道SAR图像中包含着动目标和静止背景信息,在SAR图像方位向信号中,以对称搜索二次相位和对称带通滤波(通带针对动目标频谱)所得两图像模差的绝对值检测动目标,既利用其中的静止背景信息抑制杂波,又利用其中的动目标信息聚焦动目标能量,能获得更好的动目标检测性能.     

基于改进FRACTA算法的多通道SAR动目标检测技术

该文针对实际非均匀杂波环境对多通道SAR/GMTI动目标检测性能的影响,提出了一种改进型FRACTA算法。该算法将STAP中的FRACTA算法引入多通道SAR系统中,并进行改进,提高了其在多通道SAR系统中的检测性能和运算速度。实测数据处理结果表明,与传统的检测方案相比,该文算法能够在非均匀环境中明显地提高检测性能,是一种非均匀环境中鲁棒的多通道SAR动目标检测算法。     

多通道高分辨率宽测绘带SAR系统杂波抑制技术研究

对于多通道高分辨率宽测绘带合成孔径雷达(HRWS SAR),为了实现高分辨宽覆盖测绘能力,每个子孔径的回波信号均存在多普勒模糊,因此现有的杂波抑制方法不能有效的抑制杂波。针对这一问题,该文提出一种新的杂波抑制方法,并给出了对应的双门限CFAR检测方案。首先,借鉴数字波束形成(DBF)解多普勒模糊的思想,提出将自适应DBF技术应用于杂波抑制。然后,分析其存在的问题,并给出改进方案。改进方案可以降低杂波抑制所需要的自由度(DOFs),解决运算量与估计精度之间的矛盾问题。最后,仿真结果验证了该文方法的有效性。     

单脉冲SAR地面动目标检测技术初探

合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨成像雷达,但对运动目标的成像经常会出现模糊和方位向偏移.本文对文献[1]提到的利用单脉冲SAR实现地面动目标检测(GMTI)技术进行简单的介绍,该方法利用单脉冲系统接收的和/差通道的聚焦数据对成像场景中的动目标进行检测,并且进行方位向偏移校正,以及准确测得各个动目标的径向速度分量.     

一种基于DPCA的星载SAR/GMTI实现方法

星载SAR的轨道运动和受地球自转、地球曲率等因素影响,以及卫星平台快速运动造成的地杂波谱展宽甚至占据整个方位谱,这些都使得星载SAR/GMTI的处理方法较机载SAR/GMTI更为复杂.为了有效检测运动目标,必须对地杂波进行抑制.偏置天线相位中心（DPCA）是一种有效的地杂波抑制技术.文中在星载SAR三孔径天线回波信号多普勒特性分析的基础上,结合Raney,R K给出的多普勒参数表达式,推导了一种基于DPCA的星载SAR动目标检测、径向速度分量估计以及目标定位的方法.最后,通过星载SAR/GMTI计算机仿真进行了验证.     

一种适用于双通道星载SAR的动目标检测技术

实用的星载SAR/GMTI系统仍处于研制阶段,从工程实现的角度研制一发双收的星载SAR/GMTI处理系统是可行的,仿真结果表明这种体制能够有效抑制地杂波,增强信杂比,从而检测出被地杂波淹没的慢动目标信号,并进行动目标参数估计.运用论文给出的原理和检测方法对机载SAR/GMTI战场侦察雷达试验系统录取的动目标数据进行了实际验证,获得了多帧连续可靠的真实动目标轨迹.     

基于改进MNE算法的动目标检测技术

在多通道SAR/GMTI系统中,对各通道回波数据分别成像后采用最小范数特征相消法(MNE)进行二维自适应处理,可以有效地宾现杂波和干扰的抑制,提高动目标检测性能,但算法运算量较大,不利于实时处理.首先对MNE基本原理进行分析,在此基础上,将近似投影子空间跟踪(PAST)技术引入到MNE中,提出了一种基于PAST的MNE算法用于多通道SAR动目标检测.与常规的MNE算法相比,新算法抑制杂波性能相当,但运算量有所降低,最后利用实测数据验证了该算法的有效性和优越性.     

基于压缩感知的双通道SAR地面运动目标检测方法研究

针对目前双通道SAR地面运动目标检测(GMTI)方法采样数据量过大的问题,该文提出一种基于压缩感知的双通道SAR运动目标检测方法。该方法首先沿方位向进行随机稀疏采样得到双通道原始回波数据,然后通过匹配滤波方法实现距离向聚焦,并利用压缩感知技术实现方位聚焦,最后运用传统相位中心偏置天线(DPCA)技术进行杂波抑制。通过公式推导从理论上分析了该算法利用双通道方位稀疏采样数据实现杂波抑制的可行性,同时详细分析了运动参数对目标成像的影响。仿真与实测数据实验表明该算法在方位向欠采样情况下仍具有良好的杂波抑制性能。     

基于特征分解的方位向多通道SAR相位失配校正方法

作为实现高分辨率宽幅成像的重要技术手段之一,方位多通道合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)近年来得到了广泛的研究与发展。在进行多通道数据重建之前,通道之间的传输特性必须校正一致,以避免图像中出现严重的虚假目标。在多通道SAR数据处理中,精确的基带多普勒中心估计对系统的通道失配校正和高分辨率成像具有非常重要的意义。但是单一通道数据的多普勒频谱混叠制约了传统基带多普勒中心估计算法在方位多通道SAR系统中的应用。基于特征分解处理,该文提出一种新的基带多普勒中心估计方法。该方法在推导过程中考虑了波束指向存在斜视的影响,能够实现方位多通道SAR系统基带多普勒中心和通道间相位误差的鲁棒估计。仿真实验和C波段方位向四通道机载SAR实验数据处理分析验证了算法的有效性。      

多模式斜视多通道SAR成像方法

方位多通道技术是当前合成孔径雷达（SAR）系统主流的高分宽幅实现方式。而将方位多通道技术与斜视波束扫描（聚束、滑动聚束、TOPS）工作模式相结合可以实现灵活的更高分辨率或者更宽幅宽的遥感观测。然而由于斜视以及波束扫描会使得回波信号的多普勒带宽远大于通道数与脉冲重复频率（PRF）的乘积,使得传统的多通道成像方法失效。为了解决上述问题,本文提出一种基于方位去斜加方位重采样的多模式斜视多通道SAR成像方法,该方法通过对各个通道信号分别进行方位去斜以及对去斜、线性距离走动校正（LRWC）后的信号进行方位重采样来解决方位时变的问题,使得传统的多通道成像方法可以使用。理论分析与实验结果均验证了该方法可以处理多模式的斜视多通道SAR数据,并且得到聚焦良好的图像。     

多通道SAR近岸水面区域模糊杂波抑制方法

在方位多通道合成孔径雷达(SAR)体制下,针对近岸水面区域出现的强模糊地杂波抑制问题,该文分析推导了模糊杂波的多通道导向矢量,建立了近岸水面区域的SAR图像域多通道信号模型。以推导的导向矢量和建立的模型为依据,提出了适合近岸水面区域的模糊杂波抑制方法,分析了方位多通道空域采样带来的空域模糊对模糊杂波的影响,在此基础上,对该类背景下的动目标检测性能进行了仿真分析。仿真实验验证了该算法的有效性。     

星载多通道高分辨率宽测绘带SAR系统运动目标检测方法

该文针对星载多通道高分辨率宽测绘带合成孔径雷达系统,提出一种新的运动目标检测方法。该方法首先利用波束形成方法进行杂波抑制,然后对运动目标的斜距历程进行拟合得到运动目标的运动方向。接着对杂波抑制后的数据进行聚焦处理,得到模糊的运动目标图像,并利用恒虚警检测技术检测得到所有的模糊运动目标。最后根据模糊图像的空间关系和估计出的运动方向检测出真实目标。星载仿真数据验证了该方法的有效性。     

基于Relax算法的星载高分宽幅成像方法研究

现代星载合成孔径雷达(SAR)系统要求同时具备高分辨率和宽测绘带的能力,而传统单通道星载SAR系统在分辨率和测绘带两个重要指标之间存在固有矛盾,因此方位向多通道的方法被提出并用于解决上述问题。该文在分析方位向多通道回波模型的基础上,结合Relax算法的特点,提出了一种基于Relax算法的星载SAR高分宽幅(HRWS)成像方法,并给出了新方法的详细迭代流程。通过点目标回波仿真,并与传统的方位向多通道HRWS重建方法进行对比,验证了新方法的可靠性和有效性。     

一种基于广域高分SAR/GMTI系统的高精度径向速度估计方法

方位向多通道广域高分合成孔径雷达运动目标指示（SAR/GMTI）系统的各通道回波存在多普勒模糊,参数估计时会出现严重的速度模糊。针对这一问题,本文提出了一种高精度无模糊径向速度估计方法。首先利用动目标Chirp傅里叶变换（CFT）后的空时谱在空间维度上无模糊的特点,在空域自适应滤波时避免了动目标模糊分量的影响,降低了算法所需通道数目;然后分别使用谱估计和Radon变换的方法估计基带径向速度和模糊数,最终得到高精度无模糊的径向速度。仿真结果验证了当待检测距离单元内存在多个运动目标时该方法的有效性。      

基于分布式压缩感知的高分宽幅SAR动目标成像技术

高分宽幅SAR动目标成像对目标跟踪具有重要的意义,常规天基多通道SAR技术要实现高分宽幅动目标成像需要通道数量巨大,系统复杂度过高,而且图像在方位向存在成对回波,形成虚警。针对上述问题,该文提出了一种基于分布式压缩感知的高分宽幅SAR动目标成像技术,在通道数量较大时,通道数量相比常规高分宽幅动目标成像构型通道数量约降低1倍,利用动目标稀疏特性和杂波背景非稀疏特性构建分布式压缩感知观测模型,采用先方位1维分布式压缩感知重建再距离方位2维分布式压缩感知重建,实现杂波背景和稀疏动目标的重建,并抑制多通道SAR动目标成像中的成对回波。结合RADAR-SAT数据的仿真试验结果验证了该技术的有效性。      

基于自适应滤波的DPC-MAB SAR方位向信号重建

偏置相位中心方位多波束(DPC-MAB)SAR系统利用方位向多个子孔径同时接收回波,在PRF较低时根据多波束回波的相关性对其进行联合处理,实现方位向信号的重构,从而在保证高方位分辨率的同时增加测绘带宽。该文针对DPC-MAB SAR系统研究了基于波束形成理论的多普勒解模糊方法。传统非自适应的波束形成算法敏感于通道幅相误差以及各类噪声,而基于Capon算法的自适应最小方差无畸变(MVDR)最优波束形成器在多个模糊分量相关性较强时性能大大衰减,针对以往方法的局限性与不足之处,该文提出了一种改进的最小输出能量(MOE)波束形成算法,该算法首先利用多通道回波数据自适应的估计统计自相关矩阵,根据子空间投影理论对理想导向矢量进行修正,然后利用多重约束条件有效抑制相关模糊分量,解模糊性能明显提升。仿真实验和实测数据处理均验证了其有效性。     

高分宽幅SAR系统下的方位多通道运动目标成像算法研究

在方位多通道SAR系统中,由于运动目标的回波特性和静止目标的不同,传统的重构滤波器组方法对运动目标的重建是无效的。该文提出一种方位多通道SAR运动目标信号重构方法。该方法首先分析了方位多通道SAR系统中运动目标回波特性,并与静止目标回波形式进行对比,给出了传统重构方法失效的主要原因;通过引入运动目标的径向速度参数,有效实现了匀速运动目标的频谱重构,较好地抑制了方位多通道SAR系统中匀速运动目标的方位模糊。星载仿真实验结果验证了该重构方法的有效性。