星载SAR斜视模式运动目标方位多通道信号重建方法

在星载方位多通道SAR斜视模式下,方位斜视角度和运动目标的速度分别导致回波多普勒频谱发生2次混叠和通道失衡,影响运动目标方位多通道信号重建.针对该问题,该文提出一种适用于多通道斜视模式下的运动目标的重建方法.首先通过方位向去斜预处理消除了斜视导致的2次多普勒混叠,然后通过修正的多通道重建矩阵来解决目标速度导致的通道失衡.此外,该文还研究了通道冗余情况下的杂波抑制能力,分析了估计速度误差带来的残余相位误差,给出了一种星载方位多通道SAR斜视模式下的运动目标速度快速估计搜索方法.最后,通过点目标仿真验证了方法的有效性.     

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。      

一种基于误差反向传播优化的多通道SAR相位误差估计方法

方位向多通道合成孔径雷达(SAR)可实现高分辨率宽测绘带成像,准确估计通道间相位误差是保障成像质量的关键。该文提出了基于误差反向传播训练优化的通道相位误差估计方法,该方法根据多通道SAR回波生成的物理过程,构建含有通道间相位误差待估计参数的观测矩阵,通过初始化的通道误差和初始化的目标散射系数参数生成初始化的SAR回波,并计算该回波与多通道SAR实测回波之间的误差,通过深度学习中常用的误差反向传播的方法,不断训练优化上述参数,最终获得通道间相位误差的估计值,同时也得到了对稀疏目标散射系数的估计。该方法基于误差反向传播方法,并将该方法与通道误差的形成原理相结合,在稀疏假设下同时完成了相位估计和成像,为多通道SAR误差估计提供了一种全新的思路。多通道SAR仿真数据验证了该文算法的有效性。      

机载多通道SAR运动目标方位向速度和法向速度联合估计算法

对运动目标进行SAR成像时,参数估计是必不可少的。现有算法主要针对运动目标的径向速度和方位向速度进行估计,而对3维运动目标的法向速度无法估计。该文利用L型基线的机载多通道SAR系统,提出一种方位向速度和法向速度的联合估计算法。该算法在距离-多普勒域提取运动目标信号,并利用多幅SAR图像之间的相位差进行方位向速度和法向速度的联合估计。该算法不依赖图像配准,不需要解多普勒模糊,因此具有较高的估计精度和鲁棒性,有较强的实际意义和应用价值。

     

基于多普勒谱优化的HRWS SAR系统通道相位偏差估计算法

方位多通道SAR系统通过抑制多普勒模糊,能够实现高分辨率和宽测绘带(HRWS)对地观测。针对通道间幅相偏差会导致成像结果中出现目标模糊分量的问题,该文提出一种通道相位偏差估计算法。该算法利用通道间相位偏差会造成多通道重构方位谱在主瓣内展宽的特性,通过优化多谱勒谱能够实现通道相位偏差的有效估计。该算法在通道相位偏差估计前不需要进行多普勒中心估计,减小了由多普勒中心估计不准引入的误差,并且在低信噪比的情况下仍然具有良好的估计性能。基于仿真数据和实测数据的实验验证了该文算法的有效性。     

一种星载多通道高分辨率宽测绘带SAR系统通道相位偏差估计新方法

方位多通道合成孔径雷达(SAR)可有效地抑制多普勒模糊以实现高分辨率宽测绘带(High-Resolution Wide-Swath HRWS)成像。通道间幅相误差将影响多普勒模糊抑制性能。基于星载SAR系统回波特性雷达回波在多普勒带宽外的能量通常远小于多普勒带宽内能量,该文提出一种多通道HRWS SAR系统通道间相位偏差估计新方法。该方法假定多普勒带宽外的信号近似为零,将单星多通道HRWS SAR系统相位偏差估计问题转换为恒模二次规划问题,然后利用经典二次规划问题求解方法特征值松弛法(Eigen-Value Relaxation, EVR)及半正定松弛法(Semi-Definite Relaxation, SDR)求解该问题,获取HRWS SAR系统通道间的相位偏差估计值。理论分析结果表明,该文算法可视为一种自适应加权最小二乘相位偏差估计算法。多通道SAR仿真实验结果验证了该文算法的有效性。     

一种单星方位多通道高分辨率宽测绘带SAR系统通道相位偏差时域估计新方法

方位多通道合成孔径雷达(SAR)可有效抑制多普勒模糊以实现高分辨率宽测绘带(High-Resolution Wide-Swath, HRWS)成像。通道间的幅相误差以及位置测量误差都将影响多普勒模糊抑制性能。通过分析单星方位多通道SAR系统的通道相位误差特性,该文提出一种基于回波数据的通道相位误差时域估计方法。该方法首先利用相邻通道间的回波数据进行干涉处理,其干涉相位包含回波多普勒中心信息以及相邻通道间的相位偏差信息。然后利用循环相消方法消除通道间相位偏差的影响,提取出原始回波的多普勒中心。最后,通过对去除多普勒中心分量后的通道间干涉相位进行积分,即可得到各通道相对于参考通道的相位误差。该文方法不仅可以有效地估计通道间的相对相位偏差,还可对原始回波的多普勒中心进行有效地估计。仿真实验验证了该文算法的有效性。     

改进的机载斜视SAR方位大孔径方法

由于机载SAR平台受气流颠簸的影响严重,处理机载SAR实测数据时需要采用方位大孔径方法来减小运动参数的变化。然而,当使用传统方位大孔径方法处理斜视SAR实测数据时会引起方位时域混叠现象,并最终影响成像质量。为了解决这个问题,本文首先建立了机载斜视SAR瞬时多普勒模型;在此基础上研究了子孔径方位频谱拓展及方位时域混叠现象,推导出子孔径单边拓展点数的计算公式;然后提出了改进的机载斜视SAR方位大孔径方法,避免了方位时域混叠现象的发生;最后,通过仿真和实测数据实验验证了所提算法的正确性。      

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。

     

一种基于谱分析与改进方位非线性变标的大斜视聚束成像算法

针对大斜视聚束SAR成像中方位频谱混叠,且距离向与方位向严重耦合的问题,该文提出一种利用谱分析(SPECtral ANalysis, SPECAN)解方位频谱混叠、距离向采用调频变标(Chirp Scaling, CS)、方位向采用改进非线性变标(Extended Non-linear Chirp Scaling, ENCS)的大斜视聚束成像算法,首先将回波信号走动校正,然后利用SPECAN消除方位频谱混叠。进行距离徙动校正(Range Cell Migration Correction, RCMC)之后,利用CS消除距离弯曲的空变性,方位向采用ENCS补偿沿方位向变化的多普勒调频率,从而有效地提高了方位向的聚焦深度。仿真结果和分析表明,该方法能够在较大斜视角的聚束SAR模式下得到聚焦良好的高分辨率场景。     

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。     

Novel approach based on deramping technique for squinted sliding spotlight SAR imaging

This paper investigates a novel approach based on the deramping technique for squinted sliding spotlight Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging to resolve the azimuth spectrum aliasing problem. First of all, the properties of the azimuth spectrum and the squint angle impacts on the azimuth spectrum aliasing problem are analyzed. Based on the analysis result, an operation of filtering is added to the azimuth preprocessing step of traditional Two-Step Focusing Approach (TSPA) to resolve the azimuth folding problem and remove the influence of the squint angle on the azimuth spectrum aliasing problem. Then, a modified Range Migration Algorithm (RMA) is performed to obtain the precise focused image. Furthermore, the focused SAR image folding problem of traditional TSPA is illuminated in this paper. An azimuth post-processing step is proposed to unfold the aliased SAR image. Simulation experiment results prove that the proposed approach can solve the spectrum aliasing problem and process squinted sliding spotlight data efficiently.     

基于方位空变斜距模型的大斜视机动平台波数域SAR成像算法

由于加速度的存在,非线性轨迹的大斜视机动平台的SAR成像是一个亟待研究的问题。传统的斜距模型一般没有考虑加速度带来的点目标方位空变,在加速度存在的情况下难以获得良好的聚焦效果。为了解决加速度带来的影响,该文提出一种带加速度的非线性轨迹的方位空变模型,在此基础上提出一种大斜视波数域成像算法,通过空变滤波函数去除加速度带来的方位调频率变化和多普勒中心空变。 最后通过误差分析证明了所提方位空变模型的有效性,并通过仿真对比实验结果证明了所提成像算法的有效性。     

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。      

一种基于SAR稀疏采样数据的动目标运动参数估计方法

该文针对地面动目标运动参数估计问题进行研究,提出一种利用单天线合成孔径雷达(SAR)稀疏采样数据的动目标2维速度估计方法。首先以目标2维速度为参数构建一个等效参数化模型将动目标回波数据转化为小斜视回波数据,然后利用改进的迭代阈值算法实现不同参数条件下的动目标2维成像,最后以成像结果的图像熵值为优化准则对初始模型参数进行搜索,从而获得准确的动目标运动参数。该方法以稀疏采样数据为输入,可以减少所需数据量,并且能够有效避免多普勒模糊问题,在较低信杂比条件下仍然能够准确估计出目标运动参数。仿真实验结果验证了所提动目标参数估计方法的有效性。     

俯冲段大斜视SAR子孔径成像二维空变校正方法

俯冲合成孔径雷达(SAR)常采用大斜视子孔径成像来满足平台机动性和处理实时性;而大斜视模式下距离方位的严重耦合、斜视角沿距离向的空变及3维速度和加速度的存在会导致距离包络和方位相位的2维空变,严重影响成像质量。针对这些问题,该文提出一种新的两级频域滤波算法,在预处理后,首先引入第1级频域滤波因子以校正距离包络沿方位位置的空变以实现距离徙动统一校正,然后采用第2级频域滤波校正方位多普勒参数的空变实现方位相位统一聚焦。仿真实验验证了该算法的有效性。     

机载高波段SAR大斜视角大场景成像算法研究

该文基于合成孔径雷达(SAR)斜视成像模式,分析了机载成像处理中斜距展开和二维解耦合近似相位误差与波长、斜视角、分辨率和测绘带宽度等参数的关系,证明二阶近似可满足常规高波段SAR大斜视角成像要求,但改进RD算法的聚集深度问题限制了成像方位孔径,常规CS算法未考虑二次距离压缩(SRC)的空变性,其大场景成像效果均不佳,只有NCS算法考虑了SRC随距离的线性变化,大场景高波段SAR成像聚焦性能最优。对毫米波SAR点目标成像的计算机仿真结果证明了上述分析结果。     

一种基于散焦偏移差的全带宽机载SAR动目标检测方法

该文分析了斜视下的动目标特性,在深入研究目标偏移量与多普勒参数间相互关系的基础上,提出了一种基于散焦偏移差的全带宽单通道机载合成孔径雷达动目标检测方法,该方法利用动/静目标存在多普勒中心频率差时,调频率偏差会引起动/静目标产生不同偏移量的特点,分离动/静目标.与传统的单通道检测方法相比,该方法具有更强的动目标检测能力、不受斜视角限制的特点.     

基于IAA的多通道SAR系统目标测速新方法

研究了多通道合成孔径雷达地面动目标检测(Synthetic Aperture Radar and Ground Moving Target Indication, SAR-GMTI)系统的目标参数估计问题,提出了一种非参的基于迭代自适应方法的速度估计算法(Iterative Adaptive Approach based Velocity Estimation, IAA-VE)．该算法的核心思想是将SAR系统的参数估计问题转化为阵列处理中的幅相估计问题．具体而言,构建一个目标径向速度的阵列流形,通过递归方法求解一个加权最小二乘的代价函数,实现对目标信号的复幅度和径向速度的精确估计．仿真结果表明：IAA-VE算法能够精确高效地估计目标径向速度．另外,实验表明IAA-VE的性能优于已有的一系列参数估计方法．