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。     

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。     

基于方向图和多普勒相关系数的天基阵列SAR通道相位误差补偿方法

随着对地观测技术的发展,要求SAR系统能够同时实现高分辨率和宽测绘带,天基阵列多通道SAR结合数字波束形成(DBF)技术为解决该问题提供了很好的思路,但各个通道之间相位误差会很大程度上降低DBF的性能,常规通道误差补偿方法估计精度不足,应用场景受限。针对上述问题,该文提出一种基于方向图和多普勒相关系数的天基阵列SAR通道相位误差补偿方法,不仅利用天线方向图先验信息,还充分利用场景不同多普勒相关性信息,通过最小化天线方向图和多普勒的组合差异,实现对通道之间相位误差的估计。结合RADAR-SAT数据的仿真试验结果验证了该算法的有效性。     

基于距离谱分析的方位多通道HRWS SAR通道偏差稳健估计

在方位多通道高分辨宽测绘带合成孔径雷达(HRWS SAR)系统中,通道间幅相偏差和通道时延偏差将会导致多普勒解模糊性能下降。为了解决该问题,该文提出一种基于距离频谱分析的方位多通道HRWS SAR通道偏差稳健估计方法。该算法分为两步:第1步,通过对相邻通道回波距离频谱的干涉相位进行相位解缠绕和加权多项式拟合,从而获得通道时延偏差的稳健估计;第2步,基于空间互相关理论,根据通道间常数干涉相位同时估计基带多普勒中心和通道间相位偏差。相比于传统算法,该算法克服了相位缠绕和跳变对系数估计的影响,提高了算法稳健性,而且能同时估计基带多普勒中心和通道相位偏差。实测及仿真数据处理验证了该算法的稳健性和精确性。     

机翼共形阵列的阵元位置估计方法

研究机翼共形阵列存在共形表面变形下的阵元位置估计问题。在获取观察区域距离-多普勒图像基础上,首先采用子空间跟踪方法估计给定距离-多普勒单元数据的主特征矢量;然后利用最小二乘方法拟合不同多普勒通道主特征矢量的绝对相位特性来获得相位中心的初估计;最后结合机翼共形表面的变形模型,在采用整体最小二乘方法拟合形变参数基础上得到相位中心的最终估计结果。仿真结果表明该算法不需要辅助校正源,能获得优于十分之一波长的相位中心位置估计精度,满足高分辨率空间谱估计要求。     

两种星载高分辨宽测绘带SAR系统通道相位误差估计方法

 本文针对星载方位多通道高分辨宽测绘带(HRWS)合成孔径雷达(SAR)系统,提出了两种通道相位误差估计方法:信号子空间比较法和天线方向图法.信号子空间比较法基于信号特征向量张成的空间(即信号子空间)与真实导向矢量张成的空间相同这一特性,得到各通道间的相对相位误差,该方法适用范围广,估计精度高,对系统要求低,且运算量小.天线方向图法结合天线方向图,直接估计通道相位误差,无须特征分解,无须矩阵求逆,运算量小,主要适用于均匀分布的场景.最后利用实测地基数据验证了两种方法的有效性.     

2种多通道SAR/GMTI相位误差估计方法

针对多通道合成孔径雷达(SAR)和地面运动目标检测(GMTI)系统,提出了2种通道相位误差估计方法:a)利用杂波的信号特征向量与其导向矢量的线性关系直接进行通道误差估计;b)通过对回波数据进行方位重采样,然后利用杂波信号特征向量张成的空间(即信号子空间)与真实导向矢量张成的空间相同的原理进行误差估计。实验证明,2种方法均能有效地进行通道相位误差估计,并且方法 b)具有更高的估计精确度。     

基于循环前缀的LTE系统多普勒频偏估计算法

针对时变瑞利信道给出一种用于LTE系统中的多普勒频偏估计方法。基于OFDM符号固有的循环前缀,利用相位的变化,可以较快较准确地估计多普勒频移。另外,还提出相位估计长度概念,并得到一种减小误差的误差修正方法,使得算法估计更准确,处理复杂度更低。     

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。