秩-相位误差估计自聚焦方法的改进

本文提出了改进的秩-相位误差(IROPE)估计自聚焦算法。与ROPE算法相比,IROPE有两个优点:(1)它基于的模型更符合实际,所以具有更好的鲁棒性。(2)它对迭代过程初值的设定是近似准确的。本文通过近似分析证明,IROPE对相位误差差分的估计是最大似然(ML)估计,而相位梯度自聚焦(PGA)算法是IROPE的一个子集,即在满足一定条件时,IROPE和PGA对相位误差的估计都是线性无偏最小方差估计(LUMV)。     

基于子孔径相位误差拼接的相位梯度自聚焦算法

随着雷达技术的发展,合成孔径雷达的成像精度也得到了大幅提升,与之相匹配的,也需要能更精确地进行运动补偿的算法.由于惯导精度无法满足需求,如果仅使用惯导数据对运动误差进行补偿,补偿的结果中含有残余的距离单元徙动,这会损失图像的精度.本文首先分析了残余的距离单元徙动对快速分解后向投影成像算法和相位梯度自聚焦算法的影响,再将...     

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.     

基于多通道自聚焦校正SAR图像空变误差研究

针对相位梯度自聚焦(PGA)在无特显点的场景下应用效果不明显和最小熵及最大对比度自聚焦方法运算量过大的特点,提出一种新的校正空变误差自聚焦方法,利用相位误差局部非空变的特点,对距离向各个子块数据进行非空变相位误差进行估计。根据载机平台的运动特点及已估计出的各个子块的相位误差,计算出载机平台在垂直航向上的斜距误差。利用已估算出的斜距误差对整个距离向进行相位误差拟合,从而获得距离向的空变相位误差曲线。最终获得了较好的成像效果,并通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

一种经改进的提高自聚焦精度的SAC算法

位移和相关算法是一种自聚集算法，在同样的估计精度下，ＳＡＣ算法比其它算法的计算最至少要少一个数量组。但是，如果场景不均匀或存在强点，传统的ＳＡＣ算法精度会下降。     

一种应用于条带SAR的改进PGA算法

相位梯度自聚焦（PGA）算法被广泛应用于SAR成像过程中，具有很好的聚焦性和稳健性。文中在对聚束SAR中的标准PGA算法进行分析的基础上，根据聚束SAR与条带SAR回波信号的不同特点，提出了适用于条带SAR的PGA算法。该算法通过选取更为合适的特显点目标及以特显点位置作为分段的依据，在条带SAR的仿真和实际成像过程中取得了良好的聚焦效果，并且具有较快的收敛速度。     

基于时频分布的SAR相位误差估计方法

提出了一种新的基于时频分布的相位误差估计方法。相位误差的存在严重影响着合成孔径雷达(SAR)成像的质量,综合利用信号的不同时频分布的互补优势,获取具有强健于噪声且具有较高时频分辨率的时频分布图,在此基础上,利用曲线拟合获得瞬时频率进而获得相位误差的较高精度估计。实验结果表明,该方法简单易行,且具有较好的相位误差估计效果。     

利用对比度最大化实现SAP图像自聚焦

以对比度作为衡量图像聚焦程度的标准，研究了一种新颖的SAR图像自聚焦算法。该方法从图像域出发，通过在距离压缩相位历史域引入相位误差模型，从而改变聚上至图像对比度最大，完成相位误差的校正。对比度最大化算法的突出优点是无须在图像域分离出强点目标，因而特别适用于无任何明显特征的图像。仿真及实测数据处理结果证明了该方法的可行性。     

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。     

星载合成孔径雷达二维闪烁相位误差校正方法研究

分析了电离层闪烁效应对低频段星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)方位向分辨率的影响, 并基于二维相位屏方法生成了距离向空变的闪烁相位误差.传统的相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus, PGA)方法难以适用于二维空变相位误差校正, 而本文基于闪烁相位误差在距离向具有连续性的特点, 在一定规则基础上将整幅图像划分为若干个子孔径, 对每个子孔径图像利用PGA方法进行相位误差估计, 再将得到的各子孔径相位误差进行插值运算, 从而得到整幅图像的闪烁相位误差.仿真结果表明:相比于传统PGA方法, 子孔径PGA方法可以有效解决二维空变闪烁相位误差对图像方位向分辨率的影响, 校正后的图像得到很好的恢复, 方位向分辨率明显提高.     

基于PWE-PGA算法的条带SAR载机航迹估计

相位梯度自聚焦(PGA)算法是一种高效的自聚焦算法，然而距离向窄波束的假设条件，使其对某些工作体制参数的雷达系统并不适用。加权相位梯度自聚焦(PWE—PGA)算法考虑了距离变化对相位误差的影响，扩展了PGA算法的应用范围。文中对此算法进行了深入研究，提出了一种利用PWE-PGA算法进行条带SAR载机航迹估计的方法，并对影响估计精度的因素进行了深入的分析。     

一种适用于机载SAR的改进PACE自聚焦算法

PACE算法是一种新的非模型的高性能SAR图像自聚焦算法,可以有效提取SAR图像中高频相位误差。由于PACE算法直接以图像相位误差校正值系列为待估计参量,计算量巨大,该文从提高PACE算法的执行效率的角度出发,提出了一种插值PACE算法(IPACE)。IPACE算法以图像对比度函数为目标函数,以待估计的相位校正矢量中的若干个相位校正值为自变量,通过拟牛顿算法迭代获得它们的最优估计,然后通过插值获得整个相位误差校正矢量的最优估计值。IPACE算法可以有效地减少待估计变量的个数,提高算法的执行效率,同时几乎不降低算法的聚焦性能。实际相位误差未知的超宽带SAR回波数据的聚焦结果表明了该算法能显著改善图像的质量,是一种鲁棒性良好的图像自聚焦算法。     

一种适用于机载/固定站构型 BiSAR 成像的改进相位梯度自聚焦方法

在机载/固定站构型双站合成孔径雷达(Airborne/Stationary Bistatic Synthetic Aperture Radar, A/S-BiSAR)成像中,回波信号方位不变性的假设不再成立;完成距离徙动校正和距离压缩之后,同一距离单元处信号的多普勒调频率具有沿方位向变化的特性.该信号特性导致了传统的相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus, PGA)方法对相位误差的估计精度显著下降.针对该问题,该文提出了一种改进 PGA 方法.与传统 PGA 方法相比,该方法通过增加对样本信号的剩余二次相位补偿,有效减小了变化的多普勒调频率对相位误差估计的影响,从而提高了对相位误差的提取精度;此外,该方法考虑了对距离空变相位误差的估计和补偿,使之适用于宽测绘带条件下的 A/S-BiSAR 成像.实测数据的处理和分析验证了该文方法的有效性.     

机载UWB SAR图像中残余相位误差的补偿算法

已经初步聚焦的超宽带合成孔径雷达图像需要补偿残余的相位误差,才能进一步提高图像的聚焦性能。首先建立了适合机栽UWBSAR成像几何的相位误差模型,并分析了其特点;然后针对模型特点,对条带式相位梯度自聚焦算法作出改进,同时提出一种基于空不变因子估计的加权相位梯度自聚焦算法。最后,由一段实测UWBSAR图像补偿结果检验了算法的可行性。     

一种基于RELAX的SAR自聚焦算法

该文提出了一种基于RELAX的自聚焦算法。根据多个特显点和杂波同时存在的模型,该算法交替迭代地进行相位校正和散射点参数估计,在精确估计出散射点子回波参数的同时估计出自聚焦所需的相位误差。由于该算法未对杂波和噪声模型作任何假设,可应用于绝大多数成像场景,同时该算法可用于估计任何类型的相位误差,因此是一种稳健的自聚焦算法。实际数据处理结果表明该方法是有效的。     

一种通用的SAR/ISAR自聚焦方法

首先介绍了我们最近提出的一种ISAR自聚焦新方法AUTOCLEAN(AUTOfocus viaCLEAN),然后对其中的特征提取算法进行了深入研究。研究结果表明,用CLEAN作为特征提取算法是合适的。AUTOCLEAN不仅是一种稳健的ISAR自聚焦方法,而且还可以推广应用到聚束SAR、曲线SAR和机载双天线干涉SAR中的自聚焦处理。     

可结合CSAR时域成像处理的改进PGA方法

以后向投影算法（Back Projection, BP）为代表的时域类成像算法能够适用于复杂轨迹下的雷达图像重建,且具有精确成像能力。然而,这类算法的成像过程往往不满足结合传统自聚焦算法的条件,从而限制了其对实测数据的成像性能。针对这个问题,本文提出了一种可结合圆周合成孔径雷达（Circular Synthetic Aperture Radar, CSAR）时域成像处理的改进相位梯度自聚焦算法（Phase Gradient Autofocus, PGA）。首先,基于CSAR的成像几何,推导了运动误差形式;在此基础上建立了运动误差条件下的BP成像处理信号模型;接下来,提出了可结合CSAR时域成像处理的改进PGA算法,并给出了详细的处理流程;最后,利用实测数据成像处理结果证明了理论分析的正确性和所提算法的有效性。      

一种改进的基于干涉相位的基线估计方法

该文研究了基于干涉相位的基线估计方法,对原有基于干涉相位傅里叶变换的算法从4个方面进行了改进。提出了精确计算干涉相位瞬时频率的方法;指出了干涉相位样本区域分布原则,能够有效改善采用最小二乘拟合方法时方程的病态性;提出了能够有效剔除干涉相位噪声较大及地形变化剧烈区域对估计精度影响的定量化样本区域选取准则;通过计算差分干涉相位迭代求解优化估计精度。利用改进算法对双天线干涉和重轨干涉数据进行了基线估计,结果表明该文算法相比原有算法鲁棒性和精度都大大提高,适合机载重轨干涉SAR的基线估计。     

合成孔径雷达多孔径相位差分自聚焦算法

相位差分（PD）自聚焦算法是把处理孔径分为互不重叠的相等的子孔径,通过子孔径数据相位差函数的傅里叶变换来获得相位误差系数的估算,所能估计的相位误差的最高阶数由子孔径的数目决定,其一般做法是把处理孔径分成相等的两个子孔径,来获得二次相位误差系数的估值,并建立修正矢量补偿二次相位误差。通过将信号方位孔径分解到两上以上的子孔径,可以获得高阶（阶数大于二）相位误差系数的估值,故称之为多孔径相位差分聚焦算法。本文对多孔径相位差分自聚焦算法的原理进行了详细的阐述,最后用仿的相位误差验证了算法效果。