MGC数据处理与更新方法研究及实现

星载SAR MGC数据处理与更新是提高SAR图像质量和可视化效果的重要技术手段之一,研究MGC数据处理与更新方法对进一步提高我国星载雷达定量化水平具有重要的理论意义和实际应用价值。通过对SAR原始回波数据统计特性的分析,研究了不同量化压缩方式下的饱和校正策略,实现了数据的饱和校正和MGC更新。同时设计并开发了一个实用的MGC数据处理与更新软件,为卫星侦照MGC的设置提供可靠依据。通过实际数据的充分测试和验证,表明方法和软件均具有很好的实用价值。     

组合Edgeworth逼近和交叉熵的SAR变化检测

星载SAR具有比较固定的重访周期,适合对地物进行动态监视,而变化检测是监视的关键技术。该文采用Edgeworth展开方法来逼近各种场景下的SAR图像统计分布模型,并引入信息论中的交叉熵作为两种分布差异的衡量因子,从而计算两个时相SAR图像之间的变化差异程度,以分布差异图像进行分割实现变化区域的提取。此外通过引入积分图像的思想,大大提高了计算分布差异指数的效率。最后采用实际的星载SAR图像进行变化检测实验,说明了方法的可行性。     

SAR原始数据两种量化压缩方式的性能评估

原始数据压缩是高分辨率SAR需要着重考虑的环节.该文针对目前星载SAR比较常用的4 bit量化和8:3 bit BAQ两种量化压缩方式,在不同输入功率下对量化信噪比、功率保真能力和目视图像效果这几个方面进行了深入的分析和评估.分析得出,综合各项性能后4 bit和8:3 bit BAQ的最佳输入功率范围分别为26.1 dB~34.9 dB和23.5 dB~36.5 dB,这为星载SAR实际运行中MGC值的设置提供了依据.     

基于卫星参数预测的星载SAR图像定位方法研究

该文提出了一种基于卫星参数预测的无(少)地面控制点的星载SAR图像的定位方法。该方法利用待校正影像相邻景的成像参数,同时建立预测模型,内插或外推待校正SAR图像的成像参数,从而通过SAR共线方程模型实现无(少)地面控制点的星载SAR图像的定位。文中利用RADARSAT影像进行实验,取得了6～7个像元校正精度。     

原始数据压缩对星载SAR/GMTI系统测速影响研究

星载SAR原始数据压缩是目前解决星载SAR实时获取的海量数据与星上有限数传带宽的有效手段。压缩比越大,数据率越低,但较大的量化误差将影响SAR-GMTI的测速精度;压缩比越低,数据压缩对测速精度影响越小,但数据率越高。因此,数据压缩比的选择需要在数据率与测速精度之间取得折中。该文建立了星载SAR/GMTI系统回波信号仿真模型,仿真了星载SAR-GMTI原始数据,针对相位中心偏置天线(DPCA)与沿迹干涉(ATI) 两种有重要工程应用潜力的方法,详细分析了分块自适应量化 (BAQ) 算法对测速精度的影响。该文的研究结果将为星载SAR/GMTI系统的压缩比选择提供重要的理论依据。     

从SAR子孔径序列图像中提取海洋动态特征的改进相位相关法(英文)

动态特征是海洋信息中的重要方面。但是在通常的SAR图像处理中动态信息往往会被丢失,因为这些方法大多把SAR图像看成是观测区域的瞬时状态。实际上,我们可以从SAR子孔径序列图像中获取动态信息,因为我们知道SAR不同方位向孔径对应不同的成像瞬间。从序列图像中获取动态信息的一个关键步骤就是图像匹配。但是SAR子孔径图像的强噪声特性使得传统的图像匹配算法难以奏效。该文中,为了应对SAR子孔径图像中的噪声问题,我们提出了一种改进的相位相关法。仿真实验表明改进的算法在多数情况下都可以达到0.15像素以上的精度以及很好的噪声鲁棒性。分析表明,该方法可以适用于从中等分辨的机载SAR图像和高分辨的星载SAR图像中提取动态特征,速度提取精度可以达到0.15-0.3 m/s。该文将该方法用于一个实际的机载SAR图像的处理,反演的海面动态速度在0.05-0.5 m/s左右,这个速度范围符合海面上一般的流速范围。     

星载SAR原始数据压缩引起的目标辐射误差机理研究

目标的辐射误差是影响SAR图像质量的重要因素。该文提出了一种解析求解SAR原始数据分块自适应量化引起的目标辐射误差的方法。该方法考虑系统热噪声的影响,采用符号函数描述分块自适应量化过程,并通过第1类贝塞尔函数恒等式将回波相位分解为倍频项叠加,经过频域匹配滤波最终推导出目标辐射误差的解析表达式。该文仿真了在已知热噪声条件下,不同幅度的单点和多点目标回波分别采用8:4, 8:3, 8:2, 8:1压缩比压缩时引起的辐射误差,验证了解析表达式的正确性。该文的分析结果为星载SAR系统原始数据压缩方案的选择及地面辐射校正处理提供了重要的理论参考。     

利用机载SAR图像仿真星载SAR图像

简要介绍了现有的SAR图像仿真方法,提出了一种利用机载SAR图像进行星载SAR图像仿真的方法,对仿真原理进行了阐述,着重研究了图像几何特性、空间分辨率、噪声特性、辐射特性仿真的数学模型及设计流程,最后进行了计算机仿真。结果分析表明得到的仿真图像具有较高的逼真度,该星载SAR图像仿真方法是有效的。     

一种基于持续运动模型的星载SAR几何校正方法

几何校正是星载SAR地面处理的重要环节,几何校正精度对SAR图像的应用有着至关重要的影响。该文分析了传统星载SAR几何校正中卫星"停-走"模型近似对几何定位精度的影响,建立了卫星持续运动模型下的距离多普勒方程,并提出了持续运动模型下校正方程的简化求解方法。仿真实验和北京地区实际数据几何校正试验验证了该方法的有效性和正确性。     

基于DPCA技术的星载SAR/GMTI处理方法

星载合成孔径雷达的轨道运动以及地球自转、地球曲率等因素使星载SAR/GMTI处理方法与机载不同。该文首先分析了星载SAR三孔径天线信号特性,然后给出并详细分析了基于偏置相位中心天线(DPCA)的机载SAR/GMTI处理方法。在此基础上,给出了一种基于DPCA技术的星载SAR动目标检测、测速及目标定位的实现方法。最后,星载SAR/GMTI计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于非线性FM滤波的SC-ChirpScaling算法

本文分析了Chirp Scaling算法推导过程中残留三次相位误差对成像质量的影响,在此基础上提出了一种基于非线性FM滤波的高分辨星载SAR成像处理SC-Chirp Scaling算法.该算法采用斜视等效距离模型,利用非线性FM滤波方法实现了Chirp Scaling算法的三次相位误差修正,使高分辨率星载SAR成像质量获得明显改善.计算机仿真结果验证了该算法的有效性.     

一种SAR原始回波数据模拟方法

在分析星载 ＳＡＲ回波信号完整模型的基础上,提出了一种基于 ＳＡＲ图象的原始回波数据模拟简易方法,并通过对回波信号统计分析以及成像处理验证了模拟结果的正确性和可行性。     

星载简缩极化SAR船舶目标检测技术研究

作为一种新兴的星载极化SAR系统,星载简缩极化（Compact Polarimetric）SAR能同时获取目标较丰富的极化信息和实现大幅宽观测,在海洋观测领域具有先天的优势。该文针对星载简缩极化SAR海上船舶目标检测应用,首先简要介绍了星载简缩极化SAR系统基本模式及发展,其次综述了典型的星载简缩极化SAR信息处理方法,在此基础上,重点分析比较了目前常用的星载简缩极化SAR船舶目标检测方法的特点,然后给出了作者研究小组在星载简缩极化SAR船舶目标检测方面的部分研究结果,最后分析展望了进一步研究方向。      

一种改进的星载SAR图像控制点几何校正模型

星载合成孔径雷达(SAR)用电磁波获取地球表面的电子图像。由于是侧视成像,SAR图像固有地含有定位误差,这些误差来源于SAR成像几何、成像模式、散射特性以及图像形成过程。因此,在SAR图像使用中必须考虑这些误差并予以校正。利用先验控制点信息可提高星载SAR图像定位精确度,校正几何畸变。分析了星载SAR图像定位的系统误差传递规律,通过将误差传递特性相似的系统误差源进行等效合并,提出了一种改进的系统误差校正模型,蒙特卡洛(Monte-Carlo)仿真实验验证了新模型具有更高的系统误差校正精确度。     

星载SAR自然地面场景仿真方法研究

本文对星载SAR图象仿真方法进行了深入地研究,基于分形理论、小面单元模型和陆地杂波散射特性模型提出了一种仿真自然地面场景星载SAR图象的实现方法.根据实地勘测的DEM数据进行计算机仿真,实验结果表明:利用本文方法仿真的星载SAR图象逼真地反映了自然地面场景的随机起伏特性和雷达图象特有的几何畸变现象,能够对星载SAR系统方案设计进行验证,对实现SAR卫星总体方案的优化设计具有重要意义.     

合成孔径雷达卫星姿态指向稳定度与图像质量关系的研究

姿态指向稳定度是合成孔径雷达(SAR)卫星平台设计的重要参数.本文基于成对回波畸变理论研究了存在姿态指向变化时星载SAR的点目标扩展函数表达式,在理论分析与大量计算机仿真实验基础上,总结了姿态指向变化对星载SAR图像质量影响的本质规律,推导了工程上分析卫星姿态指向稳定度同SAR图像质量之间定量关系的解析表达式,提出了适用于SAR卫星特点的姿态指向稳定度定量分析方法,为SAR卫星系统总体分析与设计提供了理论依据.根据L、C和X波段SAR卫星参数进行计算机仿真实验,验证了结论的正确性.     

Compression of SAR data through range focusing and variable-ratevector quantization

In spaceborne SAR systems, some form of data compression is required to reduce the bandwidth of the downlink channel. Compressing the raw data is very inefficient because such data exhibit little or no correlation. Data focusing would restore the original dependencies of the image, but it is too complex to be implemented onboard. In this paper we propose to carry out a partial, low-complexity focusing onboard, and then compress the resulting data by means of a suitable algorithm based on variable-rate adaptive vector quantization. Experiments show a performance improvement of 0.5-0.7 dB over compression techniques proposed in the literature     

结合形状信息的SAR图像特征匹配方法

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像匹配是实现图像配准和定位导航等任务的重要途径之一。本文研究基于局部特征的SAR图像匹配,针对SAR图像特征匹配中错配率高的问题,引入邻域共识思想,结合以往被忽略的特征形状信息,提出一种新颖的误匹配滤除方法。所提方法主要包括形状信息引导的邻域构建和共识度量两个主要步骤。在邻域构建步骤中,本文利用形状信息确定一个仿射不变图像区域,从而构建对几何稳健的邻域。在共识度量步骤,利用形状信息获取局部变换矩阵,然后利用局部变换矩阵对邻域进行重投影,最后根据重投影误差评估匹配的共识度,并以此判断匹配是否应该被滤除。为了验证算法有效性,本文利用21对L,X和Ku三个波段下多角度机载SAR和多分辨率星载SAR图像与五个先进方法进行了对比实验。结果表明所提方法在精度、召回率和F1值上都优于所有对比算法,尤其对多分辨率数据最为有效。另外,通过搭配三种常用的特征进行实验,本文发现所提方法对特征类型不敏感,其中在SIFT特征上效果最为突出。但是,所提算法在效率上要略低于其他同类算法。