地基SAR子图相干合成快速成像算法

地基合成孔径雷达（Ground Based Synthetic Aperture Radar, GB-SAR）差分干涉技术可获得亚毫米级的测量精度,在人造大型建筑物和地表形变监测领域具有广泛的应用前景。在成像处理方面,地基SAR成像几何构型具有合成孔径极短、方位波束宽、成像范围大的特点,与传统机载、星载SAR系统有很大差别,现有成像算法大都不能有效满足地基SAR实时成像处理需求。为此,本文提出一种基于子图像相干合成的地基SAR快速成像算法,能够实现地基SAR宽角度、近远场混合大场景数据的快速处理,得到伪极坐标系下成像结果。最后,利用仿真数据和实测数据对本算法进行了验证,证明了算法的有效性。      

直角坐标多级后投影聚束SAR成像算法

在局部极坐标系下,快速多级后向投影算法(FFBPA)可以以较低的采样率对子孔径成像,但在不同局部极坐标系之间需大量的2维图像域插值实现图像融合。相比极坐标系,图像融合在直角坐标系下更容易实现。但在直角坐标系下进行子孔径成像的奈奎斯特采样率较高,这将影响直角坐标系下的成像效率。该文针对此问题提出一种谱压缩技术,通过对距离时域和距离频域两次补偿,大幅压缩了直角坐标系下子孔径成像的方位谱宽度。该文算法具有堪比原始后向投影算法(BPA)的成像质量和优于FFBPA的计算效率,且能够应用于非线性轨道SAR。最后通过星载0.1 m仿真实验和机载0.2 m实测实验验证了算法的有效性。     

一种基于压缩感知的稀疏孔径SAR成像方法

 高分辨大场景合成孔径雷达(SAR)成像给数据存储和传输系统带来沉重负担.本文针对条带式SAR成像,提出一种基于压缩感知技术的稀疏孔径SAR成像方法.该方法沿方位向以部分子孔径采样的方式获取降采样的原始数据,然后在距离向采用传统匹配滤波方法实现脉冲压缩处理,在方位向则利用小波基作为场景散射系数的稀疏基,并通过求解最小l₁范数优化问题重构方位向散射系数.该方法在存在多普勒参数误差情况下,能够有效实现多普勒参数估计,具有良好稳健性.仿真和实测数据成像结果表明所提算法在方位向严重降采样条件下仍能够实现无模糊的SAR成像,具有较强的有效性与实用性.     

复杂轨迹合成孔径雷达后向投影算法图像流GPU成像

相对于基于傅里叶变换的频域成像算法,后向投影( BP)算法因采用时域逐点相干积累,更适合于复杂轨迹合成孔径雷达( SAR)高精度成像。但BP算法计算量巨大,限制了其应用于SAR大场景大数据量快速成像。图形处理器( GPU)具有强大浮点运算和并行处理能力,为大场景BP算法快速成像实现提供了途径。结合GPU并行处理,提出了一种基于图像流的复杂运动SAR大场景BP快速成像处理方法。该方法借助BP算法中图像像素点相互独立处理的特性,采用图像像素点并行及图像流程处理,设计了孔径与图像缓存调度方案,提高SAR大场景大数据BP算法成像效率。仿真和机载实测数据结果验证了方法的有效性,在有限GPU显存条件下实现了8192×8192大场景快速成像,并且成像加速比相对于传统CPU单线程处理可达300倍以上。     

基于ECS+FIR的星载SAR快视成像算法

常用的快视成像算法(SPECAN算法、RD+FIR算法等)无法满足大距离徙动条件下星载SAR成像处理的精度要求.针对以上问题,本文提出了一种基于等效斜视模型的ECS+FIR滤波的快视成像算法.该算法的运算量不随距离徙动量的增大而增加,适合于大距离徙动量的星载SAR数据快视成像.该算法在距离向采用FIR滤波来降低信号采样率,在方位向利用SCANSAR原理采用部分孔径数据进行成像,从而有效地减小了成像处理的运算量.论文详细地给出了ECS+FIR快视算法的原理和流程,并将该算法同SPECAN算法、RD+FIR算法进行了比较.通过大量计算机仿真和对处理结果的对比分析,验证了算法的有效性.     

基于尺度变换原理的SAR波数域成像算法

距离徙动算法(RMA)作为一种合成孔径雷达(SAR)频域成像算法,理论上能够达到最优性能。然而,该算法采用逐像素点卷积运算实现Stolt映射,其计算效率无法满足SAR大数据量处理需求。据此,该文提出基于尺度变换原理(PCS)的RMA成像算法。首先,将SAR回波数据沿距离向进行划分,利用子带参考距离处2阶距离方位耦合项与高阶项对子带信号进行补偿;然后,转化非线性Stolt映射为线性形式;最后,利用PCS原理实现Stolt插值,以实现高效率的数据重采样。所提PCS-RMA算法仅利用快速傅里叶变换和复矢量相乘操作即可实现改进型Stolt映射,兼具良好的聚焦性能与较高的计算效率。基于多组仿真数据与X波段1.2 GHz带宽的机载SAR实测数据处理结果,验证了所提算法的有效性,同时该算法可进一步应用于弹载/星载/无人机载SAR数据的快速成像处理。      

一种基于脉冲压缩的机载条带SAR重叠子孔径实时成像算法

该文提出了一种基于距离向脉冲压缩体制的机载条带SAR重叠子孔径(OSA)实时成像算法,可直接应用于未采用去斜接收技术的条带机载SAR实时成像处理系统。该算法在距离向采用脉冲压缩技术、方位向采用OSA信号处理方法,能够在成像过程中完成距离徙动校正并消除空变相位误差,得到条带模式下的高分辨率图像。首先分析了条带模式SAR几何关系,然后在脉冲压缩体制下建立了回波模型并对成像流程进行了详细的数学推导,最后对运算量、存储量与成像范围进行了计算分析,对点目标数据进行了仿真,利用实时处理平台对原始数据进行了成像,验证了算法的高时效性。      

一种基于子孔径处理的双侧TOPSAR成像信号处理算法

TOPS-SAR通过波束快速扫描可以极大地提高SAR的测绘效率,然而传统TOPS-SAR模式波束只在雷达一侧扫描,为了进一步提高SAR的测绘效率,本文提出了一种改进的TOPS模式,即双侧TOPS-SAR模式。在该模式下,雷达左右两侧分时快速扫描,可以克服传统扫描模式只能一侧成像的缺陷。针对该新模式,提出了一种基于子孔径的成像处理方法,该方法通过子孔径成像并进行图像拼接,实现天线波束扫描与成像同时进行。仿真和实测数据处理结果验证了该算法的有效性。      

星载斜视滑动聚束SAR子孔径成像处理算法研究

斜视滑动聚束大幅提升了星载SAR单航过多角度观测能力和观测灵活性,但随着斜视角和扫描角度增加,斜视附加带宽和非线性变化的瞬时多普勒中心给多普勒解混叠带来困难。针对上述问题,本文提出了一种基于子孔径处理的星载斜视滑动聚束成像算法。该算法首先改进了传统子孔径划分方法,通过两维频谱拼接和多普勒滤波,解决了子孔径数据仍存在的多普勒混叠,然后利用基于四阶斜距模型的CS算法完成聚焦成像。最后,通过计算机仿真验证了方法的有效性。      

子孔径NCS算法中虚假目标产生的机理与消除方法研究

子孔径结构的引入是实现Ultra Wide Band SAR(UWB SAR)实时信号处理的关键。将子孔径结构与Nonlinear Chirp Scaling(NCS)算法相结合的子孔径NCS算法可以较好的实现UWB SAR实时信号处理,但子孔径结构的引入使得成像结果中存在虚假目标的影响。针对子孔径NCS算法中存在虚假目标的现象,该文从理论上分析了虚假目标产生的机理,并提出了对距离弯曲校正前的子孔径回波两端补零的改进子孔径NCS算法消除虚假目标,最后通过仿真和实测的UWB SAR回波数据验证了该文理论分析以及所提方法的正确性。     

基于SPECAN技术的子孔径RD成像算法

由于弹载SAR平台运行速度快、机动性大、运动和姿态存在随机偏差、时实性成像要求高等特点,提出了基于SPECAN技术的子孔径RD成像算法。在距离向,采用匹配滤波技术实现距离向高分辨。在方位向,采用子孔径处理的SPECAN算法。通过仿真结果可以验证,基于SPECAN技术的子孔径RD成像算法有效的减少了数据处理量,降低对弹体存储空间的要求,很好地满足了实时成像要求,提高了导弹的打击精度     

实测数据的机载斜视SAR成像算法

距离-多普勒(R-D)算法是SAR成像中较为普遍的一种成像方法,被广泛应用在各个方面的SAR成像工作中。由于成像处理中常采用分段处理、分段校正的方法,雷达斜视时会在距离徙动的校正中造成各段交界处的跳跃现象,对成像带来不便。文中结合机载SAR斜视的实测数据,讨论了在原有的R-D算法基础上的一种改进方案,即在时域校正线性距离走动并频域校正距离弯曲,有效地避免了这种跳跃现象,使成像效果得到明显改善。     

一种子孔径ωK聚束SAR成像算法的GPU实现

合成孔径雷达(SAR)的数据运算量不断增加,图形处理器(GPU)为其处理提供了新的运算平台.但是GPU显存小,不足以容纳大场景SAR数据.通过研究聚束SAR成像模式特点,提出了一种适合GPU加速的子孔径成像方案,降低了该算法对GPU显存的要求.在Tesla C2075上的实验结果表明,该方案能够取得良好的成像效果,与C...     

一种基于坐标轴旋转的俯冲段大斜视SAR波数域成像算法

由于机动平台成像的复杂性,常规SAR成像方法无法直接应用于俯冲模式下的大斜视成像处理。针对此问题,该文详细分析了俯冲段几何成像模型以及大斜视成像支撑区选择问题,提出一种基于坐标轴旋转的俯冲段大斜视SAR波数域成像算法。该算法根据部分孔径数据提出波数域聚焦处理,并通过坐标轴旋转实现频谱的高利用率,在有效避免了位置域聚焦的大量补零的前提下,保障了成像分辨率,提高了处理效率。仿真和实测数据处理验证了所提算法的有效性。     

一种基于方位谱重采样的大斜视子孔径SAR成像改进Omega-K算法

斜视SAR数据两维波数域支撑区具有斜拉特性,并且斜视角越大,斜拉越明显;在大斜视成像时,常规Omega-K成像直接选取矩形支撑区进行处理,支撑区利用率低,难以满足成像分辨率要求。针对子孔径大斜视SAR数据成像,该文提出一种基于方位谱重采样的改进Omega-K算法。该算法通过坐标轴旋转,实现波数谱支撑区利用率的最大化,针对伴随的方位空变问题,采用方位谱重采样方法校正空变性,实现方位统一聚焦。另外,由于对于子孔径数据处理,考虑位置支撑区受限,不同于传统Omega-K方法,改进Omega-K算法在方位波数域成像,避免了位置域成像需要的大量补零操作,提高了处理效率。点目标数据仿真和实测数据处理验证了该文算法的有效性与实用性。     

弹载SAR实时信号处理研究

该文针对SAR成像方法进行了理论分析,研究了用于弹载SAR的时域子孔径算法实现,给出了算法的流程,最后根据实际系统需要,设计了采用高性能的DSP芯片TS203的信号处理系统并用于实际的数字信号处理并给出了该系统的成像处理结果。结果表明采用时域子孔径算法和该文所设计的硬件平台,能够正确对弹载SAR回波进行实时成像计算。     

基于FPGA的夏克-哈特曼探测器实时波前处理机

夏克-哈特曼波前传感器是目前自适应光学系统中应用最为广泛的实时波前探测器.本文针对具有高分辨、高帧速、大规模子孔径数的夏克-哈特曼传感器,根据其波前处理计算量和实时性的要求,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA,field-programmable gate array)的实时波前处理机结构及波前斜率计算方法.该方...