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。     

基于自聚焦方法的SAR动目标检测技术研究

研究通过自聚焦方法在合成孔径雷达图像中进行动目标检测的方法。在检测过程中，针对不同的场合与要求，分别使用两种不同的自聚焦方法进行检测研究，并将检测结果进行对比，因此为这种动目标检测方法提供了两种自聚焦途径。经过在实测数据中试验，证明这种方法可以较好地检测出具有方位向速度和距离向加速度的运动目标。     

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.     

一种用于条带式SAR的自聚焦算法

本文将相位梯度法（Phase Gradient Algorithm,PGA）用于条带式合成孔径雷达（SAR）的自聚焦。根据条带SAR与聚束SAR回波信号差异并参考经典相位梯度法提出了一种适用于条带SAR的自聚焦算法SPGA。用这种新的条带SAR自聚焦算法聚焦所得SAR图像不会发生传统条带SAR下PGA常有的拼接问题：同时由于相位误差曲面的引入,对于任何场景SPGA均能达到良好的聚焦效果。     

基于最小全变差的SAR图像自聚焦算法

该文分析了方位一维图像的全变差范数随二次相位误差的变化情况,得到全变差范数是二次相位误差的单峰函数的结论,且在二次相位误差等于零时全变差范数最小。从而利用全变差范数作为性能函数,采用黄金分割最优化算法,通过循环迭代得到自聚焦的SAR图像。实验结果表明此算法在处理二次相位误差时优于相位梯度自聚焦算法。通过算法复杂度的分析表明该算法的计算量约为相位梯度自聚焦的二分之一。     

一种基于短时傅里叶变换的机载SAR自聚焦算法

短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform, STFT)是研究非平稳信号最为广泛使用的重要方法。该文在讨论了利用STFT对线性调频信号(LFM)进行滤波以及调频率估计后,提出一种基于STFT的机载SAR自聚焦算法。该算法首先利用STFT对影响SAR图像质量的主要相位误差二次相位误差(QPE)进行估计和补偿,然后在残余相位误差估计时利用STFT对时变信号进行滤波以提高信杂比(SCR)。仿真和实测数据的处理结果验证了该文算法的有效性。     

一种SAR两维自聚焦算法的FPGA实现

为实时完成合成孔径雷达(SAR)散焦图像的自聚焦,该文提出了一种能够校正残留距离徙动并且适用于空变误差场景的2维自聚焦处理方案。该方案首先利用2维自聚焦算法同时校正残留距离徙动和粗略补偿相位误差,然后进行分块PGA校正空变误差。文中详细阐述了该方案的FPGA设计过程,并对资源占用、运算速度、精度和聚焦效果进行了分析。当FPGA工作在200 MHz时,系统可在5.7 s内完成了8K8K点单精度复图像的自聚焦处理。实测数据处理结果充分验证了该系统的实时性和有效性。      

一种FMCW SAR运动目标检测方法研究

动目标检测是合成孔径雷达(SAR)领域中十分活跃的研究热点,无论在军事上还是在民用中都具有非常重要的作用.然而,目前动目标检测技术都是针对脉冲体制SAR的.随着FMCW SAR的迅速发展,FMCW SAR动目标检测技术也将成为研究热点.针对FMCW SAR的特点,文中推导了FMCW SAR的信号处理过程,研究了利用相位中心偏置天线技术实现FMCW SAR系统的动目标检测,仿真结果表明此方法切实可行.     

一种高频SAR的动目标成像算法

首先建立单运动点目标的高频合成孔径雷达(HF-SAR)信号模型;然后基于频域校正距离徙动的距离-多普勒算法和适合动目标的方位脉压函数,设计了一种动目标成像算法;最后通过仿真比较分别用静目标和动目标的方位脉压函数对动目标回波信号进行成像处理的结果,得出了动目标的距离向速度导致成像位置偏移,而方位向速度导致图像散焦的结论。仿真结果表明文中设计的动目标成像算法能够实现HF-SAR对运动点目标的精确成像。     

一种易行的高分辨率机载SAR实时自聚焦算法

该文详细分析了距离徙动对频移相关自聚焦算法的影响,得出了高分辨率时距离徙动将严重影响频移相关法估计精度的结论。并结合距离多普勒算法提出了一种基于距离门限制的频移相关自聚焦算法,该算法减小了距离徙动对自聚焦的影响,提高了估计精度,仿真和实际数据均验证了该算法的有效性,可以达到高分辨率的要求,并且具有计算简单的优点,适合实时成像。     

SAR图像动目标特性分析及仿真

SAR动目标特性及原始回波的仿真研究是SAR研究领域的一个热点。文中分析了运动目标参数以及波长和多普勒带宽对运动目标成像的影响,提出了一种分别使用RTPC方法和改进2D FFT方法仿真动目标和场景目标的SAR原始回波信号合成方法。经过对多波段和对应不同多普勒带宽的运动点目标进行仿真和成像,所得结果和理论分析相符,验证了理论分析的正确性。通过对合成目标的仿真和成像,点目标在背景中的位置符合预定要求,而且其中动目标参数对成像造成的影响符合理论分析,验证了该方法的有效性。     

运动目标对SAR成像的影响

合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨成像雷达。随着科技的发展人们对雷达分辨率的要求日益增高。基于SAR成像的基本原理分析了运动目标的特性,研究了运动目标对成像的影响,并给出了仿真结果。     

充分利用SAR图像中动静目标信息检测动目标

本文结合遗传算法,研究同时利用SAR(Synthetic Aperture Radar)图像中动静目标信息检测动目标的高效算法,进一步揭示单通道SAR/GMTI的潜力.单通道SAR图像中包含着动目标和静止背景信息,在SAR图像方位向信号中,以对称搜索二次相位和对称带通滤波(通带针对动目标频谱)所得两图像模差的绝对值检测动目标,既利用其中的静止背景信息抑制杂波,又利用其中的动目标信息聚焦动目标能量,能获得更好的动目标检测性能.     

基于互Wigner-Ville分布的SAR运动目标检测

本文针对机载合成孔径雷达(SAR)运动目标回波信号的特点,提出了基于互Wigner-Ville分布(XWVD)的机载SAR运动目标检测方法,分析了它在单目标和多目标情况下的检测性能.实验证明,该方法可以在较低的信噪比下实现目标的检测,其性能大大优于常用的Wigner-Ville分布方法.为了抑制多个目标之间交叉项的影响,本文还提出了一种基于逐次消去思想的互Wigner-Ville分布检测方法,它可以解决强度相差较大的多目标检测问题.仿真实验的结果证明了算法的有效性.     

一种在双通道SAR图像域实现地面运动目标检测的方法

提出了一种在双通道SAR(Synthetic Aperture Radar)图像域基于采样协方差矩阵分析的运动目标检测方法.此方法利用了双通道协方差矩阵非对角元素的性质,即当运动目标的存在使得通道之间不完全匹配时,使得此元素的幅度或者相位信息发生变化,通过检测此变化就可以检测到两个通道之间的起伏,即完成运动目标的检测.相比通常的DPCA(Displaced Phase Center Antenna),该方法的杂波抑制能力更强,消除了目标旁瓣的影响,使得检测目标的门限更好选择,降低了Pfa(Probability of false alarm),仿真结果证明了其在杂波抑制和目标检测方面的优越性能.     

三孔径天线DPCA实现星载SAR动目标检测的方法

地杂波抑制是实现星栽合成孔径雷达地面运动目标检测的一个关键问题。本文给出了对DPCA条件下的三孔径天线回波数据，利用类似动目标显示(MTI)雷达中三脉冲对消滤波器的原理来抑制地杂波，从而实现星栽合成孔径雷达(SAR)动目标检测的方法。首先介绍了三脉冲对消器的原理及其频率响应特性，然后在建立星载SAR沿航迹向三孔径天线空间几何模型和机理分析的基础上，推导了对三孔径天线回波用三脉冲对消实现被地面背景杂波淹没的运动目标的检测方法。最后，用计算机仿真结果验证了其有效性。     

机载SAR 对地面慢速运动目标的DPCA-CFAR 联合检测方法

在机载合成孔径雷达(SAR)动目标检测中,由于地面慢速运动目标速度较小,因此很容易被地面强主瓣杂波淹没而检测不到。文中针对地面慢速运动目标的运动特点,提出基于分数阶傅里叶变换(Frft)的DPCA鄄CFAR 联合检测的方法,在采用天线相位中心偏置(DPCA)技术进行杂波抑制的基础上进行恒虚警(CFAR)处理,从而检测到运动目标,并且根据DPCA 对消后的信号幅度和CFAR 检测门限推导了最小可检测速度,说明了提出的算法对慢速运动目标的检测性能,并进一步采用Frft 方法估计出目标速度,最后通过仿真对算法的有效性进行了验证。     

基于Radon—Ambiguity变换和解调频技术的SAR运动目标检测

详细探讨了合成孔径雷达中运动目标的检测问题，根据机载合成孔径雷达运动目标回波信号的特点，提出了基于Radon-Ambiguity变换和解调频技术的一种新的机载运动目标检测方法，给出了动目标检测、参数估计的主要步骤，分析了在单目标和多目标情况下的检测性能。该方法与常用的Wigner-Ville分布和Radon变换结合的方法相比计算量明显减少，在多目标情况下能够较好地抑制交叉项，提高检测性能。且使用解调频技术与RAT相配合，解决了单纯RAT无法估计Chirp信号初始频率的问题。仿真试验结果证明了算法的有效性。     

基于短时Fourier变换和Gabor变换的SAR运动目标检测

本文针对机载合成孔径雷达（SAR）运动目标回波信号的特点,提出了基于短时Fourier变换和Gabor变换的机载SAR运动目标检测方法。与常用的Wigner-Ville分布相比,在多目标存在的情况下,Wigner-Ville分布不但受到交叉项的影响,而且由于多普勒模糊引起的“折叠”现象严重影响了Radon变换的性能;而新算法中应用的短时Fourier变换、Gabor变换无交叉项的影响,其多普勒不模糊范围也比Wigner-Ville分布大一倍,再与Radon变换相结合具有很好的性能。仿真实验的结果证明了算法的有效性。     

面向条带SAR的多孔径图像偏移自聚焦算法

本文提出了一种能够用于机载条带式合成孔径雷达（SAR）运动误差估计的多孔径图像偏移自聚焦算法。首先,将条带SAR数据分割为有重叠的估计子块,各个子块又分为具有重叠场景的多个子孔径,并通过后向投影算法在距离多普勒域构建子孔径图像;然后,对各个子孔径图像进行互相关处理,在分析影响互相关函数的因素的基础上,给出了求解各子图像之间的重叠场景相对偏移的方法;最后,给出了子块内的误差估计方法与子块间的误差拼接方法。对实际数据的处理结果表明,所提算法能够精确且鲁棒地估计机载条带SAR的运动误差。