一种两维稀疏的3D-SAR成像方法

下视阵列3D-SAR避免了多次飞行带来的去相关问题并且能够很好解决侧视SAR成像存在的阴影、叠掩等问题。但是常规下视阵列3D-SAR跨航向阵元数目较多,增加了系统的成本和复杂度;而且雷达数据需要在三个维度进行采样,回波数据量大。针对以上问题,本文提出了一种跨航向和航迹向两维稀疏的3D-SAR成像算法。在跨航向进行阵列天线随机布局,减少了阵列天线的阵元数目,在航迹向随机稀疏采样,减少了航迹向采样点数。本文采用正交匹配追踪方法对两个维度数据进行稀疏重构。最后,通过点目标仿真实验验证了成像算法的有效性。      

相位中心偏差对机载阵列天线下视3D-SAR成像影响分析

阵列下视3D-SAR采用阵列天线实现3维分辨成像,阵列天线包含的大量阵元天线不可避免地会存在相位中心偏差,这会在回波信号中引入相位误差,影响阵列下视3D-SAR 3维成像。该文首先建立了相位中心偏差分析模型,然后在此基础上采用随机过程正交展开法,基于标准勒让德正交基将相位中心偏差带来的回波相位误差展开为正交多项式,分析了其对图像主副瓣性能及对比度的影响,并给出了统计规律上的积分旁瓣比与相位中心偏差方差的关系。最后通过仿真结果验证了理论分析的有效性。     

基于压缩感知的下视三维SAR成像新方法

下视3维合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)可对平台正下方目标进行3维重构,具有广阔的应用前景。为有效减少线阵天线所需阵元数,该文提出了一种基于稀疏阵列的下视3维SAR成像方法。为了抑制稀疏阵列导致的栅瓣效应,该方法结合压缩感知(Compressed Sensing, CS)理论,实现对下方3维目标的成像。分析了稀疏阵列配置对稀疏信号处理的影响以及3维成像采用稀疏信号处理的可行性。最后通过仿真实验验证了该文分析的正确性及算法的有效性。     

基于参数估计的下视稀疏阵列三维SAR运动误差补偿和成像处理方法

当载机存在偏航角速度时,载机航线会偏离理想航线,对稀疏阵列下视3维合成孔径雷达(DLSLA 3D SAR)成像产生影响。该文建立了载机在飞行过程中存在偏航角速度下的DLSLA 3D SAR成像模型,通过理论推导得到了信号的多普勒调频率表达式,多普勒调频率与目标被调制后的跨航向坐标有关,而与被调制后的方位向坐标无关。进一步,完成跨航向信号处理之后,在平台的速度和偏航角速度不准的情况下,利用参数化稀疏表征方法实现了平台的速度和偏航角速度的估计,并完成了方位向稀疏场景的重构,最后提出了一种形变校正方法。仿真实验验证了该算法的有效性。      

基于感兴趣区域搜寻的机载下视阵列3D SAR波数域快速成像方法

3维波数域成像处理方法对回波信号距离历程不做近似,成像重建精度高。机载下视阵列3D SAR跨航向阵列长度相比跨航向幅宽小很多,需将回波信号尺寸补零到成像场景尺寸以防止FFT时出现卷绕,过高的补零倍数给波数域成像处理带来内存需求和运算量的激增。如果能够仅对ROI(Region Of Interest)而非整个观测场景进行成像处理就能够极大程度降低补零倍数,提高该算法的时效性。该文提出的波数域快速成像方法首先在波传播-航迹向和波传播-跨航向完成两次2维成像处理,结合两次2维成像处理结果确定ROI,最后使用3维波数域算法对ROI进行3维精确重建。实验数据验证了该文算法的有效性。     

阵列天线微动对前视SAR成像影响及补偿研究

基于阵列技术的前视SAR能对载机前方区域高分辨成像,但阵列天线的微动会对成像产生影响。该文提出了基于时频分析提取微动特征参数的方法,研究了阵列天线微动对前视SAR成像影响及补偿问题:基于前视SAR阵列天线特点对阵列天线微动进行建模,并分析了阵列天线形变的补偿方法。然后基于时频分析方法讨论了阵列天线微动的时频特性并对参数进行了估计。最后在天线微动条件下对点目标进行了成像仿真,并结合成像特征对天线微动补偿前后的结果进行了分析比较。结果表明该文所建模型和所提算法是正确和有效的。     

一种低秩张量约束的下视稀疏线阵SAR三维成像算法

为了解决3维稀疏数据处理中向量化或矩阵化带来的原始空间结构破坏与计算复杂度高的问题,该文针对下视稀疏线阵3维SAR成像几何模型和回波信号特点,构建了张量空间信号模型,提出了一种基于低秩张量补全的3维SAR稀疏成像算法。该算法首先利用回波张量的低秩性,通过张量补全重构稀疏回波中的丢失元素,再对补全后的全采样信号张量进行3维成像,从而获得高效率、低旁瓣、高分辨率3维图像。基于X波段下视稀疏线阵3维SAR点目标回波进行了3维成像仿真实验,比较了在不同信噪比和采样率条件下的成像性能,并基于实测数据进一步验证了该算法的有效性和优势。     

一种低秩张量约束的下视稀疏线阵SAR三维成像算法

为了解决3维稀疏数据处理中向量化或矩阵化带来的原始空间结构破坏与计算复杂度高的问题,该文针对下视稀疏线阵3维SAR成像几何模型和回波信号特点,构建了张量空间信号模型,提出了一种基于低秩张量补全的3维SAR稀疏成像算法.该算法首先利用回波张量的低秩性,通过张量补全重构稀疏回波中的丢失元素,再对补全后的全采样信号张量进行3维成像,从而获得高效率、低旁瓣、高分辨率3维图像.基于X波段下视稀疏线阵3维SAR点目标回波进行了3维成像仿真实验,比较了在不同信噪比和采样率条件下的成像性能,并基于实测数据进一步验证了该算法的有效性和优势.     

连续场景的稀疏阵列SAR侧视三维成像研究

合成孔径雷达的回波数据和图像数据都是复数,由于各个分辨单元散射点的初始相位是随机的,致使连续变化地物场景的信号带宽较大,传统的单天线SAR很难实现空间稀疏降采样。该文采用交轨向多天线观测结构,分析了交轨向稀疏阵列SAR的成像模型,首次提出利用信号重构方法,去除散射点随机初相位,降低复信号带宽,以较大间隔的空间稀疏采样实现稀疏阵列SAR侧视3维成像。干涉SAR 2维成像实际数据处理结果验证了通过信号重构可以降低复信号带宽,稀疏阵列SAR侧视3维成像的仿真结果验证了该文方法的有效性。     

前视阵列SAR回波稀疏采样及其三维成像方法

针对高分辨前视阵列SAR三维成像系统面临的距离采样率高和回波数据量大的问题,本文利用地面散射源在三维空间中的稀疏性,提出距离频域和沿航向时域二维稀疏采样并稀疏重构地面三维图像的方法.从前视阵列SAR角度观察三维地面,地面散射源在距离向和沿航向二维空间中是稀疏的,在该二维方向上联合稀疏采样有望实现最佳的稀疏采样效果.为避免距离向时域稀疏采样造成的三维成像复杂化,提出利用子脉冲结合距离频域稀疏采样的方法来实现距离向稀疏采样.同时,结合地面散射源连续性特点,提出低信噪比情况下稳健的信号重构方法.与传统三维匹配滤波成像方法相比,本方法降低了距离采样率和回波数据量,并直接重构地面散射源信息以实现三维成像.     

机载下视稀疏阵列三维SAR系统及成像

主要介绍了阵列三维SAR成像系统的基本理论,讨论一种双侧放置发射阵元的单激励稀疏阵列三维SAR成像系统;利用相位中心近似原理对天线进行优化,推导了阵列三维SAR系统的模糊函数,详细分析了稀疏阵列三维SAR分辨率特性;最后,讨论了三维SAR系统的RD成像算法,并进行了仿真成像.     

Downward looking sparse linear array 3D SAR imaging algorithm based on back-projection and convex optimization

Downward Looking Sparse Linear Array Three Dimensional SAR （DLSLA 3D SAR） is an important form of 3D SAR imaging,which has a widespread application field.Since its practical equivalent phase centers are usually distributed sparsely and nonuniformly,traditional 3D SAR algorithms suffer from low resolution and high sidelobes in cross-track dimension.To deal with this problem,this paper introduces a method based on back-projection and convex optimization to achieve 3D high accuracy imaging reconstruction.Compared with traditional SAR algorithms,the proposed method sufficiently utilizes the sparsity of the 3D SAR imaging scene and can achieve lower sidelobes and higher resolution in cross-track dimension.In the simulated experiments,the reconstructed results of both simple and complex imaging scene verify that the proposed method outperforms 3D back-projection algorithm and shows satisfying cross-track dimensional resolution and good robustness to noise.     

弧形阵列3D-SAR成像处理算法研究

三维合成孔径雷达（3D-SAR）能够获取观测场景目标的三维分辨，解决传统二维合成孔径雷达的叠掩、阴影等问题。不同于现有的3D-SAR成像几何，本文设计了一种新的基于弧形曲面几何的三维合成孔径雷达系统模型。相比于现有的3D-SAR成像系统，该系统能够利用弧形天线阵列实现高效的数据采集和宽视角三维成像。然后针对所设计的弧形阵列3D-SAR系统，本文提出了一种应用于调频连续波信号的波数域三维成像处理算法，通过波数域卷积及插值变换，避免了距离近似等产生的相位误差，从而实现对目标的精准聚焦。最后，通过进行计算机单点目标仿真与多目标仿真，并将仿真结果与后向投影算法的结果进行对比，验证了本文所设计系统模型的有效性及提出算法的良好成像性能。      

稀疏阵时分多相位中心孔径综合及其应用

为了降低机载三维成像雷达系统的复杂度,该文研究了基于稀疏阵三维成像雷达系统中的重要问题。提出了稀疏阵时分多相位中心孔径综合方法,通过运动补偿,该方法使综合后的相位中心数量和分布情况和满阵天线的相同,从而避免了稀疏阵旁瓣较高的问题;利用模拟退火算法对阵列进行了优化,以使实际使用的阵元最少;由于交轨阵列尺寸远小于场景宽度,系统采用了子孔径三维成像算法。实例分析和仿真结果表明了该方法的有效性。     

Cross-track three apertures millimeter wave SAR side-looking three-dimensional imaging

The airborne cross-track three apertures MilliMeter Wave (MMW) Synthetic Aperture Radar (SAR) side-looking three-Dimensional (3D) imaging is investigated in this paper. Three apertures are distributed along the cross-track direction, and three virtual phase centers will be obtained through one-input and three-output. These three virtual phase centers form a sparse array which can be used to obtain the cross-track resolution. Because the cross-track array is short, the cross-track resolution is low. When the system works in side-looking mode, the cross-track resolution and height resolution will be coupling, and the low cross-track resolution will partly be transformed into the height uncertainty. The beam pattern of the real aperture is used as a weight to improve the Peak to SideLobe Ratio (PSLR) and Integrated SideLobe Ratio (ISLR) of the cross-track sparse array. In order to suppress the high cross-track sidelobes, a weighting preprocessing method is proposed. The 3D images of a point target and a simulation scene are achieved to verify the feasibility of the proposed method. And the imaging result of the real data obtained by the cross-track three-baseline MMW InSAR prototype is presented as a beneficial attempt.     

MIMO雷达三维干涉诊断成像方法

2维合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)和逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)成像是目标散射机理高分辨率分析和散射诊断测量的重要手段,现有被广泛采用的技术主要包括转台ISAR和导轨SAR成像技术。相比于传统的2维成像,3维成像可以提供目标局部散射中心在空间的3维位置和散射强度信息。因此,探索新的、可工程化实现与应用的目标3维成像技术是一项极具吸引力的工作。该文提出一种基于多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)阵列技术的3维干涉成像方法。首先,设计并试验了一种具有高孔径利用率和通过虚拟孔径实现干涉成像功能的MIMO阵列;其次,分析了MIMO阵列合成的两组虚拟孔径所成两幅2维雷达像的干涉相位与目标散射中心高度之间的关系,发展了MIMO雷达3维干涉成像算法;最后,通过数值仿真和原理样机实验验证了所提方法在目标散射机理分析和诊断测量应用中的可行性和有效性。      

基于运动补偿的弹载前斜视SAR成像算法

曲线轨迹下的弹载合成孔径雷达(SAR)前视成像算法校正了方位时不变运动误差,忽略了时变运动误差,造成成像质量下降。针对这一问题,该文提出一种基于运动补偿的前斜视成像算法。首先将加速度分解成前向加速度和径向加速度,然后将径向加速度分解为成像平面内的加速度和垂直于成像平面的加速度,经过分析可知,对成像质量起决定作用的是成像平面内的加速度,该文通过矢量方法将其补偿。此外,对于加速度带来的较大的距离徙动,通过级数反演法求出信号的2维频谱,然后结合非线性频调变标(NCS)算法进行校正,取得了良好的效果。最后通过仿真实验证明了所提算法的有效性。     

机载交轨稀疏阵列天线雷达的下视三维成像处理

该文研究了机载交轨稀疏阵列天线雷达的下视3维成像处理问题。将稀疏阵列天线布设在载机交轨向,采用频分正交信号实现多发多收以提高发射功率,利用多相位中心孔径综合原理将稀疏阵换成满阵,采用与空间位置相关的匹配滤波器使不同子带信号孔径综合后相位中心的空间位置相同,进一步将子带信号合成宽带信号以提高距离分辨率实现下视3维成像。为了扩大观测幅宽,提出将ScanSAR模式与SweepSAR模式相结合的扫描方式,以降低雷达系统的脉冲重复频率。分析了机载交轨稀疏阵列天线雷达的系统参数,通过仿真验证了该文方法的有效性。