一种应用在多孔径宽测绘带SAR中的CS算法

多孔径接收宽测绘带SAR方法是一种较先进的高精度宽测绘带SAR成像方法。这种方法要求先对距离向信号压缩然后用反解矩阵求出各个测绘带的信号,然后再进行方位向聚焦。RD算法应用在这种成像方法比较方便,但是在星载SAR成像中大多用精度较高、运算量较小的CS算法。CS算法要求先进行方位向FFT而不是距离向压缩,所以不能直接应用在这种成像方法中。该文提出了一种基于CS算法的多孔径成像算法,可以很方便应用于多孔径接收宽测绘带SAR,并进行了计算量和误差分析,给出了仿真结果。仿真结果证实了本文所述方法的有效性。     

一种基于频域子带合成的多发多收高分辨率SAR成像算法

针对传统单通道SAR系统无法同时实现方位向高分辨率和大测绘带宽的不足,该文研究了一种基于多载频LFM波形的方位多孔径MIMO SAR系统,建立了相应的几何模型,详细推导了其回波表达式,并提出了一种基于频域子带合成的MIMO SAR高分辨率成像算法.该算法将方位向多普勒解模糊,改进的距离向频域子带合成和CS成像算法相结合...     

艇载共形稀疏阵列天线雷达成像研究

基于平流层飞艇平台,研究了共形稀疏阵列天线雷达对静止目标成像及对运动目标探测的问题。针对三叶玫瑰线艇身模型,提出了共形稀疏阵列天线的布阵方式。雷达采用实孔径方式成像,各子阵同时发射多脉冲频分正交信号。利用各子阵多发多收的回波信号,采用后向投影(BP)算法完成各子带信号对静止目标的成像处理,再将子带信号成像结果相参累加以提高静止目标成像的距离向分辨率;将各子阵一发多收的多脉冲回波信号变换到距离-多普勒域,完成静止杂波抑制,对各子带信号采用压缩感知(CS)的方法在二维空间实现对运动目标图像的重建,再将子带信号重建结果非相参累加以提高运动目标探测的信噪比。仿真实验验证了本文方法的有效性。     

幅相误差对多发多收模式SAR成像影响分析

方位多通道SAR系统采用数字波束形成技术(Digital,Beam-Forming,DBF),有效解决了高分辨率与大测绘带之间的矛盾实现了高分辨率宽测绘带对地观测多发多收模式是方位多通道SAR未来的发展方向。建立了通道幅相特性误差和天线相位中心误差两类误差影响下的回波幅相误差模型,通过对方位向信号脉冲压缩的数学推导,求出了多发多收模式下回波信号的假目标位置和峰值假目标比的解析表达式,从理论上分析了以上两类误差对该系统成像性能的影响。通过点目标成像仿真,验证了公式的正确性,得出了各类成像性能指标随各类误差变化的曲线。     

条带SAR重叠子孔径算法成像限制的研究

直接面向距离向脉冲压缩的条带重叠子孔径算法(Overlapped Subaperture Algorithm,OSA)成像算法无需在接收端进行去斜处理,在距离向采用脉冲压缩获得高分辨率,在方位向通过子孔径划分、二级FFT获得高分辨率。该算法在方位向第一级处理时需在子孔径内忽略波前弯曲效应、完成低分辨率成像,距离向脉冲压缩之前需要将距离方位的耦合误差限定在一定范围内并进行补偿,因此引入了算法的使用前提条件。对适用于距离向脉冲压缩条带OSA算法的成像限制进行了研究,简单介绍了成像算法的回波模型与算法流程并引入了算法使用限制条件,对使用限制条件进行了详细的数学推导,明确了算法适用范围,总结了影响方位向与距离向成像尺寸、子孔径划分的主要因素。通过条带SAR重叠子孔径算法成像限制的研究对雷达系统参数选取、技术指标制定和成像处理参数选取等有指导意义。     

高分辨率宽测绘带Scan SAR压缩感知成像算法研究

高方位向分辨率和宽测绘带对合成孔径雷达（Synthesis Aperture Radar, SAR）系统设计提出了矛盾的要求。为获得高分辨率宽测绘带地面图像,提出了一种基于扫描模式SAR（Scan SAR）及压缩感知（Compressive Sensing, CS）理论的解决方法。Scan SAR可获得宽测绘带,然而各子测绘带方位向照射不完整,导致了低的方位向成像精度。所提出的方法首先对子测绘带数据进行方位向补零,并完成距离压缩和距离徙动校正;在方位向有效数据行中进行随机取样构成新的数据矩阵;根据取样指标集构建合理的重建矩阵,通过ROMP算法重建出完整的方位向点目标位置信息;通过子测绘带图像拼接,即可获得高分辨率宽测绘带地面图像。仿真结果表明了所提出方法的有效性。      

多发多收合成孔径激光雷达高分辨率宽测绘带成像

合成孔径激光雷达（SAL）是作为未来远距离高分辨率对地区域观测的理想方式。针对传统的单发单收合成孔径激光雷达系统中高分辨率和宽测绘带的矛盾导致测绘带宽窄的问题,提出一种多发多收合成孔径激光雷达工作体制,该体制工作在低PRF模式,保证了距离向测绘带的不模糊,在方位向采用了多通道技术,利用虚拟孔径和真实孔径结合实现了方位向的多普勒不模糊。通过自适应波束形成将多通道数据合成大带宽无模糊数据,实现高分辨率宽测绘带成像。首先简述了方位向多通道技术提高方位向分辨率的原理;随后提出了多发多收合成孔径激光雷达的工作体制,并且给出了该工作体制下的信号模型,针对低脉冲重复频率条件下的多普勒模糊问题,提出了基于自适应波束形成解模糊信号处理方法。最后,通过三发三收体制验证多发多收合成孔径激光雷达工作体制的可行性。     

一种基于卡尔曼滤波的多发多收SAR成像算法

该文提出了一种用于多发多收SAR的卡尔曼滤波的成像算法。该算法采用多发多收的方式获得更多的场景信息,通过降低脉冲重复频率(Pulse Repetition Frequency, PRF)获得非模糊的宽测绘带。多路发射信号采用正交编码的形式。通过卡尔曼滤波算法对场景实现了高分辨率重建。最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)估计准则成功解决了传统成像算法中存在的多通道信号正交模糊的问题。理论分析了该算法的正确性,仿真试验验证了算法的有效性。     

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。      

分布式小卫星多中心频率SAR实现宽域二维高分辨率成像

分布式小卫星SAR能够打破传统单星SAR测绘带宽和方位分辨率的矛盾。该文分析了一种沿航向排列分布式小卫星宽测绘带二维高分辨率成像技术,每颗卫星同时发射接收不同频率的线性调频信号,先分别在每个子带解方位多普勒模糊,并将方位多普勒中心频率调整至零频,然后在距离向进行子带拼接得到大带宽的线性调频信号从而得到高的距离向分辨率。此外,这种多发多收的工作方式还增加了系统平均发射功率,提高了信噪比。     

应用多收发孔径实现高分辨率宽测绘带的合成孔径雷达研究

测绘带宽和分辨率是合成孔径雷达(SAR)系统的两个关键指标,但SAR的脉冲工作方式限制了分辨率和测绘带宽的同时提高。为了解决这一问题,该文采用多个发射机和接收机进一步展宽测绘带和提高分辨率,同时增加了平均发射功率,提高了信噪比。文中介绍该技术的实现方法,并通过实际参数仿真与常规SAR和采用单发射机的多波束SAR进行了对比,证明了进一步展开测绘带的可行性。     

步进频SAR的波数域成像算法研究

步进频合成孔径雷达（SAR）可以在不要求系统瞬时大带宽的情况下获得距离向高分辨率,在一些领域已得到了成功的应用,但其成像过程中由于雷达与目标之间存在相对运动使得脉冲间对应的瞬时斜距有不可忽略的差值,基于差值导致的距离像偏移、分辨率下降和信噪比损失,提出了在二维频域中补偿的方法。波数域成像算法主要操作是在二维频域,成像精度较高,计算量适中,文中将该算法应用到步进频SAR中,从雷达的几何关系和信号回波模型出发,推导了补偿斜距差的公式,以及实现残余压缩的Stolt插值过程,给出了目标精确聚焦的完整步骤,并分析了Stolt插值频率改变的过程和参数设计的影响,最后对多个点目标进行了成像仿真。     

基于压缩感知的多发多收高分辨SAR成像算法研究

压缩感知理论指出,稀疏信号可以通过以低于奈奎斯特采样的测量数据重建出原始信号。针对高分辨率SAR成像在奈奎斯特理论下所面临的高速A／D采样、大数据量存储、传输等问题挑战。本文提出了一种基于压缩感知理论的多发多收高分辨率SAR二维成像算法。该算法减轻了高分辨率SAR成像的压力,采用压缩感知处理降低了A／D采样速率、数据量...     

高分辨率机载SAR多子带合成误差补偿方法

合成孔径雷达(SAR)能够实现高分辨率成像,在遥感领域发挥着不可替代的作用,在军事和民用方面都有着广泛的应用。高分辨率SAR需要宽带收发系统,为了缓解大带宽对信号接收和采集设备的压力,对发射的宽带信号采用子带分割方法,在信号处理中通过对子带回波进行合成获得高分辨率图像。针对在子带合成时子带内和子带间误差会严重影响最终的图像质量,提出了一种基于实测数据的子带合成误差补偿方法。利用定标数据补偿子带内误差,利用回波数据补偿子带间误差,最终实现了多子带误差补偿,并利用机载SAR实测数据验证了方法的正确性和有效性。     

超高分辨率机载SAR高精度子带拼接与处理方法研究

随着合成孔径雷达(SAR)的发展,对目标细节的观测越来越受到重视。SAR图像的分辨率越高,获取的细节信息就越多。目前,一种实用性较高的技术是,利用步进频率线性调频信号波形获取超高分辨率SAR图像。这种技术基于不同子带信号的步进载频关系,通过子带拼接来合成大带宽信号。然而,子带拼接对于基带信号误差非常敏感,该文首先提出一种基于回归和统计学的信号预失真方案。在补偿完子带内的误差后,将子带间的误差转化为一个多变量的优化问题。最后,通过X波段机载SAR系统飞行实测数据验证了所提方法的有效性。     

通道不平衡对偏置相位中心多波束SAR性能影响的理论分析

利用方位向多孔径接收的合成孔径雷达具有高分辨率-宽测绘带能力。该文从理论上推导了通道间不一致性对方位向多孔径SAR性能的影响。通过补零,将方位向单通道采样序列与多通道采样序列建立了联系。对存在通道失配的序列脉冲压缩表明了主峰两侧会存在若干虚假峰。文中给出了峰值-假目标比的解析计算公式,表明峰值-假目标比与通道间幅相失配大小、通道数、多普勒带宽及方位向过采样率等因素有关。这些公式的正确性通过点目标仿真得到了进一步验证。     

SAR振动目标成对回波聚焦的改进Keystone变换算法

在高分辨率SAR成像中,成对回波是振动目标典型的多普勒特征,常规聚焦成像算法处理后会出现散焦现象,不利于对目标振动参数的分析。本文提出了一种振动目标成对回波的聚焦算法。在推导振动目标二维频域解析式基础上,采用Keystone变换进行徙动校正,接着在距离-多普勒域中完成二次相位误差补偿,实现了振动目标与静止目标的同时聚焦。该方法不需要振动目标先验知识,适合对不同振动状态下多目标成对回波的聚焦,点目标仿真验证了算法的有效性      

分布式GEO SAR模糊度分析

地球同步轨道合成孔径雷达（GEO SAR）具有短重访、广覆盖等优势。分布式GEO SAR由多个GEO SAR同时收发形成多个相位中心,具有可降低合成孔径时间、提高信噪比等优点。模糊度是雷达系统设计中的重要指标,传统SAR的模糊度计算通常在距离时域、方位频域进行。然而在分布式GEO SAR中,通常无需进行全孔径成像即可获得满足要求的分辨率,因而点目标的方位向信号带宽低于场景瞬时多普勒带宽,使得基于方位频域的模糊度计算方法失效。此外,双基地配置以及地球球形表面也给地面模糊区位置的计算带来困难。本文首先给出考虑地球球形表面的双基地GEO SAR模糊区位置的近似计算方法,然后给出分布式GEO SAR模糊度的计算步骤。仿真对比分析了传统频域方法与本文所提方法,并详细分析了单基地GEO SAR、双基地GEO SAR和多基地GEO SAR的模糊度特点。      

采用小波进行频带分割的脉冲压缩方法

针对因频带分割滤波器的不理想产生的频谱混叠、幅度以及相位失真导致子带脉压误差较大的问题,提出了一种采用小波设计的正交镜像滤波器组进行频带分割的子带脉压方法.借助小波及多分辨分析理论,利用最优频域准则设计频带分割滤波器组,消除或减小混叠失真、幅度及相位失真后,对信号进行频域分解,实现子带脉冲压缩.仿真结果表明,和传统的子带脉压方法相比,所提的脉压方法在主副瓣比方面提高了约12 dB,最大脉压误差减小了约7 dB,验证了该算法的正确性和有效性.