距离向多孔径接收宽测绘带SAR三种成像算法比较

文章扼要阐述了距离向多孔径接收宽测绘带合成孔径雷达(multi-aperture wide-swath Synthetic Aperture Radar, MAWS-SAR)的基本原理,比较了三种距离向多孔径接收宽测绘带SAR的成像算法A、B、C.算法A是先从混叠信号中分离出每个子测绘带各自的回波信号,再作距离向压缩;算法B是先作距离向压缩,再分离出每个子测绘带各自的回波信号;算法C与算法A基本相似,只是分离信号时用了特别定义的权矩阵.文章对这三种成像算法进行了具体研究,并进而得到了一些结论.     

基于距离向多孔径接收的宽测绘带SAR成像方法的研究

该文提出了一种新的基于距离向多孔径接收宽测绘带合成孔径雷达(SAR)成像方法。首先对这种成像方法进行了严格的论证,并证明了运算中的加权矩阵为良态矩阵,然后分析了这种成像方法的计算量,讨论了这种宽测绘带SAR的信噪比,最后给出了仿真结果。     

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。      

非线性CS算法的前斜视SAR成像

针对SAR的前途斜视工作模式,该文建立了雷达信号的回波模型,详细分析了回波信号的瞬时方位频率和瞬时多普勒频率及距离Chirp斜率对方位频率的影响。然后结合经典的CS算法,提出了一种基于前斜视的改进CS算法,并利用该方法进行了仿真试验。理论分析和仿真结果表明,该方法更符合斜视SAR的几何关系,能有效地进行距离压缩、距离徒动校正和方位聚焦,改善了成像质量。     

基于时域去走动的SAR大斜视CS成像算法

该文针对大斜视SAR回波信号的大距离走动、小距离弯曲的特点,提出了一种将时域去走动和CS算法相结合的成像算法。首先在时域校正距离走动,然后在频域校正距离弯曲,最后通过几何校正完成目标成像。经过时域去走动处理后,距离向和方位向的耦合大大降低,不仅可适应大斜视角的成像要求,而且测绘带宽度也会增大。仿真结果表明,改进后的算法可满足大斜视角和较大测绘带宽度的成像要求。     

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。     

合成孔径雷达成像中频带分割与子带处理技术研究

采用多收多发孔径的合成孔径雷达(SAR)可以获得较常规SAR更宽的测绘带和更高的空间分辨率。该文将频带分割技术应用到多收多发孔径SAR成像中,在实现方位向高分辨率的同时获得距离向高分辨率。针对同步收发的子带脉冲信号,提出了一种时域先合成再脉冲压缩的方法,并对频域子带先脉冲压缩再合成的方法进行了扩展,提出了非零中频子带脉冲压缩合成的方法,仿真结果证明了方法的有效性。文中研究了子带载频差对压缩结果及成像的影响,并通过计算机仿真分别对两种相位差的影响进行了说明。     

捷变PRF技术在斜视聚束SAR中的应用

该文关注一种新型的斜视聚束SAR模式,其采用捷变脉冲重复频率(PRF)技术来增加高分辨率成像时的距离向测绘带宽。聚束SAR利用波束旋转来增加方位向分辨率。然而,高分辨率和大斜视的成像要求会导致较大的距离单元徙动(RCM)。PRF固定不变(即接收窗固定)时,为了保证方位向数据获取时间内所有的回波脉冲能被完整接收,距离向测绘带宽对应的时间宽度必须小于接收窗宽度。为了消除RCM对测绘带宽的影响,该文将PRF沿着方位向时间连续地改变(捷变),使得接收窗的变化与瞬时斜距的变化一致。首先推导了PRF的变化规律,然后利用一种改进的后向投影算法(BPA)对回波数据成像,最后通过仿真实验验证这种SAR模式及对应的成像算法。      

基于方位deramp和NFS大斜视聚束SAR成像算法

该文针对聚束SAR回波信号方位向频谱混叠和大斜视时距离向和方位的严重耦合,提出了一种结合方位向deramp和非线性频率变标(NFS)的斜视聚束SAR成像算法。首先在方位向进行deramp操作,消除方位频谱混叠。然后通过非线性频率变标并考虑距离向时频变换的标度变化补偿方位相位,实现场景成像。仿真结果表明,该算法可有效消除方位频谱混叠,具有较高的精度,满足大斜视聚束SAR的成像要求和较大测绘带宽度要求。     

基于改进CS算法的侧斜视SAR成像

针对SAR的斜视工作模式,该文建立了雷达信号的回波模型,详细分析了回波信号的瞬时方位频率和瞬时多普勒频率及距离Chirp斜视对方位频率的影响,结合经典的 CS算法,提出了一种基于斜视的改进CS算法,并利用该方法进行了仿真试验,理论分析和仿真结果表明,该方法更符合斜视SAR的几何关系,能有效的进行距离压缩、距离徙动校正和方位聚焦,改善成像质量。     

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。      

基于CS理论的“非盲式”带宽扩展算法研究

提出一种基于压缩感知的"非盲式"带宽扩展算法,并利用"盲式"带宽扩展模块以进一步改善算法的性能。主客观测试结果表明,基于压缩感知的"非盲式"带宽扩展算法能够实现音频信号的高频重建,且在满足信号完美重建的条件下,重建音频质量要优于AMR-WB+中的带宽扩展算法。     

聚束式SAR的宽场景成像算法

 提出了基于SPECAN处理的宽场景聚束式SAR成像算法.首先对距离Dechirp后的信号在方位上作谱分析(SPECAN)处理消除方位模糊并对信号支撑区进行伸缩与平移变换,二次相位补偿后选择合适的插值方法恢复信号理想支撑区,最后二维IFFT成像.讨论并给出了算法对脉冲重复频率选择的限制.仿真实验验证了该方法的有效性.     

一种基于误差反向传播优化的多通道SAR相位误差估计方法

方位向多通道合成孔径雷达(SAR)可实现高分辨率宽测绘带成像,准确估计通道间相位误差是保障成像质量的关键。该文提出了基于误差反向传播训练优化的通道相位误差估计方法,该方法根据多通道SAR回波生成的物理过程,构建含有通道间相位误差待估计参数的观测矩阵,通过初始化的通道误差和初始化的目标散射系数参数生成初始化的SAR回波,并计算该回波与多通道SAR实测回波之间的误差,通过深度学习中常用的误差反向传播的方法,不断训练优化上述参数,最终获得通道间相位误差的估计值,同时也得到了对稀疏目标散射系数的估计。该方法基于误差反向传播方法,并将该方法与通道误差的形成原理相结合,在稀疏假设下同时完成了相位估计和成像,为多通道SAR误差估计提供了一种全新的思路。多通道SAR仿真数据验证了该文算法的有效性。      

利用相位中心偏移方位多波束来实现宽测绘带SAR成像

该文提出了一种基于相位中心偏移方位多波束的宽测绘带星载SAR实现方案。通过在方位向上配置相位中心偏移的多个波束使雷达在一个脉冲周期内完成多个多普勒历程的信号采样,显著降低系统对脉冲重复频率的要求,实现宽测带SAR成像。针对卫星速度的非恒定性和不同波位所需PRF的多样性造成的方位信号非均匀采样,该方案采用了多通道信号重建技术来恢复均匀采样信号的算法。与采用高轨技术和分布式技术的宽测绘带SAR方案相比,这种方案的技术难度较小、易于实现。     

一种稀疏增强的压缩感知MIMO-OFDM信道估计算法

 基于压缩感知(Compressed Sensing, CS)的信道估计可以达到减少导频的目的,但在频-时域信道矩阵到时延-多普勒域的稀疏变换中存在谱泄漏现象,影响了信道矩阵的稀疏性和估计的均方误差(MSE)性能。为此该文对信道的稀疏性进行研究,提出一种时域加窗的稀疏优化CS信道估计算法。通过对时域加窗,所提算法抑制了由离散截断导致的多普勒域泄漏,再据此设计出观测矩阵,以此方式增强信道在时延-多普勒域的稀疏性,并实现对稀疏的信道矩阵更为准确的重构,达到改善信道估计MSE性能的目的。仿真结果表明随信噪比的增大,加窗CS算法相比无窗CS算法有效改善了信道估计的性能。     

多测量向量模型下的修正MUSIC算法

压缩感知多测量向量(MMV)模型用于解决具有相同稀疏结构的多快拍问题,在传统阵列信号处理应用中多重信号分类(MUSIC)方法是一种常见的方法,但当快拍数不足(低于稀疏度)时其性能将急剧恶化。Kim等人(2012)推导出一种修正的MUSIC谱,并将压缩重构方法和MUSIC算法结合提出压缩感知MUSIC算法(CS-MUSIC),能够有效克服快拍数不足的问题。该文将Kim等人的结论扩展到一般情形,并基于传统的MUSIC谱和CS-MUSIC谱提出一种修正的MUSIC算法(MMUSIC)。仿真结果表明所提算法能够有效克服快拍数不足的问题,并且具有比CS-MUSIC算法和压缩感知贪婪算法更高的重构概率。     

超宽带信道建模中基于压缩感知的解卷积算法

针对频域测量方式下的超宽带(UWB)信道测量数据后处理,该文提出了用具有高斯滚降特性过渡带的类高斯窗,提取符合中国UWB频谱规范的信道测量数据,并将类高斯窗对应的时域脉冲作为先验信息,使用基于压缩感知(CS)的算法对时域信道测量信号解卷积,使得解卷积后的信道冲激响应具有高分辨率特性。利用频域加窗补零,以及改变解卷积算法中参数化波形字典原子的步长,可以得到不同分辨率的解卷积结果。采用匹配追踪(Matching Pursuit,MP)算法作为CS的重构算法。针对一间办公室的视距(LOS)与非视距(NLOS)信道测量数据处理结果表明,基于压缩感知的解卷积算法可以用较少的观测值获得和CLEAN算法相近的解卷积性能。     

粒子滤波算法在TBD目标检测中的应用

提出了基于生存概率模型的目标检测滤波器设计,实现了基于序惯Monte-Carlo采样粒子滤波方法.优化设计了目标生存概率的算法;给出了粒子滤波器的TBD算法的理论推导及数值计算过程.仿真实验表明:基于粒子滤波器的TBD算法能够检测低信噪比的目标.