基于MMSE编队卫星SAR高分辨率成像算法

针对编队卫星SAR的构型特点,根据编队卫星SAR回波信号的数学模型,给出了一种改进的成像算法:对每个接收机受到的回波信号进行最小均方误差滤波处理,并用空域滤波合成多颗接收卫星对应的单视复图像,从而得到高分辨率SAR图像。该方法充分利用系统的先验知识和不同接收机间的位置信息来实现高分辨率成像,突破了传统匹配滤波算法对SAR空间分辨率的限制,实现了均方差最小意义下的最优估计。仿真结果验证了本算法的有效性。     

分布式小卫星SAR宽域和高方位分辨率处理方法

用多个分布式小卫星构成星座．可以完成多项雷达探测任务，如地面动目标检测(GMTI)、地面高程测量等。其探测性能可比单个卫星明显提高。分布式小卫星也可用来提高SAR的横向分辨率，主要是解决高横向分辨率与宽测绘带的矛盾。小卫星用横向孔径小的天线(为提高横向分辨率)和较低的重复频率(为加宽测绘带)，其回波信号会产生多普勒模糊，但多个小卫星的空间自由度可用来解模糊，从而可以实现宽域(宽观测条带)和高方位分辨率SAR成像。本文对分布式卫星解多普勒模糊的方法进行了讨论，并提出了对卫星星座构形的要求。如果星座构形已定，则应微调脉冲重复频率以满足解多普勒模糊的要求。     

基于非均匀采样的小卫星多通道SAR无模糊成像

当小卫星天线不满足最小天线面积约束时,则出现距离或者方位模糊,无模糊的高分辨成像是小卫星SAR成像处理的关键.本文提出利用分布式小卫星或者小卫星天线的多通道回波数据,在满足广义采样定理的条件下通过插值恢复出无模糊的全方位带宽信号,实现高分辨成像.实验证明,该算法具有操作简单,运算效率高的优点.     

优化阵列在寄生式星载SAR系统抗干扰中的应用

针对寄生式星载SAR系统抗干扰时编队构形的限制,研究了优化阵列在超稀疏构形抗干扰中的应用。使用优化阵列确定编队小卫星的相对位置,可以提高方向分辨率,减小达到相同波束形成性能所需要的孔径长度,减小所需小卫星数目,降低硬件开销。仿真证明,优化阵列可以使寄生式星载SAR系统获得良好抗干扰性能。     

基于二维格星座对SCMA码本的一种设计方法

现有的SCMA(稀疏码分多址)码本采用高维复数星座和映射矩阵相结合的设计方法,存在高维复数星座设计过程复杂,且任意时频资源星座图星座点间的最小欧式距离难以控制的问题.针对上述问题提出了 一种基于时频资源星座的码本设计方法.首先设计一个二维格星座,然后通过星座优化和扩频得到特定用户的码本.所提方法不仅可以获得最大成形增益...     

GEO-LEO双基SAR序贯多帧-多通道联合重建无模糊成像方法

采用地球同步轨道(GEO)卫星作为双基合成孔径雷达(SAR)的发射站,可为低轨(LEO)接收站提供大范围、持续的波束覆盖。同时,由于收发分置的系统形态,LEO接收站可以实现下视、前视、后视等多视区成像,因此,GEO-LEO双基SAR在地球测绘、侦察监视等领域具有广阔的应用前景。为实现大幅宽成像,GEO SAR发射站的脉冲重复频率较低,而LEO SAR接收站会引入大的多普勒带宽,造成GEO-LEO双基SAR方位欠采样。通过在接收站引入多通道技术虽可抑制模糊,但是面临GEO-LEO双基SAR的严重欠采样问题,多通道无模糊重建方法所需通道数过多,不利于接收系统小型化。针对方位严重欠采样条件下的复杂观测场景无模糊成像问题,该文提出了序贯多帧-多接收通道联合重建无模糊成像方法,通过利用序贯观测场景多帧图像的相关性和多接收通道的采样信息进行联合重建,实现无模糊成像。首先将GEO-LEO双基SAR无模糊成像问题建模为张量联合低秩与稀疏优化问题,然后在交替方向乘子法迭代求解中利用多接收通道信息,实现了GEO-LEO双基SAR对复杂观测场景的无模糊成像。相比于基于传统多通道重构的成像方法,该方法可显著减少无模糊成像所需的接收通道数,仿真实验验证了该方法的有效性。      

编队卫星合成孔径雷达空时二维压缩感知成像

以减小编队小卫星数据传输负荷,加快编队小卫星合成孔径雷达(SAR)成像速度为目的,提出了一种基于空时二维压缩感知(CS)理论的解决方案。通过对编队小卫星SAR回波信号模型稀疏性的研究与分析,提出了一种基于该回波模型的空时二维压缩算法。在此基础上建立了编队小卫星SAR的回波稀疏模型和目标信息的重构矩阵,并用最小l1范数算法对压缩后的数据进行了时间维和空间维的恢复重构,实现了编队小卫星的低负荷、快速成像。通过仿真分析,验证了该方案的有效性。     

基于最小冗余的天基稀疏阵雷达多载频STAP研究

天基GMTI（Ground Moving Target Indication）稀疏阵雷达的模糊性问题受到广泛关注。针对角度模糊、多普勒模糊导致的动目标检测盲区问题,本文将最小冗余思想应用于雷达阵列设计,在子阵列数目受限的情况下,给出两种最小冗余阵列配置,能够解决无模糊测速范围和速度分辨率之间的矛盾,改善稀疏导致的角度模糊问题。在存在多普勒模糊的情况下,结合多载频技术,建立了多载频最小冗余阵雷达系统模型。通过仿真证明空 时 频三维自适应处理比单频STAP（Space-Time Adaptive Processing）性能明显提高,能够有效消除多普勒模糊和提高动目标检测性能。      

主从模式编队卫星SAR压缩感知成像算法

为减轻主从模式编队卫星SAR对稀疏目标场景回波信号的采集与传输负担,提出了编队卫星SAR的回波信号稀疏方法。在研究编队卫星SAR回波信号特征的基础上,构建了编队卫星SAR距离向和方位向的稀疏基、测量矩阵和重构矩阵。针对主从模式编队卫星SAR与地面的数据传输特点,提出了低传输负荷下的主从模式编队卫星SAR压缩感知成像方法,并借助于正交匹配追踪算法 (Orthogonal Matching Pursuit,OMP) 对稀疏后的回波信号进行了恢复重构,获得了高质量的编队卫星SAR图像。仿真结果表明,针对稀疏目标场景,本文提出的压缩感知成像方法利用较少的回波数据便能重构出原始目标场景,实现了低负荷下的编队卫星SAR成像。      

Reconstruct azimuth signal and suppress interbeam ambiguities of SPCMB SAR with hybrid filterbank

Conventional Synthetic Aperture Radar （SAR） systems cannot obtain high-resolution and wide-swath illumination area due to the well-known minimum antenna area constraint. Single Phase Center MultiBeam （SPCMB） technique can overcome this limitation by adding spatial sampling through multiple receivers in azimuth direction. Unfortunately, this approach will lead to an increase of azimuth ambiguities （interbeam ambiguities）, because each receive beam＇s mainlobe overlaps with the other ones＇ sidelobes. This paper proves that the front part of SPCMB SAR systems can be considered to be a hybrid filterbank. Therefore, the azimuth signal can be reconstructed and the interbeam ambiguities can be effectively suppressed by a well-designed hybrid filterbank.     

Estimating parameters of multiple wideband polynomial-phase sourcesin sensor arrays

We consider the problem of estimating the parameters of multiple wideband polynomial-phase signal (PPS) sources in sensor arrays. A new maximum likelihood (ML) direction-of-arrival (DOA) estimator is introduced, and the exact Cramer-Rao bound (CRB) is derived for the general case of multiple constant-amplitude polynomial-phase sources. Since the proposed exact ML estimator is computationally intensive, an approximate solution is proposed, originating from the analysis of the log-likelihood (LL) function in the single chirp signal case. As a result, a new form of spatio-temporal matched filter (referred to as the chirp beamformer) is derived, which is applicable to "well-separated" sources that have distinct time-frequency or/and spatial signatures. This beamforming approach requires solving a three-dimensional (3-D) optimization problem and, therefore, enjoys essentially simpler implementation than that entailed by the exact ML. Simulation results are presented, illustrating the performance of the estimators and validating our theoretical CRB analysis     

双星同中心频率多发多收的方位解模糊

为了在星载合成孔径雷达中获得高横向分辨率和宽测绘带,卫星可以采用横向孔径小的天线和较低的重复频率,此时回波信号会产生方位多普勒模糊,可以通过发射多颗卫星获得的多个空间自由度来解模糊。该文提出了沿航向分布的两颗小卫星同时独立发射中心频率相同的正负调频率信号,利用形成的3个等效相位中心通过简化滤波权矢量计算的空域滤波法来解3个方位多普勒模糊。理论分析和仿真结果证实了该方法的有效性。     

结合多决策准则稀疏表示的SAR图像目标识别方法

提出组合多决策准则的稀疏表示分类（Sparse Representation-based Classification,SRC）并在合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）目标识别中进行应用。传统SRC通常在全局字典上对测试样本进行重构,分别计算不同训练类别对于测试样本的重构误差,最终根据最小重构误差的原则进行分类决策。然而,由于SAR目标识别问题的复杂性,单一决策准则往往对扩展操作条件的适应性不强,导致整体性能下降。为此,文中基于稀疏表示求解的系数矢量,分别采用最小重构误差原则、最大系数能量原则以及局部最小重构误差原则分别进行分类。最小重构误差准则直接采用传统算法。最大系数能量准则分别计算不同训练类别系数能量,按照能量最大的原则进行判决。局部最小重构误差原则在局部字典上对测试样本进行表征和分析,充分体现SAR图像的视角敏感性。对于三个准则获取的决策变量,通过适当转换统一采用概率分布形式进行表达。最终,基于线性加权融合对三个准则的结果进行分析,判决测试样本所属目标类别。基于MSTAR数据集对方法进行测试,分别验证了提出方法在标准操作条件、俯仰角差异、噪声干扰及目标遮挡等情形的性能。实验结果表明:所提方法通过结合多决策准则能够有效提升SAR目标识别性能。     

A fast method for computing the coarray of sparse linear arrays

A fast algorithm for computing the coarray of sparse linear arrays is presented. Deriving linear minimum redundancy arrays or linear minimum hole arrays involves huge searches over candidate arrays to determine which arrays have the desired coarray characteristics. Since the number of candidate arrays grows very large with increasing numbers of sensors, it is important to be able to check each array's coarray quickly so that the search does not take too long. The method presented for computing coarrays is considerably faster than existing methods. This algorithm is well suited to implementation on a digital computer-it exploits the fact that integer multiplication is equivalent to convolution of the integer's representations     

Satellite constellation design for 5G wireless networks of mobile communications

Satellite constellation design plays an important role in satellite networks. Network constellation system design can affect the effectiveness of current improvements of the communications link and the management of the entire network. The power requirement of the mobile stations and ground stations is very high in a geostationary Earth orbit communication system, which means the terrestrial terminal is hard to be made handheld for fifth generation mobile communications. The emergence of nongeostationary orbit satellites such as low Earth orbit satellites greatly compensates for the disadvantage of geostationary Earth orbit satellites. Based on the classical constellation design method, the orthogonal circular orbit constellation is proposed. The design objectives considered here are the following: global Earth coverage by low Earth orbit satellites, the duration of continuously covering one mobile station by one satellite is more than 9.57 min, the access satellite link duration time of the mobile station is more than 4.79 min, and the number of satellites and orbits is to be minimum.     

一种结合稀疏重建和匹配滤波的距离模糊抑制方法

由于SAR天线旁瓣特性和脉冲工作体制,SAR图像在一定程度上受到距离模糊的影响.距离模糊抑制工作分别聚焦在SAR系统设计和SAR信号处理两个方面.前者通过天线赋形、正交编码等方式减小距离模糊能量接收,后者利用信号处理技术在回波域和图像域消除距离模糊能量.该文提出了一种结合稀疏重建和匹配滤波技术的距离模糊抑制方法.该方法...     

星载合成孔径雷达遥感海洋风场波浪场

星载合成孔径雷达(SAR)能够全天时、全天候、高空间分辨率、宽刈幅观测海洋表面，是获取海面风场和波浪场信息的重要微波传感器。该文综述了多极化SAR海面风场遥感原理、地球物理模式函数，以及潜在应用(海气边界层现象、海上风能资源开发、台风监测与预警预报)，系统总结了传统星载SAR、新型干涉和极化SAR海浪遥感方法和技术。随着雷达卫星编队飞行技术的逐步成熟，未来海洋卫星组网将成为全球海洋和极地观测新趋势，合成孔径雷达海面风场和波浪场定量遥感将从科学研究向业务化海洋动力环境监测发展。      

一种新的分布式小卫星SAR系统抗干扰方法

针对分布式小卫星SAR系统抗干扰时编队构形的限制,研究了优化阵列在超稀疏构形抗干扰中的应用.使用优化阵列确定编队构形中小卫星的相对位置,可以提高方向分辨率,减小达到一定波束形成性能所需要的孔径长度,减小所需小卫星数目,降低硬件开销.分析了卫星位置偏差对抗干扰性能的影响.仿真证明,采用优化阵列构形可以使分布式小卫星SAR系统获得良好抗干扰性能.     

基于小波包算法的压缩传感SAR 成像方法

压缩传感SAR 成像能够大量减小采样率和数据量,但只对稀疏场景有效。该文提出基于小波包训练稀疏表示基的压缩传感SAR 成像方法。该方法通过对同类型的SAR 图像进行小波包训练,在小波包库中选择能够稀疏表示该类SAR 场景的稀疏表示基,并通过求解l1 范数最小化问题重构SAR 场景反射系数。文中提出的方法在严重降采样下仍能够实现无模糊的SAR 成像,仿真数据成像结果表明该文方法具有较好的效果。