机载前视SAR三维成像算法研究

该文以一种采用天线阵模式的机载前视合成孔径雷达(SAR)系统为对象,根据前视SAR的成像几何模型和回波信号特点,提出了一种适用于机载前视SAR的3维成像算法。该算法首先将各天线阵元接收一遍后的数据采用CS算法获得单幅SAR图像,然后将飞机飞行过程中获得的所有SAR图像中相同方位向对应的数据结合距离多普勒算法思想依次进行成像处理,最后获得3维像。模拟了X波段前视SAR点目标回波并进行了3维成像实验,对成像性能进行了分析。仿真结果验证了该算法的有效性。     

机载下视圆周SAR三维BP成像

结合机载下视三维SAR和曲线合成孔径雷达(CSAR),提出了一种下视圆周SAR的三维成像结构。在此结构下推导回波信号模型,发现回波信号中切航向和沿航向存在二维耦合项,使得传统的RD算法、CS算法、距离徙动算法等受限。后向投影算法(BP算法)通过二维场景搜索,避免了回波模型中耦合项的影响。文中分析了圆周SAR三维BP成像的机理,并给出了整个成像过程的流程图。仿真结果表明,圆周SAR能够精确地还原场景目标的三维信息,从而验证了此种结构的可行性和理论分析的正确性。     

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.     

基于LFMIGW的机载SAR前视成像研究

线性调频连续波(LFMCW)合成孔径雷达(SAR)收发隔离无法解决,用于前视成像时工作模式受到限制,跨航向分辨特性受到制约.针对这一问题,提出了基于线性调频中断连续波(LFMICW)的机载SAR前视成像.根据LFMICW原理论证了LFMICW SAR前视工作模式.在前视LFMICW SAR信号建模基础上分析了信号特性,...     

前视SAR压缩感知成像算法

以进一步提高前视SAR成像的分辨率为目的,提出了一种基于压缩感知的前视SAR成像算法。前视SAR是一种可以实现对飞行路线正前方的区域进行成像的工作模式,通过分析德国宇航局提出的前视SAR系统——视景增强的新型区域成像雷达(SIREV)可知,由于SIREV系统天线长度的限制,使得等效的合成孔径长度较短,从而导致成像的分辨率较低。而基于压缩感知的前视SAR成像算法可以在方位向等效得到一个较长的虚拟天线,因此可以在同样长度天线的情况下获得更高的成像分辨率。仿真结果表明,该方法可以实现对点目标、分布目标和面目标的成像,并且提高了成像的分辨率。     

基于MLBF的毫米波双站SAR前视Omega-k成像算法

结合毫米波体制和双站毫米波合成孔径雷达(SAR)前视成像技术,开展毫米波双站SAR前视成像算法的研究.在双站SAR前视成像系统中,较大的前视角引入了多普勒质心偏移和严重的距离徙动,因此普通双站SAR的成像算法无法直接移植到双站SAR前视成像中.针对以上问题,论文首先提出了一种基于瞬时多普勒分析的改进Loffeld's Bistatic Formula(MLBF)二维频谱求解方法,相比于现有方法,该方法能更准确的得到双站SAR前视回波信号的二维频谱.在此基础上又推导出了适用于毫米波双站SAR前视成像的Omega-k算法;最后通过仿真实验,验证了提出算法的有效性和优越性.     

基于级数反演的双基前视圆周SAR成像

双基前视圆周合成孔径雷达（BFL-CSAR）为一种双基前视及圆周合成孔径雷达优势相结合的成像模式,拥有单基直线 SAR 及圆周 SAR 所不具备的前视二维成像优势。由于该构型双基距离历程双根号及三角函数的存在,其目标回波信号的二维频谱难以有效获得,从而给后续成像处理带来困难。针对这个问题,首先结合 BFL-CSAR 的运动特点,建立回波距离模型,利用级数反演理论有效获取了回波信号的二维频谱,并在此基础上提出了一种适用于双基前视圆周 SAR 的快速频域成像算法。计算机仿真实验验证了理论分析的正确性以及成像算法的有效性。     

基于单快拍稀疏重构的阵列雷达前视成像北大核心CSCD

针对阵列雷达前视高分辨成像问题,文中提出了一种基于单快拍数据稀疏重构的成像算法。在对各阵元回波信号进行脉冲压缩及运动校正后,以波束指向角为中心在主瓣范围内构建信号矢量及对应观测矩阵,利用稀疏贝叶斯学习算法对当前指向角多个阵元的单快拍数据进行稀疏重构,得到散射系数分布;进一步对不同指向角重构所得散射系数进行幅度积累,得到最终的前视图像。仿真结果表明,该算法能在低角度采样率条件下获得有效的前视超分辨图像。     

解卷积锐化算法在导引头前视成像中的应用

传统的合成孔径雷达成像、多普勒波束锐化成像等方式虽然能有效地提高雷达的方位分辨率,但存在前视成像盲区。而传统的实波束成像角分辨率低,无法区分处于同一个波束内的两个目标。本文分析了单通道解卷积病态的原因,提出了改善方法.本文同时比较了该算法与常用的单脉冲测角算法的优劣。文章最后对实测数据的处理结果表明,解卷积算法对波束锐化有明显效果。     

一种单脉冲雷达多通道解卷积前视成像方法

合成孔径(SAR)技术能有效提高雷达的方位分辨率,但当雷达航迹与波束重合时方位分辨率会迅速下降,形成盲区。为解决前视成像问题,本文引入了多通道解卷积技术,以单脉冲雷达为背景,研究了解卷积后的成像信噪比和方位分辨率,认为对天线方向图截断后的形状也是影响信噪比的主要原因之一。在此基础上进行的前视成像仿真结果表明:这种方法相对实孔径成像可有效改善方位分辨率一个数量级以上,同时信噪比损失相对不考虑天线方向图截断形状明显减小。     

无人机载多普勒分集前视合成孔径雷达成像方法

前视合成孔径雷达(SAR)成像存在多普勒左右模糊的问题,需要利用空域资源进行解模糊处理。限于无人机(UAV)的载重与尺寸,接收阵列通常较小,解多普勒模糊的空域波束形成能力不足。此外,前视SAR回波方位多普勒梯度小、带宽窄,使得接收带宽未被充分利用。基于以上问题,该文提出多普勒分集前视SAR成像方法。该算法在前视SAR成像技术的基础上,利用多普勒分集MIMO技术,将多普勒窄带前视回波调制于不同多普勒中心以达到充分利用多普勒接收带宽的目的。进而,可获得一个数倍于真实接收阵列孔径的虚拟接收阵列,极大地扩展了接收通道,有效地改善了前视SAR成像解多普勒左右模糊的性能。     

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。     

机载前视合成孔径雷达Chirp Scaling成像算法研究

针对目前机载侧视合成孔径雷达(SAR)无法对飞行路线正前方进行高分辨率成像的问题,该文研究了一种新型机载前视SAR,分析了前视SAR的工作原理和方位分辨率提高的可行性。基于空间几何模型和回波信号形式,推导并给出了适用于机载前视SAR成像的chirp scaling算法,给出了各相位补偿因子表达式及算法实现步骤。模拟了前视SAR点目标回波数据,并利用该方法对分布于场景中心及边缘的点目标阵进行了成像仿真,分析了成像效果,成像质量指标与理论值基本吻合,证实了算法的有效性。     

前视成像雷达图像序列配准算法研究

为解决前视阵列成像雷达中图像序列的配准问题,该文将前视阵列雷达的成像原理与Hausdorff距离有机结合,提出一种图像序列配准方法。该方法基于传感器信息、图像分辨率校正和回波域Hausdorff距离,首先利用传感器信息估计出图像间的距离向偏移,在此基础上修正天线孔径长度并校正序列图像分辨率。为解决地雷目标各向同性造成的角度估计困难,使用Hausdorff距离对序列图像实施配准。结合前视阵列雷达的成像原理,将Hausdorff距离从图像域映射到回波域,实现分辨率校正与配准的统一,提高配准速度和精度。通过实测数据验证,该方法适用于前视阵列成像雷达,能够提高图像序列配准精度,改善系统检测率。     

基于多帧数据联合处理的机载单通道雷达贝叶斯前视成像

针对机载单通道雷达前视分辨率不高的问题,该文提出一种基于多帧数据联合处理的贝叶斯前视成像方法。该文首先建立高斯背景下的前视回波信号模型,然后将散射场景的处理空间由单帧波束域的低维空间扩展到多帧波束域联合而成的高维空间以增加其空域稀疏性,并对散射场景的稀疏性进行统计建模。最后基于贝叶斯理论,将前视条件下的雷达成像转化为贝叶斯准则下的优化问题,并通过共轭梯度算法进行优化求解。在优化求解时,稀疏统计参数从数据迭代过程中估计得到。仿真结果和实测数据表明该方法不仅可以对前视场景进行高分辨成像,还可以抑制虚假散射点。     

改进的NLCS星弹双基SAR俯冲前视成像算法

在俯冲阶段由于导弹具有加速度,速度大小和方向会发生急剧变化,其收发瞬时斜距会变复杂,将导致距离-方位向耦合严重和方位空变性问题,若直接进行方位向聚焦压缩,会造成图像畸变。针对这两个难题,采用一种改进的非线性变标(Nonlinear Chirp Scaling,NLCS)算法运用到新型星弹双基系统模型中。首先建立了星弹双基系统模型;接着利用级数反演法推导了二维频谱表达式,在二维频域中通过完成距离压缩和徙动校正来消除距离-方位耦合的影响,再利用改进的NLCS算法对方位向多普勒调频率进行补偿解决方位向空变性问题,完成方位向压缩聚焦,从而得到良好的成像结果。与改进的距离多普勒(Range Doppler,RD)算法相比,该算法减少了1.013×108浮点运算量(Floating Point Operations per Second,FLOPS),边缘点方位向聚焦效果有了很大的改善,方位向峰值旁瓣比(Peak Sidelobe Ratio,PSLR)、积分旁瓣比(Integrated Sidelobe Ratio,ISLR)、分辨率分别提升了2.41 dB,1.29 dB,1.16 m,证明了该方法的有效性与可行性。     

SAR Imaging Algorithm Filter for Based on Nonstationary FLGPR

This paper presents a fast nearfleld subsurface SAR imaging algorithm for Forward-looking ground penetrating radar （FLGPR）. By using nonstationary convolution filter, the spectrum of the refocused image can be reconstructed directly from the spectrum of backscattered signal from the target area. The target image compensation and target locating can be accomplished by the angle scanning method. The experimental results show the proposed method can achieve image refocusing and locating accurately for buried target. Also it has higher computational efficiency and azimuth resolution than the phaseshift migration approach and the Delay-and-sum （DAS） beamformlng approach. It can resolve the fast processing problem for FLGPR.     

基于单脉冲雷达和差通道多普勒估计的前视成像

单脉冲测角技术用于扫描雷达前视成像可有效提高图像的清晰度,但单个脉冲对同分辨单元多目标测角时会发生角闪烁现象,造成图像模糊.该文提出了一种基于单脉冲雷达和差通道多普勒估计的前视成像算法,利用目标和平台之间相对运动引起的多普勒梯度差异实现同分辨单元内不同方向目标的分离,然后在多普勒域采用和差比幅测角(SDAC)技术测量目...     

基于前向阵雷达的三通道地面快速动目标检测与成像方法

针对3通道前向阵雷达SAR-地面运动目标检测(SAR-GMTI)体制,该文提出一种易实现的地面快速动目标检测与定位新方法。该方法针对快速运动目标距离散焦严重问题及多普勒谱折叠带来的处理过程繁琐等问题,在杂波抑制后对快速动目标进行重聚焦从而实现对快速目标的检测,并在重聚焦过程中先充分压缩多普勒带宽再进行距离走动校正,有效避免了多普勒谱折叠。仿真结果验证了该文方法的有效性。