改进的星载合成孔径雷达天线方向图综合方法

天线方向图综合在星载合成孔径雷达(SAR)中抑制模糊提高系统性能方面起着非常关键的作用[1].重新考虑了Sergio Barbarossa和Guido Levrini所提出来的天线方向图综合优化过程,将原方法所忽略的天线方向图与干扰功率分布的相互作用引入到优化过程当中,重新推导了一种迭代优化算法.改进后的方向图综合方法以提高信号强度与干扰信号强度的比值SIR(Signal-to-Interference Ratio)为目的,计算机仿真结果表明该方法在降低模糊度ASR(Ambiguity-to-Signal Ratio)方面较先前的结果有了明显提高.     

基于自适应遗传算法的星载SAR天线方向图与模糊综合

该文针对改善星载合成孔径雷达(SAR)的模糊特性,提出了一种自适应遗传算法。该算法同时对模糊和方向图进行优化。首先确定模糊区域,然后以天线方向图的主瓣宽度和副瓣电平(包括星载SAR模糊区域的副瓣电平)为目标函数,应用自适应遗传算法对天线方向图进行综合。为了避免早熟的现象,在该算法中,交叉概率、变异概率和变异范围同时进行了自适应的变化。和非自适应遗传算法相比较,该算法迭代步骤少,收敛速度快。仿真结果表明,模糊度得到了很好的抑制,对星载SAR系统设计具有实际意义。     

星载合成孔径雷达有源相控阵天线研究

该文从雷达工作模式、模糊度、分辨率及信噪比等几个方面研究了星载合成孔径雷达的有源相控阵天线波束调节方式和波束赋形特点,设计了一种适合于二条带高分辨率扫描模式星载合成孔径雷达的有源相控阵天线,该文还研究了有源相控阵天线的可靠性问题,提出一种利用冗余设计提高天线可靠性的方案。     

遗传算法在阵列天线方向图综合中的应用

遗传算法是一种高效的搜索算法。本文采用遗传算法对18元天线阵列方向图进行综全优化设计，并与用Woodward法得到的结果进行了比较。     

星载合成孔径雷达天线热控设计研究

介绍了国外多种合成孔径雷达卫星天线的热控方式,并结合具体的工程实践讨论了微带阵、波导阵形式合成孔径雷达卫星天线热控设计过程中面临的一些问题,以及解决问题的途径,针对微带阵天线的试验表明其热控设计能够满足天线在轨热控的要求。     

遗传算法在阵列天线方向图综合设计中的应用

本文采用遗传算法来完成阵列天线方向图综合的优化设计。     

共形相控阵天线方向图综合

本文给出了共形相控阵天线方向图的理论综合方法，相应的数值计算和优化结果已经得到。考虑了公差等因素之后研制出共形阵天线的馈电网络，实际的共形阵方向图测量结果表明：在１５％ 以上的带宽内方向图的最大副瓣电平低于－３０ｄＢ。     

基于波束优化赋形方法的斜视星载SAR模糊抑制研究

距离模糊和方位模糊会严重影响星载合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）的成像质量。现有的利用天线波束赋形来抑制模糊的方法在雷达正侧视成像时取得了优异的效果,但并不适用于雷达斜视的情况。针对这一问题,提出了一种基于平面阵列天线波束赋形的星载SAR二维模糊（距离和方位模糊）抑制方法。使用距离-方位模糊综合的模糊比（Ambiguity to Signal Ratio,ASR）指标来替代距离模糊比及方位模糊比,结合对不同斜视情形下天线波束变化的分析,充分考虑包含镜像模糊区在内的所有模糊区,建立了模糊比-天线权重优化模型。以模糊能量为目标函数、天线方向图掩模作为约束确立二次锥（Quadratic Cone Programming,QCP）优化问题,求解得到阵元幅度相位分布。仿真结果表明,所提方法可以通过调节模糊区对应的旁瓣幅值,灵活地抑制SAR斜视成像的距离和方位模糊,进而提高星载SAR的成像质量。     

低频UWBSAR天线方向图频域校正

UHF/VHF低频超宽带合成孔径雷达(ultra wide band synthetic aperture radar)具有较大的波束宽度,天线方向图的角度和频率特性对系统性能的影响不能忽略。本文从低频UWBSAR系统模型出发,利用低频电磁散射建模得到定标体的散射特性,采用数字聚焦方法抑制杂波,利用定标体的SAR图像的二维频率域数据,实现天线方向图的校正。计算机仿真试验验证了该方法的有效性。     

低频UWB SAR天线方向图校准算法

低频UWBSAR具有较大的方位向处理角,因此天线方向图沿方位向的变化不能忽略。本文给出SAR系统的时域处理模型,利用该模型分析天线方向图对系统性能的影响,然后给出天线方向图的校准算法,以及该算法的性能分析。最后通过计算机仿真,验证该算法的有效性,得到的仿真结果和理论分析相吻合。     

亚马逊热带雨林星载SAR辐射定标算法

天线外定标是实现星载SAR天线方向图在轨测试的主要手段。天线方向图的准确测量,对星载SAR图像的应用具有重要作用。分布目标辐射定标在星载SAR天线方向图测试中受到广泛重视。亚马逊热带雨林的后向散射系数呈现大面积的均匀性和稳定性,故成为分布目标定标最主要的定标场。该文在分布目标定标原理的基础上,对基于亚马逊热带雨林的星载SAR天线方向图测量算法进行了研究,提出了采用K．Pearson统计量非参数假设检验的一致性处理算法,并采用Levenberg-Marquard算法（LM算法）估计俯仰向天线方向图模型参数。仿真数据验证了算法的可靠性和准确性。     

一种SAR原始回波数据模拟方法

在分析星载 ＳＡＲ回波信号完整模型的基础上,提出了一种基于 ＳＡＲ图象的原始回波数据模拟简易方法,并通过对回波信号统计分析以及成像处理验证了模拟结果的正确性和可行性。     

天线阵列方向图的一种数值综合算法

本文提出了一种新型阵列综合算法，目标方向图迭代算法。这种算法与现有的阵列综合方法不同，它通过对目标方向图的迭代来调整实际方向图的形状，是一种纯数值的阵列综合算法。这种算法适用于任意结构阵列的方向图综合，计算效率高，可以满足实际工程的需要。作为验证，本文综合了一些具有代表性的天线阵列，给出了计算结果，并对结果进行了讨论。     

基于方向图和多普勒相关系数的天基阵列SAR通道相位误差补偿方法

随着对地观测技术的发展,要求SAR系统能够同时实现高分辨率和宽测绘带,天基阵列多通道SAR结合数字波束形成(DBF)技术为解决该问题提供了很好的思路,但各个通道之间相位误差会很大程度上降低DBF的性能,常规通道误差补偿方法估计精度不足,应用场景受限。针对上述问题,该文提出一种基于方向图和多普勒相关系数的天基阵列SAR通道相位误差补偿方法,不仅利用天线方向图先验信息,还充分利用场景不同多普勒相关性信息,通过最小化天线方向图和多普勒的组合差异,实现对通道之间相位误差的估计。结合RADAR-SAT数据的仿真试验结果验证了该算法的有效性。     

一种基于遗传算法的阵列天线方向图综合

基于排序的实数码遗传算法实现对阵列天线方向图综合,并对遗传参数作了一些改进.该算法使得搜索效率有很大的提高,有效避免了早期收敛.通过计算机仿真实验,该算法成功地实现了阵列天线的方向图综合.通过对阵列天线的阵元电流幅值进行优化,同样可以达到传统方法所能实现的效果.良好的仿真结果体现了遗传算法在阵列天线方向图综合中的优越性能.     

周期性非均匀采样实现星载SAR高分辨宽测绘带成像

针对单通道星载SAR系统高分辨与宽测绘带之间的矛盾,该文提出了一种周期性非均匀采样的解决方法。该方法利用非均匀的方位采样,避开距离盲区的重叠,使得相同距离单元的盲区最多出现在一个采样通道内;然后利用方位采样的周期性,构造出等效的多通道数据,通过多通道解模糊的方法实现方位信号频谱恢复。文中还详细分析了非均匀采样的优化设计方法。最后仿真实验验证了该文方法的有效性。     

基于递推公式的星载SAR高效正向定位算法

该文提出一种基于递推公式的星载合成孔径雷达(SAR)高效正向定位算法。该算法利用3组递推公式计算待定位像素与参考像素之间的3轴位置增量,输入参数为两者之间的高程差、斜距差和方位时间差,然后将位置增量与参考点的位置相加即可求得待定位点的定位位置。3组递推公式通过分别以斜距、方位时间和高程为变量,并对定位方程组求导获取。该算法避免了3维格网建立、系数拟合和插值操作,仿真和实测数据定位结果验证了该文方法的精确性和有效性。     

基于粒子群优化算法的阵列天线方向图综合

粒子群优化算法（PSO）是一种基于群智能的随机优化算法,其理论简单,参数少,易于实现,可用于解决大量非线性、不可微和多峰值的复杂问题。本文介绍了粒子群算法的基本原理和基本流程,研究了如何将这种方法应用于阵列天线的方向图综合上,给出了PSO 算法在阵列天线方向图综合的应用实例,结果表明粒子群算法在阵列天线方向图综合上有很好的应用前景。