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在一站固定式双站SAR成像处理中,该文针对距离-方位2维空变描述不够准确导致成像性能迅速下降的问题,提出一种新的椭圆模型精确描述一站固定式大基线双站SAR的距离-方位空变特性,并基于此推导了改进的非线性调频变标(NLCS)成像算法。在距离向,首先利用相位去斜完成距离去走动和多普勒中心矫正,接着对剩余距离单元徙动和距离方位高次耦合项进行了去除处理。在方位向,根据一站固定式双站SAR的2维空变特性,提出了一种用于描述回波距离-方位空变特性的椭圆模型,基于该模型对空变的回波方位调频率进行了分析,并重新推导NLCS算法的方位变标函数和方位压缩系数。理论分析与仿真结果证明,所提出的模型不仅揭示了一站固定式大基线双站SAR数据的2维空变特性,而且对回波的距离-方位空变给出了更精确的解析式描述,使得基于该模型改进的NLCS算法可以获得更好的成像处理效果。 相似文献
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以单站SAR复杂场景成像模拟的映射投影(MPA)算法为基础,实现三维投影和映射的双站SAR(BISAR)成像模拟.利用条带式BISAR成像的点目标响应解析表示式,在计算得到散射系数图后,模拟BISAR原始信号的产生与压缩,以模拟BISAR图像.经过对虚拟场景的BISAR成像模拟,讨论BISAR对植被、建筑物等复杂地物观测及其与单站SAR的对比. 相似文献
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该文对双站SAR(BISAR)模拟图像不同地物的极化特征分析,发现传统单站极化特征参数(,,)在BISAR图像上不再能有效地表现地物散射的极化特征。由此,提出了统一双站极化基变换,重新定义了极化特征参数,,,使其保持原有的分离取向关联等优点。经统一双站极化基变换后,不同地物散射的极化特征更明显,重新定义的,,能反应不同散射机制,提供了BISAR图像解译和地表分类的初步手段。 相似文献
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基于Chirp-Z变换的串行双站斜视SAR成像算法 总被引:1,自引:1,他引:0
该文首先建立了串行双站斜视SAR的几何模型,给出了雷达回波的数学表达式,推导了它的2维频谱并对其特点做了分析。在2维频域内先用聚焦函数对观测场景中心的点目标进行精确成像,然后利用Chirp-Z变换校正了中心点两侧目标回波的距离徙动,再通过方位向逆傅里叶变换得到了雷达图像。该算法利用了Chirp-Z变换能够处理非线性调频信号的特点,简化了处理过程并提高了成像精度。仿真实验验证了这种基于Chirp-Z变换的新算法在处理串行双站斜视SAR数据时的有效性。 相似文献
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首先建立了平飞正侧视模式的双站SAR模型,然后在数学上给出了双站等效到单站的等效模型,在此基础上,可用常规SAR的信号处理器实现对双站SAR的成像处理。文章基于等效模型给出了平飞正侧视模式时的双站SAR的CS成像算法;当收发平台存在位置误差和速度误差时,不可避免地带来等效误差,降低了成像结果的质量,文章针对该误差进行了分析,并给出了相应的计算机仿真。 相似文献
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一静一动双基地SAR改进非线性CS算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文基于双基地一站固定(接收机固定)的特殊模式,首先建立了在该模式下双基地SAR的几何构型和信号模型;然后根据该模式的几何特点,分析了斜视情况下高次相位和调频率空变性对距离向聚焦的影响,考虑到利用驻定相位原理将信号从二维频域转换到距离多普勒域时二次模型的失效,引入了三次模型实现了距离向三次相位的补偿,其后通过距离多普勒域二次和三次扰动函数的相乘,并将距离向调频率在参考点进行展开,实现了距离向的聚焦和距离徙动的校正改进,并给出了距离向校正函数的解析表达式;最后,通过仿真和实测数据的处理验证了校正函数的正确性。 相似文献
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该文通过对机载双基地SAR非移变几何模型的分析,建立了双距离变量域的回波信号模型,由于回波数据是在距离和域,该文推导了距离和变量与双距离变量的转换关系,解决了该模型向距离和变量域转换的问题;提出了适用于非移变模式的变多普勒参数的双基地RD算法,并对该算法中引入变多普勒斜率所存在的误差进行了仿真分析。最后通过双基SAR仿真及实测数据处理,证实了算法的有效性,并与常规RD算法进行了比较,显示了该方法的优越性。 相似文献
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双基SAR成像的点目标解析频谱研究 总被引:1,自引:0,他引:1
双基SAR距离徙动由于存在两个双曲线形式,使用传统的驻定相位原理方法难以解析得到双基下的目标二维频谱。该文总结了LBF方法,级数反演方法,利用双基成像几何的瞬时频率方法以及基于等效单基思想的DMO方法,并给出了必要的分析,给出了DMO方法和GBF的等效性,验证了在任意构型下级数反演方法和LBF的关系。通过不同双基构型下的点目标成像仿真结果详细分析了各种方法的聚焦性能。 相似文献
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双基地合成孔径雷达(SAR)由于收发分置,具有广阔的应用前景,但常规的频域算法不仅面临距离史双根号问题,而且数据采集受Nyquist理论限制,数据量大。近年来提出的压缩感知(CS)理论指出,在一定条件下可以从很少的采样点中以很大的概率重建原始未知稀疏信号。本文将CS理论与双基地SAR模型相结合,提出一种基于CS的双基地SAR二维高分辨成像算法。该算法将二维随机降采样回波数据作为测量值,根据发射信号构造距离向测量矩阵,通过方位向多普勒相位因子构建方位向测量矩阵,利用CS恢复算法对目标进行了分维重建。仿真结果与性能分析表明,该算法在严重欠采样情况下仍能完好的重建原始目标,而且对噪声具有一定的鲁棒性和免疫性。与传统双基SAR成像算法相比,该算法具有更高的分辨率,成像结果峰值更加尖锐,峰值旁瓣比(PLSR)和积分旁瓣比(ILSR)都较低,而且采样率低、数据量少,具有一定的有效性和实用性。 相似文献