一种新的高分辨率宽波束机载SAR成像算法

目前的频域成像算法在应用于高分辨率宽波束机载合成孔径雷达(SAR)时不能精确补偿运动误差,而可以精确成像的时域算法存在计算效率低下的问题。针对上述问题,该文提出一种新的成像算法。该算法通过对信号2维频谱进行扰动操作,将频域与时域算法结合互补,在提高运补精度的同时,也提高了后向投影的计算效率,从而在应用于高分辨率宽波束机载SAR时得到成像精度与效率的平衡。通过仿真和实际数据分析,验证了该算法应用于高分辨率宽波束系统的有效性。     

一种基于脉冲压缩的机载条带SAR重叠子孔径实时成像算法

该文提出了一种基于距离向脉冲压缩体制的机载条带SAR重叠子孔径(OSA)实时成像算法,可直接应用于未采用去斜接收技术的条带机载SAR实时成像处理系统。该算法在距离向采用脉冲压缩技术、方位向采用OSA信号处理方法,能够在成像过程中完成距离徙动校正并消除空变相位误差,得到条带模式下的高分辨率图像。首先分析了条带模式SAR几何关系,然后在脉冲压缩体制下建立了回波模型并对成像流程进行了详细的数学推导,最后对运算量、存储量与成像范围进行了计算分析,对点目标数据进行了仿真,利用实时处理平台对原始数据进行了成像,验证了算法的高时效性。      

四阶模型方位NCS高分辨SAR成像

针对长积累时间SAR回波耦合性强,聚焦困难的问题,从提高成像模型近似精度和距离徙动校正精度两方面开展了SAR成像研究,推导了一种考虑方位非线性调频变标(NCS)的四阶近似成像模型。首先,为了提高模型近似度,将斜距展开到四次项;然后,为了将距离向和方位向进行初步解耦,在时域进行走动补偿,但是带来了聚焦深度问题,高分辨成像时,这种现象更明显;为此,二维频域解耦后又在方位向采用二阶非线性变标方法解决这一问题。仿真结果表明,从主观分析和量化指标两方面来讲,该算法优于传统的高分辨斜视SAR成像算法。     

基于压缩感知的多发多收高分辨SAR成像算法研究

压缩感知理论指出,稀疏信号可以通过以低于奈奎斯特采样的测量数据重建出原始信号。针对高分辨率SAR成像在奈奎斯特理论下所面临的高速A／D采样、大数据量存储、传输等问题挑战。本文提出了一种基于压缩感知理论的多发多收高分辨率SAR二维成像算法。该算法减轻了高分辨率SAR成像的压力,采用压缩感知处理降低了A／D采样速率、数据量...     

利用频谱合成实现分布式SAR高分辨力成像

该文主要研究了利用频谱合成实现分布式SAR高分辨力成像的方法。在分布式SAR系统中,不同卫星对同一地域观测时,其距离向频谱及方位向频谱均具有一定的相对频谱偏移。利用该频谱偏移进行频谱合成形成较宽的距离向频谱及方位向频谱,从而提高系统的距离向分辨力及方位向分辨力。在频谱合成过程中可首先利用INSAR技术估计出多幅图像的相位差,再利用该相位差进行相位校正、图像合成即可形成具有较高分辨率的图像。该文对这一方法进行了理论分析,并给出了仿真结果。     

利用频谱合成实现分布式卫星SAR高距离分辨力成像

在正侧视模式下,以不同视角对同一地域进行观测可获得多组回波数据,通过对多组回波数据的综合处理可提高SAR的距离向分辨力。该文研究了由收发分置平台以不同视角、不同观测模式(正侧视和斜视)对同一地域进行观测获取的多组回波数据,指出由于雷达天线波束中心与卫星垂直轨道面夹角的不同,导致回波信号所处频段的不同;通过对不同频段回波信号的频谱合成可提高距离向分辨力。此外,该文还讨论了分布式卫星SAR 系统的一些参数对频谱合成的影响。     

SAR并行成像处理的研究

该文对SAR并行成像处理进行了深入研究,在串行成像算法的基础上,提出了SAR并行成像处理的一种粗粒度并行算法和一种混合FFT算法,并在国产曙光系列并行机上进行了实现,实验结果证实了该算法是有效的.     

一种基于SPECAN卷积的聚束式SAR宽场景高分辨成像算法

针对聚束式SAR成像,提出了一种基于谱分析（SPECAN）卷积的宽场景高分辨成像算法。该算法主要利用SPECAN卷积对回波方位实现了多普勒去模糊,推导二次相位补偿项,可实现信号支撑区相干性恢复。利用SPECAN卷积和相位补偿实现了信号二维频谱解模糊,同时保持了相位规律,所以可利用高精度的距离徙动算法（RMA）实现高分辨聚焦。区别于传统的聚束式SAR成像算法,基于SPECAN卷积的算法不引入近似,可应用于大场景高分辨聚柬成像。仿真试验验证了该方法的有效性和优越性。     

一种差分SAR层析高分辨成像方法

城区建筑的4维成像是差分SAR层析的重要应用领域之一。此种应用背景下,如何利用空间-时间2维平面内稀疏分布的观测数据,在保持方位向-距离向分辨率的同时实现高程向-形变速率向的高分辨成像是差分SAR层析面临的难点问题。在确定性点目标模型下,基于松弛(RELAX)算法,该文提出了一种适用于城区建筑目标的差分SAR层析高分辨成像方法。与统计模型下的空间谱估计方法相比,该方法无需多视处理,能够保持方位向-距离向分辨率。与奇异值分解方法相比,该方法具有更优的高程向-形变速率向分辨能力。在仿真实验和Envisat-ASAR实测数据处理中,该方法的有效性得到了验证。     

高分辨SAR目标散射中心模型分析

散射中心是光学区雷达目标电磁散射的基本特征,是高分辨SAR图像解译的根本特征。以高分辨SAR图像解译为应用背景,分析了目前典型的三种散射中心模型（理想点散射中心模型、衰减指数和模型、属性散射中心模型）的优缺．点和适用条件,并导出了模型及模型参数间的关系。通过理论分析、仿真及实测SAR图像数据验证了属性散射中心模型是目前最符合高分辨SAR图像解译应用需求的散射中心模型。在此基础上,分析了属性散射中心的特性与特点,为研究基于属性散射中心模型的高分辨SAR图像特征提取及解译方法奠定了基础。     

高分辨无人机载SAR多模接收/激励子系统

为适应无人机载SAR侦察系统高分辨、大测绘带、微型化要求,接收/激励子系统采用了直接解调与去调频兼容工作方式,使系统基于100 MHz实时处理器实现最高达0.5 m分辨率多种工作模式,并具有大测绘带功能。采用了基于高速数字直读波形产生技术实现了发射信号和去调频信号的预失真补偿,结合接收通道失真的大闭环补偿,在大带宽时获得优于-40 dB距离峰值副瓣。采用了多重隔振和小型化结构设计实现了强环境适应性和振动条件下高频率稳定度。     

一种新的高分辨SAR成像方法

提出了一种新的SAR成像方法，它利用匹配傅里叶变换实现距离向脉冲压缩；与经典的R-D方法相比较，其运算量将大大降低，对实时成像处理是非常重要的。文中首先给出SAR信号模型，然后给出距离向匹配傅里叶变换域的脉冲压缩理论和方法，最后通过仿真计算结果和机载SAR实测数据成像结果，验证了该方法是正确的和可行的。