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基于方位向预处理和后处理的TOPSAR成像方法 总被引:2,自引:1,他引:1
Burst工作模式和方位波束主动扫描使得TOPSAR(Terrain Observation by Progressive scans SAR)回波信号同时具备ScanSAR和聚束模式回波信号特点,即方位输出时间混叠和多普勒频谱混叠。虽然时域和频域同时升采样操作能够解决混叠问题,但同时带来成像运算量明显提高和内存消耗显著增大的问题。针对TOPSAR回波信号特殊的方位时频关系,该文提出一种结合方位向预处理和后处理的TOPSAR成像方法。该方法利用复制拼接和去斜的方法来解决混叠问题,利用信号截取操作剔除干扰信号,同时还可以减少采样点数,提高算法运算效率。点目标和分布目标的仿真结果验证了这种成像方法的有效性。 相似文献
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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。 相似文献
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以旋翼无人机为代表的低空小目标常采用低速“走-停”策略或利用障碍物遮挡,躲避雷达追踪,对重要信息装备和战略要地进行点穴式打击或干扰。这类目标可多次消失-重返于雷达视域,称之“走-停-走”目标。若采用传统目标跟踪模型和算法处理这类目标,易导致目标身份不连续、航迹碎片化。该文在随机集理论框架下,基于标签多伯努利(LMB)滤波器,研究低空监视雷达“走-停-走”目标连续跟踪问题。为描述“走-停-走”目标多次往返于雷达视域的演化特性,首次引入第3类出生目标模型,即重生(RB)过程模型。首先,利用目标重返雷达视域前-后目标状态的空间位置和动力学参数关系,提出一种基于空域相关(SC)的RB过程;然后,基于SC-RB过程,在贝叶斯滤波框架下,设计了SC-RB-LMB滤波器算法,可实现多“走-停-走”目标连续稳健跟踪,维持航迹标签的连续性;最后,在典型低空监视场景下,通过仿真和实测数据验证了提出模型和算法的有效性和性能优势。 相似文献
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根据多发多收合成孔径雷达(MIMO-SAR)的特点,提出在重叠等效相位中心(EPC)处采用对消处理抑制欺骗干扰的方法.MIMO-SAR采用收发同置天线配置可形成多组位置相同的等效相位中心;发射多载频线性调频(LFM)信号将使每组位置重叠等效相位中心处的回波相位有所差异.利用此特点,可以在子回波相位补偿后采用对消处理对欺骗干扰进行抑制.文中给出了收发同置MIMO-SAR的系统模型,分析了欺骗干扰下的回波特点,指出在位置重叠等效相位中心处的欺骗干扰信号对间仅存在相位差异,给出了对消处理完成欺骗干扰抑制的信号流程,实验结果证明了本文方法的有效性. 相似文献
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