雷达采集存储设备中回波信号的TOA检测方法

雷达数据采集存储设备是雷达系统中的重要设备。工程实现中,为了线下实测回波信号的到达时间(TOA),针对雷达采集存储设备中的实测回波信号进行了分析,提出了基于自适应阈值双门限的脉冲重复间隔(PRI)的TOA检测,在收发分时系统中的任意回波数据段中实现PRI的TOA检测,检测速度为11 ms左右;提出了基于滑窗法的合成孔径雷达(SAR)目标回波的TOA检测,有效检测出雷达系统中SAR目标回波的TOA,并进行了仿真验证。     

广域观测圆轨迹环扫SAR成像模式研究

圆轨迹环扫SAR是一种能够实现广域观测的新模式合成孔径雷达,具有高时空分辨率、短重访周期、广域成像的特点,特别是对于低速运动平台,能在短时间内实现对大面积区域的快速观测,观测效率高。该文建立了圆轨迹环扫SAR的运动模型,进而得到SAR回波信号距离模型,在此基础上分析了圆轨迹环扫SAR的信号多普勒特性以及方位分辨率特性,最后探讨了圆轨迹环扫SAR的成像处理方法。计算机仿真结果验证了该文分析结论和成像方法的正确性,圆轨迹环扫SAR是一种可行的广域观测成像模式。     

干涉SAR提高地距方向分辨率的简明推导

用两种方法对干涉SAR提高地距方向分辨率进行证明.第一种方法首先证明空间分离的调频步进脉冲信号与通常的调频步进脉冲信号在匹配滤波满足一定条件时是等同的.接着证明干涉SAR在地距方向的信号模型与空间分离的调频步进脉冲信号模型是等同的,进而推导出干涉SAR地距方向的观测频谱展宽的公式.第二种方法从电磁波空间波数k在地距方向的投影出发,同样推导出干涉SAR地距方向观测频谱展宽的公式.计算表明干涉SAR两个通道的斜距相对测量误差对分辨率的改善有显著影响.     

一种机载SAR层析三维成像算法

针对机载平台难以同时满足多基线SAR层析3维成像所要求的短基线及大孔径问题,本文提出一种基于稀疏信号表示的机载SAR层析3维成像算法。首先基于高频率SAR目标的多散射中心假设,将目标在第3维成像方向上建模为稀疏分布模型,进而根据观测系统几何及信号频率特征构建了冗余字典,从而实现了成像问题到稀疏信号表示问题的转化,并最终通过求解以稀疏性度量函数为正则项的不适定方程获得成像结果。通过仿真实例的成像结果阐述了算法参数对成像的影响,并通过对SAR层析3维成像的仿真结果证明了算法的有效性。     

基于Kalman滤波的目标信号TOA测量校正

多点定位系统中,目标信号TOA测量精度直接决定了系统对目标的定位精度,而目标信号TOA测量精度取决于提供系统时钟的晶振的准确度和稳定度。针对多点定位系统中目标信号TOA测量准确度的具体问题,分析晶振频率偏移和GPS秒脉冲抖动对TOA测量准确度的影响,导出基于Kalman滤波的目标信号TOA测量校正方法。数值仿真证明此方法可以有效地改善目标信号TOA的测量准确度,对提高多点定位系统定位性能具有较强的现实意义与实用价值。     

基于压缩多信号分类算法的森林区域极化SAR层析成像

该文研究了一种基于压缩多信号分类算法的森林区域极化SAR层析成像方法。其具体步骤包括:全极化的SAR接收成像区域的反射回波,利用各极化通道的信号建立多观测向量模型;应用小波基对高程向结构进行稀疏表示,采用压缩多信号分类算法对观测区域的高程向后向散射系数进行重建,实现对森林区域层析成像。最后,通过仿真实验、PolSARpro仿真数据和德宇航E-SAR的P-波段数据验证了该方法在同等测量精度的要求下可以有效减少SAR层析成像所需的航过数,同时降低了虚假目标的出现概率。     

连续场景的稀疏阵列SAR侧视三维成像研究

合成孔径雷达的回波数据和图像数据都是复数,由于各个分辨单元散射点的初始相位是随机的,致使连续变化地物场景的信号带宽较大,传统的单天线SAR很难实现空间稀疏降采样。该文采用交轨向多天线观测结构,分析了交轨向稀疏阵列SAR的成像模型,首次提出利用信号重构方法,去除散射点随机初相位,降低复信号带宽,以较大间隔的空间稀疏采样实现稀疏阵列SAR侧视3维成像。干涉SAR 2维成像实际数据处理结果验证了通过信号重构可以降低复信号带宽,稀疏阵列SAR侧视3维成像的仿真结果验证了该文方法的有效性。     

基于小波变换与压缩感知的脉冲星TOA估计

脉冲星导航是一种新型的自主式导航。为提高其精度与实时性,提出一种小波变换与压缩感知结合的脉冲星到达时间(Time of Arrival,TOA)估计的方法。该方法对标准脉冲轮廓使用小波变换构造多级冗余字典,通过信号恢复算法估计出实际脉冲星的TOA。该方法的算法复杂度低于传统的TOA估计方法,并且随着脉冲星信号周期内bin数量的增加,算法的实时性越好。该方法改变了传统的先去噪再估计TOA的思路,其可以嵌入到信号去噪的过程中,还可以和小波去噪的阈值处理并行计算。仿真结果显示文中方法耗时分别为两种传统TOA估计方法的0.87%和21.35%,并且随着数据时长的缩短,文中方法的TOA估计精度的相对优势越发明显。该方法不但可以提高TOA估计精度,而且降低了对数据时长的依赖。     

基于频域稀疏压缩感知的星载SAR稀疏重航过3维成像

星载合成孔径雷达(SAR)稀疏重航过3维成像技术通过交轨向的多次飞行观测,获得观测场景的第3维分辨。该文给出了单颗卫星SAR稀疏重航过轨道分布,为有效缩短重访时间,同时给出了编队双星SAR轨道分布,对应的交轨向等效孔径长度为20 km。提出了一种基于干涉处理和频域压缩感知(CS)的稀疏3维成像方法,利用稀疏重航过中的部分回波形成参考3维复图像,对待重建SAR 3维图像信号进行干涉处理,使信号在频域具备稀疏性。在大轨道分布范围下,建立频域距离向-交轨向线性测量矩阵,利用CS理论联合求解稀疏表征下的图像频谱,避免交轨向和距离向的回波信号耦合。将求解所得频谱逆变换至空间域,可得到观测场景的3维图像重建结果。仿真结果表明,该文方法在稀疏采样率74.4%条件下,仍可获得与满采样成像性能相当的结果,验证了干涉处理频域稀疏方法在星载SAR 3维成像中的有效性。     

一种高精度的TOA估计方法

提出了一种 CDMA系统的高精度的信号到达时延(TOA)的估计方法。在不提高采样频率的情况下,使用积分-清除电路对接收信号进行采样,将离散信号用离散傅里叶变换(DFT)转换到频率域中,然后根据 CDMA信号模型和多径信道模型以及已知的扩频码的离散频谱,估计出信号相对于一个码片周期的整数部分 TOA;再在离散频率域中用最小二乘法估计出信号到达的小数部分 TOA,该方法即使在采样频率不高的情况下,也有很高的精度,而且运算量小,因此是一种有效的高精度 TOA估计方法。     

The effect of IMU inaccuracies on airborne SAR imaging

When using motion compensation approaches based on the measurement of motion sensors, the residual uncompensated motion errors due to measurement instrument inaccuracies contribute to phase errors and hence degrade Synthetic Aperture Radar (SAR) images. This paper presents a model to compute the phase error caused by Inertial Measurement Unit (IMU) measurement inaccuracies. By analyzing SAR motion compensation method and the effect of lever arm, this model derives the contribution of each term of IMU inaccuracies towards the residual uncompensated motion errors and provides a method to calculate each order of the residual phase error. According to the model, computed results of the airborne X-band SAR system with POS AV510 accord closely with the actual image quality.     

一种基于误差反向传播优化的多通道SAR相位误差估计方法

方位向多通道合成孔径雷达(SAR)可实现高分辨率宽测绘带成像,准确估计通道间相位误差是保障成像质量的关键。该文提出了基于误差反向传播训练优化的通道相位误差估计方法,该方法根据多通道SAR回波生成的物理过程,构建含有通道间相位误差待估计参数的观测矩阵,通过初始化的通道误差和初始化的目标散射系数参数生成初始化的SAR回波,并计算该回波与多通道SAR实测回波之间的误差,通过深度学习中常用的误差反向传播的方法,不断训练优化上述参数,最终获得通道间相位误差的估计值,同时也得到了对稀疏目标散射系数的估计。该方法基于误差反向传播方法,并将该方法与通道误差的形成原理相结合,在稀疏假设下同时完成了相位估计和成像,为多通道SAR误差估计提供了一种全新的思路。多通道SAR仿真数据验证了该文算法的有效性。      

Key technology of D-InSAR at X-band for monitoring land subsidence in mining area and its application

In theory, land subsidence measurement results with high accuracy can be obtained by using the Differential Interferometry Synthetic Aperture Radar （D-InSAR） at X-band. In practice, however, the measuring accuracy of D-InSAR at X-band has been seriously affected by some factors, e.g., decorrelation and high deformation gradient. In this work, the monitoring capability of D-InSAR for coal-mining subsidence is evaluated by using SAR data acquired by TerrraSAR-X system. The SAR image registration method for low coherence image pairs, the denoising phase filter for high noise level interferogram and atmospheric effects mitigation method are the key technical aspects which directly influence the measurement results of D-InSAR at X-band. Thus, a robust image registration method, an improved phase filter method and an atmospheric effects mitigation method are proposed in this paper. The proposed image registration method successfully achieves InSAR coregistration, while the amplitude cross-correlation cannot properly coregister low coherence SAR image pairs. Moreover, the time complexity of the proposed image registration method is obviously slighter than that of the Singular Value Decomposition （SVD） method. The comparing experiment results and the unwrapping phase results show that the improved Goldstein filter is more effective than the original Goldstein filter in noise elimination. The atmospheric influence correction experiment results show that the land subsidence areas with atmospheric influence correction are more clarified than that of without at- mospheric influence correction. In summary, the presented methods directly improved the measurement results of D-InSAR at X-band.     

主从模式编队卫星SAR压缩感知成像算法

为减轻主从模式编队卫星SAR对稀疏目标场景回波信号的采集与传输负担,提出了编队卫星SAR的回波信号稀疏方法。在研究编队卫星SAR回波信号特征的基础上,构建了编队卫星SAR距离向和方位向的稀疏基、测量矩阵和重构矩阵。针对主从模式编队卫星SAR与地面的数据传输特点,提出了低传输负荷下的主从模式编队卫星SAR压缩感知成像方法,并借助于正交匹配追踪算法 (Orthogonal Matching Pursuit,OMP) 对稀疏后的回波信号进行了恢复重构,获得了高质量的编队卫星SAR图像。仿真结果表明,针对稀疏目标场景,本文提出的压缩感知成像方法利用较少的回波数据便能重构出原始目标场景,实现了低负荷下的编队卫星SAR成像。      

A sparsity-driven approach for joint SAR imaging and phase error correction

Image formation algorithms in a variety of applications have explicit or implicit dependence on a mathematical model of the observation process. Inaccuracies in the observation model may cause various degradations and artifacts in the reconstructed images. The application of interest in this paper is synthetic aperture radar (SAR) imaging, which particularly suffers from motion-induced model errors. These types of errors result in phase errors in SAR data, which cause defocusing of the reconstructed images. Particularly focusing on imaging of fields that admit a sparse representation, we propose a sparsity-driven method for joint SAR imaging and phase error correction. Phase error correction is performed during the image formation process. The problem is set up as an optimization problem in a nonquadratic regularization-based framework. The method involves an iterative algorithm, where each iteration of which consists of consecutive steps of image formation and model error correction. Experimental results show the effectiveness of the approach for various types of phase errors, as well as the improvements that it provides over existing techniques for model error compensation in SAR.     

地基SAR基坑微形变监测方法研究

地基SAR作为一种新型地面遥感技术,因其高精度、全天候、设站灵活、实时连续观测等特点,在微形变监测领域具有广泛的应用前景。在深入研究了地基SAR微形变监测关键技术问题的基础上,结合基坑监测特点,采用加权圆周中值滤波去噪,提高干涉图信噪比,削弱噪声引起的相位差;提出了基于PSC网的气象改正,减小气象扰动影响,削弱大气相位差。并将改进方法应用到基坑监测实验。实验结果表明,通过加权圆周中值滤波和PSC网的气象改正有效地削弱地基SAR基坑监测中噪声和大气引起的相位变化,实现了亚毫米级的监测精度。为验证地基SAR监测的准确性,利用高精度全站仪进行了同步观测,监测结果表明二者高度一致,进一步说明了地基SAR技术用于基坑微形变监测的可靠性和可行性。     

Robust phase-retrieval for quick whole-body SAR assessment using dual plane amplitude-only data

A robust phase-retrieval method with stable convergence and backpropagation properties for quick experimental whole body specific absorption rate (SAR) assessments is presented. A combination of a fast and coarse method and a more accurate gradient-based method is used to optimise the overall performance. To prevent the solution being trapped in a local minimum, several initial phase distributions are used. An accurate measurement procedure has been developed which reduces measurement time by roughly a factor of 2.5?4 at common mobile communication frequencies compared with a volume scan based procedure.     

Mapping performance of curved-path SAR

Synthetic aperture radar (SAR) mapping is usually performed along a straight path. Curved paths away from the target area will increase the mapping rate significantly. Drawbacks are more complex signal processing and decreased azimuth resolution due to the reduced dwell time. In this paper, curved SAR mapping is analyzed in more detail, including squinted beam geometry. Relationships are derived how the SAR resolution and mapping rate are influenced by the curved SAR path. The nonlinear phase error, which defocuses the SAR image, is more accentuated than for straight-line SAR, in particular at squinted observation angles. Simulation examples show how the nonlinear phase error depends on side acceleration and mapping geometry after scene center motion compensation.     

基于多通道合成的优于0.1m分辨率的机载SAR系统

针对合成孔径雷达(SAR)高分辨率成像的应用需求,该文给出一种基于单通道发射、多通道并行接收的新的高分辨率SAR系统实现方案。SAR系统共有8个接收通道,信号带宽达到3.2 GHz,具有高分辨率成像、InSAR干涉成像以及全极化成像功能。文中提出一种新的采用空间辐射测量和频偏误差修正测量的分段测量与综合补偿的通道传递误差测量补偿方法,有效解决了高分辨率SAR宽频带收发系统中关键的多通道接收幅度相位误差校正问题,并在国内首次获得了优于0.1 m分辨率的SAR图像。文中详细介绍了系统的组成方案以及主要技术性能指标,重点探讨和分析了多通道系统的频带合成、系统幅度相位误差测量补偿、运动误差补偿和成像处理等实现技术,给出了测量、补偿和成像的试验结果。通过实际飞行试验,验证了高分辨率SAR系统的技术及方案的有效性和可行性。     

一种单星方位多通道高分辨率宽测绘带SAR系统通道相位偏差时域估计新方法

方位多通道合成孔径雷达(SAR)可有效抑制多普勒模糊以实现高分辨率宽测绘带(High-Resolution Wide-Swath, HRWS)成像。通道间的幅相误差以及位置测量误差都将影响多普勒模糊抑制性能。通过分析单星方位多通道SAR系统的通道相位误差特性,该文提出一种基于回波数据的通道相位误差时域估计方法。该方法首先利用相邻通道间的回波数据进行干涉处理,其干涉相位包含回波多普勒中心信息以及相邻通道间的相位偏差信息。然后利用循环相消方法消除通道间相位偏差的影响,提取出原始回波的多普勒中心。最后,通过对去除多普勒中心分量后的通道间干涉相位进行积分,即可得到各通道相对于参考通道的相位误差。该文方法不仅可以有效地估计通道间的相对相位偏差,还可对原始回波的多普勒中心进行有效地估计。仿真实验验证了该文算法的有效性。