高分辨率机载SAR多子带合成误差补偿方法

合成孔径雷达(SAR)能够实现高分辨率成像,在遥感领域发挥着不可替代的作用,在军事和民用方面都有着广泛的应用。高分辨率SAR需要宽带收发系统,为了缓解大带宽对信号接收和采集设备的压力,对发射的宽带信号采用子带分割方法,在信号处理中通过对子带回波进行合成获得高分辨率图像。针对在子带合成时子带内和子带间误差会严重影响最终的图像质量,提出了一种基于实测数据的子带合成误差补偿方法。利用定标数据补偿子带内误差,利用回波数据补偿子带间误差,最终实现了多子带误差补偿,并利用机载SAR实测数据验证了方法的正确性和有效性。     

星载高分辨频率步进SAR成像技术

星载合成孔径雷达(SAR)是一种2维高分辨率微波成像雷达。它通过发射大带宽信号实现距离向高分辨,通过合成孔径技术实现方位向高分辨。随着人们对分辨率需求的不断提升,星载SAR正朝着分米级分辨率发展。一方面,受限于现有器件水平,可以通过频率步进技术实现大带宽信号发射,需要研究高精度子带拼接技术、子带间幅相误差对成像的影响与补偿技术;另一方面,受限于有限的波束宽度,可以使系统工作在聚束模式或滑聚模式实现长合成孔径,此时需研究轨道弯曲、“Stop-go”假设误差、电离层与对流层传输误差等非理想因素对成像的影响与补偿技术。因此,该文详细介绍了频率步进信号时序设计与子带拼接,研究星载高分辨率频率步进SAR成像算法与非理想因素补偿方法,最后给出成像算法的仿真验证和性能分析。      

超高分辨率星载SAR系统多子带信号处理技术研究

多子带信号拼接是星载合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）实现超高距离分辨率的重要方式,但受限于硬件系统、大气传输等非理想因素的影响,接收各子带信号在子带内会存在幅度和相位误差,子带间也存在幅度、相位和时延不一致误差。这些误差严重影响多子带合成后的信号质量以及最终的图像质量。本文基于星载多子带SAR系统模型,首先提出了一种先单子带成像,再多子带信号拼接的成像处理策略;然后在此基础上,针对子带内/子带间幅相和时延误差提出一种基于各子带强目标点数据的误差估计与补偿方法。该方法主要包括基于质量相位梯度自聚焦（Quality Phase Gradient Autofocus, QPGA）准则的强目标点数据提取、基于PGA的子带内误差估计、子带间误差估计和误差补偿与频谱合成四个步骤。理论仿真分析数据实验验证了本方法的有效性。      

基于相干化处理的步进频率ISAR成像算法研究

在步进频率高分辨ISAR成像中,传统的参数估计方法往往不能准确地估计出运动目标的速度和加速度值,其补偿后存在的相位误差对宽带合成ISAR图像有较大的影响。因此,该文提出了一种基于相邻相关法和相位相干化的步进频率高分辨ISAR成像技术,即通过相邻相关法估计运动目标的径向运动参数,在对回波数据包络进行补偿后,利用相位相干化对各子脉冲的相位误差进行校正,再利用频带拼接技术获取目标的合成高分辨1维距离像。之后,利用RD算法实现目标的高分辨ISAR成像。该方法具有精确相位误差补偿精度和高运算效率的优点。仿真和实测数据验证了该方法的有效性。     

星地双基地SAR时频同步技术研究

本文研究了只依靠直达波信号的星地双基地SAR的时频同步误差估计方法并对估计精度进行了讨论。首先对直达波信号进行建模和分析,再对传统的基于幅度的多普勒中心频率的估计方法在双基地SAR情况下进行了估计结果的修正,从而提出了一种时频同步误差的估计方法。最后推导并分析了接收信号的信噪比、系统载频和带宽等因素与估计精度的定量关系。结果表明,当先验信息较少时,仅通过直达波数据进行同步误差的估计是可行的。由于误差估计精度由信号的信噪比、信号带宽和载频频率等因素共同决定。因此,需要对系统参数进行合理的设计,以实现高精度的误差估计,从而实现同步误差的补偿,提高双基地SAR的成像质量。      

基于回波数据的超高分辨率SAR通道相位误差估计与补偿

为提高SAR系统的距离分辨率,采用多通道合成的方法来提高信号带宽是当前采用的主要技术手段之一。针对多通道之间相位失配的问题,该文提出一种基于回波数据的通道相位误差估计与补偿方法。首先,建立通道相位误差的多项式模型,对通道内高阶误差进行估计和补偿;然后,在多通道合成的过程中对通道间残留的低阶误差再次进行估计和补偿。以压缩脉冲聚焦效果最优为目标,建立通道相位误差的最优化估计模型。该方法针对多通道合成的实际情况对误差估计与补偿的过程进行分解,并且数据处理中只需抽取少量回波数据作为样本,因而具有效率高、收敛速度快的优点。通过对八通道实际数据的处理和分析,验证了该方法的有效性。     

多子带频域超宽带合成雷达半实物仿真

宽带合成技术是实现距离向高分辨的一种有效手段,目前频域宽带合成方法拓展至超宽带合成,合成带宽受限,合成信号质量随子带数增加而恶化。针对这些问题,提出了一种适用于频率步进线性调频信号的多子带频域超宽带合成方法,采用预失真、子带间高精延时对齐、相位自适应调整等技术对影响信号合成质量的系统失真、延时误差、子带拼接处相位跳变改进,并搭建步进频雷达半实物仿真系统以验证所提方法的有效性及合成信号性能。实验结果表明,43个28 MHz带宽的子脉冲合成的超分辨距离向信号,带宽为1.035 7 GHz,时间分辨率高达0.872 0 ns,具有良好的点目标分辨性能,未来可应用于二维合成孔径雷达超分辨成像。     

采用频率步进信号的多目标三维空间定位算法

频率步进信号是发射载频步进变化的子脉冲串合成的大带宽信号,具有较高的距离分辨率,阵列天线是借助阵列信号处理的空间谱估计提高方位分辨率。提出了一种利用频率步进信号和十字接收阵列对多目标进行三维空间定位的新方法。该方法充分利用了频率步进信号的特点,通过空时域MUSIC算法和自适应波束形算法对多目标的方位和距离二维参数进行估计,最后应用简单的关联算法,实现多目标三维坐标的估计。该方法仅需要一维谱峰搜索,计算量适中,能实现目标的方位和距离估计结果的自动配对,且有较高的分辨率。计算机仿真试验结果证实该方法的有效性。     

时域合成带宽方法:一种0.1米分辨率SAR技术

随着机载SAR系统的分辨率要求提高到0.1米,超大带宽的实现成为系统设计的技术难题,基于综合chirp波形的合成带宽(synthetic bandwidth)技术是一种低价格的解决方法,它可以降低系统的瞬时带宽和采样率要求.本文深入分析基本接收模式和去斜率接收模式下的两种时域合成带宽方法,扩展了基本接收模式下的原有算法的应用条件,讨论了方法实现中的参数选择与执行细节等相关问题,并特别指出宽测绘带条件下的去斜率接收信号合成带宽的实现过程.为了进行算法的真实数据验证,基于对SAR回波数据的物理含义的理解,提出一种单载频SAR原始数据转换为步进载频SAR原始数据的方法.最后,对仿真数据和真实数据应用合成带宽技术进行处理,成像结果展示了方法的可行性.     

频率步进信号的合成孔径雷达处理

合成孔径雷达借助综合孔径原理来提高方位分辨率,而距离分辨率的提高则需借助于脉冲压缩技术.频率步进波形是通过发射载频步进变化的子脉冲串来合成大带宽信号,从而获得高距离分辨率.若将频率步进波形应用于合成孔径雷达,则可获得距离和方位的二维高分辨率.本文首先分析了径向速度对频率步进雷达一维距离像的影响,然后建立频率步进信号照射下的合成孔径雷达回波模型,提出频率步进波形设计原则,给出频率步进合成孔径雷达的成像步骤.     

提高双通道低频SAR干涉图性能的方法

沿航向干涉法是一种检测运动目标简单易行的有效方法。在低频双通道SAR系统中,为了保证干涉性能,不仅要考虑降低图像相干性的各类误差,还要考虑实时成像过程中残留的RFI对通道图像的影响。本文首先与高频系统中的误差进行比较,分析了影响低频双通道SAR系统的主要误差及其特点;其次分析了RFI对干涉图干扰的基本原理与特征,进而提出了一种提高双通道低频SAR干涉图性能的误差校正方法。该方法充分考虑了低频SAR系统的接收机频率特性误差、天线方向图误差、干涉相位误差及图像配准误差,利用基于方位时域距离频域干涉图的中值滤波器能够有效抑制具有窄带特性、时变性和空变性的RFI信号。国内首批机载双通道低频SAR实测数据验证了该方法的有效性与可靠性。该算法运算简单,效率高,适合对沿航向干涉法的实时处理。     

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。     

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。      

一种针对多通道GMTI的SAR复图像精确配准方法

提出了一种针对多通道GMTI的SAR复图像精确配准算法。首先,系统分析了配准误差对干涉相位的影响,推导出了对应配准误差的干涉相位Cramer-Rao界,并利用Monte Carlo仿真数据对配准误差的影响进行了量化。在此基础上,通过对待配准图像进行二维精确插值处理,生成模板图像库和相应的相关系数库,以适合多通道GMTI的复图像的相位相关为准则,找出模板图像库和相关系数库中与参考图像具有最大相位相关值的图像作为配准图像,从而实现多通道SAR复图像之间的精确配准。对基于所提算法的实测三通道SAR复图像进行慢动目标检测实验,结果表明所提算法能够提供多通道GMTI所需要的配准精度,证明了该算法的有效性和实用性。      

发展中的三维成像合成孔径雷达

第１ 节简述了二维ＳＡＲ的方位和距离高分辨率的方法。第２ 节论述了用干涉仪法获得成像单元的相位差以及三维成像的基础干涉条纹图。由相位差值和其他可测知值推导出目标高度。机载ＳＡＲ通常采用双天线,因此它一次飞行即能三维成像,称为单航过法。星载ＳＡＲ采用双天线很困难,已进行过的三维成像均为单天线双航过法。第３ 节讨论了测高误差。第４ 节指出了测高中遮挡和重叠的影响。第５ 节论述了如何选择参数仪相位值不模糊以及差相位值模糊怎样解开相位重叠。第６ 节说明了机载干涉仪ＳＡＲ理论上虽能得到很好的测高精度,但气流使机身产生俯仰、横滚和偏转,因此必须设法解决气流影响问题。第７节讨论了差分干涉仪有可能对地震和火山喷发等重大灾害作出事前预报。第８节简述了发展趋势。第９ 节指出了三维成像的机理同样可在声纳上应用。     

基于干涉图的星载MIMO-SAR动目标检测

受动目标径向速度影响,星载多输入多输出合成孔径雷达(MIMO SAR)等效通道回波模型中将引入周期误差信号的调制,进而导致动目标方位像存在“假峰”效应,其会增加动目标检测的虚警。基于ATI(along track interferometry)干涉图,提出一种星载MIMO SAR动目标检测方法。可在不补偿误差信号的前提下,先通过调节系统参数降低动目标“假峰”幅值,进而经干涉处理用杂波去弱化“假峰”干涉相位,最后利用ATI干涉图幅度和相位的联合处理实现动目标检测。数值试验验证了方法的有效性。      

Tutorial review of synthetic-aperture radar (SAR) with applications to imaging of the ocean surface

A synthetic aperture radar (SAR) can produce high-resolution two-dimensional images of mapped areas. The SAR comprises a pulsed transmitter, an antenna, and a phase-coherent receiver. The SAR is borne by a constant velocity vehicle such as an aircraft or satellite, with the antenna beam axis oriented obliquely to the velocity vector. The image plane is defined by the velocity vector and antenna beam axis. The image orthogonal coordinates are range and cross range (azimuth). The amplitude and phase of the received signals are collected for the duration of an integration time after which the signal is processed. High range resolution is achieved by the use of wide bandwidth transmitted pulses. High azimuth resolution is achieved by focusing, with a signal processing technique, an extremely long antenna that is synthesized from the coherent phase history. The pulse repetition frequency of the SAR is constrained within bounds established by the geometry and signal ambiguity limits. SAR operation requires relative motion between radar and target. Nominal velocity values are assumed for signal processing and measurable deviations are used for error compensation. Residual uncertainties and high-order derivatives of the velocity which are difficult to compensate may cause image smearing, defocusing, and increased image sidelobes. The SAR transforms the ocean surface into numerous small cells, each with dimensions of range and azimuth resolution. An image of a cell can be produced provided the radar cross section of the cell is sufficiently large and the cell phase history is deterministic. Ocean waves evidently move sufficiently uniformly to produce SAR images which correlate well with optical photographs and visual observations. The relationship between SAR images and oceanic physical features is not completely understood, and more analyses and investigations are desired.     

A Two-Dimensional Bandwidth Extrapolation Technique for Polarimetric Synthetic Aperture Radar Images

The resolution of a synthetic aperture radar (SAR) image, in range and azimuth, is determined by the transmitted bandwidth and the synthetic aperture length, respectively. Various superresolution techniques for improving resolution have been proposed, and we have proposed an algorithm that we call polarimetric bandwidth extrapolation (PBWE). To apply PBWE to a radar image, one needs to first apply PBWE in the range direction and then in the azimuth direction, or vice versa . In this paper, PBWE is further extended to the 2-D case. This extended case (2D-PBWE) utilizes a 2-D polarimetric linear prediction model and expands the spatial frequency bandwidth in range and azimuth directions simultaneously. The performance of the 2D-PBWE is shown through a simulated radar image and a real polarimetric SAR image     

基于线性回归的SAR目标方位角估计方法

方位角估计是合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别研究中的一个重要问题。一般而言,基于SAR图像的目标方位角估计方法应满足精度高、速度足够快、对目标部署条件的变化具有一定的稳健性。文中在分析现有的SAR图像目标方位角估计方法优缺点的基础上,给出了一种有效的基于线性回归的SAR图像目标方位角估计方法,并通过对大量实测MSTARSAR图像目标方位角的估计试验,详细分析了该方法对SAR图像目标方位角的估计性能。