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该文针对大斜视合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)成像进行研究,提出了一种基于非线性频调变标(Non-linear Chirp Scaling, NCS)算子的大斜视SAR压缩感知成像方法。首先在详细分析大斜视SAR回波信号模型的基础上,给出了一种基于全采样数据的NCS成像算法,该算法有效完成了回波数据的走动补偿与解耦合处理,实现了准确成像。其次针对降采样的大斜视SAR回波数据成像问题,提出将上述成像算法构造成NCS算子并基于该算子建立压缩感知重构模型,通过对模型的优化求解直接获得最终的成像结果。该方法对于稀疏性成像场景能够有效降低回波数据采样率实现高质量成像,对于非稀疏成像场景在满采样条件下能够提高成像质量。最后的点目标和面目标的仿真实验验证了该文所提方法的有效性和可行性。 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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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
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针对发射机固定的斜视双基地SAR新成像雷达体制,建立了雷达信号的回波模型,推导了此模型下的非线性Chirp Scaling算法(NLCSA)。仿真证明,该算法可对双基地SAR在较大的斜视角下,不进行插值操作而实现精确的距离徙动枝正,得到聚焦良好的SAR图像,其处理速度快,非常适合斜视双基地SAR的高速并行信号处理。 相似文献
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双站合成孔径雷达(SAR)具有隐蔽性和反侦察等优点,但对于双站SAR方位向移变结构的成像研究较少。本文提出了一种基于双站平飞移变模式下改进的双站SAR线性调频尺度成像算法(CS)。该CS算法利用了一种将双站回波等效为单站回波处理的简化方法,引入了收发双站速度比因子,可在双站速度比值不超过1.5的情况下较好地成像,并通过仿真和对实际数据的处理验证了算法的有效性。 相似文献
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近年来,一般构形双基SAR由于其灵活性等特点,成为SAR的重要研究方向之一,一种典型的一般构形系统就是星一机混合双基SAR.一般空间构形双基SAR由于其具有二维空变性,给成像处理造成困难.针对这一问题,本文分析了基于级数反演法求得的一般构形双基SAR回波二维频率域表达式及其二维空变特性,将此二维频域表达式的相位线性化为目标距离参数和方位位置参数的函数,然后采用两次逆chirp-z处理来解决距离和方位空变问题,由此建立了一般构形双基SAR的chirp-z成像方法.最后通过星-机构形下的仿真验证了此成像方法的有效性. 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)回波模拟计算量大、用时长,快速的实现SAR回波模拟非常有利于SAR系统的研制。设计了一种基于FPGA的通用雷达快速回波模拟半实物平台;同时为了快速实现SAR回波模拟,改进了基于等效散射体回波模拟算法;考虑到算法的并行运算,优化了可编程逻辑器件(FPGA)硬件实现流程,实现了点目标和自然场景的SAR回波快速模拟并提供高精度的回波数据。实际应用结果表明,设计的通用SAR回波模拟平台能够依据不同的SAR仿真需求快速地模拟回波信号,满足对SAR系统评估测试要求。 相似文献
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重点研究了平行飞行模式机载双基地SAR的几何模型和回波信号模型。推导了斜距历程,采用级数反演法,获得了高阶近似的回波信号二维频谱表达式,建立了回波信号模型。在上述理论研究基础上,采用二维频域快速傅氏变换法,产生仿真回波数据,获得了良好的成像结果,仿真结果验证了上述理论和仿真算法。 相似文献