SAR图像边缘混叠现象研究

针对SAR图像边缘混叠现象,本文从SAR数据接收机理及数据处理方式上分析了这种混叠现象的起因。分析发现,这种混叠现象与SAR接收数据信号特性及线性调频信号匹配压缩特性有关。与截短的线性调频信号的匹配压缩结果相似,SAR实际数据方位向、距离向起始位置和结束位置附近的目标回波数据被截断,因此对任意一部以线性调频信号为发射信号的SAR系统,其所得成像处理结果总会出现图像边缘混叠现象,且混叠区域大小正好为方位向和距离向上的半个脉冲持续时间的采样点。RADARSAT-1数据及线性调频信号的处理结果验证了上述结论的正确性。最后,本文给出选择无混叠SAR图像的两种方法。      

基于Spectral—Fit法的星载SAR方位多波束方位向非均匀采样的处理

介绍了方位多波束技术的基本原理，指出了其在星载情况下必然会产生方位向非均匀采样，而非均匀采样会在雷达图像中产生虚假目标。Spectral—Fit法的目的是从原始信号的非均匀样本中得到该信号的真实频谱，为了消除方位向非均匀采样的影响，文中将Spectral—Fit法与方位多波束SAR的成像算法结合，对方位向非均匀采样的目标回波信号进行处理。最后通过计算机仿真验证了该处理的有效性。     

一种基于二维信号稀疏重构的互质采样星载SAR成像处理方法

互质采样星载SAR通过方位互质采样代替传统方位均匀采样,可有效缓解空间分辨率与有效成像宽度之间的相互制约,提升SAR系统的对地探测性能。然而,方位向互质采样使得回波信号呈现方位欠采样及非均匀采样特性,导致传统SAR成像处理方法无法实现互质采样星载SAR的有效成像处理。该文提出一种基于2维信号稀疏重构的互质采样星载SAR成像处理方法。该方法在距离向脉冲压缩后,根据各距离门的多普勒参数截取2维观测信号并构造相应的稀疏字典,然后通过改进的2维信号稀疏度自适应匹配追踪算法完成方位聚焦处理。该方法不仅可以补偿SAR回波信号的距离方位2维耦合,还可以消除成像参数随距离空变对稀疏重构造成的影响,从而实现全场景的精确重构。点目标及分布目标仿真实验结果验证了所提算法可在远低于奈奎斯特采样率的情况下实现稀疏场景的有效重构。      

一种改进的多通道重建算法在DPCA-SAR中的应用

多通道重建算法常被用于解决离散相位中心天线(DPCA)SAR的方位向非均匀采样问题。然而,当非均匀采样程度非常严重时,传统算法会严重放大天线旁瓣造成的模糊信号及系统噪声功率。提出一种改进的多通道重建算法,该方法通过减少处理频带的个数,将传统多通道重建算法中的适定方程转化为欠定方程,再利用线性约束最小功率法则(LCMP)来最小化模糊信号和噪声功率。试验结果表明,当系统非均匀程度非常严重时,改进后的多通道重建算法能显著提高DPCA-SAR的图像质量。     

周期性非均匀采样实现星载SAR高分辨宽测绘带成像

针对单通道星载SAR系统高分辨与宽测绘带之间的矛盾,该文提出了一种周期性非均匀采样的解决方法。该方法利用非均匀的方位采样,避开距离盲区的重叠,使得相同距离单元的盲区最多出现在一个采样通道内;然后利用方位采样的周期性,构造出等效的多通道数据,通过多通道解模糊的方法实现方位信号频谱恢复。文中还详细分析了非均匀采样的优化设计方法。最后仿真实验验证了该文方法的有效性。     

利用相位中心偏移方位多波束来实现宽测绘带SAR成像

该文提出了一种基于相位中心偏移方位多波束的宽测绘带星载SAR实现方案。通过在方位向上配置相位中心偏移的多个波束使雷达在一个脉冲周期内完成多个多普勒历程的信号采样,显著降低系统对脉冲重复频率的要求,实现宽测带SAR成像。针对卫星速度的非恒定性和不同波位所需PRF的多样性造成的方位信号非均匀采样,该方案采用了多通道信号重建技术来恢复均匀采样信号的算法。与采用高轨技术和分布式技术的宽测绘带SAR方案相比,这种方案的技术难度较小、易于实现。     

一种基于内插阵列变换的变速SAR成像算法

在成像平台非匀速运动条件下,SAR数据在方位方向不再是均匀采样,原有的SAR成像算法的适用条件不再满足.本文试图从均匀采样数据重建的角度研究非均匀采样下的SAR模型,借鉴非均匀阵列DOA估计中的内插阵列变换思想,提出了重构虚拟均匀采样数据的算法思想.通过对构造方法需要满足条件的分析,本文推导了基于内插阵列变换的预处理算法.仿真实验表明本文方法能对非均匀采样SAR数据成较清晰的SAR图像.本文针对位置测量存在误差的情况作了性能分析,结果表明该算法在SAR实际测绘精度下仍然具有较好的适应性.     

一种平行航线双基聚束式FMCWSAR的两步处理方法

本文首先对基于调频连续波（FMCW ）的平行航线双基聚束式SAR回波信号进行了建模,分析了雷达发射信号过程中载机连续运动带来的多普勒频移的影响。之后利用瞬时频率的概念,通过引入最近距离和、最近距离差以及半类双基角等变量,推导出平行航线双基聚束式FMCW SAR回波信号的二维波数域表达式,在此基础上提出了一种针对平行航线双基聚束式FMCW SAR数据的两步处理方法。两步处理方法首先通过方位预滤波处理实现方位谱解模糊,然后通过残余聚焦实现多普勒频移补偿以及双基的频率变标处理,同时,对方位预滤波处理各步操作引起的数据时频关系变化进行了分析。仿真数据处理验证了本文分析的正确性和算法的有效性。     

机载SAR多模式统一化成像处理技术研究

合成孔径雷达(SAR)技术能够实现感兴趣区域(ROI)的多模式成像与超高分辨观测。然而,超高分辨成像因多脉冲长时间相干积累而面临方位频谱混叠问题,且对于斜视情况下的凝视和滑动聚束模式,传统频域成像算法难以实现统一化处理。据此,本文提出了一种SAR多模式统一化成像处理算法。首先,采用线性距离走动校正削弱斜视数据的两维耦合。然后,结合基于方位Deramp技术的混叠频谱重建方法与方位重采样,实现混叠信号的恢复及聚焦深度问题的解决。最后,利用扩展的距离徙动算法进一步完成ROI精聚焦。本文所提算法能够对斜视的凝视和滑动聚束数据进行统一化的成像处理。基于点目标仿真与机载SAR多模式实测数据处理结果,验证了所提方法的有效性。     

一种斜视FMCW SAR的等效正侧视处理方法

本文分析了斜视调频连续波SAR中载机连续运动的影响——产生多普勒频移,以及其对图像聚焦的影响,建立了斜视调频连续波SAR信号模型,在分析了现有频率变标算法在斜视角较大情况下失效根源的基础上,提出了一种斜视数据等效正侧视处理方法,通过对斜视数据的预处理,将斜视数据按正侧视的方法来处理;针对预处理带来的方位聚焦深度的制约,采用方位非线性调频变标处理克服方位聚焦深度的限制.最后通过点目标仿真数据处理验证所提算法的有效性.     

基于压缩感知的SAR图像压缩与重构方法

结合合成孔径雷达(SAR)图像特点,提出了一种基于压缩感知的SAR图像压缩与重构方法,并给出了具体的方法及详细流程.该方法首先将原始SAR图像进行分块处理,同时,利用离散小波变换(DWT)对分块结果进行稀疏处理,利用近似QR分解后的随机高斯矩阵对稀疏处理结果进行低维线性观测,实现了SAR图像的稀疏化表征与压缩.文中讨论的改进的正交匹配追踪(OMP)算法,与传统的OMP算法相比,改进的OMP算法在保证重构精度的前提下,可有效提高收敛速度.最后,通过离散小波反变换等处理获得最终的SAR图像重构结果.仿真实验结果证明所提方法的有效性与可行性.     

Fast algorithm for non-uniformly sampled signal spectrum reconstruction

In this paper, a fast algorithm to reconstruct the spectrum of non-uniformly sampled signals is proposed. Compared with the original algorithm, the fast algorithm has a higher computational efficiency, especially when sampling sequence is long. Particularly, a transformation matrix is built, and the reconstructed spectrum is perfectly synthesized from the spectrum of every sampling channel. The fast algorithm has solved efficiency issues of spectrum reconstruction algorithm, and making it possible for the actual application of spectrum reconstruction algorithm in multi-channel Synthetic Aperture Radar (SAR).     

Downward looking sparse linear array 3D SAR imaging algorithm based on back-projection and convex optimization

Downward Looking Sparse Linear Array Three Dimensional SAR （DLSLA 3D SAR） is an important form of 3D SAR imaging,which has a widespread application field.Since its practical equivalent phase centers are usually distributed sparsely and nonuniformly,traditional 3D SAR algorithms suffer from low resolution and high sidelobes in cross-track dimension.To deal with this problem,this paper introduces a method based on back-projection and convex optimization to achieve 3D high accuracy imaging reconstruction.Compared with traditional SAR algorithms,the proposed method sufficiently utilizes the sparsity of the 3D SAR imaging scene and can achieve lower sidelobes and higher resolution in cross-track dimension.In the simulated experiments,the reconstructed results of both simple and complex imaging scene verify that the proposed method outperforms 3D back-projection algorithm and shows satisfying cross-track dimensional resolution and good robustness to noise.     

基于眼图重构和人工神经网络的光性能监测

提出了一种基于异步降频光采样眼图重构和人工神经网络（ANN）的光性能监测（OPM）新方法。首先对被监测光信号进行异步降频光采样,通过软件同步算法进行眼图重构;然后提取重构眼图的特征参数对ANN进行训练;最后以ANN的预测输出对光信号的损伤进行监测。构建10 Gb/s NRZ-OOK4、0 Gb/s RZ-OOK和40 ...     

PR-based SAR reconstruction algorithm for phase noise mitigation based on the hidden convexity

The performance of synthetic aperture radar (SAR) reconstruction is significantly deteriorated by the random phase noises arising from the atmospheric turbulence or frequency jitter of the transmit signal. Recently, the emerging phase retrieval (PR) technique is gradually extended to the SAR reconstruction problem via the phase-corrupted data attributing to its alluring potential for phase noise mitigation. In this paper, a novel PR-based SAR reconstruction algorithm for phase noise mitigation is proposed by jointing alternating direction method of multipliers (ADMM) and Kolmogorov spectral factorization (KoSF). Owing to the exploiting of the hidden convexity of PR-based SAR reconstruction problem and the structure advantage of the quadratic magnitude measurement, the proposed algorithm acquires better robustness for the complex-valued Gaussian white noises and the random phase noises than the existing PR-based SAR reconstruction algorithms. In the experiments, the synthetic scene data and the moving and stationary target recognition Sandia laboratories implementation of cylinders (MSTAR SLICY) target data are provided to verify the validity of the proposed algorithm.     

SAR非均匀采样信号频谱重构

在常规星载SAR系统中,测绘带宽和分辨率之间存在矛盾,采用方位向多相位中心多波束模式可以很好地解决这个问题。但在方位向多相位中心多波束SAR系统中,要想实现宽幅成像,其方位向上回波的采样时刻大多是不均匀的。文中主要分析和研究如何重构非均匀采样信号的频谱。非均匀采样信号频谱重构的仿真结果证明了该重构算法的正确性。     

一种改进的基于波前重构的圆周SAR三维成像算法

与传统的直线SAR相比,圆周SAR(CSAR)具有对场景进行3维成像的能力。该文提出了一种基于波前重构的圆周SAR 3维成像的新方法,该算法通过补偿掉雷达运动轨迹引入的相位项的方法实现了图像的聚焦,避免了Hankel函数的计算,从而大大降低了算法实现的复杂度。仿真与实测CSAR数据成像结果验证了该算法的有效性。     

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...     

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。