排序方式: 共有64条查询结果,搜索用时 109 毫秒
1.
通常空间自旋目标的3维(3D)重构都是通过对散射点轨迹进行矩阵分解的方法得到的,散射点轨迹是从雷达序列图提取并关联得到的。由于散射点提取与关联误差的存在,3D重构会出现精度下降,甚至失败的问题。另一方面,转台目标的散射点轨迹符合圆属性,这与几何投影理论认为散射点投影轨迹的椭圆属性相违背。为解决以上问题,该文提出了基于短时的空间目标3D重构算法。首先对提取的散射点轨迹进行2维圆属性拟合,使其轨迹光滑,更接近理论曲线。然后采用多视角的方法估计雷达视角(LOS),通过乘以雷达视角构成的系数,将圆属性轨迹曲线转变成椭圆属性轨迹曲线。通过对散射点椭圆属性轨迹进行矩阵分解的方法获得目标的3D结构。最后通过2个实验验证了该文所提算法的有效性。 相似文献
2.
由于运动误差严重的2维空变性,对于10 GHz超宽带微波光子SAR,传统的直接从相位进行运动误差估计的方法估计精度不高。因此,该文提出一种包络与相位联合的超高分辨运动误差估计方法,能够在没有惯导信息时实现运动误差的精确估计。该方法首先在距离徙动矫正(RCMC)之前,通过对包络对齐算法(RAA)提取的包络信息采用最小二乘算法(LSA)与梯度下降算法(GDA)获得近似的3维运动误差。接着,对粗补偿与RCMC之后的数据,先消除方位相位空变,然后采用两维空变的相位误差估计方法获得剩余运动误差的精确估计。仿真和车载微波光子雷达实测数据验证了该方法的有效性。 相似文献
3.
基于几何校正的聚束SAR快速分级后投影算法 总被引:1,自引:0,他引:1
快速分级后投影(Fast Factorized Back Projection, FFBP)算法大幅减少了原始后投影算法的插值次数,提升运算效率。然而图像合成过程中仍然需要大量的图像域2维插值操作,庞大的计算量限制了其在实际中的应用。该文提出一种基于几何校正的聚束SAR快速分级后投影算法。该算法利用几何校正的方法实现子图像配准,即在满足聚焦性能的前提下,通过距离维平移和角度维旋转完成子图像在不同坐标系下的投影和子图像合成。该算法避免了逐点插值运算,进一步降低了FFBP算法的计算量。仿真结果表明,该算法能高精度聚焦成像,并且其运算效率相对于基于图像域2维插值的FFBP算法显著提高。 相似文献
4.
5.
6.
高轨SAR具有覆盖范围广,重访时间短的优势。但是如果采用高轨SAR卫星同时作为发射机和接收机,不能充分发挥高轨SAR的这些优点。采用飞机或低轨卫星作为接收机平台不但能够更灵活地针对目标区域成像,而且分辨率也将大大提高。但是星机双基SAR(BiSAR)的几何构型复杂,难以直观地获知任意几何构型BiSAR的分辨率特性。该文从BiSAR基平面分辨率出发,根据几何构型得到基平面分辨率与地平面分辨率之间的几何关系,解析地表示出了BiSAR在地平面上的分辨率形状。据此可以评估BiSAR系统的分辨力,并且能够通过优化设计系统带宽和合成孔径时间两个参数使得BiSAR系统能够实现更好的分辨率特性。最后,仿真结果验证了方法的有效性。 相似文献
7.
随着科技的不断发展,高分辨宽测绘(High-Resolution and Wide-Swath, HRWS)SAR成像已经越来越受到人们的关注,具有地面动目标指示(Ground Moving Target Indication, GMTI)功能的SAR成像系统因其具有对静止场景进行高分辨成像和动目标检测能力在很多军用和民用领域受到广泛运用。具有HRWS成像能力的沿方位多通道SAR系统,其可以有效地解决高分辨和低脉冲重复频率(Pulse Repetition Frequency, PRF)的矛盾,该矛盾在HRWS成像处理过程中经常遇到。由于方位空域自由度可以用来进行杂波抑制,因此多通道构型具有提供GMTI潜能。该文提出一种新的杂波抑制和动目标的成像方法,使得在低PRF的HRWS系统进行SAR成像的同时可以完成动目标的检测与成像处理,而不需要单独的高PRF系统操作模式。 相似文献
8.
快速分级后向投影算法(Fast Factorized Back-Projection Algorithm, FFBPA)研究了BPA中的冗余计算,通过子孔径划分,在极坐标系下将信号逐级相干积累成像,该方法避免了BPA中每个图像点的重复性全孔径搜索过程,大幅减少了计算量。然而多级插值操作加剧了误差积累,减少分级次数又影响算法效率。为解决这一矛盾,该文结合极坐标格式算法(PFA)提出了一种新的多级迭代快速BP成像算法,并将算法拓展应用到曲线轨道,多模式SAR中。分析表明,该文方法与FFBPA相比更高效。最后通过该文算法与FFBPA的星载0.1 m超高分辨率聚束SAR成像进行仿真实验对比,验证了该方法的优越性。 相似文献
9.
在多通道合成孔径雷达动目标检测(SAR-GMTI)系统中,直接利用传统的后多普勒空时自适应处理(PD-STAP)技术进行杂波抑制会导致3个问题。第一,由于动目标径向速度引起的多普勒偏移会导致动目标出现谱卷绕,直接利用匹配滤波的方法对动目标聚焦会出现虚假目标。第二,在信号下采样的情况下,动目标聚焦位置会出现脉冲重复频率(PRF)的偏差,从而导致一个动目标可能出现在多个位置,使得动目标检测变得复杂。第三,利用传统的PD-STAP技术进行杂波抑制会导致很大的计算复杂性。基于此,该文提出一种基于Deramp处理的空时自适应处理方法进行杂波抑制处理,可以有效解决上述问题。该文最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。 相似文献
10.