基于先验知识的SAR两维自聚焦算法

传统的SAR(Synthetic Aperture Radar)两维自聚焦算法没有充分挖掘残留相位误差所特有的内部结构信息,是对残留相位误差的一种盲估计,实际应用时在估计精度和计算效率等方面还受到一定限制.本文以极坐标格式算法为例,详细分析了成像算法处理后残留两维相位误差的解析结构,并利用这种先验辅助知识,提出了一种基于一维估计/两维校正的自聚焦算法.算法只需直接估计方位一维相位误差,然后利用两维相位误差内部所特有的结构信息,将一维相位误差映射得到两维相位误差,从而实现精确的两维自聚焦.实测数据处理结果验证了本文算法的有效性.     

半盲二维自聚焦SAR运动目标成像方法

在SAR对动目标成像时，由于目标运动的不确定性，针对静止目标的成像算法处理不能完全补偿由于目标运动引入的额外距离徙动（RCM）和方位相位误差（APE），因此，在SAR图像中，运动目标会出现二维散焦。已有方法都是针对残留距离徙动和方位相位误差分别进行估计和补偿，其补偿精度和计算效率还有待进一步改进。通过分析运动目标在SAR图像中的残留相位误差结构，提出一种针对运动目标散焦的二维自聚焦算法。新方法只需直接估计方位一维相位误差，然后利用先验的二维相位误差内部结构信息，将一维相位误差映射得到二维相位误差，从而实现精确的二维相位补偿。通过仿真实验验证了该方法在计算效率和估计精度上具有更明显的优势。     

一种SAR运动目标的自聚焦算法

基于SAR成像中散射点模型的参数估计,提出了一种适用于经过距离走动校正之后,在方位向上仍存在两次及两次以上相位误差的动目标的自聚焦算法.该方法在方位数据域上结合离散多项式相位变换(DPT)方法和最小二乘估计法估计相位误差,用CLEAN算法估计散射点参数,并通过交替迭代运算,可以较少的距离单元实现较为精确的误差补偿,因而运算量小.经过实测数据验证,该算法获得了理想的自聚焦.     

基于多普勒域多通道的机载合成孔径雷达自聚焦算法

在多通道自聚焦(MCA)和傅里叶域多通道自聚焦(FMCA)的基础上,该文提出一种基于多普勒域多通道的机载合成孔径雷达自聚焦算法。该算法同样是直接在线性代数的理论框架下推导得到,能够在不迭代的情况下进行相位误差的估计和补偿以实现SAR图像的聚焦。该算法不像MCA和FMCA那样在图像域估计相位误差,而是在距离压缩方位多普勒域(方位未压缩)里进行相位误差估计。同时该算法不需要SAR成像场景中含有低散射区的假设,从而使其能够应用于条带模式SAR。不同情况下条带SAR数据的处理结果验证了该算法的有效性和可行性。     

一种变PRF双基SAR快速极坐标格式算法

极坐标格式算法(PFA)是双基聚束模式合成孔径雷达(SAR)成像中一种经典的成像算法,在聚束SAR系统中有着重要的意义。从信号二维解耦合的角度出发,进一步分析极坐标格式算法中距离向插值和方位向插值对目标距离徙动(RCM)的校正过程,给出了对双基SAR极坐标格式算法的一种新解释,并提出一种基于变脉冲重复频率(PRF)的双基SAR快速极坐标格式算法。该方法可以提高双基SAR极坐标格式算法的计算效率,扩大其应用范围。点目标仿真验证了该方法的有效性。     

用SAR原始数据对雷达脉冲信号失真的校正

该文提出了一种对雷达发射脉冲进行相位估计的算法。该算法利用Chirp Scaling原理对SAR信号进行距离迁移校正,但仅在方位向波束锐化,然后利用自聚焦的方法(Map Drift,PGA),在距离向进行自聚焦处理,提取距离向的相位误差信息。文中分析了影响相位估计精度的各种因素,并在算法中加入了迭代补偿方法,仿真结果验证了算法的正确性。     

一种基于极坐标格式算法的高分辨SAR成像自聚焦算法

针对机载聚束合成孔径雷达(SAR)惯导精度无法满足高分辨SAR成像的问题,该文提出了一种结合极坐标格式算法(PFA)的自聚焦算法,即由粗到精的混合多阶段参数化最小熵(Hybrid Multistage Parameterized Minimum Entropy, HMPME)距离单元徙动校正方法和基于图像对比度增强(Contrast Enhancement, CE)的变步长迭代相位误差校正方法。该自聚焦算法可以直接嵌入到PFA处理中,精确地补偿了惯导测量精度不足引起的越距离单元徙动(Range Cell Migration, RCM)和相位误差,且对于低对比度、低信噪比场景数据有良好的聚焦性能。最后,利用仿真实验和实测机载聚束SAR数据验证了所提算法的有效性。     

CS算法结合COAA算法提高机载合成孔径雷达成像质量

该文将对比度最优自聚焦算法(COAA)与基本Chirp Scaling算法(CSA)相结合,对CS算法方位处理过程做适当变化,把COAA算法融入其中,一方面进行精确的无插值距离徙动校正,一方面进行准确的二次相位误差估计和校正,从而提高机载合成孔径雷达的成像质量。通过对COAA算法采用变步长迭代提高二次相位误差估计的精度和速度,增强算法的实用性。文中给出两种算法相结合进行雷达数据成像处理的流程图,并用条带正侧视SAR模式实际雷达数据验证研究结果的有效性。     

基于方位波数域聚束模式PFA的运动补偿新方法研究

该文在对聚束模式SAR数据进行极坐标算法(PFA)形式成像的过程中,通过研究载机运动误差对散射点方位向波数表达式的影响,给出了一种基于方位波数域进行运动误差估计及相关补偿的新方法。该方法首先应用距离匹配滤波和方位dechirp实现对原始数据的2维调频率去斜处理,同时经过距离FFT和极坐标算法的操作将原来极坐标下的数据重采样到直角坐标系下的2维波数域,最后对数据进行距离和方位的分块误差估计及补偿。这种方法能很好地针对运动误差造成的方位二次及高次误差相位项进行精确补偿,同时也能处理误差相位的空变性问题,因此可以获得相对传统时域补偿方法更好的图像聚焦效果。实测数据的处理和分析,验证了该文所述方法的有效性,证明了与传统时域运动补偿方法相比的优越性。     

一种用于条带式RD算法的组合实时PGA方法

随着合成孔径雷达(SAR)分辨率的提高,方位向相位误差的影响逐渐增大,传统的相位梯度自聚焦(PGA)方法虽然可以估计出高次误差,但是通常都需要迭代,给实时成像造成了很大困难。该文结合条带式RD算法和PGA自聚焦算法的特点,提出了一种组合的实时PGA方法。这种方法将频移相关距离门算法(SACGS)算法与PGA算法结合,不仅大大降低了计算量,可以不用迭代而达到良好的效果,而且降低了对运动初始参数的精度要求。仿真和实际数据均验证了这种方法的有效性。     

弹载曲线轨迹双基SAR反向滤波PFA成像与图像畸变校正算法

在弹载曲线轨迹双基SAR成像中,三轴速度与加速度降低了传统的双基等效斜距模型精度,也使得基于匀速直线平飞轨迹模型的极坐标格式算法(PFA)不再适用。受双平台加速度引入的空变运动误差影响,传统的分子块补偿方法会造成图像子块间地物景象不连续问题,影响后续的图像匹配应用。针对这些问题,该文提出一种新的双基SAR成像算法——反向滤波PFA算法(BFPFA),该算法是基于改进的通用化双基等效斜距模型(IGBERM),利用PFA插值将频谱投影到地距平面,通过构建空变相位误差与图像畸变联合补偿滤波器,并采用反向映射插值,实现在斜地转换过程中对运动误差、波前弯曲与图像畸变进行局部联合补偿,获得的无畸变双基SAR地距图更有利于后续的图像匹配应用。最后,仿真实验验证了所提算法的有效性。     

一种超宽带10 GHz微波光子雷达包络与相位联合运动误差估计方法

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。     

联合多方位角调频率估计的星载SAR三维成像方法

星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)通过波束的方位向扫描可以实现单次航过的多方位观测。在多方位角观测过程中,卫星弯曲轨道可等效为长3维曲线阵列,从而具备了3维成像能力。由于多方位角观测在高度维采样的稀疏性,无法直接通过3维FFT实现无模糊成像,且目标在不同方位角SAR图像的投影与高程间的传递相对复杂。针对该问题,该文提出了联合多方位角调频率估计的星载SAR3维成像方法。该方法首先给出了不同观测方位角下多普勒调频率误差与目标高程误差间的关系,利用视错位法(Map Drift, MD)估计多普勒调频率误差。然后,联合多方位角高程估计结果提升高程估计精度。最后,利用高程估计结果恢复目标3维几何信息,从而实现3维成像。仿真实验验证了该方法的高程估计精度可达米级。      

机载平行等速双基SAR的极坐标格式成像算法

平行等速双基SAR是指收发平台速度大小和方向均相同的双基SAR系统,该构型具有广阔的应用前景。在此将传统适用于单基地SAR成像的极坐标格式算法（PFA）加以改进,使之适用于平行等速双基SAR成像处理。由于收发异置,回波信号在接收平面和发射平面的斜距几何关系比较复杂。为了便于后续的二维插值操作,用一个新的几何模型来描述收发平面上斜距的关系。该算法具有传统PFA算法的操作简单,易于实现的特点。最后通过仿真数据的成像处理对该方法进行了验证。     

基于压缩感知的双基SAR二维高分辨成像算法

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。      

多强点信息补偿机载聚束式SAR中的运动误差

本文根据聚束式SAR相位误差的特性,采用基于Multi-PPP算法的多强点信息进行运动补偿.经过多强点信息补偿,不仅能消除由平动产生的空不变相差,而且能补偿由转动产生的空变相差.并分析了当聚束式SAR采用PFA成像时,为了精确补偿转动误差,多强点处理中第二强点和第三强点不应该分离,也研究了该方法中强点的选择和补偿效果等问题.最后给出了典型聚束式SAR采用PFA成像时经多强点信息补偿后的仿真结果.     

基于子孔径相位误差拼接的相位梯度自聚焦算法

随着雷达技术的发展,合成孔径雷达的成像精度也得到了大幅提升,与之相匹配的,也需要能更精确地进行运动补偿的算法.由于惯导精度无法满足需求,如果仅使用惯导数据对运动误差进行补偿,补偿的结果中含有残余的距离单元徙动,这会损失图像的精度.本文首先分析了残余的距离单元徙动对快速分解后向投影成像算法和相位梯度自聚焦算法的影响,再将...