FMCW SAR相位梯度自聚焦算法研究

调频连续波合成孔径雷达(FMCW SAR)是一种新近提出来的成像雷达体制,它结合调频连续波与合成孔径成像技术,具有体积小、重量轻、成本低、分辨率高等一系列优点.在SAR成像中,相位误差是成像质量下降的主要原因.针对FMCW SAR的特点,分析了二阶相位误差对成像质量的影响,然后以二阶相位误差为例建立了存在相位误差的FMCW SAR信号模型,研究了适合于FMCW SAR的相位梯度自聚焦算法,仿真结果表明该算法能够校正相位误差的影响,提高了成像精度.     

快速分解后向投影SAR成像的自聚焦算法研究

SAR图像的自聚焦处理依赖图像域与距离压缩相位历程域之间的傅里叶变换对(Fourier Transform Pairs, FTP)关系。与频域算法不同,时域算法下的这种FTP关系不仅复杂,且难以获取。为了兼顾图像快速重建和自聚焦处理,该文首先对快速分解后向投影(Fast Factorized Back-Projection, FFBP)算法进行必要的改进和适当的优化处理,提出了IFFBP(Improved FFBP, IFFBP)算法,为自聚焦算法的使用奠定了基础。其次,针对数据处理的实际需求,该文提出了一种结合中等精度惯导粗补偿、嵌套相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus, PGA)精补偿的IFFBP算法处理流程。最后,通过仿真实验和实测数据处理验证该文方法的有效性。     

高精度子孔径拼接中参考面误差的去除方法

基于最小二乘拟合的传统干涉子孔径拼接方法实现了小口径干涉仪对大口径光学元件的检测,然而在子孔径测试过程中,由于干涉仪上的参考面存在面形误差,将使获得的各子孔径的面形数据偏离真实值,所以在进行高精度面形测量时,获得参考面的面形误差并将其补偿掉是非常必要的。因此,提出了一种在拼接过程中用Zernike项对子孔径间重叠区域数据进行拟合的方法来求得参考面面形。首先在传统的目标函数上加入一系列Zernike项表征待求参考面,然后按照最小二乘法对函数进行求解得到各项系数,从而得到拟合的参考面。对平面和球面分别进行了子孔径拼接实验,拟合得到的参考面面形与QED拼接干涉仪计算得到的参考面面形的PV值偏差小于5nm,RMS值偏差小于0.2nm,拼接后的重叠区域不匹配误差值小于10nm。实验结果表明,在子孔径拼接过程中可以补偿参考面误差而得到更真实的拼接面形。     

秩—相位误差估计自聚焦方法的改进

本文提出了改进的秩－相位误差（ＩＲＯＰＥ）估计自聚焦算法，与ＲＯＰＥ算法相比，ＩＲＯＰＥ有两个优点：（１）它基于的模型更符合实际，所以具有更好的鲁棒性。（２）它对迭代过程初值的设定是近似准确的。本文通过近似分析证明。ＩＲＯＰＥ对相位误差差分的估计最最大似然（ＭＬ）估计，而相位梯度自聚焦（ＰＧＡ）算法是ＩＲＯＰＥ的一个子集，即在满足一定条件时，ＩＲＯＰＥ和ＰＧＡ对相位误差的估计都是线笥无偏最小方差估     

秩-相位误差估计自聚焦方法的改进

本文提出了改进的秩-相位误差(IROPE)估计自聚焦算法。与ROPE算法相比,IROPE有两个优点:(1)它基于的模型更符合实际,所以具有更好的鲁棒性。(2)它对迭代过程初值的设定是近似准确的。本文通过近似分析证明,IROPE对相位误差差分的估计是最大似然(ML)估计,而相位梯度自聚焦(PGA)算法是IROPE的一个子集,即在满足一定条件时,IROPE和PGA对相位误差的估计都是线性无偏最小方差估计(LUMV)。     

基于迭代梯度算法的子孔径拼接检测技术研究

为了解决粗大调整误差下大口径光学平面镜的子孔径拼接检测问题,基于迭代梯度算法,建立了一套合理的拼接算法和数学模型,同时编制了拼接程序。结合工程实例,利用Φ600mm干涉仪实现了对Φ800mm平面镜的拼接测量。检测中,基于靶标对各子孔径实现对准,拼接所得面形光滑连续无狭缝。实验结果表明,利用迭代梯度算法可以高精度地完成粗大调整误差下大口径平面镜的拼接检测。     

基于投影近似子空间跟踪技术的自聚焦算法

基于特征向量法的自聚焦算法具有比相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus,简称PGA)算法更好的算法性能,但该算法必须对协方差矩阵进行特征分解,所以运算量大.利用投影近似子空间跟踪(Projection Approxima-tion Subspace Tracking,简称PAST)技术的自聚焦算法可以解决上述问题.通过实际数据处理结果对比,证明基于PAST技术的自聚焦算法是一种可满足实时处理要求的有效自聚焦方法.     

一种基于子孔径自聚焦的高频运动误差估计和补偿方法

采用现有的运动补偿方法,通过多次迭代,理论上可以将SAR成像中运动误差的低频分量补偿掉,但对高频分量是无法进行估计和补偿的,最终会造成当SAR平台运动不稳定时,无法进行高分辨成像。该文针对这一问题,提出了在进行常规运动补偿后对方位数据进行子孔径高频误差分量估计和补偿的方法。这种方法不仅能获得比传统运动补偿方法更好的成像效果,而且运算量也有所减小。仿真和实测数据的处理结果证实了该文方法可以对高频运动误差进行有效性的补偿。     

基于结构函数的子孔径拼接算法研究

为了更好地评价大口径反射光学元件在不同尺度下的起伏情况,提出了一种基于结构函数的子孔径拼接算法.首先,对于算法的基本原理与步骤进行了描述,从理论分析的角度对于计算误差的特性进行了分析;之后针对口径为1.23 m的大型反射镜面形数据,应用文中所提出的方法,利用结构函数进行子孔径拼接并对于其误差特性进行了检验,验证了所提出方法的可行性.最后,将该方法应用于30 m望远镜三镜(TMT M3)的面形仿真数据,得到了其在不同评价尺度下的起伏情况.文中的工作对于TMT M3 的最后完成有着重要的意义,并且对于与TMT M3 类似的大口径平面镜面形评价有着一定指导价值.     

基于多通道自聚焦校正SAR图像空变误差研究

针对相位梯度自聚焦(PGA)在无特显点的场景下应用效果不明显和最小熵及最大对比度自聚焦方法运算量过大的特点,提出一种新的校正空变误差自聚焦方法,利用相位误差局部非空变的特点,对距离向各个子块数据进行非空变相位误差进行估计。根据载机平台的运动特点及已估计出的各个子块的相位误差,计算出载机平台在垂直航向上的斜距误差。利用已估算出的斜距误差对整个距离向进行相位误差拟合,从而获得距离向的空变相位误差曲线。最终获得了较好的成像效果,并通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

机载UWB SAR图像中残余相位误差的补偿算法

已经初步聚焦的超宽带合成孔径雷达图像需要补偿残余的相位误差,才能进一步提高图像的聚焦性能。首先建立了适合机栽UWBSAR成像几何的相位误差模型,并分析了其特点;然后针对模型特点,对条带式相位梯度自聚焦算法作出改进,同时提出一种基于空不变因子估计的加权相位梯度自聚焦算法。最后,由一段实测UWBSAR图像补偿结果检验了算法的可行性。     

基于SHARC处理器的PGA算法实现

合成孔径雷达(SAR)实时处理技术的发展对相位梯度自聚焦(PGA)算法的工程实现提出了要求。基于以多片主流SHARC处理器为核心构成的硬件平台,针对PGA算法数据处理量大、计算复杂度高的特点,设计开发了并行处理的系统拓扑和程序流水结构及其软件程序。机载SAR实测数据的处理结果验证了该方案的有效性。     

基于残差恢复的错误隐藏算法

提出一种基于残差恢复的错误隐藏算法。在运动补偿（MC）错误隐藏算法（MCECA）的基础上,利用错误宏块周围已正确接收和解码的信息,估计宏块的残差数据,并将其加到MC恢复的宏块上,实现更为准确的错误隐藏,以提高图像的主客观质量。实验结果表明,该算法与MCECA相比较,恢复图像的客观指标峰值信噪比（PSNR）将能提高1～4dB,而主观质量提高更明显。     

一种适用于机载/固定站构型 BiSAR 成像的改进相位梯度自聚焦方法

在机载/固定站构型双站合成孔径雷达(Airborne/Stationary Bistatic Synthetic Aperture Radar, A/S-BiSAR)成像中,回波信号方位不变性的假设不再成立;完成距离徙动校正和距离压缩之后,同一距离单元处信号的多普勒调频率具有沿方位向变化的特性.该信号特性导致了传统的相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus, PGA)方法对相位误差的估计精度显著下降.针对该问题,该文提出了一种改进 PGA 方法.与传统 PGA 方法相比,该方法通过增加对样本信号的剩余二次相位补偿,有效减小了变化的多普勒调频率对相位误差估计的影响,从而提高了对相位误差的提取精度;此外,该方法考虑了对距离空变相位误差的估计和补偿,使之适用于宽测绘带条件下的 A/S-BiSAR 成像.实测数据的处理和分析验证了该文方法的有效性.     

基于梯度下降法的ISAR最小熵相位校正算法

最小熵相位校正算法是一种非常有潜力的ISAR相位校正算法,有多种不同的方法可以实现最小熵相位校正算法,如定点迭代法即是一种典型的最小熵相位校正算法.文中运用梯度下降法来实现最小熵相位校正的方法,并且通过对实测数据的ISAR成像,将梯度下降法与其他方法的收敛速度进行了比较,同时讨论了如何对梯度下降法步长参数进行选择.     

基于重叠子孔径极坐标算法的波前弯曲效应的补偿

 聚束SAR模式是获得高分辨率雷达图像的一种有效的方法.用经典的极坐标算法重建聚束SAR图像时,波前弯曲效应会导致远离图像中心处的点散焦.本文通过对波前弯曲产生的机理以及经典极坐标算法下空变相位误差的分析,提出了一种可以在成像过程中补偿波前弯曲效应的重叠子孔径极坐标算法,该算法可以有效的增大极坐标算法的成像面积,可以应用于P波段成像和超高分辨率成像中.     

一种基于惯导信息的多普勒波束锐化图像拼接算法

通过多普勒波束锐化(Doppler Beam Sharpening, DBS)图像拼接可得到大范围的地面场景图像。然而实际中雷达平台的非理想运动(载机速度矢量和姿态的变化)会造成DBS图像拼接困难。为解决此问题,该文提出了一种有效的DBS图像拼接方法。首先利用惯导信息估计载机瞬时位置和雷达波束指向,然后将它们转化到初始时刻定义的参考坐标系下,得到图像校正参数。最后利用这些参数,完成图像拼接。实测数据的处理结果表明该文方法不仅较好地补偿了载机运动误差,而且与传统方法相比可以更好地改善DBS数据的拼接性能。