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。     

可结合CSAR时域成像处理的改进PGA方法

以后向投影算法（Back Projection, BP）为代表的时域类成像算法能够适用于复杂轨迹下的雷达图像重建,且具有精确成像能力。然而,这类算法的成像过程往往不满足结合传统自聚焦算法的条件,从而限制了其对实测数据的成像性能。针对这个问题,本文提出了一种可结合圆周合成孔径雷达（Circular Synthetic Aperture Radar, CSAR）时域成像处理的改进相位梯度自聚焦算法（Phase Gradient Autofocus, PGA）。首先,基于CSAR的成像几何,推导了运动误差形式;在此基础上建立了运动误差条件下的BP成像处理信号模型;接下来,提出了可结合CSAR时域成像处理的改进PGA算法,并给出了详细的处理流程;最后,利用实测数据成像处理结果证明了理论分析的正确性和所提算法的有效性。      

一种应用于条带SAR的改进PGA算法

相位梯度自聚焦（PGA）算法被广泛应用于SAR成像过程中，具有很好的聚焦性和稳健性。文中在对聚束SAR中的标准PGA算法进行分析的基础上，根据聚束SAR与条带SAR回波信号的不同特点，提出了适用于条带SAR的PGA算法。该算法通过选取更为合适的特显点目标及以特显点位置作为分段的依据，在条带SAR的仿真和实际成像过程中取得了良好的聚焦效果，并且具有较快的收敛速度。     

一种基于钟摆模型的舰船目标成像方法

舰船目标受海浪的影响而呈现多倍周期和随机性的摆动。针对这种情况,提出了一种基于钟摆模型的成像方法。该方法利用每个距离单元的相位历程中所含大幅度的线性调频分量进行成像。为了补偿实际目标转动过程中因不完全符合钟摆转动模型而引起的三阶及更高阶的相位误差,在一阶相位误差估计算法的基础上得出了二阶相位误差估计方法,并结合Radon-Wigner算法以及CLEAN法得出了比较稳健的相位自聚焦方法。实测数据处理结果证实了该方法的有效性。     

适合P波段UWBSAR的改进PGA算法

相位梯度自聚焦（PGA）算法是一种高效的自聚焦算法，其优良的聚焦性能是建立在合理的统计模型和高信杂比的基础上。对于信杂比较低的P波段超宽带合成孔径雷达（UWBSAR）图像来说，传统PGA算法的聚焦效果并不理想。对此，文中提出了将对比度准则和传统PGA算法相结合的改进PGA算法，有效地削弱了图像信杂比对PGA聚焦性能的影响。文中还提出了“参考点对齐”法来校正PGA算法聚焦所产生的图像平移（沿方位向）失真问题。文中所提算法已经成功运用于某P波段UWBSAR实测图像数据的聚焦处理，并得到了比传统PGA算法更好的聚焦处理结果。     

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。     

一种改进的SAC自聚焦算法

高分辨率机载合成孔径雷达实时成像对自聚焦的要求非常高。自聚焦除了要有足够高的精度和高计算效率外。还要求能够适应信杂比较低的情况。文中对频移相关算法进行了改进，大大降低了自聚焦对信杂比的要求，增强了算法的鲁棒性。     

一种适用于双基SAR的改进PGA方法

实际的双基地合成孔径雷达(BiSAR)系统中,载体平台不可避免地存在运动误差。运动误差的存在将严重影响最终的成像结果,因此高效准确的运动误差估计和补偿方法是实现高精度成像的前提。针对双基地合成孔径雷达中存在的运动误差问题,提出了一种改进的相位梯度自聚焦(PGA)算法实现高精度的运动补偿。不同于传统的PGA算法,所提改进的PGA算法同时考虑了运动误差引入的空变相位误差和其导致的包络偏移,可以实现更高精度的运动误差估计。同时,将局部似然估计的思想扩展到所提的改进PGA算法中,有效地提升了算法的效率。实测的双基SAR数据验证了所提算法的有效性。     

一种易行的高分辨率机载SAR实时自聚焦算法

该文详细分析了距离徙动对频移相关自聚焦算法的影响,得出了高分辨率时距离徙动将严重影响频移相关法估计精度的结论。并结合距离多普勒算法提出了一种基于距离门限制的频移相关自聚焦算法,该算法减小了距离徙动对自聚焦的影响,提高了估计精度,仿真和实际数据均验证了该算法的有效性,可以达到高分辨率的要求,并且具有计算简单的优点,适合实时成像。     

一种用于单脉冲成像的自聚焦算法

本文针对单脉冲成像技术在实际处理中,鉴角曲线误差引起的方位分辨率下降问题,提出了一种用于单脉冲成像的自聚焦算法。算法通过迭代,自动从雷达接收数据中挑选孤立强散射点回波信号精确估计实际鉴角曲线,将其用于单脉冲成像处理中,实现图像方位自聚焦。仿真及实测数据处理结果表明,该方法能够有效降低测角误差对成像效果的影响,且对多数地貌场景数据具备鲁棒性,是一种实际可行的单脉冲成像自聚焦算法。     

一种改进的SAR反投影图像相位梯度自聚焦方法

反投影(BP) 算法是一类经典的合成孔径雷达(SAR)成像处理方法。BP在已知航迹条件下可以实现数据的高精度聚焦。但是,BP重建图像中,运动误差导致的目标散焦通常沿着不同的方向存在,残留距离徙动不能严格限制在一个距离分辨率单元内,运动补偿困难。文中提出了一种修正投影栅格的子带宽相位梯度自聚焦(PGA)处理方案。其中,基于数据采集平面的非均匀栅格重建图像,完全去除了目标散焦方向的空变特性。然后,对子带宽分解的反投影数据进行PGA运动补偿并拼接得到全分辨率图像。最后,点目标仿真验证了该方法的有效性。     

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...     

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.     

与图像对比度准则相结合的PGA自聚焦算法

根据图像对比度准则对标准的PGA算法。作了改进，分析和实测数据试验表明：改进后的PGA算法在计算量得以下降的同时，仍保持了PGA算法对高分辨率合成孔径雷达图像中未知相位误差的补偿能力，并且对场景的适用性优于标准PGA算法。     

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.     

一种用于手机图像处理的混沌加密改进算法

针对移动互联网智能终端的图像加密需求,本文提出了移动终端图像加密方法的选择原则,并按此原则选择了基于混沌序列的logistic图像加密算法。针对基于混沌序列的logistic图像加密算法对较大图像进行加密需要较大的时间和空间性能,不能满足移动终端的性能需求,本文提出了基于混沌的logistic映射图像加密算法的改进。经移动终端实验表明,改进后的加密算法在不失安全性的前提下大大提高了时间与空间的性能,更加适合移动终端的需求。     

改进的相位梯度自聚焦加窗方法

相位校正是ISAR（逆合成孔径雷达）成像中的关键步骤,校正的精度直接关系到成像的质量。相位梯度自聚焦算法是一种广泛使用的相位校正算法,可以有效地补偿目标复杂运动所造成的相位误差。本文在研究传统PGA（相位梯度自聚焦）算法的基本步骤所起作用的基础上,对加窗方法进行改进,提出以归一化平均能量来估计误差支撑区域的方法。该方法综合考虑了非目标区域与目标区域的归一化平均能量,并将两者的均值作为提取误差支撑区域的阈值。对实测数据进行成像的处理结果表明,该方法可以提高自聚焦算法的收敛速度,使其更具有鲁棒性和实时性。     

合成孔径雷达多孔径相位差分自聚焦算法

相位差分（PD）自聚焦算法是把处理孔径分为互不重叠的相等的子孔径,通过子孔径数据相位差函数的傅里叶变换来获得相位误差系数的估算,所能估计的相位误差的最高阶数由子孔径的数目决定,其一般做法是把处理孔径分成相等的两个子孔径,来获得二次相位误差系数的估值,并建立修正矢量补偿二次相位误差。通过将信号方位孔径分解到两上以上的子孔径,可以获得高阶（阶数大于二）相位误差系数的估值,故称之为多孔径相位差分聚焦算法。本文对多孔径相位差分自聚焦算法的原理进行了详细的阐述,最后用仿的相位误差验证了算法效果。     

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.     

一种改进的随机梯度恒模波束形成算法

对随机梯度恒模算法已有的递推公式进行了分析,提出了一种收敛性能更好、合成增益更大的改进型随机梯度恒模波束形成算法。该算法针对已有误差函数的不足进行改进,以各阵元接收信号的模之和作为合成期望值,进而可克服信号模的波动性,增大算法的适用范围及抗噪性能。建立了任意阵的信号模型,基于均匀线阵对改进前后的算法进行仿真比较。仿真结果证实了改进算法的有效性及其在收敛性能、合成增益上的改善。