一种基于DCT的SAR图像自聚焦算法

研究了一种基于离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transform)的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像自聚焦算法.该方法从复图像域出发,通过在距离压缩相位历史域引入相位误差模型,改变图像的聚焦程度直至一维像的DCT序列在高序数区域的权值达到最大,从而完成误差校正.同相位梯度自聚焦算法相比,该方法无需在图像域分离出强点目标,因此特别适用于无任何明显特征的图像.由于DCT存在快速算法,使得该自聚焦算法计算量较少,更易实现.实测数据及仿真数据的成像结果证明了此方法的可行性.      

基于ATI技术的一种动目标检测的实现方法

提出了一种基于双孔径天线沿航迹向干涉(ATI, Along-Track Interferometry)的动目标检测、测速及定位的实现方法.该方法与DPCA(Displaced Phase Center Antenna)技术相比,不要求天线载体速度和脉冲重复频率之间必须满足严格的制约条件,同时克服了DPCA技术及CSI(Clutter Suppression Interferometry)技术产生的动目标回波强度随目标径向速度按正弦规律相消而降低了对慢速目标的检测能力的不足.在ATI理论分析的基础上,给出了利用干涉图像的干涉相位信息进行动目标检测、径向速度分量估计及定位的一种实现方法.这种检测方法能够完成被地面背景杂波淹没的慢速运动目标的检测、测速及定位.计算机仿真结果验证了其有效性.      

基于小波变换的干涉SAR图像的降噪方法

根据干涉合成孔径雷达(SAR)图像的噪声来源和性质以及干涉合成孔径雷达信号处理的特点,选择了具有对称性和紧支性的双正交小波变换应用于干涉SAR图像的噪声抑制,提出了基于小波标架表示的干涉SAR相位图像的降噪算法.与传统的低通滤波器及中值滤波器处理的结果对比显示,利用小波变换方法处理干涉合成孔径雷达图像以提高干涉相位精度的方法是可行的,并且小波变换方法是基于观测数据的自适应算法.      

机载三通道SAR/GMTI性能分析及改进方法

在分析经典的三通道SAR(Synthetic Aperture Radar)地面动目标指示(GMTI,Ground Moving Target Indication)方法原理的基础上,提出一种较全面三通道SAR/GMTI性能评价方法.该方法同时考虑了载机存在速度误差、通道不匹配、杂波内部运动和系统噪声等主要误差因素,并分析了各种因素对系统性能的影响.经典的三通道SAR/GMTI方法存在的缺点是不能同时提高最大不模糊可检测速度、最小可检测速度和盲速指标的性能以满足系统设计的要求.给出了一种新的天线布置方案和动目标检测方法,改进的检测方法在不增加通道数的前提下,较好地解决了该问题,具有很好的实用性.最后通过计算机仿真验证了新方法的可行性.     

基于幅度和相位联合的ATI动目标检测新方法

分析了影响SAR-ATI动目标检测干涉相位图中点幅度和相位分布的因素——包括雷达噪 声、杂波能量、地面RCS起伏以及成像时的旁瓣等.针对SAR-ATI检测时虚警概率过高问题, 基于幅度门限和相位门限联合动目标检测处理,提出了一种改进方法:首先对SAR每一个 通道的图像域中相位被污染的点作一次关于能量梯度的预滤波,在滤除了干涉相位图中相位 失效的点之后,根据雷达的固有噪声及干涉相位分布图,在概率意义下设定滤波门限进行 自适应幅度滤波;最后采用相位门限进行检测处理,有效降低了虚警概率;同时给出一个 由干涉相位图中统计量拟合出的动目标检测曲线经验公式,能够明显降低在低杂噪比条件下 的虚警概率.仿真结果验证了此方法的有效性.      

基于去噪的SAR复图像SPIHT压缩算法

提出一种对合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)复图像压缩的改进的分层树集合分割(SPIHT,Set Partitioning in Hierarchical Trees)算法,高效完成SAR复图像压缩,既有效地保留了SAR复图像的相位信息,又抑制了斑点噪声.首先根据SAR复图像的统计特征进行预处理,然后进行小波变换,对不同子带的小波变换系数采取不同的门限,进行软门限斑点噪声抑制,再经过SPIHT量化编码,得到压缩后的码流.仿真实验表明,在64倍高压缩比的情况下,通过对重建SAR复图像数据的相位误差、等效视数、平均空域相关系数等指标的测量,验证了该算法仍然具有很好的性能.      

一种干涉SAR复图像数据的快速仿真方法

为了给干涉测高算法提供具有先验知识的干涉数据,进行算法的定量可控误差分析,以完成算法性能的定量评估,针对干涉SAR(合成孔径雷达)数据仿真进行了深入的研究.考虑多种因素,推导出用于干涉SAR仿真的一种仿真模型,能快速完成干涉SAR面目标复图像的仿真;并提出迭代插值算法反推雷达斜距,既很好地去除了干涉SAR仿真中的奇异点效应,又提高了仿真速度.能够为图像配准、相位解缠产生数据源,也可进行基线估计.计算机仿真结果表明,新仿真模型具有快捷、灵活、多功能性,迭代插值算法也具有快速准确性.     

基于分割途径的SAR单视图像斑点噪声抑制方法

在图像分割思想的基础上,结合合成孔径雷达(SAR)图像的区域特征,利用恒虚警率边沿检测技术将分割区域最大化,并在分割区域内根据SAR图像特性进行优化滤波,得到了一种基于图像分割的单视SAR图像降斑方法.其中,边沿检测和区域分割在多视图像中进行,保证了检测和分割的有效性.计算机仿真结果证明了该方法的优越性.      

基于公共余数最优估计的多通道干涉SAR高程重建方法

针对多通道干涉SAR高程重建方法计算效率较低的问题,提出了一种基于公共余数最优估计的多通道干涉SAR快速高程重建方法。该算法首先对干涉相位去除平地效应后,得出每幅干涉图像任意一个像素对应的缠绕干涉相位,构造出关于干涉相位模糊数的同余方程组;然后利用最优估计法求解出带噪声余数的公共余数的最优估计值,求解出各目标的高程值;最后再利用改进措施得到更高精度的高程重建结果。试验数据处理结果表明,该方法使得多通道干涉SAR高程重建的计算效率有了显著提升。     

用真实IMU/GPS数据进行机载SAR运动补偿处理

分析了机载SAR(Synthetic Aperture Radar)条带成像模式的运动补偿技术原理,通过对激光IMU/GPS(Inertial Measurement Units/Global Positioning System)组合提供的位置参数进行分析,表明Y12载机平台具有很大的运动误差,在此基础上利用高精度激光IMU/GPS组合提供的天线相位中心精确位置参数,结合距离-多普勒成像算法进行了机载SAR数据的运动补偿处理,试验表明利用此IMU/GPS提供的运动参数进行对具有很大运动误差的SAR数据运动补偿后,已不需要计算负担沉重的自聚焦类算法进行残留运动误差补偿,就能得到高质量的高分辨率SAR图像.     

WVD用于SAR运动目标检测和成象的参数估计法

基于联合时间频率两维分布的研究方法，探讨了ＷＶＤ变换用于合成孔径雷达运动目标检测和成象的可行性，给出了能得到运动目标精细成象的参数估计方法，对多点目标和面目标情况下ＷＶＤ存在的问题进行了研究，计算机模拟验证了算法的有效性。     

星载三通道SAR/DPCA误差分析与动目标定位方法

针对一发三收模式下星载SAR-GMTI系统利用相位中心偏置天线（DPCA）方法进行杂波抑制时,系统误差和平台运动误差引起的杂波残留问题,提出了一种基于误差补偿的运动目标检测和定位新方法。分析了误差存在的原因,并以消除剩余杂波为目的详细推导出了相应的补偿因子,在此基础上对经过误差补偿后的数据采用DPCA方法进行杂波抑制,最后通过相位干涉处理进行动目标定位。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于deramp的星载聚束式SAR改进ECS算法

基于两步成像算法和ECS(Extended Chirp Scaling)成像算法,提出一种结合Deramp预处理的星载聚束式SAR(Synthetic Aperture Radar)改进的ECS成像算法.Deramp预处理是基于SPECAN算法的思想,将信号通过非空变的方位滤波器实现批压缩,该方法在保证成像分辨率的前提下,通过deramp处理消除了由采样率不足导致的方位频谱混叠特别是在星载SAR高分辨率聚束模式下.尽管ECS算法中的子孔径处理可以降低对系统脉冲重复频率的要求,但是脉冲重复频率依然受到单点多普勒带宽的限制.所介绍的方法可以进一步降低ECS算法中子孔径分割处理对脉冲重复频率的要求,使得ECS的算法的应用更为广泛.通过对点目标进行仿真和成像,成像指标评估验证了该算法的可行性.     

基于二维deramp处理的高分辨率 聚束SAR成像算法

有效解决回波信号的数据率是高分辨率聚束式星载SAR的难点之一.基于两步成 像算法和CS(Chirp Scaling)成像算法,提出了一种适用于高分辨率聚束式星载SAR的成像算 法——TDDCS(Two Dimension Deramp Chirp Scaling)成像算法.该算法从距离dechirp处理 后回波信号出发,首先利用二维deramp 处理来消除频谱混叠现象,这不仅能实现以对应条 带模式的脉冲重复频率来设计聚束SAR系统,也保证满足观测带宽度所需的回波窗长度,接 着利用CS处理和相位补偿实现精确的距离徙动校正,最后利用方位相匹配滤波 处理实现方位向压缩,得到最终的成像结果.基于等效斜视模型,给出了整个算法的详细推 导过程和实现流程,通过计算机仿真验证了本算法的有效性.      

chirp-scaling算法中运动补偿问题研究

由于避免了插值计算,在大前视角和大范围成像时,chirp-scaling算法(CSA)的性能优于距离-多普勒算法(RDA).自聚焦算法在SAR成像处理中通常是必不可少的,但是现有的自聚焦算法几乎都是与RDA相结合的.本文提出了能够将自聚焦算法与CSA相结合的方法,使得CSA更具有实用性.本文同时也提出了将基于运动传感器的运动补偿和基于雷达数据的自聚焦算法与CSA结合的方法.该方法非常适合于高分辨率机载SAR成像处理.      

机载SAR动目标成象研究

在分析机载合成孔径雷达运动目标成象特点的基础上，探讨了一种动目标成象的前置滤波方法，指出其存在的问题，提出了在前置滤波后进行参数估计的后处理形成，该方法基于时间－频率联合分析法，能得到运动目标的精细成象结果，计算机模拟验证了方法的有效性。