地面目标多角度SAR数据集构建与目标识别方法

南京航空航天大学雷达探测与成像技术研究团队利用自主研制的无人机（Unmanned aerial vehick, UAV）机载高分辨率微小型合成孔径雷达（Mini synthetic aperture radar, MiniSAR）系统,针对多类具有代表性的地面目标进行全方位回波录取及成像处理,构建了拥有自主知识产权的复杂目标SAR数据集,并依托该数据集开展了基于人工智能的目标识别方法研究。针对无人机运动姿态不稳定、辅助传感器精度受限导致的图像散焦问题,本文提出了新型运动补偿及新型二维自聚焦算法。实验表明,虽然AlexNet、ResNet-18、AConvNet和VGG等经典神经网络在MSTAR十类目标分类问题中取得了接近100%的分类准确率,但将其应用于南航MiniSAR数据集时分类准确率均明显低于90%。由于本文采取的实验方法与SAR目标识别技术的实际应用场景较为接近,该MiniSAR数据集对于面向工程应用的SAR目标识别算法研究将会具有重要参考价值。     

机载SAR成像信号处理研究和实践

成像信号处理是合成孔径雷达(SAR)的核心．必须根据SAR系统战技指标的要求，设计先进、合理和实用的成像信号处理方案和算法。某型机载SAR旁视成像模式综合运用二维可分离成像算法、预处理和运动补偿，前斜视成像模式综合运用线性距离多普勒成像算法、天线扫描和运动补偿，满足了全数字化、机上实时成像的要求。样机试飞中，在国内首次获得高清晰度3m分辨率的旁视SAR图像和首次实现高分辨率前斜视SAR成像。试飞数据在地面处理后，在国内首次获得方位分辨率优于0．5m的成像结果。     

超高分辨率机载SAR成像算法及其GPU实现

雷达成像分辨率的不断提高,给SAR高精度实时成像处理带来了新的挑战。采用高效精确的成像算法以及对算法进行硬件加速是解决该问题的有效途径。本文提出了一种适用于超高分辨率机载SAR成像的精确高效成像处理方案,并利用并行化硬件平台GPU对该成像方案进行了硬件加速。实测数据处理结果充分验证了该处理方案的聚焦精度和处理效率。     

GNSS/SINS组合SAR运动信息传感器

提出一种不依赖于机载主惯导的SAR运动信息传感器方案，即改进的基于GNSS／SINS组合运动系统。在成像期间．输出以纯惯性为主的导航信号．以保证较高的相对定位精度。而GNSS／SINS组合．则保证了长时间的绝对定位精度。本介绍了这种运动传感器的原理和数学模型等，并对实验结果作了分析。多次实验表明，本提出的基于GNSS／SINS的运动传感器具有很高的精度，完全满足了SAR成像的精度要求．特别适用于没有主惯导或主惯导精度较低的场合。     

基于多普勒频率反投影的NCW-SAR动目标成像方法

传统合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)成像依赖大带宽发射信号,研究证明SAR也可利用窄带连续波形(Narrowband continuous wave,NCW)具有的高多普勒分辨率实现场景的高分辨成像。NCW-SAR成像的优势在于占有很少的频带资源、降低系统成本和规模,更适用于通常带宽较窄的利用外辐射源波形的无源SAR。文中首先指出NCW-SAR的应用前景,简要回顾窄带动目标成像的发展,并分析NCW-SAR成像技术的现状。然后给出通用的SAR回波模型,提出NCW-SAR动目标成像方法,实现静止场景中动目标的聚焦,获得目标的速度估计,并分析速度分辨率。实验验证了NCW-SAR动目标成像方法的有效性。     

SAR原始数据压缩技术研究

研究两种合成孔径雷达(SAR)原始数据压缩算法，它们是块自适应树型矢量量化算法和块自适应预测编码算法。前者是在使用穷尽型搜索技术的块自适应矢量量化算法的基础上，通过使用树型搜索算法来提高算法的运行效率；后者是通过预测编码来消除SAR原始数据之间的相关性从而提高压缩性能。结合机载SAR实测原始数据，对讨论的各种算法分别进行压缩和解压缩，并进行SAR成像处理。通过比较和分析各种算法的性能及图像域参数，表明块自适应树型矢量量化算法和块自适应预测编码算法能提高SAR原始数据的压缩性能，比较适合实际工程应用。     

环视SAR成像处理中的几何失真校正算法

环视合成孔径雷达(SAR)图像用于导弹精确来制导中的景象匹配处理,需要满足几何精度的要求.校正由雷达平台不规则运动和天线圆周扫描导致的图像几何失真,是环视SAR成像处理中的关键步骤.文中在利用线性距离多普勒算法生成子图像的前提下,提出了一种基于像源与像点映射关系的距离多普勒域图像几何失真校正算法.该算法无需复杂的坐标系转换计算,实现了360°范围内任意波束指向上SAR子图像几何失真校正.地面点目标仿真和实测教据成像结果证明了该算法的有效性.     

基于阴影信息的多视角SAR图像识别

传统的SAR图像识别技术主要基于目标的电磁散射特性,而目标阴影信息对SAR图像目标识别具有重要的作用。若能获取同一目标在多个方位角下的多幅SAR图像,可改善目标识别的性能。针对该问题,本文提出了一种基于隐马尔可夫模型及阴影信息的多视角SAR图像识别技术。该技术提取目标阴影形状的链编码作为特征向量,并结合同一目标在不同方位角下的多幅图像的特征向量,生成该目标的特征序列,然后利用HMM对特征序列进行识别。仿真结果表明,该方法可有效实现SAR图像目标识别。     

波音727飞机的ISAR成像处理结果

逆合成孔径雷达(ISAR)能够对运动目标进行高分辨率雷达成像。本文利用波音727飞机的外场真实数据研究了ISAR的信息处理,它包括运动补偿和成像。文中给出并比较了实现IS—AR运动补偿的几种方案,它们是距离对准的空域法和频域法,相位补偿的散射点基准法和多普勒中心跟踪法。我们对完成了运动补偿的等效转台数据进行了FFT—距离多普勒成像和超分辨成像。波音727飞机的外场数据处理结果证明了文中所述的ISAR运动补偿和成像方法是正确和有效的,同时也说明了超分辨成像的优越性。它不仅有利于雷达目标的识别和分类,而且能够降低ISAR的大带宽要求和克服大转角ISAR运动补偿的困难。     

基于聚束照射SAR成像算法的条带SAR数据处理

为实现聚束照射合成孔径雷达（SAR）与条带模式SAR成像算法上的统一，本文利用两种模式之间的内在联系，将条带模式SAR数据分块处理，等效成聚束模式数据。然后，用聚束照射SAR成像算法实现条带数据的成像处理。针对具体数据，文中还对成像区大小的选择作了分析，并推导出成像长度与滤波器带宽应当满足的关系式。包场数据的处理严格证实了理论分析并验证了本文运用的方法。     

SAR图像小波域多尺度模型

针对面向ATR应用的SAR图像压缩需要将图像压缩与图像自动分析相结合,本文研究小波域SAR图像MAR模型并应用于图像鉴别.与SAR复图像分辨单元相干平均形成多尺度图像序列建立多尺度模型不同,本文对SAR对数检测图像小波变换形成多尺度图像序列建立MAR模型.通过实例辨识了SAR图像中自然杂波(草地)与人造物(战略目标)模型,应用该模型推导了小波域多分辨率判别,对MSTAR图像鉴别实验验证了模型的有效性.其中db2小波域多分辨率判别鉴别性能好而计算复杂度低.小波域多分辨率判别可用在图像压缩有损量化前鉴别出人造物与自然杂波.     

弹载SAR信号处理及其硬件实现

针对空对舰导弹的情况，研究一种将合成孔径雷达技术用于弹戴制导雷达的方案，以提高其横向分辩率，实现对舰船目标的成象。弹载ＳＡＲ采用的一是一种聚束照射成象模式，通过站偿，可以转化为转台成象。     

Evaluation of Trajectory Error Effects in BP Based Space Target ISAR Imaging

The space target imaging is important in the development of space technology.Due to the availability of trajectory information of the space targets and the arising of rapid parallel processing hardware,the back projection (BP) method has been applied to synthetic aperture radar (SAR) imaging and shows a number of advantages as compared with conventional Fourier-domain imaging algorithms.However,the practical processing shows that the insufficient accuracy of the trajectory information results in the degrading of the imaging results.On the other hand,the autofocusing algorithms for BP imaging are not well developed,which is a bottleneck for the application of BP imaging.Here,an analysis of the effect of trajectory errors on the space target imaging using microlocal technology is presented.Our analysis provides an explicit quantitative relationship between the trajectory errors of the space target and the positioning errors in the reconstructed images.The explicit form of the position errors for some typical trajectory errors is also presented.Numerical simulations demonstrate our theoretical findings.The measured position errors obtained from the reconstructed images are consistent with the analytic errors calculated by using the derived formulas.Our results will be used in the development of effective autofocusing methods for BP imaging.     

基于区域的GLRT车辆目标检测方法

基于合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像的地面车辆目标自动检测是一项重要的SAR军事应用研究。提出一种基于区域的广义似然比法(Generalized likelihood ratio test,GLRT)的目标检测方法,该方法将GLRT目标检测理论与图像分割技术相结合。首先利用普通图像常用的分割聚类方法从SAR图像场景中粗略地分离出陆地杂波区域和目标潜在区域。然后根据分割结果,分别对两区域数据建立合理的统计模型。最后在背景和目标统计特性都已知的情况下,采用GLRT目标检测方法对目标潜在区域的像素点进行逐一检测,获得更为精确的检测结果。对实际SAR数据处理的结果表明,该方法能有效地从陆地场景中检测出地面车辆目标,且具备一定的精确性和快速性。     

距离多普勒成像和多散射点定位

距离多普勒雷达成像系统的基本任务是利用雷达回波信号的距离和多普勒信息重构目标反射率的空间分布。本文把用逆合成孔径雷达对运动目标进行距离多普勒成像当作多散射点定位问题来研究,把成像雷达信号处理的两个关键,运动补偿和成像作为最大似然估计问题一起求解。原则上需进行多维搜索,一般情况下,目标上散射点的个数、位置以及目标的轨道运动都先验未知,这种求解的计算量极大。在若干合理的假设成立时,可引入DFT,免去估计散射点个数和位置,大大减少搜索维数,并可利用FFT,从而大大提高计算效率。这样做的代价是最终的成像质量有所下降。当目标轨道运动模型可用二次的距离时间函数描述时,只需进行二维搜索,文中导出了进一步简化的相位补偿和成像算法,并给出了计算机模拟结果。     

利用电磁仿真数据研究ISAR运动补偿和成像

本文利用板块法对运动目标进行电磁仿真,根据Stratton-Chu积分,通过目标CAD造形和表面板块生成,每一板块元与目标实际表面之间的最大误差不得大于入射雷达波波长的十六分之一,从而将目标的三维曲面矢量电磁散射积分简化为每一板块面元上的二维平面矢量积分之和,获得静止目标的散射场,然后通过目标运动轨迹模拟,考虑由于目标的运动而引起的雷达回波相位的变化,实现运动目标的电磁仿真。利用这种电磁仿真方法模拟产生64×128个回波数据,用频域法进行距离对准,用最大似然方法进行相位补偿,目标轨迹运动引起的距离变化用时间的二次函数拟合,研究了用X波段雷达对一架匀速直线飞行飞机的ISAR运动补偿和成像。     

基于极坐标格式算法的大斜视条带SAR子孔径拼接成像算法

大斜视条带 合成孔径雷达（Synthetic aperture radar, SAR）成像信号处理目前主要面临大斜视导致 的距离方位耦合严重和全孔径条带 SAR处理的实时实现困难。文中针对这两个难点 ，提出了一种基于极坐标格式算法（Polar format algorithm, PFA）的大斜视条带SAR子孔 径拼接成像处理算法。该算法利用改进的PFA来解决子孔径内大斜视高精度成像问题，通过 子孔径图像拼接来实现全孔径实时成像。仿真和实测数据的处理结果证实了本文方法的有效 性。