基于组字典学习的逆合成孔径雷达成像方法

基于压缩感知(compressive sensing, CS)的逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像方法可以使用非常少的数据来获得高质量的图像。但基于CS的ISAR成像方法中目标场景不准确的稀疏表示限制了成像方法的性能。结合字典学习(dictionary learning, DL)技术的CS ISAR成像方法能够寻找到目标场景图像块的最优稀疏表示,提高成像质量,但每一个图像块被单独考虑,而忽略了彼此之间的相互依赖关系。为了实现进一步提高成像质量的目标,针对ISAR图像分块重建的问题,首次提出一种基于组字典学习(group dictionary learning,GDL)的ISAR成像方法。将具有相似结构的图像块聚类并构建出多个图像块组,利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)从图像块组中学习出最优组稀疏变换字典。学习好的组稀疏变换字典可以寻找到待重建图像块组的最优稀疏表示,进而重建出高质量的目标场景图像。实验结果表明:与现有的CS ISAR成像方法相比,基于GDL的ISAR成像方法能获得更好的成像效果,并具有更高的计算效率。     

低信噪比下快速分裂Bregman迭代ISAR超分辨率成像

针对低信噪比条件下的逆合成孔径雷达ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)超分辨率成像处理问题,提出了一种基于快速分裂Bregman迭代的ISAR超分辨率成像算法.首先,在正则化框架下,将方位分辨率的提高问题转化为一个正则化问题;其次,利用托普利兹矩阵的低位移秩特征和Gohberg-...     

角分集ISAR高分辨成像

对不同视角雷达回波进行融合可以形成大的相干积累角,显著增强雷达空间监控能力。给出一种角分集(制)信号融合成像方法,对于角分集(制)回波方位向存在大的间隔,首先将每一距离单元方位向有效稀疏孔径数据排列组合成一Hankel矩阵,由参数化方法估计一维信号参数,再由估计得到的参数对空缺部分预测填补,对每个距离单元横向补全后,压缩得到二维图像。该方法克服了以往预测方法的不足,能有效用于方位向稀疏孔径预测外推,最终仿真与实际数据处理结果证实结论。     

基于双基地ISAR的极坐标格式算法及其改进算法

通过对双基地逆合成孔径雷达(Bistatic\|ISAR)回波信号模型进行分析,得出双基地ISAR回波信号在空间波数域的分布特性及其支撑区范围;在此基础上,提出了适于双基地ISAR的极坐标格式算法(PFA),该算法采用距离向线性插值和方位向非线性插值的方法实现极坐标到直角坐标的变换;此外,针对插值运算复杂度高的问题,在距离向插值中,引入Chirp\|Z变换代替距离向线性插值,并结合方位向非线性插值提出了基于Chirp\|Z变换的双基地ISAR的PFA算法;最后通过对点目标模型的仿真验证了所提算法的有效性。
     

稀疏频带空间目标雷达成像

对稀疏频带超宽带ISAR成像进行了研究,提出了与实际情况更相符的空间目标稀疏频段成像步骤.以往这类问题主要针对一维稀疏向量,且都直接采用正弦信号模型开始分析.事实上,在ISAR二维信号处理中,不同频带的方位像由于慢时间采样尺度不同而有较大的差异,且由于速度的影响不同频段下的回波信号也无法用统一的正弦信号模型来表示.对这些以往稀疏频段成像研究中常常忽略的重要部分进行了详细的论述,进而给出了等效超宽带成像的方法.     

频域空域二维稀疏SIMO高分辨雷达成像方法

利用频域稀疏的线性调频步进信号（FSCS）作为雷达发射信号,并结合空域稀疏的SIMO雷达阵列来构建二维稀疏的高分辨雷达成像模型。针对该稀疏模型,首先通过对低维数据简单补零处理,然后利用图像熵准则完成对运动目标速度的有效估计。在此基础上,结合压缩感知理论,构造有效的观测矩阵、稀疏变换矩阵以及重构算法,获得目标高分辨距离像（HRRP）,进一步提出基于保相性的频域空域二维稀疏SIMO高分辨雷达成像方法。该方法可以大幅减少FSCS脉冲串的子脉冲个数,大幅减少SIMO高分辨雷达接收天线阵元个数,并获得高质量的HRRP和目标二维像。仿真实验验证了本文方法的有效性和鲁棒性。     

一种方位时变GEO SAR成像处理新算法

针对地球同步轨道合成孔径雷达(GEO SAR)回波模型的距离空变和方位时变问题,提出一种基于改进距离-多普勒(RD)和方位向调频尺度变换(CS)的成像算法。首先引入四阶泰勒展开模型解决成像中存在的弯曲轨迹问题,然后对传统RD算法进行改进,补偿距离空变,最后对方位时变进行建模,通过方位向CS补偿方位时变,使GEO SAR能够进行更大场景的成像。结合天基雷达先进仿真系统(SBRAS)进行仿真,验证了该算法的有效性。     

基于调频连续波信号的双基地ISAR成像研究

在将调频连续波(FMCW)信号应用于双基地ISAR的成像过程中,针对应用FMCW信号在回波信号中产生距离快时间和方位慢时间耦合项的问题,提出了应用离散多项式相位变换的方法进行组合参量估计,通过估计出的组合参量构造补偿函数对回波信号进行相位补偿,消除了一次耦合项产生的固定频偏和二次耦合项引起的主瓣展宽,对补偿后的回波信号应用距离多普勒算法可获得清晰的目标二维像,通过仿真表明：所述的补偿算法能有效改善应用FMCW信号而产生的目标像散焦现象,获得聚焦良好的点目标像。     

SAR实时处理中方位向数据降采样的实现

在机载 SAR中 ,成像分辨率所要求的方位向带宽往往比脉冲重复频率要低得多。对 SAR数据方位向进行降采样可以在不损失成像分辨率的情况下大大降低成像数据量与运算量。配合使用子孔径算法效果更为显著。文中给出了利用此方法处理实际雷达数据的成像结果     

一种聚束SAR回波数据压缩成像方法

针对聚束合成孔径雷达(SAR)成像中的海量数据问题,提出了一种基于压缩感知的聚束SAR回波数据压缩成像方法。首先对回波信号进行分析,利用波前匹配字典构造方法得到回波观测矩阵,其次通过构造二维离散余弦变换(2D\|DCT)等效矩阵得到回波信号的稀疏变换矩阵,然后利用平滑L0算法重构得到观测场景的二维像。本文方法可以在采集远小于传统聚束SAR成像方法所需回波数据量的基础上实现准确成像,最后的仿真结果表明了方法的可行性和有效性。     

天基干涉合成孔径雷达技术发展与展望

天基干涉合成孔径雷达(InSAR)技术发源自合成孔径雷达(SAR)技术,突破性地实现了平面向立体维度的拓展,并在此基础上衍生了差分干涉(D-InSAR)等一系列技术研究方向。经过近30年的技术积累和工程实践,InSAR技术已从理论走向工程实践,填补了天基高效测绘手段的空白,产生了极大的应用效益,其中,德国TerraSAR-X/TanDEM-X系统、我国天绘-2卫星系统均为典型代表。同时,基于InSAR技术体制以及在轨数据的积累和研究,不断衍生新的技术方向、新的应用前景,该技术领域仍具有极大的发展潜力和广泛的应用前景。本文从InSAR技术原理出发,介绍了天基InSAR卫星的发展现状及典型应用。通过天绘-2卫星系统真实在轨数据的分析与解读,阐述了我国在该领域的工程与技术基础。通过分析天基InSAR主要应用方向的观测需求,给出了未来该领域的发展方向。     

DBF\|SAR系统1比特量化设计

为解决DBF\|SAR系统数据率巨大和星上处理复杂的问题,提出了一种将各通道回波和距离向匹配滤波器都1比特量化的处理方法。首先证明当回波信噪比较低时,符号位已包含了目标的幅度信息,从而为1比特量化提供了可能;在此基础上,利用各通道间信号相关性强而噪声相关性弱的特点,通过数字波束成形技术,提高了系统信噪比。接着探讨了该方法的硬件实现结构和资源消耗情况。最后,仿真结果表明了方法的有效性。该方法在不明显降低成像质量的前提下,简化了系统电路设计和减小了数据率,对DBF\|SAR系统的工程实现有一定参考价值。     

基于通用计算机平台的星载合成孔径雷达成像处理系统

针对通用微型计算机平台的特点，基于面向对象的设计思想，结合工程化的要求，进行了星载合成孔径雷达(SAR)成像处理系统的方案设计和软件实现。该系统能够完成针对真实星载SAR数据的辅助数据处理、轨道参数估计、多普勒参数估计、成像处理、成像结果显示以及产品数据打包等一系列任务，实现从星载SAR回波数据到1级产品数据的处理流程。同时，该系统具有功能完整、精度高、有较强通用性、稳定性、易用性的优点。通过实际运行、测试，证明设计合理、性能稳定。     

MWD算法和NCS算法在低频UWB SAR成像中的比较

首先,从SAR成像角度重新推导了MWD算法,新推导方法更好地阐述了MWD算法的两维分离聚焦成像原理,并使该算法在形式上能够和其它频域算法保持一致,以便于不同频域算法间的比较分析。其次,基于文中所给的MWD算法和NCS算法成像流程,研究了两种算法对低频UWB SAR的成像性能。此外,通过评估浮点运算量,对比分析了两种算法的成像效率。最后,仿真和实测数据成像结果证明了理论分析的正确性。
     

W波段FMCW体制ISAR系统成像及试验验证

毫米波雷达具有高分辨率、小型化、轻型化等特点,是现代雷达应用的一个重要发展方向。随着W波段元器件的突破,W波段逆合成孔径雷达(ISAR)系统的研究引起了世界发达国家的重视。W波段ISAR图像分辨率高,目标散射细节更丰富,可提高目标分类、识别精度,在军民领域均有很大的应用价值。介绍了一种W波段调频连续波(FMCW)体制ISAR系统,探讨了该体制ISAR系统性能并介绍了W波段FMCW ISAR成像处理算法。该系统发射信号中心频率为94 GHz,带宽为5 GHz。利用该系统开展了ISAR转台试验,并利用RD算法得到了ISAR系统初步成像结果。     

基于永久散射体合成孔径雷达干涉测量技术的地面沉降监测

城市施工建设及地下水开采活动日益频繁，导致城市地面沉降问题日益严重。虽然传统地面沉降监测技术的精度较高，但成本也高。近年来，星载合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术发展起来，已被用于监测大范围地表形变，具有低成本、大面积、高精度等特点。首次采用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PSInSAR)技术，监测上海西南某区域2017—2021年间的地面沉降。结果显示:除一处楼房外，该区域大部分地区未发生沉降，最大沉降速率约-7.10 mm/a，最大沉降量约25.43 mm。采用该技术监测沉降，一方面节省了大量的人力和物力;另一方面，本研究成果对城市地表沉降的科学防治具有重要的参考意义。     

合成孔径雷达射频干扰抑制技术进展及展望

射频干扰(RFI)是影响合成孔径雷达精确遥感的一个难点问题,严重阻碍了原始回波的采集、成像和后续解译过程。本文对适用于合成孔径雷达系统的RFI抑制技术进行了综述研究。首先分析了典型的星载和地面RFI源以及其对合成孔径雷达系统的影响,给出了典型RFI类型的信号模型和实测数据示例;然后系统地介绍了抑制RFI的先进信号处理技术,并从适用性的角度讨论了每种方法的优缺点;最后从认知、综合和自适应的角度探讨了未来干扰抑制技术的发展趋势与展望。     

基于稀疏空间谱估计的星载SAR DBF算法

针对星载合成孔径雷达(SAR)系统利用俯仰向数字波束形成(DBF)技术接收场景回波时受地形的影响,会出现波束指向偏差的问题,提出了基于稀疏空间谱估计的星载SAR数字波束形成方法。该方法将目标场景高程估计问题转换为波达方向估计问题,考虑到回波信号的稀疏性,进而等效为稀疏空间谱估计问题,然后利用凸优化方法求解得到目标波达方向。最后,仿真实验验证了该方法的有效性,结果表明该方法可以降低传统自适应方法受小样本和低信噪比影响的限制,实现复杂地形下的正确波束指向,保证回波信号的接收增益。     

基于改进扩展分形特征的SAR图像目标检测方法

提出了一种新的纹理特征-改进扩展分形特征用于SAR图像目标检测.改进扩展分形特征通过度量SAR图像中物体表面四个方向的结构函数在双尺度上的增量水平,确定目标与杂波在特征空间的不同响应特性,实现目标的检测.采用模拟目标脉冲模型分析了改进扩展分形特征在不同信噪比条件下对不同尺寸目标的响应特性,分析结果表明改进扩展分形特征具有目标尺寸敏感性.利用SAR实测数据验证了改进扩展分形特征在强杂波和多目标环境下的优良检测性能与空间分辨率特性.     

无人机载MiniSAR实时成像处理GPU异步优化

合成孔径雷达(SAR)以其全天候、全天时的工作特性及其分辨率不随平台高度变化的成像特性，已成为航天遥感、目标检测领域重要的传感器之一。SAR算法复杂度往往与成像分辨率呈正相关，其中计算量问题成为雷达成像实时性的一大挑战。无人机载MiniSAR具有小型化、低功耗、灵活性强和隐蔽性强等优点，其小型化使设备计算能力受限，加剧了复杂度与分辨率之间的矛盾。图形处理单元(GPU)和多线程技术发展迅速，为无人机载MiniSAR实时成像提供了平台。本文根据实时处理机数据流和GPU异构系统的特点，提出了一种GPU异步优化方案，该方案可明显提高中央处理单元(CPU)与GPU之间的并行工作效率，节约大部分的数据存取开销。实验结果证明:GPU的成像效率是单CPU系统的12倍左右，在此基础上，使用GPU异步优化方案后效率可继续提升15%左右。本文提出的设计思路可显著缓解无人机载MiniSAR的实时成像计算压力。