SAR图像舰船识别的三维空间逆投影与匹配技术

提出一种合成孔径雷达（SAR,Synthetic Aperture Radar）图像舰船识别新技术.首先通过将SAR图像逆投影至三维（3-D,Three-Dimensional）目标空间,提取目标空间3-D逆投影散射图 （BPSI,Back Projection Scattering Image）来表征观测舰船目标的强散射源三维分布;然后采用物理光学法预测各候选舰船目标的3-D热点散射图（HSPI,Hot Scattering Point Image）,进而匹配3-D BPSI与3-D HSPI来识别舰船.为了提高计算效率,采用一种两级分层匹配策略：第1步利用几何特征进行预筛选;少数被选取的候选目标参与第2步的分类判决,同时设计一种便于实现的“模糊”匹配准则,克服了“点对点”准则对计算误差等非理想因素敏感的问题.仿真和实测舰船SAR图像的实验结果,显示了3-D散射特征在目标区分能力和可视化效果方面的优势,证明了该方法的有效性.     

基于子孔径处理的大斜视SAR点目标仿真

机载合成孔径雷达(SAR)平台无法在长合成孔径时间内保持理想匀速直线运动,运动参数变化较大。利用全孔径算法进行成像处理,难以高效地生成聚焦良好的图像。针对这些问题,本文通过在回波信号方位向划分子孔径,分段处理,从而得到聚焦良好的图像。为增强适用性,子孔径处理时采用大斜视角下的距离多普勒(RD)算法,同时与传统正侧视及小斜视RD算法比较。经仿真验证:无论在大斜视情况下还是在有运动误差的情况下,本文算法都能使点目标良好聚焦,点散布函数的分布显示旁瓣均低于-20 dB,满足工程使用要求,说明了算法的有效性。