基于杂波对消-自聚焦的多通道SAR-GMTI

对超高频(UHF)波段多通道合成孔径雷达(SAR)动目标检测技术进行研究,解决了长相干积累时间导致动目标在方位向散焦严重的问题。采用分块自聚焦技术对多通道SAR地面移动目标指示(GMTI)系统自适应杂波抑制后的SAR图像进行处理,改善杂波抑制后的SAR图像中动目标的聚焦情况,增强动目标与周围剩余杂波的对比度,进而提高恒虚警率(CFAR)检测的性能。与传统杂波抑制后直接进行CFAR检测方法相比较,该方法降低了检测虚警概率。实测数据处理结果显示动目标的信杂比明显提高,动目标方位向聚焦成功,证明了该方法的有效性。     

IMPROVEMENT OF PHASE GRADIENT AUTOFOCUS ALGORITHM

ＩＭＰＲＯＶＥＭＥＮＴＯＦＰＨＡＳＥＧＲＡＤＩＥＮＴＡＵＴＯＦＯＣＵＳＡＬＧＯＲＩＴＨＭＬｉＬｉｗｅｉ（李立伟），ＭａｏＳｈｉｙｉ（毛士艺），ＡｓｉｆＲａｚａ，ＬｉｕＹｉｎｇ（刘莹）（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ...     

显微视觉自动聚焦的小波测度研究

离散小波变换(DWT)或连续小波变换(CWT)滤波后自相关运算均可对显微图像中的高频信息进行提取,依据高频能量的大小可以判断图像目标特征的离焦程度.基于上述原理,提出与小波变换相关的两类聚焦测度函数:基于DWT的聚焦函数、基于CWT滤波后自相关运算的聚焦函数.以MEMS器件微对准封装系统中的显微视觉单元作为实验平台,运用实验的方法确定小波基、小波因子以及小波系数的计算形式,得到可用于本显微视觉系统的两个基于小波的聚焦测度:Haar二级小波分解系数平方和函数;尺度因子为2-5的Mexican-Hat小波滤波后自相关平方积分函数.最后利用聚焦分辨率与函数计算时间两个参数对聚焦测度函数进行量化评估.与Brenner函数及平方梯度函数等聚焦效果较好的基于空域聚焦测度相比:DWT函数的聚焦分辨率为8.43,比Brenner函数高14%,其计算时间为0.61 s,比Brenner函数缩短52%;而CWT自相关函数在聚焦分辨率上比平方梯度函数低41%,但计算时间比平方梯度函数缩短36%.表明基于小波域的自动聚焦测度函数具有实用价值.     

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.      

FMCW体制毫米波SAR实时信号处理方法研究

与脉冲体制合成孔径雷达(SAR)相比,调频连续波(FMCW)体制SAR具有体积小、重量轻、分辨率高、功耗低和低截获等一系列优点,目前小型或微小型SAR普遍采用FMCW工作体制。FMCW SAR在整个脉冲重复周期内都发射信号,其信号占空比达到了100%,为了减小数字接收机采样带宽,降低数据率,FMCW体制毫米波SAR一般采取解线频调接收的方式,但其数据量依然很大,而且机载平台受到气流的影响,运动误差很大,需要迭代估计与补偿,给实时处理模块带来了很大压力。为了提高整个机载FMCW SAR系统的信号实时处理性能,需要在算法层面进行改进。提出了一种两次子孔径误差估计和全孔径误差拼接补偿的FMCW SAR实时成像算法,使用相位梯度自聚焦(PGA)算法和图像偏置(MD)算法级联提取子孔径误差;然后进行子孔径误差拼接成全孔径误差补偿原数据,两维脉冲压缩后完成图像聚焦,提高了FMCW体制毫米波SAR成像算法的效率;最后使用机载Ka波段FMCW SAR实测数据,验证了该算法的有效性。     

一种基于高阶统计量的SAR图像自聚焦算法

 提出了一种基于高阶统计量分析的相位误差估计算法,用于SAR 图像自聚焦。该算法从复图像域出发,通过循环移位及加窗处理孤立强点目标,利用高阶累积量对高斯噪声的抑制能力,在距离压缩相位历史域估计相位误差。由于避免了对加性噪声及干扰很敏感的差分运算,相位误差的估计结果有很好的鲁棒性。仿真及实测数据的处理结果证明了该算法的可行性。     

一种改进的PGA最大似然相位估计法

 讨论了合成孔径雷达( Synthet ic Aper ture Radar ) SAR) 成像处理过程中一种不需要直接求解矩阵特征值及其特征向量, 但仍然基于最大似然估计的应用于相位梯度自聚焦算法( Phase Gr adient Algorithm)PGA) 中的相位估计方法, 且主要从计算量及数据处理精度等方面与传统的特征向量方法相比较。结果表明,这种基于迭代方法计算特征向量相位的算法在SAR 成像自聚焦过程中具有实用意义。     

基于先验误差模型的机载高分宽幅DBF-SAR自聚焦算法

高分宽幅（HRWS）数字波束形成（DBF）合成孔径雷达（SAR）利用多通道空间采样代替部分时域采样,可以有效缓解SAR成像时高分辨率与宽测绘带间的矛盾,具有重要的军用和民用价值。现有常规DBF-SAR成像算法都假设雷达传感器相对位置精确已知,实际应用中受传感器位置测量误差影响,由位置不精确导致的相位误差会严重影响DBF-SAR高精度成像能力。在极坐标格式算法（PFA）框架下,推导了DBF-SAR成像处理后,残留相位误差的解析模型,分析了该误差对成像质量的影响。依据推导的先验相位误差解析结构模型,提出了一种基于图像对比度最优化准则的自聚焦算法。新算法通过引入先验相位结构信息,极大降低了待估参数的空间维数,可以同时改善自聚焦算法的参数估计精度和计算效率。数据处理结果验证了理论分析的正确性和所提算法的有效性。     

相位梯度自聚焦算法的性能分析及改进

描述了相位梯度自聚焦(PGA)算法的实现步骤.基于对PGA算法的性能分析及对PGA算法的基本步骤所起作用的研究,提出了两种改进的方法.首先,通过对加窗方法的改进,提高了算法的聚焦速度;另外,通过选择适当的距离行进行处理,使算法即使在低信噪比的条件下也能达到较好的聚焦效果.      

基于图像域分块的条带SAR 自聚焦算法

文章针对条带合成孔径雷达,提出一种基于图像域分块的自聚焦算法。该算法在图像域进行方位向分子 块,采用图像偏移(MD)算法减小相位误差梯度的拼接误差,实现条带SAR图像的自聚焦处理。给出了算法流程, 讨论了算法的主要步骤及原理,并利用实测数据对算法进行了验证。实测数据处理结果表明该算法能有效改善条 带SAR图像质量。