Radarsat-2的系统组成及技术革新分析

Radarsat-2是加拿大继Radarsat-1之后的新一代商用合成孔径雷达(SAR)卫星,它在继承Radarsat-1原有成像模式和技术特点的基础上,进行了较大范围的技术革新.总结了Radarsat-2的系统组成和性能参数,并重点分析了其包括超精细分辨率成像、全极化成像、左右视成像等在内的技术革新和技术实现.Radarsat-2作为当前十分先进的星载SAR系统,为未来星载SAR的发展指明了方向.     

基于高分三号卫星的星载无人机双基前视SAR系统设计

高分三号卫星是我国首颗全极化C波段高分辨率SAR成像卫星。文章提出一种以高分三号卫星为辐射源的无人机双基前视SAR系统。对典型双基构型参数下的成像分辨率、分辨率夹角、图像信噪比等指标进行理论分析。所设计的星载 无人机载前视SAR系统，成像场景中心地距分辨率为0.8m，多普勒分辨率为2m，分辨率夹角约为85°，SNR约为52dB，并通过计算机仿真实验，验证了理论分析的正确性和有效性。文章所提出的系统设计方法为星载 无人机载前视SAR高分辨率目标侦察、飞机着陆指引等应用提供解决方案。     

滑动聚束SAR空变天线方向图校正方法

滑动聚束SAR是一种新型高分辨率星载SAR工作模式,通过天线波束扫描导致增加方位向相干积累时间,从而可以大幅提升SAR分辨率.滑动聚束SAR波束扫描将引起天线方向图加权二维空变,进而导致采用传统SAR天线方向图测量和校正方法会引入误差,影响SAR辐射定标精度及目标后向散射系数测量精度.针对此问题,提出了一种滑动聚束SAR天线方向图特性分析及校正方法.首先基于滑动聚束SAR仿真数据对滑动聚束模式下SAR天线方向图二维空变特性进行了分析;然后建立距离向和方位向二维多项式模型来拟合天线方向图二维空变误差;最后,基于天线方向图空变误差模型对观测场景SAR图像进行天线方向图校正,仿真实验结果表明,该方法可以有效降低天线方向图二维空变误差的影响,大大提高滑动聚束SAR辐射定标精度和目标后向散射系数测量精度.     

有限混合Wishart模型分类多视极化SAR图像

针对多视极化SAR图像的Wishart分类器存在着先验假设分布问题,提出混合Wishart模型并进行极化SAR图像的分类.结合bootstrap方法给出了混元个数准则,采用EM算法导出了混合模型的参数估计.根据旧金山湾区域的多视极化SAR图像实例进行了分析,并由此进行分类.实验结果显示在大的匀质区域方面上采用混合Wishart模型的分类结果明显优于直接采用 Wishart方法的分类结果.     

一种基于多普勒谱AR建模的SAR图像纹斑噪声抑制技术

基于合成孔径雷达(SAR)成像与自回归(AR)模型的特点,提出了一种SAR图像纹斑噪声抑制技术.将SAR复值图像的多普勒谱表示成一定阶数的AR模型,根据合适的AR模型系数估算SAR强度或幅值图像可保持较高的分辨率.给出了方法的模型和步骤.实验结果表明:所获幅值图像的纹癍噪声抑制,以及边缘和纹理特征等细节保持都优于常用的基于SAR图像多普勒谱的纹斑噪声抑制--多视处理技术.     

星载合成孔径雷达快视成像

通过对星载合成孔径雷达 (SAR)原始回波信号的分析 ,推导出星载SAR快视成像算法 (SPECAN算法 ) ,并分析了SPECAN算法的主要难点。最后用SPECAN算法对实际星载SAR回波数据进行成像 ,进一步验证了用SPECAN算法进行快视成像的高效性。     

GEO-SAR快视成像系统设计与实现

文章设计并实现了基于高性能通用化集群架构的GEO SAR快视成像系统,对相应的软硬件系统结构和组成进行了阐述。基于3×3点阵回波数据,文章通过采用后向投影算法（BPA）的仿真实验,验证了该快视成像系统的有效性。成像结果表明,该GEO SAR快视成像系统可以满足SAR图像反演的系统指标和效能要求。     

高分三号卫星太阳电池阵设计与验证

通过分析高分三号(GF-3)卫星合成孔径雷达(SAR)载荷多模式的成像任务规划、大型展开式桁架构型设计、高低压双母线电源设计等特点,识别出LEO轨道静电放电对高压太阳电池阵设计的影响,卫星左侧视成像和右侧视成像下大型SAR天线遮挡及卫星8年长寿命期间电缆频繁扭转对传输性能的影响,提出了一种适用于复杂遮挡情况下高低压双母线电源系统的太阳电池阵设计思路,完成了太阳电池阵设计、遮挡仿真分析、静电放电试验、电缆扭转试验和在轨数据分析,验证了太阳电池阵设计的正确性,可以为中国后续大功率SAR卫星太阳电池阵设计提供参考。     

基于幅度与梯度综合信息的SAR图像非线性扩散去噪方法

探讨SAR图像相干斑抑制的非线性扩散方程方法.以抑制SAR图像噪声,提高图像质量.通过分析SAR图像的幅度分布特性,建立基于SAR图像幅度信息的非线性扩散方程,使方程在幅值较小的背景区域具有较大的光滑作用以抑制噪声,而在幅值较大的目标区域光滑作用较小以保护目标特征.同时为避免噪声对图像中幅度分布的影响,在每一步迭代之前,采用基于梯度信息的非线性扩散方程对图像进行预处理,得到了一种基于图像幅度和梯度综合信息的非线性扩散去噪方法.计算结果表明,本文方法在整体上均具有较好的去噪效果,去噪后的图像较传统方法具有更高的等效视数和边缘保持指数,既能充分抑制背景区域的噪声,又能保护目标点,还很少出现虚假目标.     

机载旁视SAR工程应用研究

以某型机载旁视SAR（合成孔径雷达）为例，对旁视SAR成像的信号处理方法和工作过程及采取的雷达空域稳定方法进行了描述。从成像处理和SAR总体设计的角度出发，给出了一些主要系统性能能数和雷达参数选择的方法。提出了工程应用的改进建议。     

超大前斜视空空弹载SAR成像实现方法研究

探讨了将合成孔径雷达成像技术应用于空空导弹制导的可行性。在理论分析的基础上，空空弹载SAR优选burst工作模式，在合理简化空间几何模型的基础上，推导了基于相对运动速度的斜视等效距离模型表达式，给出了带有三次相位误差修正的ECS成像算法，基于多普勒方程和空间几何模型推导了图像几何校正的公式，最后通过计算机仿真给出了前斜视角为15．01度的观组毫米波成像结果及点目标图像质量评估结果，验证了工作模式选择的正确性和成像算法的有效性。     

对星载滑动聚束模式合成孔径雷达的侦察研究

滑动聚束模式是合成孔径雷达的一种新兴的工作模式,具有比条带模式的方位向分辨率高、同时又比聚束模式的成像区域大的优点,因此,滑动聚束模式呈现蓬勃发展的趋势。在此基础上,根据侦察的基本原理,展开了对滑动聚束模式合成孔径雷达的侦察研究,建立了侦察模型,并进行了仿真实验。可以看出,对星载滑动聚束模式合成孔径雷达的侦察是完全可行的。     

W波段UAV MISAR实时成像运动补偿方法

建立了实时成像正侧视合成孔径雷达(SAR)运动误差模型,采用了一种基于惯导和相位梯度自聚焦(PGA)运动误差估计的中心波束平面运动补偿算法。该算法对回波包络和相位进行分开补偿,利用惯导数据把带有运动误差的回波包络拉直,再利用相位梯度自聚焦算法对回波进行相位误差估计并补偿。针对实时成像的时间少、运算量大、运算资源受限等特点,该算法取消了距离徙动校正的步骤,将运动误差矢量在斜距平面投影并完成包络校正和相位误差估计。该方法运算量小,同时能满足分辨率要求。仿真结果表明:该方法能够得到质量较高的SAR图像。     

波束跃度对星载方位向扫描模式SAR图像质量的影响

针对星载方位向扫描模式合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)系统中天线无法实现连续扫描而引入成对回波的问题,提出了波束跃度对SAR成像质量影响的定量化分析方法。提出了一种广义的SAR成像几何模型,以模式因子区分不同的方位向扫描模式;结合傅里叶级数和泰勒级数展开推导了波束跃度下的方位向天线方向图,在此基础上建立了方位向回波信号模型;得到成对回波幅度和位置与波束跃度的定量关系,着重比较分析了波束跃度对不同方位向扫描模式SAR图像质量的影响。仿真结果验证了上述分析方法的有效性。     

一种基于时间调制的弹性化SAR卫星系统

星载合成孔径雷达(SAR)系统能全天时、全天候观测,在地震、洪涝、台风等自然灾害监测中具有重要作用。双基、多基SAR卫星更具有极高的经济、科学、安全价值。然而,目前在轨的大型星载SAR卫星造价昂贵,且双基SAR卫星需数颗同等规模的卫星。双基SAR卫星系统存在星间同步链路,因此卫星可扩展性不强。提出了一种基于时间调制的低成本弹性化Ka波段调频连续波(FMCW)SAR小卫星星座系统。该系统基于一组独立、模块化的发射卫星和接收卫星。采用Ka FMCW SAR体制和时间调制天线(TMA)技术,可减轻接收星2/3以上的质量。该系统采用自主任务规划技术,具备多样化的工作模式,为单发多收、多发多收等应用需求提供了一种弹性化的解决方案。     

双基地合成孔径雷达穿墙成像研究

双基地穿墙成像合成孔径雷达具有广阔的应用前景.建立了发射站工作在正侧视条带模式,接收站固定构形的双基地SAR信号穿透墙体的数学模型,研究解决了双基地SAR穿墙成像中电磁波的折射和传播路径等问题.分析了与空气介质条件下相比的回波延时,孔径变化和分辨率特征,推导了双基地SAR穿墙后向投影(Back Projection,BP)成像算法,对墙体的折射和延时作用进行补偿.给出了墙后目标的非聚焦和聚焦成像结果,仿真结果验证了理论分析和算法的正确性与有效性.     

基于CNN-LSTM神经网络的前视成像算法

雷达前视成像作为雷达成像领域的难点与重点,在自动驾驶、导航、精确制导等方面具有广阔的应用前景。传统的前视成像算法受限于天线孔径的宽度,无法实现高分辨率的成像,本文使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）与长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）网络相结合实现前视成像中方位向的预测,首先介绍了扫描前视成像信号的类卷积模型及其病态性,利用脉冲压缩以及距离徙动校正对回波信号预处理,输入CNN-LSTM神经网络逐距离单元进行方位向估计。仿真结果表明：算法能有效提高前视成像的方位分辨率,实现前视成像的超分辨。     

基于轨道角动量的电磁涡旋SAR成像新方法

为研究电磁涡旋波在合成孔径雷达(SAR)领域的应用潜力,验证电磁涡旋SAR成像的可行性,将电磁涡旋与合成孔径雷达模型结合,通过使用单一模式的轨道角动量,用合成孔径原理实现方位聚焦。给出了基于电磁涡旋的SAR几何模型和回波信号模型,并提出了适用于电磁涡旋SAR的改进chirp-scaling(CS)成像算法。通过点目标仿真分析,验证了所提成像算法的有效性。该方法可为SAR系统新体制设计及雷达的研究提供参考。     

星载SAR数据成像的并行处理研究——SGI机的应用实例

星载合成孔径雷达 (SAR)成像处理数据量大 ,实时性要求高 ,文中阐述在 SGIOrigin2 0 0多 CPU计算机上完成星载 SAR改进 RD算法的并行处理 ,并利用该机完成了对改进RD算法成像的并行算法的系统仿真。试验结果表明 ,所提出的并行算法可在 SGI多 CPU机上获得很好效果。