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.     

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。     

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。     

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/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

真实数据SAR成像的实现

作者用SIR－C／X－SAR的X波段SAR的原始数据，实现了真实数据SAR的成像。本文给出了成像实现的完整过程、具体步骤以及各步骤间的关系，包括成像算法选择、距离向线性调频脉冲压缩、多普勒中心估计、多普勒频率变化率估计、方位向压缩处理、降低相干斑的多视处理以及改善图像层次的后处理等，对各步骤等进行了扼要叙述，并以框图的形式明确表示了成像几何参数、雷达系统参数、多普勒参数等与各步骤间的关系。此外还给出了部分主要中间结果与参数，以及最后的成像结果。     

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。     

基于全局Maxflow邻域生长算法的SAR图像目标分割

提出一种改进的GrabCut算法,利用迭代图割(GrabCut)算法对彩色图像进行分割的特点,在不需要交互式操作的情况下,将SAR图像转化为24 bit BMP的位图进行处理,再结合邻域生长算法实现对SAR图像目标的自动分割.通过对MSTAR和NASA喷气推进实验室的SAR图像进行目标分割实验,结果表明,该算法分割精度高于目前通用的其他算法.     

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。     

ROPE算法在ISAR运动补偿中的应用

运动补偿是逆合成孔径雷达成像的关键。现已有许多相关算法。秩-相位估计(ROPE)是一种性能较好的相位误差估计器，正被广泛地应用于SAR图像处理。本将ROPE算法用于ISAR相位补偿，给出了具体实现的步骤，详细分析了ROPE算法在ISAR相位补偿中的性能。在ISAR数据基本符合ROPE算法模型时，ROPE算法可获得高质量的补偿效果，而且实现简单，速度快。中最后用ISAR外场实测数据比较了ROPE与其他相位补偿方法的成像结果。     

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。     

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。     

基于波束锐化技术的SAR图像增强方法

在对给定的合成孔径雷达图像进行增强处理时 ,遇到的主要问题就是相位信息的丢失和对成像系统参数的一无所知。本文将波束锐化技术与合成孔径辐射方向性图的估计相结合 ,为处理此类数据提高图像的视在分辨率提供了一种方法。该处理过程由一个优化的有限冲激响应滤波器构成。滤波器的设计思想基于最小均方误差准则 ,系数对称分布 ,系数取值决定于原图像中孤立强散射点的方位向响应 ,因为此响应可以被近似视为成像系统的合成孔径辐射方向性图。点目标仿真表明雷达角分辨率能够提高近 2倍。实测数据处理结果证明了该方法的有效性     

超声相关加权合成断面成像检测方法研究

本文首先介绍了合成孔径聚焦超声成像的基本原理。针对提高成像的分辨率和信噪比问题，研究了原始采样信号的相关性，提出了一种基于信号相关度加权的合成新算法和原始数据预处理方法。利用改进方法对试样进行了断面成像实验，实验结果表明：与传统的延时一叠加合成孔径算法相比，新方法提高了图像的横向分辨率和信噪比，改善了图像质量。     

一种超分辨SAR处理方法(英文)

同其他SAR成象方法相比,CS算法是一种无需任何内插即能补偿距离徙动的新方法,然而,其分辨力不优于傅氏方法.为改善其方位分辨力,本文提出一种CSB算法,该方法不仅能提高成象分辨力,而且仍能保留CS算法 在二维空变相关时不需要内插的优点.     

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.     

一种基于小波变换的SAR图像边缘检测器(英文)

边缘提取是图像处理与图像分析的基础。本文基于小波变换 ,研究了 SAR图像边缘提取的方法 ,从而为合成孔径雷达 (SAR)图像辅助导航系统奠定基础。由于 SAR图像受固有斑点噪声的影响 ,采用小波变换与固定阈值提取 SAR图像边缘特征时 ,将有大量虚假边缘产生 ,特别是在图像的亮区。为此 ,本文提出了采用具有恒定误警率的阈值 ,以消除斑点噪声的影响。同时 ,分别对两幅不同的图进行仿真 ,仿真结果表明 ,斑点噪声的影响被大大抑制 ,且由于阈值是由小波变换系数直接构成 ,能保证辅助导航对实时性的要求。