DRFM移频干扰对LFM脉冲压缩雷达的影响及对策研究

DRFM移频干扰是针对LFM脉冲压缩雷达等一些新体制雷达所提出的新型干扰技术,其干扰信号与雷达发射信号具备较强的相干性、干扰样式的多样性及灵活性,导致雷达难以利用现有的抗干扰技术进行反干扰。此文从分析干扰信号与目标回波信号参数的不同之处入手,提取出真实目标回波信息,较好地实现了抗移频干扰。     

脉冲重复间隔测量误差对SAR欺骗干扰成像的影响

脉冲重复间隔测量误差将导致干扰机发射与SAR接收之间无法保持同步,这将对干扰效果产生不利影响,研究这些影响对于SAR干扰机的研制与应用来说具有重要的参考价值。在此背景下,建立了脉冲重复间隔测量误差和干扰信号模型,推导了测量误差与假目标图像成像形状、位置和分辨率关系的解析表达式,分析了有可能出现的干扰结果。仿真实验验证了理论分析的正确性。     

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.     

一种基于分类DCT的SAR图像压缩算法

提出了一种基于分类 DCT的 SAR图像压缩编码算法 ,该算法在国际静止图像压缩标准 JPEG基础上 ,将图像划分为平坦区域和波动区域 ,依据人的视觉生理特点 ,对不同区域采用不同的量化编码方式 ,结果 ,既可以获得较高的压缩比 ,同时也可保证良好的视觉效果。实验结果验证了算法的有效性     

一种基于压缩感知的高分辨率宽测绘带合成孔径雷达成像算法

针对高分辨率宽测绘带合成孔径雷达（High Resolution Wide Swath Synthetic Aperture Radar, HRWS SAR）在俯仰向波束形成受地面目标高程影响造成增益损失以及在方位向非均匀采样造成模糊的问题,文中提出了一种基于压缩感知（Compressed Sensing, CS）技术的HRWS SAR成像算法。根据SAR系统和平台参数建立精确的观测模型后,通过求解优化问题直接准确地估计出了在地面高程变化影响下的目标来波方向（Direction of Arrival, DOA）并重建了非均匀采样下的方位向观测场景,从而实现了HRWS SAR在俯仰向和方位向的非模糊成像。仿真结果表明了本文算法的有效性。     

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.     

基于匹配追踪算法的SAR超分辨成像

提出了一种新的SAR超分辨成像方法。在SAR图像相位历史域点散射模型的基础上，利用SAR图像目标稀疏的性质，构造子像素级的紧致字典，并设计了一种改进的匹配追踪迭代算法来估计模型参数，从而生成更大尺度的相位历史数据，对得到的相位历史域数据成像即得到了更高分辨率的SAR图像。实验结果表明该算法具有良好的超分辨性能，同时所需时问比基追踪方法缩短40％以上。     

机载合成孔径雷达ETF成像算法研究

根据传统ETF成像算法,详细推导机载斜视模式下最优聚焦函数,分析算法使用中应该满足的分块处理条件,给出算法实现流程。与传统ETF算法相比,该算法推导过程方位相位的计算不作近似截取而作准确计算,使得该算法具最优的相位精度。分块处理条件的推导为算法的实际应用提供了理论依据。点目标仿真以及原始回波数据成像结果证明该算法有效。     

基于分数傅立叶变换的SAR成像算法研究

当距离徙动较小时,合成孔径雷达(SAR)回波信号在方位向和距离向都可以转化为调频信号,据此提出一种基于分数傅立叶变换(FRFT)的SAR成像算法,通过距离向和方位向的特定阶次的FRFT,在两个方向上把回波信号同时近似地压缩为脉冲函数。理论分析和仿真数据结果表明,该算法计算简单快速,只需两次FRFT即在分数傅立叶域可以有效成像,并且成像精度优于传统的Chirp Scaling算法。