高信噪比、高分辨宽测绘带成像

针对传统高分辨和宽测绘带以及高信噪比和宽测绘带之间的矛盾,提出一种基于脉内扫描面阵合成孔径雷达(SAR)系统的二维空域联合处理算法实现高信噪比、高分辨宽测绘带成像。文中首先建立脉内扫描面阵SAR系统模型,该系统采用低脉冲重复频率(PRF)获得宽测绘带信息,同时利用脉内扫描方式获得高信噪比的回波信号。对于低PRF采样宽多普勒谱(对应方位高分辨)引起的多普勒模糊以及脉内扫描引起的距离模糊,提出一种二维空域联合处理算法解距离和多普勒模糊,并且详细地分析了地形高度变化对解模糊算法的影响。最后,通过仿真实验验证了本文算法的有效性。     

结合视线方向运动补偿的滑动聚束SAR子孔径成像算法

滑动聚束合成孔径雷达(SAR)是一种新兴的成像模式,既可以提高方位向分辨率又能够扩展成像范围。其数据处理时需要考虑两个关键问题:一是系统脉冲重复频率(PRF)不足,方位向信号发生混叠;二是合成孔径长度的增加使运动误差的影响更为突出,运动补偿(MOCO)精度要求提高。基于子孔径技术,提出了一种改进的高分辨率成像算法。划分子孔径克服了PRF不足的问题;子孔径数据处理采用结合视线(LOS)方向运动补偿的Omega-K算法,实现更高精度的运动补偿,提高了聚焦质量。最终的方位向分辨率达到0.1 m,具有实际工程应用价值。点目标仿真和实测数据处理验证了算法的有效性。     

基于数值计算的机载SAR空变运动补偿算法

针对机载合成孔径雷达(SAR)高分辨率宽测绘带(HRWS)成像问题,在分析结合两步运动误差补偿的距离徙动算法基础上,提出一种基于数值计算的空变运动误差补偿算法。通过对粗聚焦图像进行分块,在子块的两维波数域进行空变运动补偿,补偿的相位包括方位相位误差、距离相位误差以及方位和距离的耦合相位,因此该算法在复杂航迹、高分辨和宽测绘带情况下仍具有较好的鲁棒性。最后对SAR仿真数据和实测数据进行处理,并与结合两步运动误差补偿的距离徙动算法进行比较,处理结果表明该算法能够更好地补偿空变运动误差。     

机载斜视SAR改进ETF快速成像算法

 根据机载斜视SAR(Synthetic Aperture Radar)成像模式,详细推导了任意场景位置的准确传递函数,在此基础上,提出了一种改进的ETF（Exact Transfer Function）成像算法。并推导得到了算法使用中分块处理应该满足的边界条件。由于推导过程基于准确运动模型和参考距离模型,方位相位的计算不做近似截取而是做准确计算,使得该算法具有更高的相位精度。同时该算法可运行于现有的成像系统,兼容性好;对数据分块并行运算,解决了斜视情况下大距离徙动带来的问题并且提高了运算速度。最后,点目标仿真成像结果证明了算法的有效性。     

一种新的非平行轨迹机载双站斜视SAR成像算法(英文)

本文提出了一种用于非平行轨迹机载双站斜视SAR条带模式成像的新的解析算法。该算法用收、发雷达的多普勒调频率贡献比为加权系数推导了点目标回波的二维频谱。通过解目标位置相对于收、发载机飞行轨迹的耦合,将这个二维频谱中目标的距离参数和方位参数进行了分离。在二维频域内,补偿掉双站扭曲项后利用二维Chirp-Z变换(2D-CZT)校正了距离向和方位向的徙动,获得了精确聚焦的目标图像。雷达回波的二维残余徙动用沿距离向和方位向的分块来限制,推导了数据分块的条件,由此可以实现宽场景成像。仿真试验验证了这种2D-CZT算法的有效性。     

一种超高分辨率机载聚束SAR两维自聚焦算法

受运动参数测量误差和大气扰动等因素影响,合成孔径雷达(SAR)图像通常会发生散焦,利用自聚焦对散焦的SAR图像进行后处理是一种有效的重聚焦手段。传统的自聚焦算法都只是针对方位一维相位误差的估计和补偿。随着成像分辨率的提高,自聚焦时残留距离徙动的校正成为SAR成像面临的一个新挑战。本文推导得到了极坐标格式算法处理后残留距离徙动和方位相位误差的解析表达式,分析了两者之间的内在关系,并利用该关系,提出了一种能够同时进行残留距离徙动和方位相位误差补偿的两维自聚焦算法。实测数据处理结果表明,在残留距离徙动效应不可忽略的条件下,该方法能够极大地改善原有自聚焦算法的聚焦性能。     

弹载合成孔径雷达自适应重频分析与设计

弹载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的目标距离、视线角由于高速逼近目标而快速变化,这导致传统的固定脉冲重复频率(Pulse Repetition Frequency,PRF)(简称重频)波形难以兼顾弹载SAR雷达在成像各方面的约束条件,故需要根据当前弹体运动和弹目关系变化情况实时计算重频。详细分析了影响重频选择的各项因素,包括避免距离模糊、方位模糊、高度杂波、发射遮挡影响及SAR成像分辨率、系统相参性要求等影响因素,并设计了自适应重频计算的工作流程。某SAR雷达系统实验表明,该设计能够在实际飞行弹道条件下根据实际弹目关系自适应调整脉冲重复频率,从而更好地实现SAR雷达系统的工作性能,有效解决了固定重频波形不能适应弹载SAR工作条件的难题。     

复杂航迹和起伏地形条件下机载聚束SAR 空变运动补偿

 运动补偿是雷达平台机动飞行条件下合成孔径雷达(SAR)实现精确聚焦成像的前提,而如何精确实现运动误差的空变补偿(误差补偿随目标距离、方位和高度位置的变化而变化)目前还存在很大的挑战。本文提出了一种新的三阶运动补偿方法,能够有效解决复杂雷达航迹和地形起伏条件下运动误差的空变补偿问题。该方法首先以场景中心为参考进行空不变运动补偿,然后以多个子场景中心为参考进行空变运动补偿,最后再利用极坐标格式算法(PFA)统一补偿每个像素的空变误差。仿真数据处理结果验证了本文方法的有效性。     

一种用于条带模式SAR成像的自聚焦算法

 针对现有条带模式合成孔径雷达（SAR）成像的自聚焦算法中,相位的拼接会引起误差的严重积累,本文结合相位梯度自聚焦（PGA）算法和子孔径偏移（MD）算法,提出了一种新的用于条带模式SAR成像的自聚焦算法（PGA-MD）。该算法先利用PGA算法有效估计各子孔径相位误差函数,再利用相邻子图间方位向偏移量和线性相位之间的关系,通过MD算法精确估计相邻子图间方位向偏移量,然后计算线性相位差,并基于—阶导数实现子孔径相位误差函数拼接。理论分析以及实测数据处理结果对比均表明PGA-MD算法可以有效提高对条带SAR图像的自聚焦效果。     

曲线轨迹下前视多通道SAR解模糊成像算法

前视合成孔径雷达（SAR）存在左右模糊问题,在直线航迹下,目标关于航线对称模糊,模糊关系不随航线变化,可利用波束形成进行全孔径解模糊处理;但在曲线航迹下,目标的模糊关系具有空变性,不能全孔径解模糊成像。针对这一问题,分析了曲线航迹下目标模糊关系的空变特性,提出一种前视多通道SAR快速后向投影子孔径处理解模糊成像算法。首先进行子孔径划分,在每个子孔径内目标的模糊关系近似不变,每个子孔径分别成像,然后通过波束形成对每幅子图像进行解模糊处理,最后融合子图像得到最终的成像结果。算法有效解决了曲线轨迹下目标模糊关系的空变性对解模糊的影响,仿真实验验证了算法的有效性。     

基于五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法的捷联惯导系统初始对准技术

为了改进捷联惯导系统大方位失准角初始对准情况下的方位失准角对准精度和稳定性问题,提出了一种组合对准方法。该方法将Kalman滤波对准模型与罗经对准模型相结合构建了一种组合对准机制,并在此模型基础上提出了基于非线性滤波和鲁棒滤波的五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法,将五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法与组合对准机制相结合,从而实现大方位失准角的初始对准。仿真结果表明,五阶容积-二阶平滑变结构滤波对准方法得到的方位失准角对准精度明显优于常见的几种对准方法,且其对准结果的重现性更高。因此,提出的五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法能够很好地适用于大方位失准角的初始对准。     

基于IMU的机载TOPSAR目标定位方法

Burst工作模式和方位波束的主动扫描使得TOPSAR工作模式能够有效削弱ScanSAR模式的扇贝效应,同时也导致图像方位向像素位置与回波脉冲的关系变得复杂,给目标定位带来了很多问题。惯性测量单元(IMU)数据记录延时也会导致方位向定位误差存在,精确估计这个误差能够大大提高目标的方位向定位精度。从TOPSAR数据采集的几何关系和成像过程出发,结合机载IMU数据,提出了一种新的机载TOPSAR目标定位方法。该方法能够直接从TOPSAR斜距图像中获取目标的经纬度信息。通过实际飞行试验获取的机载TOPSAR数据验证了该方法的有效性,能够获取25 m的平均定位精度。     

基于双向重采样的高分辨率前视成像算法

高速平台双基SAR的高速机动特性和双基前视构型使其高分辨率成像面临严峻挑战。在该体制下,发射机以侧视方式发送信号,而高速运动的接收平台在前视模式下接收回波。由于高速度、大加速度的存在,使SAR回波的距离徙动现象以及二维耦合、空变特性都更加严重,传统的“停走停”模型不再适用。为了解决上述问题,提出了适用于高速平台的“非停走停”斜距方程及回波模型,然后通过分析信号中的空变分量及其对回波相位的影响,提出了基于双向重采样的成像算法。该算法有效补偿了SAR回波在距离和方位向的空变相位误差,提高了高速平台双基SAR的前视聚焦性能,通过仿真验证了所提算法的有效性。     

机载SAR反投影图像自聚焦处理方法

反投影算法(BPA)是一种经典的时间域合成孔径雷达(SAR)成像处理方法。BPA对回波数据插值累加得到图像,运动误差导致的目标散焦沿不同的倾斜角度存在,无法直接应用现有的自聚焦算法。为此,提出了一种新颖的BPA图像运动补偿方案。基于反投影数据运动相位误差和距离徙动分析,研究了修正投影栅格成像,从而去除重建图像中目标散焦方向的空变特性。在中低分辨率配置下,重建SAR图像能够直接应用相位梯度自聚焦(PGA)等进行运动补偿。点目标仿真实验和实测数据结果验证了该算法的有效性。     

基于两维空变滤波的PFA波前弯曲误差补偿

极坐标格式算法(PFA)因受波前弯曲误差的影响,其有效成像场景范围受到一定的限制。采用图像域的空变滤波(SVPF)处理可以有效补偿波前弯曲误差,但为了简化分析,已有SVPF方法在补偿过程中都采取了一定的近似,在对大场景进行高分辨率成像时仍然不能满足聚焦精度要求。对PFA的极坐标格式转换给出了一种新的解析解释,利用该解释推导得到了精确的波前弯曲误差表达式;基于该波前弯曲误差模型,提出了一种基于两维SVPF处理的波前弯曲误差补偿方法。最后通过仿真数据处理验证了该算法的有效性。     

机载单通道雷达实波束扫描的前视探测

针对机载单通道雷达采用合成孔径雷达(SAR)技术、多普勒波束锐化(DBS)技术等途径难以实现载机飞行路线正前方高分辨率成像问题,研究了一种利用方位实波束重叠扫描的新型机载单通道雷达前视探测方法,讨论了提高方位分辨率的可行性和适用条件。该方法根据目标回波强度受到波束扫描增益调制的特点,通过计算修正的Capon空间谱来实现方位超分辨。模拟实验表明,所提方法能够实现机载单通道雷达的前视成像,可以显著提高波束主瓣区域内强弱临近目标的分辨能力。     

基于实波束扫描的相控阵雷达前视成像

实现机载或弹载雷达正前方目标区域高分辨力成像对提高着陆安全性或制导精度有着重要的意义,基于相控阵雷达(PAR)工作原理,建立前视扫描过程中的回波信号模型,对目前广泛研究的解卷积前视成像方法进行了深入分析,指出其未能有效提高方位分辨力的原因,并在此基础上提出了一种基于压缩感知理论的扫描雷达前视成像方法。该方法通过对大时宽带宽积信号的脉冲压缩获得径向高分辨,并基于场景中的强散射中心分布具有稀疏性(可压缩)这一事实,利用压缩感知最优化方法获得高的方位分辨力,仿真结果证明了所提方法的有效性,分析了基于压缩感知前视成像方法的性能。该方法同样适用于机械扫描雷达的前视成像。     

大斜视FMCW-SAR波数域成像算法研究

结合FMCW(调频连续波)技术,可有效降低SAR(合成孔径雷达)的质量、成本,同时保证合成孔径雷达成像的二维高分辨率优势。针对大斜视工作模式下的FMCW-SAR成像,推导了FMCW-SAR的信号模型和波数域解析表达,分析了FMCW-SAR信号的多普勒特性,提出一种FMCW-SAR波数域成像算法。算法首先对多普勒偏移相位进行补偿,然后通过插值实现距离徙动的校正,最后进行二维逆傅里叶变换得到高精度成像结果。该方法可以在大斜视条件下获得理想的聚集成像性能,仿真实验对此进行了验证。     

聚焦变换在MIMO阵列方位估计中的应用

MIMO阵列是近年来信号处理领域提出的一种新体制阵列技术,可有效避免常规阵列中的相干源问题。为解决多载波造成的方位模糊,提出了一种基于聚焦变换的MIMO阵列目标方位估计方法。该方法将MIMO阵列接收信号分解为多个频率分量的信号,并通过聚焦算法将多个频率信号聚焦到同一信号子空间,然后对聚焦后的信号进行方位估计。仿真结果表明:与直接对MIMO阵列接收信号进行方位估计相比,该方法利用了MIMO阵列的回波不相干性和宽带信号能量,具有更好的分辨能力和更高的方位估计精度。     

一种混合的多机动目标跟踪算法研究

提出了一种混合的多机动目标跟踪算法:交互多模型模糊联合概率数据关联算法(IMM-FJPDA),该算法将交互多模型算法(IMM)和模糊联合概率数据关联算法(FJPDA)相结合,它克服了IMM-JPDA算法计算量大和IMM-FDA算法在强杂波环境中跟踪精度差的问题.给出了基于模糊C均值(FCM)算法的多机动目标跟踪步骤.仿真结果表明IMM-FJPDA算法跟踪精度与IMM-JPDA算法相当,但计算量明显减小,提高了跟踪实时性.