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。     

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。     

通过天线波束扫描扩大SAR区域成像范围

研究通过天线波束扫描扩大SAR区域成像范围的方法，以适应较大区域中等分辨率成像的要求。推导了天线扫描角速度、角度范围与所需成像范围和方位分辨率的关系。选择天线扫描角速度，使得在一个合成孔径时间内，波束恰好扫过3分贝波束宽度，而合成孔径长度由要求的方位分辨率、波长、斜距和斜视角决定。天线扫描角度范围由要求的成像区方位宽度、斜距、斜视角、载机速度和波束方位宽度决定。最后，介绍了某机载SAR试飞得到的成像结果。在运动补偿之后．采用线性距离多普勒算法成像。     

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。     

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。     

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.     

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。     

距离多普勒成像和多散射点定位

距离多普勒雷达成像系统的基本任务是利用雷达回波信号的距离和多普勒信息重构目标反射率的空间分布。本文把用逆合成孔径雷达对运动目标进行距离多普勒成像当作多散射点定位问题来研究,把成像雷达信号处理的两个关键,运动补偿和成像作为最大似然估计问题一起求解。原则上需进行多维搜索,一般情况下,目标上散射点的个数、位置以及目标的轨道运动都先验未知,这种求解的计算量极大。在若干合理的假设成立时,可引入DFT,免去估计散射点个数和位置,大大减少搜索维数,并可利用FFT,从而大大提高计算效率。这样做的代价是最终的成像质量有所下降。当目标轨道运动模型可用二次的距离时间函数描述时,只需进行二维搜索,文中导出了进一步简化的相位补偿和成像算法,并给出了计算机模拟结果。     

超高分辨率机载SAR成像算法及其GPU实现

雷达成像分辨率的不断提高,给SAR高精度实时成像处理带来了新的挑战。采用高效精确的成像算法以及对算法进行硬件加速是解决该问题的有效途径。本文提出了一种适用于超高分辨率机载SAR成像的精确高效成像处理方案,并利用并行化硬件平台GPU对该成像方案进行了硬件加速。实测数据处理结果充分验证了该处理方案的聚焦精度和处理效率。     

不同扫描条件下的小动物成像评估

为了评估在不同高压、滤光片厚度和管电流条件下的小动物成像,开发了一套动物成像微型CT装置,并在此装置上进行了不同高压、滤光片厚度、球管电流和曝光时间条件下的老鼠成像。以蒙特卡罗软件包PENELOPE为基础,开发了模拟本装置使用的X射线球管光谱的模型。同时,基于Matlab平台开发了计算X射线柬各种参数,包括平均能量、光强变化以及透射率变化等的软件平台。评估了各种影响微型CT成像的参数对信噪比（SDNR）的影响,并分析了成像参数选择与信噪比之间的关系。文中一系列针对小动物成像和图像质量评估的工具和方法可被广泛应用于小动物成像领域。     

SAR图像小波域多尺度模型

针对面向ATR应用的SAR图像压缩需要将图像压缩与图像自动分析相结合,本文研究小波域SAR图像MAR模型并应用于图像鉴别.与SAR复图像分辨单元相干平均形成多尺度图像序列建立多尺度模型不同,本文对SAR对数检测图像小波变换形成多尺度图像序列建立MAR模型.通过实例辨识了SAR图像中自然杂波(草地)与人造物(战略目标)模型,应用该模型推导了小波域多分辨率判别,对MSTAR图像鉴别实验验证了模型的有效性.其中db2小波域多分辨率判别鉴别性能好而计算复杂度低.小波域多分辨率判别可用在图像压缩有损量化前鉴别出人造物与自然杂波.     

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     

用改进的多普勒中心跟踪法进行ISAR运动补偿

研究逆合成孔径雷达（ＩＳＡＲ）的相位补偿，运用Ｗａｈｅ［１］提出的相位梯度自聚焦（ＰＧＡ）算法改进文［２］的多普勒中心跟踪法（ＤＣＴ），形成了改进的多普勒中心跟踪法（ＭＤＣＴ）。该方法通过循环移位、加窗和迭代等步聚，巧妙地消除了相位补偿中转动相位分量（ＲＰＣ）对估计平动相位分量（ＴＰＣ）的影响。经过几次迭代，可以有效地实现目标ＴＰＣ的最大似然估计和补偿。外场数据处理结果表明这种方法明显改善了成象质量。     

机载合成孔径雷达动目标检测与成像技术的发展(英文)

基于机载合成孔径雷达 (SAR)的地面运动目标检测与成像技术已经成为现代雷达技术发展的一个重点。本文首先建立了运动目标回波的数学模型 ,在此基础上分析了机载 SAR对运动目标成像的特点 ,然后对近年来这一技术的发展过程和研究现状进行了全面的综述 ,最后对这一领域今后的发展方向进行了展望。     

SAR图像中恒速动目标的定位

分别利用恒速动目标的信号幅度和信号相位估计动目标信号的频谱中心和多普勒调频率,结果不受动目标位置影响,解决了"方位位置不确定问题"。根据动目标方位向信号的频谱中心、调频率和动目标像位置,实现定位动目标。将聚焦良好的静止背景和动目标像以正确的相对位置绘制到同一幅图像中,是对动目标定位的最好表达方式。