基于混合稀疏表示的二维压缩感知SAR成像

压缩感知(CS)理论在合成孔径雷达(SAR)成像中应用广泛。针对包含城市、河流等区域的非稀疏场景压缩感知SAR成像,提出基于近似观测模型的混合稀疏表示(MSR)压缩感知SAR成像方法。该方法将复杂的SAR图像分解成点、线、面,并将线、面分别通过离散余弦变换和曲波变换转换到稀疏域,使压缩感知的稀疏性条件得以满足,通过求解基于近似观测模型的二维压缩感知优化问题重建非稀疏场景的SAR图像。所提方法能够实现降采样率条件下对包含城市、河流等非稀疏场景区域的成像,仿真场景和实测场景成像结果表明了所提方法的有效性。     

基于轨道参数和SAR回波数据的多普勒调频率快速估计

多普勒调频率是SAR方位向压缩的关键参数之一. 调频率的失配会带来严重的方位向散焦, 从而影响成像质量. 基于减灾、防灾目的, 需要对SAR数据快速成像, 从而相应要求对多普勒调频率进行快速估计处理. 根据多普勒调频率快速估计需求, 提出了一种基于轨道参数法和Map Drift算法估计多普勒调频率的综合反演算法, 利用多普勒调频率与距离的关系, 简化整个估计流程, 从而提高估计速度. 同时给出了一种块数据筛选的方法, 用于选择综合反演法中所采用的块数据. 实验结果表明, 综合反演法能够在满足成像质量要求的基础上, 快速估计出多普勒调频率.      

基于deramp的星载聚束式SAR改进ECS算法

基于两步成像算法和ECS(Extended Chirp Scaling)成像算法,提出一种结合Deramp预处理的星载聚束式SAR(Synthetic Aperture Radar)改进的ECS成像算法.Deramp预处理是基于SPECAN算法的思想,将信号通过非空变的方位滤波器实现批压缩,该方法在保证成像分辨率的前提下,通过deramp处理消除了由采样率不足导致的方位频谱混叠特别是在星载SAR高分辨率聚束模式下.尽管ECS算法中的子孔径处理可以降低对系统脉冲重复频率的要求,但是脉冲重复频率依然受到单点多普勒带宽的限制.所介绍的方法可以进一步降低ECS算法中子孔径分割处理对脉冲重复频率的要求,使得ECS的算法的应用更为广泛.通过对点目标进行仿真和成像,成像指标评估验证了该算法的可行性.     

基于二维deramp处理的高分辨率 聚束SAR成像算法

有效解决回波信号的数据率是高分辨率聚束式星载SAR的难点之一.基于两步成 像算法和CS(Chirp Scaling)成像算法,提出了一种适用于高分辨率聚束式星载SAR的成像算 法——TDDCS(Two Dimension Deramp Chirp Scaling)成像算法.该算法从距离dechirp处理 后回波信号出发,首先利用二维deramp 处理来消除频谱混叠现象,这不仅能实现以对应条 带模式的脉冲重复频率来设计聚束SAR系统,也保证满足观测带宽度所需的回波窗长度,接 着利用CS处理和相位补偿实现精确的距离徙动校正,最后利用方位相匹配滤波 处理实现方位向压缩,得到最终的成像结果.基于等效斜视模型,给出了整个算法的详细推 导过程和实现流程,通过计算机仿真验证了本算法的有效性.      

基于俯冲模型的SAR成像处理和几何校正

针对高速俯冲状态下斜视SAR(Synthetic Aperture Radar)高分辨率成像处理和几何校正方法进行研究,建立了通用的SAR空间几何模型,在此基础上推导了俯冲状态下的等效斜视距离模型,并给出相应的回波信号数学模型.根据高速俯冲SAR的信号特点,采用Burst工作模式,利用改进的ECS(Extended Chirp Scaling)成像算法进行成像处理,给出了成像处理流程和相位补偿因子表达式.根据距离方程和多普勒定位方程组推导了针对ECS成像算法的几何校正计算公式.计算机仿真结果表明,改进ECS算法能够对俯冲模式SAR进行高分辨率成像处理,并对斜视SAR具有较好的处理能力,提出的几何校正方法能够很好地修正几何失真.      

环扫SAR的快速聚焦成像算法

针对环扫合成孔径雷达的成像方法进行研究,分析了环扫合成孔径雷达的工作原理以及信号模型,并提出一种基于频谱分析的聚焦成像算法,该算法较好地校正了批处理数据内的距离徙动,适合对环扫SAR(Synthetic Aperture Radar)进行高精度成像处理.给出了块数据快速聚焦算法的流程图以及简单的推导过程,并在此基础上给出了环扫SAR成像处理的完整流程.较之经典多普勒波束锐化DBS(Doppler Beam Sharpening)非聚焦算法,这种聚焦算法计算量略大,但成像精度高;较之ECS(Extended Chirp Scaling)算法,虽然补偿精度稍低,但计算量大大降低.因此这种算法能够很好地用于环扫SAR高分辨率快速成像.计算机仿真结果验证本文算法的有效性.      

基于星上实时信号处理机的Chirp Scaling算法实现方法

基于改进的Chirp Scaling算法,提出了一种适用于星上实时信号处理机的高效成像处理实现方法,其核心思想也可应用于其它高分辨率星载SAR的精确成像算法.首先介绍了实时信号处理机的结构,分析了数据处理粒度及其并行流水处理结构.在此基础上,针对单个粒度的成像处理重新设计了算法流程,提出了一种高效的实现方法.利用实时信号处理机,对仿真的回波数据进行了成像处理实验,结果表明:在41?s内能够完成成像处理,成像处理速度和图像质量满足系统设计要求,从而验证了该方法的有效性.     

合成孔径雷达压缩感知成像方法

为解决大带宽、多通道空间雷达系统的数据量大导致数据无法存储和传输的问题,介绍了一种基于压缩感知理论(CS,Compressive Sensing)的、全新的合成孔径雷达数据获取体制和脉冲压缩方法.在观测场景满足一定稀疏特性的前提条件下,使用该方法取代传统的匹配滤波方法进行脉冲压缩处理,可以从远远低于常规雷达所获取的数据量中恢复出原始场景.压缩感知脉冲压缩是通过使用一种贪婪追踪算法解一个逆问题来重建脉冲压缩后的信号.给出了该方法的原理和过程,并通过计算机仿真验证了该方法的有效性.这种新方法可以简化雷达系统,有效降低存储和传输的数据量,将设计重点从昂贵的接收机硬件上转移到智能信号重建算法上去.      

基于傅里叶基的自适应压缩感知重构算法

在压缩感知中,为了提高含噪信号的重构精度,提出了基于傅里叶基的稀疏度自适应匹配追踪算法.该算法在重构过程中采用相关系数作为匹配准则的基础上,创新性地利用傅里叶变换的共轭对称性,进一步严格控制索引值加入支撑集的过程;同时利用余量能量和余量能量变化率双门限作为停止迭代的依据;最后将估计的傅里叶域中的信号逆变换得到时域的重构信号.仿真实验表明,在同等噪声污染的情况下,该算法与同类算法相比有较高的重构精度.      

压缩感知在电容层析成像中的应用

压缩感知(CS)理论是在充分利用信号稀疏性或可压缩性的情况下,对信号进行少量采样即可实现信号的精确重建。本文尝试将CS理论应用于电容层析成像(ECT)图像重建中,首先,使用快速傅里叶变换(FFT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理;其次,将ECT灵敏度矩阵的各行按随机顺序进行排列,得到ECT系统随机观测矩阵;最后,选取当前普遍使用的基于内点法、梯度投影(GPSR)算法以及贪婪算法的CS图像重建算法进行ECT图像重建,并与线性反投影及Landweber迭代算法进行了对比。仿真实验结果表明:基于CS图像理论的ECT图像重建算法,其重建精度有所提高。本文同时分析了3种CS图像重建算法的优缺点及适用范围。     

基于频域分析的ROSAR成像算法

在现有的ROSAR(Synthetic Aperture Radar with Rotating antennas)成像算法中,基于斜距泰勒级数展开的算法存在方位向失配问题,时域相关卷积算法不能快速校正距离弯曲.频域ROSAR成像算法采用驻相点原理,直接对ROSAR回波信号进行二维频域变换,保留回波信号的频谱特征,进而构造相应的频域去耦函数和频域匹配函数,实现频域距离弯曲校正和目标场景重构.仿真结果表明,该算法能够快速校正距离弯曲及有效克服方位向失配问题.     

二维海面上三维电大尺寸舰船目标电磁散射仿真

目标特征的建模、仿真和分析对于合成孔径雷达（SAR）基于图像的自动识别（ATR）系统具有重要的意义。研究了海面舰船目标的电磁散射计算以及雷达成像仿真。基于矩量法及其并行计算方法,对电大尺寸舰船目标及与海面复合的散射特性进行了研究,给出了不同频带、空间方位、极化的散射特性。在频域对回波数据作离散傅里叶逆变换,得到海面舰船目标的一维距离像。运用极坐标格式成像算法得到其二维聚束SAR成像结果,清晰地重构目标的轮廓。      

一种基于DCT的SAR图像自聚焦算法

研究了一种基于离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transform)的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像自聚焦算法.该方法从复图像域出发,通过在距离压缩相位历史域引入相位误差模型,改变图像的聚焦程度直至一维像的DCT序列在高序数区域的权值达到最大,从而完成误差校正.同相位梯度自聚焦算法相比,该方法无需在图像域分离出强点目标,因此特别适用于无任何明显特征的图像.由于DCT存在快速算法,使得该自聚焦算法计算量较少,更易实现.实测数据及仿真数据的成像结果证明了此方法的可行性.      

月地双基SAR成像的快速后向投影算法研究

为了提高对全球变化的大尺度观测能力,月基对地观测的概念应运而生。由于月基单站合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）的双程传播会造成回波信噪比衰减,为此针对月地双基SAR工作模式展开研究。考虑到月、地、星复杂的相对运动为成像带来困难,根据月、地、星的几何关系建立平面直角回波模型。同时考虑到月球和卫星运行轨迹的弯曲性,分析模型误差,推导了精确的回波二维频谱表达式。在此基础上提出了一种基于快速后向投影的SAR成像算法,补偿了方位空变的模型误差,利用频域子孔径成像和频谱融合实现成像算法的快速化。通过分析可知月地双基SAR的理论回波信噪比与地月距离的平方成反比,与月基单站SAR相比有显著提升,最后通过X波段SAR仿真数据验证了文章算法处理月地双基SAR成像问题的效性。     

SAR图像超分辨与点扩展函数扰动校正算法

推出基于贝叶斯概率公式的SAR(合成孔径雷达)图像超分辨的最大估计(EM)算法,实现SAR图像雷达截面积的重建.本算法成功地将图像场景的先验知识纳入到图像的重建过程之内,有效提高了图像的分辨力,并采用点扩展函数参数化模型,通过估计该模型的参数,抑制点扩展函数扰动的影响.二者结合,有效地实现了SAR图像的超分辨.本算法的关键是构造合理的点扩展函数模型,能够同时拟合SAR图像数据和成像系统参数的相关信息.