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高分辨率星载聚束式SAR的信号带宽与多普勒带宽很大,为了保证系统的覆盖特性和成像处理精度,常规的成像处理方法已不能适用。为此针对高分辨率(0.3米)星载聚束式SAR,给出一种高精度成像处理实现方法。该方法对Deramp Chirp Scaling算法中的相位误差进行考察,给出了基于三次相位误差校正的星载聚束式Deramp Chirp Scaling成像算法。计算机仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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从分析机载合成孔径雷达成像处理中的相位误差来源,分类及其对图像质量的影响入手,以极坐标琥法的为例,着重讨论了聚束式SAR成像算法中的相位误差历程和补偿途径。 相似文献
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基于Chialinwu提出的SAR的回波信号模型㈨,提出了一种星载聚束式SAR回波的快速仿真方法。该方法应用FFT快速产生dechirp处理前的雷达回波信号,再进行dechirp处理,并通过距离谱滤波,以避免成像处理时出现距离谱混迭现象,然后进行欠采样,产生聚束式SAR回波信号。与常规的直接仿真方法相比,该方法计算量很小且点目标数量对计算量影响很小,适用于高分辨率星载聚束式多点目标或面目标回波信号的仿真。最后,通过计算机仿真,给出了成像处理结果,并验证了该仿真方法的有效性。 相似文献
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基于Chialin Wu提出的SAR的回波信号模型[4],提出了一种星载聚束式SAR回波的快速仿真方法.该方法应用FFT快速产生dechirp处理前的雷达回波信号,再进行dechirp处理,并通过距离谱滤波,以避免成像处理时出现距离谱混迭现象,然后进行欠采样,产生聚束式SAR回波信号.与常规的直接仿真方法相比,该方法计算量很小且点目标数量对计算量影响很小,适用于高分辨率星载聚束式多点目标或面目标回波信号的仿真.最后,通过计算机仿真,给出了成像处理结果,并验证了该仿真方法的有效性. 相似文献
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提出一种适用于高星载聚束式合成孔径雷达(SAR)的改进Extended Chirp Scaling(ECS)算法。基于斜视距离等效模型,推导出改进的ECS算法,给出改进的方位Scaling因了以及算法的实现步骤。在斜视情况下改进的方法Scaling因子可以减小算法所需要的方位时间展宽,提高方位处理效率。为解决高分辨率星载聚束式SAR脉冲重复频率(PRF)过高等问题,在算法中结合了子孔径处理,并分析了采用子孔径处理的必要性及其实现方法。最后,通过计算机仿真,验证了算法的有效性。 相似文献
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机载聚束式SAR天线波束指向控制分析 总被引:2,自引:0,他引:2
建立波束控制条件下的机载聚束式SAR的天线指向及成像数学模型,证实天线波束指向被控造成回波信号的幅度调制,引起成对回波,从而影响成像质量。此外,分析波束指向控制比率与测绘带方位宽度、图像动态范围的制约关系,提出设计机载聚束式SAR天线波束指向控制比率的基本原则。最后,通过计算机仿真,验证理论分析的正确性。 相似文献
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由于卫星速度远快于飞机,传统的条带式已不适用于星机双基地SAR。有文献提出一种"双向滑动聚束式",但该模式存在成像场景长度短、成像算法复杂等缺点。利用星机双基地SAR接收机端信噪比高的特点,提出两种新的工作模式,分别是"卫星宽波束、飞机反向滑动聚束式"和"双宽波束式"。当仅展宽飞机波束时,"双宽波束式"演变为"宽波束接收式"。从理论上分析两种工作模式的可行性,并计算得出典型参数下的技术指标。相比于"双向滑动聚束式",在方位分辨率相等的条件下,这些新模式的场景长度都明显增加。但除"宽波束接收式"外,所提两种新模式将使返回卫星的单基地回波无法使用。文末分析了几种工作模式的适用场合。 相似文献
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首先建立了发射机固定、接收机工作在三种模式下(条带、聚束、滑动聚束)的一站固定式双基SAR回波信号模型,给出了回波模拟方法并总结了该类双基SAR的成像特点,然后对基于RD域分块的二维频域成像算法做了改进,在没有明显增加计算量的情况下,提出一种基于距离标度插值的方法,解决了残余相位补偿中出现的畸变问题,详细论证了一次分块处理所存在的问题,并提出采用两次分块处理的方法对算法进行完善,最后通过大场景点阵目标仿真实验,验证了本文方法的正确性和处理宽测绘带数据的可行性。 相似文献
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时域BP算法能够灵活处理双基地SAR信号,但是运算量很大。本文根据系统工作模型,推导出SAR信号聚束化后方位向带宽与成像区域的尺寸成正比,适合采用QBP算法进行成像;研究了聚束参考点的变化对信号带宽的影响,给出了双基地QBP算法的具体实现步骤,分析了QBP算法的运算复杂度。理论分析、仿真实验和实测数据结果验证了QBP算法的有效性。
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提出一种适用于大斜视角下机载聚束式合成孔径雷达(SAR)的改进FrequencyScaling(FS)算法。基于斜 视距离等效模型,推导出改进的FS算法,给出改进的FS因子和相关因子以及算法的实现步骤。在斜视情况下改进的 FS因子可避免距离向频谱混迭,改进的方位因子可以减小算法所需要的方位时间展宽,提高方位处理效率。最后,通过 计算机仿真,验证了算法的有效性。 相似文献
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