星载合成孔径雷达的模糊分析

随着空间微波遥感技术的发展，星载合成孔径雷达已发展到了实用阶段。然而，在进行合成孔径雷达的设计时，模糊问题是必须考虑的，否则将给图象质量带来很大的影响。文章就星载合成孔径雷达的模糊和天线尺寸、脉冲重复频率、测绘带宽、分辨率的关系进行简要论述。     

星载合成孔径雷达的模糊性研究

阐述星载合成孔径雷达（ＳＡＲ）中距离和方位模糊信号的来源，模糊信号强度对主信号强度之比（模糊比）的计算方法，以及模糊信号的相位历程，并给出模糊图像散布性的估算公式。最后还讨论了降低模糊信号的方法。     

雷达方程在星载合成孔径雷达中的应用研究

首先推导出多工作模式合成孔径雷达的通用雷达方程，并对方程中各参数的物理意义和应用方法作了详细说明，然后论述了在星载条件下考虑距离模糊和方位模糊影响时，如何选择脉冲重复频率并进行工程优化设计，最后给出了上述模型的计算机仿真结果。     

方位多波束星载SAR系统的模糊特性研究

文章在介绍方位多波束合成孔径雷达（SAR,Synthetic Aperture Radar）系统的基本原理的基础上,深入分析了方位多波束SAR系统模糊信号的来源。从系统总体角度给出了方位多波束SAR系统距离模糊的一种度量方法及计算公式,并给出了仿真计算实例。文章的分析结果对高分辨宽测绘带SAR系统设计具有一定的参考价值。     

星载滑动聚束SAR模糊特性分析与仿真

介绍了星载滑动聚束合成孔径雷达（SAR）的成像原理,构造了滑动聚束SAR的方位模糊度计算模型,并分析了其距离模糊度计算模型。系统设计及模糊特性仿真结果表明：模型可用于SAR系统参数优化设计。     

星载合成孔径雷达目标定位研究

系统和深入地研究了星载合成孔径雷达（SAR）对地面目标的定位问题，详细阐述了利用卫星历表和雷达回波数据的距-多普勒参数对目标定位的方法，并用解析法推导出目标相对于星下点位置的计算公式，以及目标的地球经纬坐标公式，并且明确地给出了目标位置的计算程序。在此基础上还完成了关于地面目标定位误差的较完整的分析，导出了一套相应的计算公式，解决了文献中的一些遗留问题。     

星载合成孔径雷达的运动效应

对星载合成孔径雷达的运动效应进行了详细的分析，给出了雷达回波的多普勒参数和距离徒动特性的一般关系式。详细论证了卫星运动对多普勒参数和成像的影响，导出了描述速度误差、加速度误差和姿态误差的一系列定量计算公式，并就运动误差的补偿方法进行了阐述。     

对星载合成孔径雷达欺骗干扰技术的研究

对星载SAR的回波产生过程进行了深入研究,分析了几种星载SAR原始回波信号生成算法的原理,利用研究的算法生成了几种相干干扰信号,并进行了算法仿真。     

星载合成孔径雷达天线的工程设计

介绍了星裁合成孔径雷达(SAR)固态有源相控阵天线工程设计的基本方法。根据性能要求，对相控阵天线进行了阶梯幅度量化，以减少T／R组件的品种数。采用相位加权改变仰角的波束宽度，给出了方向图的仿真结果。对相控阵天线的阵面误差、天线增量、最大副瓣电平和波束指向误差进行了近似计算，并给出了详细的计算结果。     

天基干涉合成孔径雷达技术发展与展望

天基干涉合成孔径雷达(InSAR)技术发源自合成孔径雷达(SAR)技术,突破性地实现了平面向立体维度的拓展,并在此基础上衍生了差分干涉(D-InSAR)等一系列技术研究方向.经过近30年的技术积累和工程实践,InSAR技术已从理论走向工程实践,填补了天基高效测绘手段的空白,产生了极大的应用效益,其中,德国TerraSA...     

合成孔径雷达卫星构型设计

合成孔径雷(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)卫星的构型与其它卫星相比具有一定的特殊性,主要体现在大面积的相控平面SAR天线在工作时需侧视(长度方向沿飞行方向)和SAR天线与太阳电池阵之间的相容性.通过分析SAR卫星构型的特点,根据卫星构型设计的原则,结合SAR卫星的构型实例,给出SAR卫星构型设计的基本思路和方法.     

基于组字典学习的逆合成孔径雷达成像方法

基于压缩感知(compressive sensing, CS)的逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像方法可以使用非常少的数据来获得高质量的图像。但基于CS的ISAR成像方法中目标场景不准确的稀疏表示限制了成像方法的性能。结合字典学习(dictionary learning, DL)技术的CS ISAR成像方法能够寻找到目标场景图像块的最优稀疏表示,提高成像质量,但每一个图像块被单独考虑,而忽略了彼此之间的相互依赖关系。为了实现进一步提高成像质量的目标,针对ISAR图像分块重建的问题,首次提出一种基于组字典学习(group dictionary learning,GDL)的ISAR成像方法。将具有相似结构的图像块聚类并构建出多个图像块组,利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)从图像块组中学习出最优组稀疏变换字典。学习好的组稀疏变换字典可以寻找到待重建图像块组的最优稀疏表示,进而重建出高质量的目标场景图像。实验结果表明:与现有的CS ISAR成像方法相比,基于GDL的ISAR成像方法能获得更好的成像效果,并具有更高的计算效率。     

合成孔径雷达的发展现状与未来

介绍了合成孔径雷达（SAR），特别是星载合成孔径雷达的发展现状，给出了目前国外已经发射成功的主要空间SAR的基本情况，并对其发展方向进行了展望，对合成孔径雷达系统工作者具有较好的参考价值。     

合成孔径雷达方程

导出适用于合成孔径雷达（SAR）的基本方程，用于决定回波信号功率、检测前后的信噪比、平均发射功率和噪声等效后向散射系数。考虑了地物目标特性、信号相干积累和多视处理效应，并对各种参数的影响进行讨论。     

星载合成孔径雷达图像的飞机目标检测

针对大场景下星载合成孔径雷达(SAR)图像中飞机目标检测问题,提出一种端到端的飞机目标检测算法。先在大场景SAR图像中对机场目标进行粗检测,定位机场区域,再通过精确分割算法获得机场的精细区域。对机场区域中的飞机目标进行检测,采用一种基于Canny算子的边缘检测与卷积神经网络结合的飞机目标检测算法。通过飞机边缘检测、边界框预处理等操作确定潜在飞机目标在机场中的位置范围,采用基于GoogLeNet的卷积神经网络对可疑目标进行鉴别。利用星载合成孔径雷达数据对算法进行验证,证明该方法的有效性与实用性。     

对合成孔径雷达的干扰

在简单介绍合成孔径雷达（ＳＡＲ）的基本工作原理的基础上，重点分析了对ＳＡＲ实施干扰的可能性，并提出了可能的干扰方法。分析认为，这些可能的干扰方法，不仅适用于ＳＡＲ，而且也适用于逆ＳＡＲ。