一种方位时变GEO SAR成像处理新算法

针对地球同步轨道合成孔径雷达(GEO SAR)回波模型的距离空变和方位时变问题,提出一种基于改进距离-多普勒(RD)和方位向调频尺度变换(CS)的成像算法。首先引入四阶泰勒展开模型解决成像中存在的弯曲轨迹问题,然后对传统RD算法进行改进,补偿距离空变,最后对方位时变进行建模,通过方位向CS补偿方位时变,使GEO SAR能够进行更大场景的成像。结合天基雷达先进仿真系统(SBRAS)进行仿真,验证了该算法的有效性。     

一种适合地球同步轨道SAR的改进CS算法

地球同步轨道SAR具有一般低轨SAR所不具备的优势。然而其“8”字形的运动轨迹也给成像带来了困难,基于直线运动的成像算法将失效。针对这个问题,利用了聚焦性能比较好的CS算法并结合偏航牵引控制和弯曲补偿的方法把弯曲的孔径拟合成直线再进行成像。本文分别对地球同步轨道SAR偏航牵引问题,等效斜视角进行了研究,详细推导了斜视工作模型下基于弯曲补偿改进的CS算法,根据分辨率的需求对地球同步轨道SAR大合成孔径进行子孔径处理,最后通过仿真验证了算法的成像性能。     

基于轨道角动量的电磁涡旋SAR成像新方法

为研究电磁涡旋波在合成孔径雷达(SAR)领域的应用潜力,验证电磁涡旋SAR成像的可行性,将电磁涡旋与合成孔径雷达模型结合,通过使用单一模式的轨道角动量,用合成孔径原理实现方位聚焦。给出了基于电磁涡旋的SAR几何模型和回波信号模型,并提出了适用于电磁涡旋SAR的改进chirp-scaling(CS)成像算法。通过点目标仿真分析,验证了所提成像算法的有效性。该方法可为SAR系统新体制设计及雷达的研究提供参考。     

几种GEOSAR上成像算法比较

地球同步轨道SAR具备着低轨SAR所不具有的优势,然而其具有合成孔径时间长、慢速运动的特点,成像处理远比低轨SAR复杂。针对地球同步轨道＂8＂字形星下点轨迹的特点,结合现有的成像算法,对GEOSAR回波信号进行了建模,对成像算法的选择做了说明,主要分析了BP算法、RD算法、CS算法。最后在对三种算法分别仿真的基础上详细地比较了算法在地球同步轨道上的适应性、成像效果以及计算量。     

电离层FR对GEO SAR点目标成像影响的验证

为了实验评判地球同步轨道合成孔径雷达（Geosynchronous Earth Orbital，GEO SAR）信号穿越大气层时电离层法拉第旋转（Faraday Rotation，FR）效应对其点目标成像的影响大小，文章提出了一种在地面车载实验时用铁氧体等效验证电离层FR对GEO SAR点目标成像影响的方法，实验给出了不经过电离层FR和经过等效电离层FR的点目标成像结果。测量结果表明，电离层法拉第旋转对点目标成像影响明显，但通过一定的图像补偿算法，可在后续工作中较好地抵消这种影响。     

一种适用于大场景圆迹环扫SAR的改进CS成像算法

在宽测绘带圆迹环扫合成孔径雷达(CSSAR)中,目标斜距表示形式复杂,测绘带内距离徙动(RCM)变化剧烈均给成像处理引入难点。针对上述问题,根据圆迹环扫SAR平台的运动特性,使用高阶逼近的方法建立圆弧曲线模型下的回波信号斜距方程,并以导出的二维频谱高阶近似解析表达式为基础,考虑大场景下的距离徙动空变问题,对空变的斜距历程进行详细的分析,并提出了一种适用于大场景圆迹环扫SAR的改进线性调频变标(CS)成像算法。仿真结果说明,曲线模型的斜距方程精度较高,该算法能够精确校正空变的距离徙动,对较大场景取得了较好的成像效果。     

星载SAR在轨成像实时处理算法研究

星载合成孔径雷达(SAR)分辨率和幅宽的不断提高,其产生的原始数据率越来越大,采用在轨实时成像处理形成图像,在图像域再进行传统的图像数据处理和传输,有助于降低星-地数据传输速率,为了提高星载SAR在轨成像处理的实时性,文章分析了星上特殊条件对星载SAR处理算法实时性所提出的约束,对RD、波束域、CS等经典的星载SAR成像处理算法的运算量进行了比较,以CS算法为例,研究了相位补偿因子对CS成像处理算法的实时性影响,提出了一种补偿因子区域不变的CS成像算法,它极大地减少了成像处理算法的运算量,并通过仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

基于分段多项式建模的电离层污染校正算法研究

电离层污染使需要通过电离层传播的超视距雷达的回波谱展宽,影响雷达的目标检测性能。基于分段多项式建模的校正算法可用于解决电离层的相位污染问题,针对该算法在处理实际数据时遇到的问题,分析相位污染校正中可能出现的相位残差跳变的影响,并给出了相应的解决方案。此外,讨论电离层幅度污染的问题,给出简单的补偿方法,提供了电离层污染校正算法的完整流程。通过对实际数据的处理,验证了算法的有效性,算法更适合应用于工程实际。     

基于改进PSO-WNN的高频地波雷达 电离层杂波抑制方法

高频地波雷达的海上目标探测能力与电离层杂波的抑制效果息息相关,而电离层杂波的复杂性与变化多样性又为抑制带来了难题。为实现电离层杂波的抑制,分析了电离层杂波的混沌特性,在此基础上提出一种基于改进粒子群算法优化小波神经网络的抑制方法,解决了粒子群算法易早熟和易陷入局部最优的缺点;提出一种自适应概率变异的策略,丰富了种群多样性,使得整个迭代过程中粒子群能够跳出当前最优,寻得全局最优。实测实验表明,基于改进粒子群算法优化的小波神经网络（PSO-WNN）能够基本预测电离层杂波的数值,进行电离层杂波的抑制,有效改善了信噪比,对电离层杂波的抑制研究具有重要意义。     

一类基于改进的当前统计模型的目标跟踪算法研究

提出了一种基于改进当前统计模型的交互式多模型算法。在交互式多模型中,利用滤波过程中的新息和新息协方差的变化,对当前统计模型(CS)的机动频率自适应调整,使模型更适应实际。经理论分析Singer,CS模型的先验假设条件,提出了一种改进的匀速运动(CV)模型,以适应目标弱机动的情形,弥补CS模型在目标弱机动时跟踪精度不高的缺点。理论分析和仿真结果验证了提出算法的有效性。     

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。     

Research on compensation of motion,Earth curvature and tropospheric delay in GEOSAR

GEOSAR (synthetic aperture radar on geosynchronous satellite) becomes a potential method of space-borne geoscience remote sensing. Though it has attractive characters such as extra long observing time and very large observing area the unique geometry and relative motion are quite different from straight line required by SAR, and long integration time also causes delay by troposphere and ionosphere. Curvature of the Earth is no long negligible in GEOSAR. Especially, principle of azimuth compression in GEOSAR should be different from that of traditional SAR.In order to fulfill practical GEOSAR such problems should be solved. A new solution of azimuth compression together with motion compensation is presented here by taking the advantages of GEOSAR movement. A new method to overcome the Earth curvature in range compression of EACH footprint is testified. After compensating the Earth curvature traditional methods for range cell migration correction can be used in GEOSAR. Multi-sub-aperture method is applied to eliminate the phase delay caused by troposphere. This modified imaging algorithm makes it possible for GEOSAR to have long integration time and high resolution.     

基于压缩感知理论的合成孔径激光雷达成像算法

合成孔径激光雷达是一种主动式有源激光成像雷达,它具有远高于微波合成孔径雷达的成像分辨率,能够实现对远距离目标的精细成像。由于激光信号的带宽极大,普通的硬件设备难以满足奈奎斯特采样定理的要求。提出一种基于压缩感知理论的合成孔径激光雷达成像算法,该方法利用光外差方法探测回波信号,在此基础上通过对外差信号进行随机采样提取信号中的有效信息,使用正交匹配追踪算法实现对目标高分辨距离像图像的重构,最后结合频率变标算法得到目标的高分辨二维图像。仿真结果表明运用新算法对合成孔径激光雷达的回波信号进行采样,能使用远低于奈奎斯特定理所规定的采样率完成信号采样,并有效压低信号旁瓣,实现对目标的超高分辨成像。
     

InSAR图像配准雷达几何法处理性能分析

图像配准是干涉合成孔径雷达(InSAR)信号处理的关键步骤。基于雷达几何的InSAR图像配准方法。利用主辅雷达成像几何和外部数字高程模型(DEM)进行主辅SAR图像配准。基于SAR图像距离多普勒定位方程,系统梳理了配准处理精度的影响因素,对各误差因素的作用机理进行了理论分析,并综合分析了该算法对重复航过和单次航过InSAR系统图像的配准处理性能。仿真结果验证了理论分析方法的有效性。分析结果对我国InSAR地面系统建设和相关卫星指标论证具有重要的支撑作用。     

高分辨率星载合成孔径雷达成像处理方法

提出了一种适用于大距离徒动高分辨率星载合成孔径雷达 (SAR)精确成像的改进Chirp Scaling(CS)成像处理算法 ,以及实现单视图象斑点噪声抑制的基于目标检测的增强无偏最大后验概率 (TDRGMAP)方法。采用这种高精度成像处理方法和单视图像斑点噪声抑制方法 ,可以实现星载 SAR高空间分辨率和高辐射分辨率的雷达图像。     

一种改进的星载分布式SAR相位保持成像算法

针对Chirp Scaling算法在推导中对相位采用近似处理而导致相位保持精度不能满足分布式星载InSAR系统对高程测量精度要求的问题,在对线性调频信号脉压处理中相位变化规律进行分析的基础上,结合星载分布式SAR数据处理对信号相关性的要求,推导了适用于星载分布式SAR数据处理的相位补偿公式,进而提出一种能够实现高精度相位保持的改进Chirp Scaling成像算法。算法精确补偿了包括复常数相位项、移零频所引入的线性相位项、距离向残留三次相位项及距离压缩后非均匀采样所引入的相位误差,并且能够实现分布式InSAR复图像对的粗配准。最后,给出了一种理论相位的计算方法,并通过计算机仿真验证了算法的有效性。     

MWD算法和NCS算法在低频UWB SAR成像中的比较

首先,从SAR成像角度重新推导了MWD算法,新推导方法更好地阐述了MWD算法的两维分离聚焦成像原理,并使该算法在形式上能够和其它频域算法保持一致,以便于不同频域算法间的比较分析。其次,基于文中所给的MWD算法和NCS算法成像流程,研究了两种算法对低频UWB SAR的成像性能。此外,通过评估浮点运算量,对比分析了两种算法的成像效率。最后,仿真和实测数据成像结果证明了理论分析的正确性。