星载SAR性能与T／R组件不一致性的关系

本文分析了T／R组件幅相不一致性对星载SAR雷达系统性能的影响，T／R组件不一致性对星载SAR雷达天线副瓣电平有一定的影响。由于天钱的融瓣电平是不同频率信号贡献的平均值，所以天线的副瓣电平的大小依赖平均T／R组件不一致性。     

SAR干涉测高分布式小卫星编队构形优化设计

SAR干涉（InSAR）测高是分布式卫星目前一个重要的应用方向。星间基线是系统高程理论精度的决定性因素之一，而基线是由编队构形决定的，因此构形设计是InSAR测高分布式小卫星系统顶层设计的一个关键内容。针对设计变量与目标函数之间的关系非常复杂，没有简单明确的解析形式的特点，选择遗传算法作为优化算法进行构形的优化设计，给出了编码方法和适应度函数。以典型雷达卫星参数为初始条件，对几种不同构形进行了仿真，结果表明在一个轨道周期内，双星空间编队约有一半时间能够满足精度优于1m的要求，是进行InSAR测高的首选构形。     

冲激信号SAR反向投像成像算法

本文在分析冲激信号成像特点的基础上，说明了线阵模型是解释冲激ＳＡＲ成像过程的有效方法，给出了反向投影成像算法。阐述了反向投影法的基本原理，并给出了计算机仿真结果，验证了反向投影法的有效性、正确性。     

雷达参数对SAR图像中Kelvin尾迹的影响

舰船尾迹的SAR成像受到船艇自身、海洋环境和SAR系统等多种因素的影响,其中起主要作用的是雷达参数的影响。文章重点对影响舰船Kelvin尾迹SAR成像的SAR系统参数进行了详细讨论和分析,其中包括极化方式、视向角、频率以及入射角对Kelvin尾迹的影响因素。给出了各种参数对尾迹成像的影响规律,通过此规律有助于下一步得出舰船尾迹的最佳观测条件。     

双基地角时变下的ISAR等效旋转中心估计

双基地逆合成孔径雷达（ISAR）距离-多普勒算法成像时，容易引起越分辨单元徙动问题，影响成像质量，为了抑制越分辨单元徙动，需要估计目标的等效旋转中心。本文针对双基地角时变下的ISAR等效旋转中心估计问题，提出了一种等效旋转中心估计算法。该算法首先将运动补偿后的一维距离像序列分为两组并分别成像，得到两幅图像；其次，假定某个距离单元为等效旋转中心位置，对两幅图像进行畸变校正，使得两幅图像只存在一个视角差，按视角差旋转其中的一幅图像，并与另一幅图像作相关，得到相关系数；然后，假定下一个距离单元为等效旋转中心位置，重复上述步骤，直至遍历结束，相关系数最大值对应的假定位置就是估计的等效旋转中心。最后进行了仿真对比实验，表明本文算法能够有效估计双基地角时变下的ISAR等效旋转中心位置。     

大测绘带星载SAR波数域成像算法研究

针对大距离徙动星载SAＲ大测绘带精确成像的需要,利用分解后的距离模型重新推导了波数域算法,得到了能够满足成像指标一致性的波数域成像算法。为了根据距离门连续改变多普勒参数,本文将方位向参考函数的相位分解成距离频率无关项和距离频率线性项,从而将方位压缩变换到空域进行,实现了大测绘带波数域成像的距离向成像指标一致性。仿真结果验证了本文给出的成像算法的有效性。     

合成孔径激光雷达研究

合成孔径激光雷达是目前国内外研究的热点。文中讨论了SAL的概念和原理,建立了SAL回波信号模型,研究了RD算法的处理流程,并进行了机载SAL点目标和分布目标成像的模拟仿真。仿真结果表明,SAL具有较高的分辨能力。此外,文中还提出了在军事上利用SAL和SAR联合检测军事目标的方法。     

SAR降斑中一种改进的结构检测算法

本文对Lopes等人提出的利用变化系数和比值算子的结构检测算法进行了详细分析，指出在滤波窗口中存在多个结构特征或者线结构的宽度大于一个象素的情况下，原算法可能产生窗口结构检测的错误。文中针对这两个问题进行了相应的改进，提出了一种改进的结构检测算法。通过将改进后的算法应用于实际的SAR（合成孔径雷达）图像数据，验证了对原算法改进的有效性。     

一种SAR图像特征增强新方法

军事目标的SAR图像特征在合成孔径雷达目标识别(SAR ATR)中扮演着重要的角色。提出了一种在多小波域中用维纳滤波重构进行SAR目标图像特征增强的新方法,并在此基础上进行了目标图像分割。实验结果表明,该方法能够有效增强SAR图像中的目标区域特征,增大目标和背景杂波之间的统计可分离度,有利于目标图像的精确分割和特征提取。     

基于RCS曲线的SAR图像点目标变化检测

地物目标的物理结构、表面粗糙度或地物目标类型发生了变化,则其后向散射能量一 般会发生相应的变化,对应的雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)也会发生变化,这 将导致合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像的亮度和色泽发生变化。提出 了一种新的基于RCS曲线特性的SAR图像目标变化检测算法。该算法不同于以往的基 于图像域的变化检测算法,从目标的散射特性提取目标的变化信息,避免了不同时相的SAR 图像对误配准所带来的错误。并进行了仿真实验,实验结果表明可行。