一种基于扩展卡尔曼滤波和最小均方准则的无控制点InSAR基线估计方法

基线误差是影响干涉合成孔径雷达（InSAR）测量高精度的主要误差源之一。因此,在进行数字高程图（DEM）高程反演的过程中,需要进行高精度的基线估计来提高DEM数据的精度。文章详细推导了InSAR系统的各项误差与测高精度的关系,得到了误差传播公式;然后提出了一种在扩展Kalman滤波的基础上,使用LMS最小均方误差准则的无控制点基线估计方法。该方法解决了在地面控制点获取困难的条件下,飞行平台与地面之间的相对高度未知的问题。最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性：在相位误差、斜距误差、基线长度误差和倾角误差共同作用下,基线定标精度可达到0.1mm,满足0.5m相对高程精度对于基线估计的要求。     

一种基于分形和ICA的海杂波SAR图点目标检测新方法

提出了一种新的用于海杂波合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)图点目标检测的方法。传统方法一般是基于亮度差异的阈值分割,或者基于降噪之后的目标提取。然而它们处理强海杂波SAR图时,效果并不理想。将传统方法的本质加以提炼和融合,并将分形Hlder指数和独立成分分析(ICA,Independent Component Analysis)相结合,提出了空间分离法,实现了海杂波SAR图的降噪和点目标检测。首先,求得点态Hlder指数图,并用二值模糊化技术对其处理;接着使用ICA技术得到基图像和独立成分;然后使用空间分离法,对独立成分进行分离,同时对基图进行对应分类,获得非噪声和噪声两个空间。最后在非噪声空间上进行独立成分增强,并复原图像。实验部分,将该算法与传统算法进行对比,从视觉效果和量化指标两方面证实了该算法的有效性和优越性。     

基于ATI技术的一种动目标检测的实现方法

提出了一种基于双孔径天线沿航迹向干涉(ATI, Along-Track Interferometry)的动目标检测、测速及定位的实现方法.该方法与DPCA(Displaced Phase Center Antenna)技术相比,不要求天线载体速度和脉冲重复频率之间必须满足严格的制约条件,同时克服了DPCA技术及CSI(Clutter Suppression Interferometry)技术产生的动目标回波强度随目标径向速度按正弦规律相消而降低了对慢速目标的检测能力的不足.在ATI理论分析的基础上,给出了利用干涉图像的干涉相位信息进行动目标检测、径向速度分量估计及定位的一种实现方法.这种检测方法能够完成被地面背景杂波淹没的慢速运动目标的检测、测速及定位.计算机仿真结果验证了其有效性.      

平飞模式机载双基地SAR动目标检测方法

提出了一种平飞模式机载双基地SAR地面慢速运动目标检测和参数估计方法.考虑到双基地SAR系统的特点,采用分数阶傅里叶变换(FrFT,Fractional Fourier Transform)技术对动目标进行聚焦,以提高动目标的信杂比.同时结合多通道杂波抑制干涉技术,进一步抑制地杂波并实现动目标参数的精确估计.从双基地SAR的空间几何模型和回波信号入手,推导了杂波对消时收发雷达载机所需满足的飞行条件和慢动目标参数估计的方法.最后通过计算机仿真,验证了该算法的有效性.     

极化SAR直线运动目标建模与雷达回波仿真

主要研究了极化SAR对直线运动目标的成像仿真,并对成像结果进行时频分析。根据极化SAR工作原理,推导并建立交替发射同时接收体制下的运动目标回波模型,利用R—D成像算法分别对匀速运动目标、匀加速运动目标进行了仿真。最后利用Wigner-Ville分布对仿真结果进行分析,验证了该仿真模型的正确性。     

一种新颖的超高分辨率SAR频率域反投影成像算法

超高分辨率条件下,机载合成孔径雷达（SAR）发射信号带宽大,合成孔径时间比较长,对成像处理算法的精度和效率要求较高。现有近似频率域处理和时间域滤波反投影（FBP）算法聚焦SAR数据时均存在诸多问题。基于微局部分析方法,提出了一种新颖的频率域滤波反投影（FD-FBP）成像处理方案。首先,利用Keystone变换简化了数据距离多普勒（RD）域徙动表达式。然后,在RD域进行反投影操作,对参考位置处反投影数据进行移位、相位补偿和FFT等操作即可以得到图像,从而在保证算法精确性的前提下有效降低了运算效率,实现了频率域方法的高效率和时间域方法的精确性特点的结合。最后,点目标仿真和实测数据处理以及与FBP等算法的对比验证了该方法的有效性。     

合成孔径雷达在无人机目标成像中的应用

主要介绍了无人机合成孔径雷达成像所具有的技术特点，较详细地讨论了无人机载合成孔径成像的关键技术及实现方法。     

一种基于改进核主成分分析的SAR图像识别方法研究

针对传统核主成分分析方法识别SAR图像时,存在图像像素之间关联性差、对目标姿态角依赖性强等局限性,研究了一种基于改进核主成分分析的SAR图像识别方法。其研究思想是,结合SAR图像的特点提出了一种基于局部特征核主成分分析的特征提取方法,并设计了一种基于灰关联分析的双分类器对提取特征进行分类。NSTAR仿真实验表明：该方法不仅可以增强图像像素之间的相关性,而且对目标姿态角不存在依赖性,仿真结果验证了方法的有效性和可行性。     

干涉SAR卫星编队波束同步方法

考虑到干涉SAR卫星编队姿态偏航导引要求,提出了两种兼顾偏航导引的编队波束同步方法。第一种方法结合星地、星间位置关系并通过坐标变换,规划了使系统满足波束同步要求的卫星姿态。考虑到该方法建模抽象、求解繁琐等不足,又提出了基于欧拉旋转的波束同步方法。数值仿真结果表明,两种方法均可有效实现系统波束同步,且后者效果更优。     

基于方位向多通道星载ScanSAR的MCECS算法

针对如何实现星载合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)超宽测绘带的问题,对多通道星载SAR扫描模式开展研究.在分析该模式特点的基础上提出了实现超宽测绘带的方法,并推导了多通道扫描模式成像处理算法(MCECS,Multiple Channels Extended Chirp Scaling).该算法利用内定标数据校正通道间的幅相不一致性,通过滤波方法完成了方位向非均匀采样信号的重构.在采用修正的天线长度进行"扇贝效应"校正以及精确聚焦处理后,通过求解四次方程的方法对图像进行快速地理编码,并完成图像的拼接.最后利用计算机仿真验证了算法的有效性.