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...     

一种步进频SAR数据补偿方法

先对单个频点进行成像处理,得到粗距离分辨率子图像,再进行频带合成,将得到理想的二维高分辨合成孔径雷达(SAR)图像.在实测数据处理中,受各种因素影响,单频点子图像在方位散焦,频带合成后,合成图像在方位也是散焦的.针对这个问题,提出了一种高分辨步进频SAR数据补偿方法.首先选择一幅子图像作为参考图像,通过估计得到参考图像...     

波束跃度对星载方位向扫描模式SAR图像质量的影响

针对星载方位向扫描模式合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)系统中天线无法实现连续扫描而引入成对回波的问题,提出了波束跃度对SAR成像质量影响的定量化分析方法。提出了一种广义的SAR成像几何模型,以模式因子区分不同的方位向扫描模式;结合傅里叶级数和泰勒级数展开推导了波束跃度下的方位向天线方向图,在此基础上建立了方位向回波信号模型;得到成对回波幅度和位置与波束跃度的定量关系,着重比较分析了波束跃度对不同方位向扫描模式SAR图像质量的影响。仿真结果验证了上述分析方法的有效性。     

模型预测滤波在机载SAR运动补偿POS系统中的应用

 机载合成孔径雷达（SAR）运动补偿用位置姿态系统（POS）的定位精度直接影响SAR成像的效果。为进一步提高POS的导航精度,提出将模型预测滤波（MPF）与扩展卡尔曼滤波（EKF）相结合的方法应用于POS中。该方法不需要假设模型误差为高斯过程,并能够在线实时估计并修正系统模型,有效解决了MPF算法与系统模型不完全兼容的问题。飞行试验结果表明,该方法的收敛速度和滤波精度均明显优于目前工程应用中的KF和EKF,特别是大大提高了POS的定位精度;同时该算法与线性滤波KF的计算量相当,更好地满足了工程应用对导航精度和实时性的要求。     

星载SAR成象数字信号处理

 星载合成孔径雷达(SAR)飞行高度高,速度快、探测距离远、测绘带宽,运行轨道偏离理想圆形,因此获取SAR图象的数字信号处理技术十分复杂。本文从上述特点出发,讨论了星载SAR的目标回波信号数学模型,成象过程中方位处理的机理和方法,以及多视处理。     

两向二维最大子类散度差鉴别分析及其在SAR目标识别中的应用

针对Fisher线性判决分析（FLDA）在图像识别应用中遇到的小样本问题,提出了两向二维最大子类散度差（(2D)2MCSD）鉴别分析的图像特征提取方法。首先找到每类数据的子类划分,再根据这些子类构造基于二维图像矩阵的子类类间和子类类内散布矩阵,最后用子类类间与子类类内散布之差作为鉴别准则求取投影矢量。该方法可以处理多模分布问题,从根本上避免了矩阵求逆和小样本问题,加快了特征抽取的速度,且同时对图像行和列进行压缩,克服了二维最大子类散度差（2DMCSD）鉴别分析和另一种形式的2DMCSD（Alternate 2DMCSD）的特征维数较大的问题。基于美国运动和静止目标获取与识别（MSTAR）公共数据库提供的实测数据的实验结果表明：本文方法的性能优于现有的子空间方法;与2DMCSD和Alternate 2DMCSD相比,可大大降低特征维数、提高识别性能。     

线性调频步进雷达ISAR信号特性及成像

文章在建立了线性调频步进ISAR回波信号模型的基础上,对线性调频步进雷达ISAR信号特性进行了详细的分析,指出了由径向速度和转动速度所引起的耦合项、一次项和二次项对距离合成高分辨和方位聚焦的影响;给出了线性调频步进雷达ISAR成像的详细步骤,并用仿真论证了文章分析的可靠性。     

星载SAR图像方位角计算及其对风速反演影响评估

星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)是海洋常规观测的重要技术手段,然而在其数据处理和关键物理参数反演中,SAR图像方位角SAR海面风速的反演精度。对此,根据SAR图像方位角的定义,结合空间卫星坐标系转换关系推导了?_IMG,并进一步提出了基于SAR图像地面控制点的?_IMG计算方法。通过对比分析2016年全球近70万景哨兵一号卫星波模式SAR图像,量化了?_IMG与?_SAT的系统偏差,发现该偏差与雷达入射角和轨道方向紧密相关。选用五次多项式拟合该偏差随纬度的变化规律,同时发现将卫星飞行方向角近似等于SAR图像方位角会引起海面风场反演误差,该误差空间分布不均,且升轨降轨有所差异,风速误差最大可达±0.5 m·s^–1。研究结果表明,?_IMG的正确计算和使用对于SAR地球科学研究具有重要意义,本文提出的?_IMG计算方法对其他SAR卫星系列也具有实际参考价值。     

基于小波变换的干涉SAR图像的降噪方法

根据干涉合成孔径雷达(SAR)图像的噪声来源和性质以及干涉合成孔径雷达信号处理的特点,选择了具有对称性和紧支性的双正交小波变换应用于干涉SAR图像的噪声抑制,提出了基于小波标架表示的干涉SAR相位图像的降噪算法.与传统的低通滤波器及中值滤波器处理的结果对比显示,利用小波变换方法处理干涉合成孔径雷达图像以提高干涉相位精度的方法是可行的,并且小波变换方法是基于观测数据的自适应算法.      

基于复数域Transformer-Unet混合模型的PolSAR地物分类

传统的基于深度学习的极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR）地物分类方法,通过堆叠卷积层提取图像局部特征,难以建立长距离依赖关系。基于自注意力机制的深度学习模型Transformer（变换）在图像分类任务中取得了成功,其自注意力机制能够捕获全局像素之间的关联性,同时PolSAR地物分类任务被证实：相比于实数域,其在复数域上表现出更好的分类效果。因此,本文将Transformer引入到复数域中,提出了一种基于复数域的Transformer和Unet（语义分割网络）混合模型（CT-Unet）用于PolSAR地物分类,将Transformer与CNN相结合,对复数类型的PolSAR数据进行特征提取,使用西安数据集和德国数据集进行PolSAR地物分类的实验结果表明：提出的模型能够有效提高PolSAR地物分类的准确性,Transformer有望在PolSAR地物分类任务中弥补卷积神经网络的不足。