同步误差条件下的空间目标双基地ISAR自聚焦算法

以空间目标为研究对象,针对双基地雷达时间、空间及频率同步误差导致的逆合成孔径雷达图像散焦问题,提出基于离散多项式相位变换的自聚焦算法。算法首先将目标平动、转动及同步误差导致的相位项统一建模为高阶多项式,利用离散多项式相位变换方法估计高阶多项式系数并据此构建补偿相位项,完成高阶相位补偿。最后进行方位压缩得到高聚焦度的二维ISAR像。算法通过选取合适的延时参数及成像积累时间可得到高精度参数估计及相位补偿,理论分析和仿真校验了算法性能优于常用的非参数化自聚焦算法。     

大功率微波波束在电离层传播的非线性过程

空间太阳能电站的大功率微波波束穿过电离层时可能发生一系列线性和非线性过程。非线性过程往往更为复杂和难以预测,文章主要介绍比较重要的受激Brillouin散射,受激Raman散射和热自聚焦不稳定性等3种非线性作用。结合空间太阳能电站系统参数给出一些计算结果,可以为系统设计提供初步依据。     

通过聚集探测SAR图像中的动目标

本文介绍的是一种在合成孔径雷达（SAR）图像中探测动目标的方法。这种方法是将SAR复图像分成若干分区，分别对各个分区进行聚焦，然后测量聚焦区域中锐度的增长情况，这种方法能敏锐地检测到目标的方位速度，对目标径向加速度的检测尤为敏锐，还能对任意方向的运动进行检测，对于只能检测快速运动目标径向速度的传统多普勒传感动目标指示器而言，这种方法是一种有效的补充。     

基于离散多项式相位变换的SAR高阶相位误差估计

离散多项式相位变换（DPT）是分析恒定幅度多项式相位信号的有力工具，其主要用途是估计相位多项式的系数，具有估计精度高、算法简单等特点。在SAR的回波数据中相位误差往往可以用幅度恒定的多项式相位来表示。补偿这种类型的相位误差，常用的方法是多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法。在SAR自聚焦中，运用DPT算法估计二阶和高阶相位误差系数是可行的。本文详细介绍了DPT算法的原理，通过实测数据验证了DPT算法的性能，并与多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法进行了比较，结果表明在信噪比较高的条件下，DPT算法的估计精度远远高于多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法。     

基于杂波对消-自聚焦的多通道SAR-GMTI

对超高频(UHF)波段多通道合成孔径雷达(SAR)动目标检测技术进行研究,解决了长相干积累时间导致动目标在方位向散焦严重的问题。采用分块自聚焦技术对多通道SAR地面移动目标指示(GMTI)系统自适应杂波抑制后的SAR图像进行处理,改善杂波抑制后的SAR图像中动目标的聚焦情况,增强动目标与周围剩余杂波的对比度,进而提高恒虚警率(CFAR)检测的性能。与传统杂波抑制后直接进行CFAR检测方法相比较,该方法降低了检测虚警概率。实测数据处理结果显示动目标的信杂比明显提高,动目标方位向聚焦成功,证明了该方法的有效性。     

一种基于重叠子孔径回波信息的SAR图像配准算法

合成孔径雷达（SAR）图像配准是寻找多幅SAR图像之间的几何变换关系的过程，使不同图像校正到统一空间坐标系。传统光学图像配准方法，如尺度不变特征变换（SIFT）结合随机抽样一致（RANSAC）用于SAR图像配准时，由于受到乘性相干斑噪声的干扰，配准性能受到较大影响。提出一种基于重叠子孔径回波信息的SAR图像配准算法，在对SAR回波复数据进行成像处理的过程中，利用相位信息并结合子孔径自聚焦方法得到强相关的重叠子孔径图像，并利用多图像配准方法实现成像孔径内和孔径间的子孔径图像配准，提高图像配准精度。多个不同场景的实测数据处理结果表明：所提算法相比于SIFT+RANSAC算法，同名点数量增加，误匹配点对减少，均方根误差减小，对相干斑噪声具有较强的鲁棒性，配准效果得到了显著提高。     

自聚焦与超分辨率合成孔径雷达成像

构想了一种基于快速傅立叶变换（FFT）的用于合成孔径雷达（SAR）成像横向距离相位误差补偿的参量算法，称做MCCLEAN。这种算法可用做大范围场景SAR成像的一种单独的自聚焦方法。本文作者同时还给出了一种具有类似结构的算法，该算法可对大范围场景中感兴趣的小场景或小区域（ROI）同时进行自聚焦与超分辨率SAR成像，并给出了一些例子以说明这两种算法的性能。     

一种基于DCT的SAR图像自聚焦算法

研究了一种基于离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transform)的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像自聚焦算法.该方法从复图像域出发,通过在距离压缩相位历史域引入相位误差模型,改变图像的聚焦程度直至一维像的DCT序列在高序数区域的权值达到最大,从而完成误差校正.同相位梯度自聚焦算法相比,该方法无需在图像域分离出强点目标,因此特别适用于无任何明显特征的图像.由于DCT存在快速算法,使得该自聚焦算法计算量较少,更易实现.实测数据及仿真数据的成像结果证明了此方法的可行性.      

FMCW体制毫米波SAR实时信号处理方法研究

与脉冲体制合成孔径雷达(SAR)相比,调频连续波(FMCW)体制SAR具有体积小、重量轻、分辨率高、功耗低和低截获等一系列优点,目前小型或微小型SAR普遍采用FMCW工作体制。FMCW SAR在整个脉冲重复周期内都发射信号,其信号占空比达到了100%,为了减小数字接收机采样带宽,降低数据率,FMCW体制毫米波SAR一般采取解线频调接收的方式,但其数据量依然很大,而且机载平台受到气流的影响,运动误差很大,需要迭代估计与补偿,给实时处理模块带来了很大压力。为了提高整个机载FMCW SAR系统的信号实时处理性能,需要在算法层面进行改进。提出了一种两次子孔径误差估计和全孔径误差拼接补偿的FMCW SAR实时成像算法,使用相位梯度自聚焦(PGA)算法和图像偏置(MD)算法级联提取子孔径误差;然后进行子孔径误差拼接成全孔径误差补偿原数据,两维脉冲压缩后完成图像聚焦,提高了FMCW体制毫米波SAR成像算法的效率;最后使用机载Ka波段FMCW SAR实测数据,验证了该算法的有效性。     

chirp-scaling算法中运动补偿问题研究

由于避免了插值计算,在大前视角和大范围成像时,chirp-scaling算法(CSA)的性能优于距离-多普勒算法(RDA).自聚焦算法在SAR成像处理中通常是必不可少的,但是现有的自聚焦算法几乎都是与RDA相结合的.本文提出了能够将自聚焦算法与CSA相结合的方法,使得CSA更具有实用性.本文同时也提出了将基于运动传感器的运动补偿和基于雷达数据的自聚焦算法与CSA结合的方法.该方法非常适合于高分辨率机载SAR成像处理.