基于粒子群算法的多波位高度估计方法

为解决雷达斜视模式下对目标区域的高度估计问题,提出了一种基于粒子群算法的多波位高度估计方法。利用粒子群优化算法建立约束条件和目标函数,通过多次迭代使目标函数趋于一个最优值,同时得到高度的最优解。利用粒子群优化算法求解多波位测高方程组可减小方程组近似处理误差。此外,利用粒子群优化算法可随时更改波位数目,增强了该测高方法使用的灵活性,有效提高了高度估计精度。通过理论仿真和实测数据仿真分析,验证了粒子群优化算法在求解多波位测高方程组时的有效性。结果表明:该方法具有较高的高度估计精度。     

基于子孔径处理的大斜视SAR点目标仿真

机载合成孔径雷达(SAR)平台无法在长合成孔径时间内保持理想匀速直线运动,运动参数变化较大。利用全孔径算法进行成像处理,难以高效地生成聚焦良好的图像。针对这些问题,本文通过在回波信号方位向划分子孔径,分段处理,从而得到聚焦良好的图像。为增强适用性,子孔径处理时采用大斜视角下的距离多普勒(RD)算法,同时与传统正侧视及小斜视RD算法比较。经仿真验证:无论在大斜视情况下还是在有运动误差的情况下,本文算法都能使点目标良好聚焦,点散布函数的分布显示旁瓣均低于-20 dB,满足工程使用要求,说明了算法的有效性。     

非匀速弹道SAR成像方法研究

非匀速直线弹道成像是弹载SAR领域的核心问题之一。首先构建三维空间中的非匀直弹道模型,通过泰勒近似公式分析运动偏差的来源,并将运动偏差分解成方位偏移、地距偏移和俯仰偏移等三个部分。推导了横向运动和俯冲运动分别引起的地距偏移和俯仰偏移函数,从而得到了对应的运动补偿函数。方位偏移表现为SAR平台在方位向作变速直线运动,回波的数据格式可看成空间非均匀采样的结果。为此,提出了一种利用空间非均匀采样模型替代时域变多普勒模型的成像方法。该算法将变速运动等间隔时间采样的回波数据等效为匀速运动中非等间隔时间采样数据,然后通过方位向非均匀离散傅立叶变换将数据变换到均匀频率域,再完成其它后续的成像操作。完整地推导了非匀直弹道SAR成像的全过程,点目标仿真结果清晰可见,表明了算法的有效性。
     

机载斜视SAR改进ETF快速成像算法

 根据机载斜视SAR(Synthetic Aperture Radar)成像模式,详细推导了任意场景位置的准确传递函数,在此基础上,提出了一种改进的ETF（Exact Transfer Function）成像算法。并推导得到了算法使用中分块处理应该满足的边界条件。由于推导过程基于准确运动模型和参考距离模型,方位相位的计算不做近似截取而是做准确计算,使得该算法具有更高的相位精度。同时该算法可运行于现有的成像系统,兼容性好;对数据分块并行运算,解决了斜视情况下大距离徙动带来的问题并且提高了运算速度。最后,点目标仿真成像结果证明了算法的有效性。     

合成孔径雷达(SAR)正侧视数据转换成前斜视的速度合成法

通过一般的商用合作渠道较易获得正侧视 SAR的原始数据。相对而言 ,其他照射模式 ,如前斜视、聚束模式等的实飞数据却很难得到。提出一种新的思路 ,采用一种速度合成法 ,完成正侧视的原始数据到前斜视模式的近似转换。仿真实验证明了这种方法的可行性     

弹载SAR大斜视改进CS成像算法

针对弹载SAR在成像过程中复杂的运动状态,以及大斜视所造成的频谱混叠问题,建立了大斜视加速运动模型.引入新的CS因子,有效解决了距离频谱混叠问题并补偿了导弹在三方向速度和加速度的影响;引入方位deramp处理方法,有效解决了方位多普勒频谱混叠问题.仿真结果表明该方法优于现有算法.     

基于CNN-LSTM神经网络的前视成像算法

雷达前视成像作为雷达成像领域的难点与重点,在自动驾驶、导航、精确制导等方面具有广阔的应用前景。传统的前视成像算法受限于天线孔径的宽度,无法实现高分辨率的成像,本文使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）与长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）网络相结合实现前视成像中方位向的预测,首先介绍了扫描前视成像信号的类卷积模型及其病态性,利用脉冲压缩以及距离徙动校正对回波信号预处理,输入CNN-LSTM神经网络逐距离单元进行方位向估计。仿真结果表明：算法能有效提高前视成像的方位分辨率,实现前视成像的超分辨。     

大斜视直升机载太赫兹ViSAR振动补偿成像算法

太赫兹视频合成孔径雷达（ViSAR）载波波长短,直升机载平台的微小高频振动将引起回波信号相位的显著变化,进而严重恶化ViSAR的成像性能。本文在建立斜视ViSAR平台振动成像几何模型的基础上,提出了大斜视模式下的振动相位误差补偿成像算法。该算法结合运动补偿原理,将斜视成像侧视化处理,然后采用改进的多普勒Keystone变换方法在二维频域校正由平台振动引起的距离单元徙动,最终在距离多普勒域实现振动相位误差补偿。仿真结果验证了该算法的有效性。      

超大前斜视空空弹载SAR成像实现方法研究

探讨了将合成孔径雷达成像技术应用于空空导弹制导的可行性。在理论分析的基础上，空空弹载SAR优选burst工作模式，在合理简化空间几何模型的基础上，推导了基于相对运动速度的斜视等效距离模型表达式，给出了带有三次相位误差修正的ECS成像算法，基于多普勒方程和空间几何模型推导了图像几何校正的公式，最后通过计算机仿真给出了前斜视角为15．01度的观组毫米波成像结果及点目标图像质量评估结果，验证了工作模式选择的正确性和成像算法的有效性。     

天基视频SAR系统设计及成像算法研究

视频合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar,SAR）作为一种新型微波遥感体制,能够实现对热点区域动态目标的持续监视,目前对视频SAR的研究主要集中在机载平台的视频SAR系统,未对天基视频SAR系统设计及成像算法展开深入研究。文章设计了一种基于双站模式的天基视频SAR系统,其中以静止轨道SAR卫星作为发射源,并利用低轨SAR卫星接收目标区域的回波信号。研究了视频SAR成像性能与各主要工程参数间的关系,并提出一种适用于天基视频SAR的成像算法,该算法能够有效解决双站天基视频SAR成像中大斜视角应用与数据重叠等问题,成像结果正确反映了运动目标的散焦、移位现象,同时静止目标取得了良好的聚焦效果。