星载大型可折叠平面阵天线模样机研制

本文简要叙述了星载大型可折叠平面阵天线（简称Ｌ－ＳＡＲ天线）模样机的技术指标，设计方法和测试结果。测试结果表明：Ｌ－ＳＡＲ天线模样机满足指标要求。     

干涉SAR的相位展开算法

InSAR是从不同轨道收集同一区域的两幅SAR图像，然后根据上位差重建三维地形图像的成像雷达。因为相位差和地形高度之间有一定关系，因此按照相位差的分布，就能求出三维地形图。然而被测量的相位差是以20π弧度重叠的值，所以将其展开是十分必要的，而且利用这种算法的性能可控制测量精度。主要算法有Zebker提出的Branch Cut法，用这种算法测称之为“留数”的复数图像上的厅点，有必要解决其组合问题。本文讲究了以连接组合留数的线分总长度为标准，逐步改善其组合，并求出准最佳解的相位展开的计算方法。再用这处算法，根据观测卫星ERS－1（欧洲遥感卫星1号）的三个图像求出三维地形图，并且DEM（数字标高模型）进行了评价。其结果测量误差的标准偏差大约为30m，与DEM的精度一致。     

具有实时图像形成能力的高分辨率、四波段SAR试验台

描述了在Sandia国家实验室研制的双水獭SAR试验台。该试验台很灵活、适应性强，能工作于四种频：Ka、Ku和VHF／UHF频带。这种SAR的特点是在聚束模式和条带测绘模式下具有高分辨实时图像形成能力。高质量的图像是采用重叠子孔径（OSA）图像形成算法和相位梯度自聚然（PGA）算法实时形成的。     

基于Bayes假设检验的SAR图像分辨率计算方法

分辨率是衡量SAR成像质量的重要评价指标。目前所采用的3dB主瓣宽度方法来源于光学成像中的瑞利准则,受人类视觉感知能力限制,且没有考虑噪声影响。根据SAR图像表达式与观测信号乘法模型,在存在目标位置先验信息情况下,基于Bayes假设检验理论建立点目标分辨判别准则,得到统计意义上的分辨率计算方法,得到的结论与现有的关于分辨率计算的定性理解相一致,克服了瑞利准则的缺陷。     

基于幅度与梯度综合信息的SAR图像非线性扩散去噪方法

探讨SAR图像相干斑抑制的非线性扩散方程方法.以抑制SAR图像噪声,提高图像质量.通过分析SAR图像的幅度分布特性,建立基于SAR图像幅度信息的非线性扩散方程,使方程在幅值较小的背景区域具有较大的光滑作用以抑制噪声,而在幅值较大的目标区域光滑作用较小以保护目标特征.同时为避免噪声对图像中幅度分布的影响,在每一步迭代之前,采用基于梯度信息的非线性扩散方程对图像进行预处理,得到了一种基于图像幅度和梯度综合信息的非线性扩散去噪方法.计算结果表明,本文方法在整体上均具有较好的去噪效果,去噪后的图像较传统方法具有更高的等效视数和边缘保持指数,既能充分抑制背景区域的噪声,又能保护目标点,还很少出现虚假目标.     

一种在SAR图像中进行目标识别的多尺度模型

本文基于SAR相干成像的原理，利用当图像分辨率改变时，自然景物和人工目标班点模式变化方式的不同，提出了一种从自然景物中识别人工目标的多尺度模型，并研究了此模型在不同分辨率图像中的性质及应用。     

基于小波分解与分形内插相结合的地形数据压缩方法

地形匹配制导中需要使用大量的地形数据，因此有效的地形数据压缩技术是非常重要的。传统的地形数据压缩方法主要采用线性内插的方法，但这对于地形起伏较大的山区地形失真太大，不能满足高精度导航的要求。本文基于小波分解与分形内插相结合的方法，提出了一种新的地形数据压缩方法，它具有压缩比高，保真性好，解码快的特点，特别适合山区地形数据的压缩。     

遥感卫星数据传输系统新技术

针对未来我国新型高分辨率遥感卫星的需求，提出了我国高码速率遥感卫星数据传输系统的发展趋势，并对其关键技术高保真数据压缩，TCM技术，信源信道联合编码技术进行了详细的分析。     

面向高级在轨系统的动态服务质量保证方法研究

AOS(Advanced Orbiting System,高级在轨系统)已经逐渐被各国空间组织采用,随着空间任务的发展趋势更多样化和复杂化,对AOS的QoS(Quality of Service,服务质量)也提出了更高要求.针对AOS服务质量的提升需求,提出了一种虚拟信道优先级策略,使用大容量缓存结合数据压缩动态策略和遥测数据抽帧策略相结合的QoS保证方法,通过分析返向链路带宽与航天器遥测用户带宽的裕量,可以动态调整QoS保证,以适应不同应用环境下的航天器AOS的QoS保证需求.通过模拟不同的工况进行仿真试验,结果表明,该AOS服务质量保证方法适用于返向链路带宽裕量充足和不足的工况,比传统的全同步策略和同步异步结合策略拥有更广泛的适应范围.     

基于最小熵的多通道SAR系统相位误差估计与补偿

采用多通道合成的方法来增加信号带宽,是提高合成孔径雷达(SAR)系统距离分辨率的一种有效技术手段。针对多通道间相位失配的问题,建立了通道相位误差的频域多项式模型,提出了一种基于最小熵的通道相位误差估计与补偿方法。以距离向压缩脉冲图像的信息熵作为目标函数,误差多项式系数为估计变量,基于最小熵准则建立了相位误差的最优化估计模型。该方法能有效弥补内定标或外定标方法的不足,且不依赖于成像场景的地物类型,只需抽取少量回波数据作为误差估计的样本,具有耗费存储空间少、收敛速度快、不损失信噪比的优点。对不同场景的八通道实测数据进行了处理,实验结果验证了本文方法的有效性和稳健性。