孙晓坤[1]2003年在《机载超宽带合成孔径雷达高速数据录取技术与系统实现研究》文中提出高速数据录取系统是超宽带合成孔径雷达的关键技术之一，它主要用于对超高速、大容量数据流进行采集和实时存储，对于实时信号处理有重要意义。 本论文工作采用系统集成技术实现了一套基于PCI总线的高速数据录取系统： 1、利用多线程技术满足了超宽带合成孔径雷达对数据录取系统实时性的要求，实现了基于Windows 2000的实用、运行可靠的数据录取系统软件。 2、在对高速数掘采集系统的性能评估方法进行深入研究的基础上，提出了对其进行同步性测试和对数据存储系统进行性能测试的方法，并给出了测试结果。 3、最后，分析了I、Q通道不同步对成像结果的影响，提出了对其进行检测和校正的有效方法。 该数据录取系统已用于2003年的机载超宽带合成孔径雷达飞行试验，其采样频率高达500MHz，数据传输率达到60MB／s以上，存储容量达273GB，达到了预期要求。
李悦丽[2]2008年在《弹载合成孔径雷达成像技术研究》文中进行了进一步梳理采用合成孔径雷达(SAR)技术能够获得全天候、全天时、远距离的高分辨雷达图像,是提高精确制导武器打击精度的有效途径。然而,SAR成像末制导需解决以下问题:1)SAR图像的方位分辨率在沿平台航向的前斜视区域会迅速下降;2)导弹的机动飞行偏离理想运动轨迹,带来严重的运动误差使图像质量恶化;3)SAR实时成像需要大运算量和存储量,而弹载平台信号处理机难以满足要求。针对上述问题,本文围绕弹载SAR成像技术开展了以下研究工作:1、研究了弹载SAR大斜视角高分辨成像问题,提出了改进的方位向非线性CS算法,解决了时域线性距离走动校正(RWC)带来的聚焦深度问题,分辨率1m时成像斜视角可达50°以上。基于大斜视角SAR成像几何关系,研究了RD类和CS类算法,分析了瞬时斜距模型的近似误差和回波频域解耦合的残余相位误差,指出提高算法性能的关键在于:叁次距离偏移量的补偿和二次距离压缩(SRC)的精度。通过理论推导证明:时域线性RWC可减小解耦合误差,但校正到同一距离门的目标存在随方位偏移线性变化的调频率误差。在此基础上,提出先补偿叁次距离偏移,再引入改进非线性扰动方程补偿调频率误差的算法,仿真结果表明:ANCS算法成像分辨率高,聚焦深度和成像处理角更大。2、研究了匀加速平台的SAR成像及运动补偿方法,提出了一种二维频域补偿匀加速度的改进RD算法,提高了目标分辨率和峰值旁瓣比;并结合对比度最优法,给出了通用的匀加速平台SAR成像和运动补偿流程。首先,基于考虑叁方向匀加速度的瞬时斜距模型和回波信号的多普勒历程,指出匀加速运动补偿的重点应为航向速度误差和视线位移误差;随后,给出了改进的RD和SPECAN算法,分别在距离徙动校正和方位聚焦处理中修正滤波函数,并在SPECAN成像后补偿了匀加速度带来的几何失真,仿真结果表明:算法简单,有效;在距离频域补偿视线位移误差,结合对比度最优法,给出了通用的成像运动补偿流程,并通过机载SAR飞行试验数据进行了成像验证。3、研究了弹载雷达的前视成像技术,基于多通道解卷积原理,提出一种单脉冲雷达解卷积前视成像新方法,仿真试验表明:在DBS失效的航向附近,解卷积图像的角分辨率比实孔径图像提高约10倍。针对条带式SAR图像的方位分辨率在前斜视区域迅速下降的问题,给出了导弹俯冲段DBS成像的信号处理参数选择准则,分析了方位分辨率的变化趋势;在DBS成像盲区,利用单脉冲雷达和差通道的准互质性提高前视图像角分辨率,并提出考虑天线方向图截断形状的解卷积器设计方法,可有效降低信噪比损失。4、研究了弹载SAR信号处理机的设计技术,设计了适宜弹载SAR成像的多DSP信号处理机结构,基于通用DSP芯片TS201,提出了SAR成像流程映射和算法优化的方法。根据典型通用DSP的特点和成像需求,设计了叁种弹载SAR多DSP信号处理机结构,以匀加速平台SAR成像流程为例,基于TS201给出了从算法到结构的映射方法,提出了实时成像中关键步骤优化的具体方法;最后,基于主从式信号处理机结构,实现了弹载DBS成像信号处理机。
郭新荣[3]2014年在《合成孔径雷达分辨率增强方法研究》文中研究说明合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时、全天候、远距离成像的特点。提高分辨率是SAR领域的重要目标,随着SAR技术领域的推广,要求SAR系统可在不同体制和工作模式下具有高分辨成像能力,SAR的工作模式和相应的成像算法是实现高分辨成像的主要方面,但是随着分辨率要求的提高,常规的SAR成像算法很难达到高分辨要求,论文就高分辨SAR成像算法进行研究,通过仿真实验验证算法的可行性,主要研究工作包括:1、详细介绍了距离徙动概念,在此基础上推导了经典距离多普勒(RD)算法和校正线性距离走动的距离多普勒算法,讨论了两种算法的优势和局限性,并使用点目标成像实验验证算法的可行性,最后简单介绍了几种常用的成像算法,如CS,NCS算法,给出具体算法流程。2、提出一种基于频谱外推的SAR成像分辨率增强方法。将目标的极化信息与频谱外推技术相结合:首先采用Pauli分解方法将全极化数据投影到反映叁种不同散射机理的Pauli基上;然后利用线性预测模型和目标不同极化通道数据间的冗余性与互补性,推导出全极化模式下的频谱外推算法;利用叁路全极化数据对任意一路极化数据进行频谱外推,提高了频谱外推的精度。相比传统的频谱外推法,由于采用了联合外推的方法,能够获得更高的分辨率。3、提出一种实现超宽带信号的方法。带宽越大分辨率越高,但是超宽带信号很难实现,在产生和处理上会带来很大的硬件压力,论文提出一种通过对多个频段信号进行处理,得到一个等效超宽带信号的方法,该方法通过对信号建立全极点模型来实现,首先利用奇异值分解来估计子带的模型阶数,使用模型阶数将信号分为信号加噪声子空间和噪声子空间,利用改进的root-MUSIC算法来估计子带的信号极点;然后利用线性最小二乘法对子带的极点模型系数进行估计,对子带模型进行调整;最后利用非线性最小二乘法对合成整体频带全极点模型参数进行估计,为了验证子带互相干处理和全极点模型估计算法在提高分辨率方面的作用,进行SAR成像实验,得出理想的成像效果。
范崇祎[4]2012年在《单/双通道低频SAR/GMTI技术研究》文中进行了进一步梳理工作在VHF/UHF频段的低频合成孔径雷达（SyntheticAperture Radar，SAR）能够穿透叶簇进行探测成像，是隐蔽目标侦察与监视的重要手段。具备运动目标指示（Ground Moving Target Indication，GMTI）能力的低频SAR/GMTI系统能够探测开阔地带裸露和树林隐蔽目标、静止与运动目标，具备大范围侦察和监视能力，已成为当前SAR领域内的研究热点之一。与传统高频SAR/GMTI系统相比，低频SAR/GMTI系统信杂比低，多使用体积较大、成本较高的阵列天线。目前，对体积小、成本低的单/双通道低频SAR/GMTI技术研究相对较少。为推进低频SAR/GMTI系统的实用进程，本文结合工程实际，研究了单/双通道低频SAR/GMTI系统的若干理论和技术问题。本文的主要研究工作可概括如下：1.研究了低频SAR的运动目标及杂波特性，所得结论为本文后续研究提供了理论基础和假设依据。首先，基于SAR运动目标二维频谱，对各类运动目标成像算法进行了统一推导。基于推导结果，分析了方位子视下的运动目标特性，为提高实际系统中运动目标信杂比奠定了基础。其次，基于低频SAR/GMTI实测数据，研究了适合低频系统的杂波统计分布模型，完善了干涉图的G分布模型族，验证了树干随方位视角变化的电磁散射特性及叶簇杂波内部运动的相关结论。2.研究了基于大积累角的运动目标检测算法。针对现有运动目标检测算法存在计算量大或运动目标关联困难的问题，充分利用低频系统方位积累角大的特点，提出了基于多方位分辨率图像的运动目标检测算法、基于方位子视图像差的运动目标检测算法和低虚警的运动目标快速检测流程。所提算法具备较高的杂波抑制能力，提高了运动目标的信杂比，且算法计算量小，适用于机载低频SAR/GMTI系统。3.研究了基于部分多普勒信息的运动目标定位算法。首先，针对慢速运动目标，提出了适用于低信杂比的精确定位算法，解决了“方位位置不确定”问题，为实际系统完成运动目标在SAR图像上的高精度标定奠定了基础。其次，针对快速运动目标，提出了解多普勒模糊与抗干扰尖峰两种多普勒中心估计方法，提高了低频SAR/GMTI系统对空中目标的监视性能。4.研究了正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）信号在低频SAR/GMTI系统中的应用。首先，推导了OFDM SAR的模糊函数，从理论上证明了信号编码对成像分辨率影响不大。其次，研究了编码项在实际成像过程中的影响，提出了基于窗函数加权与距离向编码项补偿的方法，抑制了距离向旁瓣，提高了OFDM SAR方位压缩性能。仿真表明，所提方法能够使OFDM信号达到与传统线性调频信号相当的成像性能，解决了OFDM SAR成像的理论问题。最后，为了克服低频系统的低信杂比和树干引起的多径效应，提出了基于OFDMSAR的杂波抑制及运动目标检测模型，实现了单通道SAR在距离-多普勒域的杂波抑制。该方法计算量小、实时性高，适用于对地面目标进行快速检测及跟踪，检测性能优于线性调频信号。5.研究了适用于机载低频SAR/GMTI系统的通道预处理技术。首先，针对双通道低频SAR/GMTI系统干涉图特有的射频干扰（Radio Frequency Interference，RFI）抑制问题，提出了基于距离频率-方位时间域干涉图像的RFI抑制方法。该方法能消除实测数据中弱RFI对干涉图的影响，避免通道间独立操作引入的额外误差，弥补了现有RFI抑制方法的不足。其次，根据运动误差补偿技术、RFI抑制方法和低频系统通道误差特点，提出了适用于机载双通道低频SAR/GMTI系统干涉图像的通道预处理方法。该方法能显着改善双通道沿航向干涉图的相干性，利于沿航向干涉（Along Track Interferometric，ATI）取得良好的检测效果。本文研究成果已成功应用于某机载低频SAR/GMTI系统实测飞行试验数据处理，对推进低频SAR/GMTI系统实际应用与发展具有重要的参考价值。本文取得的研究成果不仅可应用于多通道低频SAR/GMTI系统，也可为高频SAR/GMTI系统研制提供参考。
刘波[5]2009年在《高分辨机载SAR成像算法及实时成像系统研究》文中指出合成孔径雷达(SAR)是一种置于运动平台(如,飞机和卫星等)的成像雷达,诞生于20世纪50年代,是一种新型的雷达体制,具有全天时、全天候、远距离成像的特点,因此可以大大提高雷达的信息获取能力。它利用合成孔径原理和脉冲压缩技术,突破了实天线孔径对方位向分辨率的限制,实现了对远距离目标的二维高分辨率成像。在军事和民用领域有着重大的应用价值。本文中,通过运动补偿算法来处理宽场景高分辨SAR实测数据,取得高质量的SAR图像,实现精确度较高的成像,并针对高分辨弹载实时SAR成像系统对运算的精确性和高效性的特点,在信号处理中通过“乒乓”操作来快速地实现多普勒参数的估计,以满足对实时成像的运动补偿及方位聚焦精度的要求,并且在实测数据的处理中取得了满意结果。具体安排如下:第一章简介了合成孔径雷达(SAR)的发展历程及发展方向,以及简要介绍了机载SAR。第二章介绍了SAR成像原理,并通过分析距离徙动在成像中的影响,介绍了常用的距离-多普勒(R-D)以及线调频变标(CS)成像算法。第叁章介绍了在实际情况中,由于SAR平台的不稳定,成像过程中所需要的运动补偿算法,并对多个子图像的拼接做了一定的研究。第四章介绍了由ADSP-TS201S和FPGA构成的信号处理硬件平台上的高分辨SAR实时成像系统的多普勒参数的估计。第五章对全文进行了总结与展望。
李燕平[6]2008年在《单/双基SAR成像和运动补偿研究》文中指出合成孔径雷达(SAR)具有全天候、全天时和远距离成像的特点,可以大大提高雷达的信息获取能力,特别是战场感知能力,对军用和民用均有重要的应用价值。SAR是通过采用宽频带信号来实现距离维的高分辨率,通过载体的运动形成长的线性合成阵列来实现方位维的高分辨率。近十余年来,SAR已经在各种平台上得到了广泛应用,其载体可能是中、低空飞行的轻型飞机、直升机或者无人机等。受气流扰动的影响,载体在飞行过程中不可避免地会偏离理想的匀速直线运动状态产生运动误差,导致成像质量严重下降。特别是在目前国产惯导精度有限的情况下,研究基于回波数据的运动补偿方法对实现机载SAR的高分辨成像具有重要意义。常规的运动补偿方法主要针对正侧视的窄波束SAR,并且在处理中忽略了地面的地形起伏。然而在许多实际应用中这些条件并不满足,比如雷达可能工作在斜视模式,雷达的波束宽度可能较宽,地面的地形起伏也可能较大,因而有必要对常规运动补偿方法在各种情况下的适用性进行深入研究。与传统的单基SAR相比,收发分置的双基SAR具有很好的技术优势,比如作用距离更远、获取信息更丰富、机动性和隐蔽性更高、抗干扰和抗截获性能更好等。这些优势使得双基SAR在军事应用、资源调查、InSAR叁维重建、地壳形变监测等方面有着广阔的应用前景。然而这些好处的获得是以系统复杂性为代价的,双基SAR还需要突破成像算法和运动补偿等关键技术。本论文主要围绕以上几个方面做了一些工作,现概括如下:1.系统地研究了机载正侧视SAR的运动补偿。在分析正侧视SAR运动误差模型的基础上,提出了一种基于回波数据的运动参数提取和运动补偿方案,有效降低了系统对惯导的要求。该方法的基本思路如下:首先对回波数据沿方位向划分子孔径,接着对子孔径多个距离单元的数据估计多普勒调频率,然后利用多普勒调频率对运动参数进行加权最小二乘估计,最后利用估计的运动参数分别完成视线方向和沿航向运动误差的补偿。2.对运动补偿中的几何形变问题进行了分析,提出了校正方法。3.分析指出了地形起伏较大、雷达波束宽度较宽及雷达斜视角较大时常规运动补偿方法的局限性,分别给出了这叁种情况下的改进方法。同时也分析了运动补偿后的残余误差对最终SAR图像的影响。4.分析了相位梯度自聚焦补偿算法中特显点选取原则的不足,提出了一种改进算法。该算法可以自适应地选取SAR图像中质量最好的孤立特显点用于自聚焦,在存在连片强杂波的场景中自聚焦效果更好。5.提出了一种适用于平行等速双基SAR的扩展Chirp Scaling成像算法。该算法通过级数反演法来计算目标的二维频谱,通过双基参数的数值近似来得到距离空变量的解析表达式,通过CS变标的方法来实现目标的距离徙动校正。该算法可看作是单基SAR中的ECS算法在双基SAR中的推广,其优点在于不需要插值、适用范围广、精度高。6.提出了一种适用于小斜视角双基聚束式SAR的频率变标算法。该算法可看作单基SAR的频率变标算法在双基情况的推广,能在长基线情况下实现高分辨成像。另外,该算法将数值方法和方位Deramp技术相结合,解决了星载双基聚束情况可能出现的方位频谱混迭的问题。7.针对斜视角较大的情况,应用非线性变标的思想,提出了一种适用于大斜视角双基SAR的频率变标算法。该算法进一步考虑了随距离变化的二次距离压缩,可以用于较大斜视角的双基SAR成像。8.研究了卫星/飞机组合的这种广义双基SAR的成像算法问题。分析指出驻相点展开法的精度与收发平台的速度及收发系统的斜视角度有关,因而该方法不适合星机双基SAR。提出了两种计算星机双基SAR目标二维频谱的方法,第一种为解析式法,该方法的运算量小,精度较高,适合方位波束宽度较窄的星机双基SAR;第二种为数值方法,该方法的运算量比第一种大,但优点是可以得到准确的目标二维频谱,适合各种情况的星机双基SAR。9.研究了双基SAR的运动补偿。通过对双基SAR运动误差模型的分析,提出了一种基于数据的收发平台叁维运动误差的估计和补偿方法。该方法直接从回波数据中估计收发平台运动误差的合成值以用于运动补偿,利用构造的相位补偿函数来校正收发平台前向速度波动造成的运动误差。
薛国义[7]2008年在《机载高分辨超宽带合成孔径雷达运动补偿技术研究》文中研究说明机载低频超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)具有探测隐蔽在叶簇或浅地表覆盖下的目标,对其高分辨成像的能力,军事应用潜力巨大。然而,载机的非理想运动给UWB SAR回波带来了严重的相位误差,直接影响高分辨成像能力,有效的运动补偿技术对高分辨成像至关重要。本论文以装备预研项目为背景,从以下几个方面对机载UWB SAR运动补偿开展了较深入的研究:首先,研究了在获得了载机运动参数情况下的UWB SAR视线误差补偿方法。论文着重研究了视线误差对UWB SAR成像中的距离迁徙校正影响问题,推导了包含视线误差的点目标二维频谱,并在子孔径视线误差补偿算法的基础上,推导出一种在距离多普勒域、距离迁徙校正前补偿视线误差的新补偿算法,点目标仿真结果验证了该算法在连续大面积实时成像时的优越性。其次,研究了目前国内机载组合导航系统测量精度不高,不能满足UWB SAR高分辨成像需要时的运动补偿方法。针对UWB SAR特点,论文提出了一种结合全球定位系统(GPS)实时信息和改进MD自聚焦的运动补偿方法,并基于实测数据,提出了几点提高改进MD估计精度的措施。两段实测数据处理的结果验证了所提方法的有效性。论文中还深入分析了该补偿方法中的几个问题,给出了UWB SAR中MD子孔径划分应满足的条件。然后,深入研究了适合UWB SAR回波特点、以对比度最大为聚焦准则的自聚焦算法。对已广泛应用的对比度最优自聚焦算法进行改进,使其满足实时运动补偿的需要,实际数据处理结果验证了该改进算法的有效性;借鉴频域PACE算法思路,提出一种在时域提取回波中高次多项式相位误差的TD-PACE算法,实际数据处理结果验证了该算法的有效性:针对PACE算法的不足,提出一种减小计算量的IPACE算法,实际数据处理结果表明,IPACE算法执行效率较PACE大幅提高,而聚焦效果相当。论文中还比较了IPACE和PGA聚焦UWB SAR图像的能力,实测数据处理结果表明,IPACE聚焦效果较PGA更好。最后,结合无人机特点,设计了一种适合无人机UWB SAR高分辨成像要求的低成本运动补偿方案。该方案利用互补滤波器融合GPS接收机输出的速度和单轴加速度计输出的加速度,对UWB SAR回波粗补偿,利用自聚焦进行精补偿。论文中推导了加速度计输出的有用加速度表达式,分析了天线平台稳定精度对加速度计输出的影响,并用仿真数据验证了该补偿方案的有效性。
彭岁阳[8]2011年在《弹载合成孔径雷达成像关键技术研究》文中研究表明新一代精确制导武器不仅要求能快速突防并精确识别和打击高价值军事目标,还必须具备全天候、全天时和远距离作战能力。因此,将合成孔径雷达应用于弹载平台以进行二维成像制导的模式日益受到重视。与机载和星载平台相比较,弹载平台具备高速度、大斜视和非匀直的特性,弹载SAR需解决一系列关键技术问题,主要包括大斜视角SAR成像方法和非匀直弹道SAR成像方法等。同时,弹载新体制SAR也是未来精确制导武器发展的重要内容,其中合成带宽SAR体制和双基地SAR体制是最具前途的发展方向。一方面,需要解决弹载SAR中的普遍性关键技术;另一方面,需要研究新体制SAR的特殊性关键问题。针对上述两个方面的四个具体问题,本文围绕弹载SAR成像技术开展了以下研究工作:1、研究了弹载大斜视角SAR成像方法。首先分析了瞬时斜距方程与二维频谱的泰勒展开近似公式,从中得到耦合相位校正的关系,并由此导出了弹载条件下的Range Doppler算法和Chirp Scaling算法。然后,提出了基于时域距离走动校正的CS算法。并为适应更大斜视角下的成像,提出了冗余设计的策略,并对该算法作了叁次距离偏移相位校正的改进。最后,为获取更精确的成像参数,改进了基于分数阶傅里叶变换的参数估计方法,并利用仿真实验验证了其有效性。2、研究了弹载非匀直弹道SAR成像方法。首先通过分析非匀速直线运动弹道,建立了距离向和方位向的速度分解模型。阐述了从非均匀数据重构虚拟均匀数据的角度来解决变速直线运动SAR成像的原理,从这一思想出发,研究了弹载平台变速直线运动时基于内插阵列变换SAR成像方法。阐述了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的原理,并由此导出了基于非均匀傅里叶变换的变速直线运动SAR算法。其次分析了俯冲向运动和横向规避运动在距离向的运动偏移方程,得出了其运动补偿函数。构建了非匀速直线运动SAR成像的方案——距离向进行运动补偿,方位向采用非均匀方法处理。然后,考虑到工程实践中测量误差的因素,阐述了基于弹道拟合方法获取弹道参数的原理,并通过仿真实验验证了弹道拟合方法和非匀直SAR方案的有效性。最后,讨论了末制导寻的阶段基于PFA算法的聚束SAR成像方法。3、研究了基于合成带宽技术的成像方法。首先,提出了基于多频段子脉冲信号合成带宽技术的SAR成像方法。为实现不同参数条件下的合成带宽,构建了合成信号的非均匀采样模型,并通过SINC插值完成信号重建。讨论了带宽合成技术在成像前处理和后处理的问题,认为前处理方式适合各子脉冲间参数不同的情况,并给出了重新处理后的参数和成像流程。然后,研究了末制导跟踪段高重频随机频率步进雷达成像的方法,解决了高重频条件下的频率匹配和运动补偿问题。提出了利用相邻良好距离像间具有强相关系数的特性判定回波是否正确混频的方法,并设计了基于收缩式频率匹配搜索策略的算法流程。4、研究了弹载双基地SAR成像方法。首先从弹载平台运动特点和作战样式的可适应性出发,讨论双基地SAR各种组合模式和几何构形在弹载平台应用的可行性,并研究平飞、一基固定一基飞行和双基斜飞等几何场景下的双基地SAR成像算法。重点构建了斜飞双基地SAR的理论模型,分析了其中存在的距离向空变误差,并为此设计了一阶近似法和模型近似法两种运动补偿的的方法。然后深入分析了收发平台非匀速平飞模式下的非同步双基地SAR成像问题。该方法将非匀速平飞双基地模型等效成单基地变速运动模型,并采用非均匀傅立叶变换处理变速运动引起的非均匀采样的问题。最后概括了本文的研究工作,对课题研究方向的发展趋势、应用前景作了总结与展望,并指出了需要进一步研究和解决的问题。
张磊[9]2012年在《高分辨SAR/ISAR成像及误差补偿技术研究》文中研究指明高分辨合成孔径雷达和逆合成孔径雷达(SAR/ISAR)成像技术具有全天候、全天时和远距离成像的特点，有效提高了雷达的信息获取能力，具有重要的军用和民用应用价值。SAR/ISAR成像中，分辨率的提高对精细表征观测目标至关重要。距离分辨率通过发射带宽信号获得，方位分辨率则取决于合成孔径大小。在SAR/ISAR应用中，提高二维分辨率不仅受雷达体制的制约，也对合成孔径的阵列误差更加敏感，需要更为精确稳健的运动补偿。通过合理的频带和时间资源分配，结合相控阵技术的多功能ISAR具备广域、多目标成像的能力。但在多目标探测中，对单一目标的频带和孔径观测将是稀疏有限的，这在信号处理中需要加以克服。结合现代无人机等小型化平台的高精度SAR具有很强的灵活性和机动性，是现代SAR发展的一个重要方向，但低空小型平台对大气扰动更为敏感，且难以配备高精度惯性导航系统进行运动补偿，在成像处理中亟需稳健高效的自适应运动补偿技术。本论文旨在利用信号处理方法提高SAR/ISAR成像的分辨率、探测区域、灵活性和稳健性，研究内容主要针对目标超分辨成像、稀疏频带和稀疏孔径高分辨成像、精确稳健的自适应运动补偿和多通道SAR宽域高分辨成像四个关键点。论文围绕国家“973”计划课题“稀疏微波成像的理论、体制和方法研究”、国家自然科学基金重大项目“多维度微波成像基础理论与关键技术”以及“863”课题“空间目标雷达宽带特性测量与成像研究”等项目的研究任务，对高分辨SAR/ISAR成像和误差补偿方法进行了研究。全文内容主要针对目标超分辨成像、稀疏频带和稀疏孔径成像，稳健精确的SAR运动补偿自聚焦和多通道SAR成像四个方面，概括为以下四个部分：第一部分研究基于稀疏重建的目标超分辨成像。建立了基于稀疏重建理论的超分辨成像的一般模型，分析了影响稀疏重建超分辨的若干重要因素及其确定方法。针对低信噪比情况，通过构造加权因子以区分目标信号支撑区和背景，提出了基于改进压缩感知的超分辨重建方法。从贝叶斯压缩感知出发，建立了范数1正则化超分辨成像的一般模型，推导了正则化优化函数中范数权系数的含义及其最大似然估计表达。通过引入同分布和非同分布统计模型，分别提出了贝叶斯超分辨成像和改进贝叶斯超分辨成像算法。建立了分步迭代估计统计参数和超分辨成像重建的处理流程，建立了结合快速傅立叶变换的改进柯西-牛顿求解算法。在此基础上，结合稀疏重建的超分辨算法提出了短孔径ISAR成像、机动目标ISAR成像等多种实用方法，有效提高了ISAR目标成像质量。第二部分研究稀疏频率和稀疏孔径的高分辨成像。建立了稀疏步进调频信号的高分辨距离像重建优化求解算法。针对稀疏步进调频ISAR运动补偿，结合包络偏移估计、自聚焦以及多频多普勒速度估计等方法提出了稳健精确的统计参数和运动参数估计流程。从贝叶斯统计理论出发，建立了稀疏孔径ISAR成像算法。针对稀疏孔径间存在非连续运动误差，建立了联合高分辨成像和初相校正的优化求解方法，还提出了结合全极点信号模型的稀疏孔径相干化处理方法。所提出的方法改善了ISAR成像雷达的频带和时间资源利用率。第叁部分研究基于扩展相位梯度自聚焦的SAR自适应运动补偿方法。在传统的相位梯度自聚焦算法(PGA)的基础上，提出了局部最大似然-加权相位梯度自聚焦（LML-WPGA）算法，实现对距离空变运动误差精确估计。针对条带式SAR运动补偿，提出了基于WPGA和LML-WPGA的自适应运动补偿方法。该方法分步校正包络偏移误差、非空变相位误差以及空变相位误差，并结合重迭子孔径和低通滤波技术实现条带模式下的高精度全孔径自适应运动补偿，研究中算法还被推广到了大斜视SAR成像处理中。将LML-WPGA的思想推广到两种现有的自聚焦算法(PWE-PGA和WPCA)，建立了LML-PWE-PGA和LML-WPCA算法，极大改善了算法的运算效率和精度。第四部分研究多通道SAR宽域高分辨成像和通道均衡。在利用多接收通道对空域解多普勒模糊方法系统分析的基础上，提出了基于稳健波束形成的解多普勒模糊成像方法。相比传统的自适应解模糊，基于稳健波束形成的解模糊方法在抑制多普勒模糊分量的同时，实现自适应搜索目标信号的真实导向矢量，有效提高了解模糊算法对多通道SAR信号幅相误差的容忍性。针对存在较大通道误差的情况，提出了距离和方位分维误差校正的自适应通道均衡方法，建立了子空间信号处理的幅相误差估计方法，该方法可有效利用多个甚至所有多普勒单元信号联合估计方位维非空变和慢空变的幅相误差，并在子空间投影中利用天线方向图加权等技术，有效改善了通道误差估计的精度。
袁红峰[10]2009年在《机载SAR成像技术研究》文中研究表明合成孔径雷达(SAR)成像在国民经济和军事应用领域中发挥着十分重要的作用,提高分辨率和图像质量一直是SAR领域的重要指标。在高分辨SAR发射系统中,由于发射信号相位存在误差将会导致雷达回波信号失真,影响距离脉压,这将直接影响SAR图像的质量,如何消除相位影响来提高SAR图像质量是本文研究的一个重点。另外由于气流的影响,使得载机偏离理想的运行轨迹,导致雷达信号的不稳定,文中研究了基于实测数据的方位向运动补偿技术。在运动补偿中,需要根据方位向多普勒参数来估计载机平台的运动参数,其中的调频率估计直接影响着图像的聚焦。在继承原有方法的基础上本文提出了一种快速有效的方法来估计多普勒调频率。同时,如何将经典的成像算法用C语言实现也是本文研究的重点,因此本文具体安排如下:第一章简介了合成孔径雷达(SAR)的发展历程及发展方向,以及机载SAR工作模式和简单的回波信号分析。第二章介绍了SAR的高分辨技术和常用的成像算法。第叁章分别介绍了距离上相位补偿和方位上运动补偿技术。距离上相位误差通过用发射信号来匹配滤波补偿,方位向运动通过估算运动参数来补偿法平面上和沿航向上的包络和相位。第四章介绍了一种调频率估计的新方法。该法基于图像对比度最优的原则,运用启发式搜索算法,从初始调频率开始,快速而准确的找到最佳调频率点。第五章介绍了将经典的SAR成像算法用C语言实现的过程。第六章对全文进行了总结与展望。
参考文献：
[1]. 机载超宽带合成孔径雷达高速数据录取技术与系统实现研究[D]. 孙晓坤. 国防科学技术大学. 2003
[2]. 弹载合成孔径雷达成像技术研究[D]. 李悦丽. 国防科学技术大学. 2008
[3]. 合成孔径雷达分辨率增强方法研究[D]. 郭新荣. 西安电子科技大学. 2014
[4]. 单/双通道低频SAR/GMTI技术研究[D]. 范崇祎. 国防科学技术大学. 2012
[5]. 高分辨机载SAR成像算法及实时成像系统研究[D]. 刘波. 西安电子科技大学. 2009
[6]. 单/双基SAR成像和运动补偿研究[D]. 李燕平. 西安电子科技大学. 2008
[7]. 机载高分辨超宽带合成孔径雷达运动补偿技术研究[D]. 薛国义. 国防科学技术大学. 2008
[8]. 弹载合成孔径雷达成像关键技术研究[D]. 彭岁阳. 国防科学技术大学. 2011
[9]. 高分辨SAR/ISAR成像及误差补偿技术研究[D]. 张磊. 西安电子科技大学. 2012
[10]. 机载SAR成像技术研究[D]. 袁红峰. 西安电子科技大学. 2009
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