一种SAR回波信号模拟方法的研究

深入分析了一种SAR回波信号模拟的方法.讨论了如何利用原始DEM数据构建地面三维几何模拟目标,分析了如何构建地面散射单元,讨论了地面散射单元散射参数的计算模型,根据雷达方程、单元散射模型及雷达脉冲信号形式建立了SAR回波信号的数学模型.最后根据所建立的模拟方法完成了一块真实自然地表的SAR回波信号的仿真,并取得了较为满意的结果.     

SAR原始信号的快速仿真

合成孔径雷达(Syntheticapertureradar,SAR)原始信号仿真对于SAR系统调试,SAR信号处理算法的研究具有重要意义。基于SAR原始回波信号的特点,研究了SAR原始信号的快速仿真问题。对于SAR发射线性调频信号的情况,证明了模拟SAR接收过程的正向法和借鉴SAR成像处理逆过程的逆向法两者之间的统一性。提出了香农插值的快速实现方法。仿真实例表明,所提方法在保证仿真逼真度的前提下,具有较高的计算效率。     

时变海场景双基SAR回波实时模拟方法研究

基于时变海场景双站散射机理,结合双基合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)成像几何模型,提出了一种时变海场景双基SAR射频回波信号实时模拟方法。针对时变海场景的复杂耦合散射,采用多径近似理论建立了双基SAR海面目标回波信号模型,提取了时变海面双基SAR系统响应函数,结合高性能计算技术、同步动态随机存取(SDRAM)技术以及全系统交换设计,实现了时变海场景双基SAR射频回波信号实时模拟,最后仿真测试结果验证了该方法的有效性。     

基于SAR仿真图像的地面车辆非同源目标识别

充分的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)模板数据是目标识别算法(尤其是基于深度学习的智能目标识别算法)获得优异识别性能的关键, 基于实际测量获取充分SAR数据是不现实的, 基于电磁散射建模的SAR仿真成为当前获取充分样本的一种有效途径。SAR仿真图像与实测图像为非同源数据, 由于SAR仿真的目标几何模型与实物之间差异、SAR仿真过程中的传感器模型与实际传感器性能之间差异、实物所处的背景环境与SAR仿真的环境之间差异、电磁建模方法本身误差等因素导致SAR仿真图像与实测图像存在差异, 会影响识别性能。针对这一问题, 首先采用一种基于高频渐近技术和离散射线追踪技术的SAR仿真方法获取地面车辆目标的SAR仿真图像, 再利用卷积神经网络方法、线性/非线性特征变换方法实现对MSTAR实测数据的非同源SAR目标识别性能对比分析。实验结果表明, 直接使用SAR仿真数据无法实现对实测SAR数据有效识别, 而线性/非线性特征变换可以改善非同源SAR目标识别性能, 一定程度上缓解由于SAR仿真数据与实测数据存在差异导致的识别性能差的问题。     

基于改进MUSIC算法的散射中心参数提取及RCS重构

随着隐身技术的发展，雷达目标的边缘绕射等逐渐取代镜面散射成为主要的散射源，因此基于几何绕射理论（geometric theory of diffraction，GTD）的散射中心模型对隐身目标电磁散射特性的描述要比衰减指数和模型更为精确。显然，准确估计出GTD散射中心参数对刻画目标散射特性犹为重要。针对经典多重信号分类（multiple signal classification，MUSIC）法仅利用目标原始回波数据、参数估计精度不高这一问题，提出一种改进的MUSIC算法对散射参数估计提取。改进的MUSIC算法通过对原始回波数据取共轭，构建新的总协方差矩阵，有效利用了目标原始回波数据的共轭信息。仿真结果表明，与经典MUSIC算法相比，改进的MUSIC算法参数估计精度更高，雷达散射截面重构拟合程度更好，且运算量增加不大，可有效提取出隐身目标的散射中心。     

稀疏场景下SAR方位向随机丢失数据的迭代成像算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)方位向随机丢失部分数据导致目标模糊和能量分散的问题, 提出基于稀疏优化理论的重建成像方法。该方法主要针对稀疏观测场景的SAR方位向随机缺失数据的回波信号进行成像处理, 利用SAR回波模拟算子, 避免了二维回波信号矩阵变成向量的操作, 从而减小了内存占用和计算量。所提出的基于SAR近似观测模型的迭代优化重建算法能够实现对观测目标幅度的高精度重建。和传统基于匹配滤波的SAR成像算法相比, 提出的算法能够明显地消除SAR方位向随机丢失部分数据引起的目标模糊和目标能量分散。和迭代软阈值收缩算法相比, 提出的算法重建的目标幅度误差更小。理想的点目标回波数据和真实的星载SAR稀疏观测场景的回波数据处理表明了所提算法在减少重建目标误差、提高观测目标区域的目标背景比等方面有较大的优势。     

基于属性散射中心的SAR成像方法

传统合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像技术假设目标回波是由各向同性的点散射模型的相干叠加形成, 在大转角成像时不再适用。且各向同性的散射模型忽略了目标同一结构像素间的相关性, 容易导致结构不连续, 给后续目标识别带来困难。为此, 本文提出了一种基于属性散射中心模型的SAR成像算法, 利用不同散射中心表现出的不同特性对其分别进行成像, 增强属于同一结构的像素间的相关性, 提高SAR图像的可视性。最后, 基于仿真和实测数据实验结果, 验证了方法的有效性, 与现有算法对比, 所提算法的图像质量在定性和定量评价指标上都有所提升。     

低频UWB SAR图像的辐射校准

常规SAR辐射校准技术不能适用于低频超宽带合成孔径雷达(ultrawidebandsyntheticapertureradar,UWBSAR)系统。提出低频UWBSAR的辐射校准必须考虑定标体的低频散射特性,并建立基于ω-κ成像算法的理想点目标回波模型。利用矩量法(methodofmoment,MoM)和渐近波形估计(asymptoticwaveformevaluation,AWE)方法获得定标体散射特性后,对目标回波模型进行修正使之能够正确反映目标的散射特性。最后给出辐射校准的方法,并通过计算机仿真验证了该方法的有效性。     

三维场景SAR射频仿真技术研究

三维场景合成孔径雷达（SAR）射频仿真对于SAR系统调试、SAR信号处理算法的研究具有重要意义。SAR射频回波信号仿真是SAR射频仿真技术的核心。结合SAR回波模型,在SAR射频仿真总体方案的基础上,提出了三维场景SAR射频回波实时仿真方法,根据SAR雷达平台飞行航迹信息实时计算成像场景后向散射系数、雷达与目标距离、遮挡因子、天线方向图加权因子等关键参数,实现了三维场景的SAR射频回波信号实时模拟,验证了该方法的正确性。     

一种基于蒙特卡罗法的激光引信回波信号仿真技术

激光引信探测目标受试验条件的限制，获得真实数据代价很高。考核激光引信系统性能的有效方法是回波信号的数字仿真。一般的仿真方法缺乏对大气悬浮粒子后向散射的描述，难以模拟真实作战环境中气悬粒子对激光引信的影响，本文采用了一种基于蒙特卡罗法的激光引信回波信号仿真算法，模拟目标回波激光脉冲能量的同时，利用概率统计方法推导了气悬粒子后向散射的激光脉冲能号计算的理论公式，并给出了仿真激光引信回波信号的算法步骤和仿真结果。     

基于光延迟线的星载SAR目标回波信号模拟

针对高精度星载SAR目标回波信号模拟要求大带宽、长延时的特点,介绍了一种基于光延迟线的高精度星载SAR目标回波信号模拟源,采用光延迟技术模拟产生雷达目标回波信号,对SAR进行成像性能测试仿真,可实现宽带信号的长时间延迟,同时大大减小了回波信号模拟系统引入的附加幅频和相频误差,提高了目标成像性能仿真的准确度和有效性。     

一种舰船目标SAR回波的快速仿真方法

为满足合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)在海洋遥感的应用需求,提出—种舰船目标SAR成像的快速仿真方法.对成像场景中重点关注的目标进行精确电磁建模,并利用"四路径"模型计算目标与海面的复合散射回波,对海面背景采用散射面元法计算回波;将舰船复合散射回波与海面回波进行合成得到总的sAR...     

合成孔径雷达成像三维地形目标模拟方法

分析讨论了一种合成孔径雷达成像三维地物目标模拟的方法。阐述了复杂三维地物目标模型的建立方法，分析了回波信号的结构并且讨论了成像仿真参数。最后完成了对三维复杂地物目标的成像仿真实验，得到了较为理想的结果。     

分布式小卫星SAR回波信号仿真

基于分布式卫星的空间构形及相对运动，在地心赤道坐标系内分析了卫星平台与地面目标之间的瞬时距离、相对速度及加速度变化规律，给出一种基于编队构形的分布式小卫星SAR目标回波信号产生的方法，并用距离-多普勒算法进行成像。这为进一步研究基于分布式卫星SAR的动目标检测性能提供了数据基础，有助于编队卫星SAR系统参数设计和选择。     

基于级数反演的俯冲加速运动状态弹载SAR成像算法

根据弹载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)俯冲加速运动的特点,使用高阶逼近模型建立了SAR的回波信号模型,分析了目标斜距在单个孔径时间内随时间的变化关系。结合级数反演的思想,推导出了弹载SAR回波信号的二维频域的精确表达式。在此基础上,提出了一种适用于俯冲加速运动下的弹载SAR成像算法。理论分析和实验结果表明,该算法精度较高,取得了较好的成像效果。     

双层稀疏组Lasso高分辨SAR结构特征增强成像

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像中,基于?₁正则化线性回归(简称为Lasso)的凸优化类算法在进行稀疏特征增强时会导致弱散射体结构特征丢失,进而影响稀疏信号恢复精度的问题,本文提出一种基于双层稀疏组Lasso罚高斯回归模型的交替方向多乘子算法。该算法以散射体的块结构(组)特征为先验,首先针对SAR数据分类特征引入?₁范数对应的近端算子,通过在交替方向多乘子方法框架中利用高斯-赛德尔思想对其近端算子进行对偶迭代运算,实现第一层和第二层SAR组间的稀疏特征增强。另外混合范数中的?_F范数为高斯惩罚项,可对SAR回波复数据整体进行平滑,实现SAR结构特征增强成像。因此,所提算法可在SAR回波复数据处理中同时实现稀疏特征和结构特征联合增强。实验选取SAR、SAR地面动目标成像(SAR ground moving target imaging, SAR-GMTIm)和逆SAR的仿真数据与实测数据,分别从定性和定量两种角度对所提算法和传统算法进行对比,其中定量分析时采用相变图(phase transition diagram, PTD)方法来验证所提算法的重建能力,从而验证了本文所提算法应用于SAR稀疏与结构特征增强的有效性与优越性。     

基于DPCA杂波抑制的地面振动目标微多普勒提取

地面微动目标激励的雷达回波信号的微多普勒调制,反映了该目标的独有特征,因此可用于目标检测与识别。合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)对地面振动目标检测时,回波信号中不可避免地包含大量地杂波,给其微多普勒信息提取造成很大困难。为此,提出一种基于双通道SAR/DPCA杂波抑制的地面振动目标的微多普勒信息提取方法。首先利用双通道DPCA技术在复原始数据域对消地杂波以获取振动目标的回波信息,然后详细推导了杂波对消后微多普勒频率的参数化表达式。最后,通过数值仿真验证了该方法的有效性和正确性。     

基于LFM子脉冲的宽带雷达目标回波模拟方法

在宽带雷达目标回波信号的半实物计算中,需要同时满足实时性和仿真精度的要求。提出一种基于线性调频(linear frequency modulation,LFM)子脉冲的宽带雷达目标回波模拟方法,将LFM脉冲信号分成若干个窄带、短时线性调频子脉冲,通过计算各个子脉冲对应的目标回波信号,来重构全脉冲的宽带目标回波信号。采用这种方法可大幅度减少算法的运算量,显著降低了算法对硬件资源的要求,提高了算法的实时性。计算机仿真结果证明了方法的可行性并具有较高的计算精度。     

基于FPGA的SAR回波仿真快速实现方法

回波仿真是进行合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）研究的重要途径,但其计算量巨大,所需的时间较长。为了快速实现SAR回波仿真,提出一种改进的同心圆方法进行快速计算,同时考虑到运算较为规整的特点,采用现场可编程门阵列（field programmable gate array,FPGA）作为主处理芯片。设计了专用于SAR回波信号模拟的数字信号处理板卡,并在板卡上编程实现整个回波模拟算法,给出资源使用情况和量化噪声影响,实际应用结果显示,采用FPGA来实现SAR回波仿真可以在保证精度的前提下大大加快仿真速度。