基于随机阵列的NUFFT BP三维快速成像

传统的二维实阵列用于三维微波成像时,需要相对较高的脉冲重复频率才能切换发射阵元。针对这种情况,利用随机阵列来实现三维成像,目的是有效降低脉冲重复频率。进一步提出利用等效相位中心原理来实现任意随机阵列布局的可行性方案。然后,基于随机阵列,发现使用非均匀快速傅里叶变换(nonuniform fast Fourier transform,NUFFT)来实现后向投影(back projection,BP)算法的插值过程,能够用较少的运算量实现BP算法的高精度插值。最后,结合并行处理技术来实现NUFFT BP算法,结果使得BP算法的执行效率得到显著提高。     

基于等效单站的双基地SAR波数域成像算法

为了使传统波数域成像算法能够很好地适用于双基地合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR),首先建立了双基地SAR的等效单站模型。然后又进一步建立了基于该等效单站SAR的波数域二维频谱模型。通过分析发现,传统的波数域成像算法会造成波数域回波信息的损失,从而达不到理想的聚焦效果,所以为了充分利用全部波数域回波信息以提高聚焦能力,提出了一种全新的波数域成像数学模型。最后实验结果验证了新算法的有效性。     

基于广义最优成像空间的双基地SAR成像算法

传统的基于最优成像空间的双基地合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像算法是一种性能卓越的SAR成像算法,其具有散射点在成像空间定位准确,算法复杂度低以及聚焦性能高等优点。然而,随着观测场景的扩大,该算法会出现散射点在成像空间定位不准确以及聚焦性能下降的缺点。为了克服这些缺点,在SAR成像领域首次提出了距离历史向量匹配比的概念,基于该概念,又进一步提出了一种新的基于广义最优成像空间的双基地SAR成像算法。所提出的算法不再受限于观测场景的大小,可以对大观测场景(宽测绘带)进行高质量的成像。实验结果表明,所提出的算法是有效的和可行的。