一种大斜视双基地合成孔径雷达的频率变标成像算法

针对具备更多目标散射信息的双基合成孔径雷达的目标二维频谱难以精确获得,以及为观察前方目标采用的大斜视构型导致的成像效果不佳的问题,提出一种基于严格解析双基频谱的大斜视频率变标(FS)成像算法.首先将回波信号变换到二维频率域,利用由严格解析双基频谱推导出的频率变标函数校正距离弯曲差,然后进行剩余视频相位校正完成包络去斜,接着进行逆频率变标操作消除二次相位误差,经过距离徙动校正后,再进行非线性变标操作消除由大斜视导致的随距离变化的二次距离压缩项,最后经过距离压缩和方位压缩完成整个成像过程.仿真实验表明,与常规FS算法相比,在双基地大斜视的情况下,该算法成像效果良好,点目标冲激响应的主副瓣可清晰分辨.     

双站移不变SAR成像的一种通用等效单站RD算法

根据双站移不变SAR的空间几何模型,论文推导了一个精确的双站SAR斜距公式,它由一个等效单站斜距和斜距补偿量之和构成,能够精确描述双站SAR的距离历程.从该公式出发提出了一种双站SAR的等效单站RD算法,在无需推导双站SAR信号二维频域表达式的情况下,通过引入斜距补偿,就能够利用该算法对双站SAR数据进行有效成像.仿真结果表明,这种双站SAR成像的等效单站RD算法对于聚焦串行和并行双站SAR数据都是非常有效的,适合于X波段双站移不变SAR的数据处理.     

沿航向运动误差对SAR回波特性的影响

分析了合成孔径雷达(SAR)平台沿航向运动误差对回波信号时域及频域特性的影响.建立了带有沿航向运动误差的时域回波信号模型,得到了回波时域误差的计算公式;利用级数反转原理,推导了回波频域误差的表达式,为SAR系统分析及成像算法设计提供了理论依据.理论分析和计算机仿真表明,回波频域特征对沿航向运动误差更为敏感.     

SAR图像平稳小波变换相干斑抑制方法

提出了一种基于平稳小波变换的合成孔径雷达 (syntheticaperturradar,SAR)图像相干斑噪声抑制方法 ,即通过对SAR图像进行多层平稳小波变换 ,对平稳小波变换的细节图像信号进行阈值处理 ,以达到相干斑噪声抑制的目的 .实验结果表明 :此方法除了对相干斑噪声有很好的抑制作用外 ,还保留了尽可能多的目标特征和图像细节 ,有着较好的图像视觉效果 .     

融合目标轮廓和阴影轮廓的SAR图像目标识别

针对合成孔径雷达图像目标识别问题,在基于图像成像模型分析基础上,提出了一种融合SAR目标轮廓和阴影轮廓的目标识别算法.首先提出了一种基于去控制标记符的SAR图像分割算法,得到SAR图像目标轮廓和阴影轮廓,然后用这2种轮廓融合,用傅立叶描述子将二维数据转为一维数据,最后用基于串接准则的融合算法得到识别结果,进行SAR目标识别.基于MSTAR的实验结果验证了本算法的有效性.实验结果证明:目标轮廓和阴影轮廓的结合,除反映本身包含的局部空间结构信息外,还能反映SAR目标的高度信息,较单一轮廓特征,是一种更为稳健的特征.     

改进的机载SAR相位梯度自聚焦算法

相位梯度自聚焦算法的关键步骤是加窗处理,窗宽度的确定决定了成像效果,宽度过大将会引入大量的噪声,反之将无法包含足够成像用的散焦信息.文中针对复杂场景中强散射点的划分不同,提出了一种改进的相位梯度自聚焦方法,该方法通过对强散射点的划分设定阈值,采用门限式加窗方法.与原有相位梯度自聚焦方法成像的比较中,在分辨率和清晰度上优越于原有方法,最后使用机载雷达真实数据对该方法的有效性进行检验.     

一动一静双基地SAR动目标检测方法研究

针对一动一静双基地合成孔径雷达(SAR)系统,提出了一种多通道双基地SAR动目标检测与速度估计方法;并且在杂波对消后利用目标幅度或相位信息,得到了运动目标径向速度和位置偏移量估计的解析表达式.仿真中利用卫星平台作为发射机、平流层飞艇平台作为接收机,验证了算法的正确性.     

基于谱延拓的SAR复图像谱分裂目标Doppler解模糊

合成孔径雷达(SAR)地面目标的径向运动会导致Doppler模糊,将目标Doppler频谱分裂为不同模糊数的2部分,显著增加了目标定位、识别和分类的难度.为实现谱分裂类型目标解模糊,该文基于复图像距离-Doppler(R-D)域的目标包络斜率正比于模糊数的特性,提出一种在谱延拓R-D域作二次距离徙动校正、搜索残留徙动斜...     

基于鲁棒主元分析的SAR图像目标分割

合成孔径雷达(SAR)图像的目标分割,是SAR图像自动目标识别的关键预处理步骤。与一般SAR图像目标区域分割方法不同,鲁棒主元分析融合了主元分析(PCA)与压缩感知(CS)理论中稀疏矩阵的先进思路,利用多帧具有相似性的SAR图像,构建一个观测矩阵D,通过求解一个凸优化问题,重建出一个低秩矩阵A和一个稀疏矩阵E。将矩阵A和E的列向量矩阵化,即可完成SAR图像目标与背景的分离。实验结果表明,鲁棒主元分析算法避免了复杂的SAR图像背景建模,针对同一目标的多帧SAR图像,所提方法对SAR图像目标和背景的分割问题具有可行性和有效性;与经典的最优阈值分割算法相比,误分率明显降低。     

星载SAR方位向频率与多普勒频率的差异及其对成像分辨率的影响

为研究一种典型双基地结构SAR的精细成像算法.通过精确的方位频率表达式,详细比较了多普勒频率与方位频率的区别和联系.以往在合成孔径成像处理中通常以成像单元的多普勒频率代替方位频率,对实际精细成像的方位分辨率影响不大,误差一般都在4%以内;但是,在大的斜视角、大的发射信号调频率、波长较长等参数条件下如果忽略2种频率的差异有可能引起高达10%甚至27%以上的方位分辨率误差.只有针对不同参数的SAR系统和不同的成像精度要求,才能确定是否可以用多普勒频率代替方位频率.仿真结果验证了本文方法的有效性.     

IRS辅助的无源双基地雷达联合波束赋形与反射优化

直接路径干扰由于路径损耗较小，其干扰强度远大于目标的反射回波，直接影响了无源双基地雷达的目标的探测性能。智能反射表面具有调控电磁波传播的能力，为此在雷达接收机附近放置智能反射表面，通过联合优化监视通道接收机波束赋形和无源智能反射表面的反射相位，可以将进入接收机的直接路径干扰功率约束在一定范围内，并且实现目标反射回波功率最大化，从而提高目标的检测性能。利用交替优化的方法，将联合优化问题转换为2个齐次和非齐次的二次约束二次规划问题，采用半定松弛方法和高斯随机化方法求解获得接收机波束赋形和智能反射表面的反射相位的最优解。仿真分析表明：利用了智能反射表面可以有效提高无源双站雷达在直接路径干扰下的探测性能。     

星载合成孔径雷达成像斜地校正算法研究

根据星载合成孔径雷达(SAR)斜地校正模型和校正原理,提出了基于离散傅里叶变换(DFT)的频域sinc插值算法.将SAR图像沿距离向做离散傅里叶变换,在不破坏原信号频谱的条件下,进行频谱中心补0,再做逆傅里叶变换,完成对图像的插值.用该方法对复图像和灰度图像进行斜地校正,证明两种不同图像的sinc插值方法在效果上是一致的,均可完成对能量图像的插值.用Radarsat的数据成像,对复图像、求模图像和量化灰度图像进行频域sinc插值,验证了算法的可行性和有效性.     

GPS辅助的FMCW SAR成像运动补偿

针对小型无人机装载FMCW SAR脉内运动误差较大的情况,提出GPS数据辅助的SAR成像运动补偿方法。运用新的补偿函数对全成像场景分步骤补偿航迹法平面运动误差,采用非均匀的离散傅里叶变换校正航迹前向速度误差,从而正确补偿三维方向的运动误差,实现一定分辨力要求下的成像。仿真证明了方法有效性。     

基于多视图像序列跟踪的SAR地面运动目标检测

为基于合成孔径雷达(SAR)检测地面切向运动目标,提出基于多视图像序列跟踪的检测方法。在SAR多视图像序列上,具有切向速度的地面运动目标在子视图像间的位移轨迹可近似为一条斜线。该算法利用具有方向性约束的动态规划实现动目标在SAR多视图像序列上的轨迹跟踪,进而沿散焦轨迹作非相干积累可显著改善微弱目标检测性能。基于跟踪信息可实现动目标切向速度估计和解Doppler模糊。基于实测机载SAR数据的数值实验证明了该方法的有效性。     

北斗MEO/IGSO卫星信号成像的多星点扩散函数分析及应用

利用导航卫星作为信号源进行双基地合成孔径成像是一种新的遥感成像手段。利用导航卫星成像的关键是成像分辨率,而双基地点扩散函数(point spread function,PSF)和多星点扩散函数(multi-satellite point spread function,MPSF)在成像拓扑结构设计和分析成像分辨率上有重要意义,但是目前缺乏对导航卫星成像的多星点扩散函数研究。针对此问题,首先研究利用北斗中圆地球轨道(medium earth orbit,MEO)/倾斜地球同步轨道(inclined geosynchironous orbit, IGSO)卫星和地面静止接收机形成的成像拓扑结构的双基地点扩散函数模型;其次,通过对具有不同方向角的双基地点扩散函数进行非相干累加得到了多星点扩散函数的数学模型,并对分辨率参数进行了分析,然后通过现场实验验证了点扩散函数计算的正确性;最后,针对多星成像中存在伪像的问题,提出基于多星点扩散函数的目标分离算法。结果表明:使用目标分离算法能够对正确地分离出多星成像中的伪像。     

子孔径相关算法研究

目的为了选用快速高效的自聚焦算法对机载SAR数据进行聚焦处理。方法针对子孔径相关算法（Map-Drift，简称：MD），利用中国科学院电子研究所机载L波段合成孔径雷达（SAR）的实际数据，进行了算法的可行性分析和试验研究。结果给出了精确度和地形适应性较好的点目标仿真和实际SAR图像。结论这种算法能有效地消除相位误差对成像的影响，精确度高，适于SAR图像处理。     

基于增量非负矩阵分解的SAR目标识别

随着SAR数据的快速增长,传统的目标识别方法由于不具备增量学习的能力,导致计算代价逐渐增加,从而越来越无法满足实时信息处理的需求。在识别过程中关键的特征提取环节,非负矩阵分解能够获取目标基于部分的特征表示,已被成功应用于SAR目标识别领域。然而面对新增样本,采用非负矩阵分解描述SAR目标特征的过程中,会产生重复训练,从而大大降低了识别效率。本文提出基于增量非负矩阵分解的SAR目标识别方法,实现了基于非负矩阵分解的SAR目标特征表示的增量学习能力,从而大大降低计算代价。针对MSATR数据集的仿真试验结果表明,在保证识别率的基础上,本文提出的方法能够降低样本训练时间74.7%以上。因此该方法能够适应数据增加的现实需求,并能够为建立具有自主学习能力的SAR目标识别系统提供有效的技术支撑。     

一种补偿因子区域不变的CS成像算法

为提高星载合成孔径雷达（SAR）成像的实时性,减小补偿因子的运算量,提出了一种补偿因子区域不变的Chirp Scaling（CS）成像算法. 这种改进的CS算法根据补偿因子的相位误差确定一个更新步长,在每个步长内更新一次补偿因子,即相邻单元内的数据与相同的补偿因子相乘. 利用这种改进的CS算法对点阵目标和实测目标进行了仿真验证,得到的SAR图像质量与传统CS算法的结果相差很小. 这种补偿因子区域不变的CS成像算法在满足精度的前提下使得补偿因子的运算量成倍减小,大大减小了实时成像的压力,能够有效降低星上实时处理系统的规模,从而降低系统功耗.      

Long term monitoring of urban subsidence by Permanent Scatterer DInSAR

When using differential SAR interferometry (DInSAR) to monitor the surface deformation over a long time scale, it is often strongly affected by the spatial and temporal decorrelations and atmospheric dishomogeneities. The recently developed Permanent Scatterers (PS) technique proposed by Fertti et al. can overcome these difficulties by interpreting time-series of interferometric phase only at coherent point scatterers. In this study, we apply this PS technique using 25 ERS-1/2 scenes from 1992 to 2000 to monitor the subsidence in Suzhou. By using the linear deformation model, the deformation map in Suzhou urban area over the eight years is obtained. And the calculated results are in good agreement with the measurements of leveling.     

基于高分三号卫星的实时船舶检测算法

针对目前在轨星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)船舶检测主要基于地面处理平台,无法满足星上实时任务规划发展需求的问题,基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)处理架构,设计了一套用于星上实时处理系统的SAR船舶目标检测算法.结合星载SAR对海观测典型参数指标,在现有处理平台架构上优化所设计算法,最终形成可用于星载SAR船舶目标实时处理系统的检测算法.通过高分三号的59幅SAR图像数据详尽的验证所设计算法的性能.测试结果表明,算法满足系统的可行性和时效性需求.