基于非均匀FFT的超宽带合成孔径雷达高效成像算法

超宽带合成孔径雷达(ultra-wideband synthetic aperture radar,UWB-SAR)成像算法中后向投影算法(back-projection algorithm,BPA)和可扩展的Omega-K算法成像精度很高,但成像处理中的复数插值操作带来了较大的运算负担。非线性调频变标算法(nonlinear chirp scaling algorithm,NCSA)不存在复数插值处理,成像效率较高,由于级数展开处理存在近似,SAR图像存在一定的距离方位耦合副瓣。提出了一种新的UWB-SAR成像算法,通过对SAR距离脉压后的距离时域数据进行非均匀傅里叶变换,去除距离方位的耦合。图像消除了距离方位耦合副瓣,具有较好的质量。随着成像点数的增多,本文算法成像效率接近NCSA成像效率。仿真结果验证了该算法的正确性。     

基于方位向门限的FMCW MIMO雷达波束形成成像算法

针对传统波束形成算法的旁瓣效应在调频连续波多输入多输出(frequency modulated continuous wave multiple-input multiple-output,FMCW MIMO)雷达的成像结果中造成的方位向虚警问题,提出了一种基于方位向门限的改进成像算法。首先从原始数据中分别提取目标的距离向、方位向信息,然后单独将方位信息归一化之后使用门限检测实现了对方位向虚假目标的抑制,最后结合距离向信息与方位向信息得到了成像结果。仿真成像实验证明,该方法能使得成像结果中的虚警概率明显降低,外场实验的成像结果进一步验证了所提出算法出色的成像性能。     

基于APES的超分辨广域成像算法

多普勒波束锐化(Doppler beam sharpening, DBS)技术可以快速地对广阔地面场景进行成像,但存在成像分辨率不高的问题。简单介绍了DBS的成像原理,建立了方位向超分辨的信号模型,并在此基础上提出一种新的超分辨广域成像算法。该算法将脉压后的回波信号建模为一系列不同多普勒频率散射点的叠加,利用幅度相位估计(amplitude and phase estimation, APES)方法对脉压后的数据进行多普勒分析,进行方位向的成像。仿真结果与实测数据表明,所提算法可以获得清晰的广域超分辨图像。     

MIMO雷达反向投影成像算法

针对多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)雷达的多收发固定阵列结构,在标准反向投影(back projection, BP)成像算法基础上,提出了一种修正BP成像算法。该算法首先对MIMO雷达距离压缩回波数据进行时延曲线校正处理,而后沿方位向直接相干叠加各路回波处理数据,从而无需距离插值即可实现方位聚焦。与标准BP算法相比,修正BP算法大大降低了运算量,同时也克服了现有快速BP算法大都没有考虑距离插值运算的缺陷。MIMO雷达外场实测数据处理表明：与标准BP算法相比,修正BP算法有效节省了运算时间,并保持了雷达成像质量。     

机载SAR数据的成像研究

对某型实测机载合成孔径雷达 (SAR)数据的特性进行了分析 ,针对实测数据方位孔径的不完全性 ,且具有较大几何形变和距离徙动的特点 ,提出了一种基于CS(ChirpScaling)操作与Dechirp技术相融合的成像处理算法 ,它不须单独进行几何形变校正 ,而是利用CS操作既完成几何形变校正又完成距离徙动校正 ,针对方位孔径的不完全性 ,方位聚焦采用谱分析的Dechirp技术 ,该方法适用于对部分孔径的数据进行成像处理 ,并与常用的基于谱分析的Dechirp快视成像处理算法进行了比较。     

基于条带模式GEOSAR-TOPS模式UAVSAR的双基成像算法

针对基于地球同步轨道条带模式合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)发射无人机循序渐进对地扫描模式SAR接收组成的星机双基结构(GEO-bistatic radar with GEOSAR and UAVSAR, GEO-UAV BiSAR),提出了该工作模式下的成像算法。首先,基于泰勒展开原理推导了双基斜距,考虑到该双基斜距的空变特性,应用级数反演方法推导了具有距离空变性的点目标二维频谱。其次,考虑在小脉冲重复频率条件下由于天线转动引起的方位频谱混叠问题,提出了基于GEO-UAV BiSAR的成像算法。该成像算法引入dechirp技术解决方位混叠问题,随后通过距离压缩、距离徙动校正、方位压缩和dechirp技术得到清晰的成像结果。最后,仿真实验验证了该成像方法的有效性。     

基于复近似信息传递的多通道SAR成像方法

偏置相位中心天线(displaced phase center antenna, DPCA)技术作为一种实现高分辨率、宽测绘带宽的有效技术手段,被广泛应用于高性能合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)系统研制中。为了实现最佳的成像效果,DPCA雷达成像系统需要满足方位向均匀采样条件,否则会导致方位向等效相位中心的周期性非均匀分布,进而使用经典匹配滤波成像方法会产生严重的方位模糊。根据稀疏信号处理理论,本文提出了一种基于复近似信息传递(complex approximate message passing, CAMP)算法的多通道非均匀采样DPCA成像方法,可以有效地解决多通道SAR因非均匀采样所产生的方位模糊以及杂波干扰问题,实现对观测区域的高精度重建。仿真和实际数据实验验证了该方法的有效性。     

基于l1正则化的多通道滑动聚束SAR成像

提出了基于l1正则化的多通道滑动聚束合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)稀疏成像算法。该方法将偏置相位中心天线(displaced phase center antenna,DPCA)技术和l1正则化策略结合来解决非均匀采样带来的方位模糊问题,并利用方位距离解耦算法降低计算复杂度。当非均匀度较大时,所提方法相比于基于多普勒频谱重建的匹〖JP3〗配滤波器组方法能更有效抑制方位模糊,具有更大的距离向测绘带宽潜力。该方法能有效抑制噪声和旁瓣,提高目标背景比,从而提高成像性能。通过仿真和实际数据实验,验证了所提算法的有效性。     

任意孔径的快速后向投影成像算法

后向投影(back projection, BP)成像算法能够适应非均匀孔径,但是其运算效率过低限制了其工程应用。很多学者基于子孔径划分的原理提出了不少改进的快速后向投影(fast back projection, FBP)算法,但是目前对于子孔径划分后如何进行运动补偿还未有深入研究。就不同的运动情况对FBP算法的运动补偿进行了研究,包括最简单的仅有方位向误差的直线运动补偿,同时存在方位向和距离向运动误差的情况,到存在有意机动的曲线航迹,最后提出了一套完整的基于传感器测量的任意孔径快速后向投影成像算法。实测数据处理结果证明了所提的算法能够适应不同运动情况进行快速成像。     

基于卡尔丹方程的高分辨ROSAR成像算法及性能分析

旋转式合成孔径雷达(rotor synthetic aperture radar, ROSAR)是一种新型的雷达成像模式,其圆形运动轨迹斜距历程造成传统二阶斜距近似法在宽方位波束场景下方位向散焦严重。针对这一问题,提出了一种基于卡尔丹方程解析表达式的ROSAR成像算法。考虑通过对回波信号的斜距表达式进行四阶近似,推导了回波信号的二维频谱,分析距离徙动对成像结果的影响,提出基于卡尔丹方程解析表达式实现距离徙动补偿,进而实现整个场景精确聚焦的成像算法并给出了算法的运算量。仿真实验验证了算法的有效性及在噪声环境下的稳健性。     

基于改进NCS算法的弹载FMCW SAR大斜视成像方法

调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)具有体积小、重量轻、成本低、功耗低等优点,在精确制导领域具有较大的应用潜力。推导分析了弹载FMCW SAR大斜视回波信号波数域表达式,在成像预处理中,通过引入全时间距离走动校正函数,有效避免了由导弹高速运动及大斜视角观测引起的二次相位误差的产生;在方位向处理中,给出了一种改进的非线性调频变标算法(nonlinear chirp scaling,NCS),补偿了方位空变相位误差,实现了方位向的高精度成像。最后仿真实验验证了理论分析结果及所提成像方法的有效性。     

单天线SAR动目标的检测和聚焦

单天线SAR运动目标检测系统具有结构简单、算法容易实现等特点,它的运动目标检测性能的完善很有应用意义.首先建立了运动目标SAR回波模型,结合单天线SAR运动目标检测系统,提出了一种基于频域对称扰动的能够对具有方位向速度的运动目标检测的新方法,在详细分析运动目标散焦程度和方位向速度关系的基础上,给出了检测原理以及实现检测的方法.对检测到运动目标的距离门单元,提出了用基于图像域的偏移自聚焦算法估计动目标的调频率,进而完成运动目标在SAR图像上的聚焦成像.并用计算机仿真结果和实测数据验证了算法的有效性.     

基于时频联合尺度变换的中轨SAR斜视成像方法

在中轨合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像中,大斜视角以及长合成孔径时间会导致信号产生严重的距离走动和二维空变。首先,针对信号的距离走动问题,采用了变脉冲重复频率(pulse repetition frequency, PRF)技术对回波进行录取,消除大距离走动带来的回波接收问题。然后,针对传统的波数域算法不能实现大斜视中轨SAR信号的聚焦问题,提出了一种结合改进的Stolt插值的时频联合尺度变换的成像方法,利用方位时间尺度变换来解决信号方位调频率的2次空变,再使用改进的Stolt插值完成距离徙动校正。最后,利用多普勒尺度变换来处理剩余的高次空变。通过仿真结果可以证明所提算法的有效性。     

高分辨星载SAR的方位维频率非线性变标成像算法

在高分辨情况下,星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)的合成孔径时间变长,加速度带来的影响则不可忽略,匀速直线模型下的传统算法将失效。利用加速度斜距模型,分析了曲线轨迹模型下聚束式SAR的空变特性,提出了一种适用于大场景高分辨成像的方位维频率非线性变标算法。首先,通过构造一个方位维多相滤波函数,增加方位维变标的自由度,使得构造的扰动函数可以消除空变的距离方位二维频域耦合项;然后,改进了常规的两步去混叠算法,使之更加适用于曲线轨迹模型;最后,利用梯度运算将方位调制项的空变系数进行分解,通过扰动函数消除空变的方位项。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

圆轨迹环视SAR成像处理

圆轨迹环视合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）是一种能够实现广域观测的新模式合成孔径雷达,由于它特殊的运动轨迹,直线SAR的成像算法不能直接应用于圆轨迹环视SAR数据处理。然而,对于圆轨迹环视SAR系统而言,其响应函数具有“沿角度维平移不变”的特性。因此可以利用这一特性,借鉴条带SAR成像算法的思想,在频域研究圆轨迹环视SAR数据的成像方法。推导了圆轨迹环视SAR回波信号的精确二维频谱表达式,并在距离多普勒域给出了一种圆轨迹环视SAR成像方法。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于Logistic混沌映射移频的SAR转发干扰方法

提出了一种距离向混沌序列移频,方位向余弦调相的SAR欺骗干扰方法。分析了距离向固定移频干扰、随机移频干扰结合方位向调相干扰的特点。为了克服这两种干扰方法的不足,采用基于混沌序列的距离向移频结合方位余弦调相干扰方法,既可以大大增加被干扰方对干扰机位置的侦测难度,又可获得部分的压缩增益,在二维方向上形成占据一定宽度的面域干扰,适用于对分布目标的压制。与传统固定移频,随机移频结合方位向调相干扰结果进行仿真对比,验证了所提方法的优越性。     

高分辨SAR的距离-多普勒-距离成像方法

介绍了一种新的雷达成像方法———距离 多普勒 距离成像方法。这种方法的方位向线性调频相的补偿和聚焦成像处理与雷达发射的信号形式无关 ,仅距离向成像与雷达发射的信号形式有关。方位向成像在距离向傅里叶变换之后、匹配处理之前进行 ,它可有效地消除信号中随时间变化项所造成的距离徙动的影响 ,且算法结构简单 ,运算量少。对成像方法进行了理论分析 ,并做了计算机仿真 ,最后用实际数据进行了成像 ,得到了清晰的SAR图像     

基于方位FNCS的斜视TOPS SAR成像方法

针对斜视循序扫描地形观测（terrain observation by progressive scans, TOPS）合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）模式,提出了一种新的全孔径成像处理方法。首先对距离走动校正后的数据进行方位预处理得到无模糊的二维频谱,在此基础上采用修正的线频调变标算法完成距离脉压及距离徙动校正;然后在距离多普勒域进行频域非线性变标（frequency nonlinear chirp scaling, FNCS）以校正调频率的空变性,并结合谱分析（spectral analysis, SPECAN）技术将信号聚焦在方位频率域,最后校正几何形变。仿真和实测数据处理结果验证了算法的有效性。     

基于主元分析和稀疏表示的SAR图像目标识别

现有的合成孔径雷达图像目标识别方法通常包括图像预处理、特征提取和识别算法3部分。但是,预处理算法的自适应性很难得到保证。提出了一种基于主元分析和稀疏表示的目标识别算法。首先,阐述了稀疏表示和重构的基本理论;其次,提出了基于主元分析和稀疏表示的合成孔径雷达图像目标识别算法;最后,选取MSTAR数据库中的5类合成孔径雷达目标图像进行仿真。结果表明,在没有预处理的情况下,该算法仍能有效地识别目标,与主元分析和三阶近邻的识别算法相比,具有较高的识别率和鲁棒性。     

基于严格解析谱的同轨双基SAR的CS成像算法

针对双基地合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)包络徙动的空变问题,提出一种同轨等速双基构形下基于几何关系公式方法推导出的严格解析双基频谱的线频调变标(chirp scaling, CS)成像算法,不同于波数域的成像算法,整个成像过程不需要进行插值运算,在频域聚焦实现快速成像。高精度的双基频谱使得其对基线的长短不再敏感,可以进行长基线情形下的数据处理。仿真实验验证了本文算法的有效性。