曲线弹道SAR RD-Dechirp快视成像算法

研究了以景象匹配制导为目的的曲线弹道合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）快视成像问题。首先建立了曲线弹道SAR回波信号模型,分析了多普勒历程和距离徙动特点,提出了等效正侧视成像的概念,并分析了等效条件,大大减小了距离徙动校正难度和回波信号距离向与方位向的耦合,然后推导了曲线弹道SAR回波信号的二维频谱表达式,在此基础上提出了结合距离多普勒算法和频谱分析（spectral analysis, SPECAN）的快视成像方法。所提算法使用高效的SPECAN方法进行方位压缩, 能够完成曲线弹道SAR部分孔径数据的精确相干处理,没有因为孔径的非直线而增加成像算法的复杂性。     

基于L1&TV正则化的低过采样Staggered SAR成像方法

高分辨率宽测绘带(high-resolution and wide-swath, HRWS)成像是星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)发展的重要趋势。Staggered SAR通过改变脉冲重复频率(pulse repetition frequency, PRF)将盲区分散在整个成像带内，可以将距离向幅宽扩展为传统体制的数倍。针对变PRF模式存在的非均匀采样和回波数据丢失问题，提出了一种基于L₁&TV正则化的低过采样Staggered SAR成像方法。所提方法可以在不恢复丢失数据的情况下实现方位模糊抑制，并且在稀疏重构模型中引入TV正则化项，从而实现分布式目标的精确重构。仿真和实际数据实验验证了所提方法的有效性。     

一种改进的双基地SAR数值计算传递函数成像算法

针对收发平台等速度平行飞行双基地SAR条带工作模式,提出了一种改进的双基地SAR数值计算传递函数成像算法.算法通过数值计算得到双基地二雏传递函数,通过场景坐标系向方位-斜距平面的映射校正了原算法中存在的沿距离变化的方位位置畸变,进而采用常规单基地SAR成像处理流程实现对双基地SAR回波数据的成像处理,最后通过点目标仿真验证了算法的有效性.由于距离徙动校正不需要插值计算,因此计算效率较高,适合进行高速并行成像处理.     

星载合成孔径雷达数据仿真研究

针对星载SAR原始回波数据模拟,建立了卫星姿态扰动模型,提出了一种距离迁移校正方法。同时给出了卫星姿态扰动、量化、噪声对原始回波数据产生的影响的模拟结果,以及距离迁移校正、方位加权对信号处理的模拟结果。这将有助于优化成像处理算法与SAR系统参数等方面的工作。     

二维稀疏采样下的双通道SAR地面运动目标检测方法

多通道合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)地面运动目标检测系统具有良好的主瓣杂波抑制能力,但是其采样数据量过大的问题给数据存储与传输系统带来沉重负担。针对该问题,提出一种二维稀疏采样下的双通道SAR运动目标检测方法。该方法首先在距离和方位两维域进行随机稀疏采样,然后利用压缩感知技术对双通道的SAR回波数据进行联合处理,构造变换矩阵将目标能量支撑区从所有场景散射点的能量支撑区中进行分离,采用基于加权的最小l₁范数优化模型进行杂波抑制与运动目标成像。所提算法能够有效降低原始数据量,在杂波散射点的空间分布稀疏性较差的情况下,仍可以较好地检测地面运动目标。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于组稀疏的极化差分SAR层析成像方法

差分合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)层析成像通过多航过数据重建观测目标的后向散射系数和视线方向形变速率。将全极化与差分SAR层析相结合,针对城市建筑成像高程向稀疏的特点以及全极化数据反演中,信号稀疏支撑集相同的特点,提出将稀疏约束与组稀疏约束相结合的求解模型,用基于层次稀疏的阈值迭代方法进行求解。通过仿真实验和基于BioSAR 2007实测数据的半仿真实验验证,实验表明全极化差分SAR层析成像方法,重构结果相较于单极化,提高了高程向和形变速率精度,且有更好的鲁棒性,在信噪比为10 dB时,相较于单极化差分SAR层析成像方法,能更好恢复高程向信息和形变速率。     

分布式Spotlight SAR方位分辨率提高与地形效应补偿

研究了利用分布式小卫星提高Spotlight SAR方位向分辨率的原理和具体的实现方法。同时详细研究了地面高度对合成信号方位向分辨率的影响。与单SAR成像不同,地面高度除了使图像几何失真,还会导致方位分辨率恶化。针对其影响,提出了相应的补偿方法。最后通过数值仿真验证了上述方法的有效性。     

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     

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。     

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。     

基于相参积累的捷变频雷达系统相位误差估计与稀疏场景重构算法

针对系统相位误差导致的捷变频雷达目标回波信号相参积累性能下降问题, 构建了系统相位误差下捷变频雷达目标回波信号相参积累模型, 并基于目标的距离-速度二维稀疏性建立了最小ℓ₁范数优化模型, 提出一种基于交替方向乘子法的系统相位误差估计与目标场景稀疏重构联合处理算法, 实现了系统相位误差和目标参数的精确估计。仿真结果表明, 在信噪比为20 dB的情况下, 该方法能够精确估计系统相位误差, 其估计误差在2°以内。同时，相比于逆合成孔径雷达相位自聚焦算法, 所提算法重构性能和计算效率均得到改善, 目标重构幅度均方差提高了10 dB, 运算时间减少到1/2。     

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l1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)...     

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,提出一种舰船目标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回波,利用聚束SAR成像处理方法获得SAR图像。结果表明:该算法避免了对整个成像区域进行复杂的电磁仿真,能够有效降低对海面大场景的电磁计算效率。由于在目标区域采用高频电磁算法,保留了目标的电磁散射的精细结构,为精确模拟SAR回波提供了一种准确而高效的仿真算法。     

高分辨SAR目标成像方向性结构特征增强

针对传统稀疏特征增强的方式仅能完成对目标场景中特显点的增强,对复杂的目标结构特征无能为力的问题,考虑目标细节特征的复杂性,提出方向性结构全变分(directional total structure variation,DTSV)正则子进行结构先验表征,实现对成像目标复杂结构特征任意梯度变化的拟合,进而实现对结构特征的...     

机动平台大斜视压缩感知SAR成像方法

为降低合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像系统的数据量并提高其平台适应性,提出了一种基于频域近似观测算子的机动平台大斜视压缩感知SAR成像方法。在构建近似观测算子的过程中,首先,基于等斜视角曲线构建了一种能够精确描述地面散射点成像参数空变性的斜距模型。然后,引入距离走动校正函数和高阶时域扰动因子实现了距离方位的解耦和空变距离徙动的校正,并通过构建时频域的相位滤波因子校正了方位压缩参数的空变性。最后,采用复近似信息传递(complex approximation message passing, CAMP)算法对稀疏和非稀疏场景进行快速、高精度重建。该方法通过校正成像参数的空变性,提高了近似观测算子的精度,实现了扩展场景的机动平台大斜视压缩感知SAR成像,仿真结果支撑了理论分析并验证了所提方法的有效性。     

机动平台大斜视压缩感知SAR成像方法

为降低合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像系统的数据量并提高其平台适应性,提出了一种基于频域近似观测算子的机动平台大斜视压缩感知SAR成像方法。在构建近似观测算子的过程中,首先,基于等斜视角曲线构建了一种能够精确描述地面散射点成像参数空变性的斜距模型。然后,引入距离走动校正函数和高阶时域扰动因子实现了距离方位的解耦和空变距离徙动的校正,并通过构建时频域的相位滤波因子校正了方位压缩参数的空变性。最后,采用复近似信息传递(complex approximation message passing, CAMP)算法对稀疏和非稀疏场景进行快速、高精度重建。该方法通过校正成像参数的空变性,提高了近似观测算子的精度,实现了扩展场景的机动平台大斜视压缩感知SAR成像,仿真结果支撑了理论分析并验证了所提方法的有效性。     

基于NCS改进SAR大斜视角RD成像算法

SAR在大斜视时距离向和方位向存在着严重的耦合,为了消除这种耦合,分析了一种基于非线性调频变标NCS的改进RD算法。它充分利用大斜视角回波信号的大距离走动、小距离弯曲的特点,首先在距离向校正距离走动,然后采用非线性调频变标NCS来补偿方位向调频率的空变性,最后通过几何校正完成目标成像。同时仿真模拟场景的原始回波信号并对改进后的算法进行仿真,仿真结果表明,该算法可有效补偿方位向调频率的空变性,具有较高的精度,满足大斜视角下的成像要求。

Abstract：

To eliminate the serious coupling between azimuth and range for SAR in large squint mode,an improved RD imaging algorithm based on nonlinear chirp scaling was proposed,which made full use of the characteristic of SAR echo signal in large squint mode,which featured large range walk and small range curvature.First,range walk was corrected.Second,nonlinear chirp scaling operation was adopted to compensate the azimuth-dependent chirp rate.Finally,geometry correction was used to correct geometric distortion.Meanwhile the raw echo signal of the scene and the improved algorithm was simulated.Simulation results illustrate that it efficiently compensates the azimuth-dependent chirp rate,possesses high precision and satisfies the imaging quality of SAR in large squint mode.     

基于近似观测和最小熵约束的SAR稀疏自聚焦方法

当采样率较低以及重建散射点数量较多时, 基于两步优化的稀疏自聚焦方法收敛速度较慢且容易陷入误差较大的局部最优解, 导致自聚焦失败。针对此问题，提出了一种基于近似观测和最小熵约束的稀疏自聚焦方法。首先, 为解决测量矩阵规模大、内存占用高的问题, 构建了一种基于近似观测的稀疏自聚焦模型, 在聚焦图像的傅里叶变换域引入误差相位。然后, 在采用最大似然估计器估计误差相位时增加了最小熵约束, 同时采用相位梯度自聚焦法提供误差相位的初始解, 有效降低了迭代次数并使迭代结果更接近全局最优解。机载合成孔径雷达的实测数据成像结果表明, 与常规自聚焦方法相比, 所提方法具有更快的收敛速度和更稳定的自聚焦性能。     

基于协方差矩阵重构的单基地MIMO阵列无网格DOA估计方法

提出了一种单基地多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)阵列中的协方差矩阵重构的无网格波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计方法。该方法通过降维处理将MIMO阵列等效为信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)提升的均匀线列阵,将目标方位估计问题转化为混合范数最小化(mixed norm minimization, MixNM)稀疏信号重构问题。进一步给出了与该稀疏重构问题等价的基于网格的凸优化问题,并模型化为半定规划来求解。为了解决网格大小影响估计性能的问题,利用了等价均匀线列阵的托普利兹结构,模型化为半定规划问题来重构无噪声协方差矩阵,最后通过范德蒙分解来估计目标方位。与传统的基于MixNM方位估计方法相比,该方法减少了优化变量个数。与其他离网格方法相比,该方法估计精度不受网格大小的影响,且能够估计相干源目标。实验仿真验证了该方法的有效性。