基于ROSAR的高分辨波数域成像算法

旋转式合成孔径雷达(rotor synthetic aperture radar,ROSAR)是一种新型成像雷达,在高分辨条件下,距离徙动对ROSAR成像结果影响严重。波数域成像算法利用插值操作实现距离徙动的精确校正,但由于ROSAR复杂的斜距历程,导致传统波数处理获得的二维波数谱形式复杂,难以进行插值操作。针对这一问题,提出了一种改进ROSAR波数域成像算法。重新构建角度维波数,通过求解隐函数获得易于插值操作的信号二维波数域表达式,设计参考函数消除高频调制影响,最终通过Stolt插值实现宽波束大场景下距离徙动无近似校正与精确聚焦。仿真实验验证了算法的可行性与有效性。     

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.     

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。     

高分辨直升机载旋转合成孔径雷达成像算法

针对直升机载旋转式合成孔径雷达(rotating synthetic aperture radar, ROSAR)方位向分辨率依赖于重构角度大小,大重构角时传统子孔径处理带来的孔径损失导致方位向分辨率降低的问题,使用高阶逼近模型建立了ROSAR的回波信号模型,结合级数反演的思想推导出了其精确的二维频谱表达式。在此基础上,提出一种适合高分辨ROSAR的成像算法,并对相应的参数选择和性能进行了分析。最后,仿真结果验证了分析结论的正确性和算法的有效性。     

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。     

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。     

滑动聚束FMCW-SAR的子孔径成像算法

滑动聚束调频连续波SAR结合了滑动聚束模式和调频连续波SAR的优点,可以获得比条带模式更高的方位分辨率和比聚束模式更宽的方位测绘带区域。分析了其成像具有方位相干积累时间长和距离徙动严重的特点以及小负载平台上运动补偿对高分辨率成像的重要性。建立了其信号模型并推导了距离多普勒域频谱,据此给出了一种基于Chirp-Z变换校正距离徙动差的子孔径算法。不同于聚束模式子孔径处理,滑动聚束模式子孔径算法不仅需要子孔径间的相干叠加以实现全分辨率,而且要子孔径拼接以输出方位连续场景。仿真数据的处理结果验证了该算法的有效性和正确性。     

末制导合成孔径雷达信号分析及成像处理

研究了末制导合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）宽波束高分辨率成像问题,提出一种基于频谱分析的算法。将初始距离相同的目标作为多普勒分辨的处理对象,建立成像几何模型,分析了回波相位、方位分辨率、距离徙动。将波束照射区域分为若干方位角带,针对每一方位角带,采用相应参数进行距离徙动校正、二次相位补偿和频谱分析,根据各处理结果,合成波束照射区域内所有目标的高分辨率图像。给出了算法流程,仿真实验验证了算法的有效性。     

基于波导不变量的单水平阵被动测距技术

浅海低频声场具有稳定的干涉特性,水听器接收信号声强图中的干涉条纹包含了目标的运动和距离信息。在推导水平直线阵波束域信号声强表达式的基础上,提出一种可用于单水平直线阵的运动目标被动测距技术。该技术利用波导不变量理论并结合水平阵转向前后的波束域声强信息实现目标的被动测距。在使用Hough变换进行运动参数的估计之前,采用对比度拉伸变换和中值滤波的图像预处理方法,以提高低信噪比条件下参数估计的准确性和稳健性。理论分析和仿真研究结果表明,所提算法能够有效地对运动目标进行被动测距,对目标是否通过最近距离点没有限制,具有更广泛的适用性。     

基于Radon-MDCFT的空间高速机动目标检测与参数估计方法

提出一种基于Radon 修正离散线性调频傅里叶变换(Radon modified discrete chirp Fourier transform,RMDCFT)的空间高速机动目标检测与参数估计的方法。该方法在目标运动参数范围内进行搜索,将目标数据从距离单元〖CD*2〗慢时间域中取出并进行相应匹配变换处理,在补偿回波数据相位并进行相参积累以用于目标检测的基础上同时得到目标速度和加速度的估计结果。〖JP2〗该方法能同时对距离徙动和多普勒走动进行校正,并可在脉冲数有限和低信噪比下有效地检测到空间高速机动目标并获得较好的参数估计结果。仿真结果和对所提方法的输出信噪比表达式的数学推导结果证明了所提方法的有效性。     

基于微多普勒估计进动锥体目标特征参数

锥体目标时频分布是目标的微动及结构信息的联合表征,针对此提出了一种利用微多普勒估计进动锥体目标特征参数的方法。首先分析了进动锥体目标散射源微多普勒的理论解,并利用三角函数降幂公式将其归纳整理为多阶谐波分量的合成,然后利用目标跟踪技术获取了不同散射源的微多普勒,最后依据锥顶及锥底不同谐波分量与目标特征参数的关系,提出了一种特征参数的估算方法。可为空间进动锥体目标识别提供一定参考。     

多视角属性散射中心模型的部件提取与合成

传统的点散射中心模型只能表征目标的位置信息,无法表示目标的长度和角度,而属性散射中心模型表征了目标的几何特性。为了能得到目标的全方位部件信息,鉴于属性散射中心模型参数估计的缘故,提出基于属性散射中心的多视角参数化部件提取与合成算法。首先将大视角有重叠的划分为若干子视角,分别进行属性散射中心模型的参数估计,然后将各参数统一投影到同一坐标系下,再进行参数的融合,最终得到目标参数集。该算法得到的这套参数可以反演目标回波数据,提高图像可视性,进行目标识别与分类。最后用两个仿真实验验证了此算法的有效性。     

基于keystone变换的宽带雷达精确测速

宽带雷达利用脉冲串测速时,高速运动目标在脉冲串内通常移动超过多个距离分辨单元,无法通过脉冲串内直接相参处理获取速度信息。针对宽带脉冲多普勒雷达测速的特点,提出了一种基于Keystone(楔石)变换的测速方法,能有效解决目标越距离单元走动和多普勒谱展宽,并根据该方法的特点,提出一种基于Keystone变换的解速度模糊的方法,仿真证明该测速方法能达到很高的测速精度,有很高的应用价值。     

基于单通道合成孔径雷达子图像的动目标检测性能分析

详细分析了基于单通道子图像的运动目标检测性能,给出了图像序列间协方差矩阵分解后特征值与运动目标速度间的关系。首先通过方位向的频谱划分获得单通道子孔径对应的子图像,再利用子孔径间协方差矩阵第二特征值对目标信号的敏感性实现运动目标的检测。详细推导了特征值与运动目标距离向速度的关系,并通过理论分析给出了协方差矩阵第二特征值的概率密度函数。最后,经过仿真实验给出了该方法的仿真结果与性能曲线。     

基于奇异值分解的复杂转动目标成像

目标在三维空间复杂转动时,传统的逆合成孔径成像算法得不到聚焦的二维像。通过对复杂转动目标等效散射中心相位变化的分析,提出了一种基于奇异值分解的成像算法。该算法首先估计多个散射中心的相位历程,获得相位矩阵|然后对相位矩阵进行奇异值分解,并根据奇异值之间的关系对目标是在三维空间转动还是在二维平面内转动进行判断。根据判断结果分别进行处理：当目标在平面内转动时得到目标的二维像|当目标在三维空间转动时得到失真的三维散射中心模型。仿真及实测数据处理结果验证了所提算法的有效性。     

基于动态广义直方图均衡的红外图像增强方法

针对直方图均衡法进行红外图像增强时存在的问题,提出了动态广义直方图均衡方法。首先,广义直方图通过基于局部复杂度计算的分数值计数,体现了图像的不同区域特性,防止了过增强和放大噪声。然后,对广义直方图利用SG算法平滑滤波后,采用GK聚类算法实现对直方图的动态划分,避免高概率灰度背景对低概率灰度目标的影响。最后,动态分配目标和背景的输出灰度区间,突出目标细节,控制增强效果。实验结果表明,算法能有效克服传统直方图均衡法丢失目标细节、不能控制增强效果和过分放大噪声的不足,是一种有效的红外图像增强方法。