小斜视多子阵合成孔径声呐Chirp Scaling成像算法

为了解决现有多子阵合成孔径声呐成像算法在小斜视下没有考虑斜视带来的时延和多普勒频率改变,从而导致成像效果不佳的问题,提出一种小斜视多子阵合成孔径声呐Chirp Scaling成像算法.建立了斜视多子阵合成孔径声呐的精确距离史模型,并将其近似成单基斜视距离史,再引入一个修正项以修正近似误差.通过对回波信号补偿修正项对应的相位和时延,就可以将斜视多子阵信号转变为斜视单基信号,从而能够借鉴已有的斜视单基Chrip Scaling成像算法.通过对比现有算法和所提出算法处理斜视仿真数据和实测数据的结果,验证了所提出算法的有效性和正确性.     

基于改进DPC近似的多子阵SAS距离多普勒算法

传统修正的偏置相位中心近似方法往往忽略距离历程近似误差的方位空变性,使得基于该方法的成像算法重建的图像出现近距离散焦和方位向偏移现象。为解决该问题,该文对修正的偏置相位中心近似方法进行改进,将双根号形式距离历程表示为类收发合置项、距离空变项和方位空变项之和的形式,有效提高了距离历程的近似精度;在利用驻定相位原理求取方位向驻定相位点的过程中,通过充分考虑距离历程方位空变性的影响,推导了更为精确的方位向驻定相位点,有效提高了点目标响应二维谱的准确性。在此基础上,提出一种适用于高分辨多子阵合成孔径声呐成像的距离多普勒算法,仿真试验和实测数据成像结果验证了该算法的有效性。     

基于最小不连续的分块相位解缠算法

相位解缠是干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar, InSAR)和干涉合成孔径声纳(interferometric synthetic aperture sonar, InSAS)数据处理中极其关键的步骤。针对大块干涉图的解缠效率低下的问题,提出了一种基于最小不连续的分块相位解缠方法。首先根据干涉相位图计算相位质量图,并按照质量阈值将干涉相位图分成高、低质量区域|然后将大块干涉图分成规则小块干涉图,采用带权重的最小不连续相位解缠算法同时对小块干涉图进行相位求解|最后在不同子数据解缠相位块的高、低质量区域之间进行最小不连续优化,求解最终解缠相位,并以并行编程标准OpenMP为基础对分块解缠算法进行了并行化。通过对InSAR和InSAS干涉图的解缠实验验证了分块相位解缠算法的正确性和高效性。     

多接收阵合成孔径声纳线频调变标成像算法

目前,多接收阵合成孔径声纳快速成像算法一般都需要将各接收阵的回波融合成适于传统收发合置合成孔径声纳处理的数据,因此避免不了耗时的插值和空变的相位误差补偿。根据多接收阵合成孔径声纳的实际模型,将各接收阵和发射阵作为一个子系统,并采用驻相原理将其二维频域点扩展函数表示为距离向空变项和非空变项的乘积。在此基础上,运用线频调变标成像算法先完成各子系统数据的成像,然后再实现各子图像的相干叠加,以获得所需的高分辨合成孔径声纳复图像。最后,仿真实验和湖试结果验证了该方法的有效性。