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合成孔径雷达反投影算法和波数域算法
合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）反投影算法
和波数域算法是用于合成孔径雷达图像重构的常见算法。
合成孔径雷达反投影算法（Backprojection Algorithm）主要步
骤如下：
1. 将接收到的雷达回波数据进行快速傅里叶变换（FFT），将
时域数据转换到频域。
2. 对每个时刻的回波数据进行处理，根据回波数据的相位信息，将其对应的频域数据投影到相应的方向。
3. 将每个时刻的投影结果叠加起来，得到合成孔径雷达图像。
波数域算法（Wave Number Domain Algorithm）主要步骤如下：1. 针对接收到的雷达回波数据，进行快速傅里叶变换（FFT），将时域数据转换到频域。
2. 根据雷达系统的参数，计算出波数域（K域）对应的样本点位置。
3. 对每个时刻的回波数据进行处理，将其对应的频域数据根据波数域的位置进行插值，并累加到对应位置上。
4. 将每个时刻的插值累加结果进行逆傅里叶变换（IFFT），
得到合成孔径雷达图像。
这两种算法在合成孔径雷达图像重构中都比较常用，具有不同的特点和适用场景。
反投影算法简单直观，但对噪声敏感，适用于目标较稀疏、信号噪声比较高的情况。
波数域算法在处理大数据量的情况下具有较高的计算效率，并且对噪声抑制能力较强，在高信噪比情况下效果较好。
需要根据具体问题和应用场景选择合适的算法进行合成孔径雷达图像重构。
合成孔径雷达成像技术及应用合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称SAR）是一种基于雷达技术的成像方法。
它利用了雷达回波信号的相位差异来合成一个大型的接收器孔径，从而提高雷达的分辨率和成像质量。
合成孔径雷达成像技术在军事、航空航天、地质勘探、环境监测等领域有着广泛的应用。
合成孔径雷达技术的基本原理是利用雷达发射信号与目标反射回来的信号之间的相对运动，通过对多个回波信号进行叠加处理，实现高分辨率的成像。
相对于传统雷达，合成孔径雷达不需要像传统雷达一样依赖于电磁波的波束扫描来进行探测，而是通过在距离和方位方面进行序列化的接收，使接收孔径长度远大于发射孔径长度，从而实现较高分辨率的成像。
合成孔径雷达成像的核心技术是信号处理和图像重建。
信号处理主要包括多普勒补偿、距离校正、视角效应校正等步骤。
多普勒补偿用于消除目标回波信号因相对速度引起的频率偏移，距离校正用于纠正由于平台高度变化引起的距离偏差，视角效应校正用于补偿因角度变化所引起的干涉效应。
经过信号处理后，可以得到目标回波信号的相位信息和强度信息。
在图像重建中，采用了一种被称为反向合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar，简称ISAR）的技术。
ISAR通过将雷达回波信号变换到频域，然后应用逆变换恢复成时域信号，从而实现图像的重建。
ISAR技术主要依赖于高分辨率的目标运动，通过目标在回波信号中的频率调制提供有关目标的细节信息。
通过对多个回波信号进行叠加和相位编码，可以获得高分辨率的目标图像。
合成孔径雷达成像技术具有许多优点。
首先，它可以实现在任意天气条件下对地面目标进行成像，不受光线、云层等地气条件的影响。
其次，合成孔径雷达可以产生高分辨率的成像结果，对于目标进行细节分析和精确定位具有重要意义。
此外，合成孔径雷达还可以实现夜间成像和全天候监测，具有广泛的应用前景。
合成孔径雷达成像技术在军事领域有着重要的应用。
《雷达成像技术》目录前言第1章概论1.1 成像及其发展概况1.2 雷达成像的基本原理1.2.1 逆合成孔径技术1.2.2 合成孔径技术1.3 本书的内容安排1.4 参考文献第2章距离高分辨和一维距离像2.1 宽带信号的逆滤波、匹配滤波和脉冲压缩2.2 线性调频信号和解线性调频处理2.3 散射点模型与一维距离像2.3.1 单个距离单元的回波特性2.3.2 距离像随转角的变化2.3.3 平均距离像2.4 一维距离像回波的相干积累2.5 高距离分辨雷达的检测和测高2.5.1 宽频带雷达信号的检测2.5.2 宽频带雷达信号的测高2.6 参考文献第3章方位高分辨和合成阵列3.1 合成阵列的特点3.1.1 实际阵列天线3.1.2 合成阵列的工作方式3.1.3 合成阵列的远场和近场3.1.4 合成阵列的近场处理3.2 运动平台的合成孔径雷达的横向分辨3.2.1 运动平台的合成孔径雷达的横向分辨原理和简单分析 3.2.2 运动平台的合成孔径雷达回波的多普勒特性3.2.3 运动平台的合成孔径雷达回波的匹配滤波3.3 用波数域分析合成孔径雷达的横向距离分辨率3.3.1 波数域的基本概念3.3.2 用波数域方法重建目标横向位置3.3.3 用波数域方法重建二维目标的位置3.3.4 聚束模式合成孔径雷达成像的波数域分析3.4 参考文献第4章合成孔径雷达4.1 条带模式合成孔径雷达成像的基本原理4.1.1 合成孔径雷达的系统响应函数4.1.2 用时域相关法重建目标图像4.1.3 距离-多普勒成像算法简介4.2 合成孔径雷达在三维空间里的二维成像4.2.1 三维空间数据录取、聚焦和成像的二维选择原则4.2.2 合成孔径雷达的数据录取4.2.3 聚焦和包络时延校正4.2.4 成像平面4.3 场景高程起伏引起的几何失真4.4 合成孔径雷达的性能指标4.4.1 合成孔径雷达的信噪比方程4.4.2 地面后向散射系数4.4.3 点散布函数4.4.4 噪声4.5 合成孔径雷达的电子反对抗4.6 参考文献第5章合成孔径雷达算法5.1 距离徙动5.2 距离-多普勒（R-D）算法及其改进算法5.2.1 原始的正侧视距离-多普勒算法5.2.2 校正线性距离走动的距离-多普勒算法5.2.3 时域校正线性距离走动并频域校正弯曲的距离-多普勒算法 5.2.4 频域校正距离走动和弯曲的距离-多普勒算法5.3 线频调变标（CS, Chirp Scaling）算法5.3.1 正侧视时的线频调变标算法5.3.2 大斜视情况下的非线性频调的变标算法5.4 频率变标（FS, Frequency Scaling）算法5.4.1 信号的距离-多普勒域分析5.4.2 频率变标5.4.3 距离徙动校正及压缩5.5 距离徙动算法（RMA）5.6 极坐标格式（PFA）算法附录 5.A频率变标算法中式(5.121)的证明5.7参考文献第6章基于回波数据的合成孔径雷达运动补偿6.1 SAR平台的运动情况6.1.1 惯导系统测量的运动参数情况介绍6.1.2 基于单个特显点回波数据的机载SAR运动误差分析6.1.3 基于实际回波数据的机载SAR运动误差估计概述6.1.4 天线相位中心(APC)位置误差对回波数据影响的分析6.1.5 基于多普勒参数的运动参数估计6.2 多普勒参数估计6.2.1 多普勒中心估计6.2.2 多普勒调频率估计6.3 法平面和沿航线运动误差的补偿6.3.1 法平面运动误差的补偿6.3.2 沿航线运动误差的补偿6.4 相位梯度自聚焦(PGA)相位补偿方法6.5 基于回波数据的结合运动补偿算法及实验结果举例6.5.1 采用基于回波数据的运动补偿方法时的SAR成像算法流程 6.5.2 实测数据的分析和处理6.5.3 几种基于回波数据的运动补偿的性能比较6.6 参考文献第7章逆合成孔径雷达7.1 ISAR成像的转台模型和平动补偿原理7.1.1 ISAR成像的转台模型7.1.2 运动目标平动补偿的原理7.2 平动补偿的包络对齐7.2.1 包络对齐的互相关法7.2.2 包络对齐的模-2距离和模-1距离方法7.2.3 包络对齐的最小熵方法7.3 平动补偿的初相校正7.3.1 初相校正的单特显点法7.3.2 多特显点综合法7.3.3 相干信号的初相校正7.4 目标转动时散射点徙动的影响及其补偿7.5 机动目标的ISAR成像7.5.1 用波数域方法分析ISAR成像7.5.2 几种不同转动情况的目标成像7.6 用时频分析方法对非平稳运动目标成像7.6.1 用Radon-Wigner滤波反投影成像7.6.2 用最小二乘-RELAX算法对非平稳运动目标成像7.7 参考文献第8章干涉合成孔径雷达8.1 InSAR高程测量的基本原理8.1.1 InSAR高程测量的几何原理8.1.2 InSAR高程测量可以采用的工作方法8.2 InSAR高程测量的过程8.3 InSAR观测去相关和预滤波8.3.1 InSAR空间视角去相关和预滤波8.3.2 方位去相关和预滤波8.4 图像配准8.4.1 图像配准的几何基础8.4.2 图像配准过程8.5 降噪滤波8.5.1 多视处理8.5.2 相位滤波8.6 二维相位解缠绕8.6.1 路径积分和残点(residue) 8.6.2 分支截断方法(branch cut) 8.6.3 最小二乘方法8.7 高程测量误差分析8.8 地面动目标检测(GMTI)8.8.1 DPCA方法的原理8.9 单脉冲ISAR8.10 本章小结8.11 参考文献。
第六章 成像雷达简介在前面几章我们致力于详细介绍了关于雷达的以下几方面基本原理,如: 发射/接收、天线、波形、传播、RCS （雷达散射截面）、SNR （信噪比）、探测及距离测量精度、速度、方位角。
本章结合这些基本理论，讨论将这些技术应用于旋转目标的显著优点，而这些是我们研究成像雷达的重要领域。
6.1 距离—速度压缩我们考虑一个固定雷达方向不变的波束观测某一区域。
我们意图获得回波信号，此信号是距离、速度对时间的函数。
举个例子来说，有一个位于陆地朝向海面的雷达。
假定此雷达具有恒定PRF （R f ），发射步频波，即是说雷达发射N （N ≥1）个单频率脉冲组成的多个脉冲群，每一个脉冲群中，脉冲的频率都比它的前一个脉冲的频率大f ∆，雷达每秒发射N f R /个脉冲群。
每个脉冲群的带宽为B ，每个脉宽为τ。
在一个脉冲群中，第n 个独立脉冲的频率由下式给出Nn fn f f n ,......,1)1(0=∆-+=fN B ∆-=)1((6.1) A/D 转换器在每一个回波脉冲后获得一个采样（每一个脉冲组获得N 个采样）。
共采集M 组（M>>1）。
通过脉冲压缩，处理器得到一个纵向距离剖面像，其距离分辨率为B c rpn 2/~δ，纵向距离长度为rpn N r δ~∆。
（本书8.1.5将对此做进一步讨论，分析变量是从峰值到第一个零点变化。
）类似地，采用多普勒处理方法，每一个距离采集器被整理为速度采集器，其速度分辨率为NM f R vpn 2/~λδ，不模糊LOS 速度为N f v R 2/~λ∆（参见4.2节）。
作为一种选择，我们考虑一个N f PRF R /=的长度为M 的线形调频（LFM ）脉冲序列。
每一个脉冲组带宽为B ，每一个脉冲宽度为τ，每一个脉冲采样N 次（见Problem6.1）。
对一个给定的延迟时间（可能从0.1s 到1s ）,输出设备可以产生一个两维的雷达回波图，它是距离与LOS 速度的函数。
合成孔径雷达成像技术的研究合成孔径雷达（SAR）是一种利用雷达束照射地面进行成像的技术，它具有高分辨率、全天候、跨季节、大范围遥感等优点，已成为遥感技术中的重要组成部分。
SAR的成像分辨率与天线孔径大小有关，天线孔径越大，则分辨率越高，但常规的合成孔径雷达需要的天线长度通常极为巨大，如何在减小天线尺寸的同时保证成像分辨率和图像质量是当前研究的热点和难点之一。
目前，有许多学者从不同角度入手，探索如何优化合成孔径雷达成像技术，从而提高其成像效果和应用范围。
一、信号预处理优化信号预处理是合成孔径雷达成像的基础，它决定了成像的精度和清晰度。
当前常用的信号预处理方法包括卷积反演、最小二乘算法等，针对这些方法的优化，能够大大提高雷达成像效果。
例如，微波频段的合成孔径雷达可利用双通道技术进行信号预处理，使得成像效果更加细腻。
二、压缩感知技术在SAR成像中的应用压缩感知技术能够从稀疏性角度处理雷达信号，实现降低采样率的图像重建，从而实现天线尺寸的压缩。
当前，压缩感知技术在SAR成像中的应用已经逐渐增多，相关的实验结果也表明，压缩感知技术能够显著降低SAR图像的误差并提高图像质量。
三、深度学习优化深度学习作为一种新兴的分析方法，正在被学者们广泛应用于SAR成像中。
利用深度学习算法，可以更加精细地处理雷达数据，从而获得更好的成像效果;以此为基础，可以在该方向上进行许多优化研究，如摒弃传统方法中的显式规则，大力发掘每层特征、自适应分层结构等。
相关的深度学习模型在SAR图像成像中的应用效果备受关注。
四、相位调制技术相位调制技术可以通过信号处理的方式，利用非线性组合将信号传输和接收更生动和细腻，对于SAR成像来说，通过相位调制，有可能使得成像的结果更加精确，从而更好地反映地面情况。
综上所述合成孔径雷达成像技术一直是遥感技术领域中的重要应用方向之一，随着科学技术不断发展，学者们不断探索如何优化这一技术，并通过各种手段取得了显著的研究成果。
合成孔径雷达成像技术1 合成孔径雷达成像技术合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar ，SAR）成像技术，可利用多频段雷达成像与光学遥感成像相结合，克服光学遥感、红外和毫米波遥感成像技术云、雾覆盖、太阳高度、悬崖或悬崖壁、山谷等遮挡，能够更好地解决遥感成像中被遮挡等问题。
它可以获得深度、低空度、边缘检测能力、起伏灵敏度和精确波束形状等特点，从而实现更加精细的成像，效果更加准确。
2 合成孔径雷达构成合成孔径雷达由发射部分、接收部分、处理信号系统、空间成像装置组成，处理信号系统分成两部分：采集处理系统和图像处理系统。
采集处理系统又包括信号采集部分、雷达参数测量部分以及合成孔径信号处理部分，依靠电脉冲序列的持续发射以及持续接收，结合时、空域信号处理和数字图像处理，用户可得到合成孔径雷达的三维立体图像以及二维平面成像。
3 合成孔径雷达发展合成孔径雷达的研究始于20世纪50年，自诞生之日起就受到了政府科研机构和商业部门的高度关注，因为它采用的成像方式和特殊的信号构造，使它可以对大范围内拍摄更加准确而全面的信息，为军事探测和情报监测提供了有力的支撑。
21世纪以来，合成孔径雷达技术不断发展，加入新技术新方法，提升了它的技术性能和成像精度，合成孔径雷达进入宽带成像和横断面成像领域，广泛用于地面和水面监测、军事侦察和低空飞行探测等领域，扩大了它的应用范围和层次。
4 小结合成孔径雷达成像技术结合了多频段雷达成像和光学遥感成像，具有深度、低空度、边缘检测、起伏灵敏度等特点，能够解决遥感成像中被遮挡等问题，现已广泛应用于军事侦察和低空飞行探测等领域，未来发展更广阔。
第1篇一、合成孔径雷达成像原理合成孔径雷达成像原理基于雷达波与目标的相互作用。
当雷达发射一个脉冲信号，遇到目标后，目标会反射一部分雷达波，然后返回到雷达接收器。
雷达接收器将这些反射回来的信号进行检测，并根据信号的时间延迟和强度等信息，计算出目标的位置和特性。
1. 距离分辨率雷达系统的距离分辨率取决于雷达波的速度和脉冲宽度。
雷达波的速度在真空中约为光速，即3×10^8 m/s。
设雷达发射的脉冲宽度为T，则雷达系统的距离分辨率为：R = cT/2其中，R为距离分辨率，c为雷达波的速度，T为脉冲宽度。
2. 空间分辨率雷达系统的空间分辨率取决于雷达的等效孔径。
合成孔径雷达通过合成一个较大的等效孔径，从而提高空间分辨率。
等效孔径Ae与雷达系统的空间分辨率ρ的关系为：ρ = λ/(2Ae)其中，ρ为空间分辨率，λ为雷达波的波长，Ae为等效孔径。
3. 成像原理合成孔径雷达成像过程主要包括以下几个步骤：（1）雷达发射脉冲信号，信号传播到目标并反射回来。
（2）雷达接收器接收反射信号，并根据信号的时间延迟和强度等信息，计算出目标的位置。
（3）雷达根据目标的位置信息，生成一个空间分布图，即SAR图像。
二、合成孔径雷达系统组成合成孔径雷达系统主要由以下几个部分组成：1. 雷达发射机：产生雷达信号，并将其发射到目标。
2. 雷达天线：接收目标反射的雷达信号，并将信号传输到雷达接收器。
3. 雷达接收器：接收雷达天线传输的信号，并进行信号处理。
4. 数据处理单元：对雷达接收器接收到的信号进行处理，包括距离压缩、相位解缠、成像等。
5. 图像处理单元：对成像结果进行进一步处理，如增强、滤波、分类等。
三、合成孔径雷达成像算法合成孔径雷达成像算法主要包括以下几个步骤：1. 距离压缩：根据雷达信号的时间延迟，对信号进行压缩，提高距离分辨率。
2. 相位解缠：由于相位累积误差，雷达信号相位存在相位缠绕现象。
相位解缠可以消除相位缠绕，提高图像质量。
机载合成孔径雷达成像算法及运动补偿的研究下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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第六章合成孔径雷达运动补偿机载SAR运动补偿可分为实时运动补偿和成像处理运动补偿。
实时运动补偿就是利用飞机上的惯性导航设备和运动传感器测出飞机的姿态和速度变化，对雷达参数进行实时调整，根据飞机姿态变化调整天线波束指向，根据飞机速度调整脉冲重复频率，消除不均匀采样误差，根据天线相位中心到场景中心线的距离，调整快时间采样起始时刻。
实时运动补偿能消除部分运动误差，但要实现高分辨率成像，还需要在成像处理中进行精确的运动补偿，成像处理运动补偿可又分为两类，一是基于运动传感器的运动补偿，二是基于雷达高分辨回波数据的运动补偿。
成像处理运动补偿中，基于回波数据的运动补偿本质上和基于运动传感器的运动补偿相同，只不过运动参数(主要是多普勒中心和调频率参数)是通过回波数据估计得到。
由载机引起的合成孔径阵列误差主要可分为沿着航向的误差和垂直航向的误差，下面分别讨论对它们的运动补偿。
6.1 垂直航线运动分量的补偿由大气扰动引起的运动误差的补偿是机载SAR系统中一个关键问题。
在SAR成像系统中因运动误差而引起的主要影响表现有：空间和辐射分辨率的下降，方位模糊，几何和相位失真。
运动误差通常可用捷连惯导单元(IMU)和惯性导航系统(INS)测得。
对从IMU或INS的加速度计和陀螺仪获得的数据进行处理可以重构出飞机的三维运动轨迹(即沿航向，垂直航向，天顶方向)，同时也可得到IMU位置的三个角度分量(即偏航角，俯仰角，滚转角)。
由于我们关心的是天线相位中的运动误差，所以需要知道IMU和天线中心位置之间的距离，以便将IMU位置的运动信息换算到相位中心位置，同时需要将惯导系统与全球定位系统相结合，把相位位置转变为绝对位置。
由于从惯导系统得来的运动参数常常受到系统误差(例如，加速度计的积分引起的偏差)的影响，通过从SAR数据中估计可进一步提高运动参数的精度。
下面，我们先分析SAR处理中的运动误差对成像的影响。
我们假设机载SAR沿着图6-1所描绘的飞行轨迹运动，同时也给出了一条理想的直线飞行轨迹。
因为在直角坐标系中的X 轴方向和理想方向一致，所以，雷达位置(天线孔径中心)()s s s z y x S ,,=和任意一个点目标),,(z y x T =在m t 时刻的距离可表示为 ()()()()()()222222z z y y x x x z z y y x x R s s s s s -+-+-∆+'=-+-+-=(6.1)其中，取n vt x ='，并且v 取值为雷达平台沿x 轴运动的平均速度，x ∆是在沿航迹方向，由于实际速度与理想速度的速度差而引起的位置差。
通常通过实时校正脉冲重复频率或改变SAR 录取数据的方位向采样率，来补偿因运动速度不稳而产生的变化量(在没有惯导或惯导情况下，还需要对此位置偏差进行校正，此问题将在下一节详细讨论)。
因此，(6.1)式中的x ∆将在下面的分析中可被省略掉。
X()z y x T ,,≡图6-1 SAR 存在运动误差的几何关系示意图对(6.1)作近似得()()()()ϑϑϑϑcos sin cos sin 2222222222s s s s s s z y r x x r z r y r x x zz yy z y x x R +++-'≈+++-'≈--++-'≈(6.2) 其中22y x r +=是没有速度扰动时雷达到目标T 的最短斜距，ϑ是视角。
通过对(6.2)式中的传感器到目标的距离与理想时的斜距()22r x x R +-'=作比较，可注意到运动误差引进了两个附加因子，这两因子说明了沿y 和z 向的平台偏移部分(参考图6-2)，这些偏移总称为瞄准线偏移(LOS)。
ϑϑcos sin s s LOS z y r +=(6.3)瞄准线ϑyy z z图6-2 瞄准线在z 轴方向投影(左图)和y 轴方向投影(右图)瞄准线的偏移需要通过两种补偿来完成校正：一种是距离的重采样，校正由于LOS r 而造成的回波延时的变化(若LOS r 远小于距离采样间隔，则此项可忽略)，第二种是相位λπϕLOS LOS r 4=的校正。
不好的是，偏移量LOS r 不仅和平台的运动偏差有关，而且和目标的视角有关，并且后者是不确定的，因为视角和场景有关。
为了便于分析处理，我们先假设地面近似为一平面，所以()r H 1cos -=ϑ (6.4) 其中H 代表(平均的)飞行高度，这样我们可得到),,(r z y r r s s LOS LOS = (6.5)可见LOS r 不仅和距离有关，同时也和方位有关。
另外，在SAR 录取数据阶段r 是个未知量。
在忽略了距离徙动的情况下，我们做完距离压缩以后就可以对瞄准线偏差进行补偿，即斜距r 近似等于垂直距离r '，则),,(r z y r r s s LOS LOS '≈ (6.6)在距离徙动不能忽略的情况下，因为在距离压缩之后不能假设r r '≈成立，所以补偿过程会更加困难些。
解决此问题的可行方案是通过解耦合分两次进行相位校正，即我们常说的一次运动补偿因子，二次运动补偿因子(Moreira and Huang, 1994)。
一次运动补偿因子定义为校正给定参考距离的瞄准线误差所造成的相位，其中典型的参考距离就是成像中心的距离，其为：),,(0r z y r r s s LOS LOSI = (6.7)这种校正即可在距离压缩后的数据进行，又可在距离压缩之前进行。
在我们进行一次运动补偿时，距离压缩步骤(如果此前我们没有进行距离压缩)和距离单元徙动校正可同时进行。
注意和距离有关的运动误差部分对距离徙动校正的影响很小，因此距离徙动校正能在忽略了这部分运动误差的情况下的进行。
下面，我们假设r r '≈，二次运动补偿是对瞄准线偏差的距离变化部分的校正。
并且有下式),,(),,(0r z y r r z y r r s s LOS s s LOS LOSII -'= (6.8)最后，我们再完成方位压缩。
垂直航线运动误差的补偿流程图如图6-3所示。
其中包括距离徙动校正和方位滤波过程。
⎪⎭⎫LOSI r j λπ4⎪⎭⎫LOSII r λπ4录取数据图6-3 SAR 有运动误差时处理的流程图6.2 速度不稳时的运动补偿（沿航线运动分量的补偿）在机载SAR 中，由于1)载机速度不稳，2)气流使飞机偏航，使机载雷达的多普勒参数(包括多普勒中心和调频率)随时间不断变化。
多普勒参数一方面可以从惯导得到，另一方面可以从录取的数据中估计出来。
从惯导得到的速度和偏流角精度相对比较低，对较低分辨率和单视处理成像有时能满足要求，但对高分辨率成像往往很难满足要求，需要根据数据估计。
根据已往机载飞行经验，多普勒参数通常需要1秒钟更新一次。
从惯导计算多普勒参数比较简单，直接计算即可。
下面主要介绍从数据估计多普勒参数方法。
多普勒中心和调频率不准确将影响图像质量。
特别在波束较窄的情况下，多普勒中心不准对图像影响更严重。
的波束宽度较大，稳定平台较好的情况下，多普勒中心可以不估计，用零即可。
多普勒调频不准会使图像散焦，MD 算法在波束宽度比较窄的情况下，估计效果也差。
所以从多普勒参数的角度看，雷达宽波束有好处。
6.2.1基于实测数据的瞬时多普勒参数估计(1) 多普勒中心估计国内外文献讨论的多普勒中心估计方法主要有能量均衡法、相关函数法、最优估计法。
主要采用相关函数法。
设在没有多普勒中心偏移时，回波在方位向的功率谱为)(0f S ，它和天线方向图相同，以零频对称，功率谱对应的相关函数为)(0τR 为实函数。
则在有多普勒偏移时，功率谱)(f S h 为)(0dc f f S -，其相关函数变为)()(02ττπR e R t f j h dc = (6.9)于是从)(τh R 的相角可以估计出dc f 。
由于方位回波是离散采样的，所以)()(kT R R h h =τ，PRF 1=T ，k 为整数，取1=k ，可得多普勒中心精估计为)}(ˆarg{21T R Tf h corr dc π= (6.10) 这样估计得到的dc f 的精度远比包络相关法高，但由指数求得的相位范围为],[ππ-，如果1>T f dc (有时会远大于1)，则估计的dc f 存在T 1的模糊问题。
为此，可结合惯导得到的多普勒中心gd dc f 作去模糊处理。
最后得到精确的无模糊的多普勒中心频率为corr dc gd dc dc f f f +⋅=]PRF round[PRF (6.11)这里PRF 为脉冲重复频率。
(2) 多普勒调频率估计多普勒调频率的估计，主要有图像偏移法(MD 算法)，对比度法，最小熵法，子孔径相关方法，反射率偏移法和平移相关法。
下面主要介绍MD 算法。
当前实际应用中，MD 算法仍然是主要的算法，因为MD 算法能稳健的估计二次相位，而二次相位是使图像模糊的主要相位项。
MD 算法，将全孔径时间分成不交叠的两部分孔径，而利用二次相位在前后两部分孔径中有不同的函数形式。
每部分孔径可分解成常量、一次分量和二次分量，其中常量和二次分量相同，一次分量使两部分孔径像平移。
MD 算法就是通过估计两部分孔径像之间平移量，估计整个孔径的二次项系数。
设原始数据某距离单元方位信号2)()(m d t k j m m e t a t s π=(T t T m ≤≤-，2a T T =)，由于调频率d k 比较大，通常是对此方位信号用初始调频率0220cos 2R v k d λβ-=，速度和斜视角由惯导给出，0R 此单元散射点到雷达的斜距离]补偿，我们可以将此距离单元方位信号写成20)()()(m d d t k k j m m e t a t s -=π2)(m kt j m e t a π=，其中取0d d k k k -=。
MD 算法将此信号分成前后两个部分孔径，即41222)2()2()(T j kTt j kt j m m m m m e T t a T t s t s πππ+--=-=，22T t T m ≤≤- (6.12) 42222)2()2()(T j kTt j kt j m m m m m e T t a T t s t s πππ+++=+=，22T t T m ≤≤-(6.13)前半部分孔径信号)(1m t s 傅立叶变换后，其谱为，)2(ˆ)()(12211kT f S dt e t s f S T T m ft j m m +==⎰--π (6.14) 后半部分孔径信号)(2t s 傅立叶变换后，其谱为，)2(ˆ)()(222222kT f S dt e t s f S T T m ft j m m -==⎰--π (6.15) 其中 =)(ˆ1f S ⎰--+-222422)2(T T m ft j T j kt j m dt e e T t a m m πππ (6.16) =)(ˆ2f S ⎰--++222422)2(T T m ft j T j kt j m dt e e T t a m m πππ (6.17)MD 算法基于，前后孔径的谱相同或相似，即2221)(ˆ)(ˆf S f S = (6.18) 所以要求距离单元方位信号孔径时间通常取半个波束宽度飞机飞过的时间以内。
