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合成孔径雷达概述1合成孔径雷达简介 (2)1.1 合成孔径雷达的概念 (2)1.2 合成孔径雷达的分类 (3)1.3 合成孔径雷达(SAR)的特点 (4)2合成孔径雷达的发展历史 (5)2.1 国外合成孔径雷达的发展历程及现状 (5)2.1.1 合成孔径雷达发展历程表 (6)2.1.2 世界各国的SAR系统 (9)2.2 我国的发展概况 (11)2.2.1 我国SAR研究历程表 (11)2.2.2 国内各单位的研究现状 (12)2.2.2.1 电子科技大学 (12)2.2.2.2 中科院电子所 (12)2.2.2.3 国防科技大学 (13)2.2.2.4 西安电子科技大学 (13)3 合成孔径雷达的应用 (13)4 合成孔径雷达的发展趋势 (14)4.1 多参数SAR系统 (15)4.2 聚束SAR (15)4.3极化干涉SAR（POLINSAR） (16)4.4合成孔径激光雷达（Synthetic Aperture Ladar） (16)4.5 小型化成为星载合成孔径雷达发展的主要趋势 (17)4.6 性能技术指标不断提高 (17)4.7 多功能、多模式是未来星载SAR的主要特征 (18)4.8 雷达与可见光卫星的多星组网是主要的使用模式 (18)4.9 分布SAR成为一种很有发展潜力的星载合成孔径雷达 (18)4.10 星载合成孔径雷达的干扰与反干扰成为电子战的重要内容 (19)4.11 军用和民用卫星的界线越来越不明显 (19)5 与SAR相关技术的研究动态 (20)5.1 国内外SAR图像相干斑抑制的研究现状 (20)5.2 合成孔径雷达干扰技术的现状和发展 (20)5.3 SAR图像目标检测与识别 (22)5.4 恒虚警技术的研究现状与发展动向 (25)5.5 SAR图像变化检测方法 (27)5.6 干涉合成孔径雷达 (31)5.7 机载合成孔径雷达技术发展动态 (33)5.8 SAR图像地理编码技术的发展状况 (35)5.9 星载SAR天线方向图在轨测试的发展状况 (37)5.10 逆合成孔径雷达的发展动态 (38)5.11 干涉合成孔径雷达的发展简史与应用 (38)合成孔径雷达概述1合成孔径雷达简介合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)是一种全天候、全天时的现代高分辨率微波成像雷达。
多普勒效应的原理及应用 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020多普勒效应原理及其应用摘要：多普勒效应是波源和观察者有相对运动时观察者接收到的波的频率与波源发出不同频率的现象。
本文首先介绍声波和光波中多普勒效应的原理，然后结合原理阐述多普勒效应在我们现在生活中的广泛应用。
关键词：多普勒效应；原理；应用引言多普勒效应是为纪念奥地利物理学家及数学家克里斯琴·约翰·多普勒而命名的，他于1842年首先提出了这一理论。
多普勒认为，物体辐射的波长因为光源和观测者的相对运动而产生变化。
在运动的波源前面，波被压缩，波长变得较短，频率变得较高 (蓝移)。
在运动的波源后面，产生相反的效应。
波长变得较长，频率变得较低 (红移)。
波源的速度越高，所产生的效应越大。
根据光波红/蓝移的程度，可以计算出波源循着观测方向运动的速度。
恒星光谱线的位移显示恒星循着观测方向运动的速度。
除非波源的速度非常接近光速，否则多普勒位移的程度一般都很小。
所有波动现象 (包括光波) 都存在多普勒效应。
正文1 多普勒效应的原理波在波源移向观察者时接收频率变高，而在波源远离观察者时接收频率变低。
当观察者移动时也能得到同样的结论。
假设原有波源的波长为λ，波速为c，观察者移动速度为v：当观察者走近波源时观察到的波源频率为（c +v）/λ，如果观察者远离波源，则观察到的波源频率为（c-v）/λ。
1．1声波中的原理设声源的频率为v，声波在媒质中的速度为V，波长λ=V/v。
声波在媒质中传播的速度与波源是否运动无关，故总是以决定于媒质特性的速度V来传播。
波的频率数值总是等于每秒钟通过媒质中某一固定点的完整波形的数目。
下面分三种情况讨论：一，声源不动，观察者以速度VB相对于媒质运动，即VB≠0，Vs=0.此时观测者不是停在原地等待一个个的波来“冲击”，而是迎上去拾取更多的波，那么观测者接收到的声波的频率为v'=（V+VB）/λ=[(V+VB)/V]*v (1)上式表明当观测者向着静止的声源运动时，接收到的声波频率为声源频率的（1+v/V）倍，故听到的声调变高。
多普勒波束锐化及其应用研究1. 概述多普勒效应是雷达工作的基础原理之一。
正是由于多普勒效应，雷达才可以通过测量被测目标发射和返回波的多普勒频移（即速度信息），实现目标测速、跟踪和定位。
而多普勒波束锐化技术则是用来消除雷达采集数据时，多普勒效应对分辨率和灵敏度的影响，以获得更加精确的雷达信息的一种处理方法。
本文将介绍多普勒波束锐化的原理及其应用研究。
2. 多普勒波束锐化原理在雷达测量目标速度时，多普勒效应产生的频移会导致目标的反射信号信号（即回波）的相位受到影响，从而导致接收信号的相位与发射信号的相位不同。
这种相位差称为多普勒相位差，其大小与目标距离、目标速度以及雷达参数有关，如多普勒频移、脉冲宽度等。
在雷达回波信号中，多普勒效应造成的相位差是信号波形失真最主要的原因。
该相位差以及由此产生的相位失真将影响信号的分辨率和目标检测灵敏度。
为了消除多普勒效应对信息质量的影响，需对回波信号进行数学处理，使得信号重新聚焦，从而提高目标的检测能力和跟踪精度。
多普勒波束锐化就是一种实现这个目标的技术。
多普勒波束锐化是一种基于压缩某一波段内所有速度的回波信号，从而得到高分辨率以及减少速度模糊的一种处理方法。
通过加权归一化滤波器对信号进行多普勒滤波，可以使回波信号在时域和频域中都趋近完美匹配，信号相位失真得到恢复，从而提高信号的分辨率和灵敏度。
多普勒波束锐化技术的处理流程如下：1.通过窄带滤波器选择多普勒频移范围内的信号；2.将选定的信号乘以一个加权函数，以突出峰值；3.对乘积信号进行傅里叶变换，并加以平移和共轭以恢复相位和频谱；4.对频谱做加权归一化滤波，去除多普勒噪声；5.进行反变换，以恢复空时的信息。
通过这样的处理流程，可以消除多普勒频移导致的信号模糊，从而提高回波信号的分辨率和灵敏度。
3. 多普勒波束锐化的应用研究多普勒波束锐化技术已经被广泛应用于雷达系统中，特别是在军事和民用领域。
以下是一些多普勒波束锐化技术的应用举例。
距离多普勒成像算法分析距离多普勒（Range-Doppler，RD）算法是SAR成像处理中最直观，最基本的经典方法，目前在许多模式的SAR，尤其是正侧视SAR的成像处理中仍然广为使用，它可以理解为时域相关算法的演变。
一、距离迁移距离迁移是合成孔径雷达成像中的一个重要问题，产生的原因是SAR载机与照相目标间的相对运动。
随着载机的运动，对地面某一静止的目标来说，其与雷达载机间的距离不断变化，如图1。
而雷达将距离量化为距离门，随着载机运动，同一点目标在雷达接收机中位于不同的距离门，即随着载机平台的移动，目标与雷达间的距离变化超过一个距离单元时，目标的回波就分散于相邻的几个距离门内。
图1 雷达与点目标距离变化二、处理方法距离迁移的存在使方位向处理成为一个二维处理，即使回波信号在距离向和方位向上产生耦合。
成像处理的基本思想是将二维处理分解为两个级联的一维处理。
距离向直接将接受到的回波信号进行脉冲压缩即可，但在方位向处理，由于距离迁移现象的存在，是同一点目标回波位于不同的距离门内，不能直接进行压缩处理。
图2表示对某点目标回波进行距离压缩向后，方位向压缩前的图像，可以看出不同方位向的信号是按照距离迁移曲线排列的。
图2 点目标一维距离向压缩后图像为了使方位向也可以进行压缩处理，距离压缩后的图像应进行距离迁移校正，将距离压缩后的信号压缩为图3所示。
图3 距离校正后图像最后再进行方位向压缩，处理后如图4，得到一个点目标。
图4 方位向压缩后图像以下对距离迁移做理论分析。
设合成孔径时间中点为0t t =，将雷达与目标的瞬时距离()r t 按泰勒公式展开，取前三项：引起的回波相位变化为：这个相位称为多普勒相位。
它的一节导数为多普勒中心频率dc f ，二阶导数为多普勒调频率dr f ，故有：()r t 与0()t t r t =⎪的差值是t 时刻相对与0t 时刻相对于0t 时刻的距离变化量，也就是距离迁移量。
上式右边的线性项称为距离走动，二次项称为距离弯曲，即距离迁移可以分解为距离走动和距离弯曲。
基于自适应滤波的雷达目标检测算法优化研究随着雷达技术的不断发展和应用领域的拓展，雷达目标检测技术逐渐成为研究的热点之一。
在雷达目标检测过程中，自适应滤波算法被广泛用于提高目标检测的性能。
本文将围绕基于自适应滤波的雷达目标检测算法进行优化研究。
自适应滤波是一种信号处理方法，通过根据信号的统计特性来选择合适的滤波器参数，以提高信号的质量和抑制噪声等干扰。
在雷达目标检测中，自适应滤波算法可以用于抑制杂波和噪声，使得目标的信号能够更加明显地显现出来。
首先，我们需要对自适应滤波算法进行优化。
传统的自适应滤波算法通常基于最小均方误差原则，选择滤波器参数。
然而，该方法在存在较强干扰的情况下容易出现过度收敛或者误收敛的情况，从而影响到目标检测的准确性。
因此，本文将研究新的自适应滤波算法，以解决传统算法的不足。
其次，我们将研究目标检测算法与自适应滤波算法的融合，以提高目标检测的性能。
目标检测算法可以利用自适应滤波算法得到的滤波结果，进一步提取目标的特征信息，从而实现更精确的目标检测。
我们将探索如何合理地融合这两种算法，在保证目标检测准确性的同时，尽量减小计算复杂度和存储空间。
另外，我们将考虑如何适应多变的环境。
雷达目标检测往往面临多种干扰和复杂的噪声环境，如天气变化、多路径效应等。
针对这些问题，我们将尝试设计一种适应性较强的自适应滤波算法，使得该算法能够有效地应对各种复杂环境，并保持较好的目标检测性能。
另外，我们将结合深度学习技术来改进目标检测算法。
近年来，深度学习在图像处理和目标检测领域取得了突破性的进展。
我们将探索如何将深度学习的思想和算法引入到自适应滤波算法中，以进一步提升雷达目标检测的准确性和稳定性。
最后，我们将通过实验证明优化后的基于自适应滤波的雷达目标检测算法的有效性。
通过采集真实的雷达信号和目标数据，我们将对算法进行验证和评估。
同时，我们将与其他现有的目标检测算法进行对比分析，以证明所研究的算法的优越性。
前言雷达成像技术是上个世纪50年代发展起来的，它是雷达发展的一个重要里程碑。
从此，雷达不仅仅是将所观测的对象视为“点”目标，来测定它的位置与运动参数，而是能获得目标和场景的图像。
同时，由于雷达具有全天候、全天时、远距离和宽广观测带，以及易于从固定背景中区分运动目标的能力，雷达成像技术受到广泛重视。
雷达成像技术应用最广的方面是合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称SAR）。
当前，机载和星载SAR的应用已十分广泛，已可得到亚米级的分辨率，场景图像的质量可与同类用途的光学图像相媲美。
利用SAR的高分辨能力，并结合其它雷达技术，SAR还可完成场景的高程测量，以及在场景中显示地面运动目标（GMTI）。
SAR的高分辨，在径向距离上依靠宽带带信号，几百兆赫的频带可将距离分辨单元缩小到亚米级；方向上则依靠雷达平台运动，等效地在空间形成很长的线性阵列，并将各次回波存贮作合成的阵列处理，这正是合成孔径雷达名称的来源。
合成孔径可达几百米或更长，因而可获得高的方位分辨率。
雷达平台相对于固定地面运动形成合成孔径，实现SAR成像。
反过来，若雷达平台固定，而目标运动，则以目标为基准，雷达在发射信号过程中，也等效地反向运动而形成阵列，据此也可对目标成像，通称为逆合成孔径雷达（ISAR）。
ISAR显然可以获取更多的目标信息。
最简单的雷达成像是只利用高距离分辨（HRR）的一维距离像。
当距离分辨率达米级，甚至亚米级时，对飞机、车辆等一般目标，单次回波已是沿距离分布的一维距离像，它相当目标三维像以向量和方式在雷达射线上的投影，其分布与目标相对于雷达的径向结构状况有关。
同时，高距离分辨率有利于分辨距离接近的目标，以及目标回波的直达波和多径信号。
本书将对当前已经广泛应用和具有应用潜力的内容作较为全面的介绍。
本书是《雷达技术丛书》中的一册，主要对象为从事雷达研制工作的技术人员，因此，本书编著时考虑到读者已有《雷达原理》和《雷达系统》方面的基础，对雷达各部件的基本情况也已比较熟悉，与上述内容有关的部分，本书均作了省略。
提高雷达方位分辨力的多普勒波束锐化技术
多普勒波束锐化技术是一项新兴技术，它通过将信号分解处理出多重频率、多相位和
多极化组合，构建出一个对于对象的多维度信号，来提高雷达的方位分辨力。
多普勒波束锐化技术的原理可以理解为把信号分解为多重频率、多相位和多极化组合，然后在接收机上对这些信号量进行多维度叠加，把高分辨率图像拼接而成，不会对其他物
体产生不利影响。
而且，多普勒波束锐化技术的应用，还可以极大的提高雷达的覆盖范围，准确的探测到大距离的目标，多普勒波束锐化技术的实施，使得雷达具有更强的战场侦测
能力，以及更高的准确性。
为了充分利用多普勒波束锐化技术，关键在于探测软件的模式分解、探测算法的研究
和模型设计。
首先，探测软件模式分解是在探测软件分解出探测原理模型，提取出探测信
号的关键特征，为多普勒锐化技术提供科技支持的关键性任务。
其次，探测算法的研究，
让多普勒波束锐化技术在探测过程中能够更加有效高效，最大限度的更好的提高雷达方位
分辨力和提高检测范围。
最后，模型设计是把这些特征经过统计分析，确定一定的模板设计，从而更精准的检测到感兴趣的目标。
多普勒波束锐化技术是雷达系统能力强化提高的重要手段，其实现了雷达对更复杂地形、更强背景干扰的环境中准确发现、识别的目的，同时也显示了高侦察强度，灵活的正
负面性特点，使得多普勒波束锐化技术在雷达目标探测与改进中得以有效的运用。
