下载文档原格式
斜视聚束模式合成孔径雷达的频率Scaling成像算法
孙进平;袁运能;柳重堪;毛士艺
【期刊名称】《电子学报》
【年(卷),期】2001(029)012
【摘要】作为一种新的聚束模式合成孔径雷达(Spotlight SAR)成像算法,频率Scaling算法(FSA)在不进行插值操作的情况下,可以对距离单元徙动(RCM)实现精确校正.本文详细研究了频率Scaling算法在大斜视角情况下Spotlight SAR的成像算法.在原有算法的基础上提出了斜视模型下的频率Scaling算法.点目标仿真和对原始回波数据的成像结果都证实了该算法的可行性.
【总页数】4页(P1593-1596)
【作者】孙进平;袁运能;柳重堪;毛士艺
【作者单位】北京航空航天大学电子工程系203教研室,;北京航空航天大学电子工程系203教研室,;北京航空航天大学电子工程系203教研室,;北京航空航天大学电子工程系203教研室,
【正文语种】中文
【中图分类】TN957
【相关文献】
1.大斜视机载聚束SAR时域校正距离走动的频率尺度成像算法 [J], 左伟华;皮亦鸣;闵锐
2.一种应用于斜视聚束模式的改进极坐标格式成像算法 [J], 邵鹏;李亚超;李学仕;
邢孟道
3.机载斜视聚束合成孔径雷达快速成像算法 [J], 查鹏;朱仕恒;徐显文;张增辉;郁文贤
4.星载聚束式合成孔径雷达线性调频信号的频率Scaling算法 [J], 金丽花;刘兴钊;周志鑫
5.机载前斜视合成孔径雷达成像处理的精确Chirp Scaling算法 [J], 黄岩;李春升;冯世章
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
斜视聚束合成孔径雷达成像算法研究的开题报告
一、选题背景
近年来，随着雷达技术的不断发展和广泛应用，成像雷达得到了广泛关注。
聚束合成孔径雷达（SAR）和斜视聚束合成孔径雷达（SASAR）是当前应用最为广泛的雷达成像技术，能够实现对地面目标的高分辨率二维或三维成像，具有广泛的应用前景，例如军事侦察、民用测绘、自然灾害监测等。
但是，由于雷达波束不能直接指向地面，因此在成像过程中必须对斜视目标进行处理。
斜视SAR成像的研究已经较为成熟，然而SASAR成像技术相对较新，在实际应用中面临着很多问题，如像差问题、地形效应等。
因此，SASAR成像算法的研究具有重要意义。
二、研究目的
本研究旨在探究SASAR的成像算法，解决SASAR成像中存在的问题，提高SASAR成像的精度和稳定性，为实际应用提供支持。
三、研究内容
（1）SASAR的基本原理及成像流程
（2）SASAR成像中的像差问题及处理方法
（3）SASAR成像中的地形效应及处理方法
（4）SASAR成像中的多目标检测及分类
四、研究方法
（1）文献综述，了解SASAR成像算法的研究现状；
（2）建立SASAR模型，并进行模拟实验；
（3）根据模拟实验结果，优化算法，提高成像质量；
（4）使用实际数据进行实验验证。
五、研究意义
本研究将为SASAR成像算法的研究提供新思路和方法，优化SASAR成像算法，提高SASAR成像的精度和稳定性，为军事侦察、民用测绘、自然灾害监测等领域的实
际应用提供支持。
同时，结果将具有一定的学术价值，为雷达成像领域的学术研究提供参考。
大斜视机载聚束SAR时域校正距离走动的频率尺度成像算法左伟华;皮亦鸣;闵锐【摘要】In this paper the range walk correction in time domain is introduced to revise the range compressing of the tradi-tional frequency scaling algorithm .In the azimuth compressing ,a method named azimuth nonlinear chirp scaling is involved to solve the azimuth position dependence of the azimuth modulation rate introduced by the range walk correction .The simulation experiments verify the correct and validity of the proposed algorithm in focusing the echo of high squint spotlight SAR .%本文采用时域校正距离走动的方法，对传统频率尺度算法距离压缩进行改进；在方位压缩中，采用非线性调频变标的方法，解决距离走动校正带来的方位向调频率空变性问题。
数值仿真实验证明了本文提出算法处理大斜视聚束SAR回波的正确性及有效性。
【期刊名称】《电子学报》【年(卷),期】2013(000)009【总页数】8页(P1716-1723)【关键词】合成孔径雷达;聚束模式;频率尺度算法;距离走动校正【作者】左伟华;皮亦鸣;闵锐【作者单位】电子科技大学电子工程学院，四川成都，611731; 怀化学院，湖南怀化，418000;电子科技大学电子工程学院，四川成都，611731;电子科技大学电子工程学院，四川成都，611731【正文语种】中文【中图分类】TN959.31 引言聚束模式合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是获得地面小范围高分辨率微波图像的重要手段.其方位向成像精度取决于方位向相干积累角，而非方位向天线尺寸［1，2］.它是SAR研究领域的热点之一.斜视工作模式能进一步扩大聚束SAR的应用范围.大斜视下场景中点目标距离徙动量比正侧视要大得多.它造成二维频域中距离向与方位向的严重耦合.这使得对大斜视聚束SAR信号聚焦变得非常困难.本文研究大斜视解斜接收聚束SAR信号聚焦问题.聚束SAR的成像算法主要有极坐标算法（Polar Format Algorithm，PFA）［1］，距离徙动算法（Range Migration Algorithm，RMA）［1］，调频尺度变换算法（Chirp Scaling Algorithm，CSA）［3］，频率尺度变换算法（Frequency Scaling Algorithm，FSA）［4］等.PFA 对目标回波距离向和方位向进行二维解斜接收，可处理的斜视角较大，然而其平面波假设使得可成像场景尺寸很小.RM A算法通过对二维频谱的Stolt插值，可实现对大斜视下回波的聚焦.然而以上两种算法均需插值操作，成像效率很低.插值精度也会对成像结果造成影响.CSA算法则要求回波信号是Chirp形式的.FSA算法提出了Frequency Scaling 基本原理，可直接处理解斜信号.它只需复乘和FFT操作，成像效率高.然而FSA算法忽略了二次距离压缩项的空变性，可处理的斜视角小（X波段斜视角小于20°）.孙进平博士［5］对斜视下FSA 方位向Scaling过程造成的数据扩展问题进行了研究.王国栋博士［6］研究了方位尺度变换因子的影响.金丽花博士［7］借鉴非线性调频信号尺度变换算法（Nonlinear Chirp Scaling Algorithm，NCSA）［8］，提出了非线性频率尺度变换算法（Nonlinear Frequency Scaling Algorithm，NFSA），提高了FSA的斜视处理能力，但当斜视角较大时，成像性能变差.本文对大斜视聚束SAR距离徙动深入研究，提出一种改进的FSA算法.首先在时域对距离走动进行补偿，较大程度去除距离向与方位向的严重耦合；然后基于FS原理对剩余距离弯曲进行一致校正，去除距离弯曲的距离向空变性；在方位压缩中采用方位向非线性调频变标（Azimuth Nonlinear Chirp Scaling，ANCS）方法［9］，解决距离走动校正带来的方位向调频率空变性问题.2 几何模型及目标回波解斜接收大斜视下聚束SAR几何关系如图1所示.在聚束SAR中成像场景固定.平台在飞行过程中，波束始终指向场景中心（图1中的C点）以获得足够长的合成孔径时间，从而实现方位向高分辨率成像.平台在慢时间t＝0时位于O′，此时波束指向与平台轨迹法向的夹角定义为斜视角θs.点目标P距离C的x方向位置为xp，其与平台的最短距离为r0；与平台间沿斜视角方向的距离为R0＝r0／cosθs.点目标P的瞬时斜距r （t， R 0 ）及其近似形式［9］如式（1）所示.其中τ为快时间；Tp为发射信号脉冲宽度；t为慢时间；Ta为聚束时间；Ks为发射信号线性调频率；fc为载波频率.对式（2）解斜接收使用的参考函数如式（3）所示，其中Rc＝rc／cosθs为场景中心到孔径中心的距离，rc为场景中心最短斜距.其中λ＝c／fc为载波波长.称式（4）最后一个指数项为剩余视频相位项（Residual Video Phase，RVP），需要去除.3 时域校正距离走动的改进FSA成像算法在本文方法中距离徙动校正分为距离走动校正和距离弯曲校正两步.经时域距离走动校正后，回波信号表达式与FSA及NFSA区别明显，所有后续操作均需重新推导.其流程如图2所示.3.1 预处理：RVP校正RVP相位校正在预处理中完成，称为“去扭曲”操作.它在快时间频域完成.将式（4）转换到快时间频域，并与式（5）相乘，其中fr为快时间频率.由上式可见，RVP项已经被去除.3.2 时域距离走动校正后续处理需在距离多普勒域（Range Doppler domain，RD）进行，忽略三阶相位项对驻定相位点的影响，将式（6）转换到 RD域，如式（7）所示.式（7）中相位形式复杂，不便于后续分析.将其展开成τ＝2Rc／c处的泰勒级数并忽略三阶以上项，可得其近似形式.展开式及各阶展开系数如下所示.其中向调制，此项是方位向处理的主要表达式；一阶项为距离徙动项，它主要为空变的距离弯曲；二次项为二次距离压缩项；三次项为三阶相位项.3.3 FS操作由3.2分析可知距离弯曲为空变的.为了一次完成对所有点目标距离弯曲的校正，需要去除其空变性.这可以通过FS操作来完成.FS操作将在二维频域进行.式（7）二维频域形式如式（8）所示，其中省略了信号包络.由于经过距离走动校正后，三阶相位项已经很小，在转换到二维频域时忽略其影响.其中：3.4 二次距离压缩、块移及剩余相位补偿二次距离压缩及块移操作将在RD域进行.将式（10）转换到RD域可得：将式（11）乘以式（12）并转换到距离向频域：由上式可见点目标位于斜距为R≜R0＋Vtdsinθs处.3.5 方位压缩分析将其代入式（14），并定义如式（15）所示.为简便起见忽略了距离向包络.可见方位向调频率距离压缩完成后，方位向调频率是按R计算的，它在不同方位向取值不同，即具有方位向空变性.无法直接进行方位向压缩.文献［10］引入方位向扰动项，来均衡方位向调频率，然而会引起方位向几何扭曲，需通过插值来完成扭曲校正，影响了成像效率.文献［9］采用ANCS的方法进行方位向调频率的校正，使用复乘及FFT操作即可完成，成像效率高.本文将采用后一方法.3.6 方位向三阶相位滤波首先对式（15）中三阶相位项进行滤波.因为在大斜视下方位向三阶相位不可忽略，必须滤除以去除其影响.设三阶相位滤波器为：3.7 ANCS操作将之代入式（21），并将其展开为td和fa的二元麦克劳林级数如式（22）所示.其中只保留了用于确定待定参数（）YR、q2（）R和q3（）R的各项.为去除方位向线性调频率的空变性，上式中tdf2a的系数应为零；同时点目标在方位向不发生随t2d变化的距离弯曲，则t2dfa前的系数应为零；由于方位向位置位于td，故tdfa前的系数应该为－2π，为与NCSA一致，可设其值为参考文献［9］.联立以上三式：3.8 方位压缩方位向压缩函数为：将式（25）转换到方位向时域，可获得最终的成像结果如式（26）所示，其中Ba 为多普勒带宽.3.9 几何校正由式（26）可见点目标位于论是距离向还是方位向均存在几何形变，需进行几何校正［11］.4 数据仿真及分析本节将对相同场景回波采用FSA，NFSA及本文算法分别进行成像仿真，并对它们的成像结果进行比较.仿真所使用的雷达平台及场景参数如表1所示.斜视角θs＝50°.分辨率为1m，而不是更高的0.5m 或0.1m，是为了避免仿真数据量过大的问题.考虑斜视角方位分辨率为1.6523m.表1 机载大斜视聚束SAR仿真参数参数值参数值飞行高度 5000m 天线尺寸4m飞行速度 100m／s 聚束孔径929m载波频率 2.7GHz PRF 110Hz距离分辨率 1m 方位分辨率1m斜视角θs 50°场景中点目标位置如图3所示.其中点目标5为场景中心.点目标1～3具有相同的斜距Rn＝12200m；点目标4～6具有相同的斜距Rc＝12400m；点目标7～9具有相同的斜距Rf＝12600m.点目标1，4，7方位向坐标为xp＝－100m；点目标2，5，8方位向坐标为xp＝0m；点目标3，6，9方位向坐标为xp＝100m.对目标场景回波分别采用FSA，NFSA及本文提出算法进行成像.并将点目标成像结果取出来，进行4倍的升采样，以获得各点目标成像细节图，如图4、5所示. 图4给出了三种成像算法下相同斜距不同方位向点目标4、5、6的成像结果.图5给出了同方位不同斜距处点目标2、5、8的成像结果.根据它们可以计算出各成像算法下点目标成像的性能参数，如表2所示.下面对各成像算法的性能进行分析和比较.FSA算法的成像结果如图4、图5的第一行所示.从图及性能参数可见，FSA算法只有和场景中心具有相同斜距的各点（点4、6）成像分辨率达到或接近理想分辨率；而其它点（点2、8），无论是距离向还是方位向，均出现了非常明显的散焦形象.这是因为FSA算法未考虑二次距离压缩项的空变性.大斜视下忽略二次距离压缩的空变性，导致远离参考点的目标距离向成像结果散焦；距离向散焦进一步造成方位向成像结果散焦.可见，大斜视下FSA的成像性能急剧下降.NFSA算法成像结果如图4、图5的第二行所示.各点的分辨率较FSA有较明显改善，无非常明显散焦现象.NFSA成像算法在距离压缩中，只考虑了距离向线性调频率一阶近似；且只考虑了三阶相位误差项.然而大斜视下未经过距离走动校正，需考虑更高阶相位项；且需考虑距离向线性调频率更为精确的近似.这导致了NFSA算法大斜视下成像性能下降.本文提出算法的成像结果如图4、图5最后一行所示.可见，所有点目标的距离向和方位向分辨率均达到或接近了理想分辨率.这是因为在进行距离向压缩前，首先对距离走动进行了校正，较大程度上对距离向与方位向的耦合进行了解耦.在后续的处理中，如FS操作，二次距离压缩等均未考虑空变性，即便如此仍能获得目标的精确成像.在距离和方位峰值旁瓣比方面，未加窗的情况下，本文提出的算法，各点目标也均达到或接近理想值.综合上述分析可见，本文提出的方法更适合于大斜视聚束SAR的精确聚焦.表2 点目标成像性能分析方位峰值旁瓣比（dB）T5 －20.9 －25.5 －10.8 T6 －21.7 －8.7 －13.5 T8 －10.6 －12.7 －10.25 总结本文对大斜视下解斜接收聚束SAR的成像提出了一种新方法.首先对大斜视下目标回波进行去除距离走动的处理，较大程度上去除距离向与方位向耦合；通过FS操作进行距离弯曲的一致校正；并进行二次距离压缩、块移及相位补偿完成距离压缩.在方位压缩方面，由于进行了距离走动校正，采用ANCS方法来调整方位向线性调频率空变性，并最终完成方位向压缩.数据仿真表明，本文所提出的方法比传统FSA算法及NFSA算法，更适合于大斜视下解斜接收聚束SAR的成像处理.参考文献【相关文献】［1］Carrara W G，Goodman R S，Majewski R M.Spotlight Synthetic Aperture Radar：Signal Processing Algorithms［M］.Norwood：Artech House，1995.15－16.［2］皮亦鸣，杨建宇，付毓生，杨晓波.合成孔径雷达成像原理［M］.成都：电子科技大学出版社，2007.47－48.Pi Y M，Yang J Y，Fu Y S，Yang X B.Imaging Theory of Synthetic Aperture Radar［M］.Chengdu：UESTCP，2007.47－48.（in Chinese）［3］Alberto Moreira，Josef Mittermayer，Rolf Scheiber.Extended chirp scaling SAR data processing in stripmap，scanSAR and spotlight imaging modes［A］.Proc EUSAR2000［C］.Munich Germany：VDE，2000.23－25［4］Josef Mittermayer，Alberto Moreira，et al.Spotlight SAR data processing using the frequency scaling algorithm［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，1999，37（5）：2198－2213.［5］孙进平，袁运能，柳重堪.斜视聚束模式合成孔径雷达的频率Scaling成像算法［J］.电子学报，2001，29（12）：1593－1596.Sun J P，Yuan Y N，Liu Z K.High squint spotlight SAR data processing using the frequency scaling algorithm［J］.Acta Electronica Sinica，2001，29（12）：1593－1596.（in Chinese）［6］王国栋，周萌清，李春升.星载聚束式SAR改进的Frequency Scaling成像算法［J］.电子学报，2003，31（3）：381－385.Wang G D，Zhou M Q，Li C S.Refined frequency scaling algorithm for spaceborne spotlight SAR imaging［J］.Acta Electronica Sinica，2003，31（3）：381－385.（in Chinese）［7］Lihua Jin，XingZhao Liu.Nonlinear frequency scaling algorithm for high squint spotlight SAR data processing［J］.EURASIP Journal on Advances in Signal Processing，2008，2008：1－8.［8］G W Davidson，I G Cumming，M R Ito.A chirp scaling approach for processing squint mode SAR data［J］.IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems，1996，32（1）：121－133.［9］D X An，XT Huang，T Jin，Z M Zhou.Extended nonlinear chirp scaling algorithm for high－resolution highly squint SAR data focusing［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2012，50（9）：3595－3609.［10］Frank H Wong，Tat Soon Yeo.New applications of nonlinear chirp scaling in SAR data processing［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2001，39（5）：946－953.［11］Zongjie Cao，Lijia Chen.Security in application layer of radar sensor networks：detect friends or foe［J］.Security and Communication Networks，2012，6（5）：35－40.。
一种斜视滑动聚束SAR子孔径处理成像方法张劲东;陈家瑞;朱岱寅;邱晓燕;唐笑为【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2017(032)004【摘要】In the advantages of low memory requirement and high flexibility,sub-aperture method is effective in solving the problem of azimuth spectrum aliasing in sliding spotlight SAR imaging.Image quality and imaging efficiency are affected by sub-aperturepartition.However,sub-aperture division usually relies on experience value,which cannot be given with a clear theory analysis atpresent.Therefore,spectrum gaps may appear in the squint imaging processing if sub-apertures are not properly divided.First,we introduce sliding spotlight SAR model and analyze its Doppler frequency history.A sub-aperture imaging algorithm for squinted sliding spotlight SAR is proposed based on azimuth frequency domain scaling.Then according to two-dimensional spectrum of the adjacent sub-apertures,we investigate the sub-aperture spectrum stitching principle and derive the two equations,thus determine sub-aperture length and overlap rate.Afterward the flow for partitioning sub-apertures is given.Finally,effectiveness of the sub-aperture partition method and squinted imaging algorithm is verified by simulation experiments and real data.%子孔径法是解决滑动聚束SAR成像方位频谱混叠的有效方法,具有内存占用量低、灵活性高的特点.子孔径的划分不仅影响成像质量,还会影响成像效率;但目前子孔径的划分大多采用经验值,理论上并没有给出明确分析.因此在斜视成像过程中,未合理划分的子孔径会导致拼接谱出现“空隙”现象.本文首先介绍了斜视滑动聚束SAR工作模型,分析了其方位多普勒历程,提出了斜视下基于方位频域Scaling的子孔径成像算法.根据相邻子孔径的二维频谱,研究了子孔径频谱拼接的准则,推导了确定子孔径长度与重叠率的解析式,给出了子孔径划分的流程,最后通过仿真实验和实测数据处理验证了子孔径划分方法及斜视下成像算法的有效性.【总页数】9页(P776-784)【作者】张劲东;陈家瑞;朱岱寅;邱晓燕;唐笑为【作者单位】南京航空航天大学电子信息工程学院,南京,210016;中国船舶重工集团公司第七二三研究所,扬州,225001;南京航空航天大学电子信息工程学院,南京,210016;南京航空航天大学电子信息工程学院,南京,210016;南京航空航天大学电子信息工程学院,南京,210016【正文语种】中文【中图分类】TN959.3【相关文献】1.星载聚束式SAR子孔径成像处理方法 [J], 王国栋;周荫清;李春升2.滑动聚束FMCW-SAR的子孔径波数域成像算法 [J], 马兵强3.滑动聚束FMCW-SAR的子孔径成像算法 [J], 马兵强;于彬彬;刘畅;王岩飞4.一种滑动聚束SAR子孔径成像算法 [J], 赵莉; 陈家瑞; 柏磊5.星载斜视滑动聚束SAR子孔径成像处理算法研究 [J], 张亦凡;黄平平;徐伟;谭维贤;高志奇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
机载聚束模式合成孔径雷达的成像算法研究摘要：机载聚束模式合成孔径雷达（SAR）已成为一种重要的空中成像技术。
在本文中，我们研究了改进的SAR成像算法，以提高对地面目标的成像分辨率和图像质量。
本文首先介绍了SAR的基本原理和聚束模式合成孔径雷达系统的特点。
然后详细探讨了传统的SAR成像算法的局限性，包括接收信号的相位和平移不稳定性，以及小目标检测、成像分辨率和图像质量等问题。
为此，我们提出了一种改进的SAR成像算法，该算法结合了自适应滤波和多通道合成技术，以消除信号相位和平移不稳定性，并优化成像分辨率和图像质量。
最后，我们对该算法进行了仿真实验，并通过实验结果验证了该算法的有效性和改进效果。
关键词：聚束模式合成孔径雷达；成像算法；自适应滤波；多通道合成技术；成像分辨率；图像质量；小目标检测。
一、引言机载聚束模式合成孔径雷达（SAR）已成为一种重要的空中成像技术。
它具有不受天气和时间限制、具有高精度的全天候成像能力等特点，因此在军事、民用等领域得到了广泛应用。
SAR在现代远程感知技术中的地位越来越重要，其中图像质量受到了广泛关注。
在本文中，我们将研究改进的SAR成像算法，以提高对地面目标的成像分辨率和图像质量。
二、SAR的基本原理相较于光学成像方式，SAR成像对地表结构的探测更为直接和准确。
SAR利用雷达信号的相位信息而不是幅度信息来成像，将有效提高对目标的探测和定位能力。
其基本原理是利用雷达信号在目标上反射后返回到接收机的时间，再结合雷达信号的波长，计算出反射面相对于雷达的位置和形状，并形成目标的影像。
在此基础上，我国采用了聚束模式合成孔径雷达技术，它是一种利用广播控制机构完成点到点的制导控制，形成以此为依据的各种能用于遥感、飞行管制等的功能。
三、SAR算法的局限性传统的SAR成像算法在处理实际成像问题时存在局限性。
这些局限性主要包括以下三个方面的问题：(1) 接收信号的相位不稳定性: SAR接收信号的相位是随机变化的，因此存在相位不稳定性问题，这样会影响SAR的成像质量。
