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方位向多通道sar多普勒中心估计方法
多通道SAR多普勒中心估计方法是通过利用SAR遥感数据中的多个方位向来估计多普勒中心。
其中，多通道SAR数据需要进行多路SAR 数据融合，将多个方位向的数据融合成一幅完整的图像。
通过对融合后的图像进行线性回归，可以得到多普勒中心的估计值。
具体方法可以分为以下几步：
1. 对多通道SAR数据进行校正，消除图像的几何和辐射畸变。
2. 将多个方位向的数据进行融合，得到一幅完整的图像。
3. 利用融合后的图像，选取一些具有代表性的点，然后通过计算这些点的多普勒频率来估计多普勒中心。
4. 利用估计出的多普勒中心值，对SAR数据进行相位补偿，以便进行精确的目标检测和定位。
总之，多通道SAR多普勒中心估计方法可以提高SAR遥感数据的精度和分辨率，有着广泛的应用前景，在航空、军事、环境、地质等领域都有广泛的应用。
《机载斜视SAR地面动目标检测和参数估计方法研究》篇一机载斜视SAR地面动目标检测与参数估计方法研究一、引言随着雷达技术的不断发展，合成孔径雷达（SAR）已经成为现代军事和民用领域的重要探测工具。
其中，机载斜视SAR以其独特的成像几何关系和灵活的观测能力，在地面动目标检测与参数估计方面展现出显著的优势。
本文将针对机载斜视SAR地面动目标检测和参数估计方法进行深入研究，旨在为相关领域的研究与应用提供理论支持和技术指导。
二、机载斜视SAR基本原理机载斜视SAR是一种利用飞机等载体搭载的合成孔径雷达系统，通过发射和接收电磁波信号，实现对地面目标的二维成像。
斜视模式下，雷达系统与地面目标存在一定的倾斜角度，这有助于提高对地面动态目标的检测效果。
机载斜视SAR的基本原理包括信号发射、回波接收、信号处理以及成像显示等环节。
三、地面动目标检测方法针对地面动目标的检测，本文提出了一种基于斜视SAR的改进型恒虚警率检测方法。
该方法通过分析地面杂波的统计特性，设置合适的虚警率阈值，从而实现对动目标的准确检测。
此外，结合多帧图像的时域信息，可以有效降低虚警率，提高动目标的检测性能。
四、动目标参数估计方法动目标参数估计主要包括速度、位置和加速度等参数的估计。
本文提出了一种基于斜视SAR图像的频域分析方法，通过对回波信号进行频谱分析，提取出动目标的频谱特征，进而实现对其速度和位置的估计。
此外，结合多普勒效应原理，可以进一步估计出动目标的加速度等参数。
五、实验与分析为了验证本文所提方法的性能，我们进行了大量的实验分析。
首先，在模拟环境下对不同速度、位置和加速度的动目标进行了仿真实验，验证了所提方法的准确性和可靠性。
其次，在实际机载斜视SAR系统中进行了实地实验，通过对实际动目标的检测和参数估计结果进行分析，证明了所提方法的有效性。
六、结论与展望通过本文的研究，我们提出了一种基于机载斜视SAR的地面动目标检测与参数估计方法。
机载多通道SAR-GMTI处理方法的研究的开题报告一、选题背景合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称SAR）是一种主动遥感技术，具有独特的高分辨率和常规光学和红外传感器无法比拟的能力，可以应用于陆地、海洋和空间等不同领域。
机载多通道SAR是近年来发展起来的一种新型SAR技术，它可以通过接收多个收发通道的回波信号，并进行相应的处理，将多个通道的信息融合起来，进一步提高 SAR 成像的质量和性能。
地面动目标指示（Ground Moving Target Indicator，简称GMTI）是利用SAR技术对地面目标进行动态跟踪和探测的一种技术手段，广泛应用于军事情报、民用遥感、海洋观测等领域。
机载多通道SAR结合GMTI技术可以实现对地面动态目标的快速、高效探测和跟踪，为实现高精度和强智能的遥感应用创造了条件。
二、研究目的和意义机载多通道SAR-GMTI处理方法的研究旨在：1.探究多通道SAR与GMTI技术的结合，提高SAR数据的探测、跟踪等性能，为相关领域的应用提供可靠的数据支持。
2.研究多通道SAR-GMTI信号的处理、融合和分析方法，提高数据质量和精度，为遥感应用提供高质量的数据支持。
3.应用多通道SAR-GMTI技术进行实验验证和性能测试，为相关应用提供定量化的指标和技术支撑。
三、研究内容和方法本研究的主要内容和方法如下：1.研究多通道SAR-GMTI信号的基本特征和处理方法，包括 SAR 数据处理和GMTI 信号处理等。
2.基于机载多通道SAR-GMTI技术设计并实现一套数据处理原型系统，并通过实验验证和性能测试进行数据分析和评估。
3.应用机载多通道SAR-GMTI处理方法对地面动态目标进行实时探测和跟踪，进行定量化的测试和精度分析，为相关领域的应用提供技术支持。
四、预期结果及其应用前景本研究预期结果如下：1.设计并实现一套机载多通道SAR-GMTI数据处理原型系统，包括数据处理、信号融合和分析模块等。
《机载斜视SAR地面动目标检测和参数估计方法研究》篇一机载斜视SAR地面动目标检测与参数估计方法研究一、引言合成孔径雷达（SAR）作为现代雷达技术的重要分支，在地面动目标检测与参数估计方面具有广泛应用。
机载斜视SAR技术，作为一种高效的地面动目标检测手段，近年来得到了广泛关注。
本文旨在研究机载斜视SAR地面动目标检测与参数估计方法，以提高动目标检测的准确性和效率。
二、机载斜视SAR技术概述机载斜视SAR技术是指利用飞机等飞行平台搭载的SAR系统，通过特定的飞行姿态和数据处理技术，实现对地面动目标的精确检测。
该技术具有高分辨率、大覆盖范围等优点，能够有效提高地面动目标检测的准确性和可靠性。
三、地面动目标检测方法研究1. 传统动目标检测方法传统动目标检测方法主要包括恒虚警率CFAR（Constant False Alarm Rate）算法和极化滤波算法等。
这些方法在特定条件下具有一定的有效性，但在复杂环境下的检测效果有待提高。
2. 基于机载斜视SAR的动目标检测方法针对机载斜视SAR的特点，本文提出一种基于多尺度特征融合的动目标检测方法。
该方法通过融合不同尺度的图像特征，提高对地面动目标的检测能力。
同时，采用改进的恒虚警率CFAR 算法，降低复杂环境下的虚警率。
四、参数估计方法研究1. 传统参数估计方法传统参数估计方法主要包括距离-速度估计法、相位差法等。
这些方法在简单环境下具有一定的有效性，但在复杂环境下的估计精度有待提高。
2. 基于机器学习的参数估计方法针对复杂环境下的参数估计问题，本文提出一种基于深度学习的参数估计方法。
该方法利用神经网络模型学习动目标的图像特征与参数之间的关系，实现高精度的参数估计。
同时，采用无监督学习算法对数据进行预处理，提高模型的鲁棒性。
五、实验与分析为了验证本文所提方法的性能，我们进行了大量的实验。
实验结果表明，基于多尺度特征融合的动目标检测方法在复杂环境下具有较高的检测率，同时降低了虚警率。
机载双站SAR成像算法改进及参数估计方法研究的开题报告一、选题背景合成孔径雷达成像技术（SAR）在军事、民用、航空航天等领域都有广泛的应用。
特别是在航空航天领域中，机载SAR成像技术在侦察、监视、搜索、救援等方面具有重要的作用。
机载SAR成像技术在实际应用中，需要考虑复杂的地物场景、大规模数据处理和任务需求的快速响应等问题。
此外，机载SAR成像技术还需考虑双站（双天线）成像算法在信噪比、解析度、成像质量等方面的提升。
目前用于机载SAR成像的双站算法主要是多基线算法和混合基线算法。
多基线算法具有高信噪比和成像质量优秀的优点，但需要多组数据进行处理，计算复杂度较高；混合基线算法则较少需要组合数据，计算复杂度较低，但成像质量和信噪比有所下降。
因此，如何在双站算法中权衡计算复杂度和成像效果，实现快速高质量的机载SAR成像，是当前机载SAR成像技术研究领域的热点问题。
二、研究内容本文拟从改进机载SAR双站成像算法和估计相关参数两个方面进行研究。
1.改进算法：提出一种优化的混合基线算法，通过优化数据处理方式、滤波器系数等关键参数，提高算法的成像性能和信噪比，减少计算复杂度，实现快速高质量的机载SAR双站成像。
2.参数估计方法：设计一种基于自相关矩阵的参数估计方法，通过多组自相关矩阵数据的分析和处理，确定关键参数如相位延迟、频率偏移等，提高机载SAR双站成像的精度和可靠性。
三、研究方法本文拟采用数学推导、数值仿真、实验验证等方法，对混合基线算法和基于自相关矩阵的参数估计方法进行研究和优化。
1.数学推导：对混合基线算法进行数学推导和分析，确定关键参数和影响因素，寻求优化算法的方法。
2.数值仿真：通过建立机载SAR仿真模型，验证混合基线算法和参数估计方法的成像性能和精度。
3.实验验证：在实际机载SAR成像系统中，进行算法的实验验证，比较优化算法的成像性能和原算法的差异，验证参数估计方法的可行性和实用性。
四、研究意义本文的研究内容包括机载SAR双站算法改进和参数估计方法设计，通过优化双站算法的成像性能和信噪比，实现更高质量的机载SAR成像，同时提高算法的计算效率和响应速度；通过设计基于自相关矩阵的参数估计方法，提高机载SAR成像的精度和可靠性，提高系统的实际应用价值。
机载sar成像原理机载合成孔径雷达（SAR）是一种通过飞机或卫星上的雷达系统进行成像的技术。
它利用雷达波束的运动来合成一个大孔径，从而获得高分辨率的图像。
机载SAR成像原理基于雷达的回波信号，通过分析回波信号的相位和幅度信息，可以获取地表目标的位置、形状和散射特性。
机载SAR系统由发射机、接收机、天线和数据处理单元组成。
发射机产生一系列脉冲信号，并通过天线发射出去。
当这些脉冲信号遇到地表目标时，一部分信号被目标散射回来，称为回波信号。
接收机接收到回波信号，并将其传送到数据处理单元进行处理。
机载SAR成像原理的关键在于波束的合成。
波束是指雷达发射出的一束电磁波，它的方向和形状决定了成像的范围和分辨率。
机载SAR系统通过改变飞机或卫星的运动状态，使得波束在不同位置上扫描地表目标。
通过记录每个位置上的回波信号，可以合成一个大孔径，从而获得高分辨率的图像。
在机载SAR成像过程中，需要考虑多种因素。
首先是雷达波束的形状和方向。
波束的形状可以是圆形、椭圆形或矩形，而波束的方向可以是正向、逆向或侧向。
不同的波束形状和方向对成像结果有着不同的影响。
其次是雷达波的频率和极化方式。
频率决定了雷达波的穿透能力和分辨率，而极化方式则决定了回波信号的散射特性。
最后是地表目标的散射特性。
不同的地表目标对雷达波的散射特性不同，这也会影响到成像结果的质量。
机载SAR成像原理的应用非常广泛。
它可以用于地质勘探、环境监测、军事侦察等领域。
通过机载SAR技术，可以获取到地表目标的高分辨率图像，从而提供了重要的信息支持。
例如，在地质勘探中，可以利用机载SAR技术来探测地下矿藏的位置和规模；在环境监测中，可以利用机载SAR技术来监测海洋污染和森林覆盖变化；在军事侦察中，可以利用机载SAR技术来获取敌方目标的情报。
机载SAR成像原理是一种通过飞机或卫星上的雷达系统进行成像的技术。
它利用雷达波束的运动来合成一个大孔径，从而获得高分辨率的图像。
SAR实时成像处理机采集和转置模块的设计与实现的开题报告一、选题背景随着我国的技术水平的不断提升，合成孔径雷达（SAR）的应用范围也在不断扩大，其中实时成像处理机是SAR应用中的重要设备。
实时成像处理机通常包含了多个模块，其中采集和转置模块是SAR实时成像处理机的核心之一。
目前，国内在SAR采集和转置模块方面的研究还较少，因此本文旨在研究SAR实时成像处理机的采集和转置模块的设计与实现。
二、研究内容1. SRI设备的介绍2. SAR采集和转置模块的设计原理3. SAR采集和转置模块的通用结构设计4. SAR采集和转置模块的综合仿真分析5. SAR采集和转置模块的硬件设计6. SAR采集和转置模块的软件设计7. SAR采集和转置模块的实验结果分析三、研究意义和创新点1. SAR采集和转置模块的设计和实现是SAR实时成像处理机的核心之一，本研究对于SAR应用技术的发展和提高具有重要意义。
2. 本研究拟从SAR采集和转置模块的设计与实现入手，研究SAR应用技术的创新点，为该领域的发展提供有力的支撑。
3. 本研究采用先进的科研手段、强大的技术支撑和专业的团队，通过对采集和转置模块的设计与实现研究，将在SAR应用技术方面有所突破，具有重要的应用价值。
四、研究方法和技术路线本课题主要采用综合研究方法，从理论与实践两个方面进行研究。
具体研究技术路线分如下几个步骤：1. SAR采集和转置模块的原理分析和设计。
2. 采集和转置模块的通用结构设计和综合仿真分析。
3. 采集和转置模块的硬件设计。
4. 采集和转置模块的软件设计。
5. 采集和转置模块的实验结果分析。
五、研究难点1. 采集和转置模块的设计原理需要一定的理论基础和实践经验，需要将导波模式、辐射纹等理论知识与实际运用相结合。
2. 采集和转置模块在实际应用中会遇到时间复杂度、存储复杂度等问题，需要寻找合理的解决方法。
六、预期成果1. 设计实现SAR采集和转置模块。
太赫兹视频SAR多普勒中心估计方法吴涵;吴福伟;尚士泽;杨予昊;李大圣【期刊名称】《太赫兹科学与电子信息学报》【年(卷),期】2022(20)11【摘要】受外界因素影响,机载合成孔径雷达(SAR)的飞行航迹与理想状态相比往往存在偏差,同时平台导航系统精确度有限,故需要从回波数据中精确估计多普勒中心频率,从而进行距离走动校正。
多普勒中心估计误差决定了距离走动的校正精确度,从而决定了合成孔径成像方位压缩效果,是影响SAR成像质量的关键。
在机载太赫兹成像雷达系统中,对运动补偿精确度的要求达到了亚毫米级,从而对多普勒中心估计误差提出了更高的要求。
传统的多普勒中心估计方法在正侧视或小斜视模式下具有良好的效果,但在具有一定斜视角的模式下往往偏差较大。
为了在多模式下有效完成太赫兹视频SAR距离走动校正,本文基于实测数据结果,从传统的包络估计方法出发,探究了一种改进包络估计的多普勒中心估计方法。
通过比较,本文所提出的改进包络估计方法在对太赫兹视频SAR正侧视模式回波数据的多普勒中心估计上与另外两种传统方法都具有很高精确度,但在本文所提方法扫描模式下对97%的图像都作出了较为精确的估计,精确度与鲁棒性明显高于另外两种传统方法。
结果说明了本文所提出的多普勒中心估计方法具有更好的鲁棒性、更高的效率。
这一工作有助于高频段SAR多模式下的成像研究。
【总页数】7页(P1123-1129)【作者】吴涵;吴福伟;尚士泽;杨予昊;李大圣【作者单位】中国电子科技集团公司南京电子技术研究所;中国电子科技集团公司智能感知技术重点实验室【正文语种】中文【中图分类】TN125【相关文献】1.星载SAR信号处理的多普勒中心频率估计方法2.改进的机载SAR多普勒中心估计方法3.机载SAR多普勒中心估计和调频率估计算法的实现4.利用现代谱估计技术估计SAR多普勒中心频率5.太赫兹SAR高频振动误差补偿方法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于机载SAR原始回波的多普勒参数估计方法
郭微光;梁甸农;董臻;刘光平
【期刊名称】《国防科技大学学报》
【年(卷),期】2003(025)003
【摘要】多普勒参数的估计精度直接影响机载合成孔径雷达系统(SAR)成像质量.根据平均后的方位谱来估计多普勒中心频率,通过计算子图像之间的位移值来估计多普勒调频斜率.为了消除在实际应用中各种干扰的影响,采用了对原始回波数据加窗的方法来提高对估计的准确性.该算法的估计结果可以用于补偿载机运动误差引入的相位误差,从而实现高分辨率成像.通过使用实验数据进行分析,验证了该方法的有效性.
【总页数】4页(P41-44)
【作者】郭微光;梁甸农;董臻;刘光平
【作者单位】国防科技大学电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;国防科技大学电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;国防科技大学电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;国防科技大学电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073
【正文语种】中文
【中图分类】TN958
【相关文献】
1.一种基于Radon变换的SAR多普勒参数估计方法 [J], 朱振波;陈风波;汤子跃
2.机载SAR原始回波数据多普勒参数估计的比较 [J], 李绍滨;刘银中
3.一种新的机载SAR回波高阶多项式相位误差提取方法 [J], 薛国义;周智敏
4.一种模拟生成机载SAR回波数据的方法 [J], 张洪欣;张成亮
5.一种基于ATI技术与分数阶傅立叶变换的SAR运动目标回波多普勒参数估计方法 [J], 朱雅琳;张洪太
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基于相位增量法的合成孔径雷达多普勒中心频率估计任圣君;陈少昌【摘要】合成孔径雷达(SAR)系统中,多普勒中心频率的精度直接影响着成像的质量.针对合成孔径雷达多普勒中心频率估计问题,提出了基于相位增量的估计方法,并在MATLAB仿真软件环境下进行数据仿真.该算法利用合成孔径雷达回波在方位向上线性调频信号的相频曲线的分布特性,运用反正切定律非线性估计回波相位信息,并利用函数拟合的方法对频率中心进行了有效的估计.该算法降低了运算复杂度,对噪声的干扰具有鲁棒性,并且与已有的符号估计算法具有相当的估计性能.该算法的估计结果可以用于补偿载机运动误差引入的相位误差,从而实现高分辨率成像.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2017(036)021【总页数】5页(P81-84,89)【关键词】线性调频信号;合成孔径雷达;多普勒中心频率估计【作者】任圣君;陈少昌【作者单位】海军工程大学电子工程学院,湖北武汉430033;海军工程大学电子工程学院,湖北武汉430033【正文语种】中文【中图分类】TP306合成孔径雷达(SAR)已经广泛用于军事及国民经济的许多领域，如军事侦察、环境监测、土地资源管理等。
SAR的距离分辨力通过发射大的时宽带宽信号然后进行压缩得到，方位分辨力通过对回波信号的多普勒历程进行匹配处理得到。
方位多普勒匹配滤波器的构成要求已知回波信号的多普勒历程的多普勒参数(多普勒中心频率和多普勒调频率)[1] 。
实际上，目标回波具有无法预知的多普勒中心频移，而滤波器只能匹配于具有零多普勒的信号。
也就是说，雷达中的匹配滤波器通常是失配的。
失配的结果是输出峰值下降，主瓣展宽，距离分辨率下降[2]。
因此要得到较为准确的多普勒中心频率才能修正方位多普勒匹配滤波器，从而提高SAR成像的方位分辨力。
LFM信号有一个脉冲宽度为T的矩形幅度调制和一个在脉冲范围内扫频带宽为B 的线性频率调制。
所以它是大时宽频信号。
其突出特点是匹配滤波器对回波的多普勒频移不敏感[3-5]，以及具有更好的低截获概率特性。
一种新的星载SAR多普勒调频率的估计方法
臧铁飞;龙腾;吴嗣亮;阮楠;刘先锋
【期刊名称】《北京理工大学学报》
【年(卷),期】2000(20)6
【摘要】估计星载合成孔径雷达 ( SAR)的多普勒调频率 ,建立星载 SAR方位向信号相位的多项式模型 .通过差分处理 ,使调频率的估计变换为频率的估计 ,采用频率估计方法估计多普勒调频率 .通过估计精度和计算量的理论分析 ,指出该方法在保证一定估计精度的情况下 ,可以较大地减少计算量 .最后 ,利用 RADARSAT的数据对算法进行了验证 ,给出了多普勒调频率的参数估计结果 ,并利用该参数进行了成像处理 ,验证了该方法的可行性和有效性 .这种多普勒调频率估计方法可以应用于实时成像。
【总页数】4页(P729-732)
【关键词】多普勒参数;多普勒调频率;合成孔径雷达;估计
【作者】臧铁飞;龙腾;吴嗣亮;阮楠;刘先锋
【作者单位】北京理工大学电子工程系
【正文语种】中文
【中图分类】V443.2;TN957.51
【相关文献】
1.一种新的星载高分辨宽测绘带SAR运动目标检测与参数估计方法 [J], 吴明宇;杨桃丽;李真芳;吴顺君
2.一种估计星载 SAR 多普勒模糊数的新方法 [J], 翟文帅;张云华
3.星载SAR的多普勒中心频率估计的新探索 [J], 杨灿美;钱国蕙
4.弹载毫米波SAR多普勒调频率估计方法 [J], 赵毅寰;王嵛琦;全英汇
5.星载SAR信号处理的多普勒中心频率估计方法 [J], 刘纪元;李春升
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节点内的两个DSP并行“线处理”,其系统结构如图1所示。
图1系统结构图作者简介:郝慧军,男,中国电子科技集团第三十八研究所,工程师转工作台带动回转体组件旋转,使工件获得需要的翻转因此设计必须保证定位套、回转体组件的回转轴线与前面分析,即保证工件装夹后,平面A与回转轴线夹角为关键件材料为紫铜(T2y),其硬度低,机械性能中的延伸率35-45%较大,在加工过程中易“粘刀”,在选择刀具的时候要考虑这一特性。
在众多的铣削刀具中,锯片铣刀因其特殊的结构特点件接触面积很小,切削力也较小,适用于此类加工[1]。
具体刀具设计为厚度0.8mm,以钨钢YT8作为材料,硬度值为经过一系列的工艺试验,基本确定了工艺参数,采用此种工艺加工的零件装配到专用设备后,在后序进行的实验中得到了比较理想的结果。
结论采用此种工艺加工出的零件。
图2实时成像算法流程图实时处理成像结果采用上述的处理机体系结构和成像算法,2011年下半年某地进行了实际飞行试验。
在无人机平台上成功稳定的实现大面积连雷达参数以及成像结果如下所示。
:Ku波段:70MHz210MHz:40μsPRF:1000Hz某型无人机约40m/s图3陕西某地区成像结果(3m×3m),距离向大于10km,方位向连续多帧拼接图4陕西某地区成像结果(1m×1m),距离向大于2km,方位向连续多帧拼接【参考文献】冯密荣.世界无人机大全[M].北京:航空工业出版社,2004.[2]Zieba B.,Glandrup M.,Sinderen M.van,Wegdam M..Reconfiguration Service Publish/Subscribe Middleware[OL]/publications.html.方志红,张长耀,邓海涛,齐子国.直升机载SAR实时处理的实现[C]//2003中国合成孔径雷达会议论文集,2003:256-256.唐月生,邓海涛,张长耀,刘锋.机载SAR实时成像处理系统设计[J].遥感技术与应用,2007,20(1):81-84.[5]Analog Device Inc..ADSP-TS201TigerSHARC Processor Hardware Reference [Z].2004,11.[责任编辑:曹明明. All Rights Reserved.Science&Technology Vision界。
SAR微动目标检测及其参数估计方法李昌利;胡丽娜【摘要】针对机载合成孔径雷达(SAR)系统在环境变化比较剧烈或者载机飞行不稳时噪声较大的问题,提出了基于信号时频分析和逆Radon变换的微动目标检测与参数估计方法.首先对振动目标回波信号作DPCA处理;然后对其进行时频分析,提取微动目标的微多普勒特征;最后对时频分析后的信号进行逆Radon变换,估计振动目标参数.干涉信号的微多普勒频率表现为正弦函数的形式,逆Radon变换对正弦信号聚焦但对噪声不聚焦,整个系统所需回波信噪比使用时频分析时低得多.仿真实验验证了算法的有效性.【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2019(017)004【总页数】6页(P365-370)【关键词】合成孔径雷达;微动目标;相位中心偏置天线(DPCA);Radon变换;Hough变换【作者】李昌利;胡丽娜【作者单位】河海大学计算机与信息学院,江苏南京 211100;河海大学计算机与信息学院,江苏南京 211100【正文语种】中文【中图分类】TN958.940 引言目标微动特征往往蕴含着对SAR图像解译极为有利的稳定信息，是目标识别的重要依据[1-6]。
微多普勒效应是目标微动对雷达回波产生的频率调制现象，由于目标的微多普勒特征具有“唯一性”，所以被认为是最重要的目标识别特征之一[7-10]。
考虑到微多普勒是雷达照射时间函数，常用时频分析的方法提取微多普勒特征[7-9]。
但在实际应用中，时频分析法对回波信噪比要求较高，这极大限制了它的应用[10-13]。
为克服这个不足，本文提出一种基于DPCA和逆Radon变换的微多普勒特征提取方法。
针对机载SAR系统，研究了其对微动目标检测与参数估计的有效方法。
针对检测环境变化比较剧烈或者载机飞行不稳造成较大噪声的问题，提出了基于DPCA信号时频分析和逆Radon变换的微动目标检测与参数估计方法。
利用DPCA技术，对双通道信号进行复图像插值、配准及时间配准之后进行共轭相乘，得到干涉相位。
