合成孔径与实孔径雷达谱域成像算法对比分析

第五章 合成孔径雷达成像算法SAR 成像处理最初用光学处理，后来采用数字处理。

与光学处理相比，数字处理更精确、更灵活，在距离徙动校正、运动补偿、几何校正和坐标转换等方面有明显的优势。

SAR 成像处理主要有两个问题，一是距离徙动校正，二是运动补偿。

距离徙动可分解一次的线性分量和二次以上(包括二次)的弯曲分量，线性分量称为距离走动，弯曲分量称为距离弯曲。

这一章主要讨论针对不同距离徙动程度情况下，需要采用的不同成像算法，运动补偿将在下一章讨论。

5.1 距离徙动距离徙动对合成孔径雷达成像是一个重要的问题，虽然在前面已多次提及，这里还要对它作比较系统的介绍。

θ∆波束Qθ∆BR B ALxBR ROmvt x图5.1正侧视时距离徙动的示意图距离徙动的情况对不同的波束指向会有所不同，首先讨论正侧视的情况，这时距离徙动可用图5.1来说明。

所谓距离徙动是雷达直线飞行对某一点目标（如图中的Q 点）观测时的距离变化。

如图5.1所示，天线的波束宽度为θ∆，当载机飞到A 点时波束前沿触及Q 点，而当载机飞到B 点时，波束后沿离开Q 点，A 到B 的长度即有效合成孔径L ，Q 点对A 、B 的转角即相干积累角，它等于波束宽度θ∆。

Q 点到航线的垂直距离为最近距离B R 。

这种情况下的距离徙动通常以合成孔径边缘的斜距R 与最近距离B R 之差表示，即BB B q R R R R R -∆=-=2secθ （5.1）在合成孔径雷达里，波束宽度θ∆一般较小，2)(2112secθθ∆+≈∆，而相干积累角θ∆与横向距离分辨率a ρ有以下关系：θλρ∆=2a 。

利用这些关系，（5.1）式可近似写成：22232)(81aBB q R R R ρλθ=∆≈（5.2）假设条带场景的幅宽为W ，即场景近、远边缘与航线的最近距离分别为2W R B -和2W R B +，得场景两端的距离徙动差为2232a q WR ρλ=∆ （5.3）距离徙动和距离徙动差的影响表现在它们与距离分辨率r ρ的相对值，如果它们比r ρ小得多，就无需作包络移动补偿。

合成孔径雷达B P 与F B P 时域成像算法比较史㊀鉴,陈家瑞(中国船舶重工集团公司第七二三研究所,江苏扬州２２５１０１)摘要:通过算法原理和性能分析,比较了合成孔径雷达反向投影算法(B P )与快速反向投影算法(F B P )２种时域成像算法,对实测数据进行仿真处理,对比了２种算法的处理效果.关键词:合成孔径雷达成像;反向投影算法;快速反向投影算法中图分类号:T N ９５７ ５２㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:C N ３２Ｇ１４１３(２０１９)０１Ｇ００５８Ｇ０４D O I :１０．１６４２６/j ．c n k i ．jc d z d k ．２０１９．０１．０１４C o m p a r i s o no fT i m eD o m a i n I m a g i n g A l go r i t h m s o f B Pa n dF B Pf o r S A RS H I J i a n ,C H E NJ i a Ｇr u i(T h e ７２３I n s t i t u t e o fC S I C ,Y a n gz h o u２２５１０１,C h i n a )A b s t r a c t :T h i s p a p e rc o m p a r e s t w ot i m ed o m a i nr a d a r i m a g i n g a l g o r i t h m s :b a c k p r o je c t i o n (B P )a n df a s t b a c k p r o j e c t i o n (F B P )t h r o ugh t h e a l g o ri t h m p r i n c i p l e a n d p e r f o r m a n c e a n a l y s i s ,a n d c o m Ｇp a r e s t h e p r o c e s s i n g e f f e c t i v e n e s s o f t w o a l g o r i t h m s t h r o u g hs i m u l a t i o nb y u s i n g me a s u r e dd a t a ．K e y wo r d s :s y n t h e t i c a p e r t u r e r a d a r i m a g i n g ;b a c k p r o j e c t i o n a l g o r i t h m ;f a s t b a c k p r o j e c t i o n a l g o r i t h m 收稿日期:２０１７０３１３０㊀引㊀言合成孔径雷达(S A R )成像经过数十年的发展,主要形成了时域和频域两大类成像算法.主要的频域成像算法有距离多普勒(R D )算法[１]㊁ωＧk 算法[２]㊁调频变标(C S )算法[３]㊁极坐标格式算法(P F A )[４]等.时域成像算法主要有反向投影(B P )算法[５],以及基于B P 算法的快速反向投影(F B P )算法等.B P 算法最初源于计算机层析成像技术,后经发展应用到医学C T 成像等领域,美国科学家M c C o r k l e 最早将该成像技术引用到合成孔径雷达成像中.该算法的基本思想是以像素为最基本单位,将成像区域划分成网格,计算出每一方位时刻S A R 平台的位置与每一个网格点(像素点)之间的距离,然后算出双程延时,再根据每个方位脉冲计算的双程延时进行反投影,得到每张层析图,最后再将所有的层析图进行相位补偿后相干叠加,得到最终的S A R 图像.雷达发射的电磁波照射到成像场景中,经反射得到目标雷达回波,回波信号经距离向脉压后,由于电磁波波前是弧形球面波,因此每一方位时刻距雷达平台的距离是变化的,该现象称为距离徙动,且距离徙动轨迹随目标散射点径向距离的不同而弯曲程度不同.B P 算法通过逐点反投影成像,消除了距离徙动对成像的影响.虽然B P 算法在数学原理推导过程中,没有经过近似处理,具有很好的精确性和稳定性;但是由于该算法对每一脉冲进行反投影,运算量大,消耗资源多,因此限制了其实际应用.F B P 算法先通过划分子孔径,在降低角域采样点数基础上对每个子孔径反投影成像得到角分辨率低的图像,然后再将子孔径低角分辨率图像逐级融合处理,得到高分辨率图像.F B P 算法可以很大幅度减少运算量,提高了运算实时性,为B PS A R 成像算法在实际工程中的运用提供了可行性.２０１９年２月舰船电子对抗F e b ．２０１９第４２卷第１期S H I P B O A R DE L E C T R O N I CC O U N T E R M E A S U R EV o l ．４２N o ．１１㊀B P成像算法１ １㊀聚束S A R成像模型聚束式S A R成像是一种常见的成像模式,该模式在成像时,可以根据需要,调整天线波束指向,实现对某一区域灵活的高分辨率成像.与其他S A R 成像模式相比,在相同合成孔径长度时,聚束模式下,场景中的目标成像合成孔径时间比条带模式下更长,从而拥有更大的方位扫描角度㊁更高的方位向分辨率,打破了条带S A R下方位向分辨率受限的情况,并且在成像区域的选择上更具有灵活性.如图１所示,假设雷达载机沿着X轴的方向上以速度v匀速直线飞行,高度为H,载机在Y轴上的坐标为y a.坐标原点O设在成像场景中心,R 为合成孔径到成像场景中心点O的垂直距离,雷达载机在飞行时,天线中心的瞬时坐标为(x a,y a, H),点P(x,y,z)为成像场景中任意一点的坐标, R a为点(x a,y a,H)到点P(x,y,z)的瞬时距离.图１㊀聚束S A R空间模型图１ ２㊀B P算法原理分析B P成像算法首先计算当前方位时刻雷达天线相位中心到成像网格中的每个像素点的瞬时斜距,根据斜距计算出双程时延,然后根据延迟时间,从脉压后的脉冲数据中求出成像区域中每个像素点对应的回波值,通过差值处理,形成一张层析图,每个脉冲反投形成一张层析图,最后将所有层析图相干叠加得出最后的B P算法S A R图像.具体实现步骤如下:步骤１:将所有雷达回波脉冲脉压处理;步骤２:计算成像区域每一像素点与每一脉冲时刻雷达天线的斜距,并将对应时刻脉压后的脉冲数据进行插值反投影操作得到一张层析图;步骤３:参照成像区域中心点O,对每张层析图进行相位补偿;步骤４:重复步骤３和４,每一脉冲反投影的图像数据沿方位时刻相干叠加,直至所有脉冲处理完;步骤５:保存叠加数据,得到最终S A R图像.１ ３㊀B P算法运算量分析B P算法处理步骤:首先脉冲压缩,然后反投影处理,最后以场景中心点为参考点进行相位补偿,其中运算量较大的为前２个过程.脉冲压缩主要包括复加㊁复乘以及复除;反投影过程主要包括复加和复乘.假设雷达回波数据量为RˑL(L㊁R分别为方位向和距离向数据量),成像区域像素点为MˑN,采用频域脉冲压缩处理.(１)距离向快速傅里叶变换(F F T):LˑR２l o g２R次复加,LˑR２l o g２R次复乘.(２)参考系数点乘运算:RˑL次复除,RˑL 次复乘.(３)距离向快速傅里叶逆变换(I F F T)运算:L ˑR２l o g２R次复加,LˑR２l o g２R次复乘.(４)反投影运算:LˑMˑN次复加,LˑMˑN次复乘运算.由以上分析可知,反投影中的插值运算次数就高达L MN次,如果有效地减少反投影操作的运算量,将大大提高B P算法的处理效率,F B P算法正是一种减少反投影操作运算量的快速B P成像算法.２㊀F B P成像算法２ １㊀F B P成像原理根据成像模型,每一由天线位置反投影的回波数据在同一径向距离每圆弧上是相同的.对于相邻天线位置的A㊁B两点,在角度很小的一个扇形区域内,可以近似认为具有相同的一组同心圆,即可以以该扇形波束中心距离作为该区域的反投影距离,通过这种近似,降低角域采样点数得到角分辨率低的图像,然后再通过逐级融合,得到高分辨率图像如图２所示.２ ２㊀F B P算法流程F B P算法的处理过程可以看作新波束形成以９５第１期史鉴等:合成孔径雷达B P与F B P时域成像算法比较图２㊀极坐标系下误差图及子孔径叠加的过程.假设合成孔径长度为L点(即方位向有L个脉冲),成像区域像素点为MˑN.将L点长度的合成孔径长度通过k级级联划分形式表示为:L＝l１ˑl２ˑ ˑl k(１)式中:l i为第i级处理过程中子孔径叠加后其个数减少的倍数.为后续分析方便,假设L＝M＝N,l１＝l２＝ ＝l k＝n,则新一级子孔径长度为上一级的n倍,同时新一级子孔径数目减少了n倍,新一级子孔径对应的波束数为原来的１/n,波束数目较上一级增加了n倍.利用新波束的中心距离线来计算扇形波束的反投影数据.首先将该扇形区域中心距离线进行M 点离散采样处理,计算出区域其他点与新孔径位置之间的距离,根据这M个点数据计算出该扇形区域反投影的数据,进行反投影插值处理,得到一组反投影数据.新一级的一个新波束的反投影数据与上一级n个旧波束反投影数据有关.为保证得到直角坐标下S A R图像,还需对新波束中心距离线上M个后向投影数据进行α倍的插值.图３㊀第i级处理过程图３所示为第i级处理过程,此时n＝２,子孔径波束数量增为原来的２倍,子孔径数目减少为原来的１/２.新波束的反投影数据是通过对前一级两相邻子孔径对应的反投影数据经一系列合成运算获得的.通过上述F B P算法处理流程,逐级处理,直至最后一级,最终得到像素点为MˑN的高分辨率S A R图像.２ ３㊀F B P算法运算量分析F B P成像算法在第一级过程中,新一级的子孔径数变为L/n个,并且通过原来n个旧波束形成一个新波束,波束的采样率为M,通过插值处理,得到该级处理最终所需要的像素点,设插值因子为α,则其运算量为:(L/n)n nαM＝nαN２(２)㊀㊀在第二级处理过程中,最初子孔径数量通过融合处理后减少为L/n２个,每个新的子孔径形成n２个新波束,波束采样率同样为M,同时每个新的波束通过上一级n个旧波束的数据形成,插值因子同样为α,则其运算量为:(L/n２)n２nαM＝nαN２(３)㊀㊀每一级子孔径合成的运算量均为nαN２,通过级级融合,直到最后的高精度图像,其总的运算量为nαN２l o g n N.一般情况下,对于S A R成像处理,α＝８的插值就能满足其精度要求,可以得到F B P算法和B P算法所用运算时间比为:t B Pt F B P＝N８n l o g n N(４)㊀㊀对于定值N,当n＝e(e为自然对数)时,运算时间比可得到最大值.但由于n必须为整数,因此上式最大值出现在n＝３处.当L＝M＝N时,B P 成像算法耗时只与N有关,因此对于给定的N,当n＝３时,F B P算法耗时最少㊁处理速度最快.通过分析,从上式还可知:当Nɤ１２８,n＝２时,B P算法比F B P算法快;当Nɤ１２８,n＝２时,F B P算法比B P算法快,且N越大,F B P算法相对于B P算法的速度就越快.３㊀仿真分析先采用点目标成像处理来验证B P和F B P成像算法,表１为点目标仿真模型参数.另外,F B P级数n＝２,成像区域像素网格间隔为０ ２mˑ０ ２m, M＝N＝４０９６.０６舰船电子对抗㊀㊀㊀第４２卷㊀表１㊀聚束S A R 仿真参数参数名称数值载机速度１５４m /s 飞行高度５７００m斜距１００００m 调频斜率７８ ９５６MH z /μs 信号带宽１ １６G H z 距离采样率１ ５G H z脉冲重复频率P R F２２００H z 波长０ ０３m ㊀㊀通过B P 算法和F B P 算法处理的点目标仿真结果(图４和图５)可以看出,点目标距离向和方位向都具有较好的成像效果,初步验证２种算法的可行性.图４㊀B P 算法仿真点图另外,分别采用B P 算法和F B P 算法对同一实测数据进行成像处理.成像大小为４０９６ˑ４０９６,由图６可以看出F B P 成像效果相比于B P 成像略差.该实验采用同一硬件处理平台,其中B P 耗时４８３１s ,F B P 算法耗时１０９５s ,F B P 比B P 算法处理速度约快５倍.F B P 算法虽然运算量减小,但是图５㊀F B P 算法仿真点图图６㊀B P 和F B P 实测数据成像实测S A R 图像清晰度相较于B P 算法略差,说明㊀㊀㊀(下转第６６页)１６第１期史鉴等:合成孔径雷达B P 与F B P 时域成像算法比较图７㊀帧数和P S L R㊁I S L R的关系图数更少,其匹配滤波函数旁瓣起伏更稳定,提高了相参积累的性能.由于本文用到对雷达回波进行通信信息解调处理,多普勒频移过大会造成子载波间干扰,影响解调性能;所以本文算法适用于一些目标径向速度较小的场合,比如车载雷达㊁船载雷达等.参考文献[１]㊀王万田,袁俊泉,王力宝,等．天空双基地预警雷达长时间相参积累算法研究[J]．雷达科学与技术,２０１７,１５(４):３９７４０２．[２]㊀谷文堃,王党卫,马晓岩,等．分布式O F D MＧM I MO雷达非相参积累目标检测方法[J]．系统工程与电子技术,２０１５,３７(１０):２２６６２２７１．[３]㊀朱振军,林明,宋月丽．起伏目标下的非相参积累研究[J]．计算机工程与应用,２０１４,５０(２):２０８２１１．[４]㊀汪文英,杨帆,郑玄玄．一种强杂波背景下弱小目标长时间相参积累方法[J]．现代雷达,２０１８,４０(４):３１３３．[５]㊀L I U YJ,L I A O G H,X UJ W,e t a l．A d a p t i v eO F D Mi n t e g r a t e dr a d a r a n dc o mm u n i c a t i o n sw a v e f o r md e s i g nb a s e d o n i n f o r m a t i o n t h e o r y[J]．I E E EC o mm u n i c a t i o n sL e t t e r s,２０１７,２１(１０):２１７４２１７７．[６]㊀WA N GZL,G O N G G,F E N G R Q．A g e n e r a l i z e dc o nＧs t r u c t i o no fO FD M MＧQ AMs e q u e n c e sw i t h l o w p e a kＧt oＧa v e r a g e p o w e r r a t i o[J]．A d v a n c e s i nM a t h e m a t i c s o fC o mm u n i c a t i o n s,２０１７,３(４):４２１４２８．[７]㊀Y A N GL,S I U Y M,S O O K K,e t a l．N e wc o n s t r u c t i o n s c h e m e t o r e d u c e t h eP A P Ro fMＧQ AM O FD Ms i g n a l [J]．W i r e l e s sP e r s o n a lC o mm u n i c a t i o n s,２０１５,８０(３):１２１７１２３０．[８]㊀杨宇飞．基于O F D M雷达通信一体化的接收算法设计[D]．哈尔滨:哈尔滨工业大学,２０１７．[９]㊀杨小琪,姜卫东,霍凯．基于O F D M信号的无源雷达干扰抑制方法[J]．雷达科学与技术,２０１６,１４(４):３６４３７０．[１０]罗丁利,向聪．一种基于K e y s t o n e变换的运动目标相参积累方法[J]．现代雷达,２０１７,３９(１０):４９５４．[１１]刘永军,廖桂生,杨志伟．O F D M雷达通信一体化波形相参积累研究[J]．信号处理,２０１７,３３(３):２５３２５９．[１２]王彬．基于O F D M的通信与雷达共享信号设计[D]．哈尔滨:哈尔滨工业大学,２０１７．[１３]刘永军,廖桂生,杨志伟,许京伟．一种超分辨O F D M 雷达通信一体化设计方法[J]．电子与信息学报,２０１６,３８(２):４２５４３３．[１４]R A O D T,K UMA R P R,R A J E S WA R IK R．R a n g e r e s o l u t i o n o f p u l s e c o m p r e s s i o n u s i n g g e n e t i ca l g o r i t h ma n d p a r t i c l e s w a r mo p t i m i z a t i o n[J]．I n t e r n aＧt i o n a l J o u r n a l o fA p p l i e dE n g i n e e r i n g R e s e a r c h,２０１５,１０(１６):３７２５５３７２６０．㊀㊀(上接第６１页)F B P算法运算量的减小是基于降低S A R图像质量的.４㊀结束语本文通过仿真对比分析了２种算法的成像效率以及成像效果.B P算法能够实现高精度S A R成像,但是由于其计算量巨大,难以工程实时运用;而F B P算法,在保证时域算法精度基础上,通过减少计算量,为后续工程运用提供了理论基础.参考文献[１]㊀A U S H E MA N D A,K O Z MA A,WA L K E RJL,e t a l．D e v e l o p m e n t s i nr a d a r i m a g i n g[J]．IE E E T r a n s a c t i o n so n A e r o s p a c ea n d E l e c t r o n i c sS y s t e m s,１９８４,２０(４):３６３３９９．[２]㊀W I L E Y C A．S y n t h e t i c a p e r t u r e r a d a r s[J]．I E E E T r a n s a c t i o n s o nA E S,１９８５,２１(３):４４０４４３．[３]㊀MU N S O N DC,OᶄB R I E NJD,J E N K I N S W K．At oＧm o g r a p h i c f o r m u l a t i o no f s p o t l i g h tＧm o d e s y n t h e t i c a pＧe r t u r er a d a r[J]．P r o c e e d i n g s of T h eI E E E,１９８３,７１(８):９１７９２５．[４]㊀聂鑫．S A R超高分辨率成像算法研究[D]．南京:南京航空航天大学,２０１０．[５]㊀Y E G U L A L P A F．F a s tb a c k p r o j e c t i o na l g o r i t h m f o r s y n t h e t i c a p e r t u r e r a d a r[C]//P r o c e e d i n g s o f１９９９I E E ER a d a rC o n f e r e n c e,W a l t h a m,U S,１９９９:６０６５．６６舰船电子对抗㊀㊀㊀第４２卷㊀。

合成孔径雷达成像算法与实现
合成孔径雷达成像是利用多个雷达发射的信号，经过相位平移和叠加来组合成一幅完整的雷达图像。

合成孔径雷达成像算法具有多种类型。

根据处理思路可以将其分为两大类：基于传感器的算法和基于信号处理的算法。

基于传感器的算法主要利用发射或接收机的位置、射频移相和时间差。

接收机位置关系到雷达合成靶被检测的位置信息。

而射频移相和时间差，则关系到雷达图像后处理中雷达接收和成像之间的信号处理。

基于信号处理的算法，例如合成孔径雷达（SAR）算法，主要基于正交步进技术，用发射信号的时间域响应来表示目标的距离和相位信息。

此外，利用相空间和时间处理技术将发射信号的接收信号进行反演处理，以形成多维数组，最终得到一幅精准的雷达图像。

此外，合成孔径雷达成像还可以利用计算机图形处理技术对图像进行处理，细化图像，提高成像精度，从而使其成为一种有效的距离测量定位工具。

总之，合成孔径雷达成像算法为雷达成像研究提供了多种新的思路，并且在精度、操作效率、低功耗、扩展性等方面的性能都有明显的改善，在成像及目标检测等应用领域有着广泛的应用前景。

合成孔径雷达成像自聚焦算法的比较合成孔径雷达成像自聚焦算法的比较【摘要】本文简要地分析和比较两类合成孔径雷达自聚焦算法的特点，并通过多点目标自聚焦成像对其进行验证，表明结论可靠。

【关键词】自聚焦算法；多点目标；孔径雷达0 引言SAR自聚焦算法的任务是首先要对经过处理后的未补偿的SAR信号进行相位误差估计，然后消除其相位误差。

SAR自聚焦算法就其本质而言是一个二维估计问题，在公式（2）中的相位误差既是空变的又是不可分离的乘性噪声的事实使问题变得极为棘手。

影响成像的几何线性，分辨率、图像对比度和信噪比的主要因素取决于相位误差的性质和大小，基于处理孔径上相位误差形式，表1给出两大类相位误差及其每一类对SAR成像的一般影响。

表1 相位误差的分类1 几种实用的自聚焦算法的比较一般来说，自聚焦算法可以划分为两类：基于模式算法和非参数算法。

基于模式的自聚焦算法估计相位误差的模式展开系数。

低阶模自聚焦仅能估计二阶相位误差，而更复杂的方法还可以估计高阶多项式相位误差。

子孔径相关法（MD）和多孔经相关法（MAM）是针对低频相位误差补偿提出的基模自聚焦算法的范例。

基于模式算法虽然执行起来相对简单而且算法高效。

不过只能相位误差被正确估计的情况下才能保证这样的优越性。

第二类自聚焦算法，即非参数自聚焦算法，典型的有相位梯度自聚焦算法，基于最小熵准则和最大对比度准则的自聚焦方法，这些方法都不需要相位误差的先验知识。

特别地，相位梯度自聚焦算法几种改进的算法。

其中特征向量法是在PGA框架下运用了极大似然算子取代了原始的相位差算子核，改进的相位梯度自聚焦算法的策略通过选择一组高质量的目标以提供非迭代的PGA解。

另一种方法是运用加权最小二乘法以实现相位误差最小化的PGA。

适用范围扩大，计算高效。

在一些SAR应用中，相位误差显著依赖位置，空变的自聚焦的常用的方法是将大场景分成更小的子图像，每个子图像的误差近似不变的，因此，传统的空间不变的自聚焦程序可以应用到每个子图像。

第三章 方位高分辨和合成孔径要得到场景的二维平面图像，同时需要距离和方位二维高分辨，这一章主要讨论方位高分辨。

°〕为例，它在距离为50公里处的横向分辨约为500米，显然远远不能满足场景成像的要求。

需要大大提高方位分辨率，即将波束宽度作大的压缩。

天线波束宽度与其孔径长度成反比，如果要将上述横向分辨单元缩短到5米，则天线横向孔径应加长100倍，即几百米长。

这样长的天线，特别要装在运动载体〔如飞机〕上是不现实的，实际上对固定的场景可以用合成孔径来实现。

3.1 合成阵列的概念3.1.1 合成阵列与实际阵列的异同现代天线阵列常用许多阵元排列组成，图3.1示用许多阵元构成的线性阵列，阵列的孔径L 可以比阵元孔径D长得多。

图3.1的阵列可以是实际的，也可以是“合成”的。

所谓合成是指不是同时具有所有的阵元，而一般只有一个阵元，先在第一个阵元位置发射和接收，然后移到第二个阵元位置同样工作，如此逐步右移，直到最后一个阵元位置，如果原阵列发射天线的方向图与单个阵元相同，则用一个阵元逐步移动得到的一系列远场固定目标〔场景〕信号与原阵列各个阵元的在形式上基本相同〔其不同点将在下面讨论〕，条件是发射载波频率必须十分稳定。

下面通过分析证实上述结论。

设发射载波信号为02()c j f t e πϕ+〔0ϕ是起始相位，是我们故意加上去，说明初相的影响〕，利用2.2节中三种时间〔即全时间t ，慢时间m t 和快时间t 〕的概念，设在m t 时刻在第m 个阵元发射包络为()p t 的信号，则发射信号为 02()(,)()c j f t t m s t t p t e πϕ+=〔3.1〕 ......D L 图3.1线性阵列式中快时间m t t t =-。

假设在场景中有众多的散射点，设它们到第m 个阵元相位中心的距离分别为mi R ，子回波幅度为i A 〔1,2,i =〕，则第m 个阵元的接收信号为022[()]2(,)()mi c Rf t mi c r m i iR s t t A p t e c πϕ-+=-∑ 〔3.2〕 假设用发射的载波02()0()c j f t s t e πϕ+=与接收信号作相干检波，得基频信号为*022()(,)(,)()2 ()mi c b m r m Rj f mi c i is t t s t t s t R A p t e c π-==-∑〔3.3〕上式中没有全时间t ，又由于目标是固定的，不随慢时间m t 变化，所以只要阵元位置准确，什么时间测量都是一样的。

合成孔径雷达的图像判读要点分析发布时间：2022-06-16T01:14:54.658Z 来源：《科学与技术》2022年2月4期作者：杨彬彬[导读] 合成孔径雷达的具有强大的监测功能，杨彬彬( 河北邢台 ) 054000 摘要：合成孔径雷达的具有强大的监测功能，在工业领域、国防领域被广泛应用。

该技术应用具有高分辨率，对气候环境的适应性比较强，在应用过程中将尺寸比较小的天线孔径进行合成，实现合成孔径雷达的制作与应用。

本文对合成孔径雷达应用过程中的图像特点分析，发现其在图像判读应用上仍具有广泛的进步空间，因此，本文提出提高合成孔径雷达图像判读的对策，分析其具体的应用范围。

关键词：合成孔径雷达；雷达图像；工作原理；目标识别引言：雷达通过发射和接收电磁波的方式对物体信息进行检测，在目标行为、形态勘察上被广泛应用，且具有高效优势。

合成孔径雷达的应用具有强大的成像功能，其主要分辨率较高、穿透性较强的雷达实现对目标的识别与成像，目前，该类雷达通常被搭载在卫星或者飞机上，可以实现大范围的覆盖应用，通过搭载物体的移动合成孔径，并成像。

一、合成孔径雷达的工作原理与普通的雷达工作原理相同，通过对电磁波信号的发射与回收，测定与被检测对象之间的距离，并根据脉宽窄实现对检测对象形体的成像。

合成孔径雷达采用相对运动的方式将信号相位进行重叠，将接收信号的空间扩大。

经过数据处理之后，其尺寸与天线雷达相似。

合成孔径雷达主要通过搭载飞机或者卫星等时刻处于移动状态的物体，通过估计运行进行距离测量和成像，根据光学系统应用原理，通过透镜或者反射镜的方式形成图像[1]。

合成孔径雷达在成像的过程中，采用真实孔径侧视雷达的分辨率检测方式。

距离分辨率形成根据电磁波的传播速度、雷达的脉冲宽度、持续时间等进行计算。

合成孔径雷达会因多普勒效应产生方位分辨率，主要根据雷达的孔径长度、探测点距离、电磁波波长等参数，对方位分辨率进行确定和计算。

多普勒效应由雷达的相对运动产生，接收频率与波源频率存在差别，从而产生多普勒效应。

合成孔径雷达成像与系统分析研究合成孔径雷达是一种高分辨率、高精度的雷达成像技术，它利用雷达波形的相干性，在多次发射与接收后，将多条回波信号叠加与相干处理，从而获得高分辨率的雷达图像。

在军事、民用和科学研究等领域中广泛应用。

本文将对合成孔径雷达的原理、系统构成、成像技术和应用等进行分析和研究。

一、合成孔径雷达原理合成孔径雷达的成像原理是利用雷达波的强度和相位变化，叠加已知的波形和多次反射回波的信息，对返回信号进行相干积累来提高雷达分辨率。

相比于常规雷达技术，合成孔径雷达使用的多普勒效应和方位效应，能够提高雷达图像的分辨率和强度，从而获得更清晰、更精确的成像效果。

二、合成孔径雷达系统构成合成孔径雷达的系统构成包括雷达发射机、接收机、天线、数字信号处理器、计算机等多个组成部分。

它们共同完成雷达成像的全流程。

1、雷达天线合成孔径雷达天线是实现雷达成像的关键部分。

传统的雷达天线是触碰式的圆柱形天线，而合成孔径雷达天线则需要操作类似阵列天线的天线，这样可以使天线有效收到反向散射回波信号。

2、数字信号处理器合成孔径雷达在进行成像前，需要对接收到的信号进行信号处理，去除杂波和干扰，提取出目标回波信号。

数字信号处理器是实现信号处理的关键部分，它能够对接收到的信号进行滤波、降噪、FFT、相位干涉等处理。

3、计算机计算机是合成孔径雷达进行成像的核心控制部分。

它主要负责处理数字信号的卷积、相参、叠加以及展示等工作。

计算机分辨能力的提高使得合成孔径雷达的成像精度大大提升。

三、合成孔径雷达成像技术1、成像的原理合成孔径雷达成像的基本原理是相干积累算法和干涉成像技术。

相干性积累算法是将一定数量的相干回波信号叠加，使得回波信号的信噪比(SNR)最大化。

在这个过程中，回波信号的强度将以二次方的速度增大，但要达到 SNR = 1 需要接收到无数个回波的数据。

因此，在实际应用中，合成孔径雷达往往都需要大量的数据。

2、解析与通用合成孔径雷达的成像技术在解析与通用性方面优于其他常规雷达成像技术。

合成孔径雷达成像算法的研究作者：周学军来源：《中国新通信》2017年第04期【摘要】合成孔径雷达是一种抗干扰能力强，成像效果好的新型雷达，广泛应用在军事领域，具有非常重要的作用，随着经济的发展将逐步应用的其它领域，前景广阔。

针对合成孔径雷达的成像算法研究一直是雷达成像算法研究的重点，本文主要研究了合成孔径雷达成像的距离—多普勒成像算法、双战合成孔径雷达的成像算法以及调频连续波合成孔径雷达成像算法，通过对这三种合成孔径雷达算法的研究，总结了三种合成孔径雷达成像算法的特点和优点，为以后的雷达成像算法提供了借鉴。

【关键词】合成孔径雷达成像算法研究引言：合成孔径雷达具有分辨能力好、抗干扰能力强、能够全时段观测的特点，这就使得合成孔径的雷达能够广泛应用于很多领域，并发挥着十分重要的作用。

因此，研究合成孔径雷达成像算法就十分必要了，由于传统的合成孔径雷达成像的算法存在这一定的缺陷，因此，要研究出合成孔径雷达成像的新算法，从而使合成孔径雷达的成像更加准确，为以后合成孔径雷达的广泛应用提供基础，也希望能够使合成孔径雷达的优点更加突出。

一、SAR成像的距离—多普勒成像算法距离—多普勒成像算法是比较基础的合成孔径雷达成像算法，这种算法的直观性较强，广泛应用于多种合成孔径雷达的算法中，是由时域算法演变而来的。

距离多普勒算法又称RD算法，其基本的原理是将二维的处理分解成为两个相级联的一维处理，在对相位进行计算时只考虑一次项，然后将距离压缩后的数据沿方位向作FFT，变化到距离多普勒域，最后完成距离迁移校正和方位向压缩。

距离—多普勒成像算法的步骤主要分三步：首先是距离向压缩，其实也就是一个匹配滤波器。

其次是距离迁移校正，也就是在距离向压缩后进行菲涅尔近似，从而得到一个现行调频信号，这时，回波的相位已经与距离无关，只需对距离单元校正就可对回波历程曲线进行方位向压缩最后进行方位向压缩，信号沿方位向的轨迹由曲线编程直线，这时方位向压缩就成为了一维，与距离向压缩一致，直接利用匹配滤波即可实现方位向压缩。

与真实孔径雷达距离向分辨率相同。

但由于真实孔径机载雷达一般用短脉冲来实现距离向分辨率，而合成孔径雷达通常用带宽（脉冲频率的变化范围）为B的线性调频脉冲来实现作用距离向的良好分辨率。

cr21==τδground Range resolution()pulse length speed of light2cos2cos depression anglercRτγ×==Range Resolution (2)Azimuth resolutionslant range wavelengthantenna lengtha S R Lλ×=×Synthetic aperture radar (SAR)Azimuth Resolution (3)合成孔径雷达影像固有的透视收缩、顶底位移和阴影等几何特征不利于一般用户对影像特征的理解和专题信息的提取。

合成孔径雷达具有比较复杂的成像机制，若用户采用光学遥感影响几何校正中常用的多项式法进行合成孔径雷达影像的校正，很难得到满意的校正结果.Principle of SAR Image Geocoding斜距图像地距图像基于成像模型的SAR影像纠正• 光学近似模型的SAR几何精确纠正– 共线方程G.Konecny公式正射纠正由数字摄影测量学界发展的基于雷达共线方程的方法。

这种方法通常基于简化的雷达成像几何 关系建立SAR共线方程。

– 行中心投影公式正射纠正• SAR成像模型的SAR几何精确纠正– R-D模型正射纠正由SAR图像处理算法及系统开发领域专家提出的基于距离——多普勒（RD）定位模型的方 法，这种算法完成从SAR成像机理出发，和SAR的信号处理过程有机结合，已经成为通常SAR 处理器都具备的标准SAR图像产品生产方法.– 基于SAR模拟成像的正射纠正共线方程G.Konecny公式正射纠正•处理流程 – – – – – – 根据SAR头文件的星历信息计算卫星轨道数据，并按照坐标变换关系将卫星轨 道坐标、控制点坐标、及DEM数据转换到同一坐标系（椭球割面坐标系）中。

雷达成像算法的研究与应用雷达成像是一种基于雷达反射信号进行成像的技术，可以用于目标检测、目标识别、目标跟踪等领域。

雷达成像算法是指对雷达反射信号进行处理、分析和综合，从而得到图像信息的方法和技术。

近年来，随着雷达技术的不断发展和应用领域的不断扩大，雷达成像算法的研究和应用也越来越重要。

一、雷达成像算法概述雷达成像算法可以分为两类：合成孔径雷达（SAR）成像和相控阵雷达（Phased Array Radar，PAR）成像。

其中，SAR成像是指利用合成孔径技术对距离向分辨率进行综合，并通过合成调制方法提高成像的虚拟光圈长度，从而实现高分辨率成像的技术。

而PAR成像则是通过相控阵指向并综合多个天线的输出信号，实现对目标的高速成像和跟踪的技术。

在SAR成像中，最常用的成像算法是基于飞行器或卫星运动的正向逆向重建算法，该算法可以实现高分辨率并且具有良好的抗噪性能。

而在PAR成像中，则常采用逆合成波束算法，该算法不仅能够实现目标成像，还可以提供目标跟踪的性能。

二、雷达成像应用领域雷达成像技术的应用领域非常广泛，主要包括军事、民用、海洋、科研等领域。

1. 军事领域在军事应用中，雷达成像技术常用于舰船、飞机、导弹等目标的探测、跟踪和定位。

此外，雷达成像技术还可以用于抗干扰和隐身性能的提高，保证军队对目标进行有效侦察和打击。

2. 民用领域在民用领域中，雷达成像技术可用于气象预报、地质勘探、城市规划、交通安全等领域。

例如，在气象预报中可以使用雷达成像技术进行降雨量预测和天气风险评估；在地质勘探中可以使用雷达成像技术进行地质储层的勘探和资源开发。

3. 海洋领域在海洋领域中，雷达成像技术可用于海洋水流、潮汐、浪高、风速等海洋环境监测和海上船只的智能导航与安全管理。

同时，雷达成像技术也可以为海洋研究提供重要的数据来源，例如海上物理实验、海上生物学研究等领域。

4. 科研领域在科研领域中，雷达成像技术可以用于遥感、地形信息获取、智能交通等领域。

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。

合成孔径雷达实时成像算法与实现研究的开题报告一、研究背景合成孔径雷达Synthetic Aperture Radar (SAR)是目前广泛应用于地面观测的一种高分辨率遥感技术。

它能够利用飞行器或卫星的相对运动，通过对多个回波信号进行积累与处理，生成高分辨率的雷达影像，具有比光学遥感更强的应用优势和适应性。

合成孔径雷达技术已经在地面监测、海洋观测、资源调查、军事侦察等方面得到广泛应用，成为遥感领域的前沿技术之一。

尤其是对于一些难以通过常规遥感手段取得信息的区域和环境，如远离陆地的海洋、森林覆盖较厚的区域以及城市荫蔽区等地区，其高分辨率的遥感图像具有得天独厚的优势。

二、研究目的本研究旨在深入研究国内外高分辨率SAR成像算法的理论原理和实现方法，探究实时成像算法的关键技术，结合实际应用需求，通过实验验证和实现，设计出一种高效的实时成像算法，并在其上实现一种高性能的合成孔径雷达监测系统。

三、研究内容本研究将深入研究以下内容：1. 合成孔径雷达成像算法的理论原理及发展历史；2. 针对合成孔径雷达实时成像问题，分析目前国内外研究现状及发展趋势；3. 研究实时SAR成像算法的关键技术，探究相关算法的优缺点及适用范围，并结合实际需求设计一种高效的实时成像算法；4. 基于硬件电路，实现合成孔径雷达系统的实时成像功能，并通过实验验证其性能和稳定性；5. 对实现的成像系统进行性能和应用测试，并给出实验结果的分析和讨论。

四、研究方法和步骤本研究将采用以下步骤：1. 阅读相关文献，深入研究合成孔径雷达成像算法的理论原理和发展历史，对目前一些常用的成像算法进行比较分析；2. 分析SAR成像系统的关键技术，包括快速扫描技术、波束赋形技术等，综合考虑实际应用需求，设计出一种高效的实时成像算法；3. 基于国内外已有研究成果，选择一种高性能的硬件平台，并在其基础之上实现合成孔径雷达系统的实时成像功能；4. 对实现的成像系统进行性能和应用测试，评估系统性能，包括分辨率、噪声、动态范围等方面，并给出实验结果的分析和讨论；5. 根据实验结果和性能评估，对成像算法和系统实现做出改进和优化，提高其性能和可靠性。

合成孔径雷达成像技术及应用分析摘要：合成孔径雷达是一种新体制雷达，具有全天候工作、穿透地表、高分辨率等独有特点，使其广泛应用于军民领域。

本文介绍了合成孔径雷达的成像原理，剖析了其关键技术及实现方法，并结合应用现状对其未来发展趋势进行了分析。

关键词：合成孔径雷达；信号处理；发展趋势合成孔径雷达（SAR）是利用合成孔径原理、脉冲压缩技术和数字信号处理方法，以真实的小孔径天线获得距离、方位双向高分辨率遥感成像的雷达系统，通常安装在飞机、卫星等平台上，不受光照和气象条件限制，可在能见度极低的情况下得到类似光学照相的雷达图像，具有全天时全天候工作、穿透云雾和植被、低频段穿透地表、分辨率高等优点。

合成孔径的概念始于20世纪50年代初期，首次使用是在50年代后期装配在RB-47A和RB-57D 战略侦察机上。

一、合成孔径雷达的工作原理用一个小天线作为单个辐射单元，将此单元沿一直线移动，在不同位置上接收同一地物的回波信号并进行相关解调压缩处理，一个小天线通过“运动”方式就合成一个等效“大天线”，可以得到较高的方位向分辨率。

合成孔径雷达工作时按一定的重复频率收发脉冲，真实天线依次占一虚构线阵天线单元位置，把这些单元天线接收信号的振幅与相对发射信号的相位叠加起来，便形成一个等效合成孔径天线的接收信号。

合成孔径雷达工作原理示意图地物的反射波由合成线阵天线接收，与发射载波作相干解调，并按不同距离单元记录在照片上，然后用相干光照射照片便聚焦成像。

相参性是合成孔径雷达系统获得高分辨率的必要条件,发射信号、本振电压、相参震荡电压和定时器的触发脉冲均由同一基准信号产生，接收机也需要具备很高的时间精度。

二、合成孔径雷达关键技术（一）数字信号处理技术。

影响合成孔径雷达性能的关键因素是数据处理速度，因为SAR需要存储大量雷达回波，并对一定时间间隔内的信号进行相干积累和实时解算，对数据容量、读写速度、运算方法等都提出了较高的要求，而且探测区域越大、分辨率越高，信息量就越大，对数据处理的要求也就越严格。

合成孔径数字成像技术及应用算法设计合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar， SAR）是一种通过飞行器或卫星上的雷达传感器来获取地面目标信息的技术。

在军事、民用和科学研究领域，合成孔径雷达技术已经得到了广泛的应用。

合成孔径数字成像技术以及应用算法设计在这一技术领域中扮演着非常重要的角色。

本文将通过多个方面对合成孔径数字成像技术及应用算法设计进行全面评估和探讨，以便更好地理解这一重要的技术。

一、合成孔径数字成像技术简介1. 合成孔径雷达原理及发展历程合成孔径雷达是一种主动微波成像系统，它通过在目标上运动并合成波束来实现高分辨率成像。

合成孔径雷达技术最早起源于20世纪50年代末期的美国军方实验室，经过几十年的发展和完善，目前已经成为一种成熟的高分辨率遥感成像技术。

2. 合成孔径雷达成像原理合成孔径雷达技术是通过飞行器或卫星上的雷达传感器对地面目标进行多次观测，再通过合成这些多次观测数据来达到高分辨率成像的目的。

这种多次观测的方法可以有效地降低雷达天线的尺寸，从而实现高分辨率成像，同时还可以克服地面目标对雷达波长的散射效应，提高成像质量。

3. 合成孔径数字成像技术特点合成孔径雷达具有成像距离远、对地观测无受天气和夜晚等因素影响、成像分辨率高等特点。

这些特点使得合成孔径雷达技术在遥感成像、地质勘探、海洋监测、农业资源调查等领域具有广泛的应用前景。

二、合成孔径数字成像应用算法设计1. SAR成像算法SAR成像算法是合成孔径雷达成像中的关键技术之一。

常见的SAR成像算法包括Range-Doppler算法、Chirp Scaling算法、Omega-K算法等，它们分别适用于不同的成像场景，并且在成像质量、计算效率等方面有所差异。

2. SAR图像处理算法在合成孔径雷达成像中，图像处理算法是对成像数据进行预处理、滤波、去斑点、去噪音等操作的关键环节。

常用的图像处理算法包括小波变换、自适应滤波、多视角合成等，它们可以有效提高成像质量和提取目标信息。