合成孔径雷达压缩感知成像方法

合成孔径雷达在测绘中的方法与技巧介绍合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种利用雷达波束合成大孔径的高分辨率雷达系统，被广泛应用于测绘领域。

本文将介绍合成孔径雷达在测绘中的方法与技巧。

一、合成孔径雷达的原理与优势合成孔径雷达利用雷达系统在目标方向上进行前后多次观测，通过将多次观测结果叠加处理，可以得到高分辨率的成像结果。

相对于传统的雷达系统，合成孔径雷达有以下优势：1. 高分辨率：合成孔径雷达可以通过叠加多次观测结果来合成大孔径，从而获得高分辨率的成像结果。

这对于测绘领域的精确测量非常重要。

2. 具有独立距离与方位分辨率：合成孔径雷达通过对目标进行多次观测，可以获得独立的距离与方位分辨率。

这使得合成孔径雷达在地面表面和地形测绘中具有较好的测量效果。

3. 不受天气条件限制：由于雷达波在大气中的传播受到较小的干扰，合成孔径雷达在各种天气条件下都能稳定地进行测绘工作。

二、合成孔径雷达测绘中的方法1. 数据采集与处理：合成孔径雷达需要在空中获取雷达数据，并通过数据处理技术来提取出有用的信息。

数据采集方面，可以通过航空方式，搭载合成孔径雷达设备进行数据采集。

而数据处理方面，需要对采集到的雷达数据进行校正、滤波、配准等一系列操作，以便得到准确的测绘结果。

2. 地物分类与识别：合成孔径雷达可以提供高分辨率的雷达图像，通过对这些图像进行地物分类与识别，可以得到地面上不同地物的信息。

这对于土地利用、城市规划等方面有重要的应用价值。

3. 地貌测量与变形监测：合成孔径雷达在地貌测量与变形监测方面有很高的应用价值。

通过多次观测，可以获取地表地貌的精确信息，并对地表变形情况进行监测。

这对于地震灾害预警和地质灾害研究等方面具有重要意义。

三、合成孔径雷达测绘中的技巧1. 多孔径技术：多孔径技术是合成孔径雷达中常用的技巧之一。

通过使用不同大小的孔径，可以得到不同分辨率的测绘结果。

在实际应用中，根据不同的需求选择合适的孔径大小，可以充分发挥合成孔径雷达的优势。

基于压缩感知的空间目标三维雷达成像方法压缩感知是指最近几年来发展起来的一种信号处理技术，它以信号压缩技术为核心，以子程序替换和算法理解等技术为辅助，通过信号的压缩、重构、变换等步骤，能够有效地提取更多的情况下只有少量信息可用的有效信息，并对该信息进行处理，达到更高效率地识别目标和处理信号的目的。

基于压缩感知的空间目标三维雷达成像方法是利用压缩感知技术对空间目标三维雷达观测信号进行有效压缩，以获取有效信息并进行有效处理，最终实现对空间目标三维雷达观测进行成像的方法。

该方法具有处理数据快速、成像精度高等优点，具有一定的应用前景。

一、基于压缩感知的空间目标三维雷达成像原理1、压缩感知基本原理压缩感知是用信号压缩技术，把一个原始信号向量通过子程序替换和算法理解等技术步骤，压缩提取有效信息（包括数据和特征），而且这些信息可以在只有少量信息可用的情况（例如低信噪比的环境）下进行有效获取和重构。

2、基于压缩感知的空间目标三维雷达成像方法特点基于压缩感知的空间目标三维雷达成像方法的特点是能够有效地从三维雷达观测信号中提取有用的信息，进行特征提取、目标识别等，达到更高效地成像效果，更少的信号来源就可以获得足够的有效信息。

二、基于压缩感知的空间目标三维雷达成像方法应用1、目标识别定位系统基于压缩感知的三维雷达成像方法，可以用于目标识别定位系统，对于像舰船、飞机等运动目标等，可以通过压缩感知技术有效提取其特征信息进行识别，从而获得准确的目标三维定位信息。

2、检测系统此外，压缩感知的三维雷达成像方法，还可以用于路段照片、室内照片检测系统，可以有效抓取和检测出隐藏在场景中的物体，例如禁区、限速标志等，实现对不同环境的场景深度检测。

三、基于压缩感知的空间目标三维雷达成像方法总结总的来说，基于压缩感知的空间目标三维雷达成像方法，使得以三维雷达为基础的观测可以更高效地进行，能够更准确地提取出观测信号中的有用信息进行特征提取、目标识别等，而且更少的信号来源也可以获得足够的有效信息，具有良好的应用前景。

高速旋转目标逆合成孔径雷达成像方法高速旋转目标逆合成孔径雷达成像方法随着科技的进步和人们对雷达成像需求的不断增长，逆合成孔径雷达（SAR）成像技术得到了广泛应用。

然而，传统的SAR成像方法在处理高速旋转目标时存在困难，因为传统方法无法准确捕捉和还原目标的旋转运动。

为了解决这一问题，近年来，许多学者提出了各种新的高速旋转目标逆合成孔径雷达成像方法。

高速旋转目标逆合成孔径雷达成像方法的基本原理是利用目标自身的旋转运动信息，将多个旋转位置的雷达回波数据进行合成，从而得到目标的全方位信息。

这样，即使目标高速旋转，也能够较为准确地获取到目标的形状和运动特征。

一种常见的高速旋转目标逆合成孔径雷达成像方法是基于波束极化多普勒技术的方法。

该方法通过调整雷达的发射波束，以及根据接收信号的极化信息，可以获取到目标在不同方向、不同时间的散射信息。

然后，将这些散射信息进行融合和处理，即可得到目标的逆合成孔径雷达成像结果。

此外，还有一种基于压缩感知理论的高速旋转目标逆合成孔径雷达成像方法。

该方法通过将雷达回波数据进行稀疏表示，然后利用压缩感知理论对数据进行重构，从而得到目标的高精度成像结果。

与传统方法相比，这种方法能够更好地应对高速旋转目标的成像需求，并具有更好的成像效果。

在实际应用中，高速旋转目标逆合成孔径雷达成像方法有着广泛的应用价值。

例如，在军事领域，这种成像方法可以用于对高速旋转目标进行监测和识别，提高目标的探测和定位能力。

同时，在航空航天领域，这种成像方法可以用于对地球表面目标的观测和测量，为地理定位和气象预报提供重要数据。

总之，高速旋转目标逆合成孔径雷达成像方法是目前研究的热点之一，对于解决高速旋转目标成像难题具有重要意义。

各种新的成像方法的研究和应用，将为高速旋转目标的监测、识别和定位提供重要支持，进一步促进雷达成像技术的发展和应用。

我们相信，在不久的将来，高速旋转目标逆合成孔径雷达成像方法将会得到更加深入的研究和应用，并取得更加令人瞩目的成果综上所述，高速旋转目标逆合成孔径雷达成像方法是一种有效应对高速旋转目标成像需求的技术。

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。

一种基于压缩感知的稀疏孔径SAR成像方法王伟伟;廖桂生;张磊;吴孙勇;李彩彩【期刊名称】《电子学报》【年(卷),期】2012(40)12【摘要】高分辨大场景合成孔径雷达(SAR)成像给数据存储和传输系统带来沉重负担.本文针对条带式SAR成像,提出一种基于压缩感知技术的稀疏孔径SAR成像方法.该方法沿方位向以部分子孔径采样的方式获取降采样的原始数据,然后在距离向采用传统匹配滤波方法实现脉冲压缩处理,在方位向则利用小波基作为场景散射系数的稀疏基,并通过求解最小l1范数优化问题重构方位向散射系数.该方法在存在多普勒参数误差情况下,能够有效实现多普勒参数估计,具有良好稳健性.仿真和实测数据成像结果表明所提算法在方位向严重降采样条件下仍能够实现无模糊的SAR成像,具有较强的有效性与实用性.%High resolution and wide swath synthetic aperture radar (SAR) imaging increases the load of data transmission and storage severely.To mitigate this problem, a novel compressive sensing-based imaging method for sparse aperture of SAR is proposed.In the proposed method,firstly,partial sub-apertures data is sampled in the azimuth direction to reduce the raw SAR data. Secondly,the conventional matchedfilter is used to perform pulse compression in the range direction. Finally, the wavelet basis is used as a sparse basis to reconstruct the scattering coefficients by solving an l1 minimization optimization.The proposed method can precisely estimate the Doppler parameters in the presence of the Doppler parameters errors. Even if very limited samplescan be obtained in the azimuth direction, the proposed algorithm can produce the unambiguous SAR image. Simulated and real SAR data experiments demonstrate that the effectiveness and stability of the proposed algorithm.【总页数】8页(P2487-2494)【作者】王伟伟;廖桂生;张磊;吴孙勇;李彩彩【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071【正文语种】中文【中图分类】TN957.52【相关文献】1.一种基于稀疏先验的综合孔径展源辐射成像统计反演方法 [J], 何方敏;李青侠;赵治华;陈柯2.一种联合Khatri-Rao子空间与块稀疏压缩感知的差分SAR层析成像方法 [J], 王爱春;向茂生;汪丙南3.一种新的基于Omega-K算法的稀疏场景压缩感知SAR成像方法 [J], 胡静秋;刘发林;周崇彬;李博;王东进4.一种基于二维信号稀疏重构的互质采样星载SAR成像处理方法 [J], 赵婉婉; 王鹏波; 门志荣; 李春升5.一种基于层次稀疏的全极化SAR层析成像方法 [J], 杨牡丹;魏中浩;徐志林;张冰尘;洪文因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于压缩感知的合成孔径雷达二维成像算法
李炳杰;李旭威;闫龙
【期刊名称】《空军工程大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2015(000)004
【摘要】通过对合成孔径雷达回波信号的分析，利用压缩感知理论基于信号稀疏性或可压缩性的基本原理，提出了方位稀疏表示的一种新方法，在此基础上给出了基于压缩感知的 SAR 回波信号处理方法和二维成像算法，实现了压缩感知对信号的全新采集和编解码，以较少的数据量实现成像，有效地抑制旁瓣，在一定程度上提高了成像中目标的分辨率，为有效降低高分辨合成孔径雷达的数据率提供了一种有效途径。

通过对仿真数据和实测数据的处理验证了所提方法的可行性和有效性。

【总页数】5页(P37-41)
【作者】李炳杰;李旭威;闫龙
【作者单位】空军工程大学理学院，西安，710051;空军工程大学理学院，西安，710051;空军工程大学理学院，西安，710051
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.52;TN919.81
【相关文献】
1.合成孔径雷达图像的贝叶斯压缩感知重构算法 [J], 侯兴松;张兰;肖琳
2.一种基于压缩感知的高分辨率宽测绘带合成孔径雷达成像算法 [J], 林月冠;张冰尘;田野;洪文;吴一戎
3.基于压缩感知的干涉逆合成孔径雷达成像研究 [J], 刘波;李道京;李烈辰
4.星载合成孔径雷达并行二维成像处理的实现 [J], 王岩亭;王贞松
5.基于压缩感知理论的逆合成孔径雷达抗欺骗干扰方法 [J], 高磊;王福志;郑光勇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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。

压缩感知层析sar matlab压缩感知层析SAR是一种基于压缩感知理论的合成孔径雷达（SAR）重建算法。

在传统的SAR重建算法中，需要采集大量的雷达数据并进行传统的处理步骤，如功率谱估计、滤波、反向投影等，以得到高分辨率的成像图像。

然而，这种传统方法在数据采集、传输和存储等方面存在很大的困难和开销。

压缩感知理论认为，自然场景中的信号通常可以在稀疏的基础上进行压缩表示。

SAR图像中的目标通常是稀疏的，因此可以利用压缩感知理论来减少数据采集和处理的开销。

压缩感知层析SAR算法通过在数据采集阶段对信号进行下采样，然后在重建阶段通过最小化全变差（TV）正则化的目标函数来重建稀疏图像。

Matlab是一个常用的科学计算和数据分析软件，提供了丰富的算法和工具箱，可以用于实现压缩感知层析SAR算法。

在Matlab中，可以使用压缩感知算法工具箱（Compressive Sensing Toolbox）来实现压缩感知层析SAR算法的相关功能，如信号采样、重建和图像显示等。

使用Matlab实现压缩感知层析SAR算法的大致步骤如下：1. 导入原始的SAR数据。

2. 对原始数据进行下采样，得到稀疏的采样数据。

3. 使用压缩感知算法进行稀疏信号重建，如基于稀疏表示的重建算法（如基追踪算法、正交匹配追踪算法等）或基于全变差正则化的重建算法（如TV重建算法）等。

4. 对重建得到的稀疏图像进行反向投影，得到高分辨率的成像图像。

5. 显示和保存重建得到的成像图像。

需要注意的是，压缩感知层析SAR算法的具体实现可能会涉及到许多细节和参数选择，包括采样率、稀疏表示模型、正则化参数、迭代次数等。

因此，在具体实现中，需要根据实际情况进行适当的调整和优化。