一、基于等效斜视距离模型的高分辨率星载SAR波数域成像算法（论文文献综述）
杨军[1]（2021）在《小卫星SAR子孔径成像技术研究》文中指出合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）作为一种全天时、全天候、远距离观测的主动式微波遥感技术,具有一定的穿透能力、很强的信息获取能力和高分辨率成像能力,在军事和民用领域都具有重要的实际应用价值。小卫星SAR具有发射灵活、研制周期短、反应能力强、成本低等优点,在编队和组网运行方面具有明显优势,并日渐成为研究热点。高分辨率宽测绘带（High Resolution Wide Swath,HRWS）成像是SAR的一个重要发展目标。随着分辨率和测绘带宽度的不断提高,雷达录取的回波数据势必会激增,这给体积和重量均有限的小卫星在数据存储和处理方面带来困难和挑战。因此需要在满足成像需求的同时尽量减小雷达的回波数据负荷。对此,本文对小卫星SAR子孔径成像技术进行了研究,设计并仿真实现了低回波数据量下的成像处理算法。本文主要研究内容如下:（1）针对单站小卫星SAR聚束模式,提出一种基于改进的距离徙动算法（Range Migration Algorithm,RMA）的子孔径实时成像算法。通过处理子孔径信号来降低被处理信号的多普勒带宽,使得脉冲重复频率（Pulse Repetition Frequency,PRF）只需大于子孔径多普勒带宽即可避免方位模糊,大大降低了星载SAR在方位向需要采集的回波数据量,并解决了单站SAR高分辨率与宽测绘带之间相互矛盾的问题,从而实现HRWS成像;通过将全孔径划分为若干个子孔径,使得雷达在录取当前回波信号的同时,可以对已录取的子孔径信号进行成像处理,从而实现实时成像。所提算法采用改进的RMA进行距离单元徙动校正和脉冲压缩。相比于传统的RMA,改进的RMA的插值区域要小得多,大幅度降低了stolt插值的计算量,在实时成像方面更具优势。（2）针对分布式小卫星多发多收合成孔径雷达（Multiple-input Multiple-output SAR,MIMO-SAR）的聚束工作模式,提出一种子孔径成像算法,能够在多通道高分辨率模式下降低卫星的存储压力以及成像负荷。该算法将各通道的全孔径信号划分为子孔径信号;然后使用空域滤波技术对子孔径信号进行解模糊处理,并利用改进的时域带宽合成（Time-domain Bandwidth Synthesis,TBS）算法获得大带宽信号;最后使用子孔径图像融合技术获得子孔径图像,并将子孔径图像进行相干融合获得高分辨率图像。仿真实验表明:改进的TBS算法能够有效地合成带宽,并且所提成像算法的成像效果良好,该成像算法的有效性和可靠性得以验证。
唐欣欣[2]（2021）在《SAR慢动目标检测与参数估计方法研究》文中研究指明合成孔径雷达地面动目标指示（SAR-GMTI）技术可以对地面动目标进行检测,运动参数估计和重定位,在军事侦察和民用交通监控等领域具有重要作用。然而,传统的机载SAR-GMTI方法主要是针对常规机载平台设计的。而对于高超声速平台,传统方法将面临慢速动目标检测困难和速度估计精度不高的问题。因此需要对高超声速平台下的慢速动目标检测和速度估计方法展开研究。另一方面,在机动SAR的应用场景,由于平台运动轨迹的复杂性,导致传统的SAR-GMTI方法失效。因此,需要研究适用于机动平台SAR的慢速动目标检测和速度估计方法。本文对于高超声速平台SAR,研究并提出了基于前后波束SAR的慢速动目标检测和方位速度估计方法,基于双通道前后波束SAR的慢速动目标方位速度估计方法,以及基于YOLO网络的前后波束SAR慢速动目标检测方法。对于机动平台SAR,本文以匀加速直线运动平台为例,研究并提出了一种匀加速直线SAR慢速动目标检测和距离-方位2D速度估计方法。本文的主要工作和创新总结如下:1.提出了前后波束SAR慢速动目标检测与方位速度估计方法。针对传统SAR-GMTI方法对高超声速平台下的慢速动目标检测困难和方位速度估计精度低的问题,提出了一种基于前后波束SAR新模式的慢速动目标检测与方位速度估计方法。首先建立了前后波束SAR工作模式,推导了该模式下慢速动目标后向投影（BP）成像模型。该成像模型根据驻定相位原理的近似,将动目标成像结果分为方位散焦和方位不散焦两种情况,并可获取引起动目标方位散焦的临界方位速度。同时,通过该成像模型,可获得前后波束中动目标的SAR成像位置和位置偏移等信息。分析表明:动目标在前后波束SAR图像之间仅存在方位位置偏移,且偏移量和动目标的方位速度成正比。然后利用前后波束两幅SAR图像的强度差抑制静止杂波并用恒虚警率检测器检测出动目标,再根据动目标的方位位置偏移量初步估计动目标的方位速度。在此基础上,为了进一步提高方位速度估计精度,提出了一种基于回波域的重聚焦方法。将已估计出的方位速度嵌入到BP成像过程中实现相位误差补偿,然后计算动目标的剩余方位速度并重新估计方位速度。重复以上重聚焦步骤,直到剩余方位速度小于临界方位速度。仿真实验验证所提方法的有效性。与传统方法相比,所提方法的估计精度可提高约一个数量级。2.提出了双通道前后波束SAR慢速动目标方位速度估计方法。针对基于前后波束SAR的慢速动目标方位速度估计方法对强杂波下的微弱目标速度估计精度低甚至失效的问题,提出了一种基于双通道前后波束SAR的慢速动目标方位速度估计方法。首先通过给前后波束各增加一个天线通道来构建一个双通道前后波束SAR工作模式,并建立了该模式的动目标回波信号模型及成像模型。然后推导了基于BP的偏置相位中心天线（DPCA）算法,该算法避免了传统DPCA算法所面临的通道配准和相位补偿的问题,打破了传统方法需满足的DPCA杂波对消的严格限制条件。经过杂波抑制并根据动目标方位位置偏移量可初步估计出动目标的方位速度。为了进一步提高动目标方位速度估计精度,针对回波域重聚焦方法在强杂波下不再适用的问题,提出了一种基于图像域的重聚焦方法。该方法将杂波对消后的图像变换到2D波数域,利用估计的方位速度构造相位补偿因子对动目标相位进行误差补偿,再反变换到图像域实现重聚焦并利用更精确的位置偏移量估计方位速度。重复以上步骤,直到前后两次方位速度估计之差小于设定的阈值,由此获得了高精度的动目标方位速度估计。仿真实验结果表明,所提方法在强杂波情况下仍能获得动目标高精度的方位速度估计。3.提出了匀加速直线SAR慢速动目标检测和2D速度估计方法。针对传统SAR-GMTI方法对机动平台不再适用的问题,以匀加速直线运动平台为例,提出了一种基于多通道的匀加速直线SAR慢速动目标检测与2D速度估计方法。首先,建立了多通道匀加速直线SAR动目标的回波信号模型。然后针对机动平台通道间方位时间校准和相位补偿困难的问题,提出了一种结合BP成像和速度合成孔径雷达（VSAR）的方法。该方法通过对目标多普勒相位的精确补偿,以及对动目标在多通道SAR图像中速度频率的估计,实现了机动平台SAR的动目标检测,以及真实位置和径向速度的估计。为了进一步实现动目标距离-方位2D速度的高精度估计,提出了一种基于速度辅助BP（VA-BP）成像算法及2D速度估计方法。首先利用估计出的动目标的真实位置信息获取成像子空间。然后设定方位速度的搜索区间与步长,以及利用与径向速度关系获取对应距离速度集。接着将2D速度数据集中的每一组分量嵌入到VA-BP成像过程中,得到具有不同聚焦深度的SAR子图像集,并通过VSAR方法分离杂波,得到仅包含动目标的SAR子图像集。最后通过最小熵准则,获取动目标聚焦最优的成像子图,与此对应的2D速度即为高精度的2D速度估计。所提方法不仅可估计出动目标的2D速度,还可提高动目标的成像精度。仿真实验验证了所提方法的有效性。4.提出了基于YOLO的前后波束SAR慢速动目标检测方法。针对高超声速平台SAR对慢速动目标检测困难的问题,提出了一种基于YOLO的前后波束SAR慢速动目标检测方法。首先构建了YOLO网络的训练集和测试集。对于训练集的构建,采用电磁仿真软件得到在不同照射角度下仿真目标的高精度散射特性,并与SAR图像背景信息结合生成SAR回波数据,通过成像得到网络的训练集。对于测试集的构建,将仿真的目标在前后波束照射模式下的散射特性与目标的速度以及SAR图像背景信息结合,生成SAR回波数据,通过成像得到网络的测试集。然后对YOLO网络进行训练和测试,测试的结果表明YOLO网络能将SAR图像中的静止目标和动目标均检测出来。为了进一步判断出动目标,针对获取的每一对前后波束SAR图像对,分别计算前波束图像中每一个目标检测框和后波束图像中所有目标检测框的交并比（IOU）,得到对应的IOU向量,根据IOU向量是否为零矢量即可判断出是否为动目标。仿真结果表明该方法能在高超声速平台下检测出慢速动目标,并且极大地抑制了虚警和漏警目标。
刘文康[3]（2020）在《中高轨合成孔径雷达成像关键技术研究》文中进行了进一步梳理中高轨合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）在时间分辨率,覆盖能力上要明显优于目前的低地球轨道SAR,作为下一代星载SAR的重要候选体制之一,近几年成为国内外SAR领域的一个研究热点。本论文挖掘并总结了中高轨SAR在系统设计和信号处理上的难点和共性问题,有针对性地研究了中高轨SAR成像参数设计,工作模式设计,大场景成像算法,舰船成像特性等几个重要方面,创新点如下:1.提出了一种复杂成像几何分辨率计算与成像参数优化方法。分辨率作为SAR系统的关键指标之一,通常由带宽、合成孔径角以及成像几何决定。由于中高轨SAR卫星速度、波束指向,地表曲面的变化导致成像几何较为复杂,传统分辨率评估以及成像参数设计方法不再适用。本文从中高轨SAR斜距平面的距离、方位分辨率出发,根据斜距平面与地距平面的几何映射关系,得到了地表分辨率的解析表示方法,并且根据地表分辨率椭圆长轴约束和面积最大化准则,提出了信号带宽与合成孔径时间的优化设计方法。另外还将该方法扩展应用到双基模式中,并分析了参数设计和双基构型对于双基SAR成像分辨率优化的重要性。该方法为中高轨SAR复杂成像几何分辨率分析提供了一种高效的分析工具,并解决了成像参数设计的难题。2.提出了一种两维波束扫描（2-Dimensional Beam Steering,2DBS）方法。中高轨道显着的弯曲特性导致波束足迹速度具有明显的时变特性,导致波束驻留时间和方位分辨率难以保持恒定;另外大斜视模式下严重的距离徙动、中心斜距变化会给数据存储带来较大负担,导致成像幅宽受限。针对这两点,本文提出了一种二维波束扫描方法,通过方位波束扫描速率设计,能够控制波束驻留时间以达到所需的分辨率,在斜视模式下通过俯仰波束扫描速率设计,结合变脉冲间隔技术,可以有效减小数据量或者扩展成像幅宽。本方法为中高轨SAR通用成像模式设计提供了理论基础。3.提出了一种基于方位时频联合重采样（Joint Time-Doppler Resamplings,JTDR）的成像方法。针对中高轨SAR时变卫星速度和弯曲轨迹导致的信号严重的方位空变问题,首先通过方位时域重采样方法去除参考距离上的目标多普勒调频率的方位空变特性;利用改进的距离CS算法可以实现场景中目标点统一的距离徙动校正;针对多普勒参数存在的剩余空变影响方位精确聚焦的问题,在多普勒域进行第二步方位重采样,将剩余多普勒空变调制统一校正,进而实现大场景的统一聚焦成像。该研究为中高轨SAR正侧视模式提供了一种精确且简洁的成像算法。4.提出了大斜视模式下采用变脉冲间隔时间技术（Variable-Interpulse-Time Technique,VIPT）进行回波录取,并提出了改进的时频联合重采样算法。本文针对中高轨SAR大斜视模式成像面临的主要难题进行了详细分析,包括超长合成孔径时间、严重距离徙动、分辨率不均衡等;提出采用VIPT对回波进行录取,解决大斜视情况下严重距离走动的问题;将时频联合重采样算法扩展到大斜视模式成像中,首先利用方位时域重采样来处理信号包络的方位空变,接着提出了扩展的距离徙动（Range Migration Algorithm,RMA）算法来处理距离空变的距离徙动,最后采用多普勒重采样的方法来处理剩余的高阶多普勒参数,由于方位时间重采样可以直接处理非均匀采样的回波数据,因此该算法处理大斜视非均匀采样数据的运算效率较常规算法具有显着优势。5.提出了基于最优坐标系变换（Optimal Coordinate System Transformation,OCST）的高效率成像方法。常规的中高轨SAR数据处理算法通常分别处理信号的距离、方位空变,处理流程较为复杂,本文针对二维空变校正提出了一种高效的解决方法,首先从大场景内散射点的多普勒调频率分布出发,通过最优坐标系变换将信号的二维空变集中到一个维度上,新的方位维对应于多普勒调频率等值线,通过这种方式可以使数据满足方位平移不变性,随后即可应用常规距离空变校正算法进行成像处理。为了实现大场景边角区域的精确聚焦,在方位脉压前引入了改进的多普勒重采样处理,解决高阶多普勒参数的空变,并消除最优坐标系变换操作引起的方位聚焦位置偏移。本研究为中高轨SAR信号两维空变问题提供了一种新的高效率处理方法。6.分析了长相干处理时间内舰船聚焦的特性和难点。广域海洋目标监视是中高轨SAR的重要潜在应用之一,然而,由于中高轨SAR卫星速度较慢,获得与距离分辨率相当的方位分辨率要求的合成孔径时间大大增长,当相干处理时间增加时,摇摆舰船的复杂运动将显着增加舰船方位聚焦的难度。本文首先分析了舰船和雷达平台之间的相对运动的时变特性,接着基于投影切片定理,分析了点响应函数不规则旁瓣的成因以及波数域支撑区的特性,最后分析了等效斜距平面发生变化时,成像平面以外的目标无法聚焦,并在成像平面上生成复杂的投影轨迹的原因。本文的分析能够为长合成孔径时间舰船成像算法研究提供一定的理论基础。
孟亭亭[4]（2020）在《曲线轨迹SAR的信号处理与成像研究》文中指出随着雷达技术的发展和应用需求的增加,曲线轨迹合成孔径雷达（Curve Trajectory Synthetic Aperture Radar,CTSAR）应势而生,它能解决一些特殊区域的观测问题,具有更大的灵活性,机动性和自主性。三维加速度的存在,使CTSAR的斜距更趋复杂,从而增加了CTSAR信号处理的难度。传统直线运动轨迹合成孔径雷达（Linear Trajectory Synthetic Aperture Radar,LTSAR）下的成像算法不再适用。本课题以CTSAR高分辨率成像为目的,以频域和时-频域相结合的实时成像处理框架为前提,分析具有三维空间速度和加速度的CTSAR信号特性,并探索信号聚焦技术。首先,由CTSAR系统的几何模型,建立斜距表达式。在曲线运动轨迹模式下,结合SAR平台的运动特性,按照运动学理论,将曲线运动分解为X、Y、Z三个坐标轴方向的运动,每个方向均存在初始速度和加速度。根据三维几何模型搭建三维数学模型,构建斜距历程的函数表达式。由于机载CTSAR的复杂斜距模型限制了后续成像算法的构建,所以对该斜距模型分别进行Taylor近似和Chebyshev近似,从而降低了成像算法设计的复杂度,为CTSAR高分辨率成像算法的研究奠定基础。其次,根据机载CTSAR的斜距,建立回波信号模型。利用驻留相位原理和级数反演法将回波信号变换到二维频域,得到回波信号的二维频谱表达式。曲线历程使二维频谱的距离和方位的耦合更为复杂,增加了曲线SAR成像处理的难度。为此,论文分别利用Legendre和Chebyshev多项式对二维频谱进行正交分解近似,以达到解除耦合,实现相位补偿的目的。在此基础上,提出适用于机载CTSAR的扩展的频域成像算法,推导出了各阶相位补偿函数,实现了曲线轨迹SAR的高分辨率成像,并分析了聚焦质量。最后,针对传统Chirp Scaling成像算法无法满足具有三维速度和加速度的CTSAR的高分辨成像的现状,提出与三维曲线轨迹斜距相匹配的等效Chirp Scaling成像算法。将原始斜距等效成传统直线运动轨迹模式下的双曲斜距模型,再加上斜距补偿项。此等效斜距确保了成像的分辨率。推导了与等效斜距模型匹配的等效Chirp Scaling算法中的回波信号和频域中相应的相位函数。通过仿真实验证明,此算法的成像品质较好,满足成像要求。
邢孟道,林浩,陈溅来,孙光才,严棒棒[5]（2019）在《多平台合成孔径雷达成像算法综述》文中研究表明多平台合成孔径雷达（SAR）是合成孔径雷达极具发展潜力的研究方向之一,该文集中讨论了多平台SAR的成像算法,包括机载SAR、弹载SAR和星载SAR平台。该文首先简要阐述了SAR回波模型的建立,包括"斜距模型和成像模式",然后综述了近年来机载SAR、弹载SAR和星载SAR成像算法的研究进展,并详细阐述了各平台固有的特性以及面临的挑战,最后对未来多平台SAR成像算法研究的发展趋势进行了展望。
王志贵[6]（2019）在《星载双基SAR多维成像技术的研究》文中认为合成孔径雷达差分层析（Differential Synthetic Aperture Radar Tomography,D-TomoSAR）技术是近年发展起来的一项新的空间对地观测技术,它可进行高精度多维成像获得地表的高程以及形变信息。目前,该技术已在地质灾害预警、地球物理参数反演以及城市规划等领域得到了广泛的应用。与此同时,当前星载SAR系统正朝着多平台、多模式、高空间分辨和高重访率方向发展,这为DTomoSAR理论的深入研究及其应用扩展提供了很好的机会。本文以星载多平台SAR的一种最简单形式——星载双基SAR为背景,针对其在进行D-TomoSAR多维成像时所面临的重点与难点问题展开研究。在星载双基SAR高分辨二维成像、不同形变情形下形变参数的求解以及地表三维形变参数的估计等方面提出了新的解决思路与处理算法,为促进多平台SAR实现多维成像以及推动DTomoSAR的进一步实际应用提供了理论基础。本文的主要工作及创新点如下:1.针对长合成孔径时间下星载双基SAR的高分辨二维成像问题,提出一种基于SAR平台与地面目标相对运动状态的高阶距离模型,用于精确描述长合成孔径时间下星载双基SAR与地面目标之间的斜距历程。通过分析SAR回波信号的二维空变特性,提出一种带有残余多普勒中心空变性校正的扩展方位非线性变标算法用于星载双基SAR的高分辨二维成像,为后续进行星载双基SAR的多维成像奠定基础。2.将高分辨率X波段的SAR数据用于D-TomoSAR系统中可以提高地表形变监测精度,然而高频率数据的使用会增加系统对地面微小形变的敏感度,导致监测到的地表实际形变情形与传统所假设的线性形变模型不匹配,造成形变估计结果不准确。因此,本文首先对地表微小形变的其中一种形式——地表加速/减速形变趋势展开研究,提出一种扩展D-TomoSAR信号模型。通过分析所提信号模型的特点,将D-TomoSAR多维成像处理过程转换为一个二维多项式相位信号（Two Dimension Polynomial Phase Signals,2-D PPS）参数估计问题。考虑到D-TomoSAR信号本身特有的非均匀欠采样特性,提出将RELAX算法引入二维乘积型高阶模糊函数法中,用以实现地表高程以及形变加速/减速趋势的估计。与传统基于压缩感知的求解方法相比,所提算法具有较小的运算复杂度。3.除了地表的加速/减速形变趋势这一种微小形变以外,场景中钢结构建筑物因温度变化产生的热膨胀效应导致的季节性形变也是一个不可忽略的微小形变成分。因此,本文在上述研究基础上又针对散射体存在的季节性形变情形展开研究,提出一种广义D-TomoSAR信号模型。通过分析所提信号模型的特点,将形变参数的求解过程转换为对二维正弦-多项式混合调频信号进行参数估计的问题。因此,本文借鉴准最大似然原理提出一种基于稀疏时频重建的混合调频信号参数估计算法用于对多种形变参数进行估计。与传统基于压缩感知的求解方法相比,所提算法具有较低的信噪比门限以及较小的运算复杂度。4.利用传统D-TomoSAR技术进行地表形变监测时只能得到目标沿雷达视线向的形变参数,无法准确描述地表的真实形变情形。针对这个问题,本文在以上研究基础上,对地表三维（东-西、南-北、上-下）形变参数的求解进行了深入的研究。针对当前传统几何分解方法进行三维形变参数求解时南-北向形变估计误差太大的问题,本文将星载双基SAR成像斜视角引入传统D-TomoSAR信号模型中,建立了地表三维形变参数与SAR影像相位之间的关系,提出一种改进D-TomoSAR信号模型。通过分析所提信号模型的特点,提出利用2-D PPS相位系数估计算法对地表进行等精度三维形变参数估计。与传统几何分解方法相比,所提算法降低了所需的数据量,并且不需要改变当前卫星的运行轨道就能实现地表南-北向形变估计精度的改善,为等精度三维形变参数求解提供了一种新的解决思路。
张俊[7]（2019）在《复杂运动条件下的SAR/ISAR聚焦方法研究》文中研究表明合成孔径雷达与逆合成孔径雷达（SAR/ISAR）具有全天时、全天候观测的特点,通过相应的后续数字处理技术能够有效地获取观测场景与监测目标的地形特点与结构尺寸等丰富的散射特征信息,广泛应用于地形勘测、战场监视、自然灾害预报、空间态势感知与防空反导等国防工业与民用领域。在SAR/ISAR成像中,距离-方位二维高分辨像是获取观测场景与目标精细特征的关键。系统发射信号的带宽决定了距离分辨率,而方位分辨率则由方位向合成孔径长度决定。在现有的传统SAR体制下,二维分辨率往往会受到雷达体制的制约而难以提升。通过与现代无人机、直升机等小型化平台的结合,可以利用旋转扫描/聚束等方式更加灵活地选择观测场景,通过多角度观测消除遮挡效应改善SAR图像分辨率,但为满足该观测条件,SAR平台往往具有复杂的运动轨迹,这也会给后续成像处理带来较大困难,而且低空域小型平台对天气环境因素十分敏感,需要研究高效稳健的运动误差补偿算法,另外,长时间、大转角观测条件下图像中存在的高旁瓣问题也亟待解决。此外,随着大量中低空域飞行器的发展与投入使用,如何对这些具有复杂运动特性的空域目标实现高分辨、实时ISAR成像观测,同样具有重要的研究价值与意义。本文主要针对复杂运动条件下的SAR/ISAR聚焦中存在的关键问题与技术难点,围绕国家973项目“复杂低空飞行的自主避险理论与方法研究”、国家自然科学基金项目“基于空间平台的空间目标检测、成像与识别方法研究”、国家自然科学基金项目“基于空间平台的微弱时敏目标协同检测与识别”等项目的研究任务,对复杂运动条件下的典型SAR成像模式:旋转式合成孔径雷达（ROSAR）、圆轨迹合成孔径雷达（CSAR）,以及非均匀旋转平台ISAR的高分辨实时成像与误差补偿方法进行了研究。论文的主要工作概括为以下四个部分:1.针对旋转式合成孔径雷达在高分辨成像时,距离徙动引起的复杂斜距历程与二维波数谱,导致后续成像处理困难的问题,提出了一种改进ROSAR波数域成像算法,实现了宽波束大场景下距离徙动的精确校正与最终成像。此外针对传统二阶斜距近似难以满足ROSAR高分辨成像要求的问题,提出了基于卡尔丹方程的ROSAR成像算法,实现了距离徙动校正与场景精确聚焦成像。2.由于旋转式合成孔径雷达通常安装于无人旋翼直升机等小型平台,更容易受平台振动、气流变化等影响,引入较大的运动误差,造成成像分辨率下降。针对这一问题,提出了一种基于波数域的ROSAR自聚焦成像算法,设计了扩展ROSAR?-k成像算法,在有效校正距离徙动的同时,为后续运动误差补偿提供便利,将二次相位校正与相位梯度估计相结合,并利用划分子孔径的方式消除局部线性分量,最后经过迭代处理后即可有效估计并补偿运动误差,进而获得聚焦良好的ROSAR高分辨图像。3.针对双基圆轨迹合成孔径雷达（BCSAR）系统中,有限信号带宽引起的振铃效应与高旁瓣等问题,提出了一种基于空间分集双基圆轨迹合成孔径雷达（GDBCSAR）的新成像构型,给出了其傅立叶采样面积与图像分辨率的分析,获取了更大的傅立叶采样面积,降低傅立叶采样空间的频谱不连续性,有效降低抑制了成像中的振铃效应与高旁瓣现象。4.在非均匀旋转目标逆合成孔径雷达成像中,目标复杂的运动特性会造成回波中的目标多普勒时变,导致目标ISAR成像质量明显下降。针对现有ISAR成像算法中存在的运算量繁重与传递误差影响严重的问题,提出了一种基于几何信息辅助的非均匀旋转目标运动参数快速估计与ISAR成像方法。通过3-dB滤波与加权最小二乘估计消除噪声与交叉项的干扰,提升二次调频率估计精度。并分别在时间-频率（TFD）域与距离-多普勒域精确估计目标调频率与中心频率,所提算法在有效抑制传递误差与交叉项干扰的同时,能够显着降低运算量,进而实现非均匀旋转目标高分辨ISAR成像实时处理。
范文娜[8]（2019）在《基于电磁模型的大斜视SAR成像研究》文中研究指明合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）是一种不受天气、光照等条件限制,并且依靠主动发射电磁波实现遥感探测的传感器,它可以通过不同类型的载体得到不同斜视角度和频率情况下分辨率较高的感兴趣物体的雷达图像,在民用以及军用方面具有独特的优势及广泛的应用前景。对于一般的正侧视及低斜视（斜视角度不大于45°）SAR回波信号的处理,一般的SAR成像处理算法即可达到成像要求;但是对于大斜视模式（斜视角大于45°）SAR成像,斜视角的增大将会带来SAR成像处理的复杂度,传统的SAR成像技术难以满足成像要求。因此,论文通过研究大斜视SAR信号模型以及SAR回波特征,对相关SAR成像技术展开了研究。另一方面,对于斜视SAR成像算法的研究,一般主要聚焦在算法的提出和基于点目标或实测数据的验证,而对于粗糙海面与目标及其复合场景的斜视SAR成像仿真很少。将SAR图像仿真技术应用在粗糙海面与目标及其复合场景中,不仅可以促进更好地理解电磁波与目标的相互作用机理,而且也为海洋遥感、目标检测与识别以及SAR图像解译等方面奠定了基础。论文主要围绕斜视情况下的复杂场景与目标回波模型的建立以及回波处理等开展了对大斜视SAR成像算法的深入研究,以此为基础,推导了三种改进的大斜视回波数据处理方法,通过实例仿真分析了改进算法的可行性和优越性,论文的主要工作包括如下几个方面:1.提出了基于电磁散射理论和SAR工作原理仿真复杂电大尺寸目标斜视SAR图像的方法。其中采用几何光学与物理光学（Geometrical Optics and Physical Optics,GO-PO）混合方法分析其散射特征,可以高效地获取目标的回波,进而采用SAR成像算法开展其大斜视SAR图像的仿真工作。2.基于毛细波修正面元散射模型（Capillary Wave Modified Facet Scattering Model,CWMFSM）与GO-PO混合方法,结合SAR工作原理,提出了仿真海面与目标复合场景斜视SAR图像的流程。首先对复合场景进行离散化几何建模,进而采用面元化思想的电磁散射模型获得其空间分布雷达散射截面。在此基础上根据SAR工作模式得到回波信号,此时便可结合成像处理算法对其回波进行处理得到最终的目标SAR图像。此方式可以全面真实地体现出目标、海面的散射特征,更能满足海洋环境SAR图像中目标识别和探测的应用需求。3.对于较大的斜视角,传统的频率变标（Frequency Scaling,FS）算法不能完全补偿二次距离压缩（Second Range Compression,SRC）误差,将会产生严重的散焦现象。为此,论文推导了一种改进的FS算法,该算法通过非线性频率变标操作消除了SRC误差。结合复杂场景的回波仿真方案,开展了大斜视模式复杂舰船目标、复合船海场景的斜视SAR图像的仿真,分析了斜视角、入射角等对SAR图像的影响。4.针对斜视SAR回波处理,在原始距离多普勒（Range Doppler,RD）算法的基础上提出了改进的RD算法。距离-多普勒算法是一个最经典、最常用的成像处理算法,但是随着斜视角的增加,距离单元徙动（Range Cell Migration,RCM）也随之增加,原始的RD算法已无法满足大斜视成像的要求。因此,论文详细分析了斜视模式下目标回波具有距离走动较大以及距离弯曲较小的特征,并研究了雷达平台与感兴趣目标斜距等式的近似精确度与相位的关系,同样指出了大斜视情况下应该采取斜距等式的高阶泰勒近似,以满足成像精度的要求,从而提出了一种改进的RD算法,该算法成功地避免了传统成像算法中的插值操作,将计算效率提升了70倍。最后,复杂目标的成像结果表明了该方法的有效性。5.提出了适合于处理工作于大斜视模式的弹载SAR成像的四阶谱分析（Spectral Analysis,SPECAN）算法。在原始SPECAN方法的基础上,结合了大斜视SAR回波特点,提出了一种改进的SPECAN算法。首先通过研究大斜视SAR回波特性分析了斜视情况下RCM对方位相位精度的影响,从而采用四阶相位模型来提高方位向处理精度。此外,该改进的SPECAN算法避免了插值操作,其操作仅仅包括两部分,即快速傅里叶变换操作以及复数相乘,具有较高的处理效率。最后,结合仿真实例分析了提出方法的可靠性。
邓欢[9]（2018）在《弹载曲线轨迹单/双基SAR成像和定位方法研究》文中研究指明合成孔径雷达（SAR）作为一种微波有源成像系统,具有全天时、抗云雾烟等天候干扰、可远距离高分辨成像等优点,在军用与民用探测领域受到广泛关注。近年来,随着雷达技术与动力推进技术的发展,具备快速相扫和多工作模式的相控阵天线开始移植到弹载SAR成像系统上,这不仅提升了导弹抗天候干扰的能力,还可有效提高导弹在复杂战场环境下打击重要战略军事目标的适应性和自主性,对未来作战具有重大军事意义。本文围绕未来导弹平台灵活高机动、单弹头精确制导、多弹头分导的技术发展趋势,结合弹载平台自身的曲线轨迹运动特性与成像探测制导的应用需求,针对弹载单/双基SAR成像和定位中的关键问题开展研究。论文的主要内容如下:第二章:弹载平台三轴高速度和加速度使得传统的基于直线轨迹的斜距模型不再成立,也使得“一步一停”模型假设需要重新认识。针对单弹头精确制导与多弹头分导的应用需求,从斜距模型研究入手,分为弹载单基SAR俯冲构型斜距模型和弹载双基SAR任意构型斜距模型两部分,逐步讨论适用于弹载曲线轨迹单/双SAR成像的斜距模型。首先,以弹载单基SAR直线俯冲构型为基础,推导了俯冲等效平飞斜距模型,并据此详细分析了“一步一停”模型假设在弹载单基SAR成像中的约束准则。以直线俯冲轨迹模型为基础,提出了适用于弹载曲线轨迹SAR成像的高精度等效斜距模型。考虑到弹载双基SAR成像中存在的双基前侧视和双基前视的应用需求,首先以双基任意构型直线轨迹模型为基础,详细讨论了“一步一停”假设在双平台高速度运动参数下的约束准则和成像边界条件。并进一步提出了适用于任意构型曲线轨迹成像的双基SAR等效斜距模型,仿真和数值分析验证了这些等效斜距模型具有复杂度低和成像精度高的优点,为后续的成像算法的设计奠定了基础。第三章:针对传统的时序设计方法冗余度高以及弹道规划参数与系统参数设计存在相互制约的问题,开展弹载俯冲段SAR工作时序及弹道优化设计的研究,为后续弹载高实时成像处理奠定基础。首先以第二章的斜距模型为基础,分析了弹载俯冲段SAR回波信号带宽、分辨率等参数,提出了一种基于场景点遍历的系统工作时序设计方法,该方法能够有效解决方位俯仰波束宽度不一致带来的多普勒近端点和远端点难以确定的问题,降低了弹道参数存在误差情况下的成像参数设计冗余,提升系统的实时成像能力。其次,针对导弹大入射角攻击所需的弹道参数设计与SAR导引头成像所需的成像构型参数设计之间存在相互制约的问题,提出了弹道优化设计方法,为弹道设计在成像适应性上提供了参考准则。第四章:针对单弹头精确制导的应用需求,以第二章中弹载单基SAR通用化等效斜距模型为基础,开展弹载曲线轨迹单基SAR成像聚焦、空变运动误差补偿、几何畸变校正一体化融合处理算法的研究。首先,分析了弹载SAR平台三轴时变加速度对频谱的影响,针对加速度带来的频谱形变扭曲问题,提出了运动误差粗补偿方法,恢复二维频谱;针对弹载俯冲SAR成像中大擦地角和弹道倾角易造成几何畸变校正过程中大的分辨率跨度,进而带来图像灰度失真等问题,提出了二维频谱插值投影方法,将频谱直接投影到地距平面,降低了图像的几何畸变与分辨率跨度;为实现最终的SAR图像聚焦,进一步提出了基于逆映射插值的空变相位误差与图像畸变联合补偿方法,该方法通过逐像素点逆映射和局部滤波补偿,可直接获取无畸变SAR地距图,为后续SAR导引头的图像匹配、目标检测识别、弹体与目标定位等应用做铺垫。针对导弹因惯导参数误差、机械误差等因素带来的方位相位误差问题,进一步提出了一种适用于弹载子孔径数据高实时成像处理的方位自聚焦成像算法。该算法基于时域样本加权因子,采用二维样本点筛选方法,具有很好的算法稳健性,解决了传统的自聚焦成像算法过程复杂、参数自适应化程度低、实时性差的问题,仿真实验验证了所提算法的有效性。第五章:针对未来的多弹头分导的技术发展趋势,以弹载双基前侧视和双基前视的应用需求为导向,进一步开展了弹载双基SAR成像的研究。首先,基于第二章中所提双基任意构型曲线轨迹等效斜距模型,分析了双平台加速度对信号频谱的影响,提出了双基SAR加速度Deramp处理恢复形变的二维频谱,保证后续的成像聚焦;针对双基聚焦平面选择的问题,考虑导引头制导中地距图像匹配的应用需求,选取地平面作为聚焦平面,将方位Deramp处理后的二维频谱沿视线插值投影到地距平面,保障了频谱利用率,此时图像已经粗聚焦;针对波前弯曲与空变运动误差残留项,提出空变相位滤波与图像畸变局部联合补偿方法,将地平面的像素网格逆映射回粗聚焦的复图像进行图像数据截取,并对截取的子图像数据在方位相位历程域进行空变相位项的补偿,逐点循环迭代获取最终的无畸变SAR地距图像。第六章以前面几章导引头成像算法研究为基础,围绕精确制导技术中SAR成像、图像匹配、目标识别、弹体与目标定位的技术框架,进一步研究基于SAR图像的弹载SAR俯冲段定位算法。针对导弹末制导阶段惯导位置指示偏差较大的问题,提出一种基于欧拉四面体构型的弹载SAR定位算法。该算法以高精度图像测距信息、图像匹配特征点精确位置信息以及数字高程信息为输入,通过定位方程解算出弹体与目标的三维位置信息。该定位方法不需多幅图像进行数据融合提高精度,仅需单幅匹配图就能实现高精度定位,避免了以最优化理论为基础的定位方法存在的局部收敛问题。所提定位方法能够实现末制导阶段对弹体与目标的精确定位,为精确制导提供保障。
任豪[10]（2018）在《太赫兹SAR成像技术关键问题研究》文中认为太赫兹波在频谱上介于微波与红外之间,其相较于微波,其波长更短、带宽更宽、天线波束更窄,具有优良的探测精度和较高的空间分辨率,结合太赫兹技术的合成孔径雷达兼具光波段和微波波段传感设备的优势,能够实现高分辨、全天候、全动态实时成像,因此它在战场侦察、目标识别与跟踪制导等方面有着广阔的应用前景。开展太赫兹合成孔径成像技术的研究,对于我国独立自主构建实用化的机载太赫兹成像系统,得到高帧率高分辨的太赫兹合成孔径图像具有重要意义,也一定程度上促进了太赫兹雷达技术的发展和应用。本论文的主要内容如下:一、推导了太赫兹合成孔径成像模型,阐述了距离高分辨和方位高分辨原理,对太赫兹频段雷达的重要工作参数进行了论证。二、根据国际电信联盟的大气传输模型对太赫兹波在大气传输过程中的衰减情况进行了理论分析和仿真,并对沙尘粒子、烟尘粒子和云雾粒子的大气颗粒散射效应进行了理论分析和仿真,并在外场进行了沙尘粒子、烟尘粒子和云雾粒子的探测实验,根据实验结果对实际大气中的传输衰减情况进行了分析,为将来实际探测应用奠定了一定基础。三、对太赫兹频段的合成孔径成像算法进行研究。首先分析了经典的距离多普勒成像算法,该算法在太赫兹频段可忽略距离徙动,减小了算法的运算量;然后针对大斜视角下信号域的混叠问题,提出一种解混叠方法恢复实际信号谱,再依照波束域算法流程实现了太赫兹频段的大斜视角高分辨成像。四、通过仿真分析了载机平台的周期性运动误差、非周期运动误差（一次相位、二次相位和高次相位误差）和高频振动误差对于太赫兹雷达合成孔径成像的影响,并提出了一套结合光学隔振平台、运动传感器误差测量粗补偿和相位梯度自聚焦精补偿的运动补偿方案。
二、基于等效斜视距离模型的高分辨率星载SAR波数域成像算法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于等效斜视距离模型的高分辨率星载SAR波数域成像算法（论文提纲范文）
（1）小卫星SAR子孔径成像技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 SAR国内外的研究现状和发展状况 |
| 1.2.1 机载SAR的发展 |
| 1.2.2 星载SAR的发展 |
| 1.3 子孔径成像算法研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容及结构安排 |
| 第二章 SAR成像基本原理 |
| 2.1 星载SAR几何关系 |
| 2.2 二维分辨率 |
| 2.2.1 距离向分辨率 |
| 2.2.2 方位向分辨率 |
| 2.3 最小天线面积约束 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于子孔径处理的单站星载SAR实时成像算法 |
| 3.1 单星聚束SAR的子孔径信号模型和多普勒分析 |
| 3.2 单星聚束SAR子孔径实时成像算法 |
| 3.3 仿真实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 小卫星MIMO-SAR聚束模式的子孔径成像算法 |
| 4.1 小卫星聚束模式MIMO-SAR工作模式及信号模型 |
| 4.2 多普勒特性分析 |
| 4.3 信号处理流程 |
| 4.3.1 基于空域滤波的无模糊方位信号恢复 |
| 4.3.2 改进的时域频带合成技术 |
| 4.3.3 子孔径图像融合成像算法 |
| 4.4 仿真实验及结果分析 |
| 4.4.1 验证改进的TBS方法 |
| 4.4.2 点目标仿真 |
| 4.4.3 分布式目标仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（2）SAR慢动目标检测与参数估计方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 SAR-GMTI的发展与现状 |
| 1.2.1 SAR-GMTI系统的发展现状 |
| 1.2.2 SAR-GMTI方法的研究现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本文的结构安排 |
| 第二章 SAR-GMTI信号处理基础 |
| 2.1 SAR-GMTI信号处理相关理论 |
| 2.1.1 等效相位中心原理 |
| 2.1.2 驻定相位原理 |
| 2.1.3 后向投影算法 |
| 2.1.4 卷积神经网络的基本原理 |
| 2.2 经典的多通道SAR-GMTI方法 |
| 2.2.1 偏置相位中心天线 |
| 2.2.2 速度合成孔径雷达 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 前后波束SAR慢速动目标检测与方位速度估计 |
| 3.1 前后波束SAR动目标回波信号模型 |
| 3.2 动目标成像检测与方位速度估计 |
| 3.2.1 动目标成像模型 |
| 3.2.2 动目标成像位置分析 |
| 3.2.3 动目标检测与方位速度估计 |
| 3.3 仿真结果与分析 |
| 3.3.1 动目标方位速度估计结果 |
| 3.3.2 方位速度估计结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 双通道前后波束SAR慢速动目标方位速度估计 |
| 4.1 双通道前后波束SAR动目标回波信号模型 |
| 4.2 动目标成像模型与DPCA算法 |
| 4.2.1 双通道前后波束SAR动目标成像模型 |
| 4.2.2 双通道前后波束SAR DPCA算法 |
| 4.3 动目标方位速度估计 |
| 4.3.1 基于图像域重聚焦方法的基本原理 |
| 4.3.2 基于迭代重聚焦的动目标方位速度估计 |
| 4.4 仿真结果与分析 |
| 4.4.1 动目标检测结果 |
| 4.4.2 动目标方位速度估计结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 机动平台SAR慢速动目标检测与2D速度估计 |
| 5.1 机动平台SAR动目标回波信号模型 |
| 5.2 动目标成像检测与径向速度估计 |
| 5.2.1 机动平台SAR动目标成像模型 |
| 5.2.2 机动平台SAR动目标成像特点的分析 |
| 5.2.3 动目标检测与径向速度估计 |
| 5.3 动目标基于速度辅助BP成像与2D速度估计 |
| 5.3.1 动目标基于速度辅助BP成像模型 |
| 5.3.2 动目标基于速度辅助BP成像特点的分析 |
| 5.3.3 动目标距离-方位2D速度估计 |
| 5.4 仿真结果与分析 |
| 5.4.1 正侧视模式仿真实验 |
| 5.4.2 斜视模式仿真实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于YOLO的前后波束SAR慢速动目标检测 |
| 6.1 YOLO网络的基本原理 |
| 6.2 基于YOLO-v2 的动目标检测方法 |
| 6.2.1 仿真数据集的构建 |
| 6.2.2 动目标检测方法 |
| 6.3 仿真结果与分析 |
| 6.3.1 YOLO-v2 的检测结果 |
| 6.3.2 动目标检测结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附录 B |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（3）中高轨合成孔径雷达成像关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容和安排 |
| 第二章 中高轨SAR分辨率分析与参数设计 |
| 2.1 分辨率分析 |
| 2.1.1 正侧视分辨率 |
| 2.1.2 基于分辨率椭圆投影的单基分辨率计算方法 |
| 2.1.3 基于分辨率椭圆投影的双基分辨率计算方法 |
| 2.2 带宽与合成孔径时间设计 |
| 2.2.1 单基SAR |
| 2.2.2 双基SAR |
| 2.3 仿真结果 |
| 2.3.1 单基SAR分辨率分析与参数设计仿真 |
| 2.3.2 双基SAR分辨率分析与参数设计仿真 |
| 2.4 本章小节 |
| 第三章 中高轨SAR两维波束扫描方法 |
| 3.1 中高轨SAR成像特性 |
| 3.1.1 条带模式的方位分辨率变化特性 |
| 3.1.2 斜视模式下的严重距离扩展 |
| 3.2 两维波束扫描模式 |
| 3.2.2 波束方位向扫描速度 |
| 3.2.3 波束距离向扫描速度 |
| 3.2.4 波束足迹速度 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 测绘带宽度 |
| 3.3.2 非均匀采样的成像处理 |
| 3.3.3 斜视模式下的超宽测绘带成像 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.4.2 正侧视模式仿真 |
| 3.4.3 斜视模式仿真结果 |
| 3.4.4 全轨道和不同分辨率下的分析结果 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 基于时频联合重采样的中高轨SAR成像方法 |
| 4.1 斜距建模与空变特性分析 |
| 4.1.1 斜距建模 |
| 4.1.2 空变特性分析 |
| 4.1.3 距离空变 |
| 4.1.4 距离方位耦合空变 |
| 4.2 基于时频重采样的中高轨SAR成像算法 |
| 4.2.1 时域重采样原理 |
| 4.2.2 基于改进CS算法的徙动校正 |
| 4.2.3 频域重采样原理 |
| 4.3 几何校正 |
| 4.4 复杂度分析 |
| 4.5 适用性分析 |
| 4.6 仿真分析 |
| 4.7 本章小节 |
| 第五章 基于变脉冲间隔时间与改进时频联合重采样的中高轨SAR大斜视成像 |
| 5.1 中轨大斜视成像问题分析 |
| 5.1.1 成像几何 |
| 5.1.2 非理想分辨率特性与超长合成孔径时间 |
| 5.1.3 严重的距离走动 |
| 5.1.4 斜视模式变脉间时间设计 |
| 5.1.5 复杂信号空变特性建模 |
| 5.2 大斜视成像算法 |
| 5.2.1 算法流程 |
| 5.2.2 改进的时域重采样 |
| 5.2.3 RMA算法 |
| 5.2.4 改进的频域重采样 |
| 5.3 几何校正 |
| 5.4 复杂度分析 |
| 5.5 仿真分析 |
| 5.6 本章小节 |
| 第六章 基于最优成像坐标系原理的中高轨SAR成像方法 |
| 6.1 多普勒调频率空变特性分析 |
| 6.2 最优成像坐标系原理 |
| 6.2.1 最优正交成像坐标系 |
| 6.2.2 最优非正交成像坐标系 |
| 6.3 成像算法 |
| 6.4 算法讨论 |
| 6.4.1 等效斜视角与补零数量 |
| 6.4.2 方位带宽的变化 |
| 6.4.3 几何校正 |
| 6.4.4 计算复杂度分析 |
| 6.5 仿真分析 |
| 6.6 本章小节 |
| 6.7 附录 |
| 第七章 中高轨SAR长相干处理时间舰船目标成像特性分析 |
| 7.1 摇摆目标与雷达的相对运动 |
| 7.2 波数域支撑区及点响应函数分析 |
| 7.2.1 三维波数域支撑区和点响应函数 |
| 7.2.2 三维波数域支撑区特性分析 |
| 7.3 三维目标在两维成像平面上的投影特性分析 |
| 7.3.1 三维目标在成像平面上的投影位置 |
| 7.3.2 成像平面上的投影分辨率 |
| 7.4 图像质量提升技术 |
| 7.4.1 成像时间段与成像平面选择 |
| 7.4.2 波束谱修剪 |
| 7.5 本章小节 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）曲线轨迹SAR的信号处理与成像研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 合成孔径雷达的应用背景与意义 |
| 1.2 曲线轨迹合成孔径雷达的特性 |
| 1.3 曲线轨迹合成孔径雷达的发展进程 |
| 1.4 论文内容安排 |
| 第2章 曲线轨迹SAR信号理论 |
| 2.1 SAR信号基础理论 |
| 2.1.1 距离徙动现象 |
| 2.1.2 调频信号采样 |
| 2.1.3 脉冲压缩原理 |
| 2.1.4 聚焦效果评价指标 |
| 2.2 曲线轨迹SAR信号 |
| 2.2.1 曲线轨迹SAR信号回波模型 |
| 2.2.2 曲线轨迹SAR信号的Taylor幂级数式斜距 |
| 2.2.3 Chebyshev正交多项式 |
| 2.2.4 曲线轨迹SAR信号的Chebyshev正交分解式斜距 |
| 2.2.5 曲线轨迹SAR信号的距离走动和距离徙动 |
| 2.2.6 曲线轨迹SAR信号的斜距误差 |
| 2.2.6.1 不同轨迹SAR信号的斜距 |
| 2.2.6.2 不同分解方式下曲线SAR信号的斜距误差 |
| 2.2.7 曲线轨迹SAR信号的相位误差 |
| 2.2.7.1 不同轨迹SAR信号的相位 |
| 2.2.7.2 不同分解方式下SAR信号的相位误差 |
| 2.2.8 曲线轨迹SAR信号的多普勒特性 |
| 2.2.9 曲线轨迹SAR信号的多普勒带宽 |
| 2.2.10 曲线轨迹SAR信号的分辨率 |
| 2.2.11 仿真实验与分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 曲线轨迹SAR信号的二维频域成像算法 |
| 3.1 基于Legendre正交分解的曲线轨迹SAR的频域算法 |
| 3.1.1 Taylor幂级数分解曲线轨迹SAR的斜距 |
| 3.1.2 曲线轨迹SAR的二维频谱函数 |
| 3.1.3 Legendre正交分解相位谱耦合 |
| 3.1.4 曲线轨迹SAR的频域算法 |
| 3.1.5 仿真实验与成像结果分析 |
| 3.2 基于Chebyshev正交分解的曲线轨迹SAR的频域算法 |
| 3.2.1 Chebyshev正交分解CTSAR的斜距 |
| 3.2.2 曲线轨迹SAR的二维频谱函数 |
| 3.2.3 Chebyshev正交分解相位谱耦合 |
| 3.2.4 曲线轨迹SAR的频域算法 |
| 3.2.5 仿真实验与成像结果分析 |
| 3.3 Legendre和Chebyshev频域算法比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于Chebyshev正交分解的曲线轨迹SAR信号的Chirp Scaling算法 |
| 4.1 基于Chebyshev正交分解的等效双曲方程式斜距 |
| 4.2 等效的Chirp Scaling算法 |
| 4.3 仿真实验与成像结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文与发明专利 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
（6）星载双基SAR多维成像技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 星载双/多基SAR发展概述 |
| 1.2.2 双基SAR二维成像方法的研究现状 |
| 1.2.3 星载SAR地表形变监测技术研究现状 |
| 1.3 星载双基SAR多维成像面临的问题 |
| 1.4 本文主要研究内容及结构安排 |
| 第2章 星载双基SAR高分辨二维成像及多维成像原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 星载双基SAR轨道设计 |
| 2.2.1 星载SAR精确几何模型 |
| 2.2.2 星载双基SAR编队构形确定 |
| 2.3 星载双基SAR高分辨二维成像 |
| 2.3.1 曲线轨迹星载双基SAR成像几何模型和回波信号模型 |
| 2.3.2 曲线轨迹星载双基SAR高分辨二维成像算法 |
| 2.3.3 算法应用分析 |
| 2.3.4 星载双基SAR高分辨二维成像实验结果及分析 |
| 2.4 星载双基SAR多维成像原理 |
| 2.4.1 D-TomoSAR信号模型 |
| 2.4.2 D-TomoSAR处理流程 |
| 2.4.3 SAR多维成像误差来源分析 |
| 2.4.4 多维成像信号模型的一致性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 星载双基SAR地表加速/减速形变趋势的估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 星载双基SAR扩展D-TomoSAR信号模型 |
| 3.3 基于2-D PPS参数估计的地表加速/减速形变参数求解 |
| 3.3.1 传统2-D PHAF算法 |
| 3.3.2 基于改进2-D PHAF算法的形变参数估计 |
| 3.3.3 算法应用分析 |
| 3.4 地表加速/减速形变趋势估计实验 |
| 3.4.1 仿真实验 |
| 3.4.2 实测数据处理实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 星载双基SAR季节性形变参数的估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 季节性形变求解的一般方法 |
| 4.2.1 信号模型及求解方法 |
| 4.2.2 存在的问题 |
| 4.3 广义D-TomoSAR信号模型 |
| 4.4 基于2-D混合调频信号的季节性形变参数估计 |
| 4.4.1 QML算法原理 |
| 4.4.2 基于改进QML算法的广义D-TomoSAR信号参数估计 |
| 4.4.3 算法应用分析 |
| 4.5 实验结果及分析 |
| 4.5.1 一般混合调频信号参数估计实验 |
| 4.5.2 广义D-TomoSAR系统点目标仿真实验 |
| 4.5.3 实测数据处理实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 星载双基SAR地表三维形变参数的估计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于改进D-TomoSAR进行地表三维形变估计的信号模型 |
| 5.3 改进D-TomoSAR地表三维形变估计算法 |
| 5.3.1 改进D-TomoSAR信号模型分析 |
| 5.3.2 三维形变参数估计 |
| 5.3.3 三维形变估计精度分析 |
| 5.4 实际应用讨论 |
| 5.4.1 散射体存在加速/减速形变的情形 |
| 5.4.2 散射体存在季节性形变的情形 |
| 5.5 实验结果 |
| 5.5.1 点目标数值仿真 |
| 5.5.2半实测数据模拟实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）复杂运动条件下的SAR/ISAR聚焦方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 合成孔径雷达研究发展现状 |
| 1.2.1 合成孔径雷达发展概述 |
| 1.2.2 旋转式合成孔径雷达发展概述 |
| 1.2.3 圆轨迹合成孔径雷达发展概述 |
| 1.3 逆合成孔径雷达研究发展现状 |
| 1.4 论文主要内容及安排 |
| 第二章 复杂运动条件下的SAR/ISAR成像技术与问题 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 复杂运动条件下的SAR成像原理方法 |
| 2.2.1 常规SAR成像原理与基本方法 |
| 2.2.2 ROSAR成像原理与基本方法 |
| 2.2.3 CSAR成像原理与基本方法 |
| 2.3 复杂运动条件下ISAR成像原理方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 旋转式合成孔径雷达高分辨成像算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 信号模型和问题描述 |
| 3.2.1 信号模型 |
| 3.2.2 问题描述 |
| 3.3 ROSAR高分辨成像方法 |
| 3.3.1 改进ROSAR波数域成像算法 |
| 3.3.2 基于卡尔丹方程的ROSAR成像方法 |
| 3.4 算法性能分析与仿真实验结果 |
| 3.4.1 ROSAR波数域成像算法性能分析及结果 |
| 3.4.2 基于卡尔丹方程的ROSAR成像算法性能分析及结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 旋转式合成孔径雷达波数域自聚焦成像算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 基于ROSAR波数域成像的相位梯度自聚焦算法 |
| 4.3.1 含运动误差ROSAR信号及剩余运动误差分析 |
| 4.3.2 增强ROSAR相位梯度自聚焦方法 |
| 4.4 算法分析及仿真实验结果 |
| 4.4.1 改进Stolt插值处理对误差作用分析 |
| 4.4.2 点目标场景仿真实验结果 |
| 4.4.3 仿真实测场景成像结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于空间分集的双基圆轨迹合成孔径雷达成像方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 双基圆轨迹合成孔径雷达傅立叶空间采样分析 |
| 5.2.1 傅立叶空间采样理论 |
| 5.2.2 传统双基圆轨迹合成孔径雷达傅立叶空间采样面积分析 |
| 5.3 基于空间分集的双基圆轨迹合成孔径雷达成像方法与性能分析 |
| 5.3.1 信号模型 |
| 5.3.2 成像处理流程 |
| 5.3.3 傅立叶空间采样面积分析 |
| 5.3.4 二维图像分辨率 |
| 5.4 仿真实验分析结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 非均匀旋转目标运动参数快速估计及ISAR成像方法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 非均匀旋转目标ISAR信号模型 |
| 6.3 QFM信号二次调频率快速估计方法 |
| 6.3.1 基于时间-调频率分布的Radon变换 |
| 6.3.2 基于Radon变换的最小二乘快速估计方法 |
| 6.3.3 预滤波处理与基于最小熵准则的加权最小二乘估计方法 |
| 6.4 调频率与中心频率快速估计方法 |
| 6.4.1 基于TFD的调频率加权最小二乘估计方法 |
| 6.4.2 基于距离-多普勒域的中心频率快速估计方法 |
| 6.5 仿真实验分析和实测数据处理结果 |
| 6.5.1 计算复杂度分析 |
| 6.5.2 仿真目标成像结果与性能分析 |
| 6.5.3 实测数据成像处理 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）基于电磁模型的大斜视SAR成像研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 SAR国内外发展及研究现状 |
| 1.2.1 SAR成像技术发展概述 |
| 1.2.2 斜视SAR成像算法发展概况 |
| 1.2.3 粗糙海面与目标及其复合场景电磁散射模型 |
| 1.3 论文的主要研究内容和工作安排 |
| 1.4 论文的主要贡献以及创新之处 |
| 第二章 SAR的工作原理及基础算法概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SAR成像技术基础 |
| 2.2.1 SAR成像模式 |
| 2.2.2 SAR高分辨原理 |
| 2.2.3 线性调频信号与脉冲压缩 |
| 2.3 SAR成像基础算法概述 |
| 2.3.1 距离-多普勒成像算法 |
| 2.3.2 波数域成像算法 |
| 2.3.3 线频调变标成像算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于电磁散射特征的目标SAR图像仿真 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 解线频调原理 |
| 3.3 大斜视聚束SAR信号模型 |
| 3.3.1 回波信号模型 |
| 3.3.2 GO-PO混合方法 |
| 3.4 算法简述 |
| 3.4.1 传统的FS算法 |
| 3.4.2 改进的FS算法 |
| 3.5 传统的FS算法和改进的FS算法的性能比较 |
| 3.6 复杂舰船目标的SAR图像仿真 |
| 3.6.1 不同入射角及方位角情形下的SAR图像比较 |
| 3.6.2 不同斜视角情况下的SAR图像比较 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 海面及其上目标的复合场景斜视SAR图像仿真 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于散射模型的海面斜视SAR成像 |
| 4.2.1 海面散射模型的建立 |
| 4.2.2 CWMFSM的有效性验证和分析 |
| 4.2.3 海面SAR回波的生成 |
| 4.2.4 海面斜视SAR图像的仿真与结果分析 |
| 4.3 粗糙海面以及其上舰船目标复合场景的散射特征估计 |
| 4.4 复合场景的斜视SAR图像仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于改进的RD算法的大斜视SAR回波处理 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 斜视SAR信号分析 |
| 5.2.1 斜视SAR系统几何模型和信号模型 |
| 5.2.2 方位相位分析 |
| 5.3 改进的RD算法原理 |
| 5.3.1 预处理 |
| 5.3.2 距离向压缩 |
| 5.3.3 方位向压缩 |
| 5.3.4 几何校正 |
| 5.4 仿真实例及其结果分析 |
| 5.4.1 理想点目标的仿真 |
| 5.4.2 复杂舰船目标的应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 改进的四阶SPECAN算法的大斜视弹载SAR成像 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 大斜视弹载SAR几何模型以及相位误差分析 |
| 6.2.1 大斜视几何模型和信号模型 |
| 6.2.2 相位误差分析 |
| 6.3 原始的SPECAN成像算法 |
| 6.4 改进的SPECAN成像算法 |
| 6.4.1 预处理 |
| 6.4.2 方位向处理 |
| 6.4.3 距离向处理 |
| 6.5 仿真结果和讨论 |
| 6.5.1 点目标的大斜视SAR图像仿真 |
| 6.5.2 改进算法在复杂目标大斜视SAR中的应用 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）弹载曲线轨迹单/双基SAR成像和定位方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 弹载SAR技术发展与现状 |
| 1.2.1 弹载SAR系统发展概述 |
| 1.2.2 弹载SAR成像与定位算法发展概述 |
| 1.3 弹载SAR成像的关键问题与难点 |
| 1.4 本文的研究内容和安排 |
| 第二章 弹载曲线轨迹SAR成像斜距模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 弹载单基SAR俯冲构型斜距模型 |
| 2.2.1 直线轨迹俯冲构型斜距模型 |
| 2.2.2 曲线轨迹俯冲构型—通用化等效斜距模型 |
| 2.3 弹载任意构型双基SAR斜距模型 |
| 2.3.1 直线轨迹任意构型斜距模型 |
| 2.3.2 曲线轨迹任意构型—双基等效斜距模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 弹载俯冲段SAR成像工作时序及弹道优化设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 几何构型和信号多普勒带宽分析 |
| 3.3 基于MTSSP的SAR系统工作时序设计 |
| 3.3.1 工作时序设计准则 |
| 3.3.2 仿真结果与分析 |
| 3.4 弹道优化设计原则与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 弹载曲线轨迹单基SAR成像算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于逆映射局部滤波处理的弹载曲线轨迹SAR成像算法 |
| 4.2.1 弹载IMF-PFA成像算法 |
| 4.2.2 实际应用分析 |
| 4.2.3 仿真实验与实测数据处理 |
| 4.3 弹载SAR方位快速自聚焦成像算法 |
| 4.3.1 成像几何构型及回波模型 |
| 4.3.2 传统自聚焦成像算法及处理流程介绍 |
| 4.3.3 基于复图像域加权因子的EAW-PGA成像算法 |
| 4.3.4 仿真实验与实测数据处理 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 弹载任意构型曲线轨迹双基SAR成像算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 弹载双基SAR任意构型曲线轨迹空变相位滤波成像算法 |
| 5.2.1 空变运动误差分析和粗补偿 |
| 5.2.2 通用化方位Deramp处理 |
| 5.2.3 基于沿视线投影的2-D频谱插值 |
| 5.2.4 空变相位误差与几何畸变局部联合补偿 |
| 5.3 实际应用分析 |
| 5.3.1 频谱利用率分析 |
| 5.3.2 运算量和算法时间复杂度分析 |
| 5.3.3 残留运动误差项影响分析 |
| 5.4 仿真实验及结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 弹载SAR俯冲段定位方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于欧拉四面体构型的俯冲段SAR图像定位方法 |
| 6.2.1 弹体定位原理 |
| 6.2.2 欧拉四面体定位模型 |
| 6.3 定位误差分析 |
| 6.3.1 参考点选取引起的定位误差 |
| 6.3.2 参考点选取的合理性分析 |
| 6.4 仿真实验及结果分析 |
| 6.4.1 仿真实验条件 |
| 6.4.2 分辨率对定位精度的影响 |
| 6.4.3 弹目距离对定位精度的影响 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）太赫兹SAR成像技术关键问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外太赫兹SAR成像技术发展现状 |
| 1.2.1 国外太赫兹SAR成像技术发展现状 |
| 1.2.2 国内太赫兹SAR成像技术发展现状 |
| 1.2.3 太赫兹SAR成像技术发展面临的主要问题 |
| 1.3 本文的主要研究内容与章节安排 |
| 第2章 太赫兹SAR成像原理及关键参数研究 |
| 2.1 合成孔径雷达成像模型 |
| 2.2 合成孔径高分辨原理 |
| 2.2.1 距离高分辨原理 |
| 2.2.2 方位高分辨原理 |
| 2.3 雷达工作参数研究 |
| 2.3.1 工作体制研究 |
| 2.3.2 工作带宽研究 |
| 2.3.3 工作成像帧率研究 |
| 2.3.4 工作频率研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 太赫兹波大气传输衰减 |
| 3.1 大气吸收模型 |
| 3.2 大气吸收衰减的计算 |
| 3.2.1 氧气和水汽对太赫兹波的衰减 |
| 3.2.2 温度、压强、水汽密度对太赫兹波衰减的影响 |
| 3.3 大气颗粒散射效应 |
| 3.3.1 沙尘粒子的散射 |
| 3.3.2 烟尘粒子的衰减 |
| 3.3.3 云、雾粒子的衰减 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 太赫兹SAR成像算法研究 |
| 4.1 距离多普勒算法 |
| 4.1.1 距离徙动 |
| 4.1.2 正侧视算法原理及其仿真 |
| 4.1.3 斜视算法原理及其仿真 |
| 4.2 大斜视波数域修正算法 |
| 4.2.1 波数域的基本概念 |
| 4.2.2 正侧视算法原理及其仿真 |
| 4.2.3 斜视修正算法原理及仿真 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 太赫兹SAR成像相位误差分析及补偿方案 |
| 5.1 周期性运动误差的影响 |
| 5.1.1 周期性运动误差建模分析 |
| 5.1.2 周期性运动误差仿真分析 |
| 5.2 非周期性运动误差的影响 |
| 5.2.1 一次相位误差的影响 |
| 5.2.2 二次相位误差的影响 |
| 5.2.3 高次相位误差的影响 |
| 5.3 高频运动相位误差的影响 |
| 5.4 相位误差补偿研究 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
四、基于等效斜视距离模型的高分辨率星载SAR波数域成像算法（论文参考文献）
- [1]小卫星SAR子孔径成像技术研究[D]. 杨军. 合肥工业大学, 2021(02)
- [2]SAR慢动目标检测与参数估计方法研究[D]. 唐欣欣. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]中高轨合成孔径雷达成像关键技术研究[D]. 刘文康. 西安电子科技大学, 2020(02)
- [4]曲线轨迹SAR的信号处理与成像研究[D]. 孟亭亭. 华侨大学, 2020(01)
- [5]多平台合成孔径雷达成像算法综述[J]. 邢孟道,林浩,陈溅来,孙光才,严棒棒. 雷达学报, 2019(06)
- [6]星载双基SAR多维成像技术的研究[D]. 王志贵. 哈尔滨工业大学, 2019(01)
- [7]复杂运动条件下的SAR/ISAR聚焦方法研究[D]. 张俊. 西安电子科技大学, 2019
- [8]基于电磁模型的大斜视SAR成像研究[D]. 范文娜. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [9]弹载曲线轨迹单/双基SAR成像和定位方法研究[D]. 邓欢. 西安电子科技大学, 2018(07)
- [10]太赫兹SAR成像技术关键问题研究[D]. 任豪. 北京理工大学, 2018(07)