基于快速后向投影的超宽带冰雷达数据成像算法

该文提出一种新的冰雷达成像算法,该算法可以在获得高分辨率冰下剖面图的同时,拥有较高的处理效率。该算法是一种基于快速后向投影的超宽带(UWB)冰雷达成像方法,其修正了多层媒质情况下的雷达与目标之间的距离,以及因多层媒质造成的距离徙动几何变化。该文分析了算法的原理,给出了算法实现的具体步骤,并将其应用于点目标仿真和航空冰雷达数据实验,验证了算法在冰下成像中的有效性。此外,将该方法与现有常用冰雷达算法的成像结果在方位向杂波抑制能力、计算时间和方位向分辨率3个方面进行了对比,证明该算法能够在不降低方位向杂波抑制能力和方位向分辨率的前提下,有效提高计算效率。     

Bulk-FFBP：基于距离向整体处理的快速分解后向投影算法

距离向分块快速分解后向投影(Block-FFBP)算法通过子孔径合成降低了传统BP的算法复杂度,并且通过距离向分块,简化了繁琐的极坐标与直角坐标的转换。然而,距离分块操作使各块引入了斜距范围波动,而且插值核长度余量导致了算法的内存效率低下,从而降低了成像效率。该文提出一种基于距离向整体处理的Bulk-FFBP算法,并细分为基于距离向控制点的Bulk-FFBP以及无控制点的Bulk-FFBP。文中通过仿真对两种Bulk-FFBP算法进行了误差分析、成像性能分析以及算法效率分析,并与Block-FFBP算法进行对比,证实了Bulk-FFBP的优越性。     

一种基于快速分解后向投影的条带SAR成像新方法

快速分解后向投影(Fast Factorized Back-Projection, FFBP)最初用于超宽带SAR成像,并在聚束SAR信号处理领域取得了巨大的成功。然而,由于积分孔径和角域升采样的限制,FFBP算法难以直接用于条带SAR处理。为了提高FFBP算法在条带SAR处理的实用性,该文从积分孔径和角域波数带宽的角度出发,提出一种适用于条带SAR处理的重叠图像法。该方法极大地保留FFBP算法的运算效率,有效地避免因角域升采样带来数据量大的问题。最后,通过斜视条带SAR仿真实验验证了该方法的有效性。     

快速分解后向投影SAR成像的自聚焦算法研究

SAR图像的自聚焦处理依赖图像域与距离压缩相位历程域之间的傅里叶变换对(Fourier Transform Pairs, FTP)关系。与频域算法不同,时域算法下的这种FTP关系不仅复杂,且难以获取。为了兼顾图像快速重建和自聚焦处理,该文首先对快速分解后向投影(Fast Factorized Back-Projection, FFBP)算法进行必要的改进和适当的优化处理,提出了IFFBP(Improved FFBP, IFFBP)算法,为自聚焦算法的使用奠定了基础。其次,针对数据处理的实际需求,该文提出了一种结合中等精度惯导粗补偿、嵌套相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus, PGA)精补偿的IFFBP算法处理流程。最后,通过仿真实验和实测数据处理验证该文方法的有效性。     

双站前视低频超宽带SAR的快速因式分解后向投影算法成像处理

双站前视低频超宽带(UWB)SAR兼具双站前视的复杂成像构型和低频UWB的强距离方位耦合两个特点,因此极大地增加了实现高精度成像处理的难度。针对这个问题,该文提出一种基于快速因式分解后向投影(FFBP)算法的双站前视低频UWB SAR成像处理方法。首先,基于双站前视低频UWB SAR的成像几何构型和信号模型,给出了双站前视低频UWB SAR 原始BP算法成像的原理和流程。其次,在上述基础上,推导了双站前视低频UWB SAR FFBP算法成像处理的精确相位误差形式,并分析了相位误差对成像处理的影响,据此建立了双站前视低频UWB SAR FFBP成像处理中的子孔径和子区域划分原则。接下来,给出了双站前视低频UWB SAR FFBP算法成像处理流程,并对比分析了BP算法和FFBP算法的成像效率。最后,利用仿真实验证明了文中所作理论分析的正确性和所提方法的有效性。     

三维快速因式分解后向投影算法

后向投影算法具有精确成像、易于补偿、适于多种阵列构型及信号形式等优点,广泛应用于雷达成像领域。针对三维成像中,巨大计算量带来的低运算效率问题,文中利用孔径分块的方式将二维快速因式分解后向投影（FFBP）扩展至三维成像应用,建立了适于三维FFBP成像的三维极坐标系,对三维FFBP中孔径划分问题、算法实现问题以及计算效率问题进行了分析。仿真结果验证了该算法,其成像效率可提高13.8倍。     

多级多分辨快速后向投影成像算法

子孔径划分是提高BP算法效率的基本途径,如何对其孔径进行划分以及如何确定各子图像分辨率,将直接决定算法的效率.本文从频域带宽和距离误差两方面分析图像分辨率选取的限制条件,并得到了一个统一的关于孔径长度和分辨率的条件.然后基于这一条件阐述了超宽带信号条件下如何通过选取分辨率和对子孔径进行划分以达到最高的计算效率,并依此条...     

直角坐标多级后投影聚束SAR成像算法

在局部极坐标系下,快速多级后向投影算法(FFBPA)可以以较低的采样率对子孔径成像,但在不同局部极坐标系之间需大量的2维图像域插值实现图像融合。相比极坐标系,图像融合在直角坐标系下更容易实现。但在直角坐标系下进行子孔径成像的奈奎斯特采样率较高,这将影响直角坐标系下的成像效率。该文针对此问题提出一种谱压缩技术,通过对距离时域和距离频域两次补偿,大幅压缩了直角坐标系下子孔径成像的方位谱宽度。该文算法具有堪比原始后向投影算法(BPA)的成像质量和优于FFBPA的计算效率,且能够应用于非线性轨道SAR。最后通过星载0.1 m仿真实验和机载0.2 m实测实验验证了算法的有效性。     

一种新的基于极坐标格式的快速后向投影算法

快速分级后向投影算法(Fast Factorized Back-Projection Algorithm, FFBPA)研究了BPA中的冗余计算,通过子孔径划分,在极坐标系下将信号逐级相干积累成像,该方法避免了BPA中每个图像点的重复性全孔径搜索过程,大幅减少了计算量。然而多级插值操作加剧了误差积累,减少分级次数又影响算法效率。为解决这一矛盾,该文结合极坐标格式算法(PFA)提出了一种新的多级迭代快速BP成像算法,并将算法拓展应用到曲线轨道,多模式SAR中。分析表明,该文方法与FFBPA相比更高效。最后通过该文算法与FFBPA的星载0.1 m超高分辨率聚束SAR成像进行仿真实验对比,验证了该方法的优越性。     

后向投影成像算法的GPU优化方法研究

合成孔径雷达(SAR)成像算法能够通过图形处理器(GPU)加速来实现处理速度的显著提升。针对后向投影(BP)成像算法的GPU加速,分析了BP算法的并行化和并行处理方法,提出了一种适合GPU加速的BP成像方案;通过研究GPU设计中的多流异步执行技术、数据传输模式和计算速度与精度,进一步提出一种针对BP成像的GPU优化成像方案。通过仿真数据和实测数据在Tesla C2075上的测试结果表明,与GPU非优化方案的实现相比,该方案有了近一倍的速度提升。     

基于几何校正的聚束SAR快速分级后投影算法

快速分级后投影(Fast Factorized Back Projection, FFBP)算法大幅减少了原始后投影算法的插值次数,提升运算效率。然而图像合成过程中仍然需要大量的图像域2维插值操作,庞大的计算量限制了其在实际中的应用。该文提出一种基于几何校正的聚束SAR快速分级后投影算法。该算法利用几何校正的方法实现子图像配准,即在满足聚焦性能的前提下,通过距离维平移和角度维旋转完成子图像在不同坐标系下的投影和子图像合成。该算法避免了逐点插值运算,进一步降低了FFBP算法的计算量。仿真结果表明,该算法能高精度聚焦成像,并且其运算效率相对于基于图像域2维插值的FFBP算法显著提高。     

基于互相关的探地雷达反向投影成像算法

该文基于探地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)回波数据之间的互相关性,提出了一种用于抑制GPR成像中杂波干扰的反向投影(Back Projection, BP)成像算法。与标准BP算法相比,该文的互相关反向投影(Cross-correlated Back Projection, CBP)算法增加了数据间互相关运算的步骤,而且无需引入额外的参考信号通道。理论分析和实验结果均表明,CBP算法不仅抑制了标准BP算法成像结果中的杂波干扰,而且在一定程度上提高了成像分辨率。     

基于Relax算法的星载高分宽幅成像方法研究

现代星载合成孔径雷达(SAR)系统要求同时具备高分辨率和宽测绘带的能力,而传统单通道星载SAR系统在分辨率和测绘带两个重要指标之间存在固有矛盾,因此方位向多通道的方法被提出并用于解决上述问题。该文在分析方位向多通道回波模型的基础上,结合Relax算法的特点,提出了一种基于Relax算法的星载SAR高分宽幅(HRWS)成像方法,并给出了新方法的详细迭代流程。通过点目标回波仿真,并与传统的方位向多通道HRWS重建方法进行对比,验证了新方法的可靠性和有效性。

     

基于距离走动校正的星载SAR成像算法

该文提出一种适合大距离徙动星载SAR的成像算法,该算法首先要对回波信号的距离走动进行校正,因而距离向和方位向的耦合度大大减小,成像质量得到提高。文中详细地推导出了该算法。然后对距离多普勒域的调频斜率的近似误差进行了分析,并与普通的斜视算法进行了比较。最后通过点目标成像仿真和实际数据成像仿真,验证了该算法的有效性。