波束扫描合成孔径雷达成像处理

本文主要研究了滤束扫描合成孔径雷达的杨像处理方法，分析了ＳＣＡＮＳＡＲ的工作原理、信号格式、信号结构和信号参数限制，成像处理算法包括块数据成像算法和块图像拼接算法两部分，频谱分析法和时域频域混合相关法被用于数据成像，块图像的拼接是利用时间有系剪裁块图像再顺次拼接，计算机仿真验证了本文提出的ＳＣＡＮＳＡＲ信号格式和成像算法的可行性。     

星载SAR方位数字信号处理方法

星载合成孔径雷达(SAR)数字信号处理包括距离处理和方位处理两个主要部分。距离处理通过脉冲压缩技术比较容易实现,而方位处理由于是二维处理实现起来比较复杂。从星载特点出发,本文将介绍几种星载SAR方位处理算法,包括时域相关法和频域相关法,时域一频域混合法和频谱分析法。     

空载合成孔径雷达技术及展望

空载合成孔径雷达（ＳＡＲ）是一种现代高分辨率侧视成象雷达，它应用合成孔径技术、脉冲压缩技术和数字信息处理技术，获得方位向和距离向的高分辨率。本文将对空载ＳＡＲ的现状及发展趋势进行综述，并主要讨论ＳＡＲ的有关技术，涉及星载ＳＡＲ工作模式和体制，雷达数字图象的信息获取与成象处理等，最后，给出了ＳＥＡＳＡＴ－Ａ卫星ＳＡＲ数字成象结果。     

机载前斜视合成孔径雷达成像处理的精确Chirp Scaling算法

提出了一种基于Ｃｈｉｒｐ Ｓｃａｌｉｎｇ（ＣＳ）算法的机载前斜视合成孔径雷达（ＳＳＡＲ）的成像处理实现方法。这种算法由于避免了插值运算，且能够精确地进行距离徒动校正，故使得成像质量等于或好于经典的距离－多普勒（ＲＤ）算法。该算法只需通过复乘和ＦＦＴ就能够实现成像处理。     

星载SAR 成像处理算法综述

该文首先回顾了欧美等国家星载SAR 卫星技术的发展历程及发展趋势,介绍了各国在轨卫星及未来卫星发射计划等相关情况,在此基础上对星载合成孔径雷达卫星成像处理算法进行了总结和分析。论文具体分析了各主要成像算法的优缺点并指出其适用范围和应用现状,进而阐述了星载合成孔径雷达成像处理算法的发展趋势,重点介绍了基于压缩感知理论和基于新模式的成像处理算法,并给出了仿真结果。      

一种基于压缩感知恢复算法的SAR图像方位模糊抑制方法

方位模糊现象广泛存在于星载合成孔径雷达图像中。当模糊能量较强时,会出现大量的虚假目标,严重影响对图像的判读。由于模糊能量与真实主区能量在时域、频域中均互相混叠,现有的处理方法很难在不损失分辨率的条件下,有效抑制方位模糊所产生的鬼影。该文提出一种基于压缩感知恢复算法的方位模糊抑制方法,通过截断图像的多普勒频谱实现模糊抑制,而后将原始图像作为先验信息、将截断谱作为观测结果,利用压缩感知恢复算法,迭代求解出高分辨率的图像。经过仿真与真实数据验证,该方法可以有效抑制方位模糊能量,而不损失主区目标分辨能力,且对复杂场景同样具有良好的效果。      

星载SAR技术的现状与发展趋势

纵观星载合成孔径雷达技术的发展历程,其发展趋势已经从传统的单项技术突破转变为概念体制的更新。各种面向新型应用的新体制、新模式不断出现,推动着星载 SAR 技术蓬勃发展。该文在介绍欧美等国星载 SAR 技术发展现状的基础上,分析未来星载SAR 技术的发展趋势,重点探讨星载 SAR 技术在面向高分辨率宽覆盖对地观测、多方位角信息获取、高时相信息获取、3维地形测绘及图像质量提升等方面的发展。     

基于俯冲模型的频域距离走动校正NLCS-SAR成像算法

弹载SAR末制导阶段的高速、俯冲、大斜视等特点使得常规SAR成像算法失效,为此,该文首先建立了精确的俯冲SAR回波信号模型,并根据大斜视下距离徙动主要由距离走动构成这一特点,先行补偿距离走动以使大斜视成像转化为等效小斜视或正侧视成像,简化后期成像处理,而后再利用方位向非线性变标方法解决补偿距离走动带来的多普勒调频率随方位时间空变问题,使得同一距离门的方位压缩可在相同参数下进行,从而有效增大方位向的聚焦深度。仿真实验验证了算法的有效性。     

星载SCANSAR模式的实现方法及计算机仿真

本文主要讨论星载SCANSAR模式的实现方法.给出了在可变视角Stripmap星载SAR系统的基础上实现SCANSAR扩展模式的具体方法:分析了SCANSAR信号参数的确定方法以及SCANSAR的几种性能参数;给出了大距离徙动下SCANSAR的成像处理方法及模糊度和等效噪声σ⁰的计算方法.最后给出一个具有大距离徙动特性的星载SAR系统SCANSAR模式设计的例子,并进行了计算机仿真.     

基于特征分解的高分辨时—空二维信号谱估计

本文提出一种基于特征分解的高分辨时-空二维信号谱估计方法。该方法对时-空二维信号相关阵进行特征值分解,构造相互正交的信号子空间和噪声子空间,利用其正交性,得到高分辨的时-空二维信号谱。该方法用于相控阵雷达,可以精确地提取空间目标的方位信息和速度信息。计算机模拟表明了算法的有效性。