PGA算法在条带式SAS场景目标成像中的应用

本文针对条带式合成孔径声呐(SAS)对场景目标成像应用中面临的方位向残余相位误差导致成像质量降低的问题,探讨了相位梯度自聚焦(PGA)算法在条带式SAS成像方位向相位误差估计和补偿中的应用方法,通过自适应的选点及窗宽估计处理以提高算法对场景目标的适应性,最后通过对场景目标成像的实际湖试数据进行处理和分析,结果验证了该算法改善条带式SAS对场景目标成像质量的有效性。     

大随机相位误差下条带模式合成孔径激光雷达成像实验

为了探索大随机相位误差条件下合成孔径雷达(SAL)成像特点和规律,本文采用波长为1 550 nm的线性调频激光器建立了能够产生大的共模随机相位误差的条带模式SAL成像实验装置。利用此装置获得了不同目标回波强度下条带模式SAL成像实验数据,结合条带模式相位梯度自聚焦(PGA)多次迭代处理,获得了高分辨率SAL图像。实验发现在[-6. 45π,6. 45π]范围的大随机相位误差下,通过简单的距离压缩和方位匹配滤波,无法实现SAL图像聚焦,图像信噪比仅为3 dB。进一步采用PGA处理,就能很好地校正相位误差,得到聚焦良好的SAL图像,图像信噪比达到43 dB。实验还发现,当存在大共模随机相位误差时,PGA处理展现出非常强的鲁棒性,在回波弱到10-15W的情况下依然有效。在大相位误差存在的SAL系统(如机载SAL)中,PGA处理能有效消除相位误差,实现图像聚焦;另外,增大探测激光功率以提高成像数据信噪比,将有助于提升PGA处理效果。