大范围位移监测的合成孔径雷达SAR

大范围位移监测的合成孔径雷达SAR利用载有雷达飞行平台的运动，得到长的合成天线，通过太空发射电磁辐射波，并接收其反射波的强度与延时，由此获得高分辨率的图像。通过两幅或两幅以上的雷达遥感图像进行相位干涉处理的技术．称为干涉雷达技术。干涉雷达技术是SAR技术中的主要部分，最大的特色在于可以分辨出数毫米的地面位移变化．并且可以得到高精度的地面数字高程模型，该技术已在地质灾害监测及预警中应用。

合成孔径雷达深度学习成像研究综述

现代合成孔径雷达(SAR)系统工作在日益复杂的电磁环境中,对成像精度、实时性以及算法鲁棒性等要求越来越高。传统的匹配滤波以及压缩感知技术在满足SAR成像的各类高标准要求时局限性较为明显,尤其在成像性能方面。随着机器学习的快速发展,研究人员将深度学习网络与雷达成像算法相结合,提出了学习成像技术,旨在为实现高质量实时成像寻求新的解决方案。本文从数据驱动以及模型驱动同数据驱动相结合的两种思路出发,介绍了用于求解SAR成像逆问题的深度学习网络架构。在此基础上,对SAR静止目标学习成像、SAR运动目标学习成像、SAR三维学习成像以及ISAR学习成像的研究现状进行概述,帮助研究人员和从业人员理解深度学习技术在SAR成像相关问题中的应用。最后,提出该研究方向一些悬而未决的问题,探讨潜在的解决方案和未来趋势。

基于永久散射体合成孔径雷达干涉测量技术的地面沉降监测

城市施工建设及地下水开采活动日益频繁,导致城市地面沉降问题日益严重。虽然传统地面沉降监测技术的精度较高,但成本也高。近年来,星载合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术发展起来,已被用于监测大范围地表形变,具有低成本、大面积、高精度等特点。首次采用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PSInSAR)技术,监测上海西南某区域2017—2021年间的地面沉降。结果显示:除一处楼房外,该区域大部分地区未发生沉降,最大沉降速率约−7.10 mm/a,最大沉降量约25.43 mm。采用该技术监测沉降,一方面节省了大量的人力和物力;另一方面,本研究成果对城市地表沉降的科学防治具有重要的参考意义。

基于逆chirp scaling的合成孔径雷达卷积欺骗干扰方法

针对现有合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)欺骗干扰方法生成虚假场景时难以兼顾逼真度和低计算量的问题,提出了一种基于逆chirp scaling(CS)成像方法的SAR卷积欺骗干扰方法.该方法利用相位相乘补偿虚假场景内各虚假点的距离徙动,避免了插值运算,在降低求解干扰机频率响应函数计算量的同时,提高了虚假场景的生成精度.并且通过对欺骗模板进行线性调频Z变换(chirp-Z transform,CZT),直接从模板图像变换到实际SAR信号对应的空间频域,再次避免了插值运算,进一步降低了求解干扰机频率响应函数的计算量,提高了干扰机实时性.理论分析和仿真实验验证了相比逆omega-K(ωk)近似方法和经典的两步生成方法,本文方法能够兼顾虚假场景的生成精度和计算效率.

圆周扫描地基合成孔径雷达极坐标格式成像算法

圆周扫描地基合成孔径雷达(圆周扫描地基SAR)成像是一种实现360度全方位观测的合成孔径雷达成像技术。现有的成像算法存在计算效率随场景扩大而降低和斜距近似导致的成像精度下降问题,难以实现实时成像。本文提出一种新的圆周扫描地基SAR成像的算法。该算法的基本思想是:首先,将球面波回波信号进行分解,表示为平面波积分形式;其次,构造扫描角度方向的滤波器,利用傅里叶变换的卷积定理,消除角度方向的高阶相位误差;进一步对信号进行极坐标转直角坐标插值,实现角度方向与距离方向的解耦;最终,通过二维逆傅里叶变换实现目标聚焦。通过仿真和实际数据实验对算法进行验证,并对本文算法与BP算法在成像质量和成像效率方面进行对比,证明本文算法可以实现高效成像。

基于影像融合技术的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法的探讨

对美国密歇根大学电子工程系的研究人员提出的一种多源数据融合算法进行了介绍,对SAR图像与可见光图像融合的一系列相关技术及其主要步骤进行了探讨,简要概括了评价融合后图像效果的标准和方法,并介绍了目标的检测与识别。

基于仿真的合成孔径雷达(SAR)成像算法验证

成像算法是影响合成孔径雷达(SAR)成像性能的关键因素。现有测试方法须借助实际设备、雷达数据和测试环境,且缺乏对成像效果的合理评估,严重影响了测试工作的效率和有效性。针对上述问题,提出了一种基于仿真的SAR成像算法验证方法。首先,采用改进的同心圆法独立生成回波数据,摆脱对实际雷达回波数据的依赖性;然后,结合点目标成像和分布式场景目标成像,采用量化的指标科学评估成像算法的正确性与适用性,提高了算法测试工作的有效性;最后,利用仿真实验证明了所提方法的正确性和有效性。

基于RaySAR软件的上海外滩建筑群合成孔径雷达图像模拟

利用RaySAR软件对上海市外滩建筑群进行合成孔径雷达(SAR)成像模拟.绘制了不同反弹次数信号对应的反射率图、信号反弹次数分布图.结合目标的几何物理信息,分析了模拟SAR图像中的点、线状特征、不同反弹次数信号和建筑具体结构之间的对应关系.试验表明,雷达信号的反弹次数与建筑物结构细节密切相关.基于真实雷达影像序列,按PSInSAR方法选取的永久散射体点的位置及其分布与SAR模拟图像中的二次、尤其是三次反弹信号的成像吻合度较高,初步实现永久散射体点在建筑物上的精确定位.

合成孔径雷达干涉测量InSAR原理及其应用

简要地回顾了合成孔径雷达干涉测量的历史发展情况,简单介绍了InSAR的干涉模式与干涉原理,最后概括地总结了InSAR在地形测量、地质灾害研究、极地监测等各领域中的应用。

干涉合成孔径雷达及其在火山研究中的应用(第一部分:InSAR原理)(英文)

干涉合成孔径雷达是一项能够对地表变形进行测量的遥感技术,在一个巨大区域内,它的变形测量精度可达亚厘米级,而其空间分辨率则在数十米以内。本文回顾了InSAR技术的基本理论,阐明了它的工作原理,并对应用InSAR技术进行地表变形测量的相关问题进行了讨论。

一种增强型YOLOv3的合成孔径雷达(SAR)舰船检测方法

近年来,海战场成为现代战争的主要作战区域之一,舰船目标逐渐成为海上重点监测对象,能否快速准确地识别海战场舰船目标的战术意图,给指挥员的决策提供必要的支持,这关系到一场海上战役的成败。随着合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像技术的不断发展,大量SAR图像可用于舰船目标检测与识别。利用SAR图像进行舰船目标检测与识别,已经成为重要的海洋应用之一。针对传统SAR图像舰船检测方法准确率较低的问题,本文在YOLOv3的基础上,结合感受野(receptive field block,RFB)模块,提出一种增强型的SAR舰船检测方法。该方法在最近公开的SAR图像舰船检测数据集上平均准确率值达到了91.50%,与原YOLOv3相比提高了0.92%。实验结果充分表明本文提出的算法在SAR舰船的检测中具有较好的检测效果。

无人机载合成孔径雷达系统技术与应用

该文在概述无人机载SAR技术特点的基础上,介绍了国内外无人机载SAR技术的发展概况,对无人机载SAR的工作体制、关键技术、性能指标、典型系统及应用等方面的内容进行了归纳。结合研制的高分辨率、全极化、双天线干涉等SAR系统,重点讨论了基于功能单元的SAR系统设计、SAR实时成像数据处理、多维度运动误差补偿等技术。针对无人机的特点和对载荷的要求,概述了无人机载SAR在高分辨率、新功能模式等方面的技术进展。并针对国内外当前的发展概况,探讨了无人机载SAR技术的发展趋势。

毫米波合成孔径雷达的发展及其应用

分析了毫米波SAR高分辨成像的基本原理,阐述了毫米波SAR的优点,并结合目前国际上典型的毫米波SAR系统,综述了毫米波SAR技术与系统的发展状况,讨论了毫米波SAR的应用前景、存在的问题以及未来的发展趋势.

视频合成孔径雷达振动误差分析及补偿方案研究

视频合成孔径雷达(Video Synthetic Aperture Radar,Vi SAR)具有成像帧速快、分辨率高等优点,对近距运动目标的精细侦查和定位有迫切应用需求。相比微波段SAR成像系统,Vi SAR载波波长短,平台的微小振动会引起回波信号相位的显著变化,常常导致图像无法聚焦,使得Vi SAR在实际应用中受到限制,因此有必要开展Vi SAR运动误差分析及其补偿技术的研究。该文分析结果表明,载机平台在飞行方向的振动和在斜距方向的低频振动对成像结果影响较小,而在斜距方向的高频振动对成像结果影响较大,要求补偿精度较高。鉴于Vi SAR运动补偿的特殊性,该文提出一种运动补偿方案,可以满足Vi SAR成像中的补偿精度要求,最后,通过Vi SAR成像仿真实验,初步验证了理论分析的正确性和运动补偿方案的有效性。

合成孔径雷达三维有源欺骗干扰

该文提出对合成孔径雷达实施三维有源欺骗干扰,因为传统的二维有源欺骗干扰不能对抗具有三维观测能力的干涉合成孔径雷达.与仅需使用一台干扰机的二维有源欺骗干扰不同,三维有源欺骗干扰的实现依赖于两(或多)个干扰机的配置.文中对三维有源欺骗干扰的误差进行了分析.最后,文章对有源欺骗干扰的图像自然衔接问题进行了讨论,通过压制真假图像的衔接边缘,可以解决欺骗图像与真实图像的自然衔接问题.

基于“数据驱动+智能学习”的合成孔径雷达学习成像

对感兴趣目标的数量、位置、型号等参数信息的精确获取一直是合成孔径雷达(SAR)技术中最为重要的研究内容之一。现阶段的SAR信息处理主要分为成像和解译两大部分,两者的研究相对独立。SAR成像和解译各自开发了大量算法,复杂度越来越高,但SAR解译并未因成像分辨率提升而变得简单,特别是对重点目标识别率低的问题并未从本质上得以解决。针对上述问题,该文从SAR成像解译一体化角度出发,尝试利用“数据驱动+智能学习”的方法提升机载SAR的信息处理能力。首先分析了基于“数据驱动+智能学习”方法的SAR成像解译一体化的可行性及现阶段存在的主要问题;在此基础上,提出一种“数据驱动+智能学习”的SAR学习成像方法,给出了学习成像框架、网络参数选取方法、网络训练方法和初步的仿真结果,并分析了需要解决的关键性技术问题。

基于高分辨率合成孔径雷达影像建筑物成像几何结构的震害特征分析

传统的利用震后单幅合成孔径雷达(SAR)影像对建筑物的震害特征分析大多基于街区范围,很少基于其成像几何结构.本文基于高分辨率SAR影像上的建筑物成像几何结构,分析了建筑物单体的震害特点,建立了利用距离向线性灰度累加的方法提取规则未倒塌建筑物的叠掩区和阴影区及倒塌建筑物的倒塌区,并在此基础上进行各几何特征区域的纹理特征,如同质度、不相似度和熵的计算及其组合特征分析,由此建立了基于SAR影像建筑物成像几何结构的震害分析方法.采用该方法对2010年玉树MS7.1地震震后玉树县城区的高分辨率SAR影像进行分析,结果表明:叠掩、阴影和二次散射亮线是进行建筑物震害解译的有效几何结构特征,其中叠掩区和阴影区的影像纹理特征具有较好的震害识别能力;与传统的简单特征统计方法相比,考虑建筑物SAR影像成像几何结构的特征统计法,可以显著提高建筑物的震害识别能力.

合成孔径雷达模糊度分析

该文分析了合成孔径雷达(SAR)的模糊度问题及其对图像质量的影响,详细描述了模糊度的表达式,分析了不同系统参数对模糊度的影响,对所谓的重影现象作了定量分析.

编队卫星合成孔径雷达空时二维压缩感知成像

以减小编队小卫星数据传输负荷,加快编队小卫星合成孔径雷达(SAR)成像速度为目的,提出了一种基于空时二维压缩感知(CS)理论的解决方案。通过对编队小卫星SAR回波信号模型稀疏性的研究与分析,提出了一种基于该回波模型的空时二维压缩算法。在此基础上建立了编队小卫星SAR的回波稀疏模型和目标信息的重构矩阵,并用最小l1范数算法对压缩后的数据进行了时间维和空间维的恢复重构,实现了编队小卫星的低负荷、快速成像。通过仿真分析,验证了该方案的有效性。

星载合成孔径雷达回波数据仿真研究

本文对星载合成孔径雷达(SAR)图像仿真方法进行了研究,在分析并建立合成孔径雷达回波信号数学模型的基础上,提出了基于分布目标的SAR回波信号数据仿真,进而提出了一种与传统实现方法不同的SAR原始回波数据的生成方法,并用这种方法进行了初步的建模和仿真,验证了其有效性。