基于BP和CS相结合的圆周SAR三维成像算法

与传统的直线SAR相比,圆周SAR(CSAR)具有对场景进行三维成像的能力,但对于一般的目标,其有效孔径只是一定角度的圆弧而非完整圆周孔径,使得圆周SAR只能获得航迹向和斜距向的高分辨率,影响了其三维成像能力,所以现在通常采用沿着不同高度角进行多次观测的多航过圆周SAR模式来实现三维成像。针对多航过圆周SAR由于多航过稀疏并且非均匀采样而严重影响成像质量的问题,提出一种将BP算法和压缩传感算法(CS)结合的三维成像算法。该算法先利用BP算法实现每一次航过数据的二维成像,再利用压缩传感算法进行高度向聚焦,来改善高度向的聚焦质量,最后将实测数据成像结果和传统的三维BP算法的结果进行比较,证明该算法可以有效地抑制旁瓣,得到超分辨的三维成像结果。

基于最小能量准则的参数估计圆周SAR三维成像方法

针对圆周合成孔径雷达成像模式下应用参数化估计的三维成像算法效率低、精度差的问题,提出一种基于最小能量准则的参数估计圆周SAR三维成像算法。该算法首先对成像场景进行粗略网格划分,利用参数估计的方法得到目标的粗略位置,其次利用最小能量准则和精细化网格的方法得到目标精确三维位置和散射强度系数,最后通过CLEAN技术消除已估计点带来的影响,实现场景的三维成像。仿真实验结果表明:所提成像方法能有效对圆周观测下目标进行三维成像,同时与传统算法相比,解决了传统算法效率低、对目标估计不准确的问题,验证了所提算法的有效性。

基于自聚焦BP的圆周SAR运动补偿方法

圆周SAR由于平台运动轨迹的复杂性,导致沿航迹向和切航迹向回波信号存在严重耦合,因此成像处理运动补偿问题尤为复杂。本文针对圆周SAR成像运动补偿问题,首先分析运动误差对成像质量的影响;然后利用自聚焦BP算法对运动误差进行补偿,并与传统BP算法性能进行对比,验证了自聚焦BP算法对圆周SAR运动补偿的有效性;最后利用自回归思想将自聚焦BP算法进行改进并扩展到圆周SAR三维成像中,通过仿真实验,对比传统BP算法结果,验证了该算法在三维成像中的优势。

圆周扫描地基SAR频域三维成像算法

圆周扫描地基SAR(GBCSAR)是一种具备三维成像能力的地基SAR系统,其运动轨迹特殊,给三维成像带来难度。后向投影(BP)算法适用于该系统成像,但其计算量巨大,难以实现实时成像。应用于机载圆迹SAR成像的频域算法由于机载圆迹SAR与GBCSAR系统在成像模型和信号模型上都存在差异,因此无法应用于GBCSAR。因此,本文提出了一种针对GBCSAR的频域三维成像算法。本文在GBCSAR系统模型的基础上,推导信号由斜距平面转换到成像平面的解析表达,在频域进行匹配滤波,实现信号的聚焦。之后对本算法的适用条件进行讨论。最终经过仿真实验,本文提出的算法得以验证,并对本文算法与BP算法的成像质量和成像效率进行对比,证明本文提出的频域成像算法可以实现高效成像。

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。