合成孔径雷达快速后向投影算法综述

后向投影(BP)算法是合成孔径雷达成像算法发展的重要方向之一。然而,由于BP算法具有较大的计算量,阻碍了其在工程应用上的发展。因此,近年来如何有效地提高BP算法的运算效率受到了广泛的重视。该文讨论了基于多种成像面坐标系的快速BP算法,包括距离-方位平面坐标系、地平面坐标系和非欧氏坐标系。该文首先简要介绍了原始BP算法的原理和不同坐标系对加速BP算法的影响,并对BP算法的发展历程进行梳理。然后讨论了基于不同成像面坐标系的快速BP算法的研究进展,并重点介绍了作者所在研究团队近年来在快速BP成像方面完成的研究工作。最后介绍了快速BP算法在工程上的应用,并展望了未来快速BP成像算法的研究发展趋势。

面向像素的并行快速后向投影算法

针对后向投影算法运算量大和实时性差的问题,该文在图形处理器的并行处理架构下,结合时域快速后向投影算法,提出了面向像素的并行快速后向投影算法。该方法距离向根据分辨率要求进行划分并分配并行线程,方位向聚焦则通过多级子孔径合并与图像分裂技术来降低运算量。通过比较该文算法、全局后向投影算法和距离多普勒算法的理论计算量、成像时间和加速比可以看出,该文算法的运算速度比后向投影算法大大提高。三种算法针对实测数据成像时间与成像效果的对比验证了该文算法的有效性和工程实用价值。

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。

一种新的圆迹SAR快速后向投影算法

后向投影算法能够解决圆迹合成孔径雷达成像中的距离向和方位向耦合问题,是一种精确的时域成像算法,但较大的计算量阻碍了其在工程实际中的应用。基于后向投影算法的成像原理,提出了一种快速后向投影成像算法。快速后向投影算法将目标区域的成像网格点投影在目标区域中心与雷达位置的连线所表示的一维距离上,其后将一维距离对应到各方位向经距离压缩后的数据上,并在各个方位向相干叠加,得到目标区域成像。通过定量分析和对比快速后向投影算法和传统后向投影算法的计算量,快速后向投影算法的运算速度得到大幅度提高。通过仿真分析,验证了该算法的有效性。

一种适用于条带SAR的快速后向投影算法

各类BP的快速算法通过子孔径合成的方式降低相近孔径间的数据冗余,减少成像计算量,然而这些快速算法大多只针对聚束SAR成像。为了实现条带SAR的高效率精确成像,该文通过聚束SAR和条带SAR的子孔径合成分析,指出条带SAR在子孔径合成中存在的孔径积分变化和角域欠采样现象,并提出一种基于线性成像网格的快速后向投影(FBP)算法。通过条带SAR的点目标仿真和实测数据实验,从成像质量和成像效率两个角度验证了该算法的有效性。

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,并依此条件提出了多级多分辨快速后向投影成像算法(MSMRBP)以适应非均匀孔径的成像条件.最后给出了外场实验结果以证明本文结论的正确性.

超宽带SAR成像的快速BP算法

在后向投影(BP)算法的基础上,提出了一种快速后向投影(FBP)算法。以点目标和多点目标为例,将该算法应用于超宽带合成孔径雷达成像并与原始(BP)成像算法进行比较,仿真结果证明了该算法的快速性和有效性。

适用大场景高分辨合成孔径雷达的快速BP算法

在进行大场景、高分辨合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像处理时,基于后向投影(back-projection,BP)的SAR成像算法由于运算量大其应用受到限制,而基于快速变换的算法是在信号的频率域进行,要求线性孔径,对运动补偿的要求太高其应用也受到限制。提出了一种快速后向投影(fast back-projection,FBP)算法,对大场景、高分辨的SAR成像处理时其计算效率比传统的BP算法有显著提高。仿真结果表明,其成像质量与传统的BP算法相近。

脉冲探地雷达的快速BP算法

基于脉冲探地雷达的后向投影(back-projection,BP)成像算法在处理大宗数据时由于运算量大而使得计算效率较低。文中在传统BP算法的基础上提出了一种快速后向投影(fast back-projection,FBP)成像算法,并以单个点目标和多个点目标的成像为例,将该算法应用于脉冲探地雷达的成像,其计算效率较传统的BP算法有显著提高,而且理论推导和仿真结果均表明,FBP算法的成像质量与传统BP算法相近,从而得出了FBP算法的优越性。

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。

基于SAR成像的FBP算法、FFBP算法三维快速重建

后向投影(BP)算法,具有成像精确高、易于补偿等优点,适用于任何成像方式,近年来广泛应用于雷达成像领域。但由于三维成像的运算量大,比较耗时,严重影响了实时成像的效率。在极坐标条件下,快速后向投影(FBP)算法和快速因式分解后向投影(FFBP)算法,利用子孔径划分的方式进行成像,一定程度上解决了实时成像的问题。对比分析了BP算法、FBP算法、FFBP算法3种算法的单点目标分辨率,结果基本一致,从而验证算法的有效性。进一步,对多点目标仿真和实测数据成像结果的分析表明:FFBP算法、FBP算法与BP算法相比,可以提高计算效率,适用于三维实时近场成像系统,更好地应用于人体安检领域。

圆周合成孔径雷达的快速时域成像算法

为实现圆周合成孔径雷达(Circular Synthetic Aperture Radar,CSAR)快速成像,提出一种用于CSAR的快速时域成像算法。该算法通过将CSAR的圆孔径分成若干子孔径,分别对子孔径采用快速因式分解后向投影算法处理,再将各子图像相干插值叠加至同一坐标系下得到成像结果。详细分析算法实现中的坐标转换、误差控制和运算效率等关键问题,并用点目标仿真和实测数据处理结果验证算法的有效性。所研究方法具有成像范围大、计算量小等优点。

基于数据分块并行的FFBP成像算法的FPGA实现

针对快速分解后向投影算法(Fast Factorized Back Projection,FFBP)运算量大,实时处理较难的问题,提出了一种基于FPGA的数据分块并行处理的多阶段流水与同阶段并行的硬件架构设计。该设计将数据分块储存到ULTRARAM(URAM)组,使得在一个时钟周期完成数据地址索引,并对数据进行加权求和,得到插值结果;该设计采用多阶段流水与同阶段并行的硬件架构,充分利用算法并行特性,极大地减少了处理时间;在FPGA处理平台架构下,实现了基于单块板卡的数据分块并行的FFBP算法。经实验验证,当系统处理时钟频率为125 MHz,在147.05 ms时间内实现了1 024×512个采样点的32位单精度浮点复数据成像处理,验证了系统的有效性。

基于SIFT子图像融合的直角坐标FBP算法

针对合成孔径雷达实测数据成像算法计算数据量大的问题,提出一种基于SIFT子图像融合的直角坐标系下的FBP算法。算法首先在直角坐标系下对SAR子孔径信号进行后向投影成像得到对应的子图像,然后对各子图像进行相位梯度自聚焦实现相位补偿,最后采用基于尺度不变特性变换(SIFT)的SAR图像配准方法对聚焦后的子图像进行融合得到全孔径图像。算法计算量比传统极坐标系下的快速后向投影算法小,并且由于基于SIFT的融合是针对复图像的融合,因此融合后图像的分辨率较传统的融合方法有所提高。机载实测数据的处理结果验证了算法的有效性。

基于子孔径相位误差拼接的相位梯度自聚焦算法

随着雷达技术的发展,合成孔径雷达的成像精度也得到了大幅提升,与之相匹配的,也需要能更精确地进行运动补偿的算法。由于惯导精度无法满足需求,如果仅使用惯导数据对运动误差进行补偿,补偿的结果中含有残余的距离单元徙动,这会损失图像的精度。本文首先分析了残余的距离单元徙动对快速分解后向投影成像算法和相位梯度自聚焦算法的影响,再将用于聚束SAR相位误差补偿的相位梯度自聚焦算法进行优化,提出了基于子孔径相位误差拼接的相位梯度自聚焦算法,使其可以对残余的距离单元徙动进行补偿,并可以将其应用到条带SAR的运动补偿中,最后利用Ku波段雷达的实测数据验证算法的有效性。