曲线合成孔径雷达三维成像研究进展与展望

曲线合成孔径雷达(CLSAR)是当今雷达遥感研究的新领域,近年来针对CLSAR的研究多集中于3维点目标特征提取和曲线孔径设计。该文对已有的CLSAR 3维点目标特征提取算法和孔径设计方法进行了分类,在介绍基本原理的基础上,比较了各种方法的优缺点,阐述了其中的关键问题。最后对CLSAR目标3维成像与特征提取、曲线孔径设计的发展前景进行了展望。

基于曲线合成孔径雷达的三维目标特征提取

介绍了曲线合成孔径雷达(CLSAR)的基本概念,推导了CLSAR的chirp信号回波数据模型,并在此基础上对CLSAR的三维目标重建机理进行了详细的分析。指出由于旁瓣的影响,传统的基于FFT的反演成像方法在曲线孔径下不再有效,进而采用基于谱估计的RELAX算法实现三维目标的特征提取。最后,通过系统仿真,验证了CLSAR利用RELAX算法实现三维目标特征提取的有效性和优越性。

压缩感知曲线SAR孔径优化和目标三维特征提取

在建立曲线合成孔径雷达回波信号稀疏表示模型的基础上,基于压缩感知采样矩阵设计的不相关原则,给出了曲线孔径优化设计的评价准则,并利用基于全局优化的基追踪方法实现了目标三维特征提取。仿真结果验证了孔径优化评价准则的正确性和基追踪方法在目标特征提取处理中的有效性。

一种基于曲线SAR的三维目标特征提取与自聚焦新算法

曲线合成孔径雷达（Curvilinear Synthetic Aperture Radar,简称曲线 SAR）是一种新的三维成像模式。通过让载机作曲线飞行,曲线SAR系统能同时在方位维和高度维形成大的合成孔径。本文提出一种曲线SAR的三维目标特征提取和自聚焦新方法。新方法是建立在一种灵活的接收数据模型之上的参数化的新方法。仿真实验证明了所提方法的有效性。