多接收阵合成孔径声纳线频调变标成像算法

目前,多接收阵合成孔径声纳快速成像算法一般都需要将各接收阵的回波融合成适于传统收发合置合成孔径声纳处理的数据,因此避免不了耗时的插值和空变的相位误差补偿。根据多接收阵合成孔径声纳的实际模型,将各接收阵和发射阵作为一个子系统,并采用驻相原理将其二维频域点扩展函数表示为距离向空变项和非空变项的乘积。在此基础上,运用线频调变标成像算法先完成各子系统数据的成像,然后再实现各子图像的相干叠加,以获得所需的高分辨合成孔径声纳复图像。最后,仿真实验和湖试结果验证了该方法的有效性。

基于尺度变换原理的SAR波数域成像算法

距离徙动算法(RMA)作为一种合成孔径雷达(SAR)频域成像算法,理论上能够达到最优性能。然而,该算法采用逐像素点卷积运算实现Stolt映射,其计算效率无法满足SAR大数据量处理需求。据此,该文提出基于尺度变换原理(PCS)的RMA成像算法。首先,将SAR回波数据沿距离向进行划分,利用子带参考距离处2阶距离方位耦合项与高阶项对子带信号进行补偿;然后,转化非线性Stolt映射为线性形式;最后,利用PCS原理实现Stolt插值,以实现高效率的数据重采样。所提PCS-RMA算法仅利用快速傅里叶变换和复矢量相乘操作即可实现改进型Stolt映射,兼具良好的聚焦性能与较高的计算效率。基于多组仿真数据与X波段1.2GHz带宽的机载SAR实测数据处理结果,验证了所提算法的有效性,同时该算法可进一步应用于弹载/星载/无人机载SAR数据的快速成像处理。

基于线性调频变标原理的SPECAN成像算法

在擦地角较大的前斜合成孔径雷达(SAR)模式下,距离走动会随斜距明显变化。传统SPECAN成像算法只以中心斜距为参考进行了走动校正,使得测绘带距离边缘仍会有残余的距离走动,最终导致目标的散焦。为了解决该问题,提出了一种基于线性调频变标原理的SPECAN成像算法。该算法首先在二维时域乘以Chirp Scaling因子,去掉了距离走动的距离空变性,然后使用传统SPECAN成像算法完成图像的二维聚焦。仿真结果验证了所提算法的正确性和有效性。