基于改进wk算法的弹载SAR斜视成像

为提高弹载导引头成像精度,研究分析大斜视成像具有重大意义。针对传统wk算法在构造Stolt映射关系时未考虑等效速度变化以及进行方位校正时运算复杂等问题,提出基于改进wk算法的弹载合成孔径雷达斜视成像模型。首先,详细推导基于Stolt插值的wk算法,辨析在成像参数、多普勒中心校正和统一相位补偿等三个环节中易存在的混淆,为算法改进提供严谨模型。然后,针对非参考点目标的等效速度随着距离向不断变化,构造新的Stolt映射关系减小残余相位误差。在此基础上,针对较难精确实现多个点目标的方位位置校正函数,通过引入参考目标点构造近似校正函数,避免进行复杂的二维插值或坐标转换。最后,以大斜视成像为例,对多个点目标进行仿真,验证该算法的有效性。

WK混合滤波算法在雷达数据处理中的应用

通常的Kalman滤波算法不能很好的解决信号的时频局部性问题,往往只能在低频和高频两种滤波算法间通过机动检测器(变维滤波算法 )或马尔可夫链的转移概率矩阵 (VD算法 )来进行切换,因为有一定的滞后,并受到机动检测器和转移概率矩阵的影响较大,从而产生较大的滤波误差。笔者将二维可分离小波变换良好的时频局部性和Kalman滤波的实时最佳预测修正跟踪滤波估计结合起来,得出一种有效的混合滤波算法(WK算法),并将该算法用于进行雷达数据的滤波处理,使得滤波估计值逐步逼近真实轨迹。通过实际的仿真验证了该算法比其它单一的滤波算法更为有效。