融合w-K和BP算法的圆柱扫描毫米波三维成像算法

结合主动式圆柱扫描毫米波3维成像安检仪的实际应用需求,该文提出一种用于3维场景重建的新方法。该方法采用w-K算法实现天线阵列方向和距离方向的解耦合与聚焦,再采用后向投影(BP)算法进行距离方向和角度方向的合成孔径处理实现聚焦,进而实现3维场景的重建。3维人体模型仿真和实测数据处理结果表明,该方法具备理论可行性和工程适用性,除此之外,该文方法在CUDA平台下可以实现快速精确3维人体成像,并且能够适应非理想圆柱扫描轨迹3维成像应用。

结合运动补偿的波数域算法

波数域算法(简称ω-k算法)可以很好地解决距离向和方位向的耦合问题,从而有能力处理宽波束SAR数据。由于传统的ω-k算法无法跟运动补偿方法结合起来,导致图像效果往往比较差。该文对传统ω-k算法进行了一些改进,通过反卷积的办法将距离徙动校正和方位压缩处理分开进行,并将子孔径和自聚焦办法运用到ω-k算法中去,从而使ω-k算法更具有实用性。最后用改进的ω-k算法对P波段宽波束SAR的实测数据进行处理,图像质量明显提高。

一种基于动目标聚焦的SAR-GMTI方法

由于输入信杂噪比(Signal to Clutter Noise Ratio,SCNR)较低,杂波抑制后超高频(Ultra-High Frequency,UHF)波段合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中剩余静止目标杂波导致系统虚警概率较高。该文提出一种动目标筛选方法,能够判断恒虚警概率(Constant False Alarm Rate,CFAR)检测器检测到的目标是否为动目标。提出一种动目标原始数据恢复方法,能够从整幅SAR图像中恢复任意孤立点的多普勒相位历史。采用距离多普勒处理对恢复的数据成像,然后采用方位自聚焦处理对所成子图像进行重新聚焦。如果子图像中目标为静止目标,则聚焦前后子图像不变,否则图像被重新聚集。通过检测图像的变化可以排除虚假动目标。仿真及实测数据处理结果说明了该方法的有效性。