基于NCS算法SAR成像效果仿真分析

针对SAR斜视状态使用CS算法对地面目标成像展开分析,重点分析了改进的NCS算法在处理高阶相位耦合方面的优势,按照改进的NCS算法对地面目标回波信号的成像过程进行了分析,使用计算机仿真验证了高阶耦合项位、残余相位误差随斜视角的变化关系,分析了目标回波聚焦效果,对实地模拟目标进行了成像仿真。     

基于RWC的机载SAR斜视成像仿真

通过建立机载合成孔径雷达的工作模型,介绍了SAR的基本成像原理,并针对机载SAR在斜视条件下,因距离走动量较大,对地面目标的成像受到严重影响的情况,详细分析了距离走动产生的原因。在傅里叶变换之前使用对距离走动进行校正的CS算法对经典的CS算法作出了改进,重点推导了改进后算法的实现过程,并通过Matlab仿真模拟地面目标物实现了CS算法在不同条件下的成像结果,证明使用改进后的算法在斜视角情况下成像质量有较大的改善。     

基于逆Chirp Scaling算法的合成孔径雷达原始数据仿真

介绍了一种采用逆CS(Chirp Scaling)算法的合成孔径雷达回波数据模拟方法。利用一种场景处理方法,将目标场景转化为含有连续相位信息的复图像。按照CS成像算法的逆运算恢复原始数据,通过相位因子相乘注入距离徙动量和距离/方位的耦合量。最后,通过仿真实验证明了该方法的有效性。     

星载双站SAR采用距离-多普勒算法的保相成像

星载双站合成孔径雷达(SAR)的成像可以采用距离-多普勒(RD)算法.算法的距离模型可使用二次模型和直线模型,针对系统双站的特点,讨论了高精度距离模型参数的求取方法.传统RD算法采用二次模型,在斜视情况下,二次模型可能会有较大误差,主要是会影响方位向压缩,因此讨论采用直线模型对应的方位压缩因子进行成像,从而改善方位向旁瓣.成像中为了使算法能够保相,需采用合适的方位向压缩因子,使其不破坏所成像的相位信息.     

基于 RELAX 的 UWB-SAR 抑制 RFI 算法

在首先给出超宽带合成孔径雷达 ( UWB-SAR)抑制射频干扰 ( RFI)问题的参数化模型基础上 ,从信号参数估计出发 ,具体推导了实信号下 RELAX算法的计算公式。针对 RFI的复杂性 ,提出了一种逐级RELAX算法 ( GRELAX)。基于仿真和实测数据的实验结果表明 :GRELAX算法能够有效地抑制 RFI,并具有较快的运算速度     

毫米波高分辨SAR成像算法性能分析

为了研究SAR成像算法在毫米波段的处理性能,以点目标回波信号模型为基础,对几种经典SAR成像算法进行了推导,分析了各算法近似处理引入的误差。仿真结果表明,在高分辨毫米波SAR成像中,RD算法和CS算法存在大于1/4波长的相位误差,NCS算法相位误差小于1/4波长。研究结果可为毫米波高分辨SAR成像系统中成像算法的选择提供参考。     

双基地逆合成孔径雷达成像平面分析

主要分析了双基地逆合成孔径雷达的成像平面.基于双基地SAR成像平面分析,双基地目标旋转矢量分析两种方法,分别建立了两种不同的双基地ISAR成像平面模型.为验证模型正确性,分别将两种模型应用于双基地转台成像分析,并预测成像结果.基于BP算法的双基地转台点目标成像仿真表明,旋转矢量分析法建立模型的分析结果与仿真结果完全吻合...     

基于GPU的SAR成像层次化并行处理研究

针对SAR成像处理具有的内在并行性,提出了一种基于GPU的SAR成像层次化并行处理方法。首先分析了SAR成像处理过程中信号的并行性,对任务进行了层次化分解与组合,设计了层次化并行的CS成像算法;然后通过CUDA编程将并行成像算法映射到CPU+GPUs系统平台上,实现了层次化并行成像处理;为了检验并行处理效果,采用原始数据进行了SAR成像处理实验。实验结果表明,在几乎没有损失图像质量的情况下,层次化并行处理获得了较高的加速比。     

舰船目标逆合成孔径成像算法改进研究

针对舰船类目标运动情况比较复杂,进行逆合成孔径雷达(ISAR)成像时运动补偿比较困难的特点,将改进的自适应联合时频算法(AJTF)与强点处理(PPP)模型结合,通过遗传算法的全局搜索实现运动补偿,提高了运动补偿算法的快速性和精确性,为实现实时成像奠定了基础.试验数据的处理结果表明,算法可以有效地完成相位的补偿,提高ISAR成像质量.     

超宽带合成孔径雷达实时成像处理

工作在VHF/UHF波段的超宽带合成孔径雷达具有穿透叶簇和地表探测隐蔽目标的功能,为提高战时快速打击能力,必须研究实时成像技术。本文分析了超宽带合成孔径雷达成像的特点,针对两种主要的超宽带成像算法:波束域算法和交叠子孔径算法,研究了实时处理的流程及处理结构。