一种改进方位向非线性CS大斜视角SAR成像算法

大斜视角SAR成像时存在严重的距离走动现象,慢时域的距离走动校正在解决这一问题同时导致了聚焦深度问题.分析了二维频域解耦合后残余相位误差以及时域走动校正后的多普勒调频率误差,提出一种改进的方位向非线性CS算法,校正了三次以上距离迁徙带来的相位误差,同时采用改进非线性CS扰动方程补偿了随方位偏移量线性变化的调频率误差.仿真结果表明,改进算法的大斜视角大场景成像性能优于传统的高分辨大斜视角成像算法.     

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。     

适用于GPU处理的长更新周期卫星导航信号载波相位跟踪环路

针对短环路更新间隔下GPU处理效率受限而长更新间隔下传统跟踪环路在高动态场景下不稳健的这一矛盾,提出一种可适应高动态场景的长更新间隔载波相位跟踪算法,该算法设计了一种低复杂度线性调频信号参数估计方法,实现跟踪初始阶段多普勒及变化率的精确估计进而消除大部分信号动态,在跟踪过程中采用4阶卡尔曼滤波对残余信号相位及动态进行精细跟踪。经仿真验证,200 ms更新间隔下,可实现多普勒一次/二次变化率分别达800 Hz/s、64 Hz/s²正弦运动场景下载波相位的快速稳定跟踪,1次更新即可收敛,跟踪灵敏度低至23 d B-Hz,相位跟踪精度远优于传统3阶锁相环路。     

SAR-GMTI匀速运动虚假场景干扰信号快速生成方法

静止虚假场景覆盖干扰无法有效对抗SAR-GMTI雷达系统,基于此,本文提出了一种能将静止虚假场景干扰信号快速转换为匀速运动虚假场景干扰信号的方法。文中通过对运动目标和静止目标回波模型的分析,推导出了两者之间的关系表达式;根据这个表达式,给出了实现该方法的三个步骤：沿距离向时域进行延迟操作,沿方位向时域进行伸缩变换,相位补偿;分析了该方法的计算量;最后,仿真实验表明该方法可对SAR-GMTI形成匀速运动虚假场景的干扰效果,能同时保护静止场景和运动目标。     

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。     

CS模型下IMM-PF算法在机动目标跟踪中的应用

为了解决机动目标定位跟踪问题,提出了一种基于CS(current statistical)模型的交互式多模型粒子滤波算法.在交互式多模型粒子滤波算法的基础上,计算CS模型的概率,自适应地调整CS模型中的目标加速度,反映出了目标的机动特性,充分发挥2种算法的优点,改善了CS模型的加速度不能自适应调整的缺点,提高了CS模型的自适应性和应用范围.另外,CS模型的自适应滤波方法由Kalman滤波改为粒子滤波.通过Monte Carlo对比仿真试验表明了该算法的可行性和优越性.     

一种基于最大似然估计的ISAR自聚焦算法

自聚焦是ISAR成像中的一项关键技术,其目的是消除目标和雷达的径向运动引起的相位误差。从ISAR信号模型出发,推导得到了相位误差的最大似然估计,并给出了一种基于最大似然估计的ISAR自聚焦算法。该算法采用了相位梯度算法(PGA)的处理结构,利用了多个距离单元上的散射点信号。算法中没有孤立散射点的要求,不需要相位解模糊,并且消除了相位误差估计中积累误差的影响,提高了相位误差的估计精度。将该算法应用于实测数据的ISAR成像中,得到了较好的聚焦结果。     

一种改进的多子阵合成孔径声纳波数域成像算法

针对多子阵合成孔径声纳(SAS)传统的扩展波数域(ωk)算法中STOLT插值误差引入的相位误差,提出了一种改进的适用于多子阵SAS的ωk成像算法。该算法继承了传统的扩展ωk算法能够与运动补偿相结合的优点,通过对多子阵SAS的双根号形式距离历程进行近似和单基等效化,将多子阵的回波信号等效为单阵收发合置信号,针对扩展ωk算法中STOLT变换可能引入的插值误差,通过引入新的一致距离徙动校正因子,补偿了插值导致的相位误差,实现了多子阵SAS图像的重建。仿真实验表明了该算法的有效性。     

基于参数自适应CS模型的机动目标跟踪算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出一种基于参数自适应当前统计(CS)模型的跟踪算法。即利用加速度增量与位移的关系,自适应调整加速度方差,根据量测残差的统计距离判别目标机动特性,并调整模型的机动频率和滤波器增益系数,提高算法模型与目标机动模式的匹配程度。仿真结果表明,基于参数自适应CS模型跟踪算法能够较好地改善对强机动目标的跟踪性能。     

双天线干涉SAR系统无控制点场景的参考相位高精度快速估计算法

在双天线干涉SAR系统中,对无控制点的场景通常采用同名点传递的联合定标方法估计参考相位,非常耗时。为解决无控制点场景参考相位的快速估计问题,本文首先对影响参考相位的因素进行理论分析,给出了参考相位与影响因素的解析关系式,并结合系统参数进行了仿真分析;进而分析参考相位对高程误差的影响。根据分析结果,结合SRTM的粗精度DEM数据、滤波后的干涉相位及相干系数,提出高精度参考相位快速估计算法,并给出了算法详细实现流程。通过对实际机载双天线InSAR系统获取的数据进行处理,表明本文算法在文中的系统参数下可以达到优于2m的相对高程精度,处理4096×6560的数据块时,参考相位估计速度要快20倍以上。