星载SAR对舰船高分辨成像研究

研究了星载SAR对舰船高分辨成像的难度和方法。在星载SAR舰船数据获取模型的基础上,着重分析了舰船航行以及船体在特定海情时三维转动对星载SAR成像的影响,研究了星载SAR舰船数据的ISAR成像方法,并给出成像算法流程,仿真结果验证了该方法的有效性。     

分布式小卫星SAR回波仿真快速算法

回波信号仿真是研究分布式小卫星SAR系统的基础,对于系统总体设计具有重要意义。大范围自然场景回波仿真导致巨大的计算量。快速算法基于FFT实现,首先在时域利用脉冲序列近似表征场景在慢时刻的响应,然后利用FFT在频域实现线性时不变滤波以产生场景回波,算法能够有效减小运算量。对仿真的回波进行成像和干涉处理,结果验证了算法的有效性。     

SAR抗干扰措施及效果度量研究

SAR作为一种军用雷达,其电子对抗与反对抗是永恒的主题。分析了SAR针对有源噪声干扰可采取的一系列抗干扰技术措施(ECCM),同时研究了ECCM后的效果度量,最后介绍了一种新的度量方法——干扰等功率曲线,将SAR抗干扰效果定量、直观地表现出来。     

基于双站定位的SAR场景欺骗干扰技术研究

针对星载SAR系统中虚假场景干扰的信号形式和产生方法这一问题,提出了基于双站定位的欺骗干扰方法,该方法首先对雷达进行无源定位,并对其轨迹进行平滑,然后再产生干扰信号,满足了欺骗干扰对被干扰源准确位置信息的要求,消除了定位时随机误差对成像的影响。研究了雷达定位误差的变化范围及其对欺骗干扰效果的影响,解决了虚假场景干扰技术实施中会遇到的重要问题。仿真结果表明,该方法可以实现实时有效的欺骗干扰。     

基于迭代结构滤波器的SAR图像去噪方法研究

通过比较各种合成孔径雷达 (SAR)图像的滤波方法 ,指出他们存在的不足。然后提出基于模拟退火的迭代滤波器的SAR图像滤波方法。这种方法通过引入相关邻域模型 ,描述图像的局部特性。首先建立一系列反映方向信息的模板 ,每一个模板代表了一种邻域结构。然后在SAR图像的统计性质基础上 ,对于每个邻域结构 ,利用Bayes方法 ,根据图像的观测值 ,获得强度真实值的最大后验概率 (MAP)估计。然后运用模拟退火算法 ,根据每个结构的概率随机选取一个邻域结构作为最适合结构 ,它所对应的估计值作为图像真实强度的估计。模拟退火保证随着温度逐步趋向于 0 ,算法可以获得估计的全局最优解     

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     

基于多尺度稀疏字典的SAR图像目标识别方法

针对合成孔径雷达目标识别问题,提出一种基于多尺度稀疏字典的SAR图像目标识别方法。稀疏字典选择是稀疏表示中的关键问题之一,该方法利用小波多尺度分析构造过完备稀疏字典,将训练样本图像在小波解析域中进行小波多层分解,充分利用小波多尺度分析突出图像局部特征的特点,并和过完备稀疏表示有效结合组成级联字典。通过求解测试样本相应的稀疏系数矢量并根据系数矢量中对应训练样本类别的重构误差判定目标类型。实验结果表明,该方法在识别前无需对SAR图像进行预处理,具有良好的识别效果。     

船海复合场景面元化快速电磁建模方法及SAR成像仿真

在微波高频段,海面背景或海上船类目标往往具有电大尺寸和复杂精细的结构,这给船海复合场景的电磁建模带来巨大的计算负担。为简化计算,基于海面电磁散射模型面元化思想和图形电磁学,结合计算耦合场的四路径模型,提出一种电大尺寸船海复合场景电磁散射的快速计算方法。在保证海面与目标复合散射场的计算准确性前提下,提高计算效率。仿真并分析不同雷达参数下动态海面与目标的雷达散射截面,计算结果与实测数据以及精确数值方法结果的良好一致性验证了方法的准确性。将复合散射快速计算方法应用于合成孔径雷达成像仿真,仿真结果验证了方法的有效性。     

SAR在飞行器组合导航系统中的应用

SAR是雷达理论和技术发展到一定阶段的基础上诞生的一种具有高分辨率的成像雷达,它在众多领域得到了广泛的应用。在飞行器组合导航系统中,利用SAR图像进行图像匹配,可以极大地提高系统的导航精度。介绍了SAR、组合导航系统的发展及研究现状。重点介绍了SAR在飞行器组合导航系统中的应用,并给出了具有较高精度、容错性和自主性的INS/GNSS/SAR组合导航系统的原理、结构及仿真结果。     

规整化SAR图像特征提取

SAR成像算法通常都基于FFT运算,图像分辨率要受到瑞利限的制约。为了提高图像分辨率,目前常用的SAR/ISAR超分辨成像算法大多借助于现代谱估计技术。从解方程的角度考虑,认为有限长数据的高分辨率谱估计是一个欠定方程问题,估计的结果存在"病态"性。在Bayes估计准则下,把信号谱的先验概率密度作为规整项包含进信号频谱的最大后验概率估计中,提高谱估计的分辨率。将这种方法用于SAR图像峰值特征提取,提高了图像分辨率。