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调频连续波SAR实时成像算法研究

2020-12-05阅读(283)

调频连续波SAR实时成像算法研究

论文摘要

调频连续波合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）是一种体积小、重量轻、造价低的高分辨成像雷达,非常适合无人机等小型飞行平台的遥感和侦察,具有广泛的应用前景。与常规的脉冲SAR相比,小型飞行平台应用背景下的调频连续波SAR实时成像主要面临四个问题:一是天线的连续运动不能忽略;二是系统采用去斜率的混频方式,采样频率很低;三是发射信号扫频非线性的影响必须考虑;四是要便于集成运动补偿处理。针对天线的连续运动问题,提出了一种改进的频率尺度变换（Modified Frequen-cy Scaling,MFS）算法,实现正侧视和小斜视角情况下快速的距离向处理。在非常适合去斜率信号实时成像的FS算法的基础上,结合调频连续波SAR特殊的信号模型,给出了严格的距离-多普勒域的信号解析式。分析了天线的连续运动导致的相位变化与方位向频率之间的关系。MFS算法通过在距离.多普勒域引入了一个新的相位因子校正了天线的连续运动。所引入的新的相位因子可以与原始FS算法中的块平移因子同时实现,因而该算法相对原始FS算法并不增加运算量。针对系统采样频率低的问题,提出了两种算法实现斜视角情况下的距离向处理。一种是MFS算法的扩展（Extension to MFS,EMFS）算法,这种方法从调频连续波SAR残余视频相位（Residual Video Phase,RVP）可以忽略的特点出发,在MFS算法的基础上通过增加斜置处理并修正相关相位因子来降低处理斜视角数据过程中引入的信号带宽。另一种是调频变换成像（Chirp Transform Imaging,CTI）算法,该算法同样从RVP可以忽略的特点出发,将距离徙动校正问题转化为一个非标准的Fourier变换问题。利用调频变换方法快速实现了这个非标准的Fourier变换。克服了MFS算法处理斜视角回波数据时存在的距离向频谱混叠问题。CTI算法效果与EMFS算法相当,但运算效率优于EMFS算法。针对扫频非线性的问题,提出了一种随多普勒中心变化的FS（Doppler CentroidDependent Frequency Scaling,DCDFS）算法实现存在扫频非线性时的斜视角情况下的快速距离向处理。分析了扫频非线性对距离向压缩性能的影响,给出了不同类型的扫频非线性情况下SAR成像对线性度的约束条件。在同时完成扫频非线性校正与距离徙动校正的过程中引入了一个与多普勒中心有关的因子,减小了斜视角的影响,从而降低了处理过程中引入信号的带宽,消除了距离向的频谱混叠。该算法可以直接推广到脉冲SAR的成像处理中。针对运动补偿对成像的制约问题,提出了一种随距离变化的步进变换（RangeVarying Step Transform,RVST）算法实现方位向数据的高效压缩。该算法利用典型的机载运动补偿通常在时域完成的特点,从时域出发,利用去斜率的方法实现方位向的压缩。由小型平台飞行高度较低的特点,考虑了斜视角随距离的变化关系,并在处理中补偿了这种变化。该算法同时分析了斜视角情况下调频斜率的非线性问题。给出了上述各种算法详细的推导过程及其解释,分析了各种算法的运算效率和处理误差,通过点目标仿真试验验证了各种算法的有效性。

论文目录

  • 表目录
  • 图目录
  • 缩略语列表
  • 符号列表
  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题背景与意义
  • 1.2 国内外研究进展
  • 1.3 调频连续波SAR实时成像面临的主要问题
  • 1.3.1 调频连续波SAR信号的主要特点
  • 1.3.2 小型平台对调频连续波SAR回波数据的影响
  • 1.3.3 已有算法实时处理调频连续波SAR数据的不足
  • 1.4 论文的主要创新点
  • 1.5 论文的结构安排
  • 第二章 信号模型分析
  • 2.1 SAR成像几何模型
  • 2.2 系统参数设计
  • 2.3 正侧视回波信号模型
  • 2.3.1 点目标回波信号
  • 2.3.2 信号特征分析
  • 2.4 斜视回波信号模型
  • 2.4.1 斜视回波信号
  • 2.4.2 多普勒参数
  • 2.5 小结
  • 第三章 实时成像基本原理与评价准则
  • 3.1 距离向实时处理基本原理
  • 3.1.1 距离-多普勒域的RCM插值校正方法
  • 3.1.2 二维频率域的RCM插值校正方法
  • 3.1.3 混合域的RCM非插值校正方法
  • 3.2 方位向实时处理基本原理
  • 3.2.1 SPECAN方法与匹配滤波的关系
  • 3.2.2 运动补偿对方位向处理的制约
  • 3.3 仿真成像的基本评价准则
  • 3.4 窗函数的选择
  • 3.5 小结
  • 第四章 MFS算法
  • 4.1 回波信号的距离-多普勒域表示
  • 4.2 MFS算法实现RCMC原理
  • 4.2.1 RCM的分解
  • 4.2.2 基于FS的RCM校正
  • 4.3 FS函数的推导
  • 4.3.1 FS实现尺度变换流程
  • 4.3.2 FS函数的直观解释
  • 4.4 MFS算法的实现
  • 4.5 算法性能分析与比较
  • 4.5.1 算法误差
  • 4.5.2 运算效率
  • 4.6 点目标仿真结果与分析
  • 4.6.1 单个点目标仿真成像
  • 4.6.2 多个点目标仿真成像
  • 4.7 小结
  • 第五章 斜视角时的距离向处理
  • 5.1 概述
  • 5.2 RVP影响分析
  • 5.3 EMFS算法
  • 5.3.1 EMFS算法实现
  • 5.3.2 算法讨论
  • 5.3.3 点目标仿真成像
  • 5.4 CTI算法
  • 5.4.1 CTI算法详细推导
  • 5.4.2 算法性能分析
  • 5.4.3 进一步的讨论
  • 5.4.4 点目标仿真成像
  • 5.5 小结
  • 第六章 DCDFS算法
  • 6.1 概述
  • 6.2 扫频非线性影响分析
  • 6.2.1 低频相位误差
  • 6.2.2 高频正弦相位误差
  • 6.2.3 成像对线性度的制约
  • 6.3 三步法校正扫频非线性
  • 6.4 DCDFS算法的详细实现
  • 6.4.1 DCDFS尺度变换因子的推导
  • 6.4.2 DCDFS算法的实现流程
  • 6.5 算法讨论
  • 6.5.1 算法带宽分析
  • 6.5.2 对SAR干涉处理的潜在优点
  • 6.5.3 与ECS算法的内在联系
  • 6.6 点目标仿真结果与分析
  • 6.6.1 单个点目标仿真成像
  • 6.6.2 多个点目标仿真成像
  • 6.7 小结
  • 第七章 RVST算法
  • 7.1 概述
  • 7.2 斜视时方位向信号特点
  • 7.2.1 斜视角随距离的变化
  • 7.2.2 调频斜率的非线性
  • 7.3 多普勒中心校正
  • 7.4 粗分辨处理
  • 7.4.1 子孔径划分
  • 7.4.2 CRFFT
  • 7.5 精分辨处理
  • 7.5.1 相位补偿
  • 7.5.2 FRFFT
  • 7.5.3 数据选择
  • 7.6 算法讨论
  • 7.6.1 运算效率
  • 7.6.2 多视处理
  • 7.6.3 运动补偿
  • 7.7 点目标仿真结果与分析
  • 7.7.1 单个点目标仿真成像
  • 7.7.2 多个点目标仿真成像
  • 7.8 小结
  • 第八章 结论与展望
  • 8.1 论文工作总结
  • 8.1.1 完成的主要工作
  • 8.1.2 取得的主要成果
  • 8.1.3 存在的主要问题
  • 8.2 将来可能的发展
  • 8.2.1 成像算法方面
  • 8.2.2 系统研究方面
  • 致谢
  • 参考文献
  • 作者在学期间取得的学术成果
  • 附录A 式（5.24）的证明
  • 附录B 基于过零检测的线性度估计

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