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大斜视SAR成像及凝视成像算法研究

邵鹏  
【摘要】:合成孔径雷达作为有源主动探测设备具有全天时、全天候工作的优点。既可以工作于正侧视模式也能工作于大斜视模式,在军事上可以进行战场侦察、监视战场形势变化,也可以作为战斗机的火控雷达,提高打击精度。同时可以作为高精度弹道导弹的导引设备。民用方面可以进行火灾检测、矿藏探测等应用。本文主要针对大斜视条带、聚束、凝视成像进行了研究,具体安排如下:1.简要介绍了SAR的发展历史以及国内外发展现状,同时给出了SAR研究的发展趋势及研究意义。2.针对大斜视聚束SAR成像无法实现大范围有效聚焦的问题,提出一种SPECAN与方位非线性变标相结合的成像算法。该方法首先利用SPECAN方法解斜视聚束多普勒谱模糊的问题,将斜视聚束模式等效成斜视条带模式,经过距离徙动校正后,方位多普勒调频率存在空变特性,该问题导致场景边缘点散焦。常规小斜视成像算法无法获得宽场景的斜视聚束SAR图像,本章提出了一种方位非线性变标算法,将多普勒调频率转换为沿方位变化的线性变量,聚焦深度得到很大改善,从而将斜视聚束有效聚焦范围扩大,具有较大的应用价值,最终,通过实验仿真验证了该方法的有效性。3.针对斜视聚束成像模式下的极坐标格式成像算法进行了一定的改进。在斜视聚束模式下,方位频谱通常是模糊的,PFA作为典型的插值算法可以通过去斜解决方位频谱混叠问题。然而在斜视情况下,极坐标格式算法会导致方位谱存在非等间隔的问题,本章针对大斜视聚束提出一种改进的极坐标格式算法,通过建立新的成像坐标系获得了大斜视聚束SAR图像,实验部分给出仿真结果,同时将此算法应用于40°斜视角的斜视聚束实测数据进行了验证,处理结果表明该算法具有一定的实用性。4.针对极坐标格式算法的波前弯曲假设限制成像范围的问题提出一种将成像区域进行分块操作的大场景成像的极坐标格式算法,首先将全孔径数据进行去斜操作,得到粗聚焦的图像后,将整个场景沿距离向及方位向进行分块处理,在获得分块粗聚焦的场景后,将去斜的相位以整个场景中心的补偿回来,同时以子块的中心对粗聚焦图像的中心为参考进行去斜操作,既保证了分辨率没有过多损失,接下来对每个子块数据进行极坐标插值,从而获得了具有一定形变的子图像,子图像的分辨率与整幅场景的图像分辨率相同,再对每幅子图像进行形变校正、拼接,从而得到了整幅场景的大图像,这样可以大大增加极坐标格式算法的成像范围,最终实验部分给出了仿真数据的处理结果,结果表明该算法能够得到较好的成像结果。5.针对频带合成存在相位跳变的问题,提出一种大斜视高分辨频域带宽合成算法,该方法首先对各个子频带数据进行非空变的斜距误差补偿。补偿斜距误差后对子频带数据脉压并进行带宽合成,利用共用频带消除了由雷达与目标相对运动引起子带之间相位的变化,从而使合成后的频带相位保持连续,在保证合成后的数据包络及相位都连续的情况下,对合成后的数据进行徙动校正,从而完成了频带合成。最后给出了频域带宽合成的实验仿真和实测数据验证,并对合成后的实测数据的距离分辨率进行了分析,通过分析得知,距离分辨率得到了有效的提高。6.针对传统自聚焦算法运算效率不高的问题,提出一种基于盲同态自聚焦算法方法,在建立信号模型时与MCA有很大的不同,MCA在时域建立数学模型,而该方法是在频域建立模型。二者的相似之处在于都是通过建立子空间的方式估算运动误差,该方法利用复倒谱和同态信号处理的思想。同态信号滤波作为一项非线性滤波的信号处理方法是由奥本海姆在1968年提出的,该项技术成功应用于光学图像重建、医学超声波图像重建、声音信号及通信信号的重建。通常来说,盲同态解卷积可以在不知道图像任何信息的情况下获得较为清晰的图像。通过盲解卷积算法可以获得医学图像的2维点扩展函数,进而可以提高图像质量。受到医学应用的启示,本章提出的盲同态解卷积算法能够有效地获得散焦图像子孔径的相位误差,从而可以得到载机飞行过程中的全孔径运动误差。本章主要包括:1)模糊核及同态信号数学模型的介绍;2)平滑不变子空间的建立;3)通过建立的希尔伯特子空间对相位进行平滑滤波;4)最终给出了实验仿真及实测数据的处理结果。7.提出一种微波凝视成像方法,其利用了天线辐射的电磁信号在空间形成了时空二维随机辐射场。时空二维随机辐射场在空间的不同位置、不同时刻的场是随机性变化的,通过天线辐射信号并对回波信号进行采集与预先存储的二维随机辐射场进行关联处理,从而能够区分不同分辨单元内的目标。针对传统凝视成像直接关联算法得到图像中目标副瓣过高的问题提出对成像区域预存的两维随机辐射场分别进行Bjorck-Schmidt正交化及Bjorck-Schmidt正交化处理,将预存辐射场进行正交化处理后,减弱了邻近单元辐射场的相关性,将正交化后的随机辐射场与回波信号进行关联处理,降低了图像中目标的副瓣,从而得到聚焦良好的图像,在实验部分给出了仿真数据的处理结果。8.给出了研究总结和展望。


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