改进的机载SAR相位梯度自聚焦算法

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基于GPU的机载高分SAR运动补偿和自聚焦

Ｂｅｉｉｎｇ１００１９０，Ｃｈｉｎａ；２．ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００３９，Ｃｈｉｎａ）
Ｍｏｔｉｏｎｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎａｎｄａｕｔｏｏｃｆｕｓｉｓｓｕｅｓｆｏｒａｉｒｂｏｒｎｅｈｉｇｈ＿ ‘ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ
ＳＡＲｂａｓｅｄｏｎＧＰＵａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ
ＷｕＺｈｅｎｇ ’ ＺｈａｎｇＬｅｉＬｉＮｉｎｇ ’
（１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＳｐａｃｅＭｉｃｒｏｗａｖｅＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＳｙｓｔｅｍ，ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒｔｈｅａｉｒｂｏｒｎｅｕｌｔｒａ－ｗｉｄｅｂａｎｄｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｐｅｒｔｕｒｅｒａｄａｒ（ＳＡＲ），ｔｈｅｍｏｔｉｏｎｅｒｒｏｒｓｃａｕｓｅｄｂｙｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｄｅｖｉａ —
应用天地
己口Ｉ５年吕月
第３４卷第日期

机载双站SAR成像算法改进及参数估计方法研究的开题报告

机载双站SAR成像算法改进及参数估计方法研究的开题报告一、选题背景合成孔径雷达成像技术（SAR）在军事、民用、航空航天等领域都有广泛的应用。

特别是在航空航天领域中，机载SAR成像技术在侦察、监视、搜索、救援等方面具有重要的作用。

机载SAR成像技术在实际应用中，需要考虑复杂的地物场景、大规模数据处理和任务需求的快速响应等问题。

此外，机载SAR成像技术还需考虑双站（双天线）成像算法在信噪比、解析度、成像质量等方面的提升。

目前用于机载SAR成像的双站算法主要是多基线算法和混合基线算法。

多基线算法具有高信噪比和成像质量优秀的优点，但需要多组数据进行处理，计算复杂度较高；混合基线算法则较少需要组合数据，计算复杂度较低，但成像质量和信噪比有所下降。

因此，如何在双站算法中权衡计算复杂度和成像效果，实现快速高质量的机载SAR成像，是当前机载SAR成像技术研究领域的热点问题。

二、研究内容本文拟从改进机载SAR双站成像算法和估计相关参数两个方面进行研究。

1.改进算法：提出一种优化的混合基线算法，通过优化数据处理方式、滤波器系数等关键参数，提高算法的成像性能和信噪比，减少计算复杂度，实现快速高质量的机载SAR双站成像。

2.参数估计方法：设计一种基于自相关矩阵的参数估计方法，通过多组自相关矩阵数据的分析和处理，确定关键参数如相位延迟、频率偏移等，提高机载SAR双站成像的精度和可靠性。

三、研究方法本文拟采用数学推导、数值仿真、实验验证等方法，对混合基线算法和基于自相关矩阵的参数估计方法进行研究和优化。

1.数学推导：对混合基线算法进行数学推导和分析，确定关键参数和影响因素，寻求优化算法的方法。

2.数值仿真：通过建立机载SAR仿真模型，验证混合基线算法和参数估计方法的成像性能和精度。

3.实验验证：在实际机载SAR成像系统中，进行算法的实验验证，比较优化算法的成像性能和原算法的差异，验证参数估计方法的可行性和实用性。

四、研究意义本文的研究内容包括机载SAR双站算法改进和参数估计方法设计，通过优化双站算法的成像性能和信噪比，实现更高质量的机载SAR成像，同时提高算法的计算效率和响应速度；通过设计基于自相关矩阵的参数估计方法，提高机载SAR成像的精度和可靠性，提高系统的实际应用价值。

一种适用于机载／固定站构型BiSAR成像的改进相位梯度自聚焦方法

ＡＭｏｄｉｆｉｅｄＰｈａｓｅＧｒａｄｉｅｎｔＡｕｔｏｆｏｃｕｓ（ＰＧＡ）ＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＡｉｒｂｏｒｎｅ／ＳｔａｔｉｏｎａｒｙＢｉｓｔａｔｉｃＳＡＲＩｍａｇｉｎｇ
ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄｓｉｇｎａｌｉｎｔｈｅｓａｍｅｒａｎｇｅｇａｔｅｅｘｈｉｂｉｔｓａｚｉｍｕｔｈ — ｖａｒｉａｎｔＤｏｐｐｌｅｒｒａｔｅｓｗｈｉｃｈｍａｋｅｔｈｅｐｈａｓｅｅｒｒｏｒ
摘要：在机载／固定站构型双站合成孔径雷达（Ａｉｒｂｏｒｎｅ／ＳｔａｔｉｏｎａｒｙＢｉｓｔａｔｉｃＳｙｎｔｈｅｔｉｃＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ，Ａ／Ｓ —
ＢｉＳＡＲ）成像中，回波信号方位不变性的假设不再成立；完成距离徙动校正和距离压缩之后，同一距离单元处信号
ｄｅａｌｗｉｔｈｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ａｍｏｄｉｉｆｅｄＰＧＡａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＣｏｍｐａｒｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＰＧＡ，ｔｈｅＲｅｓｉｄｕａｌ
的多普勒调频率具有沿方位向变化的特性。该信号特性导致了传统的相位梯度自聚焦（ＰｈａｓｅＧｒａｄｉｅｎｔＡｕｔｏｆｏｃｕｓ，ＰＧＡ）方法对相位误差的估计精度显著下降。针对该问题，该文提出了一种改进ＰＧＡ方法。与传统ＰＧＡ方法相

相位梯度自聚焦算法

相位梯度自聚焦算法1.原理图像的相位梯度是指图像中相邻像素之间的相位差。

在一张清晰的图像中，相邻像素的相位差应该较小；而在一张模糊的图像中，相位差将较大。

利用这个特性，我们可以通过计算图像的相位梯度来确定图像的清晰度，并找到最佳对焦位置。

2.步骤2.1计算图像的一阶相位梯度首先，我们需要计算图像中每个像素点的相位梯度。

一阶相位梯度可以通过以下公式进行计算：G_x = I_x * cos(θ) + I_y * sin(θ)G_y = -I_x * sin(θ) + I_y * cos(θ)其中，G_x和G_y分别表示图像在x和y方向上的一阶相位梯度，I_x和I_y分别表示图像在x和y方向上的一阶幅度梯度，θ表示图像的相位。

2.2计算图像的二阶相位梯度接下来，我们可以根据一阶相位梯度计算图像的二阶相位梯度。

二阶相位梯度可以通过以下公式进行计算：G_xx = G_x * cos(θ) + G_y * sin(θ)G_yy = -G_x * sin(θ) + G_y * cos(θ)其中，G_xx和G_yy分别表示图像在x和y方向上的二阶相位梯度。

2.3计算图像的相位梯度幅度最后，我们可以通过计算图像的相位梯度幅度来确定图像的清晰度。

相位梯度幅度可以通过以下公式进行计算：M = sqrt(G_xx^2 + G_yy^2)其中，M表示图像的相位梯度幅度。

2.4确定最佳对焦位置最佳对焦位置可以通过寻找相位梯度幅度M的极值点来确定。

当M达到极大值时，表示图像的清晰度最高，此时对焦位置即为最佳位置。

3.应用3.1高精度3.2适用性广3.3实时性强总结：相位梯度自聚焦算法是一种通过计算图像的相位梯度来确定最佳对焦位置的方法。

它的原理是通过分析图像的相位差来确定图像的清晰度，并找到最佳对焦位置。

该算法具有高精度、适用性广和实时性强等优点，在自动对焦的应用中得到广泛应用。

一种易行的高分辨率机载SAR实时自聚焦算法

ｏｅｒｎｅｍｉｒｔｎｉｍｉｉｈｄｂＡＣＧＳ．ｄｔｅｐｅｉｉｎｉｉｃｅｓｄＴｈｆｃｅｃｆＳｆｈａｇｇａｉｓｎｓｅｙＳｔｏＡｎｈｒｃｓｏｓｎｒａｅ，ｅｅｉｎｙｏＡＣＧＳｉｐｏｅｙｔｅｉｓｒｖｄｂｈｓｍｕａｉｎａｄａｔａＡＲｄｔ．ｔａａｓｙｔｅｒｑｅｔｆｈｉｈｒｓｌｔｎＡｎｈｏｕａｉｎｉｖｒｉｌ，ｉｈｉｌｔｎｃｕｌｏＳａａＩｃｎｓｒｆｅｕｓｅｈｇｅｏｕｉ．ｄｔｅｃｍｐｔｔｓｅｓｍｐｅｗｈｃｉｈｏｔｏｏｙｍａｅｉｖｒｕｔｂｅｆｒｅｌｉｍａｅｐｏｅｓｎ．ｋｅｓｉｌａｍｅｉｇｒｃｓｉｇｔｙａｏｒｔ
ｍｉｒｔｎｉｅｈｇｅｏｕｉｎＳｇａｉｎｔｉｈｒｓｌｔＡＲ．ｎｅｒｔｄｗｉｈａｇｐｌｒｌｏｉｍ，ｅＳｕｏｏｕｌｏｉｍａｅｏｈｏＩｔｇａｅｔｔｅｒｎｅＤｏｐｅｇｒｈａｎｗＡＣａｔｆｃｓａｇｒｈｂｓｄｈａｔｔ
ＡｓｍｐｌｍｅｔｔｏｅｌｍｅＡｕｏｏｕｇｒｔＥａｙＩｅｎａｉｎＲａＴｉｔｆｃｓＡｌｏｉｈｍｆｒＨｉｈＲｅｏｕｉｎＡｉｂｒｅＳ０ｇｓｌｔｏｒｏｎＡＲ
ＺｈｎｎａｇＸｉ０￣ＷｕＹｉｏｇ．ｎＯｒＤｉｇＣｈ．ｉｏｎｉａ ① ｂ
ａｇｒｈｉａａｙｅｎｔｉｐｐｒＴｈｏｃｕｉｎｉｔａｈｒｃｓｎｏＡＣｕｄｂｅｅｅｙａｆｃｅｙｔｅｒｎｅｌｏｉｍｓｎｌｚｄｉｈｓａｅ，ｅｃｎｌｓｏｓｈｔｔｅｐｅｉｉｆＳｔｏｗｏｌｅｓｖｒｌｆｔｄｂｈａｇｅ

机载聚束sar成像极坐标格式算法研究

机载聚束sar成像极坐标格式算法研究近年来，随着航空技术和雷达技术的发展，机载聚束SAR （Synthetic Aperture Radar）成像技术已经在国内外广泛应用，成为地形测量、地质勘察、环境监测等领域的重要工具之一。

机载聚束SAR成像技术的关键技术就是机载聚束SAR成像极坐标格式算法。

机载聚束SAR成像极坐标格式算法的研究，将聚焦攻击平台技术，可以获得更丰富的成像信息，为地形测量、地质勘察、环境监测等应用提供更为准确的数据支持。

本文旨在探讨机载聚束SAR成像极坐标格式算法的研究方法。

机载聚束SAR成像极坐标格式算法有几个特点：首先，横扫距离的深度视野；其次，可以实现极空间分辨率；然后，可以用来处理非均匀成像；最后，可以有效减少成像数据传输量。

在机载聚束SAR成像极坐标格式算法，处理方法可以分为两类：一类是基于模型的聚束SAR成像极坐标格式算法，另一类是基于空间频率分析的聚束SAR成像极坐标格式算法。

首先，基于模型的聚束SAR成像极坐标格式算法。

其中采用投影变换方法，将数据空间转换到极坐标空间，以便对原始数据进行分析处理；同时，采用多幅俯仰模型，利用模型参数，进行叠加，以提高极坐标信息的获取程度；此外，利用滤波变换，对极坐标图像进行预处理，改善图像结构，以便更好地处理。

其次，基于空间频率分析的聚束SAR成像极坐标格式算法。

它基于对原始数据的空间频率分析，将数据转换到极坐标空间，以获得极坐标图像；同时，利用基于频率的空间滤波技术，进行极坐标图像滤波处理，消除噪声；最后，利用图像重建技术，将极坐标图像重建，以获得高分辨率的极坐标图像。

机载聚束SAR成像极坐标格式算法的研究，可以使聚束SAR成像攻击平台技术更加先进，获得更丰富的成像信息，为地形测量、地质勘察、环境监测等应用提供更为准确的数据支持。

同时，还可以更好地提升聚束SAR成像技术的应用水平，有效地满足用户对高分辨率和高信噪比SAR成像产品的需求。

SAR图像中动目标自聚焦检测的方法改进

摘要：造了各聚焦图像块的对比图像块，比图像块内的静止背景与聚焦图像块内的静止背景图像保持同步构对
变化，它们的锐度始终相等，对比图像块内的动目标与聚焦图像块内的动目标图像有很大差异，聚焦图像块而以与对比图像块锐度比检测动目标，可排除静止背景锐度下降的影响，高检测性能。实测数据表明该算法有效。提
引
言
个分区分别进行自聚焦处理，然后根据图像锐度的
增长变化检测动目标，即采用自聚焦处理后的图像块（以下称聚焦图像块）与原始图像块的锐度比指示动目标［。因图像分区内包含静止背景，５］随着动目标聚焦，目标图像锐度增加，动静止背景会散焦，
ｅｆｃｉｅｆｅｔｖ．Ｋｅｒｙｗｏｄｓ：ｓｔｅｉｐｅｔｒａｒｙｎｈｔｃａｒｕｅｒｄａ；ｍｏｉｇｔｒｔｄｔｃｉｖｎａｇｅｅｅｔｏｎ；ｐｈｓｒｏｒｅｔｍａｉａｅｅｒｓｉｔｏｎ
ｐｔｈｉｏｓｒｃｅｉｉｈｔｅｂｃｇｏｎｌｔｅｍａｅｉｈａｅａｎｔｅｆｃｓｄｐｔｈ，ｂｔｔｅａｃｓｃｎｔｕｔｄ，ｎｗｈｃｈａｋｒｕｄｃｕｔｒｉｇｓｔｅｓｍｓｉｈｏｕｅａｃｕｈｍｏｉｇｔｒｅａｅｉｍｏｅｄｆｃｓｄｖｎａｇｔｉｇｒｅｏｕｅ．Ｔｈｈｒｎｓａｉｆｈｏｕｅｇａｃｏｔｅｐｒｏｍｅｍｓｅｓａｐｅｓｒｔｏｅｆｃｓｄｉｏｔｍａｅｐｔｈｔｈｅｆｒｄｐｔｈｃｎｉｐｏｅｔｅｍｏｉｇｔｒｅｅｅｔｏｅｆｒａｃ．Ｅｘｅｉｎａａａｐｏｅｔａｈｔｏｓａｃａｍｒｖｈｖｎａｇｔｄｔｃｉｎｐｒｏｍｎｅｐｒｍｅｔｌｔｒｖｈｔｔｅｍｅｈｄｉｄ

一种适用于机载SAR的改进PACE自聚焦算法

第３０卷第ｌ期１
２００８年ｌ１月
电
子
与
信
息
学
报
Ｖ０．０．１１３ＮＯ１ＮＯ２０Ｖ．０８
Ｊｕｎｌｆｅｔｏｃｏｒａｃｒｎｉｓ＆ＩｆｒｔｏｃｎｌｇｏＥｌｎｏｍａｉｎＴｅｈｏｏｙ
一
种适用于机载ＳＲ的改进ＰＣ自聚焦算法ＡＡＥ
是一种鲁棒性良好的图像自聚焦算法。
关键词：ＳＡＲ；ＰＥ；自聚焦；对比度；梯度；ＩＡＥＡＣＰＣ
中图分类号：Ｎ５．Ｔ９９３７
文献标识码：Ａ
文章编号：０９８６０８１．７９０１０．９（０）１１— ５２２５
ＡｎＩｒｖｄＰａｅＡｄｕｔｎｙＣｎｒｓｍｐｏｅｈｓｊｓｍｅｔｂｏｔａｔ
ｂｃｕｅｉａｅｉｅｔｙｔｅｐａｅｃｒｅｔｏｅｔｒａａｉｂｅｏｂｅｅｔｍａｅＴｏｒｄｃｈｏｅａｓｔｋｓｄｒｃｌｈｈｔｓｏｒｃｉｎｖｃｏｖａｌｓｔｓｉｔｄ．ｅｕｅｔｅｃｍｐｔｔｏｏ，ｓｒｕａｉｎｌａｄ
薛国义周智敏安道祥
（国防科技大学电子科学与工程学院长沙４０７）１０３
摘
要：ＰＥ算法是一种新的非模型的高性能ＳＲ图像自聚焦算法，可以有效提取ＳＲ图像中高频相位误差。ＡＣＡＡ
由于ＰＣＥ算法直接以图像相位误差校正值系列为待估计参量，计算量巨大，该文从提高ＰＥ算法的执行效率ＡＡＣ

基于二维逆滤波的机载SAR自聚焦算法

２０１６正
海军航空工程学院学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｖａｌＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
２０１６Ｖ＿ｏｌ－３１ＮＯ．６
胡国光，宋伟
（１．海军装备部上海局；２．中航工业雷华电子技术研究所，江苏无锡２１４２００）
摘要：在聚束合成孔径雷达（ＳＡＲ）自聚焦处理时，残留距离徙动（ＲＲＣＭ）必须在自聚焦处理之前完全去除，否则
将会严重降低自聚焦的性能。本文提出了一种基于二维逆滤波的自聚焦算法，该算法在补偿相位误差的同时也补
第３１卷第６期
文章编号：１６７３ — １５２２（２０１６）０６－０６２５ — ０４
ＤＯＩ：１０．７６８２￣．ｉｓｓｎ．１６７３ — １５２２．２０１６．０６．００５
基于二维逆滤波的机载ＳＡＲ自聚焦算法
的情况下，从ｇ（，ｎ）数据中估计ｇ（ｋ，ｎ）。逆滤波法是
在散焦的ＳＡＲ图像中选择一个孤立的强点目标，从这
个点目标的二维响应中估计（：ｂ（ｎ）。假定第ｋ个距离
门上孑Ｌ径中心的位置上存在一个孤立的强点目标，在没有相位误差情况下，该点目标的响应可表示为
机载ＳＡＲ通过载机沿理想航迹匀速运动并以固

基于二维逆滤波的机载SAR自聚焦算法

基于二维逆滤波的机载SAR自聚焦算法胡国光;宋伟【摘要】For spodight mode synthetic aperture radar (SAR) autofocusing,the traditional autofocus algorithm might suffer from performance degradation in the presence of residual range cell migration.In this paper,a two-dimensional inverse filtering autofocus algorithm was presented.The algorithm not only could compensate the azimuth phase error but also could remove the coupling terms between range and azimuth frequency domain,which avoided the effect caused by the RRCM in autofocus processing and improved the performance of inverse filtering autofocus algorithm.The results processed by real measured data indicated the effectiveness of the proposed method.%在聚束合成孔径雷达(SAR)自聚焦处理时,残留距离徙动(RRCM)必须在自聚焦处理之前完全去除,否则将会严重降低自聚焦的性能.本文提出了一种基于二维逆滤波的自聚焦算法,该算法在补偿相位误差的同时也补偿掉距离和方位的二维耦合相位,消除了RRCM对自聚焦的影响,提高了逆滤波自聚焦算法的性能.最后通过实测数据处理验证了本文提出的二维逆滤波自聚焦算法的有效性.【期刊名称】《海军航空工程学院学报》【年(卷),期】2016(031)006【总页数】5页(P625-628,647)【关键词】合成孔径雷达;聚束;逆滤波;自聚焦;残留距离徙动【作者】胡国光;宋伟【作者单位】海军装备部上海局;中航工业雷华电子技术研究所,江苏无锡214200【正文语种】中文【中图分类】TN959.73机载SAR通过载机沿理想航迹匀速运动并以固定脉冲重复频率发射线性调频脉冲来获得高分辨图像[1]。

改进的机载SAR相位梯度自聚焦算法

改进的机载SAR相位梯度自聚焦算法闫龙;郑妍;李颜超【摘要】相位梯度自聚焦算法的关键步骤是加窗处理,窗宽度的确定决定了成像效果,宽度过大将会引入大量的噪声,反之将无法包含足够成像用的散焦信息.文中针对复杂场景中强散射点的划分不同,提出了一种改进的相位梯度自聚焦方法,该方法通过对强散射点的划分设定阈值,采用门限式加窗方法.与原有相位梯度自聚焦方法成像的比较中,在分辨率和清晰度上优越于原有方法,最后使用机载雷达真实数据对该方法的有效性进行检验.【期刊名称】《应用科技》【年(卷),期】2012(039)001【总页数】5页(P39-43)【关键词】合成孔径雷达;多普勒调频率;相位梯度自聚焦【作者】闫龙;郑妍;李颜超【作者单位】中国联合通信网络有限公司哈尔滨分公司黑龙江哈尔滨150001;中国联合通信网络有限公司哈尔滨分公司黑龙江哈尔滨150001;大庆石化公司通讯中心,黑龙江大庆163714【正文语种】中文【中图分类】TN957对相位误差的分析一直是机载合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）研究领域中的一个十分重要问题. 在机载SAR中对于回波信号相位的要求十分苛刻，速度测量误差和加速度测量的误差是产生相位误差的主要原因，这2部分都是由于机载SAR运动传感器造成的，同时多普勒估计的偏差也相应产生，如果偏差估计的误差较大，将直接影响到SAR系统的成像效果和空间分辨能力，严重时将不能成像[1]；所以多普勒技术将直接影响机载SAR方位向分辨率. 多普勒调频率fdr 在机载SAR的方位向压缩处理参考函数中是一个十分重要的参数，决定了SAR成像能否聚焦，fdr的产生大部分来自于回波信号中的二次相位误差，导致了成像的散焦，所以准确的多普勒调频率能够有效地进行运动补偿，避免了散焦现象的产生[2]. 目前，估计多普勒调频率的方法称为“自聚焦”，这就意味着要从回波信号自身出发去消除相位误差，也就是对多普勒调频率的估计是基于回波信号的. 相位梯度自聚焦(PGA)算法的核心思想是对相位误差进行估计，它可以对低阶和高阶相位误差同时进行补偿. 由于它在相位误差估计和补偿上的优良性能，目前已经在机载SAR领域得到了广泛应用，被公认为是一种稳健性很高的自聚焦方法[3-4].1 PGA算法的基本原理点目标的回波信号s( t)表示为复数形式：式中：为信号的振幅，φ(t)为相位，φε(t)为误差相位. 经信号估计理论可得，信号相位项φε(t)可由回波信号样本来估计. PGA算法使用的是无偏最小方差估计(LUMV)准则，得到误差相位的一阶导数的估计值为[3]式中：s∗( t)为信号s( t)的复共轭，n为信号样本数. 所以误差相位为也就是说，PGA算法可以直接从时域来估计相位的误差，方位向回波信号用来作为估计信号，时间为方位向的“慢”时间[5].PGA算法有2个基本假设：1）距离向的相位误差具有冗余性，即各个距离单元具有相同的相位误差，相位误差只是方位向的函数；2）同一距离单元中，所有散射点的相位误差是相同的[6].为了能够准确地对相位误差进行估计，对强点目标回波信号的估计就是一个有效的方法. 然而对一幅聚焦效果较差的图像来说，很难从中确定一个强点目标；另外对于背景较为复杂的杂波和其他相邻目标的干扰，所要确定的目标就几乎都不是孤立的点，而是弥散的，不同点目标的回波信号有重叠的部分，几乎不能分离出一个点目标的回波信号[7].PGA算法解决问题的关键是圆周移位和加窗处理这2个步骤，从而得到孤立的点目标，利用最优估计理论，对多个目标的相位误差进行平均，以得到有效的估计值[4].2 圆周移位在较为复杂场景的成像，运算量的降低也很关键，所以只能选取含有较大信息量的距离单元进行处理，其产生的误差可以忽略[3,8].图像域数据中一些能量较大的距离单元被选中，然后找出每个距离单元中的强散射点，如图1所示，未进行圆周移位的点目标回波信号能量处于离散分布，然后将选中的单元圆周移位到频域中的零频率处.也就是说，将距离单元中全部方位向上的散射点和选定的最强散射点同时移动，从一侧溢出的点从数组另一侧移入.其作用是把强散射点提供相位误差估计信息尽量充分利用起来. 圆周移位把各个距离单元内的强散射点对齐，这样就能把点目标的多普勒频移去掉，相位误差量得到保留，便于确定窗的宽度，改善信噪比. 另外由于场景的回波与杂波很相近，则整个区域的对比度变化幅度较小，但是相位误差有关的信息包含在这些区域的边缘响应中. 所以利用圆周移位将这些低对比度区域的边缘对齐.图1 未进行圆周移位的点目标回波3 加窗处理圆周移位后进行数据的加窗处理，目的在于保留模糊区域的相位误差. 如果没有相位误差，成像结果就是一个点，只有相位误差的存在，才能使其散焦，成像模糊. 误差对信号的影响可以用相位误差模糊函数来表示[3,9].一个矩形窗被加在 PGA对圆周移位之后的数据上，目的是为了消除窗外的影响.高斯白噪声可以替代圆周移位后每个距离单元中除了目标点以外的其余点. 加窗的目的主要是为了去除掉一些高频噪声，提高信噪比. 同时通过迭代来实现窗的宽度逐渐变小，从而高频分量的噪声随之越来越少，相位误差的估计趋于精确.对窗宽度的确定是很重要的，过宽则会引入噪声，反之将无法包含足够的散焦信息，影响估计的准确性.对于不同的相位误差和场景，PGA采用了不同的方法来确定窗宽.3.1 自动估计窗宽以信号本身的实际情况来确定窗宽度. 该方法适用于场景中包含强散射点的情况.对这种场景来说，即使图像散焦，信噪比也很大. 由于距离向上存在相位误差的冗余，所以每个距离单元的强散射点受模糊函数的影响是一样的，通过平均所有距离单元的强散射点模糊区域来估计窗的宽度[10].方位向各个距离单元的信号被累加起来，将会得到方位向的能量分布函数，式中 fn(x)是圆周移位之后的图像域数据.图像中的强散射点通过圆周移位对齐，多普勒中心具有最大值，其两侧快速下降趋于平稳，如图2所示. 因此，加窗宽度的确定可通过对sum(x)设置一个阈值来获得. 通常以sum(0)为中心向左右各下降 10 dB的宽度为w，然后对其增加50%作为窗宽度值. 图像的聚焦通过迭代校正来实现，窗宽会越来越小. 算法收敛时，窗宽的值一般为几个像素单元的大小.图2 方位向能量分布3.2 固定变化窗成像场景中不能包含足够明显的强散射点，对比度也比较低，杂波同强散射点难以区别开来. 如果采用3.1节的方法，在迭代过程中窗宽就将是发散的. 另外相位误差属于高阶误差，3.1节的方法也不再可靠，因为高阶误差的影响主要是带来信号响应的旁瓣，对主瓣的影响不明显[11].针对以上的信息采取递减窗宽的方法，将最可能的模糊宽度设定为矩形窗的开始宽度，每次迭代都将窗的宽度降低20%，以此来获得聚焦的图像.4 相位梯度估计经过加窗处理和圆周移位后，把信号作IFFT，得到距离压缩相位历史域，然后估计相位误差的差分值.则相位梯度的线性无偏最小方差估计(LUMV)为[12]式中： sw (n)为距离压缩相位历史的信号，d( n)是sw (n)的一阶差分：对进行累加得到相位误差：图3为在为原有的PGA算法的点目标成像仿真图，图4为算法流程图，从中可以看出在单一目标的情况下原有算法是比较适用的；但是当场景是比较复杂的情况下，该算法的误差将会凸显出来.图3 PGA的点目标成像图4 PGA算法流程5 改进的相位梯度自聚焦算法PGA算法的关键步骤是加窗处理，窗宽的确定很重要，过宽则会引入噪声，反之将无法包含足够的散焦信息，影响估计的准确性. 对于不同的相位误差和场景，PGA采用了不同的方法来确定窗宽[3,13-14].例如在场景中有建筑物，金属物等强散射点存在的情况下就要求使用自动估计窗宽，即根据强散射点信号本身的情况来确定窗的宽度，因为在这种情况下即使图像散焦，信噪比也很大，所以每个距离单元内的强散射点可以使用同一的模糊函数；当场景中没有强散射点存在，例如农田、沙漠这种完全由类似杂波的目标组成，要求使用固定变化窗宽，因为对比度较低，强散射点很难和杂波区分开，在迭代过程中窗的宽度不能收敛，将严重影响场景的聚焦效果[14].综合以上分析得出，要对特显点（强散射点）加以区分来确定窗的宽度，当特显点能量峰值超过设定的门限值时将使用自动估计窗，反之使用固定变化窗宽.改进的相位梯度自聚焦算法步骤：1) 对复图像域数据进行圆周移位，以强散射点为标准，将其他点圆周移位到图像的中心.2) 进行门限判决. 每个距离单元沿方位向能量峰值与预先设定的门限进行比较.3) 加窗. 通过门限使用自动估计窗宽，反之使用固定变化窗宽.4) 相位梯度估计. 相位梯度的线性无偏最小方差估计(LUMV)为式（5），对进行累加得到相位误差为式（7）.5) 迭代运算. 将数据与相位项相乘后再作FFT，得到新的成像图像，数据用作下一次的迭代，直到迭代值小于设定的门限值可以认定为聚焦.图5 改进的PGA算法图6 带有强散射原有的PGA成像图7 带有强散射点改进的PGA成像图8 无强散射原有的PGA成像图9 无强散射改进的PGA成像图5为改进的PGA算法流程图，可以看出在圆周移位后进行了门限判决，决定选取的加窗方法. 图6～9为机载SAR事实数据成像图，图6、7为场景中带有强散射点目标成像图，可以看出改进的PGA算法在清晰度和分辨率上优越于原有算法；图7、8为场景中没有强散射点的成像图，改进的 PGA算法采用了固定变化窗的流程进行成像，与原有算法比较效果明显.6 结束语在对多普勒调频率的估计基础上分析了原有相位梯度自聚焦方法的不足之处，提出了改进的相位梯度自聚焦方法. 该方法对强散射点加以区分来设定门限，进而采用了阈值门限式的加窗方法，可以看到该方法对二次相位误差导致的图像散焦有很好的补偿作用. 采样点目标仿真和雷达真实数据均验证了该方法的有效性，在与原有的方法对比中可以看到在分辨率上的改善，采用文中方法雷达实时数据成像同样能够看到清晰度和分辨率的改善.参考文献:[1]李刚，许稼. 一种稳健的机载雷达杂波多普勒参数估计方法[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(12): 2867-2870.[2]BENGTSSON M, OTTERSTEN B. 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一种改进的相位梯度自聚焦算法

收稿日期 ! ! " " # $ " % $ ! & 基金项目 ! 国家自然科学基金资助 ! " # " ’ " ! " & & 作者简介 ! 李燕平 ! " # 男# 西安电子科技大学博士研究生 * ( ) % ( $
第 / 期 !!!!!!!!!!!!!! 李燕平等 ! 一种改进的相位梯度自聚焦算法
通过圆移使其位于方位中心 ! 再进行加窗 ! 加窗后通过逆傅里叶变换回到数据域可写为
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等子孔径算法和对比度算法运算量相对较小对二次相位误差的估计比较稳健缺点是随着相位误差阶数的增大估计精度降低8vw法可以估计任意阶相位误差但其信号模型基于一个距离单元仅有一个强散射点实际中如果不符合该模型则效果不理想m
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西安电子科技大学学报（自然科学版） ! "#$%& ’!" (!) * + * &%!#% * , -$ . * /0
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相位梯度自聚焦算法的性能分析及改进

相位梯度自聚焦算法的性能分析及改进陈琦;李景文【摘要】描述了相位梯度自聚焦(PGA)算法的实现步骤.基于对PGA算法的性能分析及对PGA算法的基本步骤所起作用的研究,提出了两种改进的方法.首先,通过对加窗方法的改进,提高了算法的聚焦速度;另外,通过选择适当的距离行进行处理,使算法即使在低信噪比的条件下也能达到较好的聚焦效果.【期刊名称】《北京航空航天大学学报》【年(卷),期】2004(030)002【总页数】4页(P131-134)【关键词】合成孔径雷达;相位误差;相位梯度自聚焦【作者】陈琦;李景文【作者单位】北京航空航天大学,电子信息工程学院,北京,100083;北京航空航天大学,电子信息工程学院,北京,100083【正文语种】中文【中图分类】工业技术2 0 0 4 年 2 月北京航空航天大学学报 Fe h r u a r y 2 0 0 4 第30卷第2 期 Jo u r n al o f B ei ji n g U ni v e r sity o f A e r o n a u t i c s a n d A s tr o n a u t i c s V0 1.3 0 N o.2 == = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 相位梯度自聚焦算法的性能分析及改进陈琦李景文( 北京航空航天大学电子信息工程学院，北京 100083)摘要：描述了相位梯度自聚焦( P C A ) 算法的实现步骤，基于对 P G A 算法的性能分析及对 P G A 算法的基本步骤所起作用的研究，提出了两种改进的方法．首先，通过对加窗方法的改进，提高了算法的聚焦速度；另外，通过选择适当的距离行进行处理，使算法即使在低信噪比的条件下也能达到较好的聚焦效果，关键词：合成孔径雷达；相位误差；相位梯度自聚焦中图分类号： T N 9 5 8 文献标识码： A 文章编号： 1 0 0 1 -5 9 6 5 ( 2 0 0 4 ) 0 2 - 0 1 3 1 - 0 4P e r f o r m a n c e a n aly sis a n d im p r o v e m e n t o f p h a s e g r a di e n t au t of o c u s alg o r i th m Ch e n Q i Li Ji n g w e n (S c h o ol of E l e c t r o n i c s a n d I n f o r m a t i on E n gi n e e r i n g , B ei ji n g U ni v e r sity o f A e r o n a u ti c s a n d A s t r o n a u ti c s , B ei ji n g 1 0 0 0 8 3 , C hi n a ) Ab stra ct : T h e r e ali zati o n of p h a s e g r a di e n t a u t o f o c u s ( P G A ) alg o r ith m w a sd e s c r ib e d.B a s e d o n th e a n aly si s ofth e s h o rt c o m i n g of P C A a n d th e s t u d y of th e r ol e s o f th e b a si c s t e p s o f p h a s e g ra di e n t a u t ofo c u s alg o r ith m , t w o me t h o d s w e r e p r o p o s e d t o i m p r o v e th e p e r f o r m a n c e of t h e P G A alg o r ith m.Fi r st , a n e w w a y t o s el e c t w i n d o w w idth wa s d e v el o p e d , w hi ch c a n a c c el e r a t e th e c o n v e rg e n c e o f th e a u t o f o c u s ; s e c o n d , b y s el e c ti n g th e a p p r o p r i a t e r o w t o pr o c e s si n g , th e effe ct o f c o n v e r g e n c e o f f o c u s i s g o o d e v e n u n d e r th ec o n diti o n o f l o w S N R ( sig n al - t o - n oi s e r a t e ).Ke y w o rd s : s y n the t i c a p e rt u r e r a d a r ; p h a s e e r r o r s ; p h a s e g r a di e n t a u t of o c u s在合成孔径雷达( S A R ) 成像中，回波多普勒信号的相位误差会造成图像的散焦，影响成像质量，随着 S A R 成像分辨率的提高，回波相位误差对成像质量的影响也愈显严重，虽然依靠惯性导航运动补偿系统能够补偿一定的相位误差，但是残留相位误差仍然有可能造成图像质量的严重下降 [ l ] ．相比传统的自聚焦算法，如 M a p- D r ift( M D ) ， Ph a s e D iffe r e n c e ( P D ) 等，相位梯度自聚焦算法( P G A ) 不需要场景中具有强反射点，并且对低阶、高阶以及随机误差都能够较好地进行补偿乜3 ．因此， P G A 算法自提出以来，已经在 S A R 成像领域得到了十分广泛的应用．原始 P G A 算法以最小加权二乘准则( W L S)对误差相位的梯度进行最优估计，其中需利用傅立叶变换的特性求信号的一阶导数，这使得该算法对杂波和噪声十分敏感，而且傅立叶变换的混迭效应也会影响其计算的准确性．为了解决这些问题，文献[ 3] 提出了一种基于最大似然准则的 PG A 算法( M L - P C A ) ，并且证明了在高信杂比的条件下， M L - P G A 能逼近 C r a m e r - R a o 界．但是 M L - PG A 是基于高斯分布的噪声模型，这个假设在低信杂比条件下有可能不成立，文献[ 4] 提出了基于分数低阶特性（F r a cti o n al L o w e r - O rd e r S t ati sti c s ，简称 F L O S ）的 P G A算法( F l 。

一种适用于机载SAR的改进PACE自聚焦算法

一种适用于机载SAR的改进PACE自聚焦算法薛国义;周智敏;安道祥【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2008(030)011【摘要】PACE算法是一种新的非模型的高性能SAR图像自聚焦算法,可以有效提取SAR图像中高频相位误差.由于PACE算法直接以图像相位误差校正值系列为待估计参量,计算量巨大,该文从提高PACE算法的执行效率的角度出发,提出了一种插值PACE算法(IPACE).IPACE算法以图像对比度函数为目标函数,以待估计的相位校正矢量中的若干个相位校正值为自变量,通过拟牛顿算法迭代获得它们的最优估计,然后通过插值获得整个相位误差校正矢量的最优估计值.IPACE算法可以有效地减少待估计变量的个数,提高算法的执行效率,同时几乎不降低算法的聚焦性能.实际相位误差未知的超宽带SAR回波数据的聚焦结果表明了该算法能显著改善图像的质量,是一种鲁棒性良好的图像自聚焦算法.【总页数】5页(P2719-2723)【作者】薛国义;周智敏;安道祥【作者单位】国防科技大学电子科学与工程学院,长沙,410073;国防科技大学电子科学与工程学院,长沙,410073;国防科技大学电子科学与工程学院,长沙,410073【正文语种】中文【中图分类】TN959.73【相关文献】1.改进的机载SAR相位梯度自聚焦算法 [J], 闫龙;郑妍;李颜超2.基于二维逆滤波的机载SAR自聚焦算法 [J], 胡国光;宋伟3.一种基于短时傅里叶变换的机载SAR自聚焦算法 [J], 刘忠胜;李银伟;韦立登;向茂生4.一种适用于机载/固定站构型 BiSAR 成像的改进相位梯度自聚焦方法 [J], 周松;包敏;陈士超;邢孟道;保铮5.一种易行的高分辨率机载SAR实时自聚焦算法 [J], 张新;吴一戎;丁赤飚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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反之将无法包含足够成像用的散焦信息．文中针对复杂场景中强散射点的划分不同，提出了一种改进的相位梯度自聚焦
方法，该方法通过对强散射点的划分设定阈值，采用门限式加窗方法．与原有相位梯度自聚焦方法成像的比较中，在分辨率和清晰度上优越于原有方法，最后使用机载雷达真实数据对该方法的有效性进行检验．关键词：合成孔径雷达；多普勒调频率；相位梯度自聚焦
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对相位误差的分析一直是机载合成孑径雷达Ｌ（ｙｔｅｉａｅｔｒｄｒＳＲ）研究领域中的一个十ｓｎｈｔｒｅｒａ，Ａｃｐｕａ分重要问题．在机载ＳＲ中对于回波信号相位的要求Ａ
第３９卷第１期２１０２年２月ｄｉ０３６８ｉｎ１０ —７Ｘ．１１０１ｏ：．９．ｓ．０９６１２１０１１９ｓ０
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改进的机载ＳＲ相位梯度自聚焦算法Ａ
闫龙郑妍李颜超，，
１．中国联合通信网络有限公司哈尔滨分公司黑龙江哈尔滨１００５０１
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中图分类号：Ｔ５Ｎ９７文献标志码：Ａ文章编号：１０．７Ｘ（０２１０９００９６１２１）０．３．５０
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