合成孔径雷达成像自聚焦算法的比较

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对比度最优与子孔径相关自聚焦算法的比较

对比度最优与子孔径相关自聚焦算法的比较
康雪艳;杨汝良
【期刊名称】《测试技术学报》
【年(卷),期】2003(017)001
【摘要】为了选用快速高效的自动聚焦算法对机载 SAR 数据进行聚焦处理, 针对两种自聚焦算法对比度最优法(Contrast Optimization, 简称 CO)与子孔径相关法(Map Drift, 简称 MD), 利用中科院电子所机载 %L % 波段合成孔径雷达(SAR)的实际数据和仿真的点目标对这两种算法进行了对比实验研究. 给出了分别用两种算法处理的点目标冲激响应和实际 SAR 图像. 通过对比分析, 表明 CO 算法比 MD 算法计算速度快、估计效果较好.
【总页数】6页(P19-24)
【作者】康雪艳;杨汝良
【作者单位】中国科学院,电子学研究所,北京,100080;中国科学院,电子学研究所,北京,100080
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.52+4
【相关文献】
1.基于对比度最优的SAS图像自聚焦 [J], 傅寅锋
2.基于对比度最优准则的自聚焦优化算法研究 [J], 邓云凯;王宇;杨贤林;张志敏
3.对比度最优自聚焦算法 [J], 刘月花;荆麟角
4.基于对比度最优准则的反投影自聚焦方法∗ [J], 陈家瑞;张劲东;班阳阳;邱晓燕
5.基于最优对比度准则的SAR图像相位梯度自聚焦算法 [J], 赵侠;汪雄良;王正明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

机载聚束模式合成孔径雷达的成像算法

基于图像聚焦与运动补偿的改进算法
总结词
详细描述
该算法通过引入图像聚焦和运动补偿技术，实现了对运动目标和复杂背景的高分辨率成像。
基于图像聚焦与运动补偿的改进算法，通过对运动目标和复杂背景进行聚焦和补偿处理，提高了成像的分辨率和对比度。该算法具有较高的计算复杂度，但能够提供高质量的 SAR图像，适用于对运动目标和复杂背景的
实验结果展示与分析
结果展示
将机载聚束模式合成孔径雷达的原始回波数据转化为地物图像，并进行对比分析。
结果分析
通过与实地采集的地物图像进行对比，验证了机载聚束模式合成孔径雷达的成像效果。
成像算法性能评估与对比分析
性能评估：评估机载聚束模式合成孔径雷达的成像算法在分辨率、对比度、清晰度等方面的性能指标。
机载聚束模式合成孔径雷达的成像算法
2023-11-06
目录
• 成像算法概述 • 聚束模式SAR基本成像算法 • 改进型聚束模式SAR成像算法 • 成像算法的优化与实现 • 成像算法验证与分析 • 结论与展望
01
成像算法概述
合成孔径雷达（SAR）基本原理
合成孔径雷达是一种雷达成像技术，通过在飞行器上安装雷达天线，利用目标的反射信号，生成高分辨率的图像。
数据输出与显示
将成像结果和目标信息进行输出和显示，为后续任务提供决策支持。
05
成像算法验证与分析
实验场景与数据采集
实验场景
机载聚束模式合成孔径雷达（CS-SAR）在城市、农田、山丘等典型地物场景中进行实验。
数据采集
采集不同飞行高度、速度、姿态等条件下的雷达回波数据，以及对应的地物图像数据。
除了军事应用外，该成像算法也可应用于民用航空领域，例如机场跑道检测、地形测绘、气象观测等方面，具有广泛的应用前景。

机载聚束式合成孔径雷达聚焦算法研究

机载聚束式合成孔径雷达聚焦算法研究
机载聚束式合成孔径雷达（SAR）是一种高分辨率的雷达成像技术，它可以通过合成大量的单次雷达回波信号来生成高质量的雷达图像。

然而，由于SAR系统的复杂性和数据处理的挑战，SAR图像的质量和分辨率往往受到限制。

因此，聚焦算法是SAR图像处理中的一个重要环节，它可以提高SAR图像的质量和分辨率。

聚束式SAR聚焦算法是一种基于波束形成的SAR图像处理方法。

它通过将SAR回波信号聚焦到一个点上，从而提高SAR图像的分辨率和质量。

聚束式SAR聚焦算法的核心是波束形成，它可以将SAR 回波信号聚焦到一个点上，从而提高SAR图像的分辨率和质量。

波束形成的过程包括两个步骤：一是将SAR回波信号进行相位校正，使其在聚焦点上相位一致；二是将相位校正后的信号进行加权叠加，从而形成一个聚束波束。

聚束式SAR聚焦算法的优点是可以提高SAR图像的分辨率和质量，从而更好地满足实际应用需求。

然而，聚束式SAR聚焦算法也存在一些挑战，如波束形成的复杂性、计算量大等问题。

因此，未来的研究方向应该是进一步优化聚束式SAR聚焦算法，提高其计算效率和实用性。

聚束式SAR聚焦算法是SAR图像处理中的一个重要环节，它可以提高SAR图像的分辨率和质量。

未来的研究方向应该是进一步优化聚束式SAR聚焦算法，提高其计算效率和实用性，从而更好地满足
实际应用需求。

合成孔径

发射信号的线性相位
1 t
与距离有关的常数相位
2
飞机运动产生的二次相位
4 R0

2
3
2 ( X 0 X p )
R0
如果令Xo=V*to，Xp=V*t，则有
3
2 V (t t0 )
2
2
R0
4 R0 2 V (t t0 )
2 2
将相位对时间求导数，再除以360度，即得回波信号的瞬时频率：
从目标散射回来的回波脉冲数N与三个因素有关： • 天线的发射脉冲的周期Tr
• 雷达的运动速度Va
• 波束在目标P点处的直线长度Ls
Ls R
Ts N Ts Tr Ls Va Ls Va .Tr 1 Ls x 1
1
图阵列天线的概念
如果从目标P散射回来的N个脉冲回波的相位关系与实际小天线元所接收到的信号的相位关系完全一样，必须注意它是往返的双程差，则合成天线的波束角应为：
合成孔径雷达原理

回波信号的特性

合成孔径的匹配滤波
合成孔径的相关处理
图合成孔径雷达空间几何关系
飞机以Va的速度沿X方向作匀速直线飞行，飞行高度为 H，机载雷达天线以规定的高低角向航线正侧方向地面发射无线电波。设其垂直波束，方位波束角，测绘带宽，最大合成孔径长度(远距点)，最小合成孔径长度(近距点)。
f Dc
2
( s sc )
fr
4
( s sc )
2
距离迁移是SAR处理中必然出现的现象，距离迁移为
R R( s) R0
虽然距离迁移是SAR处理中必然出现的现象，但它的大小随系统参数不同而变化，并不总需要补偿。通常认为，如果最大距离迁移值不大于四分之一个距离分辨单元，则距离迁移不需要补偿，即：

快速后向投影合成孔径雷达成像的自聚焦方法

ａｐｅｒｔｕｒｅｉｍａｇｅｓａｎｄｉｔｋｅｅｐｓｔｈｅｈｉｇｈａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅＦＢＰａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｂｙｕｓｉｎｇｒｅａｌａｉｒｂｏｒｎｅ
保持了ＦＢＰ成像处理的高精度和高效率性能．通过该算法有效处理系统定位精度不足导致的ＦＢＰ成像聚焦下降问题．利用实测机载ｓＡＲ数据验证了所提算法的有效性．关键词：合成孔径雷达；快速后向投影；自聚焦；运动补偿中图分类号：ＴＮ９５７文献标识码：Ａ文章编号：１００１－２４００（２０１４）０１ — ００６９ — ０６
ｌｅｖｅ１．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｎｏｖｅｌｍｕｌｔｉ — ａｐｅｒｔｕｒｅｍａｐｄｒｉｆｔ（ＭＡＭＤ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｗｈｉｃｈｉｓ
根据多普勒定义fd2vsin13坐标系选为sin则可认为子孔径成像子孔径成像坐标原点对应的子孔径中心为a子孔径成像中方位坐标对应多普勒假设成像方位范围定2v即对应多普勒宽度为fp则直接对子孔方位逆傅里叶变换可得到距离方位时间域为hfp孔径中心对应的时间中心为tc方位坐标对应多普勒继而利用方位时间和多普勒的傅里叶变换对关系像变换到方位时间域这为ffbp结合现有的自聚焦sar观测几何引入的系统包络偏移和相位变化精确补偿于机载平台的运动惰性通常假设相位误差的多项式形式为14其中为多项式阶数

合成孔径雷达成像自聚焦算法的比较

合成孔径雷达成像自聚焦算法的比较作者：周学军韩香娥来源：《科技视界》2013年第26期【摘要】本文简要地分析和比较两类合成孔径雷达自聚焦算法的特点，并通过多点目标自聚焦成像对其进行验证，表明结论可靠。

【关键词】自聚焦算法；多点目标；孔径雷达0 引言SAR自聚焦算法的任务是首先要对经过处理后的未补偿的SAR信号进行相位误差估计，然后消除其相位误差。

SAR自聚焦算法就其本质而言是一个二维估计问题，在公式（2）中的相位误差既是空变的又是不可分离的乘性噪声的事实使问题变得极为棘手。

影响成像的几何线性，分辨率、图像对比度和信噪比的主要因素取决于相位误差的性质和大小，基于处理孔径上相位误差形式，表1给出两大类相位误差及其每一类对SAR成像的一般影响。

表1 相位误差的分类1 几种实用的自聚焦算法的比较一般来说，自聚焦算法可以划分为两类：基于模式算法和非参数算法。

基于模式的自聚焦算法估计相位误差的模式展开系数。

低阶模自聚焦仅能估计二阶相位误差，而更复杂的方法还可以估计高阶多项式相位误差。

子孔径相关法（MD）和多孔经相关法（MAM）是针对低频相位误差补偿提出的基模自聚焦算法的范例。

基于模式算法虽然执行起来相对简单而且算法高效。

不过只能相位误差被正确估计的情况下才能保证这样的优越性。

第二类自聚焦算法，即非参数自聚焦算法，典型的有相位梯度自聚焦算法，基于最小熵准则和最大对比度准则的自聚焦方法，这些方法都不需要相位误差的先验知识。

特别地，相位梯度自聚焦算法几种改进的算法。

其中特征向量法是在PGA框架下运用了极大似然算子取代了原始的相位差算子核，改进的相位梯度自聚焦算法的策略通过选择一组高质量的目标以提供非迭代的PGA解。

另一种方法是运用加权最小二乘法以实现相位误差最小化的PGA。

适用范围扩大，计算高效。

在一些SAR应用中，相位误差显著依赖位置，空变的自聚焦的常用的方法是将大场景分成更小的子图像，每个子图像的误差近似不变的，因此，传统的空间不变的自聚焦程序可以应用到每个子图像。

合成孔径与实孔径雷达谱域成像算法对比分析

Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｒａａｍａｉｇａｇｒｔｍｓｏｏｈｓｎｈｔｐｒｕｅｒｄｒ（ＡＲ）ａｄｒａｐｒｕｅｄｒｉｇｎｌｏｉｈｆｂｔｙｔｅｉａｅｔｒａａＳｃｎｅｌａｅｔｒ
ｒｄｒ（ａａＲＡＲ）ｓａｎｎｄｌａｅｓｕｉｄＩｓｂｓｄｏｗｏｄｍｅｓｏａｖｑａｉｎａｄｃｎｉｇｍｏｅｒｔｄｅ．ｔｉａｅｎｔ — ｉｎｉｎｌｗａｅｅｕｔｎｏｂｓｃｆｅｕｎｙｗａｅｕｂｒｍｉｒｔｏｍａｉｇａｇｒｔｍ．Ｔｈｓｐｐｒａａｙｅｈｏｔａｔａｉｒｑｅｃ — ｖｎｍｅｇａｉｎｉｇｎｌｏｉｈｉａｅｎｌｚｓｔｅｃｎｒｓｓｂｔｅＡＲｎｅｗｅｎＳａｄＲＡＲｍｏｅｓｏｈｓｅｔｆｐｔａｐｃｒｍｉｉｇｆｒａｄｉｇｎｅｕｔｄｌｎｔｅａｐｃａｉｌｅｔｕｆｌｏｍｎｍａｉｇｒｓｌｏｓｓｌｎｒｓｌｔｎｅｏｕｉ．Ｔｗｏｓｍｕａｉｎｒｅｆｒｄｔａｉａｅｔｅｅｆｃｉｅｅｓａｄｔｅｃｒｅｔｅｓｏｏｉｌｔｓａｅｐｒｏｍｅｏｖｌｔｈｆｅｔｖｎｓｎｈｏｒｃｎｓｆｏｄｒｄｒｉｇｎｌｏｉｈｎｈｂｖｈｏｅｉａｎｌｓｓｒｓｌ．ａａｍａｉｇａｇｒｔｍｓａｄｔｅａｏｅｔｅｒｔｃｌａａｙｉｅｕｔ

机载聚束模式合成孔径雷达的成像算法研究

机载聚束模式合成孔径雷达的成像算法研究摘要：机载聚束模式合成孔径雷达（SAR）已成为一种重要的空中成像技术。

在本文中，我们研究了改进的SAR成像算法，以提高对地面目标的成像分辨率和图像质量。

本文首先介绍了SAR的基本原理和聚束模式合成孔径雷达系统的特点。

然后详细探讨了传统的SAR成像算法的局限性，包括接收信号的相位和平移不稳定性，以及小目标检测、成像分辨率和图像质量等问题。

为此，我们提出了一种改进的SAR成像算法，该算法结合了自适应滤波和多通道合成技术，以消除信号相位和平移不稳定性，并优化成像分辨率和图像质量。

最后，我们对该算法进行了仿真实验，并通过实验结果验证了该算法的有效性和改进效果。

关键词：聚束模式合成孔径雷达；成像算法；自适应滤波；多通道合成技术；成像分辨率；图像质量；小目标检测。

一、引言机载聚束模式合成孔径雷达（SAR）已成为一种重要的空中成像技术。

它具有不受天气和时间限制、具有高精度的全天候成像能力等特点，因此在军事、民用等领域得到了广泛应用。

SAR在现代远程感知技术中的地位越来越重要，其中图像质量受到了广泛关注。

在本文中，我们将研究改进的SAR成像算法，以提高对地面目标的成像分辨率和图像质量。

二、SAR的基本原理相较于光学成像方式，SAR成像对地表结构的探测更为直接和准确。

SAR利用雷达信号的相位信息而不是幅度信息来成像，将有效提高对目标的探测和定位能力。

其基本原理是利用雷达信号在目标上反射后返回到接收机的时间，再结合雷达信号的波长，计算出反射面相对于雷达的位置和形状，并形成目标的影像。

在此基础上，我国采用了聚束模式合成孔径雷达技术，它是一种利用广播控制机构完成点到点的制导控制，形成以此为依据的各种能用于遥感、飞行管制等的功能。

三、SAR算法的局限性传统的SAR成像算法在处理实际成像问题时存在局限性。

这些局限性主要包括以下三个方面的问题：(1) 接收信号的相位不稳定性: SAR接收信号的相位是随机变化的，因此存在相位不稳定性问题，这样会影响SAR的成像质量。

合成孔径雷达自聚焦方法介绍

合成孔径雷达自聚焦方法介绍
刘丽霞;史平彦
【期刊名称】《空间电子技术》
【年(卷),期】2002(000)003
【摘要】合成孔径雷达是一相干成像系统,维护回波信号间正确且精确的相位关系是获得高分辨率图像的关键.而在实际中,例如平台不稳、成像算法的近似等一些因素都会影响相位相干性,造成相位误差,使图像质量下降.因此采取基于数据的自聚焦技术来减少这些相位误差是很有必要的.
【总页数】4页(P52-55)
【作者】刘丽霞;史平彦
【作者单位】西安空间无线电技术研究所,西安,710000;西安空间无线电技术研究所,西安,710000
【正文语种】中文
【中图分类】TN958
【相关文献】
1.快速后向投影合成孔径雷达成像的自聚焦方法 [J], 张磊;李浩林;邢孟道;保铮
2.一种基于混合模型的合成孔径雷达自聚焦算法 [J], 杨洋;王岩飞;
3.一种基于混合模型的合成孔径雷达自聚焦算法 [J], 杨洋;王岩飞
4.基于多普勒域多通道的机载合成孔径雷达自聚焦算法 [J], 李银伟;陈立福;韦立登;彭青;向茂生
5.合成孔径雷达成像自聚焦算法的比较 [J], 周学军;韩香娥
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

合成孔径聚焦超声成像-毕业设计(论文)

摘要摘要合成孔径超声聚焦成像作为一种超声处理方法，可以将小孔径合成为大孔径进行成像，可以通过较低的工作频率和较小的换能器孔径得到较高的分辨率。

在发射信号时，每个发射单元都可以作为点阵元发射，向目标发射声束。

在接受信号时，每个接收单元依次将来自物体各点的信号接收同时存储，然后对各点阵元接收到的信号进行延迟计算，就得到物体的聚焦成像。

与直接成像技术相比较, 合成孔径成像技术的特点是可以用小孔径的换能器以及低的工作频率来获得比较高的方位分辨率，而且图像的分辨率不随位置和深度发生变化。

在相同条件下，使用合成孔径超声聚焦的方法可以使图像的分辨率更高，成像质量更好。

本文介绍了合成孔径成像的原理以及合成孔径成像的几种工作方式，并使用MATLAB软件进行波束仿真，分析合成孔径聚焦成像在不同方式下的成像效果，通过比较得知各个因素对合成孔径超声聚焦的影响。

关键词：合成孔径聚焦成像超声成像图像分辨率ABSTRACTABSTRACTSynthetic aperture focusing ultrasound imaging as an ultrasonic processing method that can be a small synthetic aperture imaging is a large aperture , high resolution can be obtained with lower operating frequencies and smaller transducer aperture . When transmitting signals, each transmitting unit can transmit a point element , the emission beam to the target , when receiving the signal , a receiving unit, each of the object points of the signal from the receiver while storing , for each matrix element is then received to calculate the signal delay , the focused image of the object obtained . Compared with direct imaging techniques , synthetic aperture imaging characteristics can be used for small diameter transducer and a low operating frequency to obtain high azimuth resolution , and the image resolution is not changed depending on the position and depth . Under the same conditions, the ultrasonic synthetic aperture focusing method can make a higher image resolution and better image quality. This paper introduces the principle of synthetic aperture imaging as well as several works of synthetic aperture imaging and beam simulation using MATLAB software to analyze the effect of synthetic aperture imaging confocal imaging in different ways , by comparing the various factors that synthetic aperture focused ultrasound impact.Key words: Synthetic aperture Focus Imaging Ultrasound Imaging Image Resolution目录i目录第一章绪论 (1)1.1引言 (1)1.2传统超声成像方法概述 (1)1.3超声无损检测技术 (3)1.4合成孔径聚焦超声成像发展现状 (5)1.5本文研究的意义及主要内容 (7)第二章合成孔径超声聚焦成像原理 (9)2.1合成孔径成像原理 (9)2.2聚焦延时偏转计算 (10)2.3延时叠加波束形成 (11)2.4波束的控制方法 (13)第三章合成孔径成像 (17)3.1合成孔径聚焦 (17)3.2多阵元合成孔径超声聚焦 (18)3.3合成接收孔径成像 (20)3.4合成聚焦成像 (21)3.5合成发射孔径 (22)第四章合成孔径聚焦成像中各个参数的影响 (25)4.1换能器阵元数对成像的影响 (25)4.2阵元间距对合成孔径成像的影响 (26)4.3子阵元孔径数对合成孔径成像的影响 (27)第五章实验设计仿真 (29)5.1阵元数对成像的影响 (29)5.2窗函数对成像的影响 (30)5.3阵元间距对成像的影响 (31)ii目录5.4子孔径阵元数对成像的影响 (33)5.5水平孔径对合成孔径成像的影响 (34)5.6小结 (35)第六章总结 (37)致谢 (39)参考文献 (41)第一章绪论1第一章绪论1.1引言合成孔径超声聚焦成像是上世纪70年代发展起来的成像方法。

合成孔径雷达的算法研究

合成孔径雷达的算法研究作者：李成浩来源：《神州·中旬刊》2013年第04期摘要：合成孔径雷达（SAR）成像仿真是研究成像雷达的方法之一，本文主要介绍了合成孔径雷达（SAR）点目标成像的成像原理及特点，简单叙述距离—多普勒（Range-Doppler）成像算法和线频调变标（Chirp-Scaling）成像算法的基本原理以及优缺点，介绍了改进的线频调变标成像算法，并对两种算法进行分析和比较。

关键词：合成孔径雷达算法距离—多普勒线频调变标引言随着科技技术的不断革新与发展，电子战争已经成为一种趋势，而合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar ，简称SAR）作为近五十年发展起来的一种高科技雷达，在现代战争中有着广泛的应用前景和发展潜力。

它是以合成孔径原理、脉冲压缩技术为基本原理，通过真实的小孔径天线获得距离向和方位向高分辨遥感图像的新型雷达系统。

1.合成孔径雷达的成像原理合成孔径雷达的基本原理同普通雷达一样，都是以对方反射的电磁波为目标，再对其进行探测，不同点在于SAR的线性调频信号可以产生很高的分辨率，进而使压缩处理后的信号得到高分辨力。

其中，距离向的线性调频信号是雷达在发射脉冲前就产生的，这和普通雷达是相同的，不同的是方位向的线性调频信号，因为这是合成孔径雷达独有的。

合成孔径雷达回波信号同通过距离向脉冲压缩后，雷达的距离分辨率是经由雷达发射信号的带宽决定：■ （1）式中：■—雷达的距离分辨率；Br—雷达发射信号带宽；C—光速。

同样，合成孔径雷达回波信号经方位向合成孔径后，雷达的方位分辨率由雷达方位向的多谱勒带合成孔径雷达宽决定：■ （2）式中：■—合成孔径雷达的方位分辨率；Ba—合成孔径雷达方位向多谱勒带宽；va—方位向合成孔径雷达的平台速度。

2.合成孔径雷达的算法合成孔径雷达的成像算法是一个理论与工程实际结合的问题，也是目前急需解决的问题，其中的难点在于能否将其处理过程简化，减少处理过程中的运算量，最终得到高质量的雷达影像。

机载聚束模式合成孔径雷达的成像算法

机载聚束模式合成孔径雷达的成像算法机载聚束模式合成孔径雷达（SAR）是一种通过雷达波束的聚焦操作，在平台上获取到的一系列散射信号并进行处理后，得到高分辨率地物目标图像的技术。

SAR成像算法主要包括数据预处理、聚焦操作、图像重建和图像增强等步骤。

第一步是数据预处理，主要包括去噪、速度补偿、多普勒频率校正等。

去噪操作是为了消除由信号传播和原始数据采集等过程引入的噪声，提高成像质量。

速度补偿是为了校正因平台运动引起的多普勒频移问题，以保证聚焦操作的准确性。

多普勒频率校正是为了校正被测目标的运动造成的频率变化，以实现距离向的重建。

第二步是聚焦操作，主要是通过将回波信号与发射信号进行相乘，得到一个平台上各个散射目标的相干照片。

该操作类似于光学成像中的光束焦聚，对雷达回波信号进行远场近似，使得目标间的距离得到重建。

第三步是图像重建，主要通过将得到的相干照片进行二维傅里叶变换（FFT）和滤波操作，从而得到一个被测目标的二维散射场图像。

FFT可以将时域中的信号转换到频域中，通过频域上的滤波操作，去除干扰信号和杂散信号，提高目标的对比度和分辨率。

最后一步是图像增强，主要包括去斑点、边缘增强、动态范围调整等。

去斑点操作是为了除去由于信号传播过程中出现的突发斑点状干扰，提高图像的清晰性。

边缘增强操作是为了加强目标物与周围背景间的边界特征，使图像更容易观察和分析。

动态范围调整是为了调整图像亮度和对比度，使目标物体的细节更加清晰可见。

除了以上步骤外，SAR成像算法还需要考虑系统误差校正、多目标分离、散斑噪声抑制等问题。

系统误差校正是通过对辐射源和接收系统间的误差进行准确建模和校正，以提高成像的精度和准确度。

多目标分离是为了从得到的散射场图像中提取出多个目标，并对其进行分析和识别。

散斑噪声抑制是为了降低由传播过程和成像过程中引入的散斑噪声，提高图像质量。

总之，机载聚束模式合成孔径雷达的成像算法是一个复杂而精细的过程，需要通过数据预处理、聚焦操作、图像重建和图像增强等步骤，以及系统误差校正、多目标分离、散斑噪声抑制等技术手段，来实现高分辨率地物目标图像的获取。

合成孔径雷达成像自聚焦算法的比较

科技视界Science&Technology VisionScience&Technology Vision科技视界●0引言假设g∈C M×N是完全聚焦的SAR图像,距离压缩后(在距离方向的一维DFT),采集傅立叶成像数据G∈C M×N与g∈C M×N通过施加到每个列的一维DFT联系:g(m,n)=DFT-1k[G(k,n)]=1MM-1k=0∑G(k,n)e j2πkm/M(1)这里,行指标m(m=0,1,2...,m-1)对应着方位向,列指标n(n=0,1,2...,n-1)对应着距离向,DFT-1表示对方位向频率指标(k=0,1,2…m)的逆DFT,在实践中,G是乘性相位误差的损坏产生散焦图像。

散焦的与聚焦的傅立叶成像数据G~,G通过数学模型(2)联系起来。

G~(k,n)=G(k,n)e jϕ(k)(2)在ϕe(k)∈[-π,π)M是一个一维傅立叶相位误差函数。

利用(1)和(2),失焦图像与完全聚焦图像,通过(3)联系起来。

g~(m,n)=DFT-1k{DFT m′{g[m′,n]}e jϕ[k]}(3)聚焦算法形成一个估计ϕe的相位误差函数进行修正散焦的影像数据以恢复图像。

SAR自聚焦算法的任务是首先要对经过处理后的未补偿的SAR信号进行相位误差估计,然后消除其相位误差。

SAR自聚焦算法就其本质而言是一个二维估计问题,在公式(2)中的相位误差既是空变的又是不可分离的乘性噪声的事实使问题变得极为棘手。

影响成像的几何线性,分辨率、图像对比度和信噪比的主要因素取决于相位误差的性质和大小,基于处理孔径上相位误差形式,表1给出两大类相位误差及其每一类对SAR成像的一般影响。

表1相位误差的分类1几种实用的自聚焦算法的比较一般来说,自聚焦算法可以划分为两类:基于模式算法和非参数算法。

基于模式的自聚焦算法估计相位误差的模式展开系数。

低阶模自聚焦仅能估计二阶相位误差,而更复杂的方法还可以估计高阶多项式相位误差。

合成孔径雷达成像(3篇)

第1篇一、合成孔径雷达成像原理合成孔径雷达成像原理基于雷达波与目标的相互作用。

当雷达发射一个脉冲信号，遇到目标后，目标会反射一部分雷达波，然后返回到雷达接收器。

雷达接收器将这些反射回来的信号进行检测，并根据信号的时间延迟和强度等信息，计算出目标的位置和特性。

1. 距离分辨率雷达系统的距离分辨率取决于雷达波的速度和脉冲宽度。

雷达波的速度在真空中约为光速，即3×10^8 m/s。

设雷达发射的脉冲宽度为T，则雷达系统的距离分辨率为：R = cT/2其中，R为距离分辨率，c为雷达波的速度，T为脉冲宽度。

2. 空间分辨率雷达系统的空间分辨率取决于雷达的等效孔径。

合成孔径雷达通过合成一个较大的等效孔径，从而提高空间分辨率。

等效孔径Ae与雷达系统的空间分辨率ρ的关系为：ρ = λ/(2Ae)其中，ρ为空间分辨率，λ为雷达波的波长，Ae为等效孔径。

3. 成像原理合成孔径雷达成像过程主要包括以下几个步骤：（1）雷达发射脉冲信号，信号传播到目标并反射回来。

（2）雷达接收器接收反射信号，并根据信号的时间延迟和强度等信息，计算出目标的位置。

（3）雷达根据目标的位置信息，生成一个空间分布图，即SAR图像。

二、合成孔径雷达系统组成合成孔径雷达系统主要由以下几个部分组成：1. 雷达发射机：产生雷达信号，并将其发射到目标。

2. 雷达天线：接收目标反射的雷达信号，并将信号传输到雷达接收器。

3. 雷达接收器：接收雷达天线传输的信号，并进行信号处理。

4. 数据处理单元：对雷达接收器接收到的信号进行处理，包括距离压缩、相位解缠、成像等。

5. 图像处理单元：对成像结果进行进一步处理，如增强、滤波、分类等。

三、合成孔径雷达成像算法合成孔径雷达成像算法主要包括以下几个步骤：1. 距离压缩：根据雷达信号的时间延迟，对信号进行压缩，提高距离分辨率。

2. 相位解缠：由于相位累积误差，雷达信号相位存在相位缠绕现象。

相位解缠可以消除相位缠绕，提高图像质量。

随机样本选择的合成孔径雷达距离空变相位梯度自聚焦算法

第４５卷　第１２期２０２３年１２月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４５　Ｎｏ．１２Ｄｅｃｅｍｂｅｒ２０２３文章编号：１００１５０６Ｘ（２０２３）１２３８２８０８　网址：ｗｗｗ．ｓｙｓｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２２０６０６；修回日期：２０２２０７２７；网络优先出版日期：２０２２１０１３。

网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２２１０１３．１７１１．００８．ｈｔｍｌ通讯作者．引用格式：孟智超，张磊，卢景月，等．随机样本选择的合成孔径雷达距离空变相位梯度自聚焦算法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２３，４５（１２）：３８２８３８３５．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＭＥＮＧＺＣ，ＺＨＡＮＧＬ，ＬＵＪＹ，ｅｔａｌ．ＡｒａｎｇｅｄｅｐｅｎｄｅｎｔｐｈａｓｅｇｒａｄｉｅｎｔａｕｔｏｆｏｃｕｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｓａｍｐｌｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒＳＡＲｉｍａｇｉｎｇ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２３，４５（１２）：３８２８３８３５．随机样本选择的合成孔径雷达距离空变相位梯度自聚焦算法孟智超１，张　磊１，，卢景月２，李　军３（１．中山大学深圳电子与通信工程学院，深圳５１８１０７；２．西安电子科技大学计算机科学与技术学院，陕西西安７１００７１；３．北京无线电测量研究所，北京１００８５４）摘　要：针对距离依赖的相位梯度自聚焦（ｐｈａｓｅｇｒａｄｉｅｎｔａｕｔｏｆｏｃｕｓ，ＰＧＡ）算法中样本选择的问题，本文提出了一种新的基于随机样本选择的距离依赖ＰＧＡ（ｒａｎｇｅｄｅｐｅｎｄｅｎｔＰＧＡ，ＲＤＰＧＡ）算法。

不同于传统算法利用固定门限对特显点样本进行硬剔除的选择方式，该算法利用样本的信杂比（ｓｉｇｎａｌｔｏｃｌｕｔｔｅｒｒａｔｉｏ，ＳＣＲ）构造了样本选择概率密度函数，在每次ＰＧＡ迭代估计过程中，利用该概率密度函数对样本进行随机选择。

用DSP实现合成孔径雷达图像自聚焦算法的研究

用DSP实现合成孔径雷达图像自聚焦算法的研究
吴双力;孙进平;王伯岭;袁运能
【期刊名称】《测控技术》
【年(卷),期】2004(023)0z1
【摘要】研究SAR图像PGA自聚焦算法在DSP中实现的具体流程和算法结构,文中给了算法的具体实现方法.对DSP的任务进行了划分,论证了DSP实现中运算量,实时性等重要因素.给出了实际设计DSP选型的建议.通过分析指出用DSP实现SAR图像的自聚焦算法是完全可行的.本文对高分辨率SAR处理机的设计有一定参考价值.
【总页数】3页(P85-86,90)
【作者】吴双力;孙进平;王伯岭;袁运能
【作者单位】北京航空航天大学,电子信息工程学院203教研室,北京,100083;北京航空航天大学,电子信息工程学院203教研室,北京,100083;北京航空航天大学,电子信息工程学院203教研室,北京,100083;北京航空航天大学,电子信息工程学院203教研室,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
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