合成孔径雷达(SAR)的点目标仿真(附件带代码程序)

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合成孔径雷达成像Matlab仿真研究

合成孔径雷达成像Matlab仿真研究作者：宋星秀曲毅王炳和来源：《现代电子技术》2014年第22期摘要：计算机仿真是现代雷达研究中的重要技术之一，针对合成孔径雷达（SAR）成像中影响仿真结果的因素，从分析SAR发射信号和回波信号模型出发，运用Matlab软件对SAR 的发射波形以及点目标成像进行了仿真，直观地反应了距离多普勒成像算法原理。

最终通过仿真分析，总结了SAR成像中影响仿真结果的5项因素，而这5项因素在运用Matlab仿真过程中对成像质量的优劣有着至关重要的影响。

关键词：合成孔径雷达； Matlab仿真；距离多普勒算法； Chirp中图分类号： TN957⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2014）22⁃0017⁃03 Study on Matlab simulation of synthetic aperture radar imagingSONG Xing⁃xiu， QU Yi， WANG Bing⁃he（College of Information Engineering， Engineering University of Chinese Armed Police Force， Xi`an 710086， China）Abstract： Computer simulation is one of the important technologies in the modern radar study. Aiming at the factor which affects simulation results in synthetic aperture radar （SAR） imaging，Matlab software is used to simulate SAR transmission waveform and point target imaging to realize the analysis of SAR transmitted signal and echo signal model. It reflected the principle of distance Doppler imaging algorithm intuitively. Based on the simulation analysis， the five factors that affect SAR imaging simulation results are summarized， which has a critical influence on imaging quality in the Matlab simulation process.Keywords： synthetic aperture radar； Matlab simulation； range Doppler algorithm； Chirp合成孔径雷达（SAR）是成像领域中的一项核心技术，随着计算机技术与信号处理技术的不断进步，合成孔径雷达仿真技术也得以发展，由于仿真结果与实际结果的逼近，使得仿真成为现代雷达设计和研究的基础之一。

【雷达通信】合成孔径雷达（SAR）的点目标仿真matlab源码

【雷达通信】合成孔径雷达（SAR）的点目标仿真matlab源码•*SAR原理简介*用一个小天线作为单个辐射单元，将此单元沿一直线不断移动，在不同位置上接收同一地物的回波信号并进行相关解调压缩处理。

一个小天线通过“运动”方式就合成一个等效“大天线”，这样可以得到较高的方位向分辨率，同时方位向分辨率与距离无关，这样SAR就可以安装在卫星平台上而可以获取较高分辨率的SAR图像。

图1 SAR成像原理示意图1、几个参重要参数为了更好的理解SAR和SAR图像，需要知道几个重要的参数。

•分辨率SAR图像分辨率包括距离向分辨率(Range Resolution)和方位向分辨率(Azimuth Resolution)。

图2 距离向和方位向示意图•距离向分辨率(Range Resolution)垂直飞行方向上的分辨率，也就是侧视方向上的分辨率。

距离向分辨率与雷达系统发射的脉冲信号相关，与脉冲持续时间成正比：Res( r) = c*τ/2其中c为光速，τ为脉冲持续时间。

•方位向分辨率(Azimuth Resolution)沿飞行方向上的分辨率，也称沿迹分辨率。

如下为推算过程：·真实波束宽度：β= λ/ D·真实分辨率：ΔL = β*R = Ls (合成孔径长度)·合成波束宽度βs = λ /(2* Ls) = D / (2* R)·合成分辨率ΔLs = βs* R = D / 2其中λ为波长，D为雷达孔径，R为天线与物体的距离。

从这个公式中可以看到，SAR系统使用小尺寸的天线也能得到高方位向分辨率，而且与斜距离无关(就是与遥感平台高度无关)。

图3 方位向分辨率示意图•极化方式雷达发射的能量脉冲的电场矢量，可以在垂直或水平面内被偏振。

无论哪个波长，雷达信号可以传送水平(H)或者垂直(V)电场矢量。

接收水平(H)或者垂直(V)或者两者的返回信号。

雷达遥感系统常用四种极化方式———HH、VV、HV、VH。

雷达点目标成像

雷达点目标成像1.实验要求自行设定参数，使用matlab 软件，对合成孔径雷达点目标成像进行仿真。

2.实验原理图一合成孔径雷达原理图如图一所示，合成孔径雷达的方位向为雷达测绘带内沿雷达运动的方向。

距离向是指测绘带内与航迹垂直的方向。

合成孔径雷达就是通过将回波信号在距离向和方位向上压缩来得到目标图像。

对于点目标成像，就是将一个散射点返回的回波信号重新聚集在一起，由此可以将该点显示出来。

点目标的聚集，就是通过距离向和方位向的分别聚焦完成。

我们仿真的是正侧试的方法。

雷达发射chirp 信号形式为2()exp(2)c S t j kt j f t ππ=+回波信号为2()exp[()2()]c S t j k t j f t πτπτ=-+-在接收机中混频去掉载波后，得到信号2()exp[()2]c S t j k t j f πτπτ=--可得信号的距离向信号形式为2exp[(2/)]j k t r c π-方位向信号形式为exp[4/]c j f r c π-其中()r t =当v t R 时有2()()2vt r t R R ≈+，知回波信号在方位向上也是线性调频信号，其调频率为22v Rλ，λ为载波波长。

对于成像算法，我们采用经典的距离多普勒算法，即SD 算法。

他的基本思想是基本思想是将二位处理分解为两个一维处理的级联方式，即分别压缩距离向和方位向。

由于雷达的飞行线路接近直线，所以方位向和距离向相互有影响，要对数据进行徙动校正。

但是由于机载SAR 飞行范围小，距离弯曲量很小，故可以不用考虑徙动校正。

SD 算法的具体流程图如图二所示。

图二 SD 算法的具体流程图4.实验过程参数设置：飞机飞行高度：10000m下视角：45度飞机的飞行速度：100m/s合成孔径时间：1sPRF ：500HzK ：113010⨯Hz/s脉冲宽度:10us载波频率: 10510Hz ⨯回波点阵大小：501X501对数据进行距离向压缩，得到图一。

合成孔径雷达（SAR）成象舰船航迹表面速度场的计算机仿真

合成孔径雷达（SAR）成象舰船航迹表面速度场的计算机仿
真
李相迎;周红建
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】1999(016)004
【摘要】描述了一种合成孔径雷达（ＳＡＲ）成象的数字模型，跟踪模型对不同条件下Ｋｅｌｖｉｎ航迹的表面速度场进行了数字仿真计算。

计算较好地反映了航迹速度场的表面分布情况。

【总页数】3页(P65-67)
【作者】李相迎;周红建
【作者单位】湖南长沙国防科技大学自动控制系遥感组;湖南长沙国防科技大学自动控制系遥感组
【正文语种】中文
【中图分类】U675.79
【相关文献】
1.合成孔径雷达图像中舰船航迹表面速度场的分布与计算 [J], 李相迎;周红连;王正
2.一种SAR海洋图像舰船航迹精确定位方法 [J], 邹焕新;郁文贤;匡纲要;郑键
3.合成孔径雷达舰船航迹成像模型及其数字仿真 [J], 邹焕新;匡纲要;郑键
4.相干合成孔径雷达（INSAR）舰船航迹成像的计算机仿真 [J], 李相迎;周红建;王正志
5.一种增强型YOLOv3的合成孔径雷达(SAR)舰船检测方法 [J], 张明;王子龙;吕晓琪;喻大华;张宝华;李建军
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基于抗干扰的弹载sar成像算法研究与仿真【matlab源码】

毕业论文（设计）题目学院学院专业学生姓名学号年级级指导教师教务处制表基于抗干扰的弹载SAR成像算法研究与仿真一、程序说明本团队长期从事matlab编程与仿真工作，擅长各类毕业设计、数据处理、图表绘制、理论分析等，程序代做、数据分析具体信息联系二、写作思路与程序示例合成孔径雷达是现代一种新型高分辨率二维成像雷达,它的原理是利用合成孔径原理、脉冲压缩技术和微波遥感技术进行工作,因此可以全天时、全天候地得到二维微波雷达成像。

本文对基于抗干扰的弹载SAR算法进行了研究,研究的主要内容如下:1、对弹载SAR成像算法进行了研究。

研究了不同阶段的弹载SAR几何模型,在模型的基础上分析了瞬时斜距的表达式,并利用驻定相位原理和级数反演的思想给出了弹载SAR成像算法,通过Matlab对算法进行了仿真验证,得到了理想的SAR成像结果。

2、对弹载SAR干扰成像方法进行了研究。

在弹载SAR成像算法的基础上,加入了固定移频SAR干扰信号的回波模型,对弹载SAR成像进行固定移频干扰处理。

然后通过改变移频量,产生了移频干扰的新模式:脉间分段移频SAR 干扰、随机移频SAR干扰和步进移频SAR干扰。

通过Matlab对干扰进行了仿真验证,验证了干扰的有效性。

3、对弹载SAR抗干扰成像方法进行了研究。

在弹载SAR 干扰成像方法的基础上对移频干扰采用改变信号波形中调频率极性捷变技术实现抗干扰目的。

并在高干信比下,采用调频率极性捷变结合限幅抗干扰方法提高抗干扰性能。

通过Matlab对抗干扰方法进行了仿真验证,验证了抗干扰方法的有效性。

4、设计并完成了弹载SAR成像软件仿真系统。

为兼具Matlab的超强计算能力和Visual C++的可视化编程能力,并脱离对Matlab环境的依赖,使弹载SAR系统仿真软件具有很好的移植性,遂采用Visual C++和Matlab混合编程的方法。

最后概括了本文的研究内容和完成的工作,指出了课题研究过程中存在的不足和接下来的工作建议。

(完整版)SAR合成孔径雷达图像点目标仿真报告(附matlab代码)

SAR 图像点目标仿真报告徐一凡1 SAR 原理简介合成孔径雷达 (Synthetic Aperture Radar . 简称 SAR)是一种高分辨率成像雷达技术。

它利用脉冲压缩技术获得高的距离向分辨率 . 利用合成孔径原理获得高的方位向分辨率 . 从而获得大面积高分辨率雷达图像。

SAR 回波信号经距离向脉冲压缩后 . 雷达的距离分辨率由雷达发射信号带宽决定：r 2CB r. 式中r表示雷达的距离分辨率 . B r 表示雷达发射信号带宽 . C 表示光速。

同样.SAR 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宽决定：SAR 平台速度。

在小斜视角的情况下 . 方位分辨率近似表示为 a D. 其中 D为方位向合成2 孔径的长度。

2 SAR 的几何关系雷达位置和波束在地面覆盖区域的简单几何模型如图 1 所示。

此次仿真考虑的是正侧视的条带式仿真 . 也就是说倾斜角为零 .SAR 波束中心和 SAR 平台运动方向垂直的情况。

图1 雷达数据获取的几何关系建立坐标系 XYZ 如图 2 所示. 其中 XOY 平面为地平面； SAR 平台距地平面高 H.以速度 V 沿 X 轴正向匀速飞行； P 点为 SAR 平台的位置矢量 . 设其坐标为 (x,y,z) ； T 点为目标的位置矢量 .设其坐标为 (x T , y T , z T ) ；由几何关系 .目标与 SAR 平台的斜距为：由图可知： y 0,z H ,z T 0；令 x v s . 其中 v 为平台速度 .s 为慢时间变量( slowv aa. 式中B aa表示雷达的方位分辨率 B a 表示雷达方位向多谱勒带宽 . v a 表示方位向uuur R PT(x x T )2 (y y T )2 (z z T )2(1)time ).假设x T vs.其中 s表示SAR平台的x 坐标为x T 的时刻；再令r H2 y T2 表示目标与SAR的垂直斜距. 重写(1) 式为：图2：空间几何关系(a) 正视图(b) 侧视图图2(a) 中. Lsar表示合成孔径长度. 它和合成孔径时间Tsar的关系是Lsar vTsar。

(完整版)合成孔径雷达点目标仿真MATLAB程序

合成孔径雷达成像系统点目标仿真源程序：clcclose allC=3e8; %光速Fc=1e9; %载波频率lambda=C/Fc; %波长%成像区域Xmin=0;Xmax=50;Yc=10000;Y0=500;%SAR基本参数V=100; %雷达平台速度H=0; %雷达平台高度R0=sqrt(Yc^2+H^2);D=4; %天线孔径长度Lsar=lambda*R0/D; %合成孔径长度Tsar=Lsar/V; %合成孔径时间Ka=-2*V^2/lambda/R0;%线性调频率Ba=abs(Ka*Tsar);PRF=2*Ba; %脉冲重复频率PRT=1/PRF;ds=PRT; %脉冲重复周期Nslow=ceil((Xmax-Xmin+Lsar)/V/ds);%脉冲数Nslow=2^nextpow2(Nslow); %量化为2的指数sn=linspace((Xmin-Lsar/2)/V,(Xmax+Lsar/2)/V,Nslow); %创建时间向量PRT=(Xmax-Xmin+Lsar)/V/Nslow; %更新PRF=1/PRT; % 更新脉冲重复频率fa=linspace(-0.5*PRF,0.5*PRF,Nslow);Tr=5e-6; %脉冲宽度Br=30e6; %调频信号带宽Kr=Br/Tr; %调频率Fsr=2*Br; %快时间域取样频率dt=1/Fsr; %快时间域取样间隔Rmin=sqrt((Yc-Y0)^2+H^2);Rmax=sqrt((Yc+Y0)^2+H^2+(Lsar/2)^2);Nfast=ceil(2*(Rmax-Rmin)/C/dt+Tr/dt);Nfast=2^nextpow2(Nfast);tm=linspace(2*Rmin/C,2*Rmax/C+Tr,Nfast);dt=(2*Rmax/C+Tr-2*Rmin/C)/Nfast; %更新Fsr=1/dt;fr=linspace(-0.5*Fsr,0.5*Fsr,Nfast);DY=C/2/Br; %距离分辨率DX=D/2; %方位分辨率Ntarget=3; %目标数目Ptarget=[Xmin,Yc,1 %目标位置Xmin,Yc+10*DY,1Xmin+20*DX,Yc+50*DY,1];K=Ntarget; %目标数目N=Nslow; %慢时间采样数M=Nfast; %快时间采样数T=Ptarget; %目标位置%合成孔径回波仿真Srnm=zeros(N,M);for k=1:1:Ksigma=T(k,3);Dslow=sn*V-T(k,1);R=sqrt(Dslow.^2+T(k,2)^2+H^2);tau=2*R/C;Dfast=ones(N,1)*tm-tau'*ones(1,M);phase=pi*Kr*Dfast.^2-(4*pi/lambda)*(R'*ones(1,M));Srnm=Srnm+sigma*exp(j*phase).*(0<Dfast&Dfast<Tr).*((abs(Dslow)<Lsar/2)'*ones(1,M));end%距离压缩tr=tm-2*Rmin/C;Refr=exp(j*pi*Kr*tr.^2).*(0<tr&tr<Tr);%距离压缩参考函数F_Refr=fft((Refr));Sr=zeros(N,M);for k2=1:1:Mtemp1=fft(Srnm(k2,:));FSrnm=temp1.*conj(F_Refr);Sr(k2,:)=ifft(FSrnm);end%方位压缩ta=sn-(Xmin+Xmax)/2/V;Refa=exp(j*pi*Ka*ta.^2).*(abs(ta)<Tsar/2); %方位压缩参考函数F_Refa=fft(Refa);Sa=zeros(N,M);for k3=1:1:Mtemp2=fft(Sr(:,k3));F_Sa=temp2.*conj(F_Refa.');Sa(:,k3)=fftshift(ifft(F_Sa));endrow=tm*C/2;col=sn*V;%绘图%回波雷达数据figure(1)subplot(211)imagesc(abs(Srnm));title('SAR data')subplot(212)imagesc(angle(Srnm))%灰度图figure(2)colormap(gray)imagesc(row,col,255-abs(Sr));title('距离压缩'),xlabel('距离向'),ylabel('方位向');figure(3)colormap(gray)imagesc(row,col,255-abs(Sa));title('方位压缩'),xlabel('距离向'),ylabel('方位向');%轮廓图figure(4)Ga=abs(Sa);a=max(max(Ga));contour(row,col,Ga,[0.707*a,a],'b');grid onx1=sqrt(H^2+min(abs(Ptarget(:,2))).^2)-5*DY;x2=sqrt(H^2+max(abs(Ptarget(:,2))).^2)+5*DY;y1=min(Ptarget(:,1))-5*DX;y2=max(Ptarget(:,1))+5*DX;axis([x1,x2,y1,y2])%三维成像图figure(5)mesh(Ga((400:600),(200:500)));axis tightxlabel('Range'),ylabel('Azimuth');仿真结果图：图4. 1 点目标原始回波数据图4. 2 距离压缩后成像图图4. 3 方位压缩后成像图（点阵目标成像灰度图）图4. 4 点阵目标成像轮廓图。

合成孔径雷达点目标成像仿真

学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

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（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：年月日导师签名：年月日目录摘要.................................................. （）关键词................................................ （）一、绪论.............................................. （）引言............................................. （）研究目的和意义 (2)发展历史及学术动态................................. (）二、SAR的应用 ......................................... (）引言.............................................. (）合成孔径雷达在军事领域的应用 (3)战略应用 (3)战术应用 (3)特别应用 (3)合成孔径雷达在民用领域的应用 (3)在地形测绘和制图方面 (3)在海洋应用方面 (3)在水资源应用方面 (3)三、合成孔径雷达成像的原理 (3)成像特点 (3)成像原理 (4)成像流程图 (4)SAR成像理论模型 (5)四、SAR成像算 (5)引言 (5)距离——多普勒算法（RD） (5)信号模型及分析 (6)距离压缩 (7)距离移动校正 (7)方位向压缩 (9)CS算法 (9)算法特点简介 (10)SAR 斜视回波模型 (10)SAR 斜视回波几何模型 (10)距离移动分析 (11)改进的CS算法 (11)五、算法的Matlab仿真 (11)RD算法 (11)仿真参数 (11)仿真结果 (12)仿真结果说明 (13)CS算法 (13)仿真参数 (14)仿真结果 (15)仿真性能分析 (16)六、成像算法对分辨率的影响 (17)多普勒中心频率误差 (17)多普勒调频误差 (16)改进型算法的多普勒参数估计与设定 (17)七、总结 (18)致谢 (18)参考文献 (18)附录 (20)合成孔径雷达点目标成像仿真学生：宋家明指导老师：黄瑶三峡大学理学院摘要：本文主要介绍合成孔径雷达（SAR）点目标成像的相关知识，简要介绍了SAR在军事和民事中的运用，阐述了其成像原理及特点。

合成孔径雷达(SAR)的点目标仿真(附件带代码程序)

合成孔径雷达(SAR)的点目标仿真(附件带代码程序)合成孔径雷达(SAR)的点目标仿真一． SAR原理简介合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar ，简称SAR)是一种高分辨率成像雷达技术。

它利用脉冲压缩技术获得高的距离向分辨率，利用合成孔径原理获得高的方位向分辨率，从而获得大面积高分辨率雷达图像。

SAR回波信号经距离向脉冲压缩后，雷达的距离分辨率由雷达发射信号带宽决定：，式中表示雷达的距离分辨率，表示雷达发射信号带宽，表示光速。

同样，SAR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宽决定：，式中表示雷达的方位分辨率，表示雷达方位向多谱勒带宽，表示方位向SAR平台速度。

二． SAR的成像模式和空间几何关系根据SAR波束照射的方式，SAR的典型成像模式有Stripmap(条带式)，Spotlight(聚束式)和Scan(扫描模式)，如图2.1。

条带式成像是最早研究的成像模式，也是低分辨率成像最简单最有效的方式；聚束式成像是在一次飞行中，通过不同的视角对同一区域成像，因而能获得较高的分辨率；扫描模式成像较少使用，它的信号处理最复杂。

图2.1：SAR典型的成像模式这里分析SAR点目标回波时，只讨论正侧式Stripmap SAR，正侧式表示SAR波束中心和SAR平台运动方向垂直，如图2.2，选取直角坐标系XYZ为参考坐标系，XOY平面为地平面；SAR平台距地平面高h，沿X轴正向以速度V匀速飞行；P点为SAR平台的位置矢量，设其坐标为(x,y,z)；T点为目标的位置矢量，设其坐标为；由几何关系，目标与SAR平台的斜距为：(2.1)由图可知：；令，其中为平台速度，s为慢时间变量（slow time），假设，其中表示SAR平台的x 坐标为的时刻；再令，表示目标与SAR的垂直斜距，重写2.1式为：(2.2)就表示任意时刻时，目标与雷达的斜距。

一般情况下，，于是2.2式可近似写为：(2.3)可见，斜距是的函数，不同的目标，也不一样，但当目标距SAR较远时，在观测带内，可近似认为不变，即。

合成孔径雷达(SAR)实时成像仿真研究

ＢｓｄｏｈｎｌｓｓｏＡＲ§ｉｇｎｉｌｔｎｐｉｃｐｅｔｏｆＡＲｒａ —ｔｍａｉｇｓｍｕａｉｎｉｇｖａｅｎｔｅａａｙｉｆＳｍａｉｇｓｍｕａｉｒｎｉｌ．ａｍｅｈｄｏｏＳｅｌｉｉｇｎｉｌｔｓｉ — ｍｅｏ
ａｓｄｔｂｓｌｓｉｇｒｄｆｄ．Ｔｅｎｗｔｘｕｅｍａｅａｓｄｔｂｓｌｓａｅｂｉ．Ｔｅｓｍｕａｉｎｒｓｌｉｄ — ｌａａａｅｆｅｎＶｅａａｅｍｏｉｅｉｉｈｅｅｔｒｔｒｌａａａｅｆｅｒｕｌｈｉｌｔｅｕｔｎｉｉｉｔｏ
ＴｅＳｖｌｅｉｉｏｅｔｅｓｒｄｌｈｔａｉｌｔｈｕｑｉｍｅｔｆａａ．ａｄｇｔＳｈｎＲＣａｕｓｍｐｒｄｉｏａｓｎｏｔｎｍｏｅａｎｓｔｃｍｕａｅｔｅｔｅｅｕｐｎｄｒｎｅＡＲ§ｒａ — ｒｏｒｅｌｔｉｔｒｆｉｌｔｎｂｓｄｏｅａｎｏｄｒｔｅｈｅｕｒｍｅｔｆＡｉｐｃｕｅｏｍｕａｉａｅｎＶｇ．ＩｒｅｍｅｔｅｒｑｉｅｎＲ§ｉｇｉｌｔｎ．ｅｔｒｔｒ— ｍｅｓｏｏｔｏＳｍａｅｓｍｕａｉｏｔｘｕｅｍａｅｉ
关键词：合成孔径雷达；雷达散射截面；仿真
中图分类号：Ｐ９，９Ｔ３１文献标识码：Ａ
Ｓｍｕａｉｎｏａ —ｔｍａｉｇＳｎｈｔｉｌｔｏｆＲｅｌ — ｉｍｅＩｇｎｙｔｅｉｃ

SAR合成孔径雷达回波仿真的FPGA实现.

II目次毕业设计说明书(论文中文摘要 ................................. I 毕业设计说明书(论文外文摘要 ................................ II 1 绪论 . (11.1 研究背景 (11.2 国内外发展概况 (21.3 研究平台 (41.4 论文的主要结构 (52 成像原理 (52.1 线性调频脉冲 (62.2 匹配滤波器 (72.2 距离向压缩 (82.3 方位向压缩 (102.4 SAR图像与光学图像的区别 (103 回波信号模型与MATLAB仿真 (11 3.1 SAR回波信号模型 (123.2 同心圆回波仿真算法 (133.3 仿真步骤 (153.4 MATLAB仿真结果 (164 SAR回波信号合成器的FPGA 实现 (17 4.1 雷达信号的数字化处理 (184.2 基于查找表的时域卷积实现 (184.3 锁相环 (214.4 仿真区域选择模块 (214.5 灰度图像存储器 (224.6 图像分割模块 (234.7 计算相位斜距模块 (234.8 合并模块 (254.9 计算相位幅度模块 (264.10 幅度相位调制模块 (274.11 系统数据位数的确定 (284.12 硬件仿真流程与结果 (29结论 (31致谢 .......................................... 错误!未定义书签。

参考文献 .. (33本科毕业设计说明书(论文第1页共35页1 绪论1.1 研究背景雷达概念形成于20世纪初。

雷达是英文RADAR的音译,为Radio Detection And Ranging的缩写,意为无线电检测和测距,是利用微波波段电磁波探测目标的电子设备。

1887年,赫兹证实了麦克斯韦尔著名的电磁场理论,从此雷达开始慢慢发展起来。

已经被证实的第一部雷达在德国由Hulsmeyer于1904年制造出来[1]。

如何使用合成孔径雷达进行地面目标探测

如何使用合成孔径雷达进行地面目标探测合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称SAR）是一种非常先进的雷达技术，能够通过合成大孔径实现高分辨率地面目标探测。

本文将介绍如何使用合成孔径雷达来进行地面目标探测，并探讨其在实际应用中的一些挑战和前景。

一、合成孔径雷达原理合成孔径雷达利用雷达天线的运动轨迹和信号处理算法，模拟出一个大孔径的虚拟天线，从而实现高分辨率的成像。

它通过在雷达平台上安装精密的测距测速系统，可以获取雷达在成像区域内的运动轨迹信息，然后利用信号处理算法对多个脉冲回波信号进行叠加，从而得到高分辨率的成像结果。

二、合成孔径雷达的成像过程在进行合成孔径雷达成像时，首先确定成像区域，然后利用雷达平台的运动信息获取不同位置的多个脉冲回波信号。

这些回波信号经过解调、滤波等信号处理过程后，通过叠加形成一个大孔径的信号。

最后，对这个大孔径信号进行进一步的信号处理，如频域分析、相位调控等，得到高分辨率的地面目标成像结果。

三、合成孔径雷达的优势和应用相比传统雷达技术，合成孔径雷达具有以下优势：1. 高分辨率成像：合成孔径雷达能够实现亚米级的分辨率，可以清晰地观测到地面目标的细节，如车辆、建筑物等。

2. 全天候性能：合成孔径雷达的成像不受天气条件的限制，无论是晴天、阴天还是雨雪天气，都能够进行可靠的目标探测。

3. 长距离探测：合成孔径雷达能够在较远的距离上进行目标探测，对于大范围的地面监视具有重要意义。

4. 隐身性强：合成孔径雷达的成像是基于雷达波的回波信号，不受目标自身的外带泄露、遮蔽等影响，适用于目标隐蔽性较强的情况。

基于以上的优势，合成孔径雷达在军事、民用等领域有着广泛的应用。

在军事领域，合成孔径雷达可以用于侦察、目标识别和导航等任务。

在民用领域，合成孔径雷达可以用于农业、环境监测、地质勘探等领域，提供重要的数据支持。

然而，合成孔径雷达在实际应用中还面临着一些挑战。

首先，合成孔径雷达的成像需要大量的数据处理和计算，对计算资源和算法的要求较高。

合成孔径雷达sar孔径合成原理

合成孔径雷达sar孔径合成原理合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种利用雷达原理进行成像的技术。

它通过接收并记录多个雷达回波信号，利用信号之间的时差信息进行数据处理，从而实现高分辨率的成像效果。

SAR孔径合成原理是SAR技术中的关键部分，本文将从原理、实现过程和应用等方面进行阐述。

一、合成孔径雷达SAR孔径合成原理SAR技术中的“合成孔径”指的是通过对多个雷达回波信号进行合成处理，模拟出一个大的孔径来实现高分辨率成像。

具体来说，SAR 系统通过平行于飞行方向的运动，接收来自地面的雷达回波信号，利用这些信号之间的时差信息进行合成处理，从而达到高分辨率的成像效果。

SAR孔径合成的原理可以简单地描述为：对于一个雷达回波信号，它的频谱表示了地物反射的能量分布情况。

而通过对多个回波信号进行合成处理，可以将各个回波信号的频谱叠加在一起，从而增强地物反射信号的强度。

这样，就能够获得更高分辨率、更清晰的图像。

二、合成孔径雷达SAR的实现过程SAR孔径合成的实现过程可以分为以下几个步骤：1. 发射雷达波束：SAR系统首先发射一束狭窄的雷达波束，向地面发送脉冲信号。

2. 接收回波信号：地面上的目标物体会反射回来一部分信号，SAR 系统接收并记录下这些回波信号。

3. 信号处理：将接收到的回波信号进行时频分析，得到每个回波信号的频谱信息。

4. 孔径合成：对多个回波信号进行合成处理，将它们的频谱信息叠加在一起。

5. 图像重构：通过对合成后的信号进行逆变换，得到高分辨率的SAR图像。

三、合成孔径雷达SAR的应用SAR技术具有很广泛的应用领域，如地质勘探、军事侦察、环境监测等。

以下是几个典型的应用案例：1. 地质勘探：SAR技术可以对地下的地质结构进行探测，用于寻找矿产资源、寻找地下水等。

2. 军事侦察：SAR技术可以在天气恶劣的情况下进行侦察，对地面目标进行高清晰度成像。

3. 环境监测：SAR技术可以用于监测冰川、海洋、森林等自然环境的变化，提供重要的环境保护和资源管理信息。

合成孔径雷达成像Matlab仿真研究

最终通过仿真分析，总结了SAR成像中影响仿真结果的5项因素，而这5项因素在运用Matlab仿真过程中对成像质量的优劣有着至关重要的影响。

合成孔径雷达(SAR)

O
x(t)
(a )
(b )
现代雷达技术
第6章合成孔径雷达（SAR）
第6章合成孔径雷达SAR
简介
• 简介（续）
– 相参积累无需多个阵元同时发射和接收
– 合成孔径天线：运动小天线多脉冲相参积累，能获得沿运动轨迹的等效长线阵的方位（切向）分辨力。采用该技术的机载（空载）雷达称为合成孔径雷达（SAR） – 微波成像雷达 SAR：雷达移动，被测目标固定 ISAR：雷达固定，被测目标运动
2
– 允许的双程相位差为/2 => DR l/8
Lmax Rl r ,瑞利
第6章合成孔径雷达SAR
非聚焦处理
R＋
0
l/8
Le
R0
T
第6章合成孔径雷达SAR
聚焦处理
• 聚焦处理：球面波相参积累
– 阵列边缘产生的平方项可在信号处理中补偿，合成孔径长度波束宽度覆盖的长度
– 瑞利切向分辨力（切向覆盖宽度）
y
3 dB
r ,3 dB
Rl 0.44 L
y瑞利 r ,瑞利
1l R 2L
– 合成孔径长度 L = vpT
– 孔径边缘双程相位差
L R ( R DR) 2 2
2
2
L 1 DR 2 2R
1 l 1 R Rl 2 Lmax 2
j 目标 fd

R0 R
O
x(t)
x(t)
直线区
(a )
(b )
第6章合成孔径雷达SAR
聚焦处理
– SAR接收的是LFM信号，其宽度等于单个天线波束宽度所决定的能收到信号的时间 – 匹配滤波使LFM信号的脉冲包络受到压缩，等效于天线波束宽度变窄，角度分辨力提高

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它利用脉冲压缩技术获得高的距离向分辨率，利用合成孔径原理获得高的方位向分辨率，从而获得大面积高分辨率雷达图像。

SAR回波信号经距离向脉冲压缩后，雷达的距离分辨率由雷达发射信号带宽决定：，式中表示雷达的距离分辨率，表示雷达发射信号带宽，表示光速。

二． SAR的成像模式和空间几何关系根据SAR波束照射的方式，SAR的典型成像模式有Stripmap(条带式)，Spotlight(聚束式)和Scan(扫描模式)，如图2.1。

一般情况下，，于是2.2式可近似写为：(2.3)可见，斜距是的函数，不同的目标，也不一样，但当目标距SAR较远时，在观测带内，可近似认为不变，即。

图2.2：空间几何关系(a)正视图(b)侧视图图2.2(a)中，表示合成孔径长度，它和合成孔径时间的关系是。

(b)中，为雷达天线半功率点波束角，为波束轴线与Z轴的夹角，即波束视角，为近距点距离，为远距点距离，W为测绘带宽度，它们的关系为：(2.4)三． SAR的回波信号模型SAR在运动过程中，以一定的PRT(Pulse Repitition Time,脉冲重复周期)发射和接收脉冲，天线波束照射到地面上近似为一矩形区域，如图2.2（a），区域内各散射元（点）对入射波后向散射，这样，发射脉冲经目标和天线方向图的调制，携带目标和环境信息形成SAR回波。

从时域来看，发射和接收的信号都是一时间序列。

图3.1：SAR发射和接收信号图3.1表示SAR发射和接收信号的时域序列。

发射序列中，为chirp信号持续时间，下标表示距离向(R ange)；PRT为脉冲重复周期；接收序列中，表示发射第个脉冲时，目标回波相对于发射序列的延时；阴影部分表示雷达接收机采样波门，采样波门的宽度要保证能罩住测绘带内所有目标的回波。

雷达发射序列的数学表达式为：(3.1)式中，表示矩形信号，为距离向chirp信号的调频斜率，为载频。

雷达回波信号由发射信号波形，天线方向图，斜距，目标RCS，环境等因素共同决定，若不考虑环境因素，则单点目标雷达回波信号可写成：(3.2)式中，为点目标的雷达散射截面, 表示点目标天线方向图双向幅度加权，表示载机发射第n个脉冲时，电磁波在雷达与目标之间传播的双程时间，，代入3.2式(3.3)3.3式就是单点目标回波信号模型。

其中，为chirp分量，它决定距离向分辨率，为doppler分量，它决定方位向分辨率。

距离向变量远大于方位向变量t(典型相差量级)，于是一般可以假设SAR满足“停－走－停”模式，即SA R在发射和接收一个脉冲信号中间，载机未发生运动。

为了理论分析方便，称为慢时间变量(slow time)，称t为快时间变量(fast time)于是，一维回波信号可以写成二维形式，正交解调去除载波后，单点目标的回波可写成：(3.3)图3.2：单点目标回波二维分布示意图在方位向(慢时间域)是离散的，，其中V是SAR的速度，是0时刻目标在参考坐标系中的x坐标。

为了作数字信号处理，在距离向(快时间域)也要采样，假设采样周期为Tr,则，如图3.2，方位向发射N个脉冲，距离向采样得到M个样值点，则SAR回波为一矩阵，K个理想点目标的回波经采样后的表达式为：(3.4)上式用Matlab语言可表示为：%%***************************************************************************%%Generate the raw signal dataK=Ntarget; %number of targetsN=Nslow; %number of vector in slow-time domainM=Nfast; %number of vector in fast-time domainT=Ptarget; %position of targetsSrnm=zeros(N,M);for k=1:1:Ksigma=T(k,3);Dslow=sn*V-T(k,1);R=sqrt(Dslow.^2+T(k,2)^2+H^2);tau=2*R/C;Dfast=ones(N,1)*tm-tau'*ones(1,M);phase=pi*Kr*Dfast.^2-(4*pi/lambda)*(R'*ones(1,M));Srnm=Srnm+sigma*exp(j*phase).*(0<Dfast&Dfast<Tr).*((abs(Dslow)<Lsar/2)'*ones(1,M));end%%***************************************************************************四． SAR的信号系统模型从信号与系统的角度看，SAR回波可看作目标的散射特性通过一个二维线性系统的输出。

点目标的信号与系统模型如图4.1：图4.1：点目标信号与系统模型模型的数学表达式为：(4.1)式中，表示点目标的散射特性，表示等效系统，设为发射的chirp信号，则：(4.2)4.2式表明只在维是线性时不变(LTI)的，在维是时变的，相同的, 不同的，响应不一样。

但通常情况下可近似认为不变，即，这时，系统等效为一个二维LTI系统。

五．点目标SAR的成像处理算法仿真SAR的回波数据不具有直观性，不经处理人无法理解它，如图5.1。

从原理上讲，SAR成像处理的过程是从回波数据中提取目标区域散射系数的二维分布，本质上是一个二维相关处理过程,因此最直接的处理方法是对回波进行二维匹配滤波，但其运算量很大，再加上SAR的数据率本来就高，这使得实时处难于实现。

通常，可以把二维过程分解成距离向和方位向两个一维过程，Range-Dopper Algorithm（简称RD算法）就是采用这种思想的典型算法，这里也只讨论RD算法。

图5.1：SAR回波数据(a)未经处理(b)处理后RD算法通过距离迁移(Range Migration)矫正，消除距离和方位之间的耦合。

在满足聚焦深度的前提小，将成像处理分解成两个一维的LTI系统进行相关处理，并采用频域快速相关算法提高了速度。

RD算法已非常成熟，并成为衡量其它算法优劣的标准。

RD算法典型的数字处理流程如图5.2。

图5.2: Range-Dopper 算法流程●预处理这是对SAR回波处理的第一步，一般在SAR平台(卫星，飞机)上实时处理，包括解调和数字化。

雷达信号的载频较高(～GHz)，不宜直接采样数字化处理，常常通过正交解调方式解调出基带信号，再对基带信号(～MHz)采样数字化，然后存储或传到地面做进一步处理。

采样后的数据常采用矩阵形式存储，假设方位向发射(采样)N个脉冲，距离向采样得到M每个采样值(图3.2)，则待处理数据是一个的矩阵，如图5. 3。

实际处理时，要在方位向上加窗截断，因此，在方位向上的开始和结束的一段数据(图中影阴区所示)是不充分的，对应的长度均为，表示SAR的合成孔径长度。

仿真时，这个数据阵是程序根据3.4式产生的。

图5.3：待处理数据●距离压缩距离向信号是典型的Chirp信号，相关算法是在频域利用FFT进行的。

Matlab语句为：Refr=exp(j*pi*Kr*tr.^2).*(0<tr&tr<Tr);Sr=ifty(fty(Srnm).*(ones(N,1)*conj(fty(Refr))));和分别是Chirp信号的调频斜率和脉冲持续时间，Refr表示参考信号，fty,ifty是对矩阵的行(对应距离向)进行FFT和IFFT运算的子程序。

例如，fty的代码为：%%FFT in row of matrixfunction fs=fty(s);fs=fftshift(fft(fftshift(s.'))).';●距离迁移矫正距离迁移是SAR信号处理中必然出现的现象，它的大小随系统参数不同而变化，并不总需要补偿。

点目标仿真时，可以先不考虑。

●方位压缩方位向的处理是SAR成像处理算法最核心的部分。

正侧式点目标(图2.2)情况下，回波经距离压缩后在方位向也是一Chirp信号，因此其压缩处理同距离压缩处理类似，只是压缩因子不同。

仿真中，调频斜率已知，因此不需要进行Doppler参数估计。

● SAR参数SAR平台：水平速度V=100m/s高度H=5000m天线等效孔径D=4mSAR平台与测绘带的垂直斜距R0=11180m(计算结果)发射信号：载波频率=1GHzChirp信号持续时间=5usChirp信号调频带宽=30MHzChirp信号调频斜率= (计算结果)脉冲重复频率PRF=57.6Hz(计算结果)Doppler调频带宽=50Hz(计算结果)Doppler调频斜率=－5.96(计算结果)分辨率：距离向分辨率DY=5m方位向分辨率DX=2m目标位置:距离向Y=[Yc-Y0,Yc+Y0]=[9500,10500]m方位向X=[Xmin,Xmax]=[0,50]m目标个数Ntarget=3目标位置矩阵: 格式[x坐标,y坐标,目标散射系数]Ptarget=[Xmin,Yc,1Xmin,Yc+10*DY,1Xmin+20*DX,Yc+50*DY,1]stripmapSAR.m程序(见附录)实现了仿真功能，图5.4到图5.7为仿真结果。