论文部分内容阅读
地基合成孔径雷达(Ground Based Synthetic Aperture Radar, GBSAR)具有体积小、易安装、易维护等优点，可以安装在无人机，汽车以及其它可运动的平台上，用于对特定目标的灵活监测。不同于传统脉冲形式的SAR系统，GBSAR使用调频连续波(Frequency Modulation Continuous Wave，FMCW)信号，可以在低功耗的情况下实现宽测绘带成像。利用差分干涉技术，GBSAR可以实现对小面积敏感区域，如山体、矿区、重大建筑、桥梁、水坝等目标的长时间、高精度形变监测。根据载荷平台的运动形式，GBSAR可以分为直线导轨模式的线性SAR和旋转机械臂模式的圆弧SAR(Arc-SAR)。直线导轨模式与传统的条带SAR成像几何关系一致，可沿用传统的SAR成像方法。Arc-SAR可以实现比直线导轨式GBSAR更大的观测范围，并且其图像在方位向上有一致的角分辨率，这使得Arc-SAR更适合用于对特定地区大范围的高精度持续观测领域。但是，由于Arc-SAR的成像模型和机制不同于传统SAR模式，无法沿用传统的用于直线模式的聚焦算法，并且为了后期的干涉处理，成像算法的保相性非常重要，开发新的高效高精度的成像算法面临着挑战。 本文针对Arc-SAR系统的成像算法进行了深入研究，提出了改进的Arc-SAR成像模型，并在此基础上开发了用于成像的快速高精度算法，论文的主要工作和创新点如下: 1.提出了一种改进的Arc-SAR成像模型。已有文献中提出的模型可以分两类，其一是坐标系下的符合实际物理场景的坐标斜距模型;另一种是符合雷达扫描形式和回波数据格式的运动斜距模型。这两个模型虽然都可以描述Arc-SAR成像几何关系，但是它们无法做到对实际物理场景和回波数据同时很好的表示。本文提出的改进运动斜距模型可以很好的适应回波数据，同时也可以很好的表示实际物理场景。该改进模型兼容现有的Arc-SAR成像算法，并可以更方便地分析算法误差。 2.在改进的成像模型上提出了一种新的成像算法。目前Arc-SAR成像多使用时域成像算法，基于频域的成像算法有的无法在合成孔径时间太长时实现准确聚焦，有的则需要对数据分块，效率很低。本文提出一种二维频域成像算法，该算法可以在雷达方位向波束宽度足够大的情况下达到接近时域成像算法的聚焦精度，同时该算法利用快速傅立叶变换和二维频域相位补偿可以实现快速成像，仿真和实测数据验证了算法的有效性。 3.基于改进的成像模型与算法深入分析了系统误差和算法误差。Arc-SAR特殊的圆弧式运动形式使得相同斜距不同目标的距离历程不同，在没有场景区域的数字高程信息的情况下，对目标的聚焦需要使用参考高度。本文对使用参考面成像带来的聚焦误差做了细致分析，同时还分析了算法的近似条件对成像质量的影响。