基于方位向尺度变换的聚束SAR成像算法研究

来源 :南京航空航天大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fengfeng1987
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)聚束模式是一种高分辨率成像模式,但随着合成孔径长度增加和分辨率提高,目标的越分辨单元走动(Migration Through Range Cell, MTRC)也随之加剧,造成图像失真、散焦,限制了高分辨率成像区域的大小。信号格式是大场景高分辨率成像的关键。本文对聚束模式经典算法极坐标格式算法(Polar Format Algorithm, PFA)进行讨论,从信号格式角度分析了PFA中距离弯曲对高分辨率成像区域大小的限制,并给出补偿距离弯曲的一般方法,但距离弯曲的空变性使得补偿复杂且运算量大。距离徙动算法(Range Migration Algorithm, RMA)是另一种得到广泛应用的聚束模式成像算法。从信号格式角度看,RMA能够得到理想信号格式完全补偿MTRC,具有高分辨率大场景成像能力。然而,RMA处理的信号在方位向包含方位线性调频,要求雷达系统有很高的沿航迹采样率,降低了算法计算效率。本文重点讨论的大场景极坐标格式算法(Widefield Polar Format Algorithm, WPFA)、Stolt极坐标算法(Stolt Polar Algorithm, SPA)、差分多普勒算法(Differential Doppler Algorithm, DDA)和雷达勘测处理算法(Radar Survey Processor Algorithm, RSP)是方位向尺度变换(Along-Track Alignment and Format System, ATAFS)结合传统的信号处理方法得到的新的成像算法。ATAFS是对信号相位历史存放格式进行空变校正避免距离弯曲的方法,这令高分辨率大场景成像成为可能。WPFA、SPA和DDA完全补偿了MTRC,信号格式都是理想的,具有高分辨率、大场景成像能力。RSP能够应用于实时成像处理中。与RMA相比,基于ATAFS的大场景成像算法计算效率有了很大提高,本文给出了ATAFS提高计算效率的实现方法:修正ATAFS参考函数将这四种算法应用于处理两维Dechirp解调运动补偿到中心点信号,以及对信号方位向抽取降低方位向采样率的方法来减小信号数据量。最后本文实现了基于ATAFS的大场景成像算法在实测数据处理中的应用。
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