论文部分内容阅读
视频SAR（Video Synthetic Aperture Radar，VideoSAR）是一种新的成像模式，允许观测者在一段观测时间内，得到目标区域的图像序列，并以类似电影的方式对场景信息再现。相比于传统对观测场景进行单一成像的SAR系统，VideoSAR在运动目标检测和定位方面有其独特优势，具有重要的军事应用价值。 本文立足于VideoSAR系统参数的推导及其实时应用成像算法的开发，主要研究内容有: (1)构建了基本的SAR成像模型和回波模型。简明概述了几种典型SAR频域和时域基本成像算法的原理以及算法流程，包括:RD、CS、ωk以及BP算法等。将上述算法应用于点目标实验以及RADARSAT-1实测数据，随后对实验结果进行了质量参数的对比，为后续VideoSAR的研究奠定了理论基础。 (2)完成了VideoSAR系统主要参数依赖关系式的推导。分别推导出了条带模式下，以无重叠和有重叠两种方式提取视频帧数据时，帧率、分辨率和雷达工作频率等主要参数的依赖关系式。通过点目标仿真实验，验证了推导的可行性，为ⅥdeoSAR实际系统开发的参数设计提供了参考。 (3)实现了多模式VideoSAR的仿真设计。在上述条带式VideoSAR的基础上，又分别建立、推导了聚束式和圆迹式VideoSAR成像模型。通过点目标实验，成功实现了上述两种模式VideoSAR的仿真，为多模式VideoSAR的实际开发奠定了基础。 (4)提出一种VideoSAR快速成像算法。首先分析了BP算法在VidoSAR成像中的优势，即有效避免重叠帧部分的重复计算以及连续出图。随后对现有两类（两阶和多阶）FBP算法的基本原理进行了简要介绍。针对VideoSAR自身特点，对基2的FFBP算法，即QBP算法做出改进，在每次迭代时用原始雷达数据以及成像子区域的对角线代替原算法的波束中心线，并对成像区域进行优先度的划分:感兴趣区域（Region of Interest，ROI）和普通区域（General Region，GR）。不同区域采用不同的孔径处理，从而进一步减小了计算量。通过点目标仿真以及Gotcha真实数据，对相关算法进行了仿真对比。结果表明，在处理VideoSAR数据时，所提算法在图像质量和CPU计算时间上都有较强的优势。