基于方位向尺度变换的聚束sar成像算法研究

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1、基于方位向尺度变换的聚束SAR成像算法研究(a)(b)(c)图1.1SAR成像模式(a)条带模式(b)聚束模式(c)扫描模式还有一种工作模式称为逆SAR（ISAR），是由静止雷达对运动目标成像。就雷达和目标间相互运动而言，该模式与聚束模式有较大相似性，因此成像处理方法也是相似的。条带模式和聚束模式是最常用的SAR成像模式。它们主要区别有：首先，当图像尺寸一样时，聚束模式成像得到的方位分辨率比条带模式更高，这是因为雷达在聚束模式工作时，天线波束始终照射在固定成像区，突破了条带模式下波束宽度对方位分辨率提高的限制，聚束SAR方位分辨率由雷达视线所转过的角度决定。其次，聚束模式成

2、像图像方位覆盖宽度由雷达波束宽度决定，而条带模式图像方位覆盖宽度由雷达数据采集时间与载机速度的乘积决定。第三，进行运动补偿时，条带SAR与聚束SAR的参考信号不同。聚束模式下往往会对回波信号进行对场景中心的运动补偿，去除距离向和方位向的线性调频特性，而在条带模式成像下，通常采用对固定距离进行运动补偿。1.3聚束模式SAR成像的发展[5][6][7]聚束模式SAR成像可以追溯到上世纪60年代初对旋转物体的成像研究。在研究中，人们发现由于雷达和目标间的相对转动使得旋转物体上的散射点位置出现超出一个分辨单元大小的空间位移，这种现象称为“越分辨单元走动2南京航空航天大学硕士学位论文

3、(MTRC)”，从而造成图像模糊，这是早期旋转物体高分辨率成像的难点所在。对旋转目标成像的突破性进展是在70年代Walker提出的极坐标格式存储技术。极坐标格式存储技术能极大地减轻MTRC的影响，为生成高分辨率聚束SAR图像提供了有效途径，并且使得极坐标格式算法(PolarFormatAlgorithm,PFA)发展成为聚束SAR成像的成熟算法。1983年Munson对聚束式SAR成像进行了全面的讨论，并对聚束式SAR成像的极坐标格式算法给予了层析成像原理的解释，建立了聚束SAR成像技术与计算机辅助层析成像(Computer-aidedTomography,CAT)技术的联

4、系，并将CAT技术例如卷积反投影算法(ConvolutionBackprojectionAlgorithm,CBP)引入到聚束SAR成像处理。90年代以来，随着数字信号处理理论、大容量存储器和数字信号处理器快速发展，各种高效的SAR成像算法、运动补偿和自聚焦算法也应运而生。应用于聚束SAR的主要成像算法有极坐标格式算法、距离徙动算法(RangeMigrationAlgorithm,RMA)、ChirpScaling算法(ChirpScalingAlgorithm,CSA)和频率Scaling算法(FrequencyScalingAlgorithm,FSA)等。主要的自聚焦算

5、法有相位梯度自聚焦算法，图移技术等。经典的PFA算法、CBP、ChirpScaling算法和频率Scaling算法在算法推导过程中都存在假设或是近似，从而造成了高分辨率成像场景受到限制或者是成像质量降低的问题。距离徙动算法虽然在理论能够完全补偿MTRC，但由于该算法要求雷达系统有很高的沿航迹的采样率，限制了RMA应用范围。在聚束SAR成像的最新进展是2004年由WarterG.Carrara等人从信号格式角度提出的信号相位历史的方位向尺度变换算法(Along-TrackAlignmentandFormattingSystem,ATAFS)。ATAFS可以是方位向的预处理过程

6、，对回波信号的相位历史存放格式进行空变校正，通过后续的信号处理算法能够使得信号在波数域的得到理想的信号格式，完全补偿了MTRC，同时避免了如PFA中的距离弯曲和RMA算法中要求系统有很高的沿航迹采样率这样的问题。基于ATAFS的大场景极坐标格式算法（WidefieldPolarFormatAlgorithm,WPFA）、Stolt极坐标算法（StoltPolarAlgorithm,SPA）、差分多普勒算法（DifferentialDopplerAlgorithm,DDA）均具有大场景高分辨率成像性能。基于ATAFS的雷达勘测处理算法（RadarSurveyProcessor

7、Algorithm,RSP）避免了插值操作，在满足一定条件的情况下多用于实时成像中。3基于方位向尺度变换的聚束SAR成像算法研究目前，聚束SAR在发达国家已进入实用阶段，并开始广泛地应用于高分辨率战场侦察、精确打击以及毁伤评估等领域中。如，美国Sandia国家实验室研制的Lynx无人机SAR在聚束模式下的分辨率0.1米×0.1米。国内目前着重于聚束SAR算法的研究及仿真成像。1.3聚束模式SAR成像算法介绍首先介绍去线性调频(Dechirp)技术。由于聚束模式SAR具有高分辨率成像能力，因此回波信号的距离向和方位向