双基地合成孔径雷达成像方法的研究

论文摘要

本文以并轨双基地Chirp Scaling算法为主线,一方面研究了该算法的改进方法,另一方面将与Chirp Scaling算法对应的Frequency Scaling算法推广到一般轨线构型双基地SAR成像。一、简要阐述了双基地SAR的研究背景和意义。对已有的双基地SAR成像算法作了详细的分类和说明,并指出构造双基地SAR成像算法所应解决的基本问题和研究并轨双基地SAR成像算法的特殊意义。二、指出回波信号的距离-多普勒表达式所包含的3个基本函数是分析Chirp Scaling算法的基础。利用方位向和距离向的解耦合特性直接从点目标二维谱中推导出具有闭合解的方位向调制函数。利用瞬时多普勒频率与波束斜视角的对应关系构造出一种具有闭合解的距离弯曲因子。通过时域去距离走动抑制了距离弯曲因子和距离向等效调频斜率的动态范围,提高了算法的动态性能。三、将分数维Fourier变换引入到并轨双基地Chirp Scaling算法的距离向处理中提高了算法的距离向分辨率。证明了基于分数维Fourier变换的分数匹配滤波器在一定条件下对失配有抑制作用。利用联合求解的方法导出了分数维Chirp Scaling算法的旋转角和Chirp Scaling因子。通过保留距离向分数维Fourier变换产生的RVP提高了方位向分辨率。四、证明了点目标二维谱和系统传递函数的对应关系。分析了SAR成像算法的误差源。指出推导并轨双基地SAR成像算法的2个主要困难和实现高效成像的2个前提条件。在此基础上,将基本的变尺度方法引入到并轨双基地Chirp Scaling算法中改善了算法的距离向压缩性能。五、将补偿瞬时斜距实现轨线二维旋转的方法推广到三维旋转,并将它与速率转换的方法结合起来,从而实现了从一般轨线构型双基地SAR数据到并轨双基地SAR数据的转化,然后利用并轨双基地SAR成像算法成像。通过构造适当的参考函数和频域补偿函数得到了推广的并轨双基地Frequency Scaling算法。利用具有闭合形式的徙动因子和二次距离压缩函数改进了并轨双基地Frequency Scaling算法的成像性能和计算效率。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 双基地SAR 成像算法发展现状
• 1.3 双基地SAR 成像算法的2 个基本问题
• 1.3.1 点目标二维谱的求解
• 1.3.2 点目标二维谱的空变性
• 1.4 研究并轨双基地SAR 成像算法的意义
• 1.5 本文的主要工作
• 第二章 改进的并轨双基地 Chirp Scaling 算法
• 2.1 引言
• 2.2 Chirp Scaling 成像算法的基础
• 2.2.1 Chirp Scaling 原理
• 2.2.2 方位向Fourier 变换
• 2.2.3 从单基地到双基地
• 2.3 并轨双基地SAR 方位向Fourier 变换的分析
• 2.3.1 点目标二维谱
• 2.3.2 距离-多普勒表达式
• 2.4 改进算法I
• 2.5 SAR 成像算法校正距离徙动原理的分析
• 2.5.1 距离徙动对距离模型的影响
• 2.5.2 距离徙动的分解
• 2.6 改进算法II
• 2.6.1 改进算法II 的基本原理
• 2.6.2 改进算法的实现方法
• 2.6.3 改进算法II 的数学和几何解释
• 2.7 并轨双基地SAR 方位向Fourier 变换的再分析
• 2.7.1 利用三步变换法求解方位向Fourier 中的误差源
• 2.7.2 采用逆向分析的方式推导距离-多普勒表达式
• 2.8 改进算法III
• 2.9 仿真结果
• 2.9.1 改进算法I
• 2.9.2 改进算法II
• 2.9.3 改进算法III
• 2.10 本章小结
• 第三章 并轨双基地分数维 Chirp Scaling 算法
• 3.1 引言
• 3.2 分数维Fourier 变换
• 3.2.1 数学表达
• 3.2.2 基本性质
• 3.2.3 分数维Fourier 变换在SAR 成像中的应用
• 3.3 分数维Fourier 变换的快速算法
• 3.3.1 离散分数维Fourier 变换
• 3.3.2 快速算法
• 3.4 分数维Fourier 变换应用于Chirp Scaling 算法的数学基础
• 3.4.1 分数相关
• 3.4.2 基于分数相关的匹配滤波器
• 3.5 分数维Chirp Scaling 算法
• 3.5.1 分数维Chirp Scaling 算法的基本流程
• 3.5.2 量纲归一化
• 3.5.3 Chirp Scaling 因子和分数域旋转角的求解
• 3.6 并轨双基地分数维Chirp Scaling 算法
• 3.6.1 距离向处理中引入分数维Fourier 变换
• 3.6.2 方位向处理中引入分数维Fourier 变换
• 3.7 并轨双基地分数维Chirp Scaling 算法性能的分析
• 3.7.1 距离向分辨率的提高
• 3.7.2 方位向分辨率的提高
• 3.8 仿真结果
• 3.9 本章小结
• 第四章 并轨双基地 SAR 成像算法的误差分析
• 4.1 引言
• 4.2 单基地SAR 成像算法中的近似处理
• 4.2.1 系统传递函数
• 4.2.2 由传递函数构造距离徙动算法
• 4.2.3 由近似的传递函数构造高效算法
• 4.2.4 由进一步近似的传递函数得到简化的高效算法
• 4.3 推导并轨双基地SAR 成像算法应解决的主要问题
• 4.3.1 点目标二维谱
• 4.3.2 系统传递函数的空变性
• 4.3.3 利用高效算法成像的前提条件
• 4.4 改进算法IV：利用基本变尺度方法补偿距离徙动
• 4.4.1 频域中的基本变尺度原理
• 4.4.2 并轨双基地SAR 的频域变尺度算法
• 4.4.3 仿真结果
• 4.5 本章小结
• 第五章 一般轨线构型的双基地 SAR 成像算法
• 5.1 引言
• 5.2 一般轨线构型双基地SAR 的空间布局
• 5.3 处理一般轨线构型双基地SAR 的指导思想
• 5.3.1 构造一般构型双基地SAR 的点目标二维谱
• 5.3.2 利用几何变换将一般构型转化为并轨构型
• 5.4 等速率交叉轨线构型转化为并轨构型的数学基础
• 5.4.1 运动平台飞行轨线的旋转变换
• 5.4.2 推广到双基地的轨线二维旋转变换
• 5.4.3 进一步的推广：轨线的三维旋转变换
• 5.5 非等速率交叉轨线构型转化为并轨构型的数学基础
• 5.5.1 飞行平台速率转换的基本原理
• 5.5.2 速率转换与轨线旋转相结合
• 5.6 利用Frequency Scaling 算法成像
• 5.6.1 Frequency Scaling 算法的基本原理
• 5.6.2 并轨双基地Frequency Scaling 算法
• 5.6.3 并轨双基地Frequency Scaling 算法的推广
• 5.6.4 推广算法的约束条件
• 5.7 利用其它算法成像
• 5.8 仿真结果
• 5.8.1 二维轨线旋转
• 5.8.2 三维轨线旋转
• 5.9 本章小结
• 第六章 结束语
• 6.1 本文研究工作的总结
• 6.2 进一步的工作
• 致谢
• 参考文献
• 在读期间的研究成果
• 附录 A：一般轨线布局转换的数学推导
• A.1 数学模型
• A.2 发射平台飞行轨线的变换
• A.3 接收平台飞行轨线的变换
• A.4 双基地距离模型的转换