机载高分辨超宽带合成孔径雷达运动补偿技术研究

论文摘要

机载低频超宽带合成孔径雷达（UWB SAR）具有探测隐蔽在叶簇或浅地表覆盖下的目标,对其高分辨成像的能力,军事应用潜力巨大。然而,载机的非理想运动给UWB SAR回波带来了严重的相位误差,直接影响高分辨成像能力,有效的运动补偿技术对高分辨成像至关重要。本论文以装备预研项目为背景,从以下几个方面对机载UWB SAR运动补偿开展了较深入的研究:首先,研究了在获得了载机运动参数情况下的UWB SAR视线误差补偿方法。论文着重研究了视线误差对UWB SAR成像中的距离迁徙校正影响问题,推导了包含视线误差的点目标二维频谱,并在子孔径视线误差补偿算法的基础上,推导出一种在距离多普勒域、距离迁徙校正前补偿视线误差的新补偿算法,点目标仿真结果验证了该算法在连续大面积实时成像时的优越性。其次,研究了目前国内机载组合导航系统测量精度不高,不能满足UWB SAR高分辨成像需要时的运动补偿方法。针对UWB SAR特点,论文提出了一种结合全球定位系统（GPS）实时信息和改进MD自聚焦的运动补偿方法,并基于实测数据,提出了几点提高改进MD估计精度的措施。两段实测数据处理的结果验证了所提方法的有效性。论文中还深入分析了该补偿方法中的几个问题,给出了UWB SAR中MD子孔径划分应满足的条件。然后,深入研究了适合UWB SAR回波特点、以对比度最大为聚焦准则的自聚焦算法。对已广泛应用的对比度最优自聚焦算法进行改进,使其满足实时运动补偿的需要,实际数据处理结果验证了该改进算法的有效性;借鉴频域PACE算法思路,提出一种在时域提取回波中高次多项式相位误差的TD-PACE算法,实际数据处理结果验证了该算法的有效性:针对PACE算法的不足,提出一种减小计算量的IPACE算法,实际数据处理结果表明,IPACE算法执行效率较PACE大幅提高,而聚焦效果相当。论文中还比较了IPACE和PGA聚焦UWB SAR图像的能力,实测数据处理结果表明,IPACE聚焦效果较PGA更好。最后,结合无人机特点,设计了一种适合无人机UWB SAR高分辨成像要求的低成本运动补偿方案。该方案利用互补滤波器融合GPS接收机输出的速度和单轴加速度计输出的加速度,对UWB SAR回波粗补偿,利用自聚焦进行精补偿。论文中推导了加速度计输出的有用加速度表达式,分析了天线平台稳定精度对加速度计输出的影响,并用仿真数据验证了该补偿方案的有效性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 论文研究的背景及意义
• 1.1.1 机载UWB SAR研究的发展
• 1.1.2 机载UWB SAR中的运动补偿
• 1.2 机载UWB SAR运动补偿技术的研究现状
• 1.3 论文的主要工作
• 1.3.1 论文研究思路
• 1.3.2 主要研究工作和结构安排
• 第二章 机载高分辨UWB SAR视线误差补偿方法研究
• 2.1 引言
• 2.2 窄带SAR视线误差补偿的基本原理
• 2.3 窄带SAR视线误差补偿方法在UWB SAR中的限制
• 2.3.1 UWB SAR大积累角的影响
• 2.3.2 UWB SAR大相对带宽的影响
• 2.4 UWB SAR中相位误差对距离迁徙校正的影响
• 2.5 适合大测绘带高分辨UWB SAR的子孔径子带补偿算法
• 2.5.1 原始的子孔径补偿算法
• 2.5.2 子孔径子带补偿算法推导
• 2.5.3 子孔径和子带划分原则
• 2.5.4 子孔径子带补偿算法与成像算法的结合方法
• 2.6 三种UWB SAR视线误差补偿算法的比较
• 2.6.1 “Spotlike”及自适应子孔径补偿算法的原理
• 2.6.2 三种补偿算法补偿性能的比较
• 2.6.3 三种补偿算法对成像范围限制的比较
• 2.7 本章小结
• 第三章 基于GPS和改进MD的UWB SAR运动补偿
• 3.1 引言
• 3.2 机载UWB SAR对仪表测量精度的要求
• 3.2.1 机载UWB SAR对姿态测量精度的要求
• 3.2.2 机载UWB SAR对平移运动测量精度的要求
• 3.2.3 对一种机载SAR视线误差补偿方案的讨论
• 3.3 机载高分辨UWB SAR中自聚焦算法的局限性
• 3.3.1 UWB SAR回波中的包络误差
• 3.3.2 常规自聚焦算法的局限性
• 3.4 基于GPS实时信息和改进MD的UWB SAR运动补偿
• 3.4.1 基于GPS实时信息的粗补偿
• 3.4.2 基于改进MD的精补偿
• 3.4.3 结合GPS和改进MD的UWB SAR运动补偿流程
• 3.5 结合GPS和改进MD运动补偿中的几个问题
• 3.5.1 GPS采样率不够时的应对措施
• 3.5.2 GPS测量误差分析
• 3.5.3 杠臂误差及载机机械震动的影响
• 3.5.4 补偿精度分析及MD子孔径长度选择
• 3.6 实测UWB SAR回波处理结果
• 3.7 本章小结
• 第四章 以对比度为聚焦准则的UWB SAR自聚焦算法研究
• 4.1 引言
• 4.2 以对比度为聚焦准则的自聚焦算法基本原理
• 4.2.1 以对比度为聚焦准则的合理性
• 4.2.2 COA的基本原理
• 4.2.3 PACE的基本原理
• 4.3 一种改进的适合UWB SAR实时运动补偿的COA算法
• 4.3.1 传统COA实现方法
• 4.3.2 适合UWB SAR的改进COA算法
• 4.3.3 改进COA与改进MD、传统COA计算效率之比较
• 4.3.4 实测UWB SAR回波处理结果
• 4.3.5 改进COA与改进MD之比较
• 4.4 一种新的时域高次多项式误差提取方法
• 4.4.1 TD-PACE算法推导
• 4.4.2 TD-PACE计算量分析
• 4.4.3 实测UWB SAR回波处理结果
• 4.4.4 TD-PACE和改进COA之比较
• 4.5 一种改进的复图像域任意阶相位误差估计算法
• 4.5.1 IPACE算法推导
• 4.5.2 IPACE插值节点间距的选取
• 4.5.3 IPACE与PACE、TD-PACE的比较
• 4.5.4 IPACE的实现
• 4.6 IPACE处理条带式UWB SAR图像时的子图像划分原则
• 4.6.1 UWB SAR图像域子孔径划分原则
• 4.6.2 UWB SAR图像域距离向分段原则
• 4.6.3 子图像拼接方法
• 4.7 实测UWB SAR复图像处理结果
• 4.7.1 IPACE补偿结果
• 4.7.2 IPACE和PGA补偿结果比较
• 4.8 本章小结
• 第五章 基于低成本测量设备的无人机UWB SAR运动补偿方案
• 5.1 引言
• 5.2 无人机平台特点
• 5.3 一种无人机UWB SAR低成本运动补偿方案
• 5.3.1 无人机UWB SAR低成本运动补偿方案
• 5.3.2 GPS输出速度的坐标转换及杠臂误差分析
• 5.3.3 加速度计输出的有效加速度表达式
• 5.3.4 天线稳定角度误差对加速度计的影响
• 5.3.5 速度和加速度的有效融合方法
• 5.3.6 基于自聚焦算法的精补偿
• 5.4 计算机仿真结果
• 5.4.1 互补滤波器融合GPS和加速度计信息仿真
• 5.4.2 运动补偿方案的补偿效果仿真
• 5.5 本章小结
• 第六章 结束语
• 6.1 主要研究成果和创新点
• 6.2 未来研究展望
• 致谢
• 参考文献表
• 作者在学期间取得的学术成果
• 附录 英文缩写词对照表