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合成孔径雷达参数估计及信号仿真新方法研究

2020-11-22阅读(944)

合成孔径雷达参数估计及信号仿真新方法研究

论文摘要

多普勒参数估计和原始信号仿真在合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)技术领域广受关注,前者是SAR高质量成像的保证,后者是SAR技术研究、系统研制的必要手段。本文重点研究了解SAR多普勒模糊方法,适于斜视SAR的多普勒参数联合估计方法,不依赖SAR运动参数先验知识的盲成像算法以及SAR原始信号仿真的快速方法。所有参数估计的新方法都经过了实测数据的验证,原始信号的快速仿真方法也在实际SAR仿真系统中得到了应用。本文的具体创新性成果如下:1.推导了SAR多普勒中心与场景距离的近似线性关系,并据之提出了一种解多普勒模糊的新方法。该方法在二维时域实现,适于低对比度场景,且由于只需估计模糊的多普勒中心,具有高的计算效率。2.研究了SAR信号在距离多普勒(RD)域的统计特性。基于该统计特性,提出了RD域对比度最大化和最小化两种稳健的解多普勒模糊方法。3.基于RD域对比度最大化或最小化,针对SAR的斜视会降低SAR传统自聚焦方法的性能问题,提出了多普勒参数联合估计方法,有效提高了自聚焦精度。4.在多普勒参数联合估计方法及对传统的相位差自聚焦方法进行改进的基础上,提出了不依赖SAR平台运动先验知识的盲成像算法。5.提出了SAR原始信号仿真的快速算法。以波数域成像算法为例,推导了SAR信号仿真算法与SAR成像算法的互逆关系。证明了SAR发射线性调频信号时,从目标空间出发模拟SAR信号空间的正向法和从图像空间出发反演SAR信号空间的逆向法两者之间的统一性。给出了香农插值的快速实现方法。6.提出了在仿真的原始信号中,基于多普勒波束锐化(DBS)的SAR平台运动位置误差注入方法,解决了运动位置误差对目标回波影响的空变性模拟问题。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 SAR 多普勒参数估计综述
  • 1.2.1 多普勒中心估计方法
  • 1.2.2 解多普勒模糊方法
  • 1.2.3 多普勒调频率估计方法
  • 1.2.4 评价标准
  • 1.2.5 发展趋势
  • 1.3 SAR 信号仿真综述
  • 1.3.1 信号仿真的基本方法
  • 1.3.2 对信号仿真的基本要求
  • 1.3.3 信号仿真的关键问题
  • 1.3.4 发展趋势
  • 1.4 本文的主要研究内容
  • 第2章 RD 域信号的统计特性
  • 2.1 引言
  • 2.2 SAR 回波信号模型
  • 2.3 RD 域距离徙动的分析
  • 2.4 RD 域信号的统计特性
  • 2.5 本文的研究所用的实测数据参数
  • 2.6 小结
  • 第3章 解多普勒模糊的快速方法－距离差异法
  • 3.1 引言
  • 3.2 算法描述
  • 3.2.1 基本原理
  • 3.2.2 算法实现
  • 3.3 性能分析
  • 3.3.1 估计方差
  • 3.3.2 与波长差异法的比较
  • 3.4 实测数据实验
  • 3.5 小结
  • 第4章 RD 域对比度最大化解多普勒模糊
  • 4.1 引言
  • 4.2 算法描述
  • 4.2.1 基本原理
  • 4.2.2 算法实现
  • 4.2.3 算法实现需注意的四点
  • 4.3 性能分析
  • 4.3.1 灵敏度
  • 4.3.2 计算效率
  • 4.3.3 对场景对比度的稳健性
  • 4.4 实测数据实验
  • 4.5 小结
  • 第5章 RD 域对比度最小化解多普勒模糊
  • 5.1 引言
  • 5.2 算法描述
  • 5.2.1 基本原理
  • 5.2.2 算法实现
  • 5.3 性能分析
  • 5.3.1 灵敏度
  • 5.3.2 计算效率
  • 5.3.3 对场景对比度的稳健性
  • 5.4 实测数据实验
  • 5.4.1 星载SAR 数据解模糊
  • 5.4.2 在机载正侧视SAR 多普勒中心估计中的应用
  • 5.5 小结
  • 第6章 斜视SAR 多普勒参数的联合估计
  • 6.1 引言
  • 6.2 算法描述
  • 6.2.1 基本原理
  • 6.2.2 算法实现
  • 6.3 性能分析
  • 6.4 低对比度场景的自聚焦
  • 6.5 实测数据实验
  • 6.6 小结
  • 第7章 盲成像算法
  • 7.1 引言
  • 7.2 算法描述
  • 7.2.1 数据校直
  • 7.2.2 修正的相位差（MPD）自聚焦算法
  • 7.2.3 其它成象参数的考虑
  • 7.3 实测数据实验
  • 7.4 小结
  • 第8章 SAR 原始信号的快速仿真
  • 8.1 引言
  • 8.2 SAR 原始信号仿真的基本原理
  • 8.2.1 SAR 场景回波信号模型
  • 8.2.2 场景电磁散射系数的获取
  • 8.2.3 SAR 原始信号生成算法
  • 8.3 SAR 原始信号的快速仿真
  • 8.3.1 SAR 信号仿真的快速算法
  • 8.3.2 斜视SAR 原始信号波数域仿真算法
  • 8.3.3 快速香农插值的实现
  • 8.3.4 光学图像转换为SAR 复图像
  • 8.3.5 仿真结果检验方法
  • 8.3.6 正向法与逆向法的统一性证明
  • 8.3.7 SAR 信号仿真快速算法的实现
  • 8.3.8 SAR 原始信号快速仿真实例
  • 8.4 SAR 平台运动位置误差的仿真
  • 8.4.1 SAR 平台运动位置误差分析
  • 8.4.2 基于DBS 的SAR 平台运动位置误差模拟
  • 8.5 小结
  • 第9章 总结
  • 9.1 研究成果
  • 9.2 值得进一步研究的问题
  • 参考文献
  • 致谢
  • 附录 A 随机序列归一化方差的性质
  • 附录 B 对场景对比度的稳健性分析
  • 附录 C SAR 原始信号的波数域仿真算法推导
  • 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果

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