本文選題：Omega-K算法 + 改進(jìn)參考函數(shù)相乘��； 參考：《西安電子科技大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：合成孔徑雷達(dá)(synthetic aperture radar,SAR)具有遠(yuǎn)作用距離、全天時(shí)、全天候和寬測繪帶等優(yōu)點(diǎn),并且可以實(shí)現(xiàn)對地面熱點(diǎn)地區(qū)長時(shí)間觀測,因此在軍事和民用領(lǐng)域,SAR都取得了廣泛應(yīng)用。對于SAR數(shù)據(jù)處理而言,成像操作以及運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償數(shù)據(jù)處理是關(guān)鍵步驟,并且一直是研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。傳統(tǒng)的時(shí)域成像操作雖然也能產(chǎn)生較好的圖像聚焦效果,但運(yùn)算量較大,操作運(yùn)行效率較低。頻域處理算法如距離多普勒(RD)算法和其改進(jìn)的CS算法雖然解決了運(yùn)行效率問題,但對于大斜視和寬孔徑成像的處理仍然比較困難。本文致力于大斜視構(gòu)型的SAR成像以及運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)难芯?首先介紹了SAR成像和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)谋尘昂脱芯楷F(xiàn)狀,然后研究了SAR成像的基本理論和常用的成像處理及運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償處理算法,主要內(nèi)容包括以下兩個(gè)方面:1.提出了一種改進(jìn)的Omega-K算法用于大斜視構(gòu)型成像問題。大斜視構(gòu)型下,回波信號二維頻譜的支撐區(qū)會(huì)發(fā)生嚴(yán)重傾斜,從而造成了stolt插值困難。針對該問題,提出了一種適用于大斜視構(gòu)型的改進(jìn)的二維頻譜求解方法。首先應(yīng)用駐定相位原理推導(dǎo)了傳統(tǒng)的Omega-K算法的頻譜,并應(yīng)用大斜視構(gòu)型的距離等式推導(dǎo)了大斜視構(gòu)型下的改進(jìn)頻譜。然后基于得到的改進(jìn)二維頻譜,提出大斜視改進(jìn)的參考函數(shù)相乘和和改進(jìn)的stolt插值。最后針對正側(cè)視、中等斜視構(gòu)型和大斜視構(gòu)型分別進(jìn)行了點(diǎn)仿真分析,并對改進(jìn)后的算法和傳統(tǒng)的Omega-K算法以及RD算法進(jìn)行了聚焦效果的比較。2.提出了一種基于切比雪夫逼近和級數(shù)反演的搜索優(yōu)化PGA算法用于運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償問題。該算法對傳統(tǒng)的PGA算法的相位梯度估計(jì)進(jìn)行了改進(jìn)。首先根據(jù)加權(quán)理論對各個(gè)距離單元基于其能量進(jìn)行了加權(quán)處理,并得到相位梯度中心值。然后提出了相位梯度步長值的概念,將圖像熵映射為關(guān)于相位梯度步長值的函數(shù),并利用切比雪夫不等式來逼近圖像熵值,然后根據(jù)級數(shù)反演法得到該步長值。由相位梯度中心值和步長值得到更加精確的相位誤差,對該相位誤差進(jìn)行補(bǔ)償。該搜索優(yōu)化處理減少了傳統(tǒng)的PGA算法的迭代次數(shù),而且對傳統(tǒng)PGA算法處理效果較差甚至不能進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償處理的有極少孤立強(qiáng)散射點(diǎn)的圖像有良好的補(bǔ)償效果。最后針對具有大量孤立強(qiáng)散射點(diǎn)的圖像圖像和低對比度圖像分別進(jìn)行了仿真分析,并對搜索優(yōu)化PGA算法和傳統(tǒng)的PGA算法進(jìn)行了迭代次數(shù)和相位誤差補(bǔ)償效果的比較。本文工作得到了國家自然科學(xué)基金(No.61173092)、新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃(No.66ZY110)和陜西省科學(xué)技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(No.2013KJXX-64)資助。
[Abstract]:Synthetic aperture radar (SAR) has the advantages of long range, all-weather, all-weather and wide mapping band, and can be used for long time observation of hot spot areas on the ground, so it has been widely used in military and civil fields. For SAR data processing, imaging operation and motion compensation data processing are the key steps, and have always been the focus and difficulty of the research. Although the traditional time-domain imaging operation can also produce better image focusing effect, it has a large amount of computation and low operational efficiency. Although the frequency domain processing algorithm such as range Doppler RD algorithm and its improved CS algorithm solve the problem of running efficiency, it is still difficult to deal with large squint and wide aperture imaging. This paper is devoted to the research of SAR imaging and motion compensation of large squint configuration. Firstly, the background and research status of SAR imaging and motion compensation are introduced, then the basic theory of SAR imaging and the common algorithms of imaging processing and motion compensation processing are studied. The main content includes the following two aspects: 1. An improved Omega-K algorithm is proposed for large squint configuration imaging. In the large squint configuration, the support region of the two-dimensional spectrum of the echo signal will be skewed seriously, which makes the stolt interpolation difficult. In order to solve this problem, an improved two-dimensional spectrum solution method for large squint configuration is proposed. Firstly, the spectrum of the traditional Omega-K algorithm is derived by using the stationary phase principle, and the improved spectrum under the large squint configuration is derived by using the distance equation of the large squint configuration. Then, based on the improved two-dimensional spectrum, the improved large squint reference function multiplication and improved stolt interpolation are proposed. Finally, point simulation analysis is carried out for the positive side view, medium squint configuration and large squint configuration, and the focus effect of the improved algorithm is compared with that of the traditional Omega-K algorithm and Rd algorithm. 2. A search optimization PGA algorithm based on Chebyshev approximation and series inversion is proposed for motion compensation. This algorithm improves the phase gradient estimation of the traditional PGA algorithm. Firstly, each distance element is weighted based on its energy according to the weighting theory, and the center value of phase gradient is obtained. Then the concept of phase gradient step size is proposed and the image entropy is mapped to a function about the phase gradient step size. The image entropy value is approximated by Chebyshev inequality and the step size value is obtained according to the series inversion method. The phase error is compensated by the phase gradient center value and step size. The search optimization process reduces the number of iterations of the traditional PGA algorithm and has a good compensation effect for images with few isolated and strong scattering points which have poor processing effect or even cannot be processed by the traditional PGA algorithm. Finally, the simulation and analysis of the images with a large number of isolated and strong scattering points and low contrast images are carried out, and the iterative times and phase error compensation effects of the search optimization PGA algorithm and the traditional PGA algorithm are compared. This work is supported by the National Natural Science Foundation No. 61173092, the New Century Talent support Program No. 66ZY110) and the Shaanxi Provincial Science and Technology Research and Development Program Project No. 2013KJXX-64).
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN957.52

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本文編號：1896249