本文關(guān)鍵詞：高分辨率機載SAR兩維自聚焦處理及FPGA實現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 合成孔徑雷達(dá) 自聚焦算法 兩維相位誤差 現(xiàn)場可編輯門陣列 實時處理

【摘要】：合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一種主動式探測系統(tǒng),它工作不受時間、氣候條件限制,而且探測距離遠(yuǎn)、范圍大,在軍民領(lǐng)域獲得廣泛的應(yīng)用與發(fā)展。由于SAR成像質(zhì)量與回波相位緊密相關(guān),需要進(jìn)一步采用自聚焦技術(shù)估計并補償其相位誤差,以獲得高分辨SAR圖像。另一方面現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)以其在體積、處理效率、功耗、可靠性等方面的優(yōu)勢,被越來越多地應(yīng)用在SAR成像信號處理系統(tǒng)。本文主要研究SAR自聚焦算法以及算法的FPGA的實現(xiàn)。本文首先介紹SAR自聚焦背景及意義、發(fā)展歷史及現(xiàn)狀,概括了本文的內(nèi)容結(jié)構(gòu)。然后分析了相位梯度自聚焦(PGA)算法的原理及步驟。針對長相干處理間隔條件下較大高階相位誤差造成的PGA性能下降問題,討論了一種結(jié)合PGA算法和子孔徑偏移(MD)算法的多子孔徑自聚焦算法(PGA-MD),算法通過劃分方位子孔徑避免了高階相位誤差,并利用PGA和MD算法保證了子孔徑相位誤差函數(shù)的估計及拼接精度。后面指出SAR相位誤差本質(zhì)上一種兩維的誤差,研究一種極坐標(biāo)格式算法(PFA)下的兩維自聚焦算法。通過分析極坐標(biāo)格式轉(zhuǎn)換對殘留誤差的影響,得到一維方位相位誤差和兩維相位誤差的映射關(guān)系,并基于這種關(guān)系將兩維誤差估計問題轉(zhuǎn)化成一維估計/兩維校正問題,從而提高了算法的運算精度和效率。接著介紹了圖像域分塊PGA方法,以此抑制空變誤差的影響。為了在FPGA上實現(xiàn)自聚焦處理系統(tǒng),首先擬定了一種兩維自聚焦處理方案。然后對系統(tǒng)進(jìn)行整體架構(gòu)設(shè)計,將自聚焦處理系統(tǒng)分成3個部分:自聚焦算法單元模塊、數(shù)據(jù)讀寫模塊和聚焦參數(shù)配置模塊。具體分析了PGA子模塊,Sinc插值子模塊和互相關(guān)子模塊等幾個主要功能模塊及算法處理主控制模塊,并對算法到FPGA的映射進(jìn)行了優(yōu)化;闡述了基于DDR3 SDRAM的數(shù)據(jù)存儲與轉(zhuǎn)置模塊,分析了轉(zhuǎn)置存儲方案的效率并完成用戶接口設(shè)計;介紹了參數(shù)配置模塊。為了驗證FPGA實現(xiàn)自聚焦算法的正確性,搭建了以主機、以太網(wǎng)、FPGA和DDR3 SDRAM為主體的驗證系統(tǒng)框架。主要從網(wǎng)絡(luò)的分層模型出發(fā),介紹了一種基于以太網(wǎng)的數(shù)據(jù)通信模塊,實現(xiàn)了主機與開發(fā)板的數(shù)據(jù)通信。然后對自聚焦處理系統(tǒng)的聚焦效果、處理精度、處理效率和資源使用率進(jìn)行了分析。實驗結(jié)果表明本次基于FPGA的自聚焦處理系統(tǒng)能夠非常明顯地改善圖像質(zhì)量,處理精度、實時性都能滿足要求。最后總結(jié)本文工作并提出未來改進(jìn)方向。
【關(guān)鍵詞】：合成孔徑雷達(dá) 自聚焦算法 兩維相位誤差 現(xiàn)場可編輯門陣列 實時處理
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN957.52
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 縮略詞11-13
• 第一章 緒論13-18
• 1.1 研究背景及意義13-14
• 1.2 研究歷史與現(xiàn)狀14-17
• 1.2.1 自聚焦技術(shù)發(fā)展概述14-16
• 1.2.2 基于FPGA的SAR信號處理16-17
• 1.3 本文內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排17-18
• 第二章 自聚焦算法研究18-36
• 2.1 引言18
• 2.2 相位梯度自聚焦18-22
• 2.2.1 SAR圖像信號模型18-19
• 2.2.2 PGA算法原理及步驟19-21
• 2.2.3 實測數(shù)據(jù)處理結(jié)果與分析21-22
• 2.3 多子孔徑自聚焦22-28
• 2.3.1 子孔徑低階相位誤差22-23
• 2.3.2 相位誤差拼接23
• 2.3.3 利用MD算法估計線性分量23-26
• 2.3.4 實測數(shù)據(jù)處理結(jié)果26-28
• 2.4 基于先驗知識的兩維自聚焦算法28-33
• 2.4.1 極坐標(biāo)格式算法28-30
• 2.4.2 殘留誤差分析30-31
• 2.4.3 兩維自聚焦處理31-32
• 2.4.4 實測數(shù)據(jù)處理結(jié)果32-33
• 2.5 分塊自聚焦33-35
• 2.5.1 圖像劃分34
• 2.5.2 圖像拼接34-35
• 2.6 本章小結(jié)35-36
• 第三章 基于FPGA的算法實現(xiàn)36-63
• 3.1 自聚焦處理方案與總體設(shè)計36-38
• 3.1.1 兩維自聚焦處理方案的擬定36-37
• 3.1.2 FPGA實現(xiàn)的總體框架37-38
• 3.2 自聚焦算法處理單元設(shè)計38-50
• 3.2.1 PGA算法模塊38-42
• 3.2.2 互相關(guān)模塊42-44
• 3.2.3 相位拼接44
• 3.2.4 Sinc插值模塊44-49
• 3.2.5 算法處理主控制模塊49-50
• 3.3 基于DDR3的數(shù)據(jù)存儲與轉(zhuǎn)置50-61
• 3.3.1 外部存儲介質(zhì)的選擇51
• 3.3.2 DDR3 SDRAM簡介51-52
• 3.3.3 內(nèi)存控制器52-54
• 3.3.4 用戶接口設(shè)計54-60
• 3.3.5 數(shù)據(jù)讀寫控制模塊60-61
• 3.4 參數(shù)配置模塊61-62
• 3.5 本章小節(jié)62-63
• 第四章 系統(tǒng)驗證與數(shù)據(jù)分析63-73
• 4.1 硬件平臺簡介63-64
• 4.2 系統(tǒng)的驗證方案64-70
• 4.2.1 數(shù)據(jù)通信模塊64-69
• 4.2.2 驗證系統(tǒng)整體框圖69-70
• 4.3 實驗結(jié)果與分析70-72
• 4.3.1 實測數(shù)據(jù)處理結(jié)果分析70-71
• 4.3.2 處理效率與資源分析71-72
• 4.4 本章小節(jié)72-73
• 第五章 結(jié)束語73-75
• 參考文獻(xiàn)75-79
• 致謝79-80
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文80

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1133434