本文關(guān)鍵詞：機載單天線SAR動目標成像技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 合成孔徑雷達 運動目標成像 運動參數(shù)估計 最大幅值提取 多普勒參數(shù)

【摘要】：合成孔徑雷達(SAR)作為一種具有全天時和全天候特性的高分辨率成像傳感器,被廣泛地應用于軍用和民用領(lǐng)域。運動目標成像則是SAR系統(tǒng)的一個重要應用。在硬件平臺方面,單天線SAR實現(xiàn)成本較低并且不存在多天線處理的配準問題,數(shù)據(jù)量少,容易實時處理。此外,在大多機載SAR平臺中依然使用單天線的方式獲取數(shù)據(jù)。因此單天線SAR下的運動目標成像算法有著較大的研究價值。相對于靜止目標而言,由于運動參數(shù)的存在,運動目標成像處理過程中需要面臨更加嚴重的距離和方位向耦合。尤其對于快速運動而言,耦合程度更嚴重。因此運動目標帶來更多信息的同時也帶來了更多挑戰(zhàn)。本文研究了在單天線機載SAR平臺進行運動目標高分辨率成像及其運動參數(shù)估計的方法,所作的主要工作及創(chuàng)新如下：1.建立考慮平臺高度的運動目標回波模型。首先對傳統(tǒng)的運動目標回波模型進行分析,接著建立考慮平臺高度的更具實用性的回波模型,通過兩者對比,指出傳統(tǒng)模型建模過程中的不足。在新模型中,距離向速度對多普勒調(diào)頻率存在影響,進而影響距離彎曲。此外,采用多普勒中心去估計地面距離向速度時,運動目標在聚焦圖像上的定位斜距需要被考慮。2.提出基于最大幅值的提取算法。本算法在較大距離徙動情況下,利用圖像幅度最大值特性來定位目標位置。利用定位到的目標位置,一方面,可以從多目標中分離單目標,針對每個目標進行單獨精準處理,進而有助于實現(xiàn)多目標的高分辨率成像。另一方面,根據(jù)位置信息對應的原始數(shù)據(jù),可以直接提取此目標的相位信息,從而實現(xiàn)了相位解纏,進而有利于提高后續(xù)的多普勒參數(shù)估計算法的性能。在距離徙動校正前直接得到回波信號相位信息,解決了距離徙動和相位估計的矛盾。針對環(huán)境中噪聲和雜波的干擾,本文提出相應的處理算法,并對處理算法的可行性進行分析。仿真實驗表明,在復雜環(huán)境下,基于最大幅值的提取算法依然能夠有效地實現(xiàn)目標分離和相位提取。3.提出基于最大幅值的運動參數(shù)估計算法。從模型分析可知,多普勒參數(shù)準確對應著運動參數(shù),可以利用多普勒參數(shù)來估計運動參數(shù)。本文首先利用傳統(tǒng)分數(shù)傅立葉變換算法初步估計多普勒參數(shù)。針對快速目標造成的多普勒模糊的情況,提出針對不同程度噪聲干擾下的多普勒模糊數(shù)估計方法。在弱噪聲下,利用斜率信息高效估計,在強噪聲下,利用對比度準確估計。為了提高強噪聲下的計算效率,本文在最大幅值提取算法的基礎(chǔ)上,充分考慮提取的信息,提出更為高效的自適應迭代模糊數(shù)估計算法。結(jié)合之前模型分析中運動參數(shù)與多普勒參數(shù)的關(guān)系,即可得到運動參數(shù)。仿真實驗表明,在強噪聲情況下,利用多普勒估計算法能夠?qū)崿F(xiàn)高精度運動目標成像,利用運動參數(shù)估計算法能夠準確地估計運動參數(shù)。此外,本文采用雷達信號處理和圖像處理相結(jié)合的方法,提出基于最大幅值提取的二維多普勒參數(shù)估計算法。該算法在大距離徙動存在時依然有效,彌補了傳統(tǒng)時頻分析方法的不足。
【關(guān)鍵詞】：合成孔徑雷達 運動目標成像 運動參數(shù)估計 最大幅值提取 多普勒參數(shù)
【學位授予單位】：中國科學技術(shù)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN957.52
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-14
• 第1章 緒論14-24
• 1.1 研究背景與研究意義14-18
• 1.1.1 合成孔徑雷達研究背景及發(fā)展14-16
• 1.1.2 SAR運動目標成像的研究意義16-18
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-21
• 1.3 論文的研究內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)21-24
• 第2章 SAR成像原理與運動目標成像技術(shù)24-38
• 2.1 引言24
• 2.2 合成孔徑雷達基本成像原理24-30
• 2.2.1 靜止目標回波模型及RD算法簡介25-27
• 2.2.2 運動目標回波模型27-29
• 2.2.3 運動目標對成像的影響29-30
• 2.3 SAR運動目標成像原理及主要算法30-36
• 2.3.1 距離徙動校正30-34
• 2.3.2 多普勒參數(shù)估計34-35
• 2.3.3 距離徙動校正和多普勒估計的關(guān)系35-36
• 2.4 本章小結(jié)36-38
• 第3章 基于最大幅值的提取算法38-52
• 3.1 引言38
• 3.2 SAR運動目標和回波信號分析38-42
• 3.2.1 運動目標回波模型38-41
• 3.2.2 多普勒參數(shù)和距離徙動效應變化的影響41-42
• 3.3 基于最大值的提取算法42-50
• 3.3.1 理想條件下單目標42-45
• 3.3.2 復雜環(huán)境下基于最大幅值的提取算法45-50
• 3.4 復雜環(huán)境下提取算法的可行性分析50
• 3.5 本章小結(jié)50-52
• 第4章 基于最大幅值的運動目標參數(shù)估計52-78
• 4.1 引言52
• 4.2 基于最大幅值的模糊多普勒參數(shù)估計52-53
• 4.3 基于最大幅值的多普勒模糊數(shù)估計53-60
• 4.3.1 弱噪聲54-55
• 4.3.2 強噪聲55-56
• 4.3.3 自適應多普勒模糊數(shù)估計算法56-57
• 4.3.4 自適應模糊數(shù)估計算法細節(jié)討論57-59
• 4.3.5 實驗結(jié)果與分析59-60
• 4.4 距離徙動校正60-63
• 4.4.1 校正原理60-61
• 4.4.2 距離彎曲偏移的分析61-63
• 4.4.3 距離徙動校正濾波器設計63
• 4.5 運動目標參數(shù)估計方法63-65
• 4.5.1 方位向壓縮63
• 4.5.2 運動參數(shù)估計63-65
• 4.6 仿真實驗與性能分析65-76
• 4.6.1 仿真參數(shù)說明65
• 4.6.2 單個快速運動目標65-67
• 4.6.3 多個運動目標67
• 4.6.4 更快速目標67-69
• 4.6.5 性能對比69-76
• 4.7 本章小結(jié)76-78
• 第5章 總結(jié)與展望78-82
• 5.1 論文總結(jié)78-79
• 5.2 未來研究展望79-82
• 參考文獻82-88
• 致謝88-92
• 在讀期間發(fā)表的學術(shù)論文與取得的研究成果92

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本文編號：652578