本文關(guān)鍵詞：機(jī)載單天線SAR動(dòng)目標(biāo)成像技術(shù)研究

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【摘要】：合成孔徑雷達(dá)(SAR)作為一種具有全天時(shí)和全天候特性的高分辨率成像傳感器,被廣泛地應(yīng)用于軍用和民用領(lǐng)域。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像則是SAR系統(tǒng)的一個(gè)重要應(yīng)用。在硬件平臺(tái)方面,單天線SAR實(shí)現(xiàn)成本較低并且不存在多天線處理的配準(zhǔn)問(wèn)題,數(shù)據(jù)量少,容易實(shí)時(shí)處理。此外,在大多機(jī)載SAR平臺(tái)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(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像算法有著較大的研究?jī)r(jià)值。相對(duì)于靜止目標(biāo)而言,由于運(yùn)動(dòng)參數(shù)的存在,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像處理過(guò)程中需要面臨更加嚴(yán)重的距離和方位向耦合。尤其對(duì)于快速運(yùn)動(dòng)而言,耦合程度更嚴(yán)重。因此運(yùn)動(dòng)目標(biāo)帶來(lái)更多信息的同時(shí)也帶來(lái)了更多挑戰(zhàn)。本文研究了在單天線機(jī)載SAR平臺(tái)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)高分辨率成像及其運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)的方法,所作的主要工作及創(chuàng)新如下：1.建立考慮平臺(tái)高度的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)回波模型。首先對(duì)傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)回波模型進(jìn)行分析,接著建立考慮平臺(tái)高度的更具實(shí)用性的回波模型,通過(guò)兩者對(duì)比,指出傳統(tǒng)模型建模過(guò)程中的不足。在新模型中,距離向速度對(duì)多普勒調(diào)頻率存在影響,進(jìn)而影響距離彎曲。此外,采用多普勒中心去估計(jì)地面距離向速度時(shí),運(yùn)動(dòng)目標(biāo)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(dòng)情況下,利用圖像幅度最大值特性來(lái)定位目標(biāo)位置。利用定位到的目標(biāo)位置,一方面,可以從多目標(biāo)中分離單目標(biāo),針對(duì)每個(gè)目標(biāo)進(jìn)行單獨(dú)精準(zhǔn)處理,進(jìn)而有助于實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)的高分辨率成像。另一方面,根據(jù)位置信息對(duì)應(yīng)的原始數(shù)據(jù),可以直接提取此目標(biāo)的相位信息,從而實(shí)現(xiàn)了相位解纏,進(jìn)而有利于提高后續(xù)的多普勒參數(shù)估計(jì)算法的性能。在距離徙動(dòng)校正前直接得到回波信號(hào)相位信息,解決了距離徙動(dòng)和相位估計(jì)的矛盾。針對(duì)環(huán)境中噪聲和雜波的干擾,本文提出相應(yīng)的處理算法,并對(duì)處理算法的可行性進(jìn)行分析。仿真實(shí)驗(yàn)表明,在復(fù)雜環(huán)境下,基于最大幅值的提取算法依然能夠有效地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分離和相位提取。3.提出基于最大幅值的運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)算法。從模型分析可知,多普勒參數(shù)準(zhǔn)確對(duì)應(yīng)著運(yùn)動(dòng)參數(shù),可以利用多普勒參數(shù)來(lái)估計(jì)運(yùn)動(dòng)參數(shù)。本文首先利用傳統(tǒng)分?jǐn)?shù)傅立葉變換算法初步估計(jì)多普勒參數(shù)。針對(duì)快速目標(biāo)造成的多普勒模糊的情況,提出針對(duì)不同程度噪聲干擾下的多普勒模糊數(shù)估計(jì)方法。在弱噪聲下,利用斜率信息高效估計(jì),在強(qiáng)噪聲下,利用對(duì)比度準(zhǔn)確估計(jì)。為了提高強(qiáng)噪聲下的計(jì)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(yīng)迭代模糊數(shù)估計(jì)算法。結(jié)合之前模型分析中運(yùn)動(dòng)參數(shù)與多普勒參數(shù)的關(guān)系,即可得到運(yùn)動(dòng)參數(shù)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,在強(qiáng)噪聲情況下,利用多普勒估計(jì)算法能夠?qū)崿F(xiàn)高精度運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像,利用運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)算法能夠準(zhǔn)確地估計(jì)運(yùn)動(dòng)參數(shù)。此外,本文采用雷達(dá)信號(hào)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(jì)算法。該算法在大距離徙動(dòng)存在時(shí)依然有效,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)時(shí)頻分析方法的不足。
【關(guān)鍵詞】：合成孔徑雷達(dá) 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像 運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì) 最大幅值提取 多普勒參數(shù)
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：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(dá)研究背景及發(fā)展14-16
• 1.1.2 SAR運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像的研究意義16-18
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-21
• 1.3 論文的研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)21-24
• 第2章 SAR成像原理與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像技術(shù)24-38
• 2.1 引言24
• 2.2 合成孔徑雷達(dá)基本成像原理24-30
• 2.2.1 靜止目標(biāo)回波模型及RD算法簡(jiǎn)介25-27
• 2.2.2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)回波模型27-29
• 2.2.3 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)對(duì)成像的影響29-30
• 2.3 SAR運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像原理及主要算法30-36
• 2.3.1 距離徙動(dòng)校正30-34
• 2.3.2 多普勒參數(shù)估計(jì)34-35
• 2.3.3 距離徙動(dòng)校正和多普勒估計(jì)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(yùn)動(dòng)目標(biāo)和回波信號(hào)分析38-42
• 3.2.1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)回波模型38-41
• 3.2.2 多普勒參數(shù)和距離徙動(dòng)效應(yīng)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(biāo)42-45
• 3.3.2 復(fù)雜環(huán)境下基于最大幅值的提取算法45-50
• 3.4 復(fù)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(yùn)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)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(jì)52-53
• 4.3 基于最大幅值的多普勒模糊數(shù)估計(jì)53-60
• 4.3.1 弱噪聲54-55
• 4.3.2 強(qiáng)噪聲55-56
• 4.3.3 自適應(yīng)多普勒模糊數(shù)估計(jì)算法56-57
• 4.3.4 自適應(yīng)模糊數(shù)估計(jì)算法細(xì)節(jié)討論57-59
• 4.3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析59-60
• 4.4 距離徙動(dòng)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(dòng)校正濾波器設(shè)計(jì)63
• 4.5 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法63-65
• 4.5.1 方位向壓縮63
• 4.5.2 運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)63-65
• 4.6 仿真實(shí)驗(yàn)與性能分析65-76
• 4.6.1 仿真參數(shù)說(shuō)明65
• 4.6.2 單個(gè)快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)65-67
• 4.6.3 多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)67
• 4.6.4 更快速目標(biāo)67-69
• 4.6.5 性能對(duì)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(lái)研究展望79-82
• 參考文獻(xiàn)82-88
• 致謝88-92
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的研究成果92

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