本文關(guān)鍵詞：基于相位恢復(fù)理論的SAR目標(biāo)重建方法

  更多相關(guān)文章： 合成孔徑雷達(dá) SAR目標(biāo)重建 相位補(bǔ)償 相位梯度自聚焦算法 相位恢復(fù)算法 過采樣平滑算法

【摘要】：合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有在全天時(shí)、全天候、遠(yuǎn)距離條件下對(duì)目標(biāo)進(jìn)行高分辨率成像的能力,在遙感、預(yù)警、偵察、警戒等諸多領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。對(duì)于相干成像的SAR系統(tǒng),SAR成像結(jié)果和接受信號(hào)的相位之間存在緊密聯(lián)系,SAR回波精確的相位同步是SAR圖像良好聚焦的關(guān)鍵,但是由于雷達(dá)平臺(tái)的隨機(jī)運(yùn)動(dòng)以及電磁波在大氣湍流和對(duì)流層中傳播的影響導(dǎo)致SAR回波中存在相位誤差,因而造成圖像散焦。因此,針對(duì)上述原因所造成的SAR數(shù)據(jù)的相位補(bǔ)償研究意義重大。本文主要研究了基于相位恢復(fù)(Phase Retrieval,PR)理論的SAR目標(biāo)重建方法。主要內(nèi)容如下:首先,介紹了本文的研究背景及意義,SAR相位補(bǔ)償方法的研究現(xiàn)狀,論述了SAR成像的基本原理及距離多普勒算法,分析了雷達(dá)平臺(tái)的隨機(jī)運(yùn)動(dòng)以及電磁波的傳播效應(yīng)對(duì)SAR回波特性的影響,并簡單介紹了相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus,PGA)算法。其次,闡述了PR算法的原理及其發(fā)展應(yīng)用,介紹了兩種經(jīng)典PR算法-誤差減少(ER)算法和混合輸入輸出(HIO)算法,針對(duì)上述兩種經(jīng)典PR算法應(yīng)用于SAR信號(hào)相位恢復(fù)的不足之處,提出把改進(jìn)的PR算法-過采樣平滑(Oversampling Smoothness,OSS)算法應(yīng)用于SAR信號(hào)相位恢復(fù)問題,接著分析了PR算法應(yīng)用于SAR目標(biāo)重建的可行性,通過與PGA算法的對(duì)比分析,驗(yàn)證了OSS算法應(yīng)用于SAR數(shù)據(jù)的優(yōu)越性。最后,介紹了SAR相位誤差的具體形式,通過仿真將OSS算法和經(jīng)典PR算法對(duì)SAR成像目標(biāo)的恢復(fù)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析,分析了改變?yōu)V波器參數(shù)?對(duì)SAR目標(biāo)恢復(fù)效果的影響,通過計(jì)算機(jī)仿真數(shù)據(jù)給出了對(duì)比結(jié)果,在OSS算法的迭代過程中利用SAR信號(hào)存在誤差的先驗(yàn)相位信息來恢復(fù)目標(biāo),并且和未利用先驗(yàn)相位信息的恢復(fù)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比,計(jì)算機(jī)仿真數(shù)據(jù)表明了該方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：合成孔徑雷達(dá) SAR目標(biāo)重建 相位補(bǔ)償 相位梯度自聚焦算法 相位恢復(fù)算法 過采樣平滑算法
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN958
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.2 SAR相位誤差補(bǔ)償技術(shù)的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 相位恢復(fù)算法概述11-13
• 1.4 本文的主要內(nèi)容13-15
• 第2章 SAR成像與相位梯度自聚焦算法基本原理15-29
• 2.1 引言15
• 2.2 SAR靜止目標(biāo)回波模型15-18
• 2.3 距離多普勒算法18-22
• 2.3.1 距離多普勒算法19-20
• 2.3.2 成像算法仿真20-22
• 2.4 雷達(dá)平臺(tái)的隨機(jī)運(yùn)動(dòng)對(duì)SAR回波特性的影響分析22-25
• 2.4.1 雷達(dá)平臺(tái)的位置誤差對(duì)SAR回波特性的影響分析22-25
• 2.4.2 計(jì)算機(jī)仿真分析25
• 2.5 相位梯度自聚焦算法原理25-27
• 2.6 本章小結(jié)27-29
• 第3章 相位恢復(fù)算法原理及其應(yīng)用于SAR成像的可行性分析29-45
• 3.1 引言29-30
• 3.2 相位恢復(fù)基本原理30-31
• 3.2.1 相位恢復(fù)理論模型30
• 3.2.2 相位恢復(fù)的唯一性30-31
• 3.3 經(jīng)典相位恢復(fù)算法31-34
• 3.3.1 誤差減少算法31-33
• 3.3.2 混合輸入輸出算法33-34
• 3.4 過采樣平滑(OSS)算法34-36
• 3.5 相位恢復(fù)算法應(yīng)用于SAR成像的可行性分析36-42
• 3.5.1 理論可行性分析37-40
• 3.5.2 計(jì)算機(jī)仿真分析40-42
• 3.6 OSS算法與PGA算法的聚焦性能對(duì)比分析42-44
• 3.7 本章小結(jié)44-45
• 第4章 基于OSS算法的SAR目標(biāo)成像方法45-59
• 4.1 引言45-46
• 4.2 基于OSS算法的地面場景目標(biāo)SAR成像46-49
• 4.2.1 相位誤差具體形式分析46-47
• 4.2.2 地面場景目標(biāo)成像仿真結(jié)果及分析47-49
• 4.3 基于OSS算法的海上場景目標(biāo)SAR成像49-58
• 4.3.1 理想場景目標(biāo)成像仿真結(jié)果及分析50-52
• 4.3.2 非理想海面場景目標(biāo)成像仿真結(jié)果及分析52-54
• 4.3.3 改變?yōu)V波器參數(shù)? 對(duì)目標(biāo)恢復(fù)效果的影響分析54-57
• 4.3.4 使用先驗(yàn)相位信息對(duì)目標(biāo)恢復(fù)效果的影響分析57-58
• 4.4 本章小結(jié)58-59
• 結(jié)論59-61
• 參考文獻(xiàn)61-67
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果67-68
• 致謝68

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本文編號(hào)：804386