无人机载合成孔径雷达成像算法研究

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合成孔径雷达(SAR)相比于传统雷达具有很多优势,它利用脉冲压缩技术以及合成孔径技术获得的二维高分辨使其不但能探测目标的有无、远近,而且能对目标成像,并且具有全天候、全天时的特点,由于SAR的诸多优点,其在军事和民用领域的应用越来越广泛,特别是随着科技的发展,一些新的雷达载体不断出现,卫星和无人机逐渐成为SAR系统新的运载平台。无人机以其小巧、灵活、不易被发现的优势可以深入敌区近距离侦察,并且避免了人员伤亡的风险,但同时无人机受气流扰动大,飞行稳定性得不到保证,所以无人机载SAR的运动误差补偿问题显的尤为重要。二维高分辨是SAR成像的基础,本文首先从距离维和方位维分辨率问题入手论述了SAR成像的机理,建立了机载SAR模型,然后根据对距离徙动的不同处理方式介绍常用的成像算法,基本R-D算法适用于距离徙动可以忽略的情况;CS算法能够对所有距离单元的距离徙动进行较精确的校正;RMA算法理论上可以完全校正距离徙动,但运算量巨大。运动补偿对于无人机载SAR来说是关键问题,本文主要研究基于回波数据的运动补偿。载机的运动误差带来回波相位误差,使得图像无法正常聚焦,导致图像模糊甚至无法成像,所以本文先进行相位误差的分析,对各种相位误差进行了分类,然后论述了运动补偿方法。基于多普勒参数估计的运动补偿包括多普勒中心估计和多普勒调频率估计,MD法估计多普勒调频率能够较精确的补偿二次相位误差;PGA补偿方法是一种基于复图像的方法,由于不基于模型,所以理论上可以补偿任意阶次的相位误差,通过多次迭代达到补偿精度。针对无人机载SAR的特点,提出了基于特显点波程差的运动补偿方法,从方位向压缩原理入手,利用插值可以比较精确的补偿各回波的相位误差。
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