合成孔径雷达成像算法

新体制合成孔径雷达对抗技术

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    距离多普勒算法（RDA）

    线性调频变标算法（CSA）

    后向投影及其快速算法（BPA/FBP）

    双站SAR成像算法

    MIMO-SAR成像算法



合成孔径雷达成像算法

合成孔径的概念始于50年代初期。当时，美国有些科学家想突破经典分辨力的限制，提出了一些新的设想：

    利用目标与雷达的相对运动所产生的多普勒频移现象来提高分辨力；

    用线阵天线概念证明运动着的小天线可获得高分辨力。

50年代末，美国研制成第一批可供军事侦察用的机载高分辨力合成孔径雷达。60年代中期，随着遥感技术的发展，军用合成孔径雷达技术推广到民用方面，成为环境遥感的有力工具。

70年代后期，卫星载合成孔径雷达和数字成像技术取得进展。美国于1978年发射的“海洋卫星”A号和80年代初发射的航天飞机都试验了合成孔径雷达的效果，证明了雷达图像的优越性。

此后，SAR技术发展迅速，被广泛用于军事侦察、测绘、火控、制导，以及环境遥感和资源勘探等方面。

SAR基本原理

SAR利用遥感平台的移动，将一个小孔径的天线安装在平台侧方，以代替大孔径的天线。合成孔径雷达能同时实现对地面目标的距离向和方位向的高分辨率成像。距离向高分辨率是通过发射大的时间带宽积的线性调频信号，通过对回波信号进行脉冲压缩来实现的。

方位向分辨率是利用雷达平台与照射目标之间的相对运动，等效于在一定的相干积累时间内在空间上合成了一个长的等间隔实孔径天线，使地面目标散射的回波成为等效线性调频信号 然后通过脉冲压缩技术实现方位向的高分辨率。

SAR成像算法

    距离多普勒算法（RDA）

距离多普勒算法，是一类经典的SAR成像处理算法。RD算法将成像过程分成两个部分来完成，其中距离向采用脉冲压缩技术实现距离向高分辨力，方位向处理则是利用回波中的多普勒信息在频域完成方位成像。

RD算法的特点在于它在距离多普勒域实现距离徙动校正后再进行方位压缩。

    线性调频变标算法（CSA）

CS算法首先将原始SAR回波数据进行方位向傅里叶变换到距离信号多普勒域并与Chirp Scaling相位因子相乘，使所有距离门的距离徙动曲线补偿到相同的形状，然后通过距离向傅里叶变换将信号变换到二维频率域，进行距离补偿，完成距离徙动校正、二次距离压缩和距离压缩，再利用逆傅里叶变换将信号变换到距离图像-多普勒域，完成方位补偿处理，最后利用逆傅里叶变换将信号变回时域，得到SAR图像。

    后向投影及其快速算法（BPA/FBP）

BP算法是一种时域相关聚焦的方法，其通过计算目标到雷达平台的时延，将接收信号沿着该曲线轨迹相干叠加，从而得到目标回波的最大能量，实现方位向的高分辨。

BP算法在原理上比较易于理解，但是缺点是实现效率低，算法运算量巨大。更多的学者探索了很多的快速算法，这样既能充分的发挥BP算法的优点，又能一定程度上降低运算量和提高实现效率。

双站SAR

双站SAR的诸多优势是以增加系统复杂性为代价的。代价主要表现在收发系统间的同步问题，包括波束同步、时间同步和相位同步；另外还表现在信号处理的难度，双站SAR回波距离历程由收发天线与目标的相对运动共同决定，单站的经典频域算法或混合域算法均无法适用于双站SAR的成像。

双站SAR的几个关键问题

    双站SAR的系统性能分析；

    双站SAR的场景回波仿真；

    双站SAR的特殊模式应用；

    多普勒参数估计；

    复杂的运动补偿；

MIMO-SAR

MIMO(Multiple-Input-Multiple-Output)技术能使雷达系统通过独特的时间-能量管理技术实现多个独立宽波束同时照射，是近年来雷达领域提出的一种全新的雷达体制。MIMO雷达同时采用多信号发射、多信号接收，多信号之间可以是时域、空域或极化域分离的，具有处理维数更高、收发孔径利用更充分、角分辨率更高的优点。

MIMO雷达利用目标散射的空间分集引起的回波信号去相关特性，使回波平均接收能量近似于恒定(对空中目标的RCS 进行平滑)，改善目标RCS起伏、提高检测性能和目标的空间分辨力。

MIMO雷达技术与合成孔径雷达(SAR)系统结合的MIMO-SAR雷达是解决传统SAR中脉冲重复频率(PRF)在满足方位向高分辨与大测绘带之间矛盾的有效方法。

MIMO雷达具有并行多通道空间采样能力，MIMO-SAR雷达一次脉冲发射就能够得到MN路方位向空间采样数据。如果这MN个通道数据在方位向是均匀不重叠分布的，那么MIMO-SAR雷达的脉冲重复频率就可以降低为原有SAR系统的1/ (MN)。

因此，将MIMO阵列与SAR相结合就可以通过增加少量收发阵元来有效解决传统SAR的方位高分辨与大测绘带之间的相互制约的问题。

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