基于复卷积的超宽带SAR干扰技术
多通道SAR-GMTI二维间歇采样延时转发干扰

多通道SAR-GMTI二维间歇采样延时转发干扰张云鹏;毕大平;房明星;沈爱国【摘要】为充分降低合成孔径雷达地面动目标显示(synthetic aperture radar-ground moving target indication,SAR-GMTI)对地面重要运动目标的威胁,本文在SAR间歇采样转发干扰技术基础上,针对多通道SAR-GMTI提出了二维间歇采样慢时间延时转发干扰方法.该方法利用二维间歇采样实现干扰信号的二维频谱周期性拓展,从而生成无法被SAR-GMTI完全对消的假目标群,并进一步提出采用慢时间延时转发来实现对假目标群方位向位移的控制.在此基础上,针对SAR-GMTI的对消特性给出了多组延时转发干扰应用模型.理论分析和仿真实验表明:该方法可对多通道SAR-GMTI产生二维假目标群,且假目标幅度受正弦调制函数的影响出现增强和削弱,多组延时转发干扰方法可以实现增强区与削弱区互补,从而形成分布更密集、覆盖范围更广的二维多假目标干扰效果.%To help the ground important moving targets reduce the threat from synthetic aperture radarground moving target indication (SAR-GMTI) adequately,based on the intermittent sampling jamming technology to SAR,the two-dimensional (2-D) intermittent sampling slow time-delay repeater jamming method aiming at countering multi-channel SAR-GMTI is proposed.This method leads to the seasonal expansion of 2-D frequency spectrum of the jamming signal through 2-D intermittent sampling,which directly generates the group of false targets that cannot be restrained by SAR-GMTI totally.And using slow time-delay repeater is further put forward to control the false targets' azimuth position.Based on this,the multiple-unit time-delay repeater jamming application model is given to deal with the cancelling characterof SAR-GMTI.Theoretical analysis and simulation show that this jamming method can produce 2 D multiple false targets for multi-channel SAR-GMTI,and the amplitudes of false targets are influenced by the sinusoidal modulation function,bringing out enhanced and weakened areas.The multiple-unit azimuth time-delay repeater jamming can make the enhanced and weakened areas complement each other to produce more compact and wide 2-D group of false targets.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2017(039)011【总页数】8页(P2448-2455)【关键词】二维间歇采样;合成孔径雷达地面动目标显示;延时转发;干扰技术;对消干涉【作者】张云鹏;毕大平;房明星;沈爱国【作者单位】电子工程学院雷抗系,安徽合肥230037;电子工程学院雷抗系,安徽合肥230037;电子工程学院雷抗系,安徽合肥230037;电子工程学院雷抗系,安徽合肥230037【正文语种】中文【中图分类】TN974合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)具有全天时、全天候、远距离和高分辨等特点,在军事侦察、环境监测和交通管治等多个方面得到了广泛应用[1-3]。
基于深度学习的SAR目标识别关键技术研究

基于深度学习的SAR目标识别关键技术研究基于深度学习的SAR目标识别关键技术研究随着人工智能技术的迅速发展,基于深度学习的SAR (Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达)目标识别成为遥感图像处理的热门研究领域之一。
SAR技术具有独特的观测特性,能够在光学传感器无法工作的情况下对地物进行准确、稳定的探测和成像。
然而,由于SAR图像的复杂性和特殊性,SAR目标识别存在一系列的挑战,如多视角散射、纹理丰富性和强噪声等。
本文将重点介绍基于深度学习的SAR目标识别关键技术,并对其在遥感图像处理中的应用进行综述和分析。
一、SAR图像预处理SAR图像预处理是SAR目标识别的基础工作,主要包括去噪、辐射校正、几何校正等。
由于SAR图像存在较强的斑点噪声和其他干扰噪声,需要采用去噪算法对图像进行降噪处理。
常用的方法有小波变换降噪、时域滤波和基于字典学习的降噪算法等。
除了去噪,辐射校正和几何校正也是SAR图像预处理的关键步骤,可以提高图像质量和准确性。
二、SAR图像特征提取SAR图像由散射数据构成,与传统的光学图像存在较大差异。
因此,在SAR目标识别中,需要采用适合SAR图像特征提取的方法。
常用的特征提取方法包括幅度特征、极化特征和频谱特征等。
幅度特征主要利用像素的幅度信息进行目标识别,可以通过直方图均衡化、归一化等方法进行处理。
极化特征则是利用SAR图像的极化反射特性,包括极化度、极化相干矩阵等。
频谱特征则是通过分析SAR图像的频谱分布实现目标识别,常用的方法有傅立叶变换、小波变换和谱分析等。
三、深度学习算法在SAR目标识别中的应用深度学习作为一种强大的非线性模型拟合和特征提取方法,已经在许多领域取得了显著成果。
对于SAR目标识别,深度学习算法可以通过构建深度神经网络模型从大量的SAR图像数据中提取抽象的特征表示。
常用的深度学习网络包括卷积神经网络(CNN)、自编码器(AE)和深度信念网络(DBN)等。
基于发射信号随机初相结合调频率极性捷变的SAR抗干扰方法

sc :ep x
理在于 : 随机初相” “ 使得干扰无法充分 获得 S R成像处理器 A
收稿 日期 : 0 6年 5月 2 20 1日; 回 日期 : 0 7年 3月 3日 修 20
维普资第 n个脉 冲的初 始相 位 , 脉间 随机变 化 。假 设 在
提 出了微调信 号幅度 和调频 斜 率 的方 法 。其 中微 调信 号 幅度带来 的抗干扰能力 的提 升很小 , 实际 中微 调调频 斜率 而
维普资讯
第 2 4卷
第 3期
信 号 处 理
SI GNAL PROCESS NG I
Vo . 4 N . 12 . o3
2o 0 8年 6月
J 12 0 u. 0 8
基 于 发 射 信 号 随机 初 相 结 合 调 频 率 极 性 捷 变 的 S AR 抗 干 扰 方 法
2 随 机初 相 法 抗 干 扰 原 理
sc =ep x
掩 盖真实场景 信 息 , 目标 模 拟 干扰 可 以干 扰 动 目标 显 示 动 ( I功能 , MT ) 提高敌方雷达的虚警 概率 ; 2 场景散 射欺骗 干 ()
扰 , 干扰信号通过地 面场 景散 射后 进入 雷 达接 收机 , 面 地
Abt c: T u pestetri at e mmn r A a t db adm iia paeadP l t o ci t jtr sr t a osp rs h r ns t rdj ig o R, h yr o tl hs n o ry f hr r e iee ea c e a f S me o n n i a p a t d i o et nm tdL M p l ss rpsd T eotu s n lo a mi t na cdb aigt m ig o gt ltegi f fh a s ie F us o oe . h u ti a t- m n r i i ehne ym kn ej mn t e a a s t r t e ip p g — j g aos h a n lh no rn eadaiuhm t i l r. iuai eu s etyt nia mi e om neo i m to . ag n z t a hn ft sSm l o rsl sf h a tjm n p r r ac f h e d m c gi e tn t t i e - g f ts h K yw rs S R; n - mmn ;R n o ia p ae oa t o hr rt jt e e od : A A tj ig ad m i t l h s;Pl y f i a t rd ia n i i r c p e ie
SAR图像目标检测研究综述

2、基于时域的方法:这类方法主要通过滑动窗口等方式,对SAR图像进行时域 分析。这类方法可以更好地抑制斑点噪声,但是计算复杂度较高。
三、典型SAR图像目标检测方法 介绍
1、基于SWT(Sliding Window Technique)的方法:这是一种常用的时域分 析方法,通过在SAR图像上滑动一个窗口,对窗口内的像素进行统计和阈值判 断,以检测目标。
1、传统方法
基于滤波的方法是SAR图像目标检测的常用方法之一。该方法主要通过滤波器 对图像进行平滑处理,以减小图像的噪声和干扰,然后利用图像的统计特征进 行目标检测。基于边缘的方法则通过检测图像边缘来提取目标信息。该方法主 要利用图像边缘的突
变特性来识别目标,但容易受到噪声干扰。小波变换是一种有效的信号处理方 法,在SAR图像目标检测中主要用于提取图像的多尺度特征,提高目标的识别 精度。
另外,如何将SAR图像目标检测与其他图像处理任务(如图像分割、目标跟踪 等)相结合,进一步提高SAR图像的应用价值,也是未来的一个研究方向。
总之,SAR图像目标检测是一个富有挑战性和应用价值的研究领域。未来的研 究应不断探索和创新,结合新的技术和方法,进一步提高SAR图像目标检测的 性能和鲁棒性,为实际应用提供更为可靠的解决方案。
4、训练策略调整:我们采用了分阶段训练的方法。首先,我们使用大量的无 标签数据进行预训练,以增强网络对SAR图像背景和噪声的适应性。然后,我 们使用有标签数据进行微调,以使网络能够更准确地检测和识别舰船目标。
5、后处理改进:在目标检测任务中,后处理是关键的一部分。我们提出了一 种新的非极大值抑制(NMS)策略,该策略考虑到了SAR图像中舰船目标的空 间关系和形状特征。此外,我们还引入了一种新的目标标签修正算法,以解决 因SAR图像的分辨率和角度问题导致的目标识别错误。
SAR成像电子对抗技术综述

SAR成像电子对抗技术综述纪朋徽;代大海;吴昊;廖斌;王雪松【摘要】未来的合成孔径雷达(SAR)分辨率越来越高,单一雷达的成像模式越来越灵活多样,大场景、多模式和高分辨是电子对抗面临的环境,相应的干扰技术应及时跟进.介绍了现阶段雷达成像系统的研究状况,在此基础上介绍了传统的雷达成像干扰技术和新型的成像干扰方法,并着重对有源干扰中的卷积调制干扰的改进算法、微动调制干扰、间歇采样转发干扰和复合调制干扰进行了分析.对SAR干扰效果评估做了简要分析,并对成像干扰技术做了展望.对雷达成像干扰技术的研究具有一定的借鉴意义.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2019(049)006【总页数】6页(P508-513)【关键词】合成孔径雷达;干扰;干扰效果评估;有源干扰【作者】纪朋徽;代大海;吴昊;廖斌;王雪松【作者单位】国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室, 湖南长沙 410073;国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室, 湖南长沙 410073;国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室, 湖南长沙 410073;国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室, 湖南长沙 410073;国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室, 湖南长沙 410073【正文语种】中文【中图分类】TN9570 引言雷达自诞生以来,针对其干扰的研究就一直在继续,并且随着雷达抗干扰技术的发展而不断发展。
雷达干扰和抗干扰始终是矛与盾的关系,一种新型雷达或新抗干扰技术出现,针对它的干扰技术也就随之而来。
雷达干扰和抗干扰这一矛盾,不断推动着雷达技术向前发展。
当前,战争已经进入了信息化时代,最近的几场局部战争表明,雷达对抗在其中发挥着越来越重要的作用。
不仅在战时,和平年代雷达对抗也从没有停歇。
谁掌握先进地雷达对抗技术,谁就能在对抗中取得优势。
因此,雷达对抗技术的研究一直获得国家的大力支持。
对SAR的随机脉冲卷积干扰研究

的热点 , 的干扰 方法不 断提 出。文 献 [ ] 出的距 新 1提
离调频率失 配脉 间去相关干扰 , 通过改 变接收到 的雷
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第 3期
20 0 8年 6月
中 国雹弓 石宪限罾瓤 舛譬 可
Jun lLeabharlann EI o ra f CA TV 1 3 No 3 o. .
Jn 2 o u. o8
对 S R 的 随 机 脉 冲 卷 积 干 扰 研 究 A
吕 波, 起, 冯 张晓发 , 乃昌 袁
tern o us ovlt njm igtcnq e hs eh iu a ee ep r o eS RSpoes h ad m p l cn o i m n h iu .T i tcnq ecnrci at f h A ’ rcs e uo a e v t
gis S p r r Ocr n ni l k t t e.I cnrd c ejm igeeg n poete a , O tss e o ur t o eba e s ls t a u et m n n ryadi rv n ii u i t e s n y e h a m h
会非 常低 。 目前对 S R的相 干干 扰技 术是 一个研 究 A
0 引 言
合成孔径雷达(A ) S R 是从 2 世纪 5 年代发展 0 0 起来的一种崭新的高分辨成像雷达, 它被广泛应用 于各遥感 领域 , 在对早期 战 略 、 战术情 报 的侦 察获取 方面 , 合成孔径雷达表现出了强大的威力。因此 , 开
超高分辨率宽测绘带星载SAR成像方法研究

超高分辨率宽测绘带星载SAR成像方法研究超高分辨率宽测绘带星载SAR成像方法研究随着地球资源的日益稀缺和人类对地球环境的关注度增加,测绘技术的需求也日益迫切。
空间遥感成像技术作为一种获取地表信息的有效手段,得到了广泛关注。
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)作为其中一种重要的遥感技术,具有全天候、全天时操作的优势,成为人们广泛关注的对象之一。
然而,传统的SAR成像方法在分辨率和覆盖范围上存在一定的限制,无法满足工程测绘领域对高精度地形测量和目标检测的需求。
为了解决这个问题,超高分辨率宽测绘带星载SAR成像方法得到了提出。
超高分辨率宽测绘带星载SAR成像方法是基于星载SAR技术的一种创新方法,通过改进SAR的成像过程和算法,实现了更高的成像精度和更广的覆盖范围。
具体来说,这种方法主要包括以下几个方面的改进。
首先,针对传统SAR成像方法存在的分辨率限制,超高分辨率宽测绘带星载SAR成像方法采用了增加脉冲重复频率的技术。
通过提高脉冲重复频率,可以获得更多的回波数据,进而提高成像的分辨率。
同时,为了应对频域混叠现象,该方法还采用了多尺度分析方法,将多个不同尺度下的数据进行融合,以提高成像的空间分辨率。
其次,针对传统SAR成像方法无法满足测绘领域对精确地形测量的需求,超高分辨率宽测绘带星载SAR成像方法引入了高精度测高技术。
通过将GPS引导信息融合到SAR成像过程中,可以实时获取目标的精确位置信息,从而实现精确的地形测量。
再次,针对传统SAR成像方法在目标检测方面存在的问题,超高分辨率宽测绘带星载SAR成像方法引入了高性能图像处理算法。
通过利用图像处理技术中的边缘检测和特征匹配等方法,可以实现对目标的快速、准确识别与提取。
最后,为了实现超高分辨率宽测绘带星载SAR成像方法的实际应用,还需解决一系列关键技术问题。
例如,传感器的设计与优化、数据传输与处理、成像算法的改进等。
基于动态图神经网络和元学习的SAR图像变化检测

基于动态图神经网络和元学习的SAR图像变化检测基于动态图神经网络和元学习的SAR图像变化检测摘要:合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像在地表变化监测中起着重要作用。
然而,由于SAR图像存在复杂多样的斑点噪声和强烈的图像噪声,传统的SAR图像变化检测方法往往无法取得令人满意的结果。
针对这一问题,本文提出了一种基于动态图神经网络和元学习的SAR图像变化检测方法。
首先,我们利用动态图神经网络自适应地学习SAR图像的特征表示。
接下来,我们引入元学习来进一步提高模型的性能和适应性。
实验结果表明,所提出的方法在SAR图像变化检测中具有较高的准确性和鲁棒性,能够有效应对复杂多样的噪声干扰。
关键词:合成孔径雷达;SAR图像;变化检测;动态图神经网络;元学习1. 引言合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)作为一种主动遥感技术,具有独特的能力在任何天气和任何时间获取地表信息,因此被广泛应用于地表变化监测。
SAR图像变化检测是指通过比较两幅或多幅SAR图像,检测和分析地表的变化情况。
然而,由于SAR图像存在斑点噪声和强烈的图像噪声,传统的SAR图像变化检测方法往往难以取得令人满意的结果。
2. 相关工作过去的研究工作主要集中在运用传统的图像处理方法进行SAR图像变化检测,如基于像素的差异变化检测、基于纹理特征的变化检测等。
然而,这些方法往往难以解决SAR图像的噪声干扰和复杂多样的斑点噪声问题。
3. 方法介绍为了提高SAR图像变化检测的准确性和鲁棒性,本文提出了一种基于动态图神经网络和元学习的方法。
具体步骤如下:3.1 动态图神经网络动态图神经网络是一种具有参数共享和自适应学习能力的神经网络模型。
我们利用动态图神经网络来自适应地学习SAR图像的特征表示。
首先,我们将SAR图像作为输入,利用卷积神经网络提取其特征。
然后,通过动态图神经网络的训练和迭代过程,不断更新网络参数,得到更准确的特征表示。
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U W B SAR Jamm i n g Techn ique Ba sed on Com plex Convolution
SHEN A i2guo, J I ANG Q iu 2xi
( Electronic Engineering Institute, Hefei 230037, China)
Abstract: U ltra w ide band (UWB ) synthetic aperture radar ( SAR ) can get high gain by two dim ension2 al comp ression p rocessing, so the capability of count electronic counter measures ( CECM ) is i m p roved greatly . The effect of traditional electronic counter measures ( ECM ) is lim ited and to some extent it is useless . The jamm ing signal is generated based on the convolution of the radar signal and the jamm ing function. The jamm ing signal can get comparative gain when it is p rocessed by the radar receiver . In this way the jamm ing effect is imp roved greatly . So we can say the method is useful in the research of ECM to UWB 2SAR. The p rincip le of the jamm ing m ethod and the effects of the jamm ing function style are ana2 lyzed in this paper . And the sim ulated results are given in the last part of the paper, which p roves the ef2 ficiency of the method. Key words: ultra w ide band; synthetic aperture radar; jamm ing; convolution
S o (ω) = S r (ω) S
3
2 干扰效果分析
干扰函数的设置可以具有不同的形式 , 形成的 干扰效果也不相同 , 下面讨论几种典型的干扰函数 形式所产生的干扰效果 。 ( 1 ) 设干扰函数为 N 个幅度不同 、 时延不同的 冲击脉冲组成的脉冲串 , 即
g ( t) =
6
N
A iδ( t - ti )
6
N
A i psf ( t - ti ) ( 10 )
i =1
(ω) = H (ω) S (ω)
2
( 3)
对上式进行逆傅里叶变换即可得到输出信号为 - 1 so ( t) = 扰的输出结果相当于将点扩展函数进行 了延迟叠加 , 获得了信号处理增益 , 其干扰效果相当 于对雷达发射信号延迟转发干扰 , 如图 1 所示 。因 此该干扰可以在距离向形成点目标欺骗干扰效果 。
设计的干扰函数为 g ( t) , 其频谱为 G (ω) , 将其与雷 达对抗侦察接收机接收到的雷达发射信号进行复卷 积 , 则得到的干扰信号及其频谱分别为 ( 6) sj ( t) = s ( t) 3 g ( t) ( 7) S j (ω) = S (ω) G (ω) 与回波信号处理流程类似 , 可以得到该干扰信 号经脉冲压缩后的输出信号为 ( 8) sjo ( t) = g ( t) 3 psf ( t) 可见 , 干扰信号的脉压输出为干扰函数与点扩 展函数的卷积 , 同样获得了由点扩展函数决定的系 统处理增益 , 这就是利用复卷积技术可以降低干扰 功率的理论依据
( 9)
i =1
将该函数与雷达发射信号卷积 , 相当于将发射 的线性调频信号分别移至不同的脉冲位置 , 因此 , 卷 积的结果相当于 N 个幅度不同 、 延时不同的线性调 频信号叠加 。利用式 ( 8 ) 可以得到此干扰信号的脉 压输出结果为
sjo ( t) = g ( t) 3 psf ( t) =
收稿日期 : 2009 2 01 2 07 修订日期 : 2009 2 04 2 23
2009 年第 3 期
[3]
沈爱国 等 : 基于复卷积的超宽带 SAR 干扰技术
279
法的研究 。 本文从相干干扰的角度来考虑提高干扰效率的 方法 ,如果干扰信号能够与回波信号具有一定的相 干性 ,则干扰信号可以在雷达的信号处理过程中获 取一定的处理增益 , 从而可以提高干扰效率 。利用 雷达发射信号与干扰调制函数进行复卷积产生的干 扰信号经过雷达信号处理系统时可以获得一定的处 理增益 ,从而可以在很大程度上提高干扰效率 。本 文首先对该干扰技术的理论基础进行了阐述 , 并分 析了不同调制函数形式的干扰效果 ; 随后针对低频 超宽带 SAR 的大空变特性分析了方位向聚焦的难 点及对应的解决方法 ; 最后通过仿真对比 ,证明了该 方法的有效性 。
[4 ]
。
1 干扰原理
为了分析基于复卷积的超宽带 SAR 干扰机理 , 首先来讨论超宽带 SAR 目标回波特性 。通常 ,可以 把目标区域及其周围空间视为一线性网络 , 对于固 定或运动目标而言 ,此网络不仅可视为线性的 ,而且 可视为非时变的 。假定超宽带 SAR 作用区域的目 标冲击响应函数为 h ( t) , 那么雷达发射的电磁信号 经过该 线 性 网 络 后 得 到 的 目 标 回 波 为 发 射 信 号 s ( t) 与该冲击响应的卷积 , 即回波信号为 ( 1) sr ( t) = s ( t) 3 h ( t) 其中 3 表示卷积运算 。设 S r (ω) 、 S (ω) 和 H (ω) 分 别为 sr ( t) 、 s ( t) 和 h ( t) 的频谱 , 则可以得到回波信 号的频谱为 ( 2) S r (ω) = S (ω) H (ω) 根据脉冲压缩原理知道 , 该回波信号经脉冲压 缩处理后的输出信号频谱 S o (ω) 为
0 引 言
超宽带 SAR 利用大带宽脉冲压缩信号获得距 离向高分辨率 ,同时利用合成孔径技术获取方位向 的高分辨率 ,从而可以对地物和军事目标进行成像 。 尤其是 P波段的超宽带 SAR 具有很强的穿透特性 , 可以对 丛 林 和 掩 体 中 的 军 事 目 标 进 行 探 测 和 成 [1] 像 。方位向和距离向的高处理增益大大提高了
超宽带 SAR 的抗干扰能力 ,常规的干扰方法难以对 其形成有效的干扰 。随着超宽带 SAR 在军事领域 应用范围的扩大 ,研究针对超宽带 SAR 的新型干扰 技术具有重大的军事意义 。 目前与超宽带 SAR 相关的研究一般是针对常 规 SAR 提出的 ,并往往是从干扰功率的角度分析现 有的噪声干扰 、 假目标欺骗干扰等技术针对高处理 [2] 增益雷达时的战术运用问题 。关于脉冲压缩信 号干扰方法的研究也较多 , 主要侧重于欺骗干扰方
第 3期 2009 年 6 月
Journal of CAE IT
Vol . 4 No. 3 Jun. 2009
基础理论
基于复卷积的超宽带 SAR干扰技术
沈爱国 ,姜秋喜
(电子工程学院 ,合肥 230037 )
摘 要 : 超宽带 SAR 通过二维压缩处理获得了高处理增益 ,大大提高了其抗干扰能力 ,传统的干扰 技术已经无法对超宽带 SAR 实现有效干扰 。利用雷达发射信号与噪声函数进行复卷积形成的干 扰信号 ,在雷达信号处理中可以获得与目标回波信号相当的处理增益 ,从而可以大大降低对干扰功 率的要求 ,因此在超宽带 SAR 干扰技术中具有很大的应用潜力 。噪声函数形式不同 ,其干扰效果 也有明显的区别 。通过理论分析 ,探讨了基于复卷积的干扰技术理论基础及噪声函数形式对干扰 效果的影响 ,并通过仿真实验验证了该方法的有效性 。 关键词 : 超宽带 ; 合成孔径雷达 ; 干扰 ; 卷积 中图分类号 : TN972 文献标识码 : A 文章编号 : 1673 2 5692 ( 2009 ) 03 2 278 2 05
[5 ]
τ c
2
位置 。由
图 3 随机噪声卷积干扰信号及其脉压输出
于 SAR 雷达系统的响应函数沿距离向具有空变特 性
, 在进行距离迁移校正及方位向压缩处理时 ,
τ c 将对干扰信号按照距离雷达航线 r0 + 处回波的迁 2 移特性进行处理 。对于常规 SAR , 由于其空变特性 不明显 , 干扰信号在方位向可以得到较好的聚焦效 果 , 形成假目标欺骗干扰效果 。但对于超宽带雷达 , 由于其大波束角特性 , 大空变特性无法避免 , 并对成
H (ω) S (ω)
2
」=
( 4)
h ( t) 3 psf ( t)
其中
( 5) 」 称为雷达信号的点扩展函数 , 对于 LFM 信号 , 点扩 展函数为具有 sinc 函数形状的窄脉冲 。可见 , 雷达 回波信号的脉压输出是目标的系统冲击响应函数与 psf ( t) = F
- 1
S (ω)
2
图 1 延迟脉冲串卷积干扰效果
280
2009 年第 3 期
期随机变化 ,则得到的干扰信号在不同的重复周期 不相关 , 其干扰效果类似于随机噪声干扰 , 如图 2 ( a )所示 。为了得到相干的干扰信号 , 在整个合成 孔径内每个脉冲周期需要采用相同的脉冲串 。此时 干扰信号在方位向同样可以获得处理增益 , 形成虚 假的点目标干扰信号 ,仿真结果如图 2 ( b )所示 。该 图中雷达信号带宽为 200 MHz, 中心频率为 5 GHz, 方位向分辨率 1 m。如果将雷达信号中心频率改为 500 MHz,此时分数带宽为 40% ,符合超宽带信号定 义 ,得到的仿真结果如图 2 ( c ) 所示 。可见 , 在低频 超宽带 SAR 中图像中干扰图像在方位向出现散焦 现象 ,下面将简单分析其原因及其改善方法 。