机载SAR实时多普勒中心估计原理及硬件实现_汪亮
方位向多通道sar多普勒中心估计方法

方位向多通道sar多普勒中心估计方法
多通道SAR多普勒中心估计方法是通过利用SAR遥感数据中的多个方位向来估计多普勒中心。
其中,多通道SAR数据需要进行多路SAR 数据融合,将多个方位向的数据融合成一幅完整的图像。
通过对融合后的图像进行线性回归,可以得到多普勒中心的估计值。
具体方法可以分为以下几步:
1. 对多通道SAR数据进行校正,消除图像的几何和辐射畸变。
2. 将多个方位向的数据进行融合,得到一幅完整的图像。
3. 利用融合后的图像,选取一些具有代表性的点,然后通过计算这些点的多普勒频率来估计多普勒中心。
4. 利用估计出的多普勒中心值,对SAR数据进行相位补偿,以便进行精确的目标检测和定位。
总之,多通道SAR多普勒中心估计方法可以提高SAR遥感数据的精度和分辨率,有着广泛的应用前景,在航空、军事、环境、地质等领域都有广泛的应用。
《2024年机载斜视SAR地面动目标检测和参数估计方法研究》范文

《机载斜视SAR地面动目标检测和参数估计方法研究》篇一机载斜视SAR地面动目标检测与参数估计方法研究一、引言随着雷达技术的不断发展,合成孔径雷达(SAR)已经成为现代军事和民用领域的重要探测工具。
其中,机载斜视SAR以其独特的成像几何关系和灵活的观测能力,在地面动目标检测与参数估计方面展现出显著的优势。
本文将针对机载斜视SAR地面动目标检测和参数估计方法进行深入研究,旨在为相关领域的研究与应用提供理论支持和技术指导。
二、机载斜视SAR基本原理机载斜视SAR是一种利用飞机等载体搭载的合成孔径雷达系统,通过发射和接收电磁波信号,实现对地面目标的二维成像。
斜视模式下,雷达系统与地面目标存在一定的倾斜角度,这有助于提高对地面动态目标的检测效果。
机载斜视SAR的基本原理包括信号发射、回波接收、信号处理以及成像显示等环节。
三、地面动目标检测方法针对地面动目标的检测,本文提出了一种基于斜视SAR的改进型恒虚警率检测方法。
该方法通过分析地面杂波的统计特性,设置合适的虚警率阈值,从而实现对动目标的准确检测。
此外,结合多帧图像的时域信息,可以有效降低虚警率,提高动目标的检测性能。
四、动目标参数估计方法动目标参数估计主要包括速度、位置和加速度等参数的估计。
本文提出了一种基于斜视SAR图像的频域分析方法,通过对回波信号进行频谱分析,提取出动目标的频谱特征,进而实现对其速度和位置的估计。
此外,结合多普勒效应原理,可以进一步估计出动目标的加速度等参数。
五、实验与分析为了验证本文所提方法的性能,我们进行了大量的实验分析。
首先,在模拟环境下对不同速度、位置和加速度的动目标进行了仿真实验,验证了所提方法的准确性和可靠性。
其次,在实际机载斜视SAR系统中进行了实地实验,通过对实际动目标的检测和参数估计结果进行分析,证明了所提方法的有效性。
六、结论与展望通过本文的研究,我们提出了一种基于机载斜视SAR的地面动目标检测与参数估计方法。
一种基于Radon变换的SAR多普勒参数估计方法

在 S AR 成 像 中 , 只有 采 用 精 确 的多 普 勒参
1 S AR 信 号 模 型
S AR 系统 的模 式通 常 有 3种 : 条带 式 、 描 扫 式和 聚束式 . 条带 式成像 的 S AR可 以采用正 侧视
( 发 波 束 指 向 与 其 平 台 运 动 方 向 垂 直 ) 也 可 以 收 ,
勒 中心频 率 的算 法 称 为 杂 波锁 定 , 计 多 普 勒调 估
频 斜 率 关 称 为 自 动 聚 焦 . 多 普 勒 中 心 频 率 进 行 对
估计 , 常用 的是谱 域相关 估计 法 , 括多普 勒频 通 包 谱分 析 法 、 量均 衡 法 、 能 时域 相 关 法等 . 些 方法 这
Vo . 5 NO 1 13 .
Fe b. 2 1 O1
一
种基 于 R d n变换 的 S ao AR多普勒参 数估计方 法
朱 振 波 陈风 波 汤 子 跃
( 军 雷 达 学 院 空 天基 系 武 汉 空 401 3 0 9)
摘要 : 析 了 S 分 AR 的方 位 向 多普 勒 参 数 与 工 作 几 何 结 构 的 关 系 , 于 此 提 出 了利 用 Rao 基 d n变换 实 现S AR多 普 勒 参 数 估 计 的 方 法 . 方 法 能 够 准 确 地 估 计 出 实 时 多 普 勒 中 心 和 多 普 勒 调 频 率 , 避 该 且
它是 一种 可行 的基 于 回波 数据 的 S AR多 普 勒参 数估 计方 法 , 后 给出 了相 应 的计算 机仿真 . 最
收 稿 日期 : O O 1 — 7 2 1 一O O
图 1 S AR工 作 模 型
朱振波(97 )男 , 士 , 师, 17一 : 博 讲 主要 研 究 领 域 为 雷 达 信号 处 理 、 达 成 像 技 术 雷
机载多通道SAR-GMTI处理方法的研究的开题报告

机载多通道SAR-GMTI处理方法的研究的开题报告一、选题背景合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)是一种主动遥感技术,具有独特的高分辨率和常规光学和红外传感器无法比拟的能力,可以应用于陆地、海洋和空间等不同领域。
机载多通道SAR是近年来发展起来的一种新型SAR技术,它可以通过接收多个收发通道的回波信号,并进行相应的处理,将多个通道的信息融合起来,进一步提高 SAR 成像的质量和性能。
地面动目标指示(Ground Moving Target Indicator,简称GMTI)是利用SAR技术对地面目标进行动态跟踪和探测的一种技术手段,广泛应用于军事情报、民用遥感、海洋观测等领域。
机载多通道SAR结合GMTI技术可以实现对地面动态目标的快速、高效探测和跟踪,为实现高精度和强智能的遥感应用创造了条件。
二、研究目的和意义机载多通道SAR-GMTI处理方法的研究旨在:1.探究多通道SAR与GMTI技术的结合,提高SAR数据的探测、跟踪等性能,为相关领域的应用提供可靠的数据支持。
2.研究多通道SAR-GMTI信号的处理、融合和分析方法,提高数据质量和精度,为遥感应用提供高质量的数据支持。
3.应用多通道SAR-GMTI技术进行实验验证和性能测试,为相关应用提供定量化的指标和技术支撑。
三、研究内容和方法本研究的主要内容和方法如下:1.研究多通道SAR-GMTI信号的基本特征和处理方法,包括 SAR 数据处理和GMTI 信号处理等。
2.基于机载多通道SAR-GMTI技术设计并实现一套数据处理原型系统,并通过实验验证和性能测试进行数据分析和评估。
3.应用机载多通道SAR-GMTI处理方法对地面动态目标进行实时探测和跟踪,进行定量化的测试和精度分析,为相关领域的应用提供技术支持。
四、预期结果及其应用前景本研究预期结果如下:1.设计并实现一套机载多通道SAR-GMTI数据处理原型系统,包括数据处理、信号融合和分析模块等。
无人机载 SAR 实时信号处理系统设计

a n d s i g n a l e c h o . Th e l a r g e a r e a o f c o n s e q u e n t r e a l — t i me S AR i ma g e s a r e g i v e n o n t h e U AV p l a t f o r m .wh i c h d e mo n s t r a t e s t h e r e l i a b i l i t y o f t h e p r o c e s s o r a n d t h e f e a s i b i l i t y o f t h e r e a l t i me S AR i ma g i n g a l g o r i t h m.
Ke y wor ds : U AV — b o r ne SAR ;r e al — t i me s i gn a l p r o c e s s o r ; RD a l g or i t hm ; m o t i on c o m pe n s a t i on
S AR实 时成 像 系 统 可 在 无 人 机 飞 行 过 程 中 ,
平台的不稳定性 , 设 计 了一 种 结 合 惯 导 和 回波 数 据 进 行 运 动 补 偿 的 改进 型 R D 成 像 算 法 。 在 无 人 机 平 台上
成 功 稳 定 地 实现 大 面积 连 续 实 时 成像 , 证 明信 号 处理 系统 稳 定 可 靠 , 实 时信 号 处理 算 法 可 行 。 关 键词 : 无人机 载 S A R;实 时 处理 ;距 离 多普 勒 算 法 ;运 动 补 偿
h i g h I O b a n d wi d t h a n d h i g h a l g o r i t h m c o mp l e x i t y ,a r e a l — t i me s i g n a l p r o c e s s i n g f l o w a n d a h a r d wa r e s t r u c t u r e
星载sar多普勒中心实时估计技术研究

1.学位论文曹福祥星载ScanSAR成像处理器辐射精度分析研究2008
作为一种有效的宽测绘带星载微波遥感技术,ScanSAR模式已经在越来越多的星载SAR系统中得到应用.由于系统复杂性的提高和成像机制的特殊性,与常规星载SAR条带(Stripmap)工作模式的相比,ScanSAR的成像机制更为复杂并且存在着一些特有的成像辐射失真问题.因此对ScanSAR成像机制相关的研究具有重要的意义和必要性.
(4)研究了ScanSAR成像处理技术。根据ScanSAR回波信号的特点,提出了一种改进的多普勒中心频率估计方法,该方法通过对方位向回波数据进行补零操作,提高了多普勒中心频率估计的准确性,改善了成像效果。选用比RD、CS算法成像效率更高的SPECAN算法用于ENVISAT ASAR Wide Swath模式中的回波数据成像,按照Burst数据成像、方位拼接和距离拼接的步骤,完成了ScanSAR实测数据的成像处理。
(2)研究了星载ScanSAR的系统参数设计。基于星载ScanSAR的工作原理和空间几何模型,研究了ScanSAR的测绘带宽、工作时序和分辨率等参数的设计方法;基于PRF与波位参数之间的约束关系,讨论了各子测绘带的波束宽度、波束视角、脉冲重复频率等参数的设计。分析了ScanSAR系统的性能指标,包括方位模糊、距离模糊和噪声等效后向散射系数。结合环境一号C星SAR分系统的总体设计仿真结果,复核了HJ—1—C中ScanSAR模式的主要参数,并设计了一个具有6个子测绘带ScanSAR系统。
17.McDonough R N.B E Raff.J L Kerr Image formation from Spaceborne synthetic aperture radar signals
《2024年机载斜视SAR地面动目标检测和参数估计方法研究》范文

《机载斜视SAR地面动目标检测和参数估计方法研究》篇一机载斜视SAR地面动目标检测与参数估计方法研究一、引言合成孔径雷达(SAR)作为现代雷达技术的重要分支,在地面动目标检测与参数估计方面具有广泛应用。
机载斜视SAR技术,作为一种高效的地面动目标检测手段,近年来得到了广泛关注。
本文旨在研究机载斜视SAR地面动目标检测与参数估计方法,以提高动目标检测的准确性和效率。
二、机载斜视SAR技术概述机载斜视SAR技术是指利用飞机等飞行平台搭载的SAR系统,通过特定的飞行姿态和数据处理技术,实现对地面动目标的精确检测。
该技术具有高分辨率、大覆盖范围等优点,能够有效提高地面动目标检测的准确性和可靠性。
三、地面动目标检测方法研究1. 传统动目标检测方法传统动目标检测方法主要包括恒虚警率CFAR(Constant False Alarm Rate)算法和极化滤波算法等。
这些方法在特定条件下具有一定的有效性,但在复杂环境下的检测效果有待提高。
2. 基于机载斜视SAR的动目标检测方法针对机载斜视SAR的特点,本文提出一种基于多尺度特征融合的动目标检测方法。
该方法通过融合不同尺度的图像特征,提高对地面动目标的检测能力。
同时,采用改进的恒虚警率CFAR 算法,降低复杂环境下的虚警率。
四、参数估计方法研究1. 传统参数估计方法传统参数估计方法主要包括距离-速度估计法、相位差法等。
这些方法在简单环境下具有一定的有效性,但在复杂环境下的估计精度有待提高。
2. 基于机器学习的参数估计方法针对复杂环境下的参数估计问题,本文提出一种基于深度学习的参数估计方法。
该方法利用神经网络模型学习动目标的图像特征与参数之间的关系,实现高精度的参数估计。
同时,采用无监督学习算法对数据进行预处理,提高模型的鲁棒性。
五、实验与分析为了验证本文所提方法的性能,我们进行了大量的实验。
实验结果表明,基于多尺度特征融合的动目标检测方法在复杂环境下具有较高的检测率,同时降低了虚警率。
机载双站SAR成像算法改进及参数估计方法研究的开题报告

机载双站SAR成像算法改进及参数估计方法研究的开题报告一、选题背景合成孔径雷达成像技术(SAR)在军事、民用、航空航天等领域都有广泛的应用。
特别是在航空航天领域中,机载SAR成像技术在侦察、监视、搜索、救援等方面具有重要的作用。
机载SAR成像技术在实际应用中,需要考虑复杂的地物场景、大规模数据处理和任务需求的快速响应等问题。
此外,机载SAR成像技术还需考虑双站(双天线)成像算法在信噪比、解析度、成像质量等方面的提升。
目前用于机载SAR成像的双站算法主要是多基线算法和混合基线算法。
多基线算法具有高信噪比和成像质量优秀的优点,但需要多组数据进行处理,计算复杂度较高;混合基线算法则较少需要组合数据,计算复杂度较低,但成像质量和信噪比有所下降。
因此,如何在双站算法中权衡计算复杂度和成像效果,实现快速高质量的机载SAR成像,是当前机载SAR成像技术研究领域的热点问题。
二、研究内容本文拟从改进机载SAR双站成像算法和估计相关参数两个方面进行研究。
1.改进算法:提出一种优化的混合基线算法,通过优化数据处理方式、滤波器系数等关键参数,提高算法的成像性能和信噪比,减少计算复杂度,实现快速高质量的机载SAR双站成像。
2.参数估计方法:设计一种基于自相关矩阵的参数估计方法,通过多组自相关矩阵数据的分析和处理,确定关键参数如相位延迟、频率偏移等,提高机载SAR双站成像的精度和可靠性。
三、研究方法本文拟采用数学推导、数值仿真、实验验证等方法,对混合基线算法和基于自相关矩阵的参数估计方法进行研究和优化。
1.数学推导:对混合基线算法进行数学推导和分析,确定关键参数和影响因素,寻求优化算法的方法。
2.数值仿真:通过建立机载SAR仿真模型,验证混合基线算法和参数估计方法的成像性能和精度。
3.实验验证:在实际机载SAR成像系统中,进行算法的实验验证,比较优化算法的成像性能和原算法的差异,验证参数估计方法的可行性和实用性。
四、研究意义本文的研究内容包括机载SAR双站算法改进和参数估计方法设计,通过优化双站算法的成像性能和信噪比,实现更高质量的机载SAR成像,同时提高算法的计算效率和响应速度;通过设计基于自相关矩阵的参数估计方法,提高机载SAR成像的精度和可靠性,提高系统的实际应用价值。
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图 2 不同 f dc方位向功率谱函数关系图
1 .2 多普勒中心估计算法 多普勒 中心估计 算法分为图 像域估计 和原始 数据 域估
计两种 。在图像域进行估计 , 可以避免部分孔径效应 , 但需 要迭代运算 ,收敛速度不确定 , 无法满足实时处理要求 ;在 原始数据域进行估计 , 不需要迭代运算 , 处理速度快 , 能够 满足 SAR 实时成像处理的要求 。
向频率 。因此 , 当 fdc =0 时 , S (f , r0)为实对称函数 , 并与 天线增益图形状相似 , 设其对应的回波信号的自相关函数
为 r0(τ)。当 f dc ≠0 时 , 信号的功率谱函数与 f dc =0 时的 功率谱函数关系如图 2 所示 。根据维纳 -辛欣定理 , 随机
过程的功率谱函数与其自相关函数互为傅氏变换关系 , 有
①估计算法的精度 。相关函数法的估计方差上限为[ 1]
var {f dc}<
∫ PRF
PRF/2
G2(f )d f
-PRF/ 2
2π N a |r0(τ)|2
(5)
其估计标 准差为
std{f dc}= va r {f dc}
(6)
式(5)中 :Na ———估计长度 , G(f )———双向天线增益图的频 域表达式 ,当探测地面为均匀背景时 , 有
理论上 ,多普勒中心可由成像几何关系和载机飞行速 度确定 , 但实际中存在的各种误差 , 包括天线指向抖动误 差 ,天线功率增益图与设计不完全一致 、平台飞行轨迹偏离 方位向而产生其它方向上的速度分量等因素 , 都会造成实 际多普勒参数与理论值之间的误差 。因此 , 需要实时跟踪 多普勒中心 ,以调整方位向匹配滤波器 ,避免因此造成的图 像信噪比损失和分辨率降低 。
Abstract:To implement Doppler centroid real-time estimation for synthetic aperture radar (SAR), a scheme based on correlation algorithm is proposed , and the analysis on the factors that affect the estimation precision is given . The algorithm derives Doppler centroid by reckoning auto-correlation function of echo signal in azimuth bins , hence avoiding Fourier transform and reducing computation cost dramatically .T he scheme gets exact Doppler centroid change in the w hole sw ath by estimating in 4 different sub-swaths in range bins .The method to implement this scheme on TI TMS320C6415 chips is described in detail , and the estimation results of SAR detection data dem onstrate that the scheme satisfies the precision and real-time requirements .
相关函数的相位 , 得到多普勒中心 , 不需要进行傅氏变换 ,
计算量远低于前 3 种算法 。
综合考虑估计算法的计算量和精确度要求 ,本文采用相
关函数法进行多普勒中心估计 ,下面就对该算法作一介绍 。
设 SAR 方位向的回波信号为 s(t , r 0), 则变换到距离多普勒域后 ,信号的功率谱函数为 S (f -fdc , r0)。这里 , r0 是目标距飞行轨迹的垂直距离 , t 是方位向时间 , f 是方位
件实现方案框图 , 主要包括 :① 距离向累加平均模块 , 即对 每个回波数据做 4 个距离段平均 , 作为不同子条带的估计 数据 ;②多普勒中心估计模块 ,估计长度为 1 024 点 ;③多 普勒中心历史的更新和存储模块 , 由 4 个子条带上的多普 勒中心值平均得到 , 存储长度为 2 048 点 , 存储类型为16 bit 整数 ;④方位向功率谱计算 , 计算长度为 1 024 点 , 存储为 32 bit 无符号整数 。该模块是为了在估计中实时观测回波 信号方位向功率谱形状 ,以判断目标中是否有强反射点 。
2 实时多普勒中心估计的硬件实现方案
实时多普勒中心估计中 , 为了更准确地观察从测绘带 近端到远端多普勒中心的变化情况 , 发现某段测绘区域带 来的突变影响 ,方案中把测绘带在距离向上分为 4 个子条 带 ,分别对每个子条带进行估计 ,以得到准确的多普勒中心
估计值 , 从而调整天线波束指向和方位向匹配滤波函数 。 图 3 给出了基于相关函数法的实时多普勒中心估计硬
关键词 :合成孔径雷达 ;多普勒成像 ;相关函数算法 中图分类号 :TN957 文献标识码 :A
Doppler centroid real-time estimation and its hardware implementation for air-borne SAR
WAN G Liang1 , 2 , Y U Wei-dong1
下式成立 r(τ)=F -1{E [ S (f -f dc , r0)] }= r0(τ)·ex p {j2πfdcτ}
(3)
因此 , 可以通过计算 r(τ)的相位 ,得到多普勒中心频率
fdc
= arg
{r(τ)} 2πτ
(4)
1 .3 多普勒中心估计精度分析
多普勒中心的估计精度主要受以下三个因素的影响 。
第 28 卷 第 2 期 2006 年 2 月
文章编号 :1001-506X(2006)02-0184-04
系统工 程与电子技 术 Systems Engineering and Electronics
Vol .28 No .2 Feb .2006
机载 SAR 实时多普勒中心估计原理及硬件实现
· 1 86 ·
系统工 程与电子技 术
第 28 卷
的估计值基本相等 ;但当测绘带内地面反射率差异较大 , 则 不同条带上的 f dc估计值差别较大 。实际探测中 , 在相同数 据长度下 , 星载 SAR 测绘带覆盖面积大 , 其 f dc估计值方差 较小 ;而机载 SAR 的覆盖面积小 , 受地面反射率影响大 , fdc 的估计方差就比较大 。
G(f )=sin c2
πD f 2v
, f dc -PR2F ≤ f ≤ fdc +PR2F
(7)
式中 :D ———天线在方位向的长度 , PRF ———脉冲发射频率 。
②估计长度 。 估计的点数越多 , 计算量越大 , 则估计
精度越高 , 但平均效应也越大 , 时效性降低 , 无法实时跟踪
多普勒中心的变化情况 。 例如 , 在 PRF =2 000 Hz , v =
系统要求的斜视角有 Δθ的偏差 ;②载机飞行轨迹沿方位向
的运动不是理想的匀速直线运动 ,会在偏离方位向的 θv 方
向上有 Δv 分量 。这样 ,式(1)就成为
f dc
=-2λv sin
(θs +Δθ)-2
Δv λ
s
in
(θs -θv)
(2)
图 1 天线指向与飞行航迹几何模型
以上因素会影响实际的多普勒中心 , 使之偏离理论值 。 于是回波信 号的方位 向功率谱就 会随多普 勒中心 的不 同而 发生平移 , 如图 2 所示 。多普勒中心估计 , 就是从回波信号 方位向中得到多普勒中心的过程 。 还应注意到 , 式(2)中 3 个误差参量都是随着方位时间变化的 , 并且 fdc在测绘带内 随距离 r 而变化 , 因此多普勒中心估计应在不同距离单元 上分别进行 。
· 1 85 ·
1 多普勒中心估计原理
1 .1 多普勒中心计算几何模型
如图 1 所示 ,在理想情况下 ,载机沿方位向以速度 v 匀 速直线运动 ,天线的指向中心与航线垂直方向的夹角为 θs , 发射信号波长为 λ, 则多普勒中心 fdc的理论值为
fdc =-2λv sin (θs)
(1)
但在实际探测过程中 , 由于 :①天线指向会有抖动 , 与
在原始数据中估计多普勒中心的算法主要有[ 1] :能量 均衡法 、匹配相关法 、最大似然法 、相关函数法以及符号相
关法 。其中 ,前 3 种算法的思想是通过找出信号方位向功
Hale Waihona Puke 率谱的质心来得到多普勒中心 , 需要对信号进行傅氏变换 ,
计算量大 ;相关函数法和符号相关法则是利用方位向回波
信号的自相关函数中包含了多普勒中心信息 , 通过计算自
汪 亮1 , 2 , 禹卫东1
(1 .中国科学院电子学研究所 , 北京 100080 ;2 .中国科学院研究生院 , 北京 100039)
摘 要 :针对机载 SAR 多普勒中心实时估计问题 ,提出了基于相关函数算法的实现方案 ,分析了影响估计精 度的因素 。该算法通过计算回波信号的方位向自相关函数来得到多普勒中心值 , 避免了对回波信号功率谱的计 算 , 显著降低了运算量 。该方案对不同距离子条带的数据进行估计 , 获得了多普勒中心在测绘带内的变化情况 。 给出了基于 TI TMS320C6415 芯片的硬件实现方法 , 对实际探测数据的估计结果表明该方案满足了精确度和实 时性要求 。