SAR成像及成像算法

合集下载

合成孔径雷达(SAR)

2 2 2 2 s 2
3 合成孔径原理（非聚焦与聚焦处理）
则对任意位置y，在整个孔径时间内积分可以得到目标在所有y位置上的信号包络. 当对雷达载体沿直线飞行产生的二次相位误差不补偿时：
4 x 4 v t 1 (t ) 2R 2R
2
2 2 s
这时的积分处理称非聚焦处理, 否则称为聚焦处理。
设发射信号为：
S (t ) exp( jt )
则接收信号为：
Sr (t ) exp( j (t ))
0
其中:
2r 2 R0 ( X 0 X p ) c c cR0
2
9.2 SAR回波信号特性（信号模型）
则接收信号为：
2 R0 ( X 0 X p ) Sr (t ) exp( j[t ]) c cR0
2 0
e e
4 R0 j j 0 j t
2 ( X 0 X p )2
e
R0
该信号的相位为：
1 2 3
9.2 SAR回波信号特性（信号模型）
发射信号的线性相位：
1 t
2
4 R0
与距离有关的常数相位：

雷达平台运动产生的二次相位：
x R
R
2TD vs sin
4 合成孔径原理(频率分析方法)
当φ=90 度, 多普勒滤波器的时间常数为:
TD
最终的方位分辨率为:
R
vs D
D x 2
5

SAR 基本参数
Lmax
最大聚焦合成孔径长度:
R
D

天线尺寸的减小导致更长的聚焦合成孔径长度 SAR 聚焦分辨率:

sar雷达成像原理

sar雷达成像原理SAR（Synthetic Aperture Radar）雷达成像技术是一种利用雷达发射信号测量目标表面或深度的遥感技术，可以提供一种全方位覆盖范围和快速可靠的监测和识别能力，具有很大的专业性和快速反应性。

本文首先介绍了SAR雷达成像原理，并分析了SAR雷达成像技术两个主要参数：分辨率和稳定性。

最后，本文介绍了SAR原理的几种主要应用，并介绍了SAR雷达成像相关的几个术语。

SAR雷达成像原理涉及信号搜集、处理和成像的整个过程。

它的工作首先要求雷达发射有一定的脉冲频率及相应强度的电磁能量到整个测量区域。

电磁能量碰撞到目标表面或深部的波的一部分将逆向复射，接收装置接收复射电磁信号，并设置个数字格架及信号处理系统来处理数字信号进而生成成像文件。

SAR雷达成像技术两个主要参数是分辨率和稳定性。

分辨率是指目标在雷达成像图像上能够分辨出最小水平或垂直尺寸。

通常情况下，雷达成像图像的最小水平尺寸是在极坐标下的最小尺寸，即绕发射源旋转的距离。

稳定性是指雷达成像图像模糊状态的变化频率。

它可以用地点的高度变化，海平面有效深度范围等衡量。

SAR雷达在实际应用中被广泛用于海洋探测、植被监测、地表植被监测等领域。

一般来说，SAR原理可以用在空间监视、运动目标搜索、测绘、地理信息系统等方面。

另外，还可以用于气象探测、地面检测、自然灾害的遥感监测及工程建设的审核设计等。

在SAR雷达成像领域，主要有四个重要术语，即脉冲形状、针孔渠道、feathering和晕点。

脉冲形状指的是雷达脉冲的形状，如bandwidth、oversampling和信号/噪声比等。

针孔渠道指的是雷达脉冲最大传播方向上的正方形像素或回波信号计算方法，主要用于估计目标在工作平面上的坐标。

Feathering算法是另一种对成像进行改善的算法，它可以改善雷达成像产品的质量。

晕点是脉冲形状发生变化时出现的一种像素点，晕点的形成和激励电磁波的放射方式有关，一般可以通过改变成像参数来抑制晕点的出现。

SAR图像变化检测

城市扩张监测
通过对比不同时期的SAR图像，监测城市扩张的区域和速度，为城市规划和建设提供决策依据。
建筑物变化检测
利用SAR图像变化检测技术，快速准确地识别建筑物的新建、拆除或改建，有助于城市管理部门
及时了解城市更新情况。
土地利用变化分析
通过对SAR图像的变化进行监测和分析，研究土地利用类型的改变，如农业用地转变为城市用地等，有助于规划合理的土地利用
可靠性高
SAR图像不易受光学图像的干扰，如阴影、反光等，因此在地物识别和变化检测中具有较高的可靠性。
安全性高
SAR图像的获取通常采用无人机或卫星平台，相较于传统的光学成像方式更为安全和便捷
。
SAR图像的应用领域
01
02
03
04
军事侦察
SAR图像在军事侦察领域具有广泛应用，可用于目标识别、
SAR图像变化检测
目录
• SAR图像概述 • SAR图像变化检测算法 • SAR图像变化检测应用 • SAR图像变化检测面临的挑战 • SAR图像变化检测的未来展望
01 SAR图像概述
SAR图像的特点
高分辨率
SAR图像具有高分辨率特性，能够提供丰富的地物细节信息
。
穿透性强
SAR图像能够穿透云层和阴影区域，不受光照条件限制，具有全天候成像能力。
03
高频SAR图像的处理和传输也面临一些挑战，如数据量庞大、处理复杂度高、实时性要求高等。因此，需要进一步发展高效的数据处理技术和传输方案，以满足高频SAR图像变化检测的需求。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
阴影和遮挡问题
阴影区域
由于地形遮挡和太阳角度的影响，SAR图像中可能会出现阴影区域，这些区域可能隐藏了重要的变化信息。

合成孔径雷达SAR课件

图像融合
将多个SAR图像融合可以增强图像的对比度和分辨率，提高图像的视觉效果。
图像解卷积
由Байду номын сангаасSAR图像的模糊和失真，需要通过解卷积技术对图像进行去噪和恢复，提高图像的质量。
图像分割与目标识别
图像分割
通过对SAR图像进行分割，可以将图像中的目标和背景分离出来，便于后续的目标识别和特征提取。
目标识别
特点
高分辨率、全天候、无需光学窗口、对目标有较好的三维探测能力。
SAR系统组成
01
02
03
雷达发射机
产生射频脉冲信号，通过天线发射。
雷达接收机
接收反射回来的信号，进行放大、滤波、解调等处理。
数据处理器
对接收到的信号进行处理，生成图像。
SAR工作原理简介
发射信号
SAR系统发射射频脉冲信号，通过天线向地面目标照射。
反射信号
地面目标反射信号回到雷达接收机。
数据处理
雷达接收机将反射信号进行处理，生成图像。
02
SAR成像算法
距离-多普勒算法
线性调频（Linear Frequency Modulation，LFM）信号：用于产生具有大带宽的信号，通过改变频率增量来实现目标距离和速度的测量。
成像处理步骤：收发雷达信号、信号接收、信号处理、图像生成等。
距离徙动校正：解决因目标距离不同而引起的多普勒频移差异问题。
Chirp Z-Transform算法
基于短时傅里叶变换（STFT）的成像算法
将雷达信号变换到频域进行处理，通过对回波信号进行加窗处理、频域滤波等操作实现目标距离和速度的测量。
成像处理步骤
收发雷达信号、信号接收、STFT变换、图像生成等。

前视SAR压缩感知成像算法

的前视ＳＡＲ系统 —— 视景增强的新型区域成像雷达（ＩＳＲＥＶ）知，于ＳＲＥＶ系统天线长度的限制，得可由Ｉ使
等效的合成孔径长度较短，而导致成像的分辨率较低。而基于压缩感知的前视ＳＲ成像算法可以在方从Ａ位向等效得到一个较长的虚拟天线，此可以在同样长度天线的情况下获得更高的成像分辨率。仿真结果因表明，方法可以实现对点目标、布目标和面目标的成像，且提高了成像的分辨率。该分并关键词：视合成孔径雷达；交匹配追踪；压缩感知；ＡＲ成像前正Ｓ中图分类号：９８ＴＮ５文献标识码：Ａ文章编号：６２２３（０２０－０７０１７—３ｒｎｅｎ．Ｔｈｎ，ａｆｒｒｏｋｎＡＲｉｇｎｌｏｉｍａｅｎｃｍｐｅｓｅｓｎｉｇｗａｒｐｓｄｅｏｗａｄｌｏｉｇＳｍａｉｇａｇｒｔｈｂｓｄｏｏｒｓｉｅｓｎｓｐｏｏｅ．ｖＴｈｉｔｒｆｎｔｎｆｔｅａｇｒｈｗｅｅｃｎｔｕｔｄｉｈｉｏｉｎｈｓｕｃｉｎｒｄｐｎ — ｅｆｅｕｃｉｓｏｈｌｏｉｍｒｏｓｒｃｅｎｔｅｔｌｏｔｍｅｄｍａｎａｄｔｅｅｆｎｔｓｗｅｅｉｅｅｄｏｎ
ＳＡＲａｗｐｅａｉｎａｏｄｏｒｉａｎｇｔｒｎｔｌｔｒｔｈｅｆｉｔＦｉｓｌｗｅａｌｅｈｅｗｓａｎｅｏｒｔｏｌｍｅｆｍｇｉｈｅｆｏａａｇｅｓｏｆｔｌｇｈｔｐａｈ．ｒｔｙ，ｎａｙｚｄｔｔｅｙｏｆｓｃｏｒｉａｎａｒｆｒｅｈｏｒｅｔｍｇｉｇｒｄａｏｎｈａｃｄｖｉｉｎ（ＳＲＥＶ）ｐｏｒａｄｂｈｒｎｅｓｏＩｕｔｆｗｒｙｔｅＧｅｍａｎＳｐｃａｅＡｇｅｃ．Ｉａｎｙｔｗｓｃｃｕｄｔａｈｅｉａｎｒｓｌｔｏｗａｌｍｉｅｂｔｈｏｔｙｈｅｉｐｅｔｒｈｉｈｅｕｔｄｆｏｍｔｏｎｌｄｅｈｔｔｍｇｉｇｅｏｕｉｎｓｉｔｄｙｈｅｓｒｓｎｔｔｃａｒｕｅｗｃｒｓｌｅｒｈｅ

星载SAR成像处理算法综述

Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｉｆｒｓｔｒｅｖｉｅｗｓｔｈｅｈｉｓｔｏｒｙａｎｄｔｒｅｎｄｓｉｎｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｓｐａｃｅｂｏｒｎｅＳｙｎｔｈｅｔｉｃＡｐｅｒｔｕｒｅ
ｆｕｔｕｒｅｓａｔｅｌｌｉｔｅｐｌａｎｓａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｕｍｍａｒｉｚｅｓａｎｄｃａｔｅｇｏｒｉｚｅｓｔｈｅｉｍａｇｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｆ
介绍了基于压缩感知理论和基于新模式的成像处理算法，并给出了仿真结果。关键词：合成孔径雷达；时域算法；距离多普勒域算法；多变换域算法；２维频域算法
中图分类号：ＴＮ９５７ＤＯＩ：１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１３００．２０１３．２００７１
Ｒａｄａｒ（ＳＡＲ）ｓａｔｅｌｌｉｔｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｔｈｅＵＳＡａｎｄＥｕｒｏｐｅ．Ｔｈｅｂａｓｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｇａｒｄｉｎｇｌａｕｎｃｈｅｄｓａｔｅｌｌｉｔｅｓａｎｄ

曲线运动SAR成像算法研究

ｎＡＲｍａｉｇＡｌｏｉｈｖｌｎａｔｏＳＩｇｎｇｒｔｍ
ＳＵＮｎ－ｉＹＡＯＹｉｇｑｎ，Ｄｉ
（ｃｏｌｆｎｒｔｎａｄＥｅｔｎｓＢｉｎｓｔｔｏＴｃｎｌｙＢｉｎ００１Ｃｉ）Ｓｈｏｏｆｍａｏｎｌｃｏｉ，ｅｉｇＩｔｕｅｆｅｈｏｏ，ｅｉ１０８，ｈｎＩｏｉｒｃｊｎｉｇｊｇａ
摘要：研究合成孔径雷达曲线运动时的优化成像质量问题。提出了一种结合了惯导加速度参数和根据回波数据两种运动补偿曲线运动合成孔径雷达成像算法，提高了成像质量。首先研究了合成径雷达曲线运动时的目标模型，Ｌ分析了惯性导航
系统的原理，并以频谱分析的子孔径成像为基础，加入运动补偿等辅助处理。进行仿真，一组仿真参数和曲线轨迹生成根据
ｐｏｏｅ．ＴｅＳａｇｔｍｏｅｆｃｒｉｎａｔｎｗｓｄｓｕｓｄｒｐｓｄｈＡＲｔｒｅｄｌｏｕｖｌｅｒｍｏｉａｉｃｓｅ．ＴｅｗｒｉｇｐｉｃｐｅｏＮＳｗａｎｌｚｄｉｏｈｏｋｎｒｎｉｌｆＩｓａａｙｅ．ＢｓｄｏｅＳＥＡＮｓｂａｅｔｒｌｏｉｍ，ｏｅｏｄｒｒａｍｅｔｓｃｓｍｏｉｎｃｍｐｎａｉｎｗｒｄｅ．ａｅｎｔＰＣｕ — ｐｒｅａｇｒｈｈｕｔｓｍｅｓｃｎａｙｔｔｎｓｕｈａｔｏｅｓｔｅｅａｄｄｅｏｏＦｎｌａｃｒｉｇｔｅｆｉｌｔｎｐｒｍｅｅｓａｄａｃｒｉｎａｒｉ，ｔｅｅｆｃｉｅｅｓｏｅａｇｒｈｗａｅｉｉａｌｙ，ｃｏｄｎａｓｔｍｕａｉａａｔｒｎｕｖｌｅｒｏｂｔｈｆｔｎｓｆｈｌｏｔｍｓｖｒ— ｏｏｓｏｉｅｖｔｉｌｙｉｇｎｉｌｔ．Ｔｅａｉｍｅｉｉｉｅａｄｃｎｐｏｉｅｔｅｂｓｏｅｉｆａ— ｉｐｏｅｓｎｆｄｂｍａｉｇｓｍｕａｉｎｈｒｈｔｓｓｌｎａｒｖｄｈａｉｆｒｔｅｄｓｎｏｅｌｔｒｃｓｉｇｅｏｔｃｍｐｓｈｇｒ — ｍｅ

SAR成像RD算法MATLAB仿真

SAR成像RD算法MATLAB仿真在雷达成像中，SAR（Synthetic Aperture Radar）是一种通过向地面发射微波信号并接收反射回来的信号，来生成高分辨率地面图像的技术。

而RD（Range Doppler）算法是一种常用的SAR成像算法，用于将获得的原始数据处理成可视化的图像。

MATLAB是一种在科学和工程领域广泛使用的数学软件，具有强大的矩阵运算和图像处理功能。

下面将介绍如何使用MATLAB进行SAR成像的RD算法仿真。

首先，需要生成模拟的SAR返回信号。

可以使用MATLAB的信号处理工具箱中的函数进行模拟。

假设我们使用一个长度为N的脉冲信号进行雷达扫描，在SAR成像中，我们通常使用线性调频（Linear Frequency Modulation）信号。

可以使用MATLAB的`chirp`函数生成一个线性调频信号。

```matlabN=1024;%信号长度T=5e-6;%信号周期,信号的时间长度为T*Nfs = 100e6; % 采样频率f0=0;%初始频率f1=10e6;%终止频率t = 0:1/fs:T*N-1/fs;s = chirp(t, f0, T*N, f1);```接下来，我们需要生成一个代表地物散射特性的复数反射系数矩阵。

假设地面上有一个半径为R的圆形散射体，其反射系数为0.8、可以使用MATLAB的`meshgrid`函数生成一个二维的坐标网格，然后使用`sqrt`函数计算每个网格点到原点的距离。

```matlabR=5;%圆形散射体半径Np=100;%地物散射点个数x = linspace(-R, R, Np);y = linspace(-R, R, Np);[X, Y] = meshgrid(x, y);rho = sqrt(X.^2 + Y.^2); % 距离计算```然后，我们可以根据雷达与地物之间的距离计算相位偏移。

根据SAR 成像的原理，SAR返回信号中的每个采样点都对应着不同距离下的散射信号。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

SAR成像及成像算法
SAR（Synthetic Aperture Radar），即合成孔径雷达，是一种具有视距的雷达成像技术，它利用通过雷达发射的电磁波的返回信号来构建成像，是今天最受欢迎的遥感成像技术之一、它是由空间技术应用罗列公司（STARS）于1970年首次研制完成的。

由于它的无损探测、低成本、通用性强、快速更新和相当高的精度等优点，使SAR成像广泛应用于地表特性探测、航空和海洋地理资源监测、地表热分辨观测、大气和气候研究等多种领域，并取得了突出的成果。

SAR成像的本质是利用雷达发射的电磁波探测地表物质的反射状态，从而构建三维图像。

SAR成像算法主要分成基线分析、多普勒解析和像元投影三个过程。

首先，基线分析是处理多普勒解析的基本步骤，它识别SAR图像的物理位置，将地表物质的反射信号与它们在同一物理位置的多普勒频率作对比，从而计算出相应的基线；其次，多普勒解析处理SAR图像所涉及的空间结构，它可以利用反射信号的多普勒频率，将不同波段中的多普勒信号重建成三维定量数据；最后，像元投影过程会将三维数据转换成二维图像，以实现SAR成像。

当前。