合成孔径雷达SAR的点目标仿真成像

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合成孔径雷达sar孔径合成原理

合成孔径雷达sar孔径合成原理

合成孔径雷达sar孔径合成原理合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)是一种利用雷达原理进行成像的技术。

它通过利用雷达的回波信号进行数据处理,实现高分辨率、大覆盖面积的地面成像。

而SAR的核心技术之一就是孔径合成原理。

孔径合成原理是利用雷达的运动产生的多个回波信号进行合成,从而得到高分辨率的成像。

与传统雷达不同,SAR的发射器和接收器不是静止不动的,而是在飞机、卫星等平台上运动。

正是因为这种运动,SAR能够利用多个回波信号进行合成,达到提高分辨率的效果。

SAR的孔径合成原理可以通过以下几个步骤来解释:1. 发射信号:SAR首先向地面发射一束射频信号。

这个信号在空中传播并与地面物体相互作用后,会产生回波信号。

2. 接收信号:接下来,SAR接收器会接收到地面反射回来的回波信号。

这些信号包含了地面物体的散射特性,可以提供有关地面物体的信息。

3. 信号处理:接收到回波信号后,SAR会对这些信号进行处理。

首先,对回波信号进行时域压缩处理,以减小信号的时延。

然后,对压缩后的信号进行频域处理,通过傅里叶变换等算法,将信号转换为频域数据。

4. 孔径合成:在信号处理的过程中,SAR会利用雷达平台的运动信息,将多个回波信号进行合成。

SAR的雷达平台在运动过程中,相当于一个虚拟的大孔径天线,可以接收到多个不同位置的回波信号。

通过对这些信号进行合成处理,可以得到高分辨率的成像结果。

5. 成像显示:最后,SAR将合成后的信号进行成像显示。

利用合成的回波信号,SAR可以得到高分辨率、清晰度高的地面图像。

这些图像可以用于地质勘探、军事目标识别、环境监测等领域。

需要注意的是,SAR的孔径合成原理要求雷达平台在运动过程中保持稳定,并且要有较高的精度。

这样才能保证合成后的图像质量。

此外,SAR的孔径合成原理也要求对回波信号进行准确的处理和合成算法。

只有在合适的处理和算法下,才能获得理想的成像结果。

SAR雷达成像算法的研究

SAR雷达成像算法的研究

SAR雷达成像算法的研究摘要合成孔径雷达(SAR)是一种置于运动平台(如飞机和卫星等)的成像雷达,具有全天时、全天候、远距离成像的特点,因此可以大大提高雷达的信息获取能力,近年来在军事和民用方面都得到了广泛的发展和应用。

机载合成孔径雷达成像仿真技术在机载SAR 的研究与发展中具有重要作用。

本文首先介绍了二维SAR成像的基本原理,分析了二维SAR距离和方位向上的分辨率以及距离徙动特性,从脉压理论和合成孔径原理出发,分析了SAR高分辨率成像的距离高分辨率和方位高分辨率理论,说明距离分辨率取决于信号带宽,方位分辨率则取决于载机与固定目标相对运动时产生的具有线性调频性质的多普勒信号带宽决定,并通过脉压技术实现方位高分辨成像。

然后介绍了两种成熟的合成孔径雷达成像算法:距离-多普勒算法、线频调变标算法,并在Matlab环境里进行仿真实现。

最后应用距离-多普勒算法完成了机载正侧视合成孔径雷达对地面固定目标模型的成像仿真实验,得到了比较理想的仿真图像。

关键词:合成孔径雷达,距离-多普勒算法,线频调变标算法Research of Imaging Algorithm for SARAbstractSynthetic aperture radar(SAR)is placed in moving platform such as airplane and satellite, and can obtain image reflecting dispersion characteristic of the objects.Because SAR is free of weather influence, and works in both day and night, and it can g reatly improve radar’s capability of gaining information, it is widely applicated and well developed in both civilian and military fields in recent years. Imaging simulation technology plays an important role in the research and development of airborne SAR.This thesis discusses the fundamental theory of planar SAR, analyzes planar SAR resolving ability in range and azimuth dimensions and the characteristic of Range Cell Migration(RCM). According to pulse compression theory and SAR principle, the paper firstly gives an analysis on the principle of high-resolution SAR imaging, then, notes that the SAR range resolution is dependent of signal bandwidth, while SAR azimuth resolution is dependent of the bandwidth of the LFM-featured Doppler signal generated from the relative movement between aircraft carrying the radar and the fixed ground target, thus, high azimuth resolution can be realized through pulse compression. This thesis also introduces two kinds of mature SAR imaging method, Range-Doppler algorithm and Chirp-Scaling algorithm, which have been simulated and realized under Matlab environment. Finally, the imaging simulation test of airborne sideway SAR to the fixed target on the ground is carried out by using the Range-Doppler algorithm, accordingly the ideal simulating images have been obtained.KEY WORDS:Synthetic Aperture Radar, Range-Doppler algorithm, Chirp-Scaling algorithm目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1. 1 研究背景和意义 (1)1. 2 SAR研究概况 (1)合成孔径雷达分类 (2)合成孔径雷达应用 (3)本文研究内容 (3)2 SAR成像与高分辨率基本原理 (4)引言 (4)2.2 二维SAR成像基本原理 (4)2.2.1 二维SAR原始数据的录取 (4)2.2.2 距离徙动 (6)2.3 线性调频信号和脉冲压缩原理 (9)2.3.1 线性调频信号 (9)脉冲压缩原理 (10)2.4 雷达分辨率 (12)实孔径侧视雷达成像及成像空间分辨率 (12)实孔径侧视雷达成像 (12)2.4.1.2 实孔径侧视雷达空间分辨率 (13)2.4.2 SAR 空间分辨率 (14)2.4.2.1 距离向分辨率 (14)2.4.2.2 方位向分辨率 (16)2.5 本章小结 (19)3 SAR 仿真成像 (20)3.1 引言 (20)3.2 合成孔径雷达成像算法 (20)3.2.1 距离—多普勒成像算法 (20)3.2.2 线频调变标(Chirp—Scaling)成像算法 (26)3.3 本章小结 (29)4总结与展望 (30)致谢 (31)参考文献 (32)附录 (34)1 绪论1. 1 研究背景和意义雷达成像是现代探测科学领域的一项突破性成就。

合成孔径雷达SAR课件

合成孔径雷达SAR课件
战场环境侦查
利用SAR系统的高分辨率特性 ,对敌方活动进行侦查,提供
详细情报。
目标识别与跟踪
通过SAR图像的纹理、形状等特征 提取,实现对敌方目标的识别与方导弹发射的早 期预警,引导己方导弹进行拦截。
SAR在环境监测领域的应用
大气环境监测
通过对SAR图像的分析,监测大 气污染源、污染物扩散等情况。
合成孔径雷达sar课件
目录
• SAR系统概述 • SAR成像算法 • SAR图像处理 • SAR系统性能评估 • SAR系统应用与发展趋势
01
SAR系统概述
SAR定义及特点
定义
SAR,全称合成孔径雷达,是一种雷达成像技术,利用飞行 器平台携带的雷达在空间中扫描,通过合成孔径技术对地面 目标进行成像。
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。
分辨率和速度分辨率
算法对目标和速度具有较高的分辨率和速度分辨率。
成像处理中的其他关键技术
成像处理中的数字波束形成(DBF)技术
通过对多个接收天线接收到的信号进行加权和相位调整,实现波束指向控制和目标信号增强。
成像处理中的动目标检测与跟踪技术
通过对回波信号进行频谱分析和目标跟踪,实现动目标的检测和跟踪。
成像处理中的杂波抑制技术
通过采用滤波器、空域滤波等技术,抑制杂波干扰,提高图像质量。

合成孔径雷达成像技术研究

合成孔径雷达成像技术研究

合成孔径雷达成像技术研究合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)是一种利用雷达回波信号进行图像合成成像的技术。

SAR技术具有高分辨率、天气不受影响、全天候观测等优势,在军事、民用等领域都有广泛的应用。

本文将就合成孔径雷达成像技术进行探讨。

一、SAR成像原理SAR利用雷达波束在空中制造一条虚拟的天线,利用航空器飞行时的运动来合成长达几十公里的天线,从而得到高分辨率的雷达图像。

SAR成像主要分为以下几个步骤:1. 采集雷达数据:雷达波束向地面发射信号,当信号遇到物体时会被反射回来,而反射回来的信号中包含了物体的反射特性信息。

雷达接收到这些信号后会将它们记录下来。

2. 数据预处理:由于遥感数据与地面的距离非常远,因此在采集到的数据中可能会包含许多噪声和杂波。

因此,需要对采集到的数据进行预处理,去除噪声和杂波。

3. 信号成像:信号成像是SAR技术的核心环节。

在这个步骤中,SAR利用长达数公里的航向移动,在飞机飞行方向上合成一个极长的虚拟天线,然后将记录下来的雷达数据根据相位信息进行归位处理,最终得到高分辨率的雷达图像。

4. 图像处理:在得到雷达图像后,需要进行图像处理,去除干扰和噪声,增强图像的对比度和清晰度。

二、SAR成像技术的进展随着技术的进步,SAR雷达在成像效果和应用领域上都有了巨大的发展。

当前,SAR成像技术的主要进展包括以下几个方面:1. 多波段SAR技术:多波段SAR技术是指利用多个频段的雷达波进行成像,从而提高图像的分辨率和清晰度。

2. 交替极化SAR技术:交替极化SAR技术是在不同的期间使用不同的极化方式进行成像,从而改善反射信号和噪声之间的区分度,从而获得更准确的图像信息。

3. 全极化SAR技术:全极化SAR技术是在同一时期内使用多个极化方式进行成像,获得多种极化角度下的地物反射信息,从而探测地物的物理性质。

4. 飞行器编队SAR技术:飞行器编队SAR技术是利用多个SAR传感器进行监测,进行多传感器数据融合,从而提高数据的质量和分析能力。

SAR成像与成像算法

SAR成像与成像算法

SAR成像与成像算法SAR 成像1 合成孔径雷达(SAR )1.1 SAR 简介合成孔径雷达(SAR)是⼀种可以全天候、全天时⼯作的⾼分辨率成像雷达。

它利⽤天线和⽬标之间相对运动⽽形成等效合成孔径,解决了雷达设计中⾼分辨率与⼤尺⼨天线和短⼯作波长之间的⽭盾,在遥感和国防中潜在着极⼤的应⽤价值。

星载SAR ⼀般⼯作在正侧视状态,但在特殊应⽤中,也会⼯作在斜视状态。

图1给出了星载SAR 正侧视模式的空间⼏何关系。

飞⾏路径在地⾯上的投影(地⾯轨迹)⽅向称为⽅位⽅向,⽽与其垂直的⽅向称为距离⽅向。

距离向使⽤脉冲压缩技术实现⾼分辨率;⽅位向利⽤多普勒效应,经过相⼲处理得到⾼分辨率。

图1 SAR 的⼏何关系1.2 SAR 信号模型:SAR 信号可以分为距离向信号和⽅位向信号。

⾸先考虑SAR 距离向信号。

SAR 距离像脉冲可表⽰为:()()20()cos 2r rs rect f K T ττπτπτ=+ (1.2.1)其中,r T 为脉冲持续时间,r K 为距离向昧冲的调频率,0f 为中⼼频率,τ以脉神中⼼为参考原点。

任⼀照射时刻的反射能量脉冲波形和照射区域内地⾯反射系数r g 的卷积,如下所⽰:()()()r r s g s τττ=? (1.2.2) 考察距雷达0R 处的⼀个⽬标点,其后向散射系数0σ的幅度为A ,则式(1.2.2)中的()02r g A R cδτ=-,其中c 为光速,02R c 为该点的信号延时。

所以可知,该点⽬标的接收信号为:()()()()200002()cos 222r r rR cs Arect f R c K R c T ττπτπτφ-=-+-+(1.2.3)其中,φ表⽰地表散射过程可能引起的⾸达信号相位改变。

现在考虑⽅位向信号。

由于⼤多数SAR 天线在⽅位⾯内没有加权,其单程⽅向图可以近似为⼀个sin c 函数:()0.886sin a bwP c θθβ??≈(1.2.4) 其中θ为斜距平⾯内测得的与视线的夹⾓,bw β⽅位向波束宽度0.886a L θλ,a L 为⽅位向天线长度。

二次距离压缩算法

二次距离压缩算法

二次距离压缩算法
二次距离压缩算法(Secondary Range Compressing,SRC)是一种用于合成孔径雷达(SAR)成像处理的算法。

它的主要作用是通过额外的滤波来校正由于方位和距离的耦合而导致的散焦,从而提高SAR成像的精度。

SRC算法的原理是基于斜视距离模型,通过补偿距离频率的三次相位项和波束前视引入的多普勒中心偏移项,来改善大斜视情况下SAR成像距离压缩旁瓣非对称畸变的问题,以及图像位置在方位向发生偏移的问题。

此外,还有一些改进的SRC算法被提出,以提高算法的性能和适用性。

这些改进算法在成像区域中对任意多个点目标进行了成像仿真,结果表明它们具有更高的分辨率和适中的运算量,比传统算法更适合应用于大斜视角成像。

总的来说,SRC算法是一种有效的SAR成像处理算法,它可以提高成像的精度和质量,并适用于各种应用场景。

合成孔径雷达成像算法与实现

合成孔径雷达成像算法与实现

合成孔径雷达成像算法与实现
合成孔径雷达成像是利用多个雷达发射的信号,经过相位平移和叠加来组合成一幅完整的雷达图像。

合成孔径雷达成像算法具有多种类型。

根据处理思路可以将其分为两大类:基于传感器的算法和基于信号处理的算法。

基于传感器的算法主要利用发射或接收机的位置、射频移相和时间差。

接收机位置关系到雷达合成靶被检测的位置信息。

而射频移相和时间差,则关系到雷达图像后处理中雷达接收和成像之间的信号处理。

基于信号处理的算法,例如合成孔径雷达(SAR)算法,主要基于正交步进技术,用发射信号的时间域响应来表示目标的距离和相位信息。

此外,利用相空间和时间处理技术将发射信号的接收信号进行反演处理,以形成多维数组,最终得到一幅精准的雷达图像。

此外,合成孔径雷达成像还可以利用计算机图形处理技术对图像进行处理,细化图像,提高成像精度,从而使其成为一种有效的距离测量定位工具。

总之,合成孔径雷达成像算法为雷达成像研究提供了多种新的思路,并且在精度、操作效率、低功耗、扩展性等方面的性能都有明显的改善,在成像及目标检测等应用领域有着广泛的应用前景。

关于圆周合成孔径雷达目标成像质量优化仿真

关于圆周合成孔径雷达目标成像质量优化仿真
l o b e s u p p r e s s i o n w h e n t h e ma i n -l o b e wi d t h i s u n c h a n g e d,wh i c h i mp r o v e s t h e i ma g i n g r e s o l u t i o n .F i n a l l y,t h e p r o —
p o s e d a l g o i r t h m i s s i mu l a t e d a n d c o mp a r e d w i t h t h e t r a d i t i o n a l wi n d o w i n g lg a o r i t h m.S i mu l a t i o n r e s u l t s s h o w t h a t t h e p r o p o s e d a l g o it r h m c a n e f f e c t i v e l y r e s t r a i n t h e s i d e l o b e o f c i r c u l r a s y n t h e t i c a p e r t u r e r a d r. a KEYW ORDS: C i r c u l a r s y n t h e t i c a p e r t u r e r a d a r ; S p a c e v a r i a n t a p o d i z a t i o n; S i d e l o b e s u p p r e s s i o n
中 图分 类 号 : T N 9 5 5 文 献标 识 码 : B
T h e Op t i mi z a t i o n S i mu l a t i o n o f Qu a l i t y I ma g i n g a b o u t
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- 1 - 合成孔径雷达(SAR)的点目标仿真成像 电子与通信工程 侯智深 MF0923008

一. SAR原理简介 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar ,简称SAR)是一种高分辨率成像雷达技术。它利用脉冲压缩技术获得高的距离向分辨率,利用合成孔径原理获得高的方位向分辨率,从而获得大面积高分辨率雷达图像。 SAR回波信号经距离向脉冲压缩后,雷达的距离分辨率由雷达发射信号带宽决定:

2rrCB

,式中r表示雷达的距离分辨率,rB表示雷达发射信号带宽,C表示光速。同

样,SAR回波信号经方位向合成孔径后,雷达的方位分辨率由雷达方位向的多谱勒带宽决定:aa

a

vB

,式中a表示雷达的方位分辨率,aB表示雷达方位向多谱勒带宽,av表示方位

向SAR平台速度。 二. SAR的成像模式和空间几何关系 根据SAR波束照射的方式,SAR的典型成像模式有Stripmap(条带式),Spotlight(聚束式)和Scan(扫描模式),如图。条带式成像是最早研究的成像模式,也是低分辨率成像最简单最有效的方式;聚束式成像是在一次飞行中,通过不同的视角对同一区域成像,因而能获得较高的分辨率;扫描模式成像较少使用,它的信号处理最复杂。

SAR典型的成像模式 这里分析SAR点目标回波时,只讨论正侧式Stripmap SAR,正侧式表示SAR波束中心和SAR平台运动方向垂直,如图2.2,选取直角坐标系XYZ为参考坐标系,XOY平面为地平面;SAR平台距地平面高h,沿X轴正向以速度V匀速飞行;P点为SAR平台的位置矢量,

设其坐标为(x,y,z); T点为目标的位置矢量,设其坐标为(,,)TTTxyz;由几何关系,目标与SAR平台的斜距为: 222()()()TTTPTxxyyzz

由图可知:0,,0Tyzhz;令xvs,其中v为平台速度,s为慢时间变量(slow time), - 2 -

假设Txvs,其中s表示SAR平台的x坐标为Tx的时刻;再令22TrHy,r表示目标与SAR的垂直斜距,重写2.1式为: 2220(;)()PTRsrrvss

(;)Rsr就表示任意时刻s时,目标与雷达的斜距。一般情况下,0vssr,于是上式

可近似写为: 2222200(;)()()2vRsrrvssrssr

可见,斜距是sr和的函数,不同的目标,r也不一样,但当目标距SAR较远时,在观测带内,可近似认为r不变,即0rR。

空间几何关系 (a)正视图 (b)侧视图 图 (a)中,Lsar表示合成孔径长度,它和合成孔径时间Tsar的关系是LsarvTsar。(b)中,为雷达天线半功率点波束角,为波束轴线与Z轴的夹角,即波束视角,minR为近距点距离,maxR为远距点距离,W为测绘带宽度,它们的关系为:

22min()max()maxminRHtgRHtgWRR - 3 -

三. 点目标SAR的成像处理算法仿真 SAR的回波数据不具有直观性,不经处理人无法理解它。从原理上讲,SAR成像处理的过程是从回波数据中提取目标区域散射系数的二维分布,本质上是一个二维相关处理过程,因此最直接的处理方法是对回波进行二维匹配滤波,但其运算量很大,再加上SAR的数据率本来就高,这使得实时处难于实现。通常,可以把二维过程分解成距离向和方位向两个一维过程,Range-Dopper Algorithm(简称RD算法)就是采用这种思想的典型算法。

SAR的点目标仿真结果 - 4 - 两点目标的回波仿真3D图

两点目标压缩后的3dB等高线图 附录:SAR的点目标仿真Matlab程序 主程序:stripmapSAR.m %%================================================================ %%Filename: stripmapSAR.m %%Help file: stripmapSAR.doc %%Project: Stripmap SAR Simulation using point targets and Reconstrction - 5 -

%% with Range-Doppler Algorithm %%Author: houzhishen ,nju,2010/6 %%================================================================ clear;clc;close all; %%================================================================ %%Parameter--constant C=3e8; %propagation speed %%Parameter--radar characteristics Fc=1e9; %carrier frequency 1GHz lambda=C/Fc; %wavelength %%Parameter--target area Xmin=0; %target area in azimuth is within[Xmin,Xmax] Xmax=50; Yc=10000; %center of imaged area Y0=500; %target area in range is within[Yc-Y0,Yc+Y0] %imaged width 2*Y0 %%Parameter--orbital information V=100; %SAR velosity 100 m/s H=5000; %height 5000 m R0=sqrt(Yc^2+H^2); %%Parameter--antenna D=4; %antenna length in azimuth direction Lsar=lambda*R0/D; %SAR integration length Tsar=Lsar/V; %SAR integration time %%Parameter--slow-time domain Ka=-2*V^2/lambda/R0; %doppler frequency modulation rate Ba=abs(Ka*Tsar); %doppler frequency modulation bandwidth PRF=Ba; %pulse repitition frequency PRT=1/PRF; %pulse repitition time ds=PRT; %sample spacing in slow-time domain Nslow=ceil((Xmax-Xmin+Lsar)/V/ds); %sample number in slow-time domain Nslow=2^nextpow2(Nslow); %for fft sn=linspace((Xmin-Lsar/2)/V,(Xmax+Lsar/2)/V,Nslow);%discrete time array in slow-time domain PRT=(Xmax-Xmin+Lsar)/V/Nslow; %refresh PRF=1/PRT; ds=PRT; fu=linspace(-1/2/PRT,1/2/PRT,Nslow);%fu域序列 %%Parameter--fast-time domain Tr=5e-6; %pulse duration 10us Br=30e6; %chirp frequency modulation bandwidth 30MHz Kr=Br/Tr; %chirp slope Fsr=3*Br; %sampling frequency in fast-time domain dt=1/Fsr; %sample spacing in fast-time domain Rmin=sqrt((Yc-Y0)^2+H^2); - 6 -

Rmax=sqrt((Yc+Y0)^2+H^2+(Lsar/2)^2); Nfast=ceil(2*(Rmax-Rmin)/C/dt+Tr/dt);%sample number in fast-time domain Nfast=2^nextpow2(Nfast); %for fft tm=linspace(2*Rmin/C,2*Rmax/C+Tr,Nfast); %discrete time array in fast-time domain dt=(2*Rmax/C+Tr-2*Rmin/C)/Nfast; %refresh Fsr=1/dt; f=linspace(-1/2/dt,1/2/dt,Nfast);%f域序列 %%Parameter--resolution DY=C/2/Br; %range resolution DX=D/2; %cross-range resolution %%Parameter--point targets Ntarget=3; %number of targets %format [x, y, reflectivity] Ptarget=[Xmin,Yc,1 %position of targets Xmin,Yc+10*DY,1 Xmin+20*DX,Yc+50*DY,1]; disp('Parameters:') disp('Sampling Rate in fast-time domain');disp(Fsr/Br) disp('Sampling Number in fast-time domain');disp(Nfast) disp('Sampling Rate in slow-time domain');disp(PRF/Ba) disp('Sampling Number in slow-time domain');disp(Nslow) disp('Range Resolution');disp(DY) disp('Cross-range Resolution');disp(DX) disp('SAR integration length');disp(Lsar) disp('Position of targets');disp(Ptarget) %%================================================================ %%Generate the raw signal data K=Ntarget; %number of targets N=Nslow; %number of vector in slow-time domain M=Nfast; %number of vector in fast-time domain T=Ptarget; %position of targets Srnm=zeros(N,M); for k=1:1:K sigma=T(k,3); Dslow=sn*V-T(k,1); R=sqrt(Dslow.^2+T(k,2)^2+H^2); tau=2*R/C; Dfast=ones(N,1)*tm-tau'*ones(1,M); phase=pi*Kr*Dfast.^2-(4*pi/lambda)*(R'*ones(1,M));

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