多发多收合成孔径雷达关键技术研究

发布时间：2018-01-12 19:38

  本文关键词：多发多收合成孔径雷达关键技术研究　出处：《西安电子科技大学》2014年博士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：多发多收合成孔径雷达(Multiple-Input Multiple-Output Synthetic Aperture Radar,MIMO-SAR)因其在高分辨宽测绘带(High-Resolution and Wide-Swath,HRWS)成像、地面运动目标检测(Ground Moving Target Identification,GMTI)、干涉合成孔径雷达(Interferometry Synthetic Aperture Radar,InSAR)等方向具有独特优势,受到雷达成像和遥感等领域专家的关注,被认为是进一步提升现有SAR系统性能、实现SAR系统功能升级的关键技术之一,成为国内外研究的热点。本文针对HRWS成像,InSAR、三维SAR,以及SAR-GMTI等MIMO-SAR的几个重要应用方向,对MIMO-SAR波形设计和回波重建及处理算法进行了研究。本文的主要工作可概括为以下四个方面:第二章针对MIMO-SAR HRWS成像,提出了采用二维脉内扫描多维编码波形的波束空间MIMO-SAR模式,实现了高信噪比HRWS成像。信噪比是衡量SAR成像效果的一个重要指标,然而在其他条件不变的情况下,回波的信噪比会随着测绘场景的增大和分辨率的提高而降低。本文提出的二维脉内扫描多维波形编码技术,利用整个天线面阵发射二维窄波束,在一个脉冲充分间隔内进行二维扫描,充分利用了发射天线孔径,大大增加了回波信噪比,同时还具有灵活的功率分配及多分辨特性。本文分析了二维脉内扫描工作方式带来的两种距离模糊以及方位模糊,提出了二维解模糊算法去除距离和方位模糊,实现子波束回波分离及重建,从而使得现有的单通道SAR算法能够直接用来进行SAR成像处理。除此以外,本文对二维脉内扫描波束空间的系统性能进行了分析,并将本文提出的波束空间MIMO-SAR模式的信噪比和最大测绘带幅宽与现有的三个典型的HRWS模式进行了比较。比较结果说明了本文提出的MIMO-SAR模式拥有与其他HRWS模式相近的最大测绘带幅宽,但是在信噪比方面具有明显的优势。仿真实验结果证明了本文提出的多维波形编码方法的可行性以及二维解模糊算法的有效性。本文第三章针对InSAR、三维SAR等俯仰维MIMO-SAR应用,提出了一种具有良好分离性的方位相位编码线性调频(Azimuth Phase Coding Linear Frequency Modulation,APC-LFM)波形及其回波分离与重建方法。现有的正交波形难以满足MIMO-SAR的需要,因此本文提出一种APC-LFM波形。在进行APC解调制后,APC-LFM波形会产生多普勒频移,且不同波形的回波在多普勒域的偏移量不同,这会使得叠加在一起的回波来自不同方位角度,这样就能利用方位自由度进行空域滤波将来自不同发射天线的回波分离,从而能够有效消除不同波形回波间的干扰。该APC-LFM波形不仅可用于InSAR或者三维SAR等MIMO-SAR应用,能够获得俯仰维长基线和多相位中心,提高干涉测高精度或三维SAR成像的俯仰维成像性能;还可以应用于俯仰脉内扫描波束空间MIMO-SAR,将距离模糊转化为方位模糊,从而能够使用方位DBF解距离模糊,克服了距离DBF性能容易受到地形起伏影响的缺陷。仿真实验结果证明了本文提出的APC-LFM波形的可行性以及基于方位DBF的回波分离方法的有效性。第四章针对聚束及滑动聚束模式的星载多频子带并发MIMO-SAR,提出了一种高效的回波重建方法。该方法解决了滑动聚束或聚束模式的星载多频子带并发MIMO-SAR中的三个关键问题:弯曲轨道造成的通道采样位置误差,波束方位指向随方位时间变化造成的多普勒带宽急剧增加,以及由于发射通道位置不同造成的不同子带信号之间的斜距历程差异。首先,为了校正通道采样位置误差,提出了一种类似于运动误差补偿的误差校正方法。其次,提出了一种多子带方位去斜方法既能够降低信号的多普勒带宽,使其小于系统的等效PRF,从而可以通过空域滤波重建各子带信号,又能让子带信号间的距离历程差异能够方便地进行补偿。最后,本文对传统的频域子带拼接方法进行了改进,在不需距离向插值的情况下对各子带频谱进行精确的移动,因此该方法既能够精确而高效地对子带信号进行合成又对系统参数没有特别的要求,具有更强的适应性。本文第五章给出了一种前向阵双通道斜视模式MIMO-SAR动目标检测与成像方法。该方法首先利用斜视模式的距离多普勒算法对静止杂波进行成像,然后通过不同相位中心的图像相消抑制杂波,此时慢速运动目标得到了粗聚焦,可以进行检测及定位。然而,快速运动目标一般距离走动量较大,同时存在多普勒中心模糊,导致其图像散焦严重,进而使得杂波抑制后动目标信杂噪比低,导致动目标检测性能严重恶化、无法进行运动参数估计等一系列问题。基于此,本文在杂波相消后,将快速动目标信号恢复到距离徙动校正之前的状态,然后对其进行重聚焦解决其散焦严重的问题。在重聚焦过程中,针对多普勒谱折叠问题,对快速目标信号先采用方位去斜处理充分压缩目标的多普勒带宽,再进行距离走动校正,有效避免了多普勒谱折叠,简化了处理过程。最后通过仿真实验证明了本文方法的有效性。
[Abstract]:澶氬彂澶氭敹鍚堟垚瀛斿緞闆疯揪(Multiple-Input Multiple-Output Synthetic Aperture Radar,MIMO-SAR)鍥犲叾鍦ㄩ珮鍒嗚鲸瀹芥祴缁樺甫(High-Resolution and Wide-Swath,HRWS)鎴愬儚,鍦伴潰杩愬姩鐩�鏍囨＃�

本文编号：1415719