圆周SAR成像及运动补偿方法研究

发布时间：2017-07-31 19:30

  本文关键词：圆周SAR成像及运动补偿方法研究

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【摘要】：圆周SAR(Circular SAR,CSAR)是一种新型的三维合成孔径雷达成像模式,可以全天时、全天候对目标360°三维成像,在军事侦察、地形测绘、安全检查等领域拥有广泛的应用前景。本文针对现有的圆周SAR系统成像算法和运动补偿方法中成像精度差,算法效率差的问题进行研究,论文的主要研究内容及贡献如下:1、本文首先阐述了圆周SAR成像系统的基本原理,包括:在远场平面波假设下圆周SAR时域和频域的回波模型和圆周SAR的三维分辨率公式。介绍了常用的圆周SAR成像算法:波数域成像算法和后向投影算法。最后,阐述了后向投影自聚焦算法。2、研究了基于分维重建的圆周SAR三维成像算法。该算法对场景分维,并运用正交匹配追踪算法(OMP)对场景中每一维数据进行稀疏重构,最后将各维稀疏重构后的结果重建得到三维成像结果。本文通过仿真数据和实测数据得到成像结果,并与后向投影三维成像算法成像结果相比,验证了该算法成像结果分辨率更高,在实际应用中具有优势。3、研究了圆周SAR三维快速成像算法。阐述了基于GPU的二维后向投影算法并行化实现方法,并将算法扩展到三维,完成了一种基于GPU并行化的圆周SAR三维快速后向投影成像算法。本文利用仿真数据和实测数据得到成像结果,并与传统CPU处理的后向投影算法成像结果相比,验证了该算法极大的提高了圆周SAR系统的三维成像效率,在实际应用中具有优势。4、提出了一种基于子孔径合成的圆周SAR后向投影自聚焦算法。该算法将子孔径技术与后向投影自聚焦算法相结合,解决了在圆周SAR成像中,目标雷达散射系数(RCS)随观测角变化导致后向投影自聚焦算法成像分辨率差的问题。本文通过仿真数据和实测数据得到成像结果,并与后向投影自聚焦算法成像结果进行比较,验证了该算法在实际应用中具有优势。5、提出了一种基于子图像合成的最小熵自聚焦算法,该算法将子图像融合技术与最小熵自聚焦算法相结合,解决了在图像中没有明显强点情况下对圆周SAR图像聚焦的问题,并通过仿真数据和实测数据验证了该算法在实际应用中的优势。
【关键词】：圆周SAR 三维成像 后向投影 自聚焦
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN957.52
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状与发展动态11-16
• 1.2.1 国外圆周SAR技术发展动态11-15
• 1.2.2 国内圆周SAR技术发展动态15-16
• 1.3 论文结构和主要内容16-18
• 第二章 圆周SAR成像基本理论18-35
• 2.1 引言18-19
• 2.2 圆周SAR成像模型19-22
• 2.2.1 线性调频信号19
• 2.2.2 圆周SAR信号模型19-21
• 2.2.3 圆周SAR信号波数域回波模型21-22
• 2.3 圆周SAR成像分辨率22-27
• 2.3.1 传统SAR成像系统分辨率22-23
• 2.3.2 圆周SAR成像分辨率23-27
• 2.4 圆周SAR基本成像算法27-34
• 2.4.1 后向投影算法27-29
• 2.4.2 波数域成像算法29-31
• 2.4.3 后向投影自聚焦算法31-34
• 2.5 本章小结34-35
• 第三章 圆周SAR三维成像方法研究35-60
• 3.1 引言35-36
• 3.2 压缩感知理论36-39
• 3.2.1 压缩感知基础理论简介36-38
• 3.2.2 压缩感知测量矩阵38-39
• 3.2.3 系数重构性质及相关算法39
• 3.3 基于分维重建的圆周SAR三维成像算法39-48
• 3.3.1 圆周SAR测量矩阵39-40
• 3.3.2 OMP算法40-43
• 3.3.3 仿真成像结果43-46
• 3.3.4 实测数据验证46-48
• 3.4 基于GPU加速的圆周SAR三维后向投影算法48-59
• 3.4.1 GPU基本架构48-50
• 3.4.2 GPU编程原理50-51
• 3.4.3 基于GPU并行化的圆周SAR三维快速后向投影成像算法51-54
• 3.4.4 仿真数据验证54-58
• 3.4.5 实测数据验证58-59
• 3.5 本章小结59-60
• 第四章 圆周SAR运动补偿方法研究60-77
• 4.1 引言60
• 4.2 圆周SAR系统运动误差模型60-61
• 4.3 运动误差对圆周SAR成像的影响61-63
• 4.4 基于子孔径合成的圆周SAR后向投影自聚焦算法63-70
• 4.4.1 子孔径划分63-64
• 4.4.2 选择强散射点64
• 4.4.3 算法流程64-65
• 4.4.4 仿真数据验证65-69
• 4.4.5 实测数据验证69-70
• 4.5 基于子图像合成的最小熵自聚焦算法70-75
• 4.5.1 子图像分割71
• 4.5.2 图像聚焦71-72
• 4.5.3 算法流程72-73
• 4.5.4 仿真实验验证73-74
• 4.5.5 实测数据验证74-75
• 4.6 本章小结75-77
• 第五章 总结与展望77-79
• 5.1 论文总结77-78
• 5.2 前景展望78-79
• 致谢79-80
• 参考文献80-84
• 攻读硕士期间的成果84-85

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本文编号：600785