导读:本文包含了合成孔径雷达成像论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:孔径,算法,可编程,门阵列,遥感,发展趋势,实时。
合成孔径雷达成像论文文献综述
李泽,汪玲,胡长雨[1]（2019）在《融合深度学习和凸优化迭代求解策略的逆合成孔径雷达成像方法》一文中研究指出目的针对基于压缩感知(CS)的逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法的成像质量和应用一直受到目标场景稀疏性好坏和迭代重建耗时长限制的问题,提出一种基于交替方向乘子法网络(ADMMN)的ISAR成像方法。方法根据交替方向乘子法(ADMM)求解稀疏假设下CS ISAR成像模型时采取的分裂变量的策略,将凸优化迭代求解过程映射到一个多级的深度神经网络,构建出ADMMN。ADMMN通过训练学习欠采样的ISAR测量数据与高质量目标图像之间的映射关系,借此实现ISAR欠采样数据成像。结果实验采用仿真卫星数据和实测飞机数据,两种数据的采样率分别为25%和10%。实验结果表明,相较于典型的CS ISAR正交匹配追踪(OMP)成像方法和贪婪卡尔曼滤波(GKF)成像方法,ADMMN成像方法能够更准确地重建目标区域散射点,在虚警(FA)、漏检(MD)和相对均方根误差(RRMSE)等成像质量评估指标上均有改善。在卫星数据成像实验中,相比于OMP和GKF,ADMMN在RRMSE指标上分别降低了49. 8%和26. 5%。在飞机数据成像实验中,相比于OMP和GKF,ADMMN在RRMSE指标上分别降低了68. 7%和74. 9%。此外,在验证ADMMN先验信息依赖性的实验中,分别采用卫星训练数据和飞机训练数据训练好的两种ADMMN,都能够对10%的飞机目标测量数据成像。结论融合深度学习和凸优化迭代求解策略的ADMMN ISAR成像方法能够使用非常少的数据获得高质量的成像结果,且成像效率高。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2019年11期）
陈翔,王辉[2]（2019）在《调频连续波合成孔径雷达滑动聚束成像算法》一文中研究指出调频连续波(FMCW)体制下,传统脉冲合成孔径雷达(SAR)的"走—停"回波模型已经不再适用,快时间走动项引入的距离-方位耦合项不可以忽略,否则会使图像质量的降低。该文首先构建FMCW回波模型,其次,提出了一种基于两步式的滑动聚束SAR成像算法。所提算法针对滑动聚束模式中,多普勒历程大于脉冲重复频率(PRF)所造成的频谱混迭问题,采用方位频域去斜的预处理加以解决。由于距离徙动校正(RCMC)后方位时域依旧混迭,该算法通过方位去斜在频域完成聚焦避免再一次的解混迭操作。通过仿真验证,该算法能够实现高精度的FMCW SAR滑动聚束成像。(本文来源于《上海航天》期刊2019年05期）
马彦恒,侯建强[3]（2019）在《机动合成孔径雷达成像研究现状与发展趋势》一文中研究指出2019年信息技术领域十大前沿热点问题,其中之一就有针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的全天候实时高分辨成像与识别。SAR在无人机上的应用,有效地提高了无人机的侦察能力,不仅可以使无人机在较远的距离上对目标区域实现无障碍侦察,还有助于利用无人机获取更多隐藏的目标信息或者光学成像系统难以发现的目标的信息。在遥感遥测、地质勘探、灾情监控、环境监测和军事侦察中得到了很好地应用。从SAR由"平台适应型"向"适应平台型"发展的角度出发,将非传统匀速直线平飞运动统称为SAR机动运动,详细分析机动SAR的研究热点与发展趋势。(本文来源于《兵器装备工程学报》期刊2019年11期）
陈家瑞,司军[4]（2019）在《合成孔径雷达斜视ωk成像算法》一文中研究指出在合成孔径雷达(SAR)成像算法中,波数域(ωk)算法是一种高精度成像算法,但是传统ωk算法并不能直接用于斜视情况。对传统ωk算法进行改进使其适用于斜视情况,首先对斜视SAR几何模型分析得到回波方程,然后对传统ωk算法改进得到斜视ωk算法,最后通过仿真实验,验证该算法的有效性和可行性。(本文来源于《舰船电子对抗》期刊2019年04期）
曾乐天,杨春晖,李强,陈平[5]（2019）在《基于仿真的合成孔径雷达(SAR)成像算法验证》一文中研究指出成像算法是影响合成孔径雷达(SAR)成像性能的关键因素。现有测试方法须借助实际设备、雷达数据和测试环境,且缺乏对成像效果的合理评估,严重影响了测试工作的效率和有效性。针对上述问题,提出了一种基于仿真的SAR成像算法验证方法。首先,采用改进的同心圆法独立生成回波数据,摆脱对实际雷达回波数据的依赖性;然后,结合点目标成像和分布式场景目标成像,采用量化的指标科学评估成像算法的正确性与适用性,提高了算法测试工作的有效性;最后,利用仿真实验证明了所提方法的正确性和有效性。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年S1期）
胡思鹏[6]（2019）在《调频连续波合成孔径雷达的成像算法研究》一文中研究指出合成孔径雷达(SAR)成像技术是在雷达系统的基础上发展起来的一种成像技术,目的是为了解决天线孔径尺寸有限带来的成像分辨率不高的问题。随着雷达理论的发展和无人机等小型飞行平台对机载雷达系统的重量、体积、分辨率各方面的要求增加,以信号处理技术和宽带毫米波技术为基础的成像雷达诞生了。将合成孔径雷达与调频连续波体制二者结合起来就出现了调频连续波合成孔径雷达(FMCW SAR),FMCW SAR具有重量轻、体积小、耗能少、成像分辨率高等一系列优点。满足了无人机等小型飞行平台对机载雷达的要求,并且因它具有多种工作模式和较高的成像分辨率而受到了各行各业的广泛关注,不同的应用有不同的需求,需要不同的成像算法来实现各自的功能。本文首先研究了调频连续波(FMCW)信号与合成孔径成像技术,分析了由于雷达载机的连续飞行而产生距离徙动问题。因为FMCW SAR发射信号的周期为1ms至10ms,而脉冲体制合成孔径雷达的发射信号的周期为1μs至10μs,所以FMCW SAR和脉冲体制合成孔径雷达相比较,调频连续波合成孔径雷达(FMCW SAR)不能忽视距离徙动对成像的影响,因此适用于脉冲体制合成孔径雷达所使用的“停-走-停”模式不在适用于FMCW SAR,而且随着雷达发射信号波束斜视角的增加,雷达载机的持续运动对成像的影响也就越大,所以需要大力研究适用于FMCW SAR成像算法。同时,对调频连续波信号进行去调频处理之后会得到频率是常数的去调频信号,如此会大大简化距离向的匹配滤波处理过程;并通过构造FMCW SAR的成像几何图,来得到调频连续波合成孔径雷达的回波信号模型。通过对经典的距离多普勒(RD)成像处理算法的研究,推导出适用于FMCW SAR的距离多普勒成像算法,接着通过matlab仿真实验证明了改进后的RD成像算法能够适用于FMCW SAR系统,同时得到了聚焦良好的点目标图像。由于RD算法是使用插值法来实现距离徙动校正,而这导致了成像处理计算量过大问题,而FS算法采用相位相乘法进行距离徙动校正,降低了算法的计算量。所以本文又研究了适用于FMCW SAR的频率变标(FS)算法;详细推导了调频变标过程及频率变标函数表达式,并研究了频率变标过程中所引入的误差以及对成像结果的影响,提出了一种改进的频率变标(FS)成像算法,最后用改进的FS对点目标进行成像仿真,实验证明了使用改进的FS成像算法能够消除频谱混迭从而得到聚焦良好的点目标图像。(本文来源于《广西科技大学》期刊2019-06-10）
任佳伟[7]（2019）在《调频连续波逆合成孔径雷达成像算法研究》一文中研究指出逆合成孔径雷达(ISAR)利用宽带信号获取高的距离向分辨率,利用多普勒原理获取高的方位向分辨率,从而具备对运动目标的高分辨成像能力。与光学成像设备相比具有受天气影响小、全天候、全天时的特点,适合在恶劣环境下对目标成像及目标特征提取与识别。调频连续波体制逆合成孔径雷达(FMCW ISAR)发射线性调频连续波信号,具有时宽大,峰值功率低的特点,降低了对发射端功率放大器的要求,其不仅具有宽带脉冲体制成像雷达的高分辨优势,又具有体积小、系统结构简单、造价低的特点,在实际成像监测中有着广泛的应用。本文将对FMCW ISAR系统及其成像算法进行研究。首先论述了FMCW ISAR回波信号的特点以及与脉冲体制雷达回波信号的区别;对传统的距离多普勒(RD)算法改进使之适应于FMCW体制下的ISAR;对RD算法方位压缩中的多普勒质心的估计方法进行了探讨,并对实测数据进行质心估计成像;对于由雷达发射信号带宽的有限性导致的雷达成像高旁瓣的问题,引进用于改进天文图像成像质量的CLEAN算法,其在不加宽主瓣宽度的同时对旁瓣抑制有着良好的效果;针对实际雷达成像的环境的复杂性,导致回波成像主瓣及旁瓣畸变对CLEAN算法的影响问题,提出了一种联合旁瓣抑制算法,经过仿真实验证明,其具有良好的效果。最后对一种小型的FMCW ISAR系统进行介绍,并用其对运动车辆进行监测成像,运用本文所提出的算法进行数据处理,成像结果的优化表明了本文所提出的算法的高效性和有效性。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)》期刊2019-06-01）
韩胜亮[8]（2019）在《合成孔径雷达快速动目标成像与参数估计》一文中研究指出随着科技的不断发展和我国军民融合在科技领域的迅速推进,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)动目标成像技术正不断地应用在军事及民用的各个领域。对于具有大径向速度的动目标而言,多普勒模糊现象的出现使得成像过程更为复杂,因此传统的成像方法无法有效地对快速动目标进行精确成像。本文重点对具有大径向速度的快速动目标成像技术进行了相关研究,主要内容包含以下几个方面:首先,构建了机载雷达与地面动目标的几何结构模型,根据电磁波传播原理,雷达传感器与目标的相对运动,分别构造了静止目标以及运动目标的回波信号表达式。通过对比,揭示出不同的运动目标参数对雷达回波信号的影响,并对回波信号的距离徙动参数和多普勒参数相关项进行了具体分析。其次,分析了现有算法中广泛使用的距离走动较正算法,包括Keystone变换,Hough变换和Radon变换,并分析了各种方法的优缺点。为了减小计算复杂度,本文研究并提出了一种新颖的基于梯度的斜率估计算法,通过构造匹配滤波函数完成动目标距离走动分量的校正。该算法可以在实现精确的参数估计的同时,大量的节省计算时间。经仿真实验验证,该算法适用于实时SAR成像系统。最后,解决了方位向的多普勒调频率估计问题。由于雷达观测区域中会存在多个目标,而且部分目标位置相邻,这种情况下,雷达回波信号是一个多分量线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)信号。因此,本文采用吕分布(Lv’s Distribution,LVD)时频分析算法来估计信号的多普勒调频率,该算法可以不受交叉项的干扰,在分析多分量LFM信号的参数时性能表现优越,相比于传统的时频分析方法能够获得旁瓣更低的聚焦图像。最后的仿真实验证明,相较于传统的成像算法,本文所提成像算法能够得到聚焦效果更佳的图像。(本文来源于《山东师范大学》期刊2019-05-30）
王立,张力川,顾鹏程,全英汇[9]（2019）在《基于FPGA的调频连续波合成孔径雷达实时成像处理方法》一文中研究指出针对无人机载高分辨合成孔径雷达(SAR)实时成像对硬件资源消耗巨大的问题,提出了高效能的无人机载实时聚焦SAR成像处理方法。该方法基于单片FPGA,实现了结合运动补偿和距离多普勒二维匹配的高分辨率合成孔径雷达实时成像处理。仿真和外场实验表明,所提出的硬件架构在集成度和性能功耗比方面都取得了显着提升,在单位电路面积和功耗下大幅提升了SAR成像系统的处理性能,具有重要实际工程使用价值。(本文来源于《探测与控制学报》期刊2019年02期）
李丹阳,吴谨,万磊,王德宾,吴童[10]（2019）在《天基合成孔径激光雷达成像理论初步》一文中研究指出合成孔径激光雷达(SAL)具有成像距离远、分辨率高、速度快等特点,在天基空间目标成像领域有重要的应用前景。针对天基SAL成像中回波信号弱、噪声大、成像质量差等问题,提出在交会点附近连续长时间观测的思路。基于简单假设,建立采用光学外差探测的天基SAL成像理论数学模型,获得回波数据方程,给出成像处理流程、成像分辨率和图像信噪比,数学仿真了不同信噪比下的天基SAL空间目标成像。理论分析和仿真成像结果表明:当回波数据信噪比高时,任何子段数据均可形成空间目标的高分辨率图像;当回波信号微弱、数据信噪比低时,采用连续长时间观测数据形成目标子图像,将所有子图像进行迭加,提升了目标图像信噪比,改善了成像质量。(本文来源于《光学学报》期刊2019年07期）
合成孔径雷达成像论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
调频连续波(FMCW)体制下,传统脉冲合成孔径雷达(SAR)的"走—停"回波模型已经不再适用,快时间走动项引入的距离-方位耦合项不可以忽略,否则会使图像质量的降低。该文首先构建FMCW回波模型,其次,提出了一种基于两步式的滑动聚束SAR成像算法。所提算法针对滑动聚束模式中,多普勒历程大于脉冲重复频率(PRF)所造成的频谱混迭问题,采用方位频域去斜的预处理加以解决。由于距离徙动校正(RCMC)后方位时域依旧混迭,该算法通过方位去斜在频域完成聚焦避免再一次的解混迭操作。通过仿真验证,该算法能够实现高精度的FMCW SAR滑动聚束成像。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
合成孔径雷达成像论文参考文献
[1].李泽,汪玲,胡长雨.融合深度学习和凸优化迭代求解策略的逆合成孔径雷达成像方法[J].中国图象图形学报.2019
[2].陈翔,王辉.调频连续波合成孔径雷达滑动聚束成像算法[J].上海航天.2019
[3].马彦恒,侯建强.机动合成孔径雷达成像研究现状与发展趋势[J].兵器装备工程学报.2019
[4].陈家瑞,司军.合成孔径雷达斜视ωk成像算法[J].舰船电子对抗.2019
[5].曾乐天,杨春晖,李强,陈平.基于仿真的合成孔径雷达(SAR)成像算法验证[J].计算机科学.2019
[6].胡思鹏.调频连续波合成孔径雷达的成像算法研究[D].广西科技大学.2019
[7].任佳伟.调频连续波逆合成孔径雷达成像算法研究[D].中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心).2019
[8].韩胜亮.合成孔径雷达快速动目标成像与参数估计[D].山东师范大学.2019
[9].王立,张力川,顾鹏程,全英汇.基于FPGA的调频连续波合成孔径雷达实时成像处理方法[J].探测与控制学报.2019
[10].李丹阳,吴谨,万磊,王德宾,吴童.天基合成孔径激光雷达成像理论初步[J].光学学报.2019
论文知识图
