CN111983610A - 基于方位变标和频谱分析成像的sar图像定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于方位变标和频谱分析成像的SAR图像定位方法,首先,各burst数据或条带子带数据在完成距离脉压和距离徙动校正后,选择合适的参考斜距进行双曲到二次方位变标,通过SPECAN完成方位聚焦;其次,修正SAR图像距离门斜距和多普勒频率参数,确定RD定位模型参数;接着,SAR图像4个顶点RD定位,确定场景覆盖范围并完成网格划分;然后,各网格点逆RD定位,确定网格点在SAR图像中的方位位置和距离位置;最后,SAR图像重采样,完成图像定位。本发明中定位方法稳健、精度高,已经有效应用于星载SAR扫描模式burst图像定位处理。
Description
技术领域
本发明属于空间微波雷达应用领域,尤其涉及宽幅ScanSAR等模式的SAR图像定位技术。
背景技术
自RADARSAT和SIR-C实现扫描模式以来,ScanSAR模式成为了标准的SAR成像模式,几乎所有的星载SAR系统都具有ScanSAR模式。ScanSAR模式通过牺牲分辨率来获取较宽的观测宽度,在海面船只监测、海岸线监测、冰川监测等方面有广泛的应用。而实现上百公里的宽幅ScanSAR模式高精度高效成像和定位是ScanSAR地面处理的重要工作之一。
通常星载ScanSAR模式的成像及定位流程是采用频谱分析(SPECAN)技术对每个burst数据进行成像,然后利用距离-多普勒(RD)算法进行地理编码,最后根据每个burst地理编码结果进行burst拼接,获得全幅ScanSAR几何校正图像。但由于传统SPECAN算法在方位聚焦后得到的图像方位间隔随距离门变化,无法进行L1级图像的多视处理等。因此,Alberto Moreira等人提出了改进的ECS算法,该算法同时采用方位变标技术和SPECAN技术完成方位高精度聚焦,并得到方位等间隔的L1级子图像,广泛应用于条带等模式子孔径成像和ScanSAR成像处理。但该方法相对于传统SPECAN技术会改变目标成像位置多普勒,不能直接利用目标所在多普勒位置频率进行RD方程构造,否则定位结果出错。
目前,针对常规成像算法和SPECAN处理的定位研究都是基于成像参数的RD定位模型展开的,但不能直接应用于基于方位变标和SPECAN处理的SAR图像定位。
发明内容
本发明解决的技术问题是:克服现有技术的不足,提供了一种基于方位变标和频谱分析成像的SAR图像定位方法,通过分析方位变标和频谱分析处理后目标成像方位多普勒频率位置与实际方位多普勒频率的关系,给出了成像多普勒频率变化和斜距变化模型,修正了RD定位模型参数,有效实现了基于方位变标和频谱分析成像的SAR图像定位。
本发明目的通过以下技术方案予以实现:一种基于方位变标和频谱分析成像的SAR图像定位方法,所述方法包括如下步骤:
S1根据SAR成像方位变标参数,修正SAR图像距离门斜距和多普勒频率参数,从而确定SAR雷达RD定位模型参数;
S2根据确定的SAR雷达RD定位模型参数,对SAR图像的4个顶点进行RD定位,确定SAR图像对应的场景覆盖范围;
S3根据经纬度网格间隔要求,对SAR图像场景覆盖范围进行网格划分,得到各网格点的经纬高;
S4根据各网格点的经纬高,对各网格点进行逆RD定位,确定网格点在SAR图像中的方位位置和距离位置;
S5根据各网格点在SAR图像中的方位位置和距离位置,对SAR图像进行重采样,得到各网格点像素值,实现SAR图像定位。
优选的,在步骤S1中,SAR图像各像素相对成像中心时刻雷达位置的多普勒频率fa,new不再是传统SPECAN技术成像后的方位多普勒频率fa。
优选的,SAR图像各像素相对成像中心时刻雷达位置的多普勒频率fa,new表达式,如下
式中,Rb为SAR图像各距离门最短斜距,fa为方位多普勒频率,Rscl为方位变标参考斜距,θsq,c为多普勒中心斜视角。
优选的,fa和θsq,c表达式为:
式中,PRF为脉冲重复频率,Ve为雷达速度,Na为SAR图像的方位向点数,λ为波长,fdc为多普勒中心频率;因此,方位变标和SPECAN后,各像素目标相对成像中心时刻雷达位置的真实多普勒频率fa,real为:
由此,SAR图像各像素相对成像中心时刻雷达位置的斜距Rt(Rb;fa,real)为:
优选的,在步骤S2中,SAR图像4个顶点的RD定位模型为:
式中,和分别为WGS-84坐标系下burst数据或条带子带数据成像中心时刻雷达位置和速度矢量,为WGS-84坐标系下定位目标矢量,Ptx、Pty、Ptz分别为在WGS84坐标系下x、y、z轴上的分量,Rt和fa,real分别为目标位置到成像中心时刻雷达位置的相对斜距长度和多普勒频率,Req和Rep分别为考虑目标高程的地球赤道半径和极地半径。
优选的,在步骤S2中,4个顶点的定位用多普勒频率和斜距分别为:
其中,Nr为距离向点数,fa,real,1和Rt,1分别为SAR图像方位起始时刻第一个距离门内顶点的定位用多普勒频率和斜距,fa,real,2和Rt,2分别为SAR图像方位结束时刻第1个距离门内顶点的定位用多普勒频率和斜距,fa,real,3和Rt,3分别为SAR图像方位起始时刻第Nr个距离门内顶点的定位用多普勒频率和斜距,fa,real,4和Rt,4分别为SAR图像方位结束时刻第Nr个距离门内顶点的定位用多普勒频率和斜距,根据上述参数即可实现SAR图像四个顶点的RD定位。
优选的,在步骤S4中,确定各网格点在SAR图像中的方位位置i的步骤具体如下:
A3将多普勒频率参数fa修正为:
A4网格点在SAR图像中的方位位置i确定,计算公式为:
式中,i=-1表示当前网格点不在SAR图像内,fa,real,t(1)为fa,real,t中的第一个数,fa,real,t(2)为fa,real,t中的第二个数。
优选的,在步骤S4中,确定各网格点在SAR图像中的距离位置j的步骤具体如下:
B1根据网格点到成像中心时刻雷达位置的斜视角θsq,t,修正网格点到雷达的斜距Rt为:
Rt,b=Rtcos(θsq,t)
B2网格点在SAR图像中的距离位置j确定,计算公式为:
式中,i=-1表示当前网格点不在SAR图像内,Rb(1)为Rb的第一个数,Rb(2)为Rb的第二个数。
本发明与现有技术相比具有如下有益效果:
(1)本发明针对基于方位变标和频谱分析成像的SAR图像定位,提出了一种有效的逆RD定位方法,可适用于ScanSAR模式burst成或条带子带成像的SAR图像定位处理,该定位方法处理精度高、稳健且实用性强;
(2)本发明针对方位变标会改变频谱分析技术成像后目标的方位成像多普勒频率位置,给出了成像多普勒参数变化和斜距变化模型,修正了各目标相对成像中心时刻雷达位置的RD定位模型参数,保证了基于方位变标和频谱分析成像的SAR图像RD定位和逆RD定位的有效实现。
(3)本发明选择通过各目标相对成像中心时刻雷达位置的几何多普勒模型进行逆RD定位,无需解RD模型方程、无需计算搜索各目标固定多普勒雷达位置,有效提高了定位处理计算效率。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于方位变标和频谱分析成像的SAR图像定位的流程图;
图2是本发明实施例提供的基于方位变标和频谱分析成像后目标成像多普勒频率位置变化的示意图;
图3是本发明实施例提供的ScanSAR模式burst点目标仿真数据经本发明中基于方位变标和频谱分析成像的SAR图像定位方法处理得到的定位结果示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
本发明公开了一种基于方位变标和频谱分析成像的SAR图像定位方法。该方法通过分析双曲到二次相位方位变标和频谱分析技术(SPECAN)引起的目标成像频率位置变化,为各像素定位修正了SAR图像距离门最短距离和多普勒频率参数,确定了SAR图像各像素或地面目标到burst中心时刻雷达位置的距离-多普勒模型参数,并给出了一种有效的逆RD定位方法。首先,各burst数据或条带子带数据在完成距离脉压和距离徙动校正后,选择合适的参考斜距进行双曲到二次方位变标,通过SPECAN完成方位聚焦;其次,修正SAR图像距离门斜距和多普勒频率参数,确定RD定位模型参数;接着,SAR图像4个顶点RD定位,确定场景覆盖范围并完成网格划分;然后,各网格点逆RD定位,确定网格点在SAR图像中的方位位置和距离位置;最后,SAR图像重采样,完成图像定位。本发明中定位方法稳健、精度高,已经有效应用于XX星载SAR扫描模式burst图像定位处理。
本发明中基于方位变标和频谱分析成像的SAR图像定位方法可有效应用于基于方位变标和SPECAN技术成像的ScanSAR模式burst成像或条带模式子带成像的SAR图像定位处理中,还可扩展至MosaicSAR模式busrt成像等的SAR图像定位处理,解决方位变标引起的SPECAN后目标成像位置多普勒频率改变导致直接使用成像多普勒频率进行RD定位使定位结果错误的问题。本发明实施例将基于ScanSAR模式burst数据仿真处理对本发明方法进行详细描述。
图1是本发明实施例提供的基于方位变标和频谱分析成像的SAR图像定位的流程图。如图1所示,该方法优选方案步骤如下:
(1)根据SAR成像方位变标参数,修正SAR图像距离门斜距和多普勒频率参数,从而确定SAR雷达RD定位模型参数,优选方案具体如下:
对于基于SPECAN技术的SAR成像,其图像定位通常会采用SAR图像各像素点到burst数据或条带子带数据成像中心时刻雷达位置的瞬时RD模型进行RD或逆RD定位。但如图2所示,基于方位变标和频谱分析技术的成像处理后,目标方位成像多普勒频率位置发生了变化。经研究分析,SAR图像各像素相对成像中心时刻雷达位置的多普勒频率不再是传统SPECAN成像后的多普勒频率fa,而优选更新为如下表达式:
式中,Rb为SAR图像各距离门最短斜距,fa为方位多普勒频率,Rscl为方位变标参考斜距,θsq,c为多普勒中心斜视角。其中,fa和θsq,c表达式优选为:
式中,PRF为脉冲重复频率,Ve为雷达速度,Na为SAR图像方位向点数,λ为波长,fdc为多普勒中心频率。因此,方位变标和SPECAN处理后,各像素目标相对成像中心时刻雷达位置的真实多普勒频率fa,real优选为:
由此,SAR图像各像素相对成像中心时刻雷达位置的斜距Rt(Rb;fa,real)优选为:
成像多普勒频率和SAR图像斜距的修正保证了后续SAR图像4个顶点的RD定位实现和SAR场景覆盖范围内各网格点的逆RD定位实现。
(2)根据确定的SAR雷达RD定位模型参数,对SAR图像的四个顶点进行RD定位,确定SAR图像对应的场景覆盖范围,优选方案具体如下:
考虑最大最小高程,对SAR图像的4个顶点按照RD模型方程组进行迭代定位,根据解算出的最大和最小经纬度确定场景覆盖的最大范围。SAR图像4个顶点的RD定位模型优选为:
式中,和分别为WGS-84坐标系下burst数据或条带子带数据成像中心时刻雷达位置和速度矢量,为WGS-84坐标系下定位目标矢量,Ptx、Pty、Ptz分别为在WGS84坐标系下x、y、z轴上的分量,Rt和fa,real分别为目标位置到成像中心时刻雷达位置的相对斜距长度和多普勒频率,Req和Rep分别为考虑目标高程的地球赤道半径和极地半径,其优选表达式为:
式中,h为目标高程,Re和Rp分别地球赤道半径和极地半径。4个顶点的定位用多普勒频率和斜距分别优选为:
其中,Nr为距离向点数,fa,real,1和Rt,1分别为SAR图像方位起始时刻第一个距离门内顶点的定位用多普勒频率和斜距,fa,real,2和Rt,2分别为SAR图像方位结束时刻第1个距离门内顶点的定位用多普勒频率和斜距,fa,real,3和Rt,3分别为SAR图像方位起始时刻第Nr个距离门内顶点的定位用多普勒频率和斜距,fa,real,4和Rt,4分别为SAR图像方位结束时刻第Nr个距离门内顶点的定位用多普勒频率和斜距。本实例中成像区域高程较为平坦,因此SAR图像4个顶点定位时目标高程h选择为区域平均高程Href。根据上述斜距、多普勒和参考高程,通过迭代解算RD模型方程组得到如下四组经纬度结果:
{[L1,B1],[L2,B3],[L3,B3],[L4,B4]}
由此可得到SAR图像场景覆盖范围优选为:
(3)根据经纬度网格间隔要求,对SAR图像场景覆盖范围进行网格划分,得到各网格点的经纬高,优选方案具体如下:
根据网格划分要求即网格单元ΔL和ΔB大小,完成对{Lmin,Lmax;Bmin,Bmax}场景覆盖范围的网格划分,划分后的经度维网格单元数和纬度维网格单元数分别为:
并根据场景内高程起伏大小和需求,选择平均参考高程Href或从外部粗DEM内插得到各网格点的高程,网格划分后各网格点地理坐标系位置为TGSC:
TGSC(nl,nb)=[L(nl),B(nb),h(nl,nb)]
其中,nl和nb分别为网格点经度向网格序号和纬度向网格序号。本发明中成像区域高程较为平坦,因此选择平均参考高程Href为各网格点的高程,故有:
TGSC(nl,nb)=[L(nl),B(nb),Href]
(4)根据各网格点的经纬高,对各网格点进行逆RD定位,确定网格点在SAR图像中的方位位置和距离位置,优选方案具体如下:
A.确定各网格点在SAR图像中的方位位置i
根据基于方位变标和频谱分析的方位聚焦处理,目标的成像定位几何为目标到成像中心时刻雷达位置的RD关系。因此,当目标到成像中心时刻雷达位置的瞬时多普勒频率等于成像后目标所在多普勒位置频率(修正后)时,该多普勒位置对应的SAR图像方位位置即为网格点在SAR图像中的方位位置i。确定方位位置i的具体步骤如下:
A3优选将多普勒频率参数fa修正为:
A4网格点在SAR图像中的方位位置i确定,优选的计算公式为:
式中,i=-1表示当前网格点不在SAR图像内,fa,real,t(1)为fa,real,t中的第一个数,fa,real,t(2)为fa,real,t中的第二个数。
B.确定各网格点在SAR图像中的距离位置j,优选方案如下:
当目标到成像中心时刻雷达位置的斜距等于修正后SAR图像斜距时,该距离门位置即为网格点距离位置j。确定距离位置j的具体步骤如下:
B1根据网格点到成像中心时刻雷达位置的斜视角θsq,t,修正网格点到雷达的斜距Rt为:
Rt,b=Rtcos(θsq,t)
B2网格点在SAR图像中的距离位置j确定,计算公式为:
式中,i=-1表示当前网格点不在SAR图像内,Rb(1)为Rb的第一个数,Rb(2)为Rb的第二个数。
根据上述步骤可知,各网格点在SAR图像中方位位置i和距离位置j的计算无需解RD模型方程、无需计算搜索各目标固定多普勒雷达位置,可有效提高定位处理计算效率。
(5)根据各网格点在SAR图像中的位置,对SAR图像进行重采样,得到各网格点像素值,实现SAR图像定位,优选方案具体如下:
根据大地坐标系中各网格点在SAR图像中位置(i,j),对SAR图像进行重采样。重采样时,先判断位置值是否为-1,不为-1进行二维重采样插值,二维重采样插值可优先考虑双立方插值算法等。
如图3所示,本发明针对ScanSAR模式burst数据采用方位变标和SPECAN方位聚焦后,使用本发明方法得到了仿真数据的准确定位结果,其中,“o”示意目标设置理想位置,“+”示意目标位置定位结果,图3结果表明本发明方法有效实现了基于方位变标和频谱分析成像的SAR图像定位。
本发明方法具体实施时可通过如下方案进一步提高定位精度和效率:
本发明实现定位精度提高的进一步方案:选用高精度的定轨数据,如事后精密定轨数据等;系统时延高精度定标,提高成像处理斜距精度;空间大气传输误差校正,提高成像处理斜距精度。
本发明实现定位效率提高的进一步方案:在网格点中以一定步进选择网格控制点进行多高程层的逆RD定位,再根据RFM多项式模型拟合解算地理坐标点到SAR图像转化的多项式系数,进而根据多项式系数得到其它非控制点的网格点在SAR图像中的方位位置和距离位置。
以上所述的实施例只是本发明较优选的具体实施方式,本领域的技术人员在本发明技术方案范围内进行的通常变化和替换都应包含在本发明的保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于方位变标和频谱分析成像的SAR图像定位方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:
S1根据SAR成像方位变标参数,修正SAR图像距离门斜距和多普勒频率参数,从而确定SAR雷达RD定位模型参数;
S2根据确定的SAR雷达RD定位模型参数,对SAR图像的4个顶点进行RD定位,确定SAR图像对应的场景覆盖范围;
S3根据经纬度网格间隔要求,对SAR图像场景覆盖范围进行网格划分,得到各网格点的经纬高;
S4根据各网格点的经纬高,对各网格点进行逆RD定位,确定网格点在SAR图像中的方位位置和距离位置;
S5根据各网格点在SAR图像中的方位位置和距离位置,对SAR图像进行重采样,得到各网格点像素值,实现SAR图像定位。
2.根据权利要求1所述的基于方位变标和频谱分析成像的SAR图像定位方法,其特征在于:在步骤S1中,SAR图像各像素相对成像中心时刻雷达位置的多普勒频率fa,new不再是传统SPECAN技术成像后的方位多普勒频率fa。
6.根据权利要求1所述的基于方位变标和频谱分析成像的SAR图像定位方法,其特征在于:在步骤S2中,4个顶点的定位用多普勒频率和斜距分别为:
其中,Nr为距离向点数,fa,real,1和Rt,1分别为SAR图像方位起始时刻第一个距离门内顶点的定位用多普勒频率和斜距,fa,real,2和Rt,2分别为SAR图像方位结束时刻第1个距离门内顶点的定位用多普勒频率和斜距,fa,real,3和Rt,3分别为SAR图像方位起始时刻第Nr个距离门内顶点的定位用多普勒频率和斜距,fa,real,4和Rt,4分别为SAR图像方位结束时刻第Nr个距离门内顶点的定位用多普勒频率和斜距,根据上述参数即可实现SAR图像四个顶点的RD定位。
7.根据权利要求1所述的基于方位变标和频谱分析成像的SAR图像定位方法,其特征在于:在步骤S4中,确定各网格点在SAR图像中的方位位置i的步骤具体如下:
A3将多普勒频率参数fa修正为:
A4网格点在SAR图像中的方位位置i确定,计算公式为:
式中,i=-1表示当前网格点不在SAR图像内,fa,real,t(1)为fa,real,t中的第一个数,fa,real,t(2)为fa,real,t中的第二个数。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112946645A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-06-11 | 北京理工大学 | 一种无人机载超宽带sar自聚焦方法 |
CN113093190A (zh) * | 2021-04-08 | 2021-07-09 | 中国电子科技集团公司第三十八研究所 | 基于高精度组合惯导系统的机载条带sar图像定位方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102901964A (zh) * | 2012-09-06 | 2013-01-30 | 内蒙古工业大学 | 二维多孔径ScanSAR成像方法 |
CN102928839A (zh) * | 2012-10-22 | 2013-02-13 | 西安电子科技大学 | 多通道波束指向sar的全孔径成像方法 |
CN110208798A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-09-06 | 西安空间无线电技术研究所 | 一种高分宽幅星载马赛克sar成像处理方法及系统 |
-
2020
- 2020-07-30 CN CN202010754132.9A patent/CN111983610B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102901964A (zh) * | 2012-09-06 | 2013-01-30 | 内蒙古工业大学 | 二维多孔径ScanSAR成像方法 |
CN102928839A (zh) * | 2012-10-22 | 2013-02-13 | 西安电子科技大学 | 多通道波束指向sar的全孔径成像方法 |
CN110208798A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-09-06 | 西安空间无线电技术研究所 | 一种高分宽幅星载马赛克sar成像处理方法及系统 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
GAO YANG ET AL.: ""House Structure Feature Enhancement using Multi-view High Resolution SAR Images"", 《2017 2ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON FRONTIERS OF SENSORS TECHNOLOGIES》 * |
张珂 等: ""ENVISAT ScanSAR干涉数据处理研究"", 《测绘与空间地理信息》 * |
焦明连 等: ""星载ScanSAR模式成像算法分析"", 《全球定位系统》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112946645A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-06-11 | 北京理工大学 | 一种无人机载超宽带sar自聚焦方法 |
CN112946645B (zh) * | 2021-01-29 | 2022-10-14 | 北京理工大学 | 一种无人机载超宽带sar自聚焦方法 |
CN113093190A (zh) * | 2021-04-08 | 2021-07-09 | 中国电子科技集团公司第三十八研究所 | 基于高精度组合惯导系统的机载条带sar图像定位方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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