CN113484861B - 一种基于频率变标的THz步进频率SAR实时高分辨率成像方法 - Google Patents

一种基于频率变标的THz步进频率SAR实时高分辨率成像方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113484861B
CN113484861B CN202110769175.9A CN202110769175A CN113484861B CN 113484861 B CN113484861 B CN 113484861B CN 202110769175 A CN202110769175 A CN 202110769175A CN 113484861 B CN113484861 B CN 113484861B
Authority
CN
China
Prior art keywords
frequency
distance
signal
azimuth
rcmc
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110769175.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113484861A (zh
Inventor
张群英
王闯
胡建民
李超
史姝赟
成文海
方广有
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Aerospace Information Research Institute of CAS
Original Assignee
Aerospace Information Research Institute of CAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Aerospace Information Research Institute of CAS filed Critical Aerospace Information Research Institute of CAS
Priority to CN202110769175.9A priority Critical patent/CN113484861B/zh
Publication of CN113484861A publication Critical patent/CN113484861A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113484861B publication Critical patent/CN113484861B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
    • G01S13/9021—SAR image post-processing techniques
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/14—Fourier, Walsh or analogous domain transformations, e.g. Laplace, Hilbert, Karhunen-Loeve, transforms

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于频率变标的THz步进频率SAR实时高分辨率成像方法，包括：步骤1，对THz步进频率SAR回波信号进行处理得到频域合成宽带信号；步骤2，对步骤1得到的频域合成宽带信号进行补余RCMC，其中在频率变标操作时，首先确定脉冲持续时间的大小范围，进而基于所述脉冲持续时间并通过驻相定理确定频率变标操作中的两个独立的参数的参数值，通过在距离频域信号的两端添加相同数目的零来扩展此时滤波器的频带避免混叠现象；步骤3，对步骤2补余RCMC后的信号执行一致RCMC；步骤4，基于距离向逆傅里叶变换进行距离向压缩；步骤5，对于距离向压缩后的信号基于方位向匹配滤波进行方位向压缩。本发明的SF‑FSA方法在保证成像精度的前提下，成像效率更高，更适合实时高分辨率成像。

Description

一种基于频率变标的THz步进频率SAR实时高分辨率成像方法
技术领域
本发明属于合成孔径雷达SAR成像技术领域，具体涉及一种基于频率变标的THz步进频率SAR实时高分辨率成像方法。
背景技术
合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)具有全天时、全天候、高分辨率等特点，近年来得到了迅速的发展。在SAR系统中，成像分辨率是一项重要的性能指标。SAR的理论距离分辨率取决于系统带宽，系统带宽越大，理论距离分辨率越高。然而，实时大带宽信号给系统硬件带来了很大的负担，与此同时，采用先进的模数转换(analog todigital,A/D)技术在接收端进行采样也是一个很大的挑战。在SAR系统中，间接获取超宽带(ultrawideband,UWB)信号的方法有很多种。合成带宽(synthetic bandwidth)是当前SAR系统中实现UWB信号的方法之一。该方法的核心思想是将总的线性调频波形分割成若干个子线性调频波形，每个子线性调频波形有着更小的带宽，更加容易实现。去调频(de-chirp)技术是目前SAR系统中获取UWB信号的另外一种方法。当条带较窄时，去调频技术可以有效地降低A/D采样前信号的带宽，然而当条带较宽时，去调频技术将失去效果。步进频率(stepped-frequency)波形是当前SAR系统中获得UWB信号的常用的方法之一。步进频率波形的基本思想是将UWB信号分为多次传输，从而降低了系统的瞬时带宽，减轻了系统硬件的负担。步进频率波形使用一系列单频脉冲，并且每个单频脉冲的频率是逐步均匀增加的。因此，步进频率波形很容易通过简单的硬件设备来获得。
常用的SAR成像算法主要包括后向投影算法(back projection algorithm,BPA)、距离多普勒算法(range Doppler algorithm,RDA)、距离徙动算法(range migrationalgorithm,RMA)等。其中，BPA是一种精确的时域成像算法，但其计算量巨大，不能满足实时成像的要求。RDA和RMA都是频域处理算法，与BPA相比，它们的计算复杂度大大降低了。然而，在精确的RDA和RMA中插值操作是不可避免的，插值是一项十分耗时的操作，因此导致精确的RDA和RMA的效率较低，不能满足实时成像的要求。频率变标算法(frequency Scalingalgorithm,FSA)是由Josef Mittermayer等人在1998年提出的SAR成像算法。FSA使用频率变标(frequency Scaling)操作来执行精确的距离单元徙动校正(range cell migrationcorrection,RCMC)，它严格近似于RMA，具有很高的成像精度。在SAR系统中，FSA被用于处理距离向de-chirp信号以精确聚焦成像目标。FSA的优势在于它可以使用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)和复数乘法来避免RMA中的Stolt插值和精确RDA中的sinc插值，从而在确保良好成像质量的同时大大地提高了成像效率。
太赫兹(terahertz,THz)是电磁频谱中介于红外和微波之间的辐射，具有穿透性强、方向性好、带宽大等特点。工作在太赫兹波段的SAR系统近年来引起了广泛的关注，并且在工业和民用领域有着巨大的发展潜力。THz步进频率SAR同时拥有THz、步进频率和SAR的特点，它在医学检测和安检等方面有着迫切的应用需求。这些应用的特殊性要求成像算法必须在足够短的时间内完成处理，这种情况下成像算法的实时性能有着非常重要的意义。然而，现有的精确的THz步进频率SAR成像算法都是基于插值操作的，它们成像效率低，不能满足实时高分辨率成像的要求。
发明内容
发明目的：THz步进频率SAR在医学成像、安检等方面有着迫切的应用需求，这些应用的特殊性要求成像算法必须在足够短的时间内完成处理。在这种情况下，成像算法的实时性能是衡量成像算法的重要指标之一。为了在保证THz步进频率SAR成像精度的前提下提高成像效率以满足实时高分辨率成像的需求，本发明基于frequency Scaling操作提出了一种高效的THz步进频率SAR实时高分辨率成像方法。
本发明采用的技术方案为：一种基于频率变标的THz步进频率SAR实时高分辨率成像方法，包括以下步骤：
步骤1，对THz步进频率SAR回波信号进行处理得到频域合成宽带信号；
步骤2，对步骤1得到的频域合成宽带信号进行补余RCMC，其中在频率变标操作时，首先确定脉冲持续时间的大小范围，进而基于所述脉冲持续时间并通过驻相定理确定频率变标操作中的两个独立的参数的参数值，通过在距离频域信号的两端添加相同数目的零来扩展此时滤波器的频带避免混叠现象；
步骤3，对步骤2补余RCMC后的信号执行一致RCMC；
步骤4，基于距离向逆傅里叶变换进行距离向压缩；
步骤5，对于距离向压缩后的信号基于方位向匹配滤波进行方位向压缩。
进一步的，所述步骤1具体包括如下步骤：
步骤1.1，对于一个点目标，忽略其后向散射系数，将接收信号与本振信号进行混频操作，得到混频信号；
步骤1.2，对混频信号进行采样操作得到频域合成宽带信号；
进一步的，所述步骤2具体包括如下步骤：
步骤2.1，将合成宽带信号的距离向中心频率归零；
步骤2.2，将步骤2.1得到的信号乘以一个参考距离处的相位，所述的参考距离处相位为：
其中，表示距离频率，R表示点目标到传感器的距离，Rref表示参考距离，C表示真空中的光速；
步骤2.3，进行方位向傅里叶变换；
步骤2.4，补偿方位向和距离向的交叉耦合；
步骤2.5，对于交叉耦合后的信号进行频率变标操作；其中在频率变标操作时，首先确定脉冲持续时间的大小范围，进而基于所述脉冲持续时间并通过驻相定理确定频率变标操作中的两个独立的参数的参数值，通过在距离频域信号的两端添加相同数目的零来扩展此时滤波器的频带避免混叠现象；
进一步的，所述步骤3具体包括如下步骤：
步骤3.1，进行一致RCMC，使用块位移函数来完成整体RCMC，块位移函数定义为：
乘以块位移函数之后，信号为：
进一步的，所述步骤4具体包括如下步骤：
步骤4.1，距离向逆傅里叶变换(Inverse fast Fourier transform,IFFT)
其中：
其中，压缩脉冲包络pr(tr)是一个sinc函数。
进一步的，所述步骤5具体包括如下步骤：
步骤5.1，进行方位向匹配滤波，所述方位向匹配滤波器被定义为：
方位向匹配滤波之后，信号为：
步骤5.2，对于方位向匹配滤波之后的信号进行IFFT
有益效果：
本发明提出了一种基于频率变标的THz步进频率SAR实时高分辨率成像方法，该算法利用frequency Scaling操作和相位相乘来完成精确的RCMC，具有很高的成像精度和成像效率。本发明的主要贡献在于：针对SF-FSA中frequency Scaling操作的参数选取问题，提出了一个合理的参数选取方案；针对SF-FSA中frequency Scaling操作引起的混叠现象，提出了一个有效的消除混叠的方法。与现有的精确的THz的步进频率SAR成像算法相比，SF-FSA在保证成像精度的前提下，成像效率更高，更适合实时高分辨率成像。因此，SF-FSA的提出对THz实时医学成像技术和THz实时安检技术的发展具有十分重要的意义。
附图说明
图1为频率变标操作的流程图。其中图(a)为精确频率变标操作的流程图，图(b)为近似频率变标操作的流程图。
图2为本发明的SF-FSA的流程图。
图3为频率变标操作引起的混叠现象。
图4为频率变标操作对信号频带的影响。
图5为添加零之后信号的距离-多普勒频谱。
图6为雷达正侧视成像几何图。
图7为场景中心点的距离向和方位向脉冲响应函数。
图8为THz步进频率SAR实验室成像光学场景图。
图9为THz步进频率SAR外场成像光学场景图。
图10为使用SF-FSA的THz步进频率SAR的实验室目标成像结果。
图11为使用SF-FSA的THz步进频率SAR的外场目标成像结果。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
根据本发明的实施例，一种基于频率变标的THz步进频率SAR实时高分辨率成像方法，其处理流程如图2所示，主要包括以下步骤：
步骤1，对THz步进频率SAR回波信号进行处理得到频域合成宽带信号；
步骤2，补余RCMC；
步骤3，一致RCMC；
步骤4，距离向压缩；
步骤5，方位向压缩。
进一步地，所述步骤1包含如下步骤：
步进频率发射信号为：
其中，fi＝f0+iΔf,i＝0,1,2,3,…,N-1，t是快时间变量，Tr是步进频率信号的脉冲周期，τ为脉冲持续时间，f0为初始频率，Δf为载波频率步长，N为子脉冲数，i为子脉冲的索引，fi为各个子频率的载频。
对于一个点目标，忽略其后向散射系数，接收信号为：
其中，R是雷达传感器到点目标的距离，C是真空中的光速。
本振信号为：
步骤1.1，将接收信号与本振信号进行混频操作
(2)式中的接收信号与(3)式中的本振信号混频之后的信号为：
步骤1.2，对混频信号进行采样操作得到频域合成宽带信号
对上一步得到的混频信号进行采样可得：
这里的采样指的是从混频信号的每个子脉冲中采样一个点出来。其中sout(i)是一维的合成宽带信号。步进频率信号将带宽为B＝NΔf的信号划分为N个传输，从而降低了系统的瞬时带宽，减小了系统硬件的负担。
进一步地，所述步骤2包含如下步骤：
二维合成宽带信号为：
其中Rmax＞R＞Rmin，η是慢时间变量，R0是雷达离目标最近时的倾斜距离，Rmin是最近距离，Rmax是最远距离，wa(η)是方位向包络(矩形窗函数)，Ta是目标合成孔径时间。
步骤2.1，将距离向中心频率归零
令则上式可重写为：
步骤2.2，将步骤2.1中得到的信号乘以一个参考距离处的补偿相位
所述的参考距离处的补偿相位为：
其中，Rref表示参考距离。
乘以参考距离处的补偿相位之后，信号为：
步骤2.3，将步骤2.2中得到的信号进行方位向傅里叶变换
方位向傅里叶变换后的信号为：
其中，fη是方位FFT后的方位多普勒，Wa(fη)是wa(η)的频域形式，它们在形状上是相同的，D是徙动系数。公式(10)中的第一个指数项是由方位调制引起的，第二个指数项是由距离单元徙动(range cell migration,RCM)引起的，最后一个指数项是由距离向和方位向交叉耦合引起的。
步骤2.4，补偿方位向和距离向交叉耦合
方位向和距离向交叉耦合的补偿相位定义为：
乘以方位向和距离向交叉耦合的补偿相位之后，信号为：
步骤2.5，频率变标操作
图1(a)是基于时间缩放(time Scaling)的精确频率变标操作的流程图。为了提高效率，图1(a)中的时域卷积通常被频域相乘代替。因此，在驻相定理(principle ofstationary phase,POSP)成立的前提下，图1(b)中的近似频率变标操作可以被导出。
频率变标操作由两个独立的参数b和d描述。参数d由徙动系数D确定，它们之间的关系为：
参数b的值由线性调频(linear frequency modulated,LFM)信号的性质决定。图1(a)中的第一个指数表达式是LFM信号。假设Ttotal是LFM信号的时间长度，Tp是脉冲持续时间，Kr是线性调频率，Br为雷达总带宽。它们满足如下关系式：
只有当POSP成立时，图1(b)中的第一个指数表达式才是图1(a)中第一个指数表达式的频域形式。为了应用POSP，时间带宽积(time bandwidth product,TBP)需要大于或等于100(这里的100是一个经验数字，其目的是使TBP足够大，POSP近似足够精确。)。它可以表达为：
TBP＝BrTp≥100
由上述公式可以得出Tp的取值范围：
为了防止信号在时域发生混叠，Tp的值应当尽可能的小。因此，Tp的值应取为Tp＝100/Br，然后b的值被确定如下：
在确定参数b和d之后，可以计算出图1(b)中的四个线性调频信号，在经过如图1(b)所示的一系列的FFT和相位因子相乘之后，完成了SF-FSA中的频率变标操作。此时，公式(12)中的被转化为/>
上述推导忽略了近似频率变标操作对信号频带的影响，当D的值和1相差比较大时，近似频率变标操作对信号频带的影响是不可忽略的。此时，信号的频带会超出匹配滤波器的频带，从而造成如图3所示的混叠现象，这在一定程度上降低了成像质量。此时滤波器的频带可以通过在距离频域信号的两端添加相同数目的零来扩展，从而避免上述混叠现象。频率变标操作前后以及添加零之后信号的频带如图4所示。频域信号两端需要添加的零的数目由信号的频带偏移决定。由图4可以得到信号的频带偏移为：
为了获得最大的频带偏移ΔBmax，式(14)中的D应该取为Dmin。
因此，频域信号两端需要添加的零的数目为：
这里被定义为大于/>的最小整数。
添加零之后的信号的距离-多普勒频谱如图5所示，可以看出在混叠现象补偿之后，弯曲阴影已经被消除。
进一步地，所述步骤3包含如下步骤：
步骤3.1，块位移函数相乘
在式(13)中，距离徙动不再与R0有关，而是与Rref有关。这时使用块位移函数来完成一致RCMC。块位移函数定义为：
乘以块位移函数之后，信号为：
进一步地，所述步骤4包含如下步骤：
步骤4.1，距离向逆快速傅里叶变换(inverse fast Fourier transform,IFFT)
这里：
其中，压缩脉冲包络pr(tr)是一个sinc函数。
进一步地，所述步骤5包含如下步骤：
步骤5.1，方位向匹配滤波
方位向匹配滤波器被定义为：
方位向匹配滤波之后，信号为：
步骤5.2，方位向IFFT
根据本发明的一个实施例，为了验证本发明的有效性，现以场景中心点为成像目标进行仿真，仿真模型是如图6所示的条带式合成孔径雷达正侧视成像模型，仿真参数如表1所示，
表1主要仿真参数
参数 符号 数值 单位
频率步进数 Nfast 1601
距离线数 Nslow 8031
雷达中心频率 fc 0.3 THz
频率步进值 Δf 18 MHz
雷达总带宽 Br 28.8 GHz
场景中心斜距 R(ηc) 4.167 m
方位向波束宽度 θbw 5 (°)
方位向采样率 Fa 1551.7 Hz
理论距离分辨率 ρr 0.0052 m
仿真使用的电脑的配置是一个具有8GB内存的i5-8265U CPU。在MATLAB环境下，分别使用带sinc插值器的RDA，RMA，BPA和SF-FSA去处理这些仿真数据，然后比较这些算法的成像精度和成像效率。这些算法所消耗的时间如表2所示，
表2各个算法消耗的时间
算法 BPA RMA RDA SF-FSA
消耗的时间(s) 4232.473 63.882 58.753 7.763
场景中心点的距离向和方位向的脉冲响应函数如图7所示，距离和方位向的峰值旁瓣比(peak-to-side lobe ratio,PSLR)和综合旁瓣比(integrated side lobe ratio,ISLR)以及测量得到的距离分辨率如表3所示。
表3场景中心点的点目标响应特性
算法 BPA RMA RDA SF-FSA
距离向PSLR(dB) -13.33 -13.31 -13.25 -13.27
方位向PSLR(dB) -13.33 -13.32 -13.36 -13.33
距离向ISLR(dB) -10.33 -10.30 -10.17 -10.13
方位向ISLR(dB) -10.67 -10.74 -10.79 -10.76
测量的距离分辨率(m) 0.00513 0.00513 0.00513 0.00513
由表2、表3和图7可以得出结论：这些算法在精度上几乎相当，而SF-FSA在计算效率上具有很大优势。相比较其它算法，SF-FSA在保证成像精度的前提下，提高了成像效率，它更适合THz步进频率SAR实时高分辨率成像。
为了进一步验证SF-FSA的有效性，进行了实验室实验和外场实验，实验室实验以两辆自行车和一个金属字母A作为成像目标，外场实验以两个井盖为成像目标。图8是实验室成像目标的光学图片，图9是外场成像目标的光学图片。实验雷达系统参数与仿真参数一致。利用SF-FSA对实验回波数据进行处理，得到实验成像结果。实验室成像目标的成像结果如图10所示，外场成像目标的成像结果如图11所示，可以看出实验室成像目标和外场成像目标都清晰可见。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种基于频率变标的THz步进频率SAR实时高分辨率成像方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，对THz步进频率SAR回波信号进行处理得到频域合成宽带信号；
步骤2，对步骤1得到的频域合成宽带信号进行补余RCMC，其中在频率变标操作时，首先确定脉冲持续时间的大小范围，进而基于所述脉冲持续时间并通过驻相定理确定频率变标操作中的两个独立的参数的参数值，通过在距离频域信号的两端添加相同数目的零来扩展此时滤波器的频带避免混叠现象；
步骤3，对步骤2补余RCMC后的信号执行一致RCMC；
步骤4，基于距离向逆傅里叶变换进行距离向压缩；
步骤5，对于距离向压缩后的信号基于方位向匹配滤波进行方位向压缩；
所述步骤1具体包括如下步骤：
步骤1.1，对于一个点目标，忽略其后向散射系数，将接收信号与本振信号进行混频操作，得到混频信号；
步骤1.2，对混频信号进行采样操作得到频域合成宽带信号；
所述步骤2具体包括如下步骤：
二维合成宽带信号为：
其中η是慢时间变量，R0是雷达离目标最近时的倾斜距离，Rmin是最近距离，Rmax是最远距离，wa(η)是方位向包络，Ta是目标合成孔径时间；
步骤2.1，将合成宽带信号的距离向中心频率归零；
步骤2.2，将步骤2.1得到的信号乘以一个参考距离处的相位，所述的参考距离处相位为：
其中，表示距离频率，R表示点目标到传感器的距离，Rref表示参考距离，C表示真空中的光速；
步骤2.3，进行方位向傅里叶变换；
步骤2.4，补偿方位向和距离向的交叉耦合；
步骤2.5，对于交叉耦合后的信号进行频率变标操作，首先确定脉冲持续时间的大小范围，进而基于所述脉冲持续时间并通过驻相定理确定频率变标操作中的两个独立的参数的参数值，通过在距离频域信号的两端添加相同数目的零来扩展此时滤波器的频带避免混叠现象；
所述步骤3具体包括如下步骤：
步骤3.1，进行一致RCMC，使用块位移函数来完成整体RCMC，块位移函数定义为：
Rref表示参考距离；
频率变标操作后的信号乘以块位移函数之后，信号为：
所述步骤4具体包括如下步骤：
步骤4.1，距离向逆傅里叶变换(Inverse fast Fourier transform,IFFT)
其中：
其中，压缩脉冲包络pr(tr)是一个sinc函数；
所述步骤5具体包括如下步骤：
步骤5.1，进行方位向匹配滤波，所述方位向匹配滤波器被定义为：
方位向匹配滤波之后，信号为：
步骤5.2，对于方位向匹配滤波之后的信号进行IFFT
CN202110769175.9A 2021-07-07 2021-07-07 一种基于频率变标的THz步进频率SAR实时高分辨率成像方法 Active CN113484861B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110769175.9A CN113484861B (zh) 2021-07-07 2021-07-07 一种基于频率变标的THz步进频率SAR实时高分辨率成像方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110769175.9A CN113484861B (zh) 2021-07-07 2021-07-07 一种基于频率变标的THz步进频率SAR实时高分辨率成像方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113484861A CN113484861A (zh) 2021-10-08
CN113484861B true CN113484861B (zh) 2023-07-25

Family

ID=77941757

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110769175.9A Active CN113484861B (zh) 2021-07-07 2021-07-07 一种基于频率变标的THz步进频率SAR实时高分辨率成像方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113484861B (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104035093A (zh) * 2014-04-10 2014-09-10 西安电子科技大学 基于变标算法的星载sar地面加速运动目标成像方法
CN104833972A (zh) * 2015-05-08 2015-08-12 电子科技大学 一种双基地调频连续波合成孔径雷达频率变标成像方法
CN105204019A (zh) * 2015-09-11 2015-12-30 电子科技大学 一种基于波数域算法的步进频sar的成像方法
CN112731392A (zh) * 2020-12-15 2021-04-30 中国科学院空天信息创新研究院 高效的太赫兹步进频率合成孔径雷达成像方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104035093A (zh) * 2014-04-10 2014-09-10 西安电子科技大学 基于变标算法的星载sar地面加速运动目标成像方法
CN104833972A (zh) * 2015-05-08 2015-08-12 电子科技大学 一种双基地调频连续波合成孔径雷达频率变标成像方法
CN105204019A (zh) * 2015-09-11 2015-12-30 电子科技大学 一种基于波数域算法的步进频sar的成像方法
CN112731392A (zh) * 2020-12-15 2021-04-30 中国科学院空天信息创新研究院 高效的太赫兹步进频率合成孔径雷达成像方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Modified Frequency Scaling Algorithm for FMCW SAR Data Processing;Jiang Zhihong, Huang Fukan, Wan Jianwei, Cheng Zhu;Chinese Journal of Aeronautics;第20卷(第4期);339-345 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113484861A (zh) 2021-10-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Xing et al. New ISAR imaging algorithm based on modified Wigner–Ville distribution
CN104076351B (zh) 一种用于高速高机动目标的相参积累检测方法
CN103454632B (zh) 一站固定式调频连续波双基地sar成像方法
CN110275158B (zh) 基于贝叶斯压缩感知的宽带雷达回波信号参数估计方法
CN109507666B (zh) 基于离网变分贝叶斯算法的isar稀疏频带成像方法
CN107192991B (zh) 一种射频辐射式仿真宽带脉冲雷达成像等效模拟方法
CN107783093B (zh) 一种基于单重复频率脉冲雷达的解距离模糊和距离遮挡的方法
CN110850384B (zh) 一种基于扫频数据产生宽带去斜回波的方法
CN106199602B (zh) 一种Staggered-SAR回波信号重建方法
CN113484834A (zh) 一种基于毫米波雷达的信号压缩的目标检测方法
JP2007040953A (ja) 相関受信処理装置
CN109031299B (zh) 低信噪比条件下基于相位差分的isar平动补偿方法
CN111580063B (zh) 基于广义解调频-楔形变换的雷达目标检测方法
CN111045002A (zh) 基于TRT和SNuFFT的机动目标相参积累方法
CN103728619A (zh) 基于变重频技术的机载大斜视条带sar成像方法
Li et al. A low complexity algorithm for across range unit effect correction of the moving target via range frequency polynomial-phase transform
CN115561728A (zh) 一种fmcw雷达的单帧速度解模糊方法和装置
CN112114296A (zh) 用于无人机协同tdoa/fdoa复合定位的参数估计方法及系统
CN104914417A (zh) 一种基于低秩特征的调频序列矩阵降噪与目标检测方法
CN112731392B (zh) 高效的太赫兹步进频率合成孔径雷达成像方法
CN116165664B (zh) 一种基于二维波形编码的星载sar距离模糊抑制方法
CN113484861B (zh) 一种基于频率变标的THz步进频率SAR实时高分辨率成像方法
CN109143235A (zh) 一种双基前视合成孔径雷达地面运动目标检测方法
CN111624602A (zh) 一种旋转FrFT域构建SAR方位向分辨率成像方法
CN106950567B (zh) 基于高阶子孔径cs的超宽带滑聚sar成像处理方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant