机载SAR超高分辨率成像和自聚焦算法研究

合成孔径雷达(SAR)超高分辨率成像(如机载X波段，0.08m×0.08m分辨率)在目标精确描述、高精度城市地理信息获取和灾害评估等方面具有重要用途。虽然SAR技术已日趋成熟，但超高分辨率成像无论对于雷达系统还是信号处理技术仍然具有相当的挑战性。本项目拟研究机载SAR超高分辨率成像信号处理中的若干关键问题，即与运动补偿相结合的高精度成像算法以及自聚焦算法。对于成像算法，研究重点是经典算法在聚焦性能、处理精度和运算效率上的提高以及综合运用，并使之能够处理适用于宽带系统的波形，如步进调频信号；同时充分考虑空变相位误差补偿和成像算法的有机结合；对于自聚焦，研究重点是提高经典算法在低对比度场景条件下的性能，以及对高阶相位误差以及残留距离徙动的校正能力。本项目研究目标是探索机载SAR超高分辨率成像的高精度和高效率处理流程。

合成孔径雷达(SAR)超高分辨率成像在目标精确描述、高精度城市地理信息获取和灾害评估等方面具有重要用途,是目前雷达领域的热点研究方向，许多著名研究机构如美国Sandia国家实验室，德国Fraunhofer高频物理与雷达技术研究所等都在这一领域开展了大量创新性工作。本项目研究机载SAR超高分辨率成像和自聚焦算法，探索高精度和高效率的SAR成像信号处理方法。对于成像算法，重点研究了经典算法在聚焦性能、处理精度和运算效率上的提高以及综合运用，并充分考虑了空变相位误差补偿和成像算法的有机结合；对于自聚焦，研究重点是提高经典算法在低对比度场景条件下的性能，以及对高阶相位误差以及残留距离徙动的校正能力；同时本项目还研究了如何将成像算法、运动补偿和自聚焦处理有效融合，形成具有实用价值的超高分辨率机载SAR处理流程。.具体而言，本项目取得的成果是：1.提出并完善了快速高精度极坐标格式（PFA）算法，有效避免了线性调频信号直接采样和去斜率两种接收模式下的距离波数域插值运算，并用大量实测数据对该算法性能进行了验证；2、提出了基于数字聚束技术的PFA运动补偿和波前弯曲校正算法，显著扩大了PFA图像的聚焦范围，使得该算法能够有效应用于大场景成像；3、对PFA的距离徙动校正机理进行了深入研究，在此基础上推导了PFA图像中残余相位误差和残余距离徙动之间的精确解析关系，并针对PFA算法提出了高精度且具有实用性的二维自聚焦算法；4、提出了多子孔径自聚焦算法，结合了相位梯度自聚焦（PGA）和子孔径偏移（MD）两种算法的优越性，能够对全孔径时间内的相位误差做出精确估计和校正，有效解决了条带测绘、滑动聚束以及聚束成像工作模式中的自聚焦问题。5、综合上述成像、运动补偿、波前弯曲校正、多子孔径自聚焦以及二维自聚焦算法，课题组确定了完整的超高分辨率机载SAR处理流程，并编制了相应的成像信号处理软件，已在多型机载SAR实测数据处理中得到验证和应用。.综上所述，本项目已按照研究计划完成了全部研究内容。项目资助期间，发表论文37篇，授权专利2项，培养博士3名，硕士8名，获得国际雷达会议优秀论文奖1项，圆满完成了项目申请书中预期的研究目标。研究成果兼具理论性和使用价值，已在多家研究所的多个机载雷达型号中获得应用。