星载SAR舰船目标图像聚焦质量提升处理技术

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星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天候、全天时、宽幅观测的优点,是海洋监测与遥感的新型技术手段,舰船目标监测是星载SAR海洋应用的重要方向,在军事侦察、渔业管理、交通运输中具有关键作用。与机载SAR不同,星载SAR的平台运动速度快、合成孔径时间短,所以机动性较弱的舰船目标在SAR图像中仍然能被聚焦在可同目标尺寸相比拟的局部范围内,这为舰船目标的检测与识别提供了便利。目前,星载SAR的标准成像处理思路是面向运动参数已知的合作目标设计距离-方位两维匹配滤波器,并利用FFT实现频域向时域的转换。这种思路适应性广、处理效率高,但对于运动参数未知的舰船目标存在两个问题:一是舰船运动使得它的多普勒历程不同于地面静止目标,从而引起方位向滤波失配并导致方位向散焦;二是傅里叶变换成像方法受到瑞利分辨率的限制,无法区分间隔不超过系统名义分辨率的散射元。论文针对这两个问题开展研究,以期提升星载SAR舰船目标的聚焦质量,为后续的目标特征提取与识别提供清晰的高分辨图像。论文首先分析了舰船SAR图像特点及其对应的几何结构,并指出了舰船目标图像可稀疏表示的特点。在舰船目标SAR图像自聚焦方面,建立了星载SAR舰船目标的几何和信号模型,根据模型分析了舰船目标的运动对信号多普勒历程的影响。在经典算法的基础上,结合多普勒参数的空变特性,设计了空变自聚焦算法,对高分三号(Gaofen-3,GF-3)SAR卫星图像的处理结果验证了算法的有效性。在完成了多普勒相位补偿的基础上,论文研究了舰船目标SAR图像超分辨率处理技术,利用回波信号的稀疏特性,构造了过完备的傅里叶字典,通过凸优化方法有效提升了图像分辨率,通过一维、二维仿真及高分三号SAR卫星图像验证了算法的有效性。
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