[发明专利]任意构型双基地合成孔径雷达回波频谱简化方法有效

专利信息
申请号: 201410713788.0 申请日: 2014-11-29
公开(公告)号: CN104330786B 公开(公告)日: 2016-10-26
发明(设计)人: 孙明珠;蔡德荣;卫强;董爱先;刘喆 申请(专利权)人: 中国人民解放军91635部队
主分类号: G01S7/41 分类号: G01S7/41
代理公司: 成都宏顺专利代理事务所(普通合伙) 51227 代理人: 周永宏
地址: 102200*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 任意 构型 基地 合成孔径雷达 回波 频谱 简化 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于雷达技术领域,尤其涉及一种任意构型双基地合成孔径雷达回波频谱简化方法。

背景技术

任意构型双基地合成孔径雷达(General bistatic synthetic aperture radar,简称GBSAR)是发射机、接收机分置于卫星、飞机以及静止站等多种类型平台之上,且平台间以任意几何构型而构成的二维成像系统。由于系统平台的多样性和几何构型的任意性,GBSAR系统可以对感兴趣目标区域进行多角度灵活侦察,从而获得丰富的目标散射信息。因此,GBSAR系统可以应用于全天时、全天候的飞行器自主导航、目标侦察与识别等领域,为国民经济的发展和国家安全发挥重要的作用。德国宇航局(FGAN)高频物理与雷达技术研究所(FHR)于2006年和2009年11月分别实施了机载-机载双基地合成孔径雷达系统实验、以及星载-机载双基地合成孔径雷达系统试验,中国科学院电子所于2012年实施了星载-静止平台双基地合成孔径雷达系统实验,这些系统实验验证了多平台、多构型双基地合成孔径雷达二维成像的可行性。

GBSAR系统涵盖了多种特殊类型的双基地合成孔径雷达系统,是多种类型双基地合成孔径雷达的统称。GBSAR系统回波频谱模型是揭示多种双基地合成孔径雷达系统回波信号频域特征、构建通用频域成像算法的必要前提和基础。然而由于系统平台的多样性以及构型的任意性,GBSAR系统二维频谱解析式形式相较于单基地合成孔径雷达、以及某些特殊构型的双基地合成孔径雷达的频谱复杂程度大大增加。由文献1(Y.L.Neo,F.Wong,and I.G.Cumming,“A two-dimensional spectrum for bistatic SAR processing using series reversion,”IEEE Geosci.Remote Sens.Lett.,vol.4,no.1,pp.93–96,Jan.2007)可知,GBSAR系统的频谱是关于目标二维位置以及回波二维频率的高阶多项式之和,且目标位置与频率之间存在复杂的高阶耦合,而目前基于快速傅里叶变换(FFT)的频域成像处理技术无法对这种复杂解析式进行高效处理,因此,无法直接利用多项式和形式的GBSAR频谱实现高效频域聚焦成像。目前,有代表性的GBSAR频谱简化方法有西安电子科技大学Li Dong等提出的针对目标二维空间位置的泰勒近似简化方法(D.Li,G.Liao,W.Wang,Q.Xu,“Extended azimuth nonlinear chirp scaling algorithm for bistatic SAR processing in high-resolution highly squinted mode geoscience and remote sensing letters,”IEEE Geosci.Rem.Sens.Lett.,vol.11,no.6,pp.1134–1138,June 2014.),以及电子科技大学张晓玲等提出的针对基于一阶泰勒近似的简化方法(C.Dai,X.Zhang,“Omega-K algorithm for bistatic SAR with arbitrary geometry configuration,”Journal of Electromagnetic waves and applications,vol.25,no.11-12,pp.1564-1576,2011)。然而,由于泰勒近似的局部性,这些方法只能用于目标场景范围小、或者空变性小的某些特殊构型的双基地合成孔径雷达系统中。因此,现有的双基地合成孔径雷达频谱简化方法不适于多种平台、任意构型GBSAR大场景高性能成像的实际应用需求。

发明内容

本发明的发明目的是:为了解决以上问题,本发明提出了一种任意构型双基地合成孔径雷达回波频谱简化方法,以期克服无法正确简化多平台、任意构型GBSAR大场景回波频谱的局限性,扩展频域成像处理算法的通用性,满足多种平台、任意构型GBSAR大场景高性能成像的实际应用需求。

为了方便描述本发明的内容,首先作以下术语定义:

定义1、离散线性最小二乘方法(DLLS)

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