[发明专利]一种SAR成像认知运动补偿系统在审

专利信息
申请号: 202210129298.0 申请日: 2022-02-11
公开(公告)号: CN116626617A 公开(公告)日: 2023-08-22
发明(设计)人: 王莹;刘银中;解扬;彭成亮;刘世阳;刘集森;李玮 申请(专利权)人: 北京华航无线电测量研究所
主分类号: G01S7/40 分类号: G01S7/40;G01S13/90
代理公司: 北京天达知识产权代理事务所有限公司 11386 代理人: 庞许倩
地址: 100013 *** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 sar 成像 认知 运动 补偿 系统
【权利要求书】:

1.一种SAR成像认知运动补偿系统,其特征在于,包括:环形器、接收机、发送机、雷达阵列和信号处理器;

所述发送机产生雷达信号并通过所述雷达阵列发送所述雷达信号;

所述接收机通过所述雷达阵列接收所述雷达信号的回波信号,并将所述回波信号发送给所述信号处理器;

所述环形器用于隔离所述发送机的信号发送通道和所述接收机信号接收通道;

所述信号处理器包括:获取模块,数据处理模块和运动补偿模块;

所述获取模块用于获取图像对应的子孔径数据;

所述数据处理模块用于根据子孔径数据,确定所述图像中的强点数量、所述图像中的强点位置信息和所述图像的当前熵值;基于所述图像中的强点位置信息,确定所述图像的预测熵值;基于所述强点数量、所述预测熵值和所述当前熵值,确定用于运动补偿的调频率;

所述运动补偿模块用于利用所述确定的调频率进行运动补偿。

2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于:所述子孔径数据为二维数据矩阵,包括:距离向数据和方位向数据;所述强点包括距离向强点和对比度强点。

3.根据权利要求2所述系统,其特征在于,

所述数据处理模块用于对所述距离向数据依次进行脉冲压缩、时域校正、距离走动校正和距离弯曲校正处理,得到处理后的子孔径数据;沿方位向,对所述处理后的子孔径数据进行叠加,得到一维距离向数据;确定所述一维距离向数据的幅度均值和幅度方差;根据所述幅度均值和所述幅度方差,确定所述距离向强点的数量和在所述图像中的位置信息。

4.根据权利要求2或3所述的系统,其特征在于,

所述数据处理模块用于对所述方位向数据进行方位向压缩,得到压缩方位向数据;确定所压缩方位向数据的幅度均值和幅度方差;根据所述幅度均值和幅度方差,确定距离向数据的对比强度;确定所述距离向数据的对比强度的均值和方差;根据所述对比强度的均值和方差,确定对比度强点的数量和在所述图像中的位置信息。

5.根据权利要求2-4所述的系统,其特征在于,

所述数据处理模块用于对所述方位向数据进行距离向压缩;根据压缩后的方位向数据,确定所述图像中各像素出现的概率;根据所述图像中各像素出现的概率,得到所述当前熵值。

6.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,

所述预测熵值包括MD熵值和对比度熵值。

7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,对比度强点确定所述图像的MD熵值,包括:

所述数据处理模块用于根据所述强点的位置信息,确定第一目标方位向数据;对所述第一目标方位向数据进行方位向压缩得到第一压缩方位向数据;根据所述子孔径数据在方位向的矩阵元素个数,将所述第一压缩方位向数据分为两个部分;基于傅里叶变换、归一化和互相关,确定所述两部分数据的平移量;根据所述平移量,确定MD调频率;根据所述MD调频率,确定MD滤波系数;基于所述MD滤波系数,对所述第一目标方位向数据进行方位向压缩;

根据再次压缩后的第一目标方位向数据,得到MD熵值。

8.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,

所述数据处理模块用于根据所述对比度强点的位置信息,确定第二目标方位向数据;对所述第二目标方位向数据进行方位向压缩得到第二压缩方位向数据;根据所述MD调频率和预设步长,确定调频率搜索序列;

以所述调频率搜索序列为自变量集合构建滤波函数;根据所述滤波函数对所述第二压缩方位向数据进行滤波;确定滤波后第二压缩方位向数据的幅度均值和幅度方差;根据所述第二压缩方位向数据的幅度均值和幅度方差,确定所述调频率搜索序列中各调频率对应的对比度;确定最大对比度对应的调频率为对比度调频率;根据所述对比度调频率,确定对比度滤波系数;基于所述对比度滤波系数,对所述第二目标方位向数据进行方位向压缩;根据再次压缩后的第二目标方位向数据,得到对比度熵值。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京华航无线电测量研究所,未经北京华航无线电测量研究所许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210129298.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top