一种基于OSA与CS原理的SAR成像算法研究

计算机工程与应用 ›› 2013, Vol. 49 ›› Issue (7): 126-131.

一种基于OSA与CS原理的SAR成像算法研究

徐涛，吴军，彭芳，秦阳

空军工程大学工程学院，西安 710038

出版日期:2013-04-01 发布日期:2013-04-15

Research of spotlight-SAR imaging algorithm based on theory of OSA and Chirp Scaling

XU Tao, WU Jun, PENG Fang, QIN Yang

Engineering Institute, Air Force Engineering University, Xi’an 710038, China

Online:2013-04-01 Published:2013-04-15

摘要/Abstract

摘要： 为了提高合成孔径雷达的成像效果，解决SAR数据进行预处理后产生的高阶系统误差问题，详细介绍了重叠子孔径算法（OSA）的基本原理，并结合CS原理给出了具体的实现方案。该方案在很大程度上补偿了SAR数据处理过程中出现的高阶系统误差项。通过计算机仿真以及与常规CS算法的对比，验证了此方案的可行性和有效性。

关键词: 合成孔径雷达, 重叠子孔径原理, CS原理, 成像处理

Abstract: In order to improve the imaging performance of Synthetic Aperture Radar（SAR） and settle the problem of generating higher systematical error after the process with the technology of preprocessing on SAR data, this paper emphasizes on introducing the fundamental principles of Overlapped Sub-aperture Algorithm（OSA） and puts forward a concrete realizing solution combined with Chirp Scaling（CS） theory. The solution offsets the higher systematical error to a great degree. The simulation results manifest the feasibility and availability of the solution via the comparison to classical Chirp Scaling algorithm through computer simulation.

Key words: Synthetic Aperture Radar（SAR）, Overlapped Sub-aperture Algorithm（OSA）, Chirp Scaling（CS） theory, imaging processing

徐涛，吴军，彭芳，秦阳. 一种基于OSA与CS原理的SAR成像算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(7): 126-131.

XU Tao, WU Jun, PENG Fang, QIN Yang. Research of spotlight-SAR imaging algorithm based on theory of OSA and Chirp Scaling[J]. Computer Engineering and Applications, 2013, 49(7): 126-131.

[1]	刘竞升，伍星，王洪刚，李姜楠. 改进FCOS的二阶段SAR舰船检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 144-151.
[2]	李高源，王晋宇，张长弓，冯博迪，高宇歌，杨海涛. SAR图像仿真方法研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 62-72.
[3]	范文兵，孙志远. 基于小波域广义高斯分布的SAR图像分割算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(5): 222-226.
[4]	钱满，张向阳，李仁昌. 改进卷积神经网络SAR图像去噪算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(14): 176-182.
[5]	李墨羽，焦瑞莉，朱云龙，吴世玉. GNSS-R SAR地面目标建模与成像[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(23): 265-270.
[6]	刘青，李景文. 地球同步轨道SAR快速BP成像算法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(6): 241-246.
[7]	蒋留兵1，2，肖志涛1，车俐1，2，赵纪奎1. 基于质量引导的InSAR快速相位解缠方法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(3): 222-226.
[8]	李艳艳1，2，唐娉1，胡昌苗1，单小军1. 基于DEM的SAR影像直接与间接正射校正方法比较[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(12): 192-197.
[9]	黄凯1，关鑫璞2，李禹1. SAR图像幅度关联去斑算法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(3): 133-138.
[10]	肖红光1，文俊1，陈立福2，史长琼1. 一种新的高分辨率SAR图像道路提取算法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(15): 198-202.
[11]	徐旭1，2，张风丽1，王国军1，2，周良将3，邵芸1，梁兴东3. 基于高亮模型匹配的SAR建筑物高度反演方法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(6): 129-133.
[12]	谢惠杰，唐涛，项德良，粟毅. 尺度自适应的SAR图像显著性检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(20): 145-152.
[13]	谢文娜，乔平安，潘晓英. 基于多智能体遗传的SAR图像变化检测[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(20): 162-166.
[14]	卞小林1，2，张登荣1，3，张春燕2，王洁1，3. IDL并行计算技术在SAR风场反演中应用[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(18): 261-264.
[15]	钟微宇1，2，沈汀2. 基于NSCT域邻域收缩的SAR图像去噪[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(12): 188-193.