一种改善SAR对舰船目标成像质量的新方法研究  

Improving synthetic aperture radar imaging of ship targets

作　　者：张云[1,2] 姜义成[1] 李宏博[1] 

机构地区：[1]哈尔滨工业大学光电信息测控技术与装备研究所,黑龙江哈尔滨150001 [2]哈尔滨工业大学电子与信息工程学院,黑龙江哈尔滨150001

出　　处：《电波科学学报》2009年第4期588-592,共5页Chinese Journal of Radio Science

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.60872100)

摘　　要：常规合成孔径雷达(SAR)成像技术适用于静止场景目标成像,在对海上舰船等运动目标成像时,由于目标存在自身转动分量,使得积累时间内回波多普勒频率不为常数,导致常规成像处理后,目标出现散焦、分辨力下降的现象。通过分析存在平动、转动分量目标回波的多普勒频率特征,可以把SAR对舰船目标成像问题转化为稀疏信号表示问题,利用信号重构回波散射系数实现二维成像。将基于贝叶斯学习的稀疏信号表示用在SAR对舰船目标成像上,采用该方法处理实测数据可获得较清晰的目标像,通过与传统方法的比较验证了该方法的有效性。Synthetic aperture radar （SAR） deals with only static targets, no moving targets. An uncooperated ship appears blurred and low-solution in the SAR image, for the Doppler is not a constant of time during the CPI. According to the analysis about the Doppler effect and echo by motion and rotation of the ship, SAR imaging problem can be transformed into a sparse signal representation （SSR） problem. A new sparse Bayesian learning （SBL）method is presented in this paper. The imaging of the moving ship targets is fine. The performance of the proposed method is better than the conventional one. The raw data verifies the efficiency of the approach.

关 键 词：合成孔径雷达 舰船目标 稀疏信号表示 

分 类 号：TN957.52[电子电信—信号与信息处理]