基于分数阶傅里叶变换的弹载SAR成像算法

陈勇; 赵惠昌; 陈思; 张淑宁

doi:10.7498/aps.63.118403

摘要

针对弹载合成孔径雷达（SAR）回波信号的多普勒参数随斜距变化大及传统脉冲压缩成像算法分辨率低的问题，本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换（FrFT）的弹载SAR成像算法. 首先建立弹载SAR末制导阶段回波信号模型，然后通过局部最优处理来测量回波信号的调频率，并以此计算FrFT的最优阶次，在最优阶次下分别对回波信号进行距离向和方位向的FrFT，从而得到成像区域的SAR图像，最后分别采用传统脉冲压缩成像算法与本文基于FrFT的成像算法进行仿真和实测对比实验. 实验结果表明，该算法能够对目标区域精确成像；由于在成像处理过程中，对每个距离向和方位向的回波信号进行独立的局部最优处理，因此该算法更适应于弹载SAR的非线性飞行轨迹，大大提高了弹载SAR的成像性能. 该研究成果在目标探测与识别，精确制导等领域中具有重要的应用价值.

关键词:

Abstract

Since the Doppler parameters vary according to the slant distance, the resolution is lower when using an imaging algorithm of traditional pulse compression in processing raw echo data of the missile-borne synthetic aperture radar (SAR). Moreover, an algorithm is proposed to solve these problems, which is based on the fractional Fourier transform (FrFT) for missile-borne SAR imaging. Firstly, an echo signal model is built for the terminal guidance stage of the missile-borne SAR. Secondly, the chirp rate of the echo signal is measured through the local optimum processing and obtains the optimum angles for the FrFT, and then the entire SAR image can be obtained by using FrFT with the optimum azimuth angles and operating range. Finally, the performances of the algorithms are assessed using simulated and real Radarsat-1 data sets. Results confirm that the FrFT-based missile-borne SAR processing methods can provide enhanced resolution that yields both lower-side lobes effects and improved target detection. The method introduced in this paper has important theoretical significance in detection and recognition of military targets and for precision guidance.

Keywords:

作者及机构信息

1.
南京理工大学电子工程与光电技术学院, 南京 210094;

2.
淮阴师范学院物理与电子电气工程学院, 淮安 223300

基金项目: 国家自然科学基金（批准号：61301216）和江苏省普通高校研究生科研创新计划（批准号：CXZZ130206）资助的课题.

Authors and contacts

1.
School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China;

2.
School of Physics and Electronic Electrical Engineering, Huaiyin Normal University, Huaian 223300, China

Funds: Project supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 61301216), and the Research and Innovation Plan for Graduate Students of Jiangsu Higher Education Institutions, China (Grant No. CXZZ130206).

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