学科前沿讲座报告-毫米波合成多孔径雷达(sar)的发展状况及应用前景.docVIP

学科前沿讲座论文 毫米波波合成多孔径雷达（SAR） 的研究现状以及在民用领域的发展前景 姓名： 学号： 班级 时间：2010年6月7日 指导老师：李跃华 引言： SAR成像技术诞生于20世纪50年代，在50多年的发展过程中，从低分辨率、单波段、单极化、单模式、单基地、单平台、单视角，到高分辨率、多波段、多极化、多模式、多基地、多平台、多视角，再到干涉体制的出现以及动目标的显示，充分显示了其在对地观测中的卓越性能。[1] SAR成像技术通过遥感平台和传感器获得地面物体的遥感图像，从遥感图像中获得所需的各种信息。由于毫米波的诸多优势，毫米波SAR技术已经逐渐成为多孔径雷达成像技术的主流。 毫米波SAR的优势 [2]： 1.体积小、重点轻 2.成像算法简单、分辨率高 3.目标棱角效应明显，利于目标外形特性提取 4.要求高精度平台运动补偿和天线指向稳定 5.电子对抗性能相对较强 本文将从SAR的发展现状以及毫米波SAR的优势以及其在民用方面的发展前景等方面做出简要的阐述。 毫米波SAR的发展现状： （一）总体概况。毫米波雷达通常通过发射和接收宽带信号，经过一定的信号处理方法从目标回波信号中提取信息，并以此信息判断不同目标之间的差异性，从而识别出感兴趣的目标。在毫米波体制下最有效的目标识别方法是利用毫米波雷达的宽带高分辨特性，对目标进行成像。雷达成像有距离维(一维)成像，二维成像和三维成像三种。雷达的二维成像已经成功地应用于SAR目标识别，但由于多维成像有许多理论和技术难题需要解决，目前条件下，还难以在导引头上获得成功应用。一维高分辨成像由于不受目标到雷达到距离、目标与雷达之间的相对转角等因素的限制，且计算量小，在毫米波雷达精确制导中已经有成功的应用。一维高分辨距离成像，主要是把雷达目标上的强散射点沿视线方向投影，形成反映目标结构的时间(距离)幅度关系。实际应用中，为了提高成像的分辨特性，常采用各种超分辨谱估计方法。一维距离像作为主要的信息来源用于目标识别已经得到了成功的应用，但由于距离像敏感于目标相对雷达姿态角，为了使识别系统具备对目标进行全方位识别的能力，需要用目标的全姿态角测量数据进行建模，此时，需要很大的数据存储量，还要对所有的模板进行实时检索。因此，出现了各种改进方法。目的主要是减少匹配模板的数目和相关匹配中的运算量，以缩短模板的检索时间和提高实时性。改进的方法之一是对距离像进行各种变换提取各种变换特征，以减少存贮量和分类识别的运算量，同时最大限度地保留目标信息，由此开发了各种基于距离像的变换特征目标识别方法。 SAR图像理解与解译方向的缺憾。相对于SAR成像技术而言，SAR图像解译技术比较滞后。因为SAR回波中包含着丰富的散射信息，而且散射信息既与目标的几何参数和物理参数有关系，又与雷达的入射雷达波的参数有关，同时还与目标相对于雷达的姿态角有关，这给SAR图像的解译带来了许多困难。[1] 当前，SAR图像的理解和解译逐渐发展成一个独立的研究方向，引起了各个领域的人员的浓厚的兴趣。然而，由于问题本身的难度，这些研究还都处于基础研究阶段，其范围也局限于一个比较狭窄的范围，而且性能不是非常理想。这表明，SAR图像自动理解和解译技术发展到实用化还有很长一段路要走。[3] SAR图像处理与理解即识别系统的框架以及技术发展现状。如图 SAR影像 图像 目标 特征 目标识别 数据 预处理 检测 提取 SAR图像的预处理。SAR图像的预处理包括相干斑的抑制、目标增强、几何纠正、图像配准等方面。[4] SAR图像的目标检测。当前在SAR图像应用领域，针对一些特殊目标，已经开展了一些相应的自动目标检测工作。较多的有舰船（舰船尾迹）、路网和海湖岸线的检测，其他一些特殊目标如桥梁、机场、港口等也已经看到部分研究成果。 特征提取技术。图像理解和解译必须是在对图像进行自动分析、提取特征的基础上实现的，有效的特征提取是图像理解中不可缺少的一部分。现今，各国已经研究出各种目标特性提取方法，如小波低频特征提取技术等。 目标识别技术。实现SAR图像的