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基于同心方形网格插值处理的柱面SAR成像算法

丁丽 何华港 王韬 储得苗

丁丽, 何华港, 王韬, 储得苗. 基于同心方形网格插值处理的柱面SAR成像算法[J]. 电子与信息学报, 2024, 46(1): 249-257. doi: 10.11999/JEIT221507
引用本文: 丁丽, 何华港, 王韬, 储得苗. 基于同心方形网格插值处理的柱面SAR成像算法[J]. 电子与信息学报, 2024, 46(1): 249-257. doi: 10.11999/JEIT221507
DING Li, HE Huagang, WANG Tao, CHU Demiao. Cylindrical SAR imaging Based on a Concentric-square-grid Interpolation Method[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2024, 46(1): 249-257. doi: 10.11999/JEIT221507
Citation: DING Li, HE Huagang, WANG Tao, CHU Demiao. Cylindrical SAR imaging Based on a Concentric-square-grid Interpolation Method[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2024, 46(1): 249-257. doi: 10.11999/JEIT221507

基于同心方形网格插值处理的柱面SAR成像算法

doi: 10.11999/JEIT221507
基金项目: 国家自然科学基金(12105177),上海市自然科学基金(21ZR443600)
详细信息
    作者简介:

    丁丽:女,副教授,研究方向为雷达信号处理

    何华港:男,硕士生,研究方向为毫米波雷达信号处理

    王韬:男,硕士生,研究方向为智能高分辨成像

    储得苗:男,硕士,研究方向为毫米波雷达信号处理

    通讯作者:

    丁丽 sunnylding@usst.edu.cn

  • 中图分类号: TN957.52

Cylindrical SAR imaging Based on a Concentric-square-grid Interpolation Method

Funds: The National Natural Science Foundation of China (12105177), Shanghai Natural Science Foundation (21ZR443600)
  • 摘要: 柱面毫米波合成孔径雷达(CSAR)是近距离非接触成像领域的重要技术之一。基于傅里叶变换理论的高分辨成像算法需要通过2维插值消除波数域数据在方位维和距离维的非均匀性。但是这两个维度呈现出同心圆环状的高度耦合,导致传统基于2维逐点遍历的插值方法时间复杂度高,成像算法效率低。为此,该文基于解析解的CSAR成像算法推导,提出了同心方形网格的插值分解方法。通过补0、径向1维插值和分区处理消除波数域方位维和距离维的强耦合性,并在两个分区进行独立的1维插值实现2维非均匀波数域的均匀重采样,获得最终同心方形环带均匀填充的波数域样式。通过实验验证了所提算法能有效降低2维插值的时间复杂度,并且所提算法插值处理速度比传统算法提升了7倍,与算法复杂度理论分析结果吻合。
  • 图  1  柱面3维成像系统模型

    图  2  柱面SAR成像数据分布图

    图  3  插值过程

    图  4  点目标成像剖面图

    图  5  多点目标成像

    图  6  柱面成像实验成像场景

    图  7  实测数据成像图

    表  1  实验参数

    参数符号数值
    频率f75~110 GHz
    频率维点数Nf351
    角度维点数Nθ240
    高度维点数Nz200
    频率维采样间隔Δf300 MHz
    角度维采样间隔Δθ0.25°
    高度维采样间隔Δz0.0015 m
    扫描角度θ90°
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    表  2  点目标成像质量参数

    算法距离维方位维高度维插值时间(s)
    PSLR(dB)ISLR(dB)分辨率(m)PSLR(dB)ISLR(dB)分辨率(m)PSLR(dB)ISLR(dB)分辨率(m)
    改进算法–11.274–10.5920.0043–12.592–10.1470.0055–11.625–9.9260.005810.13
    传统算法–10.385–10.8250.0045–13.457–10.5330.0054–11.499–9.8940.005974.33
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    表  3  理论运算量与插值处理时间

    改进算法传统算法
    插值理论运算量 (GFLOP)0.3694.79
    插值处理时间 (s)10.5374.84
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-12-05
  • 修回日期:  2023-05-15
  • 网络出版日期:  2023-05-23
  • 刊出日期:  2024-01-17

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