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SAR成像处理算法_RD算法_基本原理

目录

经典RDA

距离向压缩

 方位向傅里叶变换

距离徙动校正

相位补偿

 插值

方位压缩和方位向逆傅里叶变换

考虑SRC的RDA

距离向频域匹配滤波

方位向傅里叶变换

 SRC

距离向IFFT

RCMC

方位向压缩与IFFT

由于原文公式较多，所以本文部分内容以截图的形式分享给大家，word文档可以通过下面的连接下载：

RD成像处理算法基本原理_CSDN_release.pdf-图像处理文档类资源-CSDN下载SAR成像处理算法距离多普勒算法RangeDopplerRD算法更多下载资源、学习资料请访问CSDN下载频道.https://download.csdn.net/download/smyounger/85354664

        距离多普勒（Range Doppler, RD）算法是为处理SEASAT SAR数据而提出的，该算法在1978年处理出第一幅机载SAR图像。由于该算法在距离多普勒域完成距离徙动校正，所以被命名为RD算法。该算法原理简单，适合初学者学习。

经典RDA

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下面逐步介绍RD算法。

距离向压缩

假设雷达接收的回波信号为

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 方位向傅里叶变换

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距离徙动校正

相位补偿

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 插值

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方位压缩和方位向逆傅里叶变换

        完成RCMC后，距离向和方位向成功解耦，方位向处理变成简单的一维问题，直接进行方位向压缩和方位向逆傅里叶变换，即可得到时域点目标图像，如下图所示。

SAR成像处理算法_RD算法_基本原理_第10张图片

考虑SRC的RDA

        前面的RDA处理算法仍然残余较大的RCMC误差。如果RCMC残余误差较大，在距离向上，距离压缩后的数据会存在距离向错位，在图像上会表现为距离向脉冲展宽（分辨率衰减）；同时，在方位向上，点目标的多普勒带宽没有集中在同一个距离门上，即单个距离门上信号的多普勒带宽变小，进而导致方位向散焦。

        前面的RDA处理过程是基于前面的小斜视角模型建立的，中间进行了大量近似，所以图像聚焦效果不理想。

        在抛物线模型中，方位向信号是一个理想线性调频信号，变换到频域后的信号也是线性调频信号，且时频关系是一一对应的线性关系。然而，SAR信号的距离历程实际是双曲等效模型，此时时频间的关系是一一对应的非线性关系。这种模型的变换，要求成像处理也要做相应的调整：

  • RCMC和方位匹配滤波的距离历程应当根据新的距离历程进行调整；
  • 方位和距离耦合加剧，需要通过额外的滤波校正耦合导致的散焦

这种滤波就是二次距离压缩（SRC）。考虑SRC的RD算法处理流程如下图所示。

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距离向频域匹配滤波

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方位向傅里叶变换

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 SRC

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距离向IFFT

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RCMC

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方位向压缩与IFFT

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  • struts2步骤 wuai struts
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