本書主要研究無人機平臺在進行盤旋、爬升、俯沖、加速等機動動作情況下，機載合成孔徑雷達（SAR）成像問題。本書除緒論外共分為三部分。第一部分為無人機載機動SAR成像方法。第二部分為機動平臺大斜視SAR成像及運動補償方法，。第三部分為無人機載高機動SAR成像系統(tǒng)，簡要介紹了無人機載高機動SAR成像處理實驗系統(tǒng)的組成及其在經(jīng)典SAR成像實驗、機動SAR頻域成像實驗和時域成像實驗等相關(guān)算法驗證和成像機理研究方面的應用。
本書讀者對象為高等院校雷達、遙感遙測專業(yè)高年級學生或研究生，也可供科研院所相關(guān)領(lǐng)域工程技術(shù)人員參考使用。
合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）能夠在云、霧、煙塵及夜晚等條件下獲取感興趣區(qū)域的二維高分辨微波圖像，是一種極佳的戰(zhàn)場環(huán)境偵察手段。傳統(tǒng)的SAR成像系統(tǒng)采用“平臺適應SAR”的模式，要求裝載平臺進行水平勻速直線運動。對無人機載SAR而言，戰(zhàn)場生存能力是其完成作戰(zhàn)任務的首要保障。為規(guī)避風險，無人機在執(zhí)行戰(zhàn)場偵察、精確打擊等任務時需要進行機動，而“平臺適應SAR”的這種工作模式，使SAR在無人機載機動情況下無法成像。近年來，隨著硬件水平和信號處理技術(shù)的發(fā)展，雷達實時成像性能得到大幅度提高。SAR成像系統(tǒng)正在由“平臺適應SAR”向“SAR適應平臺”轉(zhuǎn)變。機動平臺大斜視SAR具有的高機動、提前觀測和實時成像等特性，對提升無人機的戰(zhàn)場偵察、精確打擊與自身生存能力具有重要意義。
本書是在提煉和吸收作者多年研究成果的基礎上撰寫而成的，以高機動條件下無人機載機動SAR成像為研究背景，結(jié)合無人機載機動SAR的工程應用需求，從平臺機動模式、平臺穩(wěn)定性誤差的角度，探討了無人機載機動SAR成像中的不同運動模型、目標區(qū)域獲取方法以及相應的成像算法和運動誤差補償方法。針對機動平臺大斜視SAR的典型應用場景，介紹了機動平臺斜距模型及成像特性、機動平臺大斜視SAR快速回波模擬、全采樣數(shù)據(jù)下的機動平臺SAR大斜視成像、機動平臺大斜視SAR成像以及機動平臺大斜視SAR的運動誤差補償?shù)确矫娴膬?nèi)容。本書還簡要介紹了依據(jù)上述研究成果設計的無人機載高機動SAR成像系統(tǒng)，對無人機載高機動SAR成像處理實驗系統(tǒng)的組成及其在經(jīng)典SAR成像實驗、機動SAR頻域成像實驗和時域成像實驗等相關(guān)算法驗證和成像機理研究方面的應用進行了說明。
全書除緒論外還包括三部分內(nèi)容，共分為11章。
第1章為緒論，主要介紹機動SAR的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，分析了無人機載機動SAR成像研究的關(guān)鍵問題。
第一部分為無人機載機動SAR成像方法，由第2～5章構(gòu)成。其中，第2章為無人機載機動SAR成像幾何模型與分析。針對無人機載機動SAR成像，從三維空間坐標系的角度出發(fā)，詳細分析了勻速直線運動、勻加速直線運動、俯沖運動、盤旋運動等運動模型，并對斜距方程的變化進行了解析。第3章為無人機載機動SAR成像目標區(qū)域獲取方法。針對無人機載機動SAR軌跡靈活多變、成像區(qū)域不穩(wěn)定的問題，提出了一種基于廣義陣列的無人機載機動SAR成像目標區(qū)域獲取方法。第4章為基于運動分離的無人機載機動SAR成像算法�；趯o人機載機動模型的詳細分析，通過斜距方程轉(zhuǎn)化和參數(shù)項分離，提出了基于運動信息分離的無人機載機動SAR三維坐標系成像算法。針對斜視成像和空變性問題進行了分析，提出了適用于斜視成像的改進算法，以及基于大場景中子圖像劃分和頻域相位濾波校正的兩種空變性問題解決方法。第5章為基于MN-MEA算法的相位誤差補償處理。針對無人機載機動SAR成像中的相位誤差補償問題，結(jié)合子圖像劃分和最小熵理論，研究了基于迭代分塊和相位誤差初值模型的MN-MEA相位誤差補償算法，進一步校正了殘余空變性誤差和運動誤差，改善成像質(zhì)量。
第二部分為機動平臺大斜視SAR成像及運動補償方法，由第6～10章構(gòu)成。其中，第6章為機動平臺大斜視SAR斜距模型及成像特性分析。針對常規(guī)雙曲線模型無法適用的問題，基于數(shù)據(jù)錄取參量，構(gòu)建了一種能夠精確描述地平面散射點斜距歷程的機動SAR斜距模型，分析了機動SAR成像系統(tǒng)的多普勒帶寬和分辨率等成像特性。第7章為機動平臺大斜視SAR快速回波模擬方法。介紹了一種基于距離向逆處理和子孔徑Keystone變換的曲線軌跡大斜視SAR回波模擬方法。該方法通過子孔徑Keystone變換實現(xiàn)大場景空變RCM的校正，并通過距離向逆處理實現(xiàn)快速的回波模擬，實現(xiàn)了機動平臺大斜視條件下的大場景快速、高精度回波模擬。第8章為全采樣數(shù)據(jù)下的機動平臺大斜視SAR成像。為實現(xiàn)子孔徑的大場景快速成像，在對空變的RCM進行線性近似的基礎上，提出了一種基于Keystone變換和方位子區(qū)域Deramp處理的成像方法，實現(xiàn)大場景的高分辨成像。第9章為稀疏采樣數(shù)據(jù)下的機動平臺大斜視SAR成像。提出了一種基于時頻域相位濾波的機動平臺大斜視SAR頻域成像算子，并采用CAMP算法對成像場景進行快速、高精度重建；為進一步解決CAMP算法重建非稀疏場景時弱散射點信息損失較大的問題，提出了一種基于幅度全變分正則化的CS-SAR成像方法，該方法利用了SAR場景幅度在梯度域稀疏的先驗信息，有效地重建了非稀疏場景。第10章為機動平臺大斜視SAR的運動誤差補償。針對非空變的運動誤差補償，提出了一種基于近似觀測和最小熵約束的改進稀疏自聚焦方法。通過在傅里葉變換域引入相位誤差，同時采用最小熵約束提高誤差相位的最大似然估計精度，有效地減少了迭代次數(shù)并避免迭代陷入局部最優(yōu)解；對于二維空變的相位誤差，提出了一種基于二維空變相位誤差估計的稀疏自聚焦方法，該方法采用稀疏自聚焦模型估計多個子區(qū)域的精確相位誤差曲線，基于最小二乘法估計空變的運動誤差參數(shù)，通過對近似觀測算子進行修正實現(xiàn)空變運動誤差的補償。
第三部分為無人機載高機動SAR成像系統(tǒng)，由第11章構(gòu)成。該章簡要介紹了無人機載高機動SAR成像處理實驗系統(tǒng)的硬件、軟件組成。硬件部分包括滑軌成像系統(tǒng)和八旋翼成像系統(tǒng)；軟件部分包括回波模擬軟件、信號處理軟件，并對軟件的使用方法進行了說明。
第1章 緒論
1．1 研究背景及意義
1．2 SAR的發(fā)展概述
1．2．1 SAR成像系統(tǒng)的發(fā)展概述
1．2．2 機動SAR的研究現(xiàn)狀
1．2．3 機動SAR運動模式分析
1．2．4 機動SAR成像算法研究現(xiàn)狀
1．2．5 機動SAR的發(fā)展趨勢
1．3 本書的主要研究內(nèi)容
1．3．1 無人機載機動SAR成像的關(guān)鍵問題分析
1．3．2 機動平臺大斜視SAR成像和運動補償方法
1．3．3 無人機載高機動SAR成像系統(tǒng)
參考文獻
第一部分 無人機載機動SAR成像方法
第2章 無人機載機動SAR成像幾何模型分析
2．1 無人機載機動SAR成像幾何
2．2 無人機載機動SAR成像斜距方程
2．3 本章小結(jié)
參考文獻
第3章 無人機載機動SAR成像目標區(qū)域獲取方法
3．1 無人機載機動SAR不穩(wěn)定成像模型
3．2 無人機載機動SAR成像的理想目標區(qū)域回波標準化
3．2．1 標準模型描述
3．2．2 機動SAR回波截取
3．2．3 標準回波轉(zhuǎn)化
3．3 基于廣義陣列的無人機載機動SAR回波信號描述
3．3．1 廣義陣列
3．3．2 基于廣義陣列的無人機載機動SAR回波描述
3．3．3 理想目標區(qū)域回波時延的描述
3．3．4 理想目標區(qū)域標準回波映射陣列
3．4 基于廣義陣列的無人機載機動SAR成像目標區(qū)域回波獲取
3．5 仿真實驗驗證
3．6 本章小結(jié)
參考文獻
第4章 基于運動分離的無人機載機動SAR成像算法
4．1 機動SAR成像算法分析
4．2 無人機載機動SAR斜距方程分析
4．3 無人機載機動SAR斜距方程分離分析
4．3．1 三維空間坐標系下斜距方程的泰勒級數(shù)展開
4．3．2 斜距方程的分離
4．4 基于信息分離的無人機載機動SAR成像算法
4．4．1 非方位向運動信息的分離
4．4．2 基于運動信息分離的無人機載機動SAR成像算法
4．4．3 仿真驗證
4．4．4 無人機載機動SAR斜視成像分析
4．4．5 無人機載機動SAR成像空變性分析
4．5 基于高度向信息的成像分析
4．6 本章小結(jié)
參考文獻
第5章 基于MN-MEA算法的相位誤差補償處理
5．1 運動誤差補償算法分析
5．2 無人機載機動SAR成像誤差分析
5．3 基于MN-MEA的無人機載機動SAR相位誤差補償處理
5．3．1 最小熵法的基本原理
5．3．2 MN-MEA算法與實現(xiàn)
5．3．3 無人機載機動SAR成像中MN-MEA算法的實現(xiàn)
5．3．4 仿真驗證
5．4 本章小結(jié)
參考文獻
……
第二部分 機動平臺大斜視SAR成像及運動補償方法
第三部分 無人機載高機動SAR成像系統(tǒng)
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