新体制SAR系统及其信号处理 [New system SAR and ITS signal processing] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

李兴广，陈磊，赵爽，陈殿仁，张乐乐 著

图书标签:

• SAR
• 合成孔径雷达
• 信号处理
• 新体制SAR
• 雷达系统
• 微波遥感
• 目标识别
• 海事SAR
• 地质SAR
• SAR成像

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564170042

版次：1

商品编码：12116791

包装：平装

外文名称：New system SAR and ITS signal processing

开本：16开

出版时间：2016-12-01

用纸：胶版纸

页数：183

字数：190000

正文语种：中文

内容简介

　　新体制合成孔径雷达（SAR）技术是一门先进的雷达技术。李兴广、陈磊、赵爽、陈殿仁、张乐乐的《新体制SAR系统及其信号处理》重点介绍两种新体制SAR：星载MIMOSAR和机载前视SAR系统，阐述了这两种SAR系统的基本原理、组成部分及成像算法。
　　全书共分为7章，包括新体制SAR的研究背景和意义、传统SAR原理及成像算法、星载多通道SAR成像系统、星载混合相控阵MIMOSAR成像系统、基于星载HPMSAR的二维DBF处理技术、基于星载HPMSAR的多通道混合信号处理技术、机载前视SAR成像系统及算法。《新体制SAR系统及其信号处理》是作者和课题组从事新体制SAR技术研究工作的经验和总结，力求体现设计性、实用性和创新性。
　　《新体制SAR系统及其信号处理》主要读者对象为从事新体制SAR系统及其相关领域研究、设计、制造的科研人员、工程技术人员和教学工作者。

目录

1 新体制SAR的研究背景和意义
1．1 SAR研究热点和难点
1．1．1 新体制SAR论证
1．1．2 新体制和特殊应用条件下的成像
1．1．3 SAR图像处理
1．1．4 运动目标检测与成像
1．1．5 1SAR运动补偿与成像
1．1．6 SAR的干扰和抗干扰
1．2 新体制SAR的发展

2 传统SAR原理及成像算法
2．1 SAR成像原理
2．2 SAR回波信号模型
2．3 RD算法原理
2．3．1 RD算法的距离向处理
2．3．2 距离徙动校正处理
2．3．3 RD算法的方位向处理
2．4 SPECAN算法原理
2．4．1 Dechirp处理和频谱分析方法
2．4．2 SPECAN算法的方位向处理
2．5 CS算法原理
2．5．1 方位向FFT
2．5．2 ChirpScaling处理
2．5．3 距离向处理、距离徙动校正
2．5．4 相位残差补偿、方位压缩
2．5．5 方位向IFFT处理

3 星载多通道SAR成像系统
3．1 引言
3．2 合成孔径雷达对系统的要求
3．2．1 SAR基本原理
3．2．2 SAR测绘带宽与分辨力分析
3．2．3 SAR对天线特性的要求
3．2．4 SAR信号处理方法
3．3 传统多通道SAR成像系统
3．3．1 俯仰向多通道SAR系统
3．3．2 多相位中心方位多波束SAR系统
3．3．3 四元矩形阵列SAR系统
3．3．4 小结
3．4 相控阵SAR成像系统
3．4．1 星载宽带相控阵SAR成像系统
3．4．2 相控阵SAR成像系统的信号处理技术
3．5 MIMOSAR成像系统
3．5．1 MIMO雷达的基本原理
3．5．2 MIMOSAR系统配置
3．5．3 MIMOSAR宽带正交波形设计
3．5．4 MIM0SAR宽测绘带高分辨力成像处理技术
3．6 本章小结

4 星载混合相控阵MIMOSAR成像系统
4．1 引言
4．2 HPMSAR系统设计
4．2．1 HPMSAR的基本原理
4．2．2 HPMSAR天线发射方向图设计
4．2．3 HPMSAR模糊函数
4．2．4 HPMSAR宽带正交波形分析
4．3 多功能HPMSAR成像模式分析
4．3．1 HPMSAR系统多任务实现
4．3．2 连续模式HPMSAR成像系统
4．4 HPMSAR系统参数选择
4．4．1 接收天线设计
4．4．2 发射天线设计
4．4．3 PRF选择
4．4．4 性能参数
4．4．5 HPMSAR系统的天线设计流程
4．5 本章小结

5 基于星载HPMSAR的二维DBF处理技术
5．1 引言
5．2 系统预处理技术中需解决的问题
5．2．1 方位模糊
5．2．2 距离模糊
5．2．3 距离模糊与方位模糊的限制关系
5．2．4 信号混叠
5．2．5 高程空变
5．3 距离向DBF
5．3．1 工作原理
5．3．2 信号模型
5．3．3 距离向多通道成像处理方法
5．3．4 距离向DBF成像处理流程
5．3．5 仿真实验验证
5．4 方位向DBF
5．4．1 工作原理
5．4．2 信号模型
5．4．3 方位向多通道成像处理方法
5．4．4 仿真实验验证
5．5 基于多维波形编码技术的二维DBF处理技术
5．5．1 工作原理
5．5．2 仿真实验验证
5．6 本章小结

6 基于星载HPMSAR的多通道混合信号处理技术
6．1 引言
6．2 系统回波信号模型
6．3 系统采样频率
6．3．1 有效相位中心与有效样本位置
6．3．2 传统均匀采样情况
6．3．3 均匀采样的特殊情况
6．3．4 采样频率
6．4 方位向多通道预滤波方法
6．4．1 工作原理
6．4．2 矩阵求逆法
6．4．3 投影法
6．4．4 传统NULL-Steering方法与多通道预滤波方法的比较
6．4．5 非带限信号引起的方位模糊
6．4．6 仿真分析
6．5 多通道混合信号处理技术
6．5．1 系统分析
6．5．2 系统流程
6．5．3 仿真分析
6．6 本章小结

7 机载前视SAR成像系统及算法
7．1 引言
7．2 前视SAR静止目标回波数学模型
7．2．1 前视成像系统几何模型
7．2．2 回波信号方位向特性
7．3 基于RD的前视SAR静止目标成像算法研究
7．3．1 方位向调频率
7．3．2 前视SAR距离多普勒（RD）算法
7．3．3 成像区域大小和成像分辨力分析
7．4 改进的ECS成像算法
7．4．1 算法过程推导
7．4．2 成像仿真
7．5 图像清晰度提高方法
7．6 本章小结
参考文献

遥感先锋：新体制SAR系统及其信号处理——一场深刻的认知革新 在全球科技飞速发展的浪潮中，遥感技术始终扮演着至关重要的角色，它以独特的视角洞察地球，为人类认识和改造世界提供了强大的工具。而合成孔径雷达（SAR）作为遥感领域的一项革命性技术，更是凭借其全天候、全天时的工作能力，在军事侦察、地球科学研究、环境保护、灾害监测等诸多领域展现出不可替代的价值。如今，随着新体制SAR系统的不断涌现及其信号处理理论的深度发展，我们正迎来一场深刻的认知革新，其意义之深远，足以重塑我们对地观测的未来图景。 “新体制SAR系统及其信号处理”这一研究领域，并非仅仅是对现有技术的简单迭代，而是对SAR成像原理、数据采集方式、信号处理算法乃至应用模式的系统性重塑与颠覆。它标志着SAR技术从传统的、相对固定的工作模式，向着更加灵活、智能、高效、多功能的方向迈进。这本书，正是这场变革的忠实记录者与深度解析者，它将带领读者深入探索这些前沿的“新体制”究竟体现在何处，以及它们所带来的革命性的信号处理方式。 何谓“新体制SAR系统”？ “新体制”并非一个抽象的概念，而是 SAR 系统在设计理念、硬件实现、工作模式以及性能指标上的一系列突破与创新。这些创新体现在多个维度： 灵活性与适应性的大幅提升： 传统的SAR系统通常遵循一套预设的成像参数和工作模式，一旦部署，其灵活性受到较大限制。而新体制SAR系统则赋予了系统更高的“自主性”和“适应性”。例如，动态波形生成技术允许SAR系统根据实时采集到的目标信息，动态调整发射信号的参数，如脉冲重复频率（PRF）、带宽、中心频率等，以优化数据采集效率，规避杂波干扰，甚至实现对特定目标的“定制化”观测。多功能成像模式更是新体制SAR的一大亮点，它能够根据不同的应用需求，在条带模式（Stripmap）、滑动聚束模式（Sliding Spotlight）、聚束模式（Spotlight）、宽条带模式（Wide Swath）等传统模式之外，衍生出更为精细化、差异化的成像策略，如高分辨宽幅成像（High-Resolution Wide Swath, HRWS）技术，在保证较高分辨率的同时，大幅扩展了成像幅宽，极大地提升了观测效率，这对于大范围地表监测和灾情评估具有划时代的意义。 多维度信息获取能力的跃升： SAR成像不仅仅是二维的平面图像，新体制SAR系统正在以前所未有的方式拓展着观测的维度。极化SAR（Polarimetric SAR, PolSAR）技术在新体制下得到了更深入的开发和应用，通过发射和接收不同极化状态的电磁波，polSAR能够获取目标的散射矩阵信息，从而反演出地物的几何结构、表面粗糙度、介电常数以及内部散射机制等更丰富的信息。这使得我们可以区分农作物种类、识别土壤湿度、监测森林冠层变化，甚至探测地下目标。干涉SAR（Interferometric SAR, InSAR）技术，尤其是差分InSAR（Differential InSAR, DInSAR）和永久散射体InSAR（Persistent Scatterer InSAR, PS-InSAR），在新体制SAR系统中被赋予了更强大的能力。通过分析两次或多次获取的SAR图像之间的相位差，InSAR能够精确测量地表形变，如地震引起的断层错动、火山活动、滑坡、地面沉降以及冰川融化等。新体制SAR系统通过更稳定的平台、更精密的定轨能力以及更优化的数据采集策略，使得InSAR的监测精度和覆盖范围得到前所未有的提升，为地球动力学研究和灾害预警提供了强大的支撑。三维SAR（3D SAR），例如多通道SAR（Multi-channel SAR）和运动补偿SAR（Motion Compensation SAR），则致力于获取目标的真实三维形貌信息，这对于城市建模、目标识别、地形测绘等应用具有直接价值。 智能化与一体化设计的趋势： 新体制SAR系统越来越倾向于与平台（如卫星、无人机）实现更深度的智能化整合。机载SAR（Airborne SAR）和星载SAR（Spaceborne SAR）平台在设计上更加精巧，能够实现更小的体积、更轻的重量和更低的功耗，尤其是在无人机载SAR领域，其灵活性和机动性使得它可以对特定区域进行高密度、高时效的观测。星座SAR（Constellation SAR）的兴起，通过多颗SAR卫星组成的星群，能够实现全球范围内的快速重访和高频次成像，极大地提升了观测的时效性，这对于应对突发性灾害（如地震、洪水）和进行持续性监测（如农作物长势）至关重要。此外，协同SAR（Cooperative SAR）的概念也逐渐浮现，允许多个SAR系统进行协同观测，共享数据，实现更宏观、更精细的观测能力。 “信号处理”的革命性演进 伴随着新体制SAR系统的硬件创新与设计突破，其信号处理也经历了一场深刻的变革。传统的SAR信号处理算法，主要围绕着如何补偿平台运动、消除多普勒效应、实现距离-多普勒（Range-Doppler）或线性调频-线性调频（Chirp-Scaling）等经典成像算法展开。而面对新体制SAR系统带来的海量、高维度、复杂化的数据，传统的处理流程已显捉襟见肘，新的处理范式应运而生： 自适应与智能化的处理算法： 新体制SAR系统的高度灵活性要求信号处理算法也必须具备高度的自适应性和智能化。例如，自适应波形匹配滤波技术，能够根据实时采集的信号特性，动态调整匹配滤波器的参数，从而最大程度地抑制噪声和干扰，提高信噪比。基于机器学习的信号分类与识别，能够自动区分不同的地物类型，甚至识别出特定目标，大大减轻了人工判读的负担。智能成像参数优化，可以根据场景特点和应用需求，自动选择最优的成像模式和处理参数，实现“傻瓜式”的高质量成像。 多维度数据融合与协同处理： 新体制SAR系统通常能够获取多维度信息，如何有效地融合这些信息成为关键。极化SAR数据的高级解译，不再局限于单一的极化分解方法，而是结合多种分解模型和统计分析技术，更深入地揭示地物的散射机理。多时相InSAR数据的融合与形变建模，能够将不同时间、不同处理方法的InSAR数据有机结合，构建更精确、更连续的地表形变场，并结合物理模型进行形变原因的分析。跨传感器数据的融合，如SAR与其他遥感传感器（光学、红外）数据的融合，更是将新体制SAR的威力发挥到极致，实现对目标更全面、更深入的认知。 高性能计算与并行处理： 新体制SAR系统产生的数据量呈指数级增长，传统的单机处理能力已难以满足时效性要求。GPU加速、FPGA硬件加速以及云计算平台等高性能计算技术被广泛应用于SAR信号处理中，极大地缩短了处理时间，实现了近实时甚至实时成像。分布式并行处理架构，能够将海量数据分散到多个计算节点进行并行处理，有效应对大数据挑战。 新型成像与干扰抑制技术： 面对复杂的电磁环境和日益增长的低可探测性需求，单发多收（Single-Input Multiple-Output, SIMO）SAR、多发多收（Multiple-Input Multiple-Output, MIMO）SAR等新型SAR体制，通过增加接收天线数量或发射/接收天线数量，能够有效提高数据采集速率，改善成像质量，增强系统鲁棒性。基于空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing, STAP）等先进的信号处理技术，能够有效地抑制平台运动带来的杂波干扰，提高目标检测概率。 这本书的价值所在 “新体制SAR系统及其信号处理”一书，将系统性地梳理和阐述这一领域的最新进展。它不仅仅是对前沿技术的罗列，更是对其背后深层理论的剖析，对关键技术瓶颈的探讨，以及对未来发展趋势的展望。 理论深度与前沿性： 本书将深入剖析新体制SAR系统的设计原理，包括但不限于动态波形设计、自适应成像参数选择、多功能成像模式的实现机理。同时，它将详细介绍各种新型SAR成像技术（如HRWS、PolSAR、InSAR、3D SAR）在硬件实现上的创新以及由此带来的信号处理挑战。 算法创新与实用性： 针对新体制SAR系统产生的高维、复杂数据，本书将重点介绍一系列创新性的信号处理算法，包括自适应滤波、机器学习在SAR数据解译中的应用、多维度数据融合技术、以及基于高性能计算的并行处理策略。这些算法的介绍将兼顾理论的严谨性和工程的实用性。 应用前景与发展趋势： 本书将广泛探讨新体制SAR系统在各个领域的应用，如地球科学（地质、气象、海洋）、农业遥感、城市规划、环境保护、国防安全等，并分析这些系统如何通过提供更精细、更时效、更丰富的信息，解决实际问题。同时，本书还将对SAR技术的未来发展方向进行前瞻性预测，例如人工智能与SAR的深度融合、分布式SAR系统、以及与其他遥感技术的协同发展等。 总而言之，“新体制SAR系统及其信号处理”一书，将是一部凝聚了当前遥感领域最前沿智慧的力作，它不仅为科研人员、工程技术人员提供了宝贵的理论指导和技术参考，也为关注地球观测技术发展的各界人士打开了一扇深入了解未来的窗户。它将帮助读者深刻理解SAR技术如何从“看得见”迈向“看得更深、看得更全、看得更透”，如何通过持续的技术革新，不断拓展人类认识地球的边界，为构建可持续发展的未来贡献强大的科技力量。

评分☆☆☆☆☆

作为一名希望拓展技术视野的研究者，我对《新体制SAR系统及其信号处理》这本书的期待，主要集中在它所代表的“新”字上。在SAR领域，技术的迭代速度非常快，我希望这本书能够带我进入当前最新的技术前沿，了解那些尚未普及但正在快速发展的SAR系统概念和信号处理方法。例如，我非常好奇书中是否会探讨一些极具颠覆性的SAR成像原理，比如利用先进的波形设计和信号体制来突破传统SAR的限制，或者是如何通过优化平台姿态和轨道来提升成像性能。信号处理方面，我更关注那些能够解决当前SAR应用痛点的新算法和新思路。比如说，如何在极其复杂的地形或电磁环境下获得高质量的SAR图像？如何利用机器学习或深度学习的方法来加速SAR数据的处理流程，或者提高目标检测和分类的精度？我希望书中能够提供一些理论上的创新，同时也附带一些能够验证这些创新的实验数据或仿真结果。这本书能否为我提供一些新的研究思路和技术灵感，让我能够将这些新的知识应用到我的实际研究工作中，是我衡量其价值的关键。

评分☆☆☆☆☆

我之所以会关注《新体制SAR系统及其信号处理》这本书，主要是因为在当前遥感技术日益发展的背景下，SAR系统扮演着越来越重要的角色，尤其是在地质灾害监测、城市规划以及农业资源管理等领域，其应用前景广阔。我是一名从事应用研究的工程师，在实际工作中经常需要处理和分析SAR数据，但对于SAR系统本身的原理和信号处理技术，我一直希望能有更深入、更系统的了解。这本书的标题“新体制”非常吸引我，我猜测它应该涵盖了一些当前SAR技术发展的新方向和新进展，例如更加先进的成像技术、更高精度的测量能力，或者是在低成本化、小型化方面的突破。在信号处理方面，我期待书中能详细介绍一些能够提升SAR图像质量、克服复杂环境干扰的关键技术，例如针对低信噪比信号的增强算法，或者能够提高地物区分度和精度的目标识别方法。如果书中还能涉及一些SAR数据的高级应用，如舰船目标检测、微小形变监测等，那就更好了，这能帮助我更好地将理论知识转化为实际的应用成果，提升我的工作效率和研究水平。

评分☆☆☆☆☆

从一个完全初学者的角度来看，《新体制SAR系统及其信号处理》这本书的选购，更多是基于对其研究前景的憧憬。我是一名对航天技术和地球科学交叉领域充满好奇的学生，SAR技术作为主动微波遥感的重要手段，其独特的全天候、全天时成像能力，尤其在应对云层遮挡等问题上，展现出无可比拟的优势。我希望通过这本书，能够对SAR系统有一个宏观的认识，了解其基本工作原理，比如合成孔径的形成过程，以及不同SAR模式（如条带工作模式、扫描工作模式）的特点。标题中的“新体制”让我对它的期望值更高，我猜测这可能涉及到下一代SAR卫星的设计理念，比如更高的空间分辨率，更快的重访周期，以及更低的功耗。在信号处理方面，虽然我可能还无法深入理解复杂的数学推导，但我希望书中能提供清晰的解释，让我明白 SAR 回波信号的特点，以及主要的信号处理流程，例如距离徙动校正、方位压缩等。如果书中能够配有一些直观的图示和示意图，将有助于我这个门外汉更好地理解那些抽象的概念。即使不能完全吃透所有技术细节，能够建立起对SAR系统整体运作的一个清晰的脉络，对我未来的学习和研究方向的确定，都会有巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本《新体制SAR系统及其信号处理》的封面设计简洁大方，一看就充满了专业技术感。我通常会先翻阅一下目录，看看它涵盖了哪些核心内容。虽然我本人并非SAR领域的深度研究者，但作为一名对前沿科技感兴趣的工程师，我对SAR系统在地球观测、军事侦察以及灾害监测等方面的应用非常关注。这本书的标题“新体制”三个字，立刻吸引了我的注意，这暗示着它可能包含了当前最前沿的SAR技术发展，比如干涉SAR（InSAR）在测量地表形变方面的巨大潜力，或者是如何应对复杂电磁环境下的SAR成像挑战。我特别希望能在这本书中找到关于分布式SAR、低成本SAR卫星星座，甚至是一些新兴的成像技术，例如合成孔径雷达全极化、多角度成像等方面的详细介绍。信号处理部分更是我的关注点，毕竟再先进的SAR系统，最终的价值体现在高质量的成像和精确的数据分析上。我期待它能深入浅出地讲解诸如距离-多普勒（Range-Doppler）算法的最新改进，或者针对极低信噪比、非线性运动等复杂情况的鲁棒性信号处理方法。如果书中还能涵盖一些实际的应用案例，比如在城市形变监测、地震灾害评估中的SAR数据应用，那就更完美了，这能帮助我更好地理解理论知识的实际价值，并从中汲取灵感，思考如何在自己的工作中应用这些先进的技术。

评分☆☆☆☆☆

初次拿到《新体制SAR系统及其信号处理》这本书，我首先被其严谨的学术风格所吸引。我本身在光学遥感领域工作，对SAR技术一直抱着浓厚的兴趣，希望通过这本书能拓展我的知识边界。标题中的“新体制”让我联想到近年来SAR系统在小型化、低成本化以及星座组网方面的快速发展，这极大地降低了SAR数据的获取门槛，也带来了新的应用机遇。我特别好奇书中会如何阐述这些“新体制”SAR系统在硬件设计、工作模式上的革新，例如如何实现更宽的成像幅宽，或者如何通过更灵活的平台实现多模式成像。同时，信号处理部分也是我想要深入了解的。SAR系统由于其工作原理，信号往往非常复杂，噪声干扰也比较严重。我希望能在这本书中找到关于如何提升SAR图像质量，抑制杂波和噪声，以及如何进行精确地物识别和变化检测的新算法。特别是在当今大数据时代，如何高效地处理海量的SAR数据，并从中提取有价值的信息，是亟待解决的问题。如果书中能够提供一些关于深度学习在SAR信号处理中的应用示例，比如利用卷积神经网络进行目标检测或场景分类，那将会非常吸引我。这本书能否为我打开一扇通往SAR数据处理新世界的大门，是让我最期待的部分。