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第一章 绪论1

1.1 引言1

1.2　工作频率1

1.3 目标定位2

1.3.1　距离信息获取3

1.3.2　方位信息获取3

1.4　多普勒频移4

1.5　雷达图像6

1.6　分辨率8

1.6.1　距离向分辨率9

1.6.2　方位向分辨率9

1.6.3　辐射分辨率10

1.7　相干性11

1.8　天线12

1.9　检测13

1.10　雷达方程13

1.11 雷达系统组成15

1.12　小结16

第二章　脉冲压缩17

2.1 基本概念17

2.1.1　脉冲宽度17

2.1.2　信号带宽17

2.1.3　单一载频信号的缺陷18

2.1.4　脉冲压缩19

2.2　基本原理20

2.2.1　基本概念20

2.2.2　LFM信号的时域特性21

2.2.3　LFM信号的频域特性22

2.2.4　LFM信号的特点26

2.2.5　压缩网络27

2.2.6 匹配滤波器的频域特性28

2.2.7 匹配滤波器的输出波形29

2.2.8　距离旁瓣的抑制30

2.2.9　脉冲压缩如何改进距离分辨率31

2.2.10　脉冲压缩系统的性能指标32

2.3　实现方法33

2.3.1　数字实现的优点33

2.3.2　数字脉冲压缩处理33

2.3.3　数字加权36

2.4　其他脉冲压缩信号36

2.4.1　NLFM信号36

2.4.2　相位编码信号37

2.5　脉冲压缩体制的特点37

2.6　脉冲压缩的其他技术38

2.6.1　去调频38

2.6.2　步进频率39

2.6.3　合成带宽42

2.7　小结43

第三章　合成孔径雷达44

3.1　雷达成像特点44

3.2　成像雷达的种类44

3.3　合成孔径雷达简介45

3.3.1　合成孔径雷达的分类45

3.3.2　合成孔径雷达的极化方式46

3.3.3　合成孔径雷达的信号接收方式47

3.3.4　合成孔径雷达的特点47

3.3.5　合成孔径雷达的应用47

3.3.6　合成孔径雷达的发展47

3.3.7 目标的后向散射系数48

3.4　成像雷达距离向的高分辨率原理49

3.5　成像雷达50

3.5.1 实孔径雷达成像50

3.5.2　多普勒波束锐化50

3.5.3　合成孔径雷达成像51

3.5.4　合成孔径雷达的回波信号特性54

3.5.5　方位向脉冲压缩处理56

3.5.6　方位向分辨率57

3.6　合成孔径雷达的理论模型57

3.7　图像质量评估指标60

3.7.1　脉冲响应函数60

3.7.2　峰值旁瓣比和积分旁瓣比60

3.7.3　合成孔径雷达的分辨特性61

3.7.4　模糊比63

3.7.5 图像动态范围64

3.8 小结65

第四章　成像处理算法66

4.1 引言66

4.2　SAR回波信号及相关处理67

4.3　基本概念69

4.3.1　距离徙动69

4.3.2　二维处理转换为一维处理73

4.3.3　使用匹配滤波器74

4.3.4　参考函数74

4.3.5　加窗75

4.3.6　聚焦深度76

4.3.7　辐射校正76

4.4　时域相关算法77

4.5　距离多普勒算法78

4.5.1　基本概念78

4.5.2　距离压缩79

4.5.3　距离徙动校正79

4.5.4　方位压缩81

4.5.5　运算量82

4.5.6　RD算法的特点82

4.6　二次距离压缩算法82

4.7　Chirp Scaling（CS）算法83

4.7.1　CS算法原理83

4.7.2　基本概念84

4.7.3　Chirp Scaling处理84

4.7.4　距离压缩87

4.7.5　方位压缩88

4.7.6　CS算法的特点89

4.8　波数域算法89

4.9　SPECAN算法91

4.10　成像处理算法的优化93

4.10.1　预置方位向滤波器93

4.10.2　加窗94

4.11 小结95

第五章 多普勒参数估计96

5.1 引言96

5.2　相位误差97

5.2.1　相位误差的产生97

5.2.2　相位误差的影响98

5.2.3　相位误差的消除100

5.3　多普勒质心估计101

5.3.1 方位谱峰值法102

5.3.2　杂波锁定法103

5.3.3　能差逼近法106

5.3.4　时域估计法107

5.3.5　相关多普勒估计法108

5.3.6　符号-多普勒估计法109

5.3.7　多普勒中心频率模糊问题110

5.4 自聚焦算法111

5.4.1　基本概念111

5.4.2　子视图相关法112

5.4.3　相位梯度自聚焦算法115

5.4.4　对比度最优自聚焦算法120

5.4.5　提高自聚焦算法稳健性的措施123

5.4.6　三种算法的比较123

5.4.7 自聚焦算法的局限性126

5.5 小结127

第六章　干涉测量128

6.1 引言128

6.2　SAR干涉测量理论128

6.2.1　InSAR（Interferometric SAR）三维成像基本原理129

6.2.2　InSAR工作模式130

6.2.3　InSAR系统相干性能分析131

6.3　InSAR三维成像技术数据处理流程133

6.3.1　距离向、方位向滤波133

6.3.2 图像配准133

6.3.3　干涉图的生成134

6.3.4　平地效应的去除134

6.3.5　相位滤波134

6.3.6　相位解模糊134

6.3.7　DEM的生成134

6.4　干涉图像对的预滤波135

6.4.1　方位向预滤波135

6.4.2　距离向预滤波136

6.5　复图像配准137

6.5.1　粗配准138

6.5.2　精配准140

6.5.3　干涉图质量评估141

6.5.4　复图像配准算法142

6.5.5　干涉图的生成144

6.6　平地效应145

6.6.1　平地效应产生的原理146

6.6.2　常用去平地效应的方法146

6.7　相位解模糊147

6.7.1 最小二乘算法149

6.7.2　Green恒等式相位解模糊技术151

6.7.3　全局积分相位解模糊技术152

6.8　DEM生成154

6.9 小结155

第七章　相干斑抑制156

7.1 引言156

7.2　相干斑的统计特性156

7.2.1　相干斑产生机理156

7.2.2　SAR图像统计特性158

7.2.3　瑞利相干斑模型159

7.2.4　多视相干斑模型160

7.2.5　空域相干斑噪声模型161

7.3　相干斑抑制方法161

7.3.1 多视处理162

7.3.2　空域的相干斑抑制方法164

7.3.3 小波域的相干斑抑制方法170

7.3.4　基于各向异性扩散的斑点抑制技术171

7.4　相干斑抑制技术的性能评估172

7.4.1　相干斑抑制能力172

7.4.2　线条和特征点的保持173

7.4.3　边缘锐度的保持性173

7.4.4　均匀区域的均值保持174

7.4.5　相干斑抑制174

7.4.6　点、线和边缘的保持174

7.4.7　纹理信息的保持174

7.5　小结175

第八章 目标分类和识别176

8.1　SAR图像数据介绍176

8.1.1　原始数据176

8.1.2　单视复数据176

8.1.3　多视幅度数据177

8.1.4　衍生产品178

8.1.5　极化数据178

8.2　SAR自动目标检测和识别简介179

8.2.1 SAR ATR研究现状180

8.2.2　MSTAR简介182

8.3 目标分类和识别简介182

8.3.1 综述182

8.3.2　预处理183

8.4 目标检测183

8.4.1　恒虚警检测184

8.4.2　多分辨率检测187

8.4.3　利用相位和极化信息的检测188

8.5 目标识别190

8.5.1 目标特征提取及选择简介190

8.5.2　目标特征分类191

8.6　特征提取方法192

8.6.1 目标峰值特征提取和增强192

8.6.2 目标散射中心特征提取195

8.7　分类器197

8.7.1　神经网络198

8.7.2　支持向量机（SVM）200

8.8　基于模式识别的分类方法205

8.8.1　常用分类方法205

8.8.2　其他分类新技术209

8.8.3　分类效果评估211

8.9　SAR ATR的研究展望211

8.10　小结212

参考文献213