地球同步轨道合成孔径雷达(GEO SAR)轨道高度大,因此合成孔径时间内可获取几百甚至上千公里的高分辨率合成孔径雷达图像,为宽区域内的目标侦察与精确打击提供了一种有效的技术手段。大的轨道高度给GEO SAR带来了很多的优点,但也给GEO SAR成像带来了很多难点。传统基于直线轨迹模型推导的低轨合成孔径雷达二次距离压缩算法在GEO SAR中应用将产生几百弧度的高阶相位误差,并导致严重的距离向空变性,从而使目标在长合成孔径时间和大场景下难以精确聚焦。本文主要对二次距离压缩(SRC)算法在GEO SAR近地点的情况进行了修正,基于精确的曲线轨迹模型解析的推导了方位向参考函数的调频斜率,并对方位向参考函数调频斜率的变化进行了自适应补偿,克服了大场景距离向的空变性。在100 s长合成孔径时间及40 km场景下,通过仿真验证了算法有效性,实现了GEO SAR的高精度成像。
地球同步轨道合成孔径雷达(GEO SAR)轨道高度大,因此合成孔径时间内可获取几百甚至上千公里的高分辨率合成孔径雷达图像,为宽区域内的目标侦察与精确打击提供了一种有效的技术手段。大的轨道高度给GEO SAR带来了很多的优点,但也给GEO SAR成像带来了很多难点。传统基于直线轨迹模型推导的低轨合成孔径雷达二次距离压缩算法在GEO SAR中应用将产生几百弧度的高阶相位误差,并导致严重的距离向空变性,从而使目标在长合成孔径时间和大场景下难以精确聚焦。本文主要对二次距离压缩(SRC)算法在GEO SAR近地点的情况进行了修正,基于精确的曲线轨迹模型解析的推导了方位向参考函数的调频斜率,并对方位向参考函数调频斜率的变化进行了自适应补偿,克服了大场景距离向的空变性。在100 s长合成孔径时间及40 km场景下,通过仿真验证了算法有效性,实现了GEO SAR的高精度成像。