了解合成孔径雷达的图像处理算法，这本书是英文的，适合初学者序 星载合成孔径雷达(SAR)在地球遥感中的应用可以迫溯至1978年的 SEASAT,其100余 天的飞行使人们得以初窥SAR在成像方面的巨大潜力。但直到199年的ERS-1,SAR才真正 做到了对地球的长期观测,并实现了成像模式的可靠运行。许多具有较强雷达遥感应用背景的 国和跨国空间项目,确保了在环境监测及全球性变化研究方面都必不可少的数据获取的连 续性。 此后,一些从未设想过的新应用相继出现,其中最振奋人心的莫过于SAR的干涉,即利

对于微弱信号的检测 通常可以延长积累时间以增加实际应用的能量 达到降低信号信噪比的要求.

针对目标雷达截面积(radar cross-section,RCS)空间起伏,不易于常规雷达进行长时间积累检测的问题,结合正交频分复用(orthogonal frequency-division multiplexing,OFDM)波形与分布式多输入多输出(multiple input multiple-output,MIMO)雷达的特点,提出了一种基于分布式OFDM-MIMO雷达的非相参积累目标检测方法。该方法使获得的多路回波信号短时间内非相参并行处理,削弱了长时间积累、复杂的相位补偿以及RC

长时间相参积累技术是提高雷达对微弱运动目标探测能力的重要手段之一,本文在分析动目标回波信号距离和多普勒徙动的基础上,提出基于Radon-分数阶傅里叶变换(RFRFT)的长时间相参积累方法.该方法根据预先设定的运动参数搜索范围,提取位于距离-慢时间二维平面中的目标观测值,然后在FRFT域进行匹配和积累,并通过构建的RFRFT域检测单元图实现对非匀速运动目标的检测.该方法能够同时补偿距离和多普勒徙动,有效抑制背景杂波和噪声,提高积累增益.仿真结果表明本文方法具有在强杂波中检测微弱动目标的能力.