公开(公告)号：CN116243258A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202211610685.2

申请日：2022-12-12

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 丁泽刚 ,  张天意 ,  朱楷文 ,  刘书江 ,  李凌豪

IPC: G01S7/40 ,  G01S7/41 ,  G01S13/90

Abstract: 本发明公开了一种改进的高轨SAR自适应误差估计与补偿方法，能够有效估计并补偿非理想因素带来的幅度误差和相位误差，并解决高轨SAR大成像条带导致的空变误差，实现聚焦成像。包括如下步骤：GEO SAR卫星针对成像区域进行成像，将成像区域的回波数据进行二维分块处理，获得m个二维子块。将全合成孔径划分为n个子孔径。对各子孔径和二维子块用SPECAN算法实现成像，得到n×m个图像。对n×m个图像数据进行离散加窗，之后进行PGA校正，获得每幅图像对应的幅度误差和相位误差。对各子孔径图像对应的幅度误差和相位误差进行误差融合，全孔径的误差补偿后，每个二维子块进行全孔径成像，然后进行图像拼接得到GEO SAR对于整个成像区域的最后成像结果。

公开(公告)号：CN119828141A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202510002289.9

申请日：2025-01-02

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 丁泽刚 ,  李根 ,  董泽华 ,  朱楷文

IPC: G01S13/90 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明涉及一种基于图像质量最优的地基雷达对月三维成像方法，属于合成孔径雷达技术领域。该步骤包括：步骤一、选取满足干涉处理需求的两轨雷达回波数据进行干涉成像，获取观测场景的高程信息估计值，得到DEM模型；步骤二、通过轨间非相参叠加的三维BP成像算法，获取月表目标在多条雷达运动轨迹下的SAR三维成像结果；步骤三、对步骤一得到的DEM模型进行插值，构造匹配步骤二中BP成像网格的高度向窗函数；步骤四、根据步骤三中得到的基于DEM的高度向窗函数，对步骤二中的SAR三维成像结果进行高度向加窗，得到最终的成像结果。

公开(公告)号：CN113191538B

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202110405753.0

申请日：2021-04-15

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 丁泽刚 ,  曾涛 ,  卫扬铠 ,  王岩 ,  朱楷文 ,  刘常浩

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的多频SAR图像解模糊方法，能够消除SAR图像中目标模糊，大幅增强SAR图像质量，有助于提升SAR图像的可理解性。本发明的基于深度学习的多频SAR图像解模糊方法，可以高效设计最优频率，为SAR成像解模糊提供数据；可以高效的对SAR成像中因采样率低而产生的模糊图进行解模糊。是高智能、高精度、高效率的SAR稀疏成像解模糊方案，预期可应用于星载SAR成像、天文雷达成像等领域，可消除SAR图像中目标模糊，大幅增强SAR图像质量，有助于提升SAR图像的可理解性。

公开(公告)号：CN116342794A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202211632126.1

申请日：2022-12-19

Applicant: 北京理工大学 ,  航天东方红卫星有限公司 ,  中国空间技术研究院

Inventor： 张天意 ,  丁泽刚 ,  朱楷文 ,  刘沛尧 ,  杨志 ,  赵秉吉

IPC: G06T17/00 ,  G06F30/10 ,  G06F30/20 ,  G01S13/90 ,  G01S7/02

Abstract: 本发明涉及一种基于多角度观测的GEO SAR三维重建方法，属于合成孔径雷达技术领域。本发明提出一种利用目标二维成像结果实现目标三维结构的高精度重建的方法，主要步骤包括目标二维SAR图像获取、目标信息提取、三维网格设置和基于前向投影的阈值检测等。该方法有效克服了GEO SAR低分辨率给目标三维结构重建造成的重建误差，实现了GEO SAR对目标三维结构的高精度重建。计算机仿真结果表明，该方法具备可行性、性能优越。

公开(公告)号：CN115407334A

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202210620995.6

申请日：2022-06-01

Applicant: 北京理工大学 ,  航天东方红卫星有限公司

Inventor： 丁泽刚 ,  张天意 ,  曾涛 ,  朱楷文 ,  刘书江 ,  杨志

IPC: G01S13/90 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明提供一种基于图像最优准则的高轨SAR自适应成像方法，分别找到使得各子孔径的图像熵最小的幅度误差估计值和相位误差估计值，再对误差进行融合和补偿，最终实现聚焦成像，尤其适用于受到地表高程起伏、电离层闪烁误差、一般情况下的背景电离层误差、定轨误差以及天线振动误差等非理想因素影响的GEO SAR图像的自聚焦成像。

公开(公告)号：CN113191538A

公开(公告)日：2021-07-30

申请号：CN202110405753.0

申请日：2021-04-15

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 丁泽刚 ,  曾涛 ,  卫扬铠 ,  王岩 ,  朱楷文 ,  刘常浩

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的多频SAR图像解模糊方法，能够消除SAR图像中目标模糊，大幅增强SAR图像质量，有助于提升SAR图像的可理解性。本发明的基于深度学习的多频SAR图像解模糊方法，可以高效设计最优频率，为SAR成像解模糊提供数据；可以高效的对SAR成像中因采样率低而产生的模糊图进行解模糊。是高智能、高精度、高效率的SAR稀疏成像解模糊方案，预期可应用于星载SAR成像、天文雷达成像等领域，可消除SAR图像中目标模糊，大幅增强SAR图像质量，有助于提升SAR图像的可理解性。