《合成孔径雷达成像算法与实现》 - Ian G. Cumming，Frank H.，Wong - Meg Book Store

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『簡體書』合成孔径雷达成像算法与实现

書城自編碼： 3393054
分類：簡體書→大陸圖書→教材→高职高专教材
作者： Ian G. Cumming，Frank H.，Wong
國際書號(ISBN)： 9787121359309
出版社：电子工业出版社
出版日期： 2019-07-01

書度/開本： 16开釘裝：平装

售價：HK$ 160.7

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編輯推薦：

SAR初学者的入门必读书，专门论述SAR成像处理算法及其涉及的数字信号处理理论和技术。两位作者从事合成孔径雷达（SAR）成像处理研究工作30多年，为多项星载SAR地面处理系统提供了算法及技术支持。他们都曾在英属哥伦比亚大学从事相关课题研究和教学工作，许多算法的初始思想和*初结论都是从他们发表的文章中提炼出来的。

內容簡介：

全书首先讨论了合成孔径雷达基础知识，重点介绍SAR成像处理所涉及的信号处理理论、合成孔径基本概念、合成孔径雷达信号特征分析等；接着讨论SAR成像处理算法、实现及其比较，包括距离－多普勒算法、Chirp Scaling算法、K算法、SPECAN 算法等成像处理算法，此外还论述了宽成像带ScanSAR工作模式的成像处理方法等；*后，本书讨论了SAR成像处理算法中的重要辅助算法，即多普勒参数估计，包括多普勒中心估计和方位调频率估计等。本书重视细节，强调算法的工程实现，并提供了数据和习题等，对专门从事SAR成像处理研究人员而言是一本操作性很强的书籍，同时也是一本出色的教学和培训用书。

關於作者：

Ian G. Cumming
于加拿大多伦多大学获得工程物理专业理学学士学位，并于伦敦大学皇家学院获得计算与自动化专业博士学位。1977年加入MacDonald Dettwiler（即MacDonald Dettwiler Associates，MDA），在此进行SAR信号处理算法的研究（包括多普勒估计和自聚焦方法），并参与设计了SEASAT，SIR-B，ERS-12，J-ERS-1和RADARSAT-1，以及多部机载雷达系统的SAR数字处理器算法。
1993年，Cumming博士任职于英属哥伦比亚大学电子与计算机工程系，担任MDANSERC雷达遥感方向的工业研究主席，所在的雷达遥感实验室从事SAR处理、SAR数据编码、星载SAR双路干涉、机载SAR顺轨干涉、极化雷达图像分类，以及SAR多普勒估计等方面的研究。
1999年，Cumming博士在位于Oberpfaffenhofen的德国宇航中心做了一年的访问学者。工作之余，Cumming博士还喜好徒步旅行、滑雪和旅游。
Frank H. WongIan G. Cumming
于加拿大多伦多大学获得工程物理专业理学学士学位，并于伦敦大学皇家学院获得计算与自动化专业博士学位。1977年加入MacDonald Dettwiler（即MacDonald Dettwiler & Associates，MDA），在此进行SAR信号处理算法的研究（包括多普勒估计和自聚焦方法），并参与设计了SEASAT，SIR-B，ERS-12，J-ERS-1和RADARSAT-1，以及多部机载雷达系统的SAR数字处理器算法。
1993年，Cumming博士任职于英属哥伦比亚大学电子与计算机工程系，担任MDANSERC雷达遥感方向的工业研究主席，所在的雷达遥感实验室从事SAR处理、SAR数据编码、星载SAR双路干涉、机载SAR顺轨干涉、极化雷达图像分类，以及SAR多普勒估计等方面的研究。
1999年，Cumming博士在位于Oberpfaffenhofen的德国宇航中心做了一年的访问学者。工作之余，Cumming博士还喜好徒步旅行、滑雪和旅游。
Frank H. Wong
中文名黄熙炽，祖籍广东新会，于美国McGill大学获得电子工程专业工程学士学位，于英国皇家大学获得电子工程专业科学理科硕士学位，并于英属哥伦比亚大学获得计算机科学博士学位。1977年加入MDA，最初几年从事Landsat和SPOT成像领域的工作，接着专注于SAR，开始从事机载和星载SAR处理和多普勒估计的工作，并在英属哥伦比亚大学雷达遥感实验室讲授了18年图像处理课程。1999年在新加坡国立大学进行了为期一年的访问，在此开展了双站SAR处理领域的研究。工作之余，他喜欢象棋、桥牌和乒乓球。

目录

第一部分合成孔径雷达基础

第1章概论

1.1合成孔径雷达背景简介

1.2遥感中的雷达

1.3SAR基础

1.4星载合成孔径雷达传感器

1.5内容概要

1.5.1星载合成孔径雷达图像示例

参考文献

第2章信号处理基础

2.1简介

2.2线性卷积

2.2.1连续时间卷积

2.2.2离散时间卷积

2.3傅里叶变换

2.3.1连续时间傅里叶变换

2.3.2离散傅里叶变换

2.3.3傅里叶变换性质

2.3.4傅里叶变换示例

2.4卷积的离散傅里叶变换计算

2.5信号采样

2.5.1采样信号的频谱

2.5.2信号类型

2.5.3奈奎斯特采样率和混叠

2.6平滑窗

2.7插值

2.7.1sinc插值

2.7.2插值核的频谱

2.7.3非基带和复插值

2.8点目标分析

2.9小结

2.9.1麦哲伦号获得的金星坑图像

参考文献

第3章线性调频信号的脉冲压缩

3.1概述

3.2线性调频信号

3.2.1时域表达

3.2.2线性调频脉冲的频谱

3.2.3调频信号采样

3.2.4频率和时间不连续性

3.3脉冲压缩

3.3.1脉冲压缩原理

3.3.2线性调频信号的时域压缩

3.3.3频域匹配滤波器

3.3.4窗效应

3.3.5过采样率重定义

3.4匹配滤波器的实现

3.4.1目标定位和匹配滤波器弃置区

3.5调频率失配

3.5.1基带信号中的失配影响

3.5.2非基带信号中的失配影响

3.5.3滤波器失配和时间带宽积

3.6小结

3.6.1ENVISATASAR宽带图像

参考文献

附录3A匹配滤波输出的推导

附录3B相位失配误差推导

第4章合成孔径的概念

4.1概述

4.2SAR几何关系

4.2.1术语定义

4.2.2卫星地距几何

4.2.3卫星轨道几何

4.3距离方程

4.3.1距离方程的双曲线模型

4.3.2速度与角度的关系

4.4SAR距离向信号

4.4.1发射脉冲

4.4.2数据获取

4.5SAR方位向信号

4.5.1什么是SAR中的多普勒频率

4.5.2相干脉冲

4.5.3PRF的选择

4.5.4方位向信号强度和多普勒历程

4.5.5方位向参数

4.6二维信号

4.6.1信号存储器中的数据排列

4.6.2解调后的基带信号

4.6.3SAR冲激响应

4.6.4典型雷达参数值

4.7SAR分辨率与合成孔径

4.7.1分辨率的带宽推导

4.7.2合成孔径

4.8小结

4.8.1温哥华岛的窄幅ScanSAR图像

参考文献

附录4A近似雷达速度的推导

附录4B正交解调

附录4C合成孔径的概念

第5章SAR信号的性质

5.1简介

5.2低斜视角情况下的信号频谱

5.2.1距离多普勒频谱

5.2.2二维频谱

5.3一般情况下的信号频谱

5.3.1距离向傅里叶变换

5.3.2方位向傅里叶变换

5.3.3距离向傅里叶逆变换

5.4方位混叠与多普勒中心

5.4.1方位混叠和模糊的起因

5.4.2多普勒中心

5.4.3多普勒模糊

5.4.4距离向的多普勒中心变化

5.5距离徙动

5.5.1距离徙动的分量

5.5.2同一距离处的多个目标

5.5.3目标轨迹卷绕

5.6点目标示例

5.6.1仿真参数

5.7SAR处理算法初窥

5.7.1时域匹配滤波

5.7.2机载实时处理图像

5.7.3非聚焦SAR

5.7.4更好的处理算法

5.8小结

参考文献

附录5A距离向方位向的耦合

附录5B方位调频率注释

第二部分SAR处理算法

第6章距离多普勒算法

6.1简介

6.2算法概述

6.3低斜视角情况下的RDA

6.3.1雷达原始数据

6.3.2距离压缩

6.3.3方位向傅里叶变换

6.3.4距离徙动校正

6.3.5残余距离徙动导致的展宽

6.3.6方位压缩

6.3.7低斜视角情况下的RADARSAT-1图像

6.4大斜视角情况

6.4.1斜视的处理改进

6.4.2二次距离压缩的实现

6.4.3星载和机载中的二次距离压缩方式

6.4.4二次距离压缩仿真试验

6.4.5机载L波段雷达图像示例

6.5多视处理

6.5.1子视时频关系

6.5.2子视抽取、检测及求和

6.5.3等效视数

6.5.4多视处理示例

6.5.5调频率误差

6.5.6多视处理图像

6.6小结

参考文献

第7章Chirp Scaling算法

7.1介绍

7.1.1Chirp Scaling算法概览

7.2Chirp Scaling原理

7.3距离徙动校正中的Chirp Scaling

7.3.1一致距离徙动校正和补余距离徙动校正

7.3.2距离徙动的精确表达

7.4变标方程推导

7.4.1补余距离徙动量级示例

7.5CSA处理细节

7.5.1距离处理

7.5.2方位处理

7.6处理示例

7.6.1点目标仿真处理

7.6.2SRTMX-SAR数据处理

7.7小结

参考文献

第8章K算法

8.1简介

8.1.1KA概述

8.2参考函数相乘

8.3Stolt插值

8.3.1变量代换

8.4对Stolt映射的理解

8.4.1Stolt映射的组成部分

8.4.2基于傅里叶变换性质的理解

8.4.3基于支持域的理解

8.4.4基于成像几何关系的理解

8.5误差分析

8.6近似KA

8.6.1近似项

8.6.2与RDA和CSA的关系

8.6.3近似KA的误差讨论

8.7处理示例

8.7.1完整KA仿真

8.7.2近似KA

8.7.3X波段机载聚束雷达图像示例

8.8小结

参考文献

附录8A波数域的Stolt映射

第9章SPECAN算法

9.1简介

9.1.1SPECAN算法概述

9.2SPECAN算法的推导

9.2.1SPECAN的卷积推导

9.2.2几何解释

9.2.3混叠与快速傅里叶变换长度

9.2.4输出采样间隔

9.2.5快速傅里叶变换的有效输出点数

9.2.6后续快速傅里叶变换位置

9.2.7快速傅里叶变换的输出结果的拼接

9.3多视处理

9.4处理效率

9.5距离徙动校正

9.5.1时域线性距离徙动校正

9.5.2数据倾斜与校直

9.6相位补偿

9.7关于图像质量的一些问题

9.7.1拼接点处的频率间断

9.7.2方位调频率误差

9.7.3扇贝辐射效应

9.8处理示例

9.8.1仿真点目标

9.8.2SPECAN算法处理出的ERS图像

9.9小结

参考文献

第10章ScanSAR数据处理

10.1简介

10.2ScanSAR数据获取

10.3单一Burst中的目标压缩

10.4全孔径处理算法

10.5SPECAN算法

10.6改进的SPECAN算法

10.6.1算法概述

10.6.2SRTM处理示例

10.7SIFFT算法

10.8ECS算法（ECSA）

10.9Burst图像拼接

10.10小结

10.10.1RADARSAT-1的ScanSAR图像

参考文献

第11章算法比较

11.1简介

11.2算法精度回顾

11.2.1RDA

11.2.2CSA

11.2.3KA

11.3处理功能对比

11.3.1距离方程形式

11.3.2方位匹配滤波器的实现

11.3.3距离徙动校正的实现

11.3.4二次距离压缩实现

11.4处理误差概述

11.4.1方位匹配滤波器中的二次相位误差

11.4.2二次距离压缩中的二次相位误差

11.4.3残余距离徙动

11.4.4处理误差量级示例

11.5计算开销

11.5.1基本算法运算

11.5.2RDA

11.5.3CSA

11.5.4KA

11.6算法利弊

11.6.1RDA利弊

11.6.2CSA利弊

11.6.3KA利弊

11.7小结

11.7.1墨西拿海峡的ASAR图像

第三部分多普勒参数估计

第12章多普勒中心估计

12.1简介

12.1.1多普勒中心频率

12.1.2星载SAR几何

12.1.3本章概述

12.2多普勒中心精度要求

12.2.1基带中心的精度要求

12.2.2多普勒模糊的精度要求

12.3多普勒中心的几何计算

12.3.1多普勒中心计算示例

12.3.2偏航角和俯仰角控制

12.4基于接收数据的基带中心估计

12.4.1基于幅度的估计方法

12.4.2基于相位的估计方法

12.5基于接收数据的多普勒模糊估计

12.5.1基于幅度的DAR估计方法

12.5.2基于相位的DAR估计方法

12.5.3多波长算法

12.5.4多视互相关法

12.5.5多视差频法

12.5.6PRF变调法

12.5.7DAR算法比较

12.6全局估计原理

12.6.1空间变化检测

12.6.2估计器质量检测

12.7曲面拟合法

12.7.1全局多项式曲面拟合

12.7.2基于几何模型的全局拟合

12.7.3自动拟合过程

12.8小结

参考文献

附录12A多普勒计算详细步骤

附录12BDAR算法中的偏移频率

第13章方位调频率估计

13.1简介

13.2方位调频率精度要求

13.3方位调频率的几何计算模型

13.4方位线性调频率的数据估计

13.4.1最大对比度法

13.4.2视错位法

13.4.3基于相位的自聚焦方法

13.5小结

13.5.1一部小型SAR系统MiSAR

参考文献

附录ARADARSAT-1数据

缩略语对照表

符号表

参考书目

索引

內容試閱：

再版序
作为一种主动的航天、航空遥感手段，微波成像技术具有全天时、全天候工作的特点，在环境保护、灾害监测、海洋观测、资源勘查、精细农业、地质测绘、政府公共决策等方面有着广泛的应用，目前已成为高分辨率对地观测和全球资源管理的最重要手段之一。以其中的典型代表合成孔径雷达（SAR）技术为例，经过将近五十年的研究和发展，我国在系统研制、数据获取、信息处理及其遥感应用等方面取得了一系列重大的技术突破和丰硕的科研成果。
微波成像技术国家重点实验室主要从事以合成孔径雷达技术为代表的微波成像新概念、新体制、新方法的研究。实验室为持续跟踪国际最先进微波成像技术的发展动态，自2007年起开始组织外文著作系列翻译工作，目前已出版7部，分别涉及SAR先进系统、成像算法、图像理解和遥感应用等方面，为本专业领域的技术推广和人才培养起到了积极的推动作用。
本书专门论述了SAR信号处理基础、成像处理算法及其实现。鉴于作者在SAR成像理论方面的长期研究基础、丰富的教学经验及其实际地面处理系统的研制经历，读者既能在信号处理基础和雷达系统，特别是合成孔径雷达成像理论等方面获得系统而全面的专业基础知识，又能通过学习SAR成像处理算法的难点细节及其工程实现获得深入浅出的直观理解。
本书翻译工作由国内从事微波成像研究的专门研究团队组织完成。译者坚持以准确地传达原著的学术观点为中译本的首要原则，并结合国内研究领域的研究现状和专业用语习惯，可读性和可操作性强。本书中译本出版之后，曾获得原新闻出版总署2007年度引进版科技类优秀图书奖，现已成为国内电子工程专业的研究生相关课程教材和广大工程技术人员的重要参考书。
2019年电子工业出版社有限公司决定再次出版本书，我们对译文进行了认真勘误和部分更新。原著两位作者或颐养天年或已悄然仙逝，愿他们的科学精神随他们的论著得到传播和继承。
作者简介
序
星载合成孔径雷达（SAR）在地球遥感中的应用可以追溯至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1991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一国和跨国空间项目，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，即利用SAR复图像对的相干特性对地表形态、运动或去相关结构进行测量。目前，超过13年的连续不断的数据获取，使一些长期研究成为可能，近10年的信号积累已经揭示了每年1 mm的陆地下沉（速率）及海浪变化。通常需要对同一地区进行上百次成像、精确配准和分析，才能得到类似的结论。
由于SAR处理实现了从光学平台到数字信号处理器（DSP）的跨越式发展，以上应用不再是天方夜谭。数字处理使SAR图像的获取和重现变得十分便捷，它既能保证较大动态范围内的无失真图像输出，也保留了精确的相位信息，同时信号处理运算不受物理条件的限制。而且，SAR数字处理器仍在不断地从飞速发展的计算能力中获益。起初需要使用超级计算机或专用DSP进行SAR处理，而今天一台笔记本电脑就可以在适度的时间内处理出一幅图像。数字处理的巨大潜力和持续增长的SAR数据应用需求，促使许多研究机构和商业公司进行SAR处理器的开发，由此发展出了一些满足高分辨率、宽测绘带、高相位精度及复杂成像模式的新算法。
数据的相干特性使SAR在图像结构与数据处理方面与其他遥感技术截然不同。对这样一种系统及其信号的最恰当描述方式是复数方程，因而其处理手段应该是基于信号的，而非基于图像的。SAR处理固然离不开DSP，而DSP同样也从SAR中获益，SAR成像原理及处理算法本身已成为一类可以移植到其他领域中的颇具吸引力的DSP方法。SAR在一般意义上的成像原理方面与X射线断层摄影术很相似，因而从教学角度来说，对其进行研究也是非常有价值的。
但是，到目前为止全面介绍SAR数字处理的书籍并不多见，对该领域的了解还主要限于期刊、会议文集、内部报告及专利，因此Cumming教授和Wong博士的这本书是非常独特的。
首先，本书是由遥感测量中首台SAR数字处理器（可能也是使用时间最长的）的开发者撰写的。其次，它对现有的SAR算法进行了总结，并利用相干信号处理术语予以表述。本书与传统雷达书籍的不同之处在于，它是从处理角度而非雷达载荷角度进行讨论的。由于本书主要针对的是斜视角和孔径都相对较小的星载SAR，因而一些源于常规雷达的概念（有时显得多余）能以一种更清晰的简化方式予以表达。经验表明，一种技术虽然已得到了充分发展，但距其真正使用还有一段距离。然而，对本书所涉及的条带模式和ScanSAR模式处理算法而言，其在应用上已十分成熟。同时，本人希望该书后续版本能将聚束模式也包括在内。
无疑，本书作者具有深厚的教学素养，并且在知识的传授上毫无保留（Ian Cumming是位教授，Frank Wong是英属哥伦比亚大学的短期讲师）。我与两位作者相交多年，对他们以简单易懂的方式阐释复杂问题的能力一直很钦佩。本书对SAR处理过程的介绍简明扼要、逻辑清晰、层次分明并且结构完整，全书首先回顾相关的信号处理基础，随后分别对传统的距离多普勒算法，各种Chirp Scaling方法及参数估计进行了介绍。所有章节都提供了丰富的图表示例。本书还提供了一组SAR数据，以利于读者对书中算法进行有益的实验。
我深信，大学教师、研究生和工程师们，无论是初学者还是SAR处理专家，都将从本书中获益。就我个人而言，如果在刚进入SAR处理领域时能读到类似的书籍，那么一定会少走许多弯路。
Richard Bamler主任
遥感技术研究所
德国宇航中心（DLR）
Oberpfaffenhofen
2004年12月
前言
内容范围
本书记述了我们在遥感SAR数据处理方面所积累的经验，其中大部分素材已发表于早先的技术文献中，但汇集成书尚属首次。
我们在SAR方面的工作始于1977年在MacDonald Dettwiler（MDA）进行的SEASAT数字处理器设计，随后又相继开发了SIR-B，ERS-1，ERS-2，RADARSAT-1及ENVISAT处理器。与此同时我们也构建了一些机载SAR处理器，其中包括本书落笔时刚刚完成的一个双频极化干涉系统，随着目前RADARSAT-2处理器的开发，相关工作一直在延续。本书试图对过去27年中积累的知识进行总结。
最初的工作是基于相干光学SAR处理器的。通过借鉴数字声呐，很自然地会将数字信号处理原理用于SAR数据。虽然军方早已介入了这方面的工作，但我们对此一无所知，因而几乎是从零开始进行SAR处理器设计的。
我们的经验主要来自遥感SAR，这类SAR得到的地表图像一般用于地图绘制、地质学、海洋学、林学及农业等方面，其分辨率通常在数米至数十米，测绘带约为2000~8000个采样，地面覆盖可达150 km（ScanSAR下甚至更宽）。
星载和机载SAR在数据处理上存在较大差异，能够同时满足对两类数据进行有效处理的平台在构建上比较困难。鉴于星载数据较易公开获得，本书一般针对这种情况进行算法讨论，在保持本书大框架的前提下，将对部分机载数据的处理差异进行简单解释。
本书主要从DSP角度对SAR处理进行说明，除了有助于理解SAR回波数据特性，本书一般不详细论述雷达系统原理。
预期读者
本书主要面向SAR数据处理及算法开发人员，阐述了大多数有助于理解和设计高质量和或高吞吐量SAR处理器的技术细节。对于那些不具有较强DSP背景的读者，本书也介绍了一些相关理论。
此外，本书也将加深图像解译专家对SAR数据特性的理解。
作为DSP原理的具体应用，SAR数字处理器在涉及大量标准DSP算法的同时，也引入了一些新的概念。因而，本书也将对那些希望进一步了解DSP实际应用的高年级学生或研究生有所帮助。
笔误、错印及疏漏
在此，作者对本书中可能出现的错误深表歉意，并希望读者予以批评指正。
在技术资料的引用上，本书尽量选取关系最密切、最原始的参考文献，但在许多情况下使用的是最为熟知的文章，这意味着作者的某些论点可能是值得商榷的，在此衷心希望其他专家予以指正。致谢
在此，作者对与本书关系密切的四批人员表示诚挚谢意。首先，作者要感谢多年来一起工作的许多同事，其中包括富于远见的公司创始人John MacDonald先生，正是由于他给予我们的巨大支持和充分信任，才使作者在许多人认为不可能的情况下，于1977年建立了第一部商用数字SAR处理器。同时，作者还要感谢本研究组前十年的组长John Bennett先生，其对问题的深刻洞察能力是我们所望尘莫及的。本组最初的成员还包括Robert Deane，Robert Orth，Pietro Widmer和Pete McConnell，他们与作者共同进行了SAR数据处理方面的探索。
随着SAR处理器市场的不断扩大，许多新成员加入了MDA团队，大多数人目前仍在其SAR研究组中工作，其中部分人员对SAR处理技术做出了重要贡献，包括David Stevens，Gordon Davidson，Martie Goulding，Paul Lim和Tim Scheuer。
作者的大部分工作得到了加拿大和欧洲政府机构的资助（尤其是加拿大遥感中心、加拿大航天局和欧洲航天局），我们也一直与用户保持着技术上的密切联系，在此要特别感谢以下人员与作者进行的富有成效的合作，包括加拿大诸机构的Keith Raney，Laurence Gray，Paris Vachon和Bob Hawkins，以及欧洲航天局的Rudolph Okkes，Jean-Claude DeGavre和Yves Desnos。
在此还要提到另外两个较有影响的机构里的同行们，虽然我们之间只是偶尔打交道，但许多算法却是同时提出的，并

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