平飛正側(cè)視雙基地SAR參數(shù)估計(jì)與運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償研究的任務(wù)書

平飛正側(cè)視雙基地SAR參數(shù)估計(jì)與運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償研究的任務(wù)書一、任務(wù)背景與研究意義合成孔徑雷達(dá)（SAR）技術(shù)具有成像清晰、不受天氣影響等優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于軍事、民用領(lǐng)域。傳統(tǒng)的SAR系統(tǒng)采用單基地懸掛式平臺(tái)進(jìn)行成像，但該成像方式由于平臺(tái)姿態(tài)的影響，導(dǎo)致成像質(zhì)量較低，不能滿足高精度成像的需求。但采用雙基地交錯(cuò)式SAR系統(tǒng)能夠有效克服姿態(tài)問(wèn)題，從而提高成像質(zhì)量。但是，雙基地SAR系統(tǒng)還存在一些問(wèn)題。如兩個(gè)基地的相對(duì)距離及運(yùn)動(dòng)狀態(tài)等參數(shù)對(duì)成像結(jié)果影響較大，因此需要對(duì)這些參數(shù)進(jìn)行精確的估計(jì)和補(bǔ)償。在雙基地SAR系統(tǒng)中，平飛和正側(cè)視成像分別用于獲取目標(biāo)的二維平面位置和高度信息，因此在參數(shù)估計(jì)和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方面需要分別考慮兩種成像模式。本研究旨在研究平飛和正側(cè)視雙基地SAR系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)，為實(shí)現(xiàn)高精度的成像提供技術(shù)支持。二、研究?jī)?nèi)容和研究方法（一）研究?jī)?nèi)容1.設(shè)計(jì)適用于平飛和正側(cè)視成像的參數(shù)估計(jì)模型，包括相對(duì)距離、基地高程、發(fā)射和接收機(jī)的相對(duì)位置等參數(shù)。2.設(shè)計(jì)適用于平飛和正側(cè)視成像的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償模型，包括平臺(tái)姿態(tài)、飛行速度、加速度等運(yùn)動(dòng)參數(shù)。3.研究參數(shù)估計(jì)和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償算法，根據(jù)雙基地SAR系統(tǒng)的特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化。4.對(duì)算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，分別采用MATLAB和實(shí)際雙基地SAR系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。（二）研究方法1.將雙基地SAR系統(tǒng)簡(jiǎn)化為基地和雷達(dá)之間的單跳通信系統(tǒng)，建立模型求解相對(duì)距離和高程等參數(shù)。2.采用坐標(biāo)變換方法，在地面坐標(biāo)系和雷達(dá)坐標(biāo)系之間建立坐標(biāo)變換關(guān)系，求解發(fā)射和接收機(jī)的相對(duì)位置等參數(shù)。3.設(shè)計(jì)基于GPU的并行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償算法，提高運(yùn)算效率。4.基于MATLAB工具箱和實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，評(píng)估算法的性能和可靠性。三、論文框架1.引言2.雙基地SAR系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)方法研究2.1相對(duì)距離和高程參數(shù)的估計(jì)方法2.2發(fā)射和接收機(jī)相對(duì)位置的估計(jì)方法3.雙基地SAR系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法研究3.1平臺(tái)姿態(tài)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法3.2飛行速度和加速度運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法4.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證4.1數(shù)據(jù)采集和處理方法4.2數(shù)據(jù)驗(yàn)證和結(jié)果分析5.結(jié)論與展望四、研究進(jìn)度計(jì)劃第1-2個(gè)月：文獻(xiàn)綜述和理論研究第3-5個(gè)月：參數(shù)估計(jì)方法和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法設(shè)計(jì)與優(yōu)化第6-8個(gè)月：算法實(shí)現(xiàn)、仿真驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集整理第9-11個(gè)月：實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)分析和結(jié)果展示第12個(gè)月：總結(jié)和論文撰寫五、參考文獻(xiàn)[1]ZhaoX,ChangW,ZhangJ,etal.Anovelreal-timeSARimagingalgorithmbasedonconvolutionneuralnetworkformovingplatform[C].InternationalConferenceonMicrowaveandMillimeterWaveTechnology.IEEE,2019:1-4.[2]SunZ,YangJ,ZhangL,etal.Anovelhigh-precisionbaselineestimationmethodforspacebornesyntheticapertureradar[C].IEEEInternationalConferenceonSignalProcessing,CommunicationsandComputing.IEEE,2016:1-6.[3]YuX,LiB,XueY,etal.Amodel-basedapproachformotioncompensationinairborneSARusingadistributedtarget[C].ChineseControlandDecisionConference.IEEE,2019:2233-2238.[4]XiongB,XuQ,FangY,etal.MotioncompensationforUAV-borneSARusin