双基地角时变下的ISAR稀疏孔径自聚焦成像

针对双基地角时变下的逆合成孔径雷达（ISAR）成像分辨率低以及稀疏孔径存在相位误差引起图像散焦等问题,提出了一种基于贝叶斯压缩感知（BCS）的双基地ISAR稀疏孔径自聚焦高分辨成像算法。在平动补偿后回波数据的基础上,首先构造补偿相位将由双基地角时变引起的多普勒偏移补偿掉,然后构造随双基地角变化的稀疏基矩阵,建立基于压缩感知的双基地ISAR稀疏孔径观测模型,并将相位误差作为ISAR成像的模型误差,接着假设目标图像各像元服从Laplace先验、噪声统计特性服从Gaussian分布,利用贝叶斯推理进行"分布式"迭代求解,在高分辨成像的同时实现了相位自聚焦,仿真结果验证了算法的有效性和优越性。     

基于虚拟慢时间的双基地ISAR成像算法

针对双基地角时变引起的逆合孔径雷达（ISAR）图像畸变和散焦问题，提出了一种基于虚拟慢时间的成像算法。首先，分析了双基地角时变对ISAR成像的影响机理。然后，基于图像对比度最大准则估计等效旋转中心位置，完成初次相位补偿。最后，通过虚拟慢时间构建基于非均匀虚拟采样的补偿系数矩阵，并通过方位向非均匀傅里叶变换得到目标的ISAR像。算法基于图像对比度最大准则解决等效旋转中心位置估计问题，通过虚拟慢时间消除转动相位项的高次项影响，利用非均匀傅里叶变换解决随机虚拟采样的谱估计问题。理论分析和仿真结果验证了算法的有效性和鲁棒性。     

双基角时变下的空间目标BISAR自聚焦算法

以空间目标为研究对象,针对双基地逆合成孔径雷达(BISAR)成像中双基角变化及同步误差导致的二维ISAR像散焦问题,提出了基于粒子群优化(PSO)的非参数自聚焦算法。算法首先将回波中平动和转动及同步误差等因素导致的相位变化项统一建模,其次将二维图像对比度最大作为优化目标,利用PSO算法对所有高次项相位进行整体优化估计,然后对高阶相位项进行补偿,最后基于补偿后剩余的一阶线性相位项进行方位压缩得到目标的二维ISAR像。算法可解决参数相位误差估计法中因模型误差导致的聚焦精度下降问题,同时也降低了BISAR自聚焦算法的复杂度。通过与参数法自聚焦算法的性能进行对比仿真实验,验证了算法的有效性。     

双基地角时变下的ISAR等效旋转中心估计

双基地逆合成孔径雷达（ISAR）距离-多普勒算法成像时，容易引起越分辨单元徙动问题，影响成像质量，为了抑制越分辨单元徙动，需要估计目标的等效旋转中心。本文针对双基地角时变下的ISAR等效旋转中心估计问题，提出了一种等效旋转中心估计算法。该算法首先将运动补偿后的一维距离像序列分为两组并分别成像，得到两幅图像；其次，假定某个距离单元为等效旋转中心位置，对两幅图像进行畸变校正，使得两幅图像只存在一个视角差，按视角差旋转其中的一幅图像，并与另一幅图像作相关，得到相关系数；然后，假定下一个距离单元为等效旋转中心位置，重复上述步骤，直至遍历结束，相关系数最大值对应的假定位置就是估计的等效旋转中心。最后进行了仿真对比实验，表明本文算法能够有效估计双基地角时变下的ISAR等效旋转中心位置。     

结合迁移学习基于全卷积神经网络的ISAR自聚焦算法

逆合成孔径雷达（ISAR）成像目标多为非合作目标，在目标相对运动状态未知情况下的运动补偿是ISAR成像的关键。基于全卷积网络（FCN）具有强大的数据抽象特征挖掘和拟合能力，将FCN用于ISAR自聚焦，提出一种结合迁移学习基于FCN的ISAR自聚焦算法。通过构造大量不同相位误差的仿真数据集并进行训练，使FCN具有相位补偿能力，对不同姿态下仿真以及实测数据进行迁移训练，进一步提升平动相位补偿的能力。实测数据处理结果表明，结合迁移学习基于FCN的自聚焦成像效果优于传统类自聚集算法，验证了所提算法的有效性，相比传统方法更具优越性。     

稀疏孔径ISAR机动目标成像与相位补偿方法

现代逆合成孔径雷达(ISAR)可实现多模式下对多目标的交替测量工作,但波束切换使得任一目标的方位孔径具有稀疏性,同时目标的机动性也使得目标的方位维信号具有高次调制特性,这均导致以连续采样信号模型为基础的传统ISAR运动补偿和成像方法难以直接应用。本文提出一种新的稀疏孔径(SA)ISAR机动目标相位补偿和成像方法。该方法首先建立了稀疏孔径ISAR机动目标的信号模型,然后通过求解2范数最大化的优化函数,实现对相位误差的精确估计,并且通过迭代处理提高了相位误差的估计精度。相位误差补偿后,根据压缩感知理论,构造了机动目标情况下的Chirp-Fourier字典,通过对稀疏优化问题的求解,能够较精确地从稀疏孔径信号中重构出机动目标的全孔径(FA)信号。仿真和实测数据处理结果证明了本文方法的有效性。     

一种超高分辨率机载聚束SAR两维自聚焦算法

受运动参数测量误差和大气扰动等因素影响,合成孔径雷达(SAR)图像通常会发生散焦,利用自聚焦对散焦的SAR图像进行后处理是一种有效的重聚焦手段。传统的自聚焦算法都只是针对方位一维相位误差的估计和补偿。随着成像分辨率的提高,自聚焦时残留距离徙动的校正成为SAR成像面临的一个新挑战。本文推导得到了极坐标格式算法处理后残留距离徙动和方位相位误差的解析表达式,分析了两者之间的内在关系,并利用该关系,提出了一种能够同时进行残留距离徙动和方位相位误差补偿的两维自聚焦算法。实测数据处理结果表明,在残留距离徙动效应不可忽略的条件下,该方法能够极大地改善原有自聚焦算法的聚焦性能。     

一种用于条带模式SAR成像的自聚焦算法

 针对现有条带模式合成孔径雷达（SAR）成像的自聚焦算法中,相位的拼接会引起误差的严重积累,本文结合相位梯度自聚焦（PGA）算法和子孔径偏移（MD）算法,提出了一种新的用于条带模式SAR成像的自聚焦算法（PGA-MD）。该算法先利用PGA算法有效估计各子孔径相位误差函数,再利用相邻子图间方位向偏移量和线性相位之间的关系,通过MD算法精确估计相邻子图间方位向偏移量,然后计算线性相位差,并基于—阶导数实现子孔径相位误差函数拼接。理论分析以及实测数据处理结果对比均表明PGA-MD算法可以有效提高对条带SAR图像的自聚焦效果。     

一种适用于快速分解后向投影聚束SAR成像的自聚焦方法

基于孔径分解和图像递归融合的快速分解后向投影(FFBP)算法具备接近频域算法的运算复杂度和媲美后向投影(BP)算法的聚焦性能。但与频域成像算法不同,使用FFBP算法重建的直角坐标系图像或极坐标系图像均无法满足传统自聚焦方法的使用条件。为了解决这个问题,首先,提出了虚拟极坐标系作为FFBP算法的图像重建平面,为自聚焦方法的使用奠定了基础;其次,以基于回波数据的运动补偿为目标,充分利用FFBP算法多孔径递归融合的特点,将多孔径图像偏移(MAM)的相位估计方法嵌套到FFBP算法的各个阶段,从而实现MAM与FFBP算法的紧密相容;最后,通过实测数据处理验证了该方法的可行性和有效性。     

机载聚束式SAR中空变相差的分析

总结了聚束式SAR随空间变化的相位误差的自聚焦补偿方法,并通过分析当目标存在一定运动时所产生的相位误差而分析了聚束式SAR的空变相差的来源、散焦、对成像和图像质量的影响。文中给出了空变相差的数学模型,通过理论推导得到了相应的结论,仿真计算则证实了所得的结论。这些结论将直接应用于对已有空变相差自聚焦方法的改进,从而得到更为精确、高效、实用的空变相差自聚焦补偿算法。     

基于拖曳式干扰机的ISAR微动散射波干扰方法

通过对微多普勒效应的研究,提出了一种新的逆合成孔径雷达（ISAR）散射波干扰方法。将拖曳式干扰机和ISAR接收机分别等效为双基ISAR的发射站和接收站,干扰机对截获的ISAR信号进行微动信息调制并转发至目标,由其散射至ISAR接收机产生散射波干扰效果。干扰信号经ISAR接收机处理后可在真实目标回波成像结果附近产生假目标,且在方位向形成干扰条带。实验结果表明：通过控制干扰机转发参数及微动调制参数可分别实现不同的压制干扰效果。由于拖曳式干扰机与目标距离较近,干扰信号可获得较大功率,且与真实目标回波相参,可获得ISAR二维脉冲压缩处理增益,与传统射频噪声压制干扰方法相比成本较小。     

一种基于改进WLBF频谱的异构双基地前视SAR成像算法

异构平台组成的双基地前视合成孔径雷达（SAR）配置灵活,可实现多种构型下的前视成像,具有潜在的应用价值。然而特殊的几何构型使得其回波信号具有新的特性,给频谱模型的推导及成像算法的设计带来不便。针对这一问题,提出了一种基于改进WLBF （Weighted Loffeld's Bistatic Formula）频谱的双基地前视SAR成像算法。首先,引入时域去走动和切比雪夫降阶法,减小了传统频谱模型中相位历程的加权分割误差和二阶展开误差,在此基础上推导了回波信号的改进WLBF频谱表达式。然后,使用切比雪夫多项式将改进WLBF频谱展开并设计了双基地前视SAR成像算法。最后,对频谱模型和成像算法进行了仿真分析。结果表明所提改进WLBF频谱模型与传统频谱模型相比具有较高的精确度,设计的成像算法可满足异构双基地大前视系统的成像要求。     

High resolution reconstruction of ISAR images

A 2-D high-resolution spectral analysis algorithm with application to an inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging, is presented. This algorithm is based on two-dimensional linear prediction using autoregressive (AR) coefficients. Stability is guaranteed by AR process pole adjustment. An ISAR target is modeled for a complex scatterer geometry. Computer simulation results are provided for the high-resolution reconstruction of ISAR images     

基于修正离散Chirp-Fourier变换的高速目标ISAR距离像补偿

分析了高速运动目标的逆合成孔径雷达（ISAR）回波信号模型和高速运动对ISAR信号处理的影响。结果表明,高速运动特征会导致目标一维距离像的畸变和二维像的模糊。为此,提出了一种基于修正离散Chirp Fourier变换（MDCFT）的高速运动目标距离像补偿算法,采用MDCFT谱包络最小Shannon熵准则进行参数估计,可解决幅度最大准则下参数估计性能恶化的问题。仿真结果表明了该距离像补偿算法的有效性。     

Precision tracking algorithms for ISAR imaging

The simultaneous imaging and tracking of a moving target is one of the most difficult problems in inverse synthetic aperture radar (ISAR) signal processing. The problem is addressed here using a two-antenna imaging radar. The target range shift is sensed with an exponentially averaged envelope correlation algorithm while the angle change is measured with a differential phase shift algorithm. The three state Kalman filters are used in range and azimuth dimensions to provide both a filtered estimate and a one-sample-ahead prediction for the purpose of target tracking. The filtered range shift provides an accurate information for range bin alignment, and the target angle change provides the angular positions of the synthetic array elements. Therefore, the ISAR imaging simply becomes processing of a circular-arc aperture. The algorithms are verified both by computer simulations and also with experimental data processing     

匀转速逆合成孔径雷达的越距离徙动补偿

针对ISAR系统中的匀转速目标,本文提出了一种有效的校正由目标均转速旋转引起的越距离徙动(MTRC)的方法,对方位向上越距离徙动进行校正。它采用基于PD算法的Radon变换在方位向上得到精确的二次相位系数估计值,然后直接在时域上对越距离徙动校正,获得了更高的分辨率。Outlier-delete算法是一种在时域校正方位向越距离徙动的算法,在高信噪比条件下可以实现很好的聚焦效果,而在低信噪比条件下,该算法会出现严重误估计,导致聚焦失败。本文提出的Radon-PD算法具有很好的抗噪性,通过仿真并与Outlier-delete算法进行性能比较,验证了算法的有效性和可行性。