逆合成孔径成像技术浅述

ISAR作为成像雷达的一个重要组成部分，有着广泛重要的用途。但由于其高分辨率的要求及在成像算法运动补偿等方面的一些问题，ISAR成像仍需进行深入的研究。本文介绍了已经经过实验数据检验的有关这些问题的一些新技术。     

一种改进的空间目标高速运动补偿方法

空间目标的高速运动会使得一维距离像产生畸变,因此高速运动补偿是空间目标高分辨雷达成像的关键步骤。基于线性调频信号模型,研究了高速运动对一维距离像产生的畸变影响,并通过定义一维距离像熵函数,将黄金分割优化搜索理论引入本文,提出一种实用高效的高速运动补偿方法,并将该方法移植到雷达信号处理机上,对大量实测高分辨雷达空间目标数据进行了处理。结果表明本文方法有效地补偿了高速运动对空间目标高分辨成像的影响,使得空间目标高分辨成像质量有了较大提高;且该方法计算量不大,满足实时ISAR成像的要求。     

基于实测数据的机载毫米波ISAR舰船目标成像算法研究

ISAR的方位向分辨率和波长有关,在相同转角情况下,波长越短,获得的方位分辨率越高,但波长较短使得雷达对运动误差敏感,容易产生较大的相位误差,使成像算法变得复杂。针对此问题提出一种适合于机载毫米波ISAR舰船目标的综合成像算法。算法首先利用回波距离向高分辨率分离出单个舰船目标回波;然后对单个目标回波进行包络补偿和初相粗补偿;再根据时频分析结果,结合Radon变换的最大值位置,判断目标运动状态;最后根据判断结果自动选择合适的成像方法对目标成像。利用算法对机载毫米波ISAR数据进行成像处理,成像结果验证了算法的有效性。     

步进频雷达目标ISAR成像运动补偿新方法

分析了基于步进频ISAR运动目标的回波信号模型,讨论了目标运动对成像的影响,指出了当目标运动速度不可忽略时会造成高分辨距离像的移位和畸变,并使二维像散焦。提出了一种基于高斯包络线性调频信号自适应分解及高分辨距离像最小熵方法的运动补偿算法,利用高斯包络线性调频信号自适应分解得到回波多普勒调频率和目标运动速度,并用高分辨距离像最小熵方法提高估计精度,然后进行运动补偿。该算法具有计算量小,精度高的特点,仿真结果验证了它补偿效果好,能获得清晰的ISAR像。     

距离瞬时多普勒算法实现的振荡目标ISAR成像

新近有报告提出ISAR图像重构的新方法——距离瞬时多普勒(RID)算法，它是众所周知的距离多普勒(RD)算法的扩展算法。RID采用联合时频变换(JTFT)技术来代替经典的多普勒谱分析方法。本文旨在从解析和数值分析的角度来证明使用RID技术可成功获得转动(俯仰、横滚、偏流)目标的ISAR图像。我们特别分析了RID和RD技术在对直线运动的振荡目标成像时的性能。     

ISAR欺骗干扰效果评估方法研究

逆合成孔径雷达（ISAR）能够获取运动目标的一维像和二维像,利用宽带特征识别出真实空间目标.宽带成像欺骗干扰是对抗ISAR雷达目标识别的有效措施.构建了基于目标结构特征的ISAR欺骗干扰效果评估体系,提出了相应的干扰效果评估准则,研究了ISAR欺骗干扰效果评估方法.利用仿真评估软件进行仿真分析,验证了评估方法的合理性.     

多基站ISAR多运动目标成像与横向定标研究

在多基站ISAR多运动目标回波模型的基础上,采用时间-调频斜率分布估计各基站多个目标的信号参数,基于CLEAN算法实现了各基站多个目标的信号分离。利用多个基站获得的目标的信号参数和多个ISAR图像,估计目标的运动参数,实现多个目标的横向尺度标定,同时给出了多基站ISAR多目标成像和横向定标的约束条件。仿真实验验证了多基站ISAR多目标成像和横向定标算法。

     

基于星载毫米波顺轨-交轨InISAR的空间运动目标三维成像技术研究

研究了低信噪比情况下的星载毫米波顺轨/交轨In\|ISAR空间目标三维成像问题。由于传统的RD成像算法在目标尺寸较大和分辨率要求较高时不能取得较好的成像效果,故将波数域成像算法引入运动目标成像处理以获得高分辨率的二维图像,继而将顺轨/交轨三天线ISAR图像分别进行干涉处理,获得了目标上各散射点的三维位置。作为二维成像、图像配准等重要环节的基础参数,对低信噪比下的目标检测和三维运动参数估计进行了研究,分析了速度估计精度要求。最后,仿真结果表明了顺轨/交轨In-ISAR系统的有效性。     

基于组字典学习的逆合成孔径雷达成像方法

基于压缩感知(compressive sensing, CS)的逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像方法可以使用非常少的数据来获得高质量的图像。但基于CS的ISAR成像方法中目标场景不准确的稀疏表示限制了成像方法的性能。结合字典学习(dictionary learning, DL)技术的CS ISAR成像方法能够寻找到目标场景图像块的最优稀疏表示,提高成像质量,但每一个图像块被单独考虑,而忽略了彼此之间的相互依赖关系。为了实现进一步提高成像质量的目标,针对ISAR图像分块重建的问题,首次提出一种基于组字典学习(group dictionary learning,GDL)的ISAR成像方法。将具有相似结构的图像块聚类并构建出多个图像块组,利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)从图像块组中学习出最优组稀疏变换字典。学习好的组稀疏变换字典可以寻找到待重建图像块组的最优稀疏表示,进而重建出高质量的目标场景图像。实验结果表明:与现有的CS ISAR成像方法相比,基于GDL的ISAR成像方法能获得更好的成像效果,并具有更高的计算效率。     

导弹目标ISAR成像的仿真

在逆合成孔径雷达（ISAR）成像基本原理及信号处理过程的基础上，根据导弹的飞行弹道、自转和进动模型建立导弹飞行模型，采用自相关快速运动和累积相关运动两种补偿方法，对导弹目标的ISAR二维成像进行了仿真研究。结果表明，导弹的自旋时成像结果及积累时间的影响较大，模型不同，积累时间也不同。     

在更高阶运动目标ISAR成像中使用遗传算法

提出了可在逆合成孔径雷达(ISAR)成像中采用的遗传算法(GA)。GA用于运动参数搜寻，替代自适应联合时频(AJTF)算法中的彻底搜寻。在保持相同精度的同时，GA计算复杂性更低，特别是对于更高阶运动的目标来说。     

基于微多普勒效应的ISAR成像干扰新方法

本文从分析雷达目标微多普勒效应的产生机理出发,提出了针对ISAR成像的干扰新方法。一方面,针对现有基于微多普勒特征的雷达目标识别技术,干扰机将接收到的雷达信号进行移频和幅度调制处理后转发,生成虚假的微多普勒特征,实现对敌方雷达系统的欺骗干扰;另一方面,利用微多普勒效应对雷达回波的附加调制作用,干扰机发射虚假微多普勒信号,通过降低回波各次距离像之间的相关性和破坏距离像的初相信息,可有效干扰敌方成像系统的运动补偿处理,并在方位向生成干扰条带,对敌方ISAR系统形成“灵巧”抑制干扰,使其无法实现对目标的有效成像。仿真和实测数据处理均表明基于微多普勒效应的干扰方法可在较低干信比条件下实现对ISAR成像系统的有效干扰。     

一种用于机动目标的线性调频脉冲估计和逆合成孔径雷达成像的自适应滤波方法

在逆合成孔径雷达（ISAR）成像中，由于机动目标的非合作运动，散射器的多普勒频移随时间变化，而雷达回波信号通常为线性调频脉冲。线性调频脉冲会计对ISAR成像的性能起着重要作用。Li和Stoica最近提出了一种自适应FIR滤波方法，用来估计正弦信号的振幅和相位，并将这种方法应用于采用正弦信号模型的合成孔径雷达（SAR）成像。本文推广Li和Stoica的算法，用来估计线性调频脉冲信号并将其用于机动目标的ISAR成像。该推广算法已由仿真数据验证。     

机动目标的ISAR回波信号模拟方法

针对逆合成孔径雷达(ISAR)的小转角目标回波特点,提出通过快速生成包络和相位的方法来构成目标回波.根据ISAR的成像原理,忽略包络延迟中由转动生成的分量和相位变化的弱小分量,降低了计算复杂度.对于由多个散射点构成的机动目标,只加入影响较大的偏航运动,运算量得以减小.模拟机动目标回波的成像结果证明了该方法的有效性.     

一种用于目标特征提取的改进RELAX算法

传统RELAX算法是基于sinc核函数进行处理的，该算法在正弦信号参数估计上具有良好的鲁棒性和有效性。在远场成像条件下，逆合成孔径雷达（ISAR）目标回波可近似为复正弦模型，因而可以采用RELAX算法进行目标特征提取。当对ISAR实测数据进行处理时，复杂目标中强散射中心的高旁瓣电平和噪声的共同影响，造成特征提取中对散射中心的个数估计不准确，影响了特征提取精度。针对这一问题对RELAX算法进行了改进，提出采用加窗处理技术，对RELAX处理的核函数进行修正。数值仿真和对ISAR实测数据的处理结果表明，改进的RELAX算法改善了旁瓣性能，提高了散射中心提取精度。     

基于Chirplet的逆合成孔径雷达回波高速运动补偿算法

高速运动补偿是恢复距离像分辨率和提高ISAR像清晰度的关键,本文提出了一种新的高速     

海上舰船目标的机载高分辨率ISAR成像

本文提出了机载高分辨率二维逆合成孔径雷达(ISAR)对舰船目标的侧视成像问题。通过采用舰船运动的简单模型，避免了采用高级的联合-时间频率(JTF)变换。研究了包括运动估计与校正、最佳处理时间与持续时间估计以及目标形状提取的鲁棒处理方案。强调了这样一个事实，即该处理的鲁棒性造就了单个ISAR成像分析而不必由一组雷达图像进行数据融合。     

空间目标雷达成像仿真研究

导弹防御系统中的地基雷达具有对空间目标的二维成像能力,这是它进行空间目标识别的重要手段。仿真研究空间目标的ISAR成像。简介ISAR成像技术后,仿真了中段弹道,进行了相应的坐标变换,根据仿真场景得到了空间目标的ISAR图像。着重分析了雷达布站的位置、目标空间姿态控制方式对成像相干积累时间的影响。仿真结果表明,这些因素对于成像相干积累时间的影响很大,雷达必须选择合适的布站位置、适当调整脉冲积累时间才能实现有效成像。     

多运动目标ISAR成像方法研究

当雷达波束中包含多个运动目标且目标在距离维无法分辨时,常规的逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法难以有效聚焦,成像质量很差。针对此问题,利用回波中多个目标平动多普勒分量近似线性变化但变化历史不同的特点,提出了一种新的多目标ISAR成像方法。该方法先采用基于调频斜率估计的信号分离(CRESS)方法对多目标回波数据中各个目标的回波分量进行分离,然后对分离后的数据分别做成像处理。仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

稀疏频带空间目标雷达成像

对稀疏频带超宽带ISAR成像进行了研究,提出了与实际情况更相符的空间目标稀疏频段成像步骤.以往这类问题主要针对一维稀疏向量,且都直接采用正弦信号模型开始分析.事实上,在ISAR二维信号处理中,不同频带的方位像由于慢时间采样尺度不同而有较大的差异,且由于速度的影响不同频段下的回波信号也无法用统一的正弦信号模型来表示.对这些以往稀疏频段成像研究中常常忽略的重要部分进行了详细的论述,进而给出了等效超宽带成像的方法.