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。     

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。     

基于MFT的非匀速转动目标干涉ISAR三维成像方法

非匀速转动目标各距离单元内的回波信号为多分量的多项式相位信号,采用傅里叶变换进行横向压缩得到的目标ISAR像会发生散焦,从而影响干涉ISAR三维成像质量。针对非匀速转动目标,提出了一种基于匹配傅里叶变换的InISAR三维成像方法。该方法对各天线接收回波的每个距离单元采用匹配傅里叶变换得到聚焦的目标ISAR像,进而得到散射点不同接收天线间的干涉相位,最后从干涉相位求解散射点三维位置重构目标的三维图像。由于非匀速转动目标多项式相位信号的相位系数之间的比值只与目标转动参数有关,因此该方法只需估计某一个散射点对应回波的多项式相位系数就可构造所有匹配傅里叶变换的积分路径,而且适用于任意阶的非匀速转动目标。仿真表明了该方法的有效性。     

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。     

空间目标双基地ISAR一维距离像速度补偿方法

空间目标的高速运动会造成双基地ISAR一维距离像的畸变,针对此问题,研究了相应的速度估计与补偿方法。基于中频直接采样匹配滤波非相参双基地ISAR成像系统,首先研究了高速运动对双基地ISAR成像的影响,其次利用雷达基带回波具有的稀疏性,构造出与高速运动目标回波特性相匹配的冗余基并对其进行稀疏分解,然后据此估计出回波的调频斜率,进而估计出目标的无模糊速度,最后构造补偿相位项完成对宽带回波的速度补偿。算法补偿精度高,且无测速模糊,空间目标理想散点的仿真实验验证了补偿方法的有效性。     

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。     

一种高超声速机动目标双(多)基地雷达探测方法

研究双基地雷达探测下临近空间高速机动目标的回波模型,针对长时间积累过程中回波包络中心跨距离单元走动及跨多普勒单元走动等问题,分析目标加速运动对回波积累的不利影响,提出一种基于Keystone变换和改进的三次相位变换的临近空间高速机动目标检测方法。该方法采用改进的三次相位变换估计多普勒变化率,基于运动参数补偿思想,实现大加速度条件下长时间回波信号的有效积累,从而实现临近空间高超声速目标检测。仿真结果表明,该方法能够克服距离走动和多普勒展宽的影响,改善脉冲积累的性能,提高双(多)基地雷达对临近空间高超声速机动弱目标的检测能力。     

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。     

W波段UAV MISAR实时成像运动补偿方法

建立了实时成像正侧视合成孔径雷达(SAR)运动误差模型,采用了一种基于惯导和相位梯度自聚焦(PGA)运动误差估计的中心波束平面运动补偿算法。该算法对回波包络和相位进行分开补偿,利用惯导数据把带有运动误差的回波包络拉直,再利用相位梯度自聚焦算法对回波进行相位误差估计并补偿。针对实时成像的时间少、运算量大、运算资源受限等特点,该算法取消了距离徙动校正的步骤,将运动误差矢量在斜距平面投影并完成包络校正和相位误差估计。该方法运算量小,同时能满足分辨率要求。仿真结果表明:该方法能够得到质量较高的SAR图像。     

基于时频分析的ISAR成像

传统的逆合成孔径雷达(ISAR)成像算法用傅里叶变换进行频谱分析,会导致对机动目标的成像模糊.应用短时傅立叶变换(STFT)、魏格纳分布(WVD)、平滑伪魏格纳分布(SPWVD)等几种时频分析方法对机动目标进行瞬时成像,仿真和实验结果表明,应用该方法能得到清晰的目标的距离-瞬时多普勒像.     

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。

     

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.     

同步误差条件下的空间目标双基地ISAR自聚焦算法

以空间目标为研究对象，针对双基地雷达时间、空间及频率同步误差导致的逆合成孔径雷达图像散焦问题，提出基于离散多项式相位变换的自聚焦算法。算法首先将目标平动、转动及同步误差导致的相位项统一建模为高阶多项式，利用离散多项式相位变换方法估计高阶多项式系数并据此构建补偿相位项，完成高阶相位补偿。最后进行方位压缩得到高聚焦度的二维ISAR像。算法通过选取合适的延时参数及成像积累时间可得到高精度参数估计及相位补偿，理论分析和仿真校验了算法性能优于常用的非参数化自聚焦算法。     

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。     

W波段FMCW体制ISAR系统成像及试验验证

毫米波雷达具有高分辨率、小型化、轻型化等特点,是现代雷达应用的一个重要发展方向。随着W波段元器件的突破,W波段逆合成孔径雷达(ISAR)系统的研究引起了世界发达国家的重视。W波段ISAR图像分辨率高,目标散射细节更丰富,可提高目标分类、识别精度,在军民领域均有很大的应用价值。介绍了一种W波段调频连续波(FMCW)体制ISAR系统,探讨了该体制ISAR系统性能并介绍了W波段FMCW ISAR成像处理算法。该系统发射信号中心频率为94 GHz,带宽为5 GHz。利用该系统开展了ISAR转台试验,并利用RD算法得到了ISAR系统初步成像结果。     

ISAR成像雷达假目标回波构造方法研究

逆合成孔径雷达(ISAR)是一种典型的高分辨雷达,它不仅能够对观测目标进行全天候、全天时、远距离的成像,而且具有很强的抗干扰能力。基于数字图像合成(DIS)技术的假目标欺骗是对ISAR的一种有效的干扰方法。对锥形目标进行建模,用数字技术构造ISAR成像假目标回波,并对算法进行仿真,验证了设计的正确性。