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Hankel矩阵填充的稀疏孔径ISAR成像

在稀疏孔径(SA)逆合成孔径雷达(ISAR)成像中,传统压缩感知(CS)方法使用稀疏信号处理来处理数据缺失下的成像问题。这类方法存在模型不匹配这一固有问题,在一定程度上会限制成像质量。提出了一种利用Hankel矩阵填充(HMC)的基于结构化稀疏ISAR成像方法。该方法是一种典型的无网格方法,可以有效地提高稀疏孔径ISAR成像性能。首先,建立ISAR稀疏孔径成像信号模型,根据每个距离单元的回波构造Hankel矩阵;其次,通过证明所构造Hankel矩阵的低秩性质,作为方位稀疏成像的先验信息约束;最后,通过逐步迭代求解基于增广拉格朗日乘子(ALM)的矩阵填充(MC)来实现重构方位维成像。提出的基于低秩约束的方法,可以避免过完备基的假设,有效地克服了CS方法的离网格效应。基于实测数据的实验分析,进一步验证了所提算法的有效性。     

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。     

基于调频连续波的太赫兹频段转台成像方法研究

高分辨成像雷达是太赫兹技术的重要应用之一,目前太赫兹雷达源的功率水平和太赫兹雷达的应用环境决定了要优先考虑采用调频连续波体制。因此文章在转台成像方式下分析了调频连续波太赫兹雷达信号模型和处理方法,实现了高分辨成像,并与X频段的成像结果进行了对比分析,验证了太赫兹调频连续波ISAR成像的优势。     

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。     

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。     

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。     

逆合成孔径雷达综合对抗策略分析

针对ISAR成像特点,提出了对ISAR在成像过程中容易受干扰的不同环节进行干扰的综合对抗策略,可以有效地降低ISAR二维处理增益的优势,干扰ISAR对目标的成像与识别效果。     

螺旋桨目标的ISAR回波信号建模与分析

建立了一种螺旋桨回波散射点叠加模型（BSPS）。给出了基于逆合成孔径雷达（ISAR）成像的螺旋桨调制模型（IBJEM）。根据螺旋桨的ISAR回波特性,对三种有不同螺旋桨结构的桨叶回波进行了成像仿真,讨论了螺旋桨结构参数对桨叶回波特性的影响。研究结果表明：该模型有较大的实用价值。     

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。     

基于自适应带通滤波的航天器正弦扫频试验数据处理方法

为解决传统STFT(Short Time Fourier Transform)方法因非同步采样引起频谱泄漏,造成频域曲线幅值降低,产生较大误差的问题,提出一种基于频域带通滤波的数据处理方法,通过在频域逐次移动带通滤波器的中心频率,获得信号中各个频率分量幅值的最大值。利用该方法对某载人航天器搭载的力学参数测量系统在整器正弦振动试验中采集的数据进行频谱分析,结果表明,该方法可有效获取力学参数测量系统各测点的频率幅值曲线,减少传统STFT方法产生的能量泄漏的影响。研究成果也可用于不依赖振动控制仪或无COLA通道的数据采集系统正弦振动试验的数据处理。     

基于解线调处理的高速运动目标ISAR距离像补偿

分析了高速运动目标的逆合成孔径雷达(ISAR)回波信号模型和目标高速运动对ISAR信号处理的影响。结果表明,目标高速运动会导致目标一维距离像的畸变和二维像的模糊。从通过补偿回波信号的调频斜率来补偿高速运动目标距离像的思路出发,提出了一种基于解线调处理的高速运动目标ISAR距离像补偿算法。该算法采用解线调处理谱包络最小Shannon熵准则进行参数估计,可解决在常规的幅度最大准则下参数估计性能恶化的问题。此外,距离像补偿算法中还用突变误差消除和最小二乘拟合处理以进一步提高参数估计精度。仿真结果表明该距离像补偿算法的有效性。     

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。

     

线性模型信号估计的精度分析

线性模型的信号估计精度是工程应用上非常重要的指标，传统的信号精度分析的方法主要是依据回归模型的残差，构造相应的统计量进行评价的。现通过对动态测量数据模型的分析，从随机误差、系统误差、信号模型这三个方面出发，分别分析其对信号估计精度的影响，结论是建立精确的信号和系统误差的节省参数模型以及有利于信号和误差分离的模型是得到高精度信号估计的前提。比较了弹数据处理中的不同线性模型，并给出算例分析。     

对解线频调ISAR的间歇采样转发干扰

针对间歇采样转发应用于宽带ISAR干扰问题,研究了间歇采样转发信号经解线频调ISAR二维成像处理后信号特性,通过推导干扰信号对应的二维输出形式,讨论了干扰图像变化情况并由此分析了间歇采样周期和占空比对干扰效果的影响。利用数字仿真验证了干扰输出形式及图像特征理论分析的正确性;将实测数据与间歇采样转发处理相结合,初步验证了间歇采样转发干扰能够形成二维ISAR假目标。