ROPE算法在ISAR运动补偿中的应用

运动补偿是逆合成孔径雷达成像的关键。现已有许多相关算法。秩-相位估计(ROPE)是一种性能较好的相位误差估计器，正被广泛地应用于SAR图像处理。本将ROPE算法用于ISAR相位补偿，给出了具体实现的步骤，详细分析了ROPE算法在ISAR相位补偿中的性能。在ISAR数据基本符合ROPE算法模型时，ROPE算法可获得高质量的补偿效果，而且实现简单，速度快。中最后用ISAR外场实测数据比较了ROPE与其他相位补偿方法的成像结果。     

一种基于最大修正峰度的ISAR距离对准算法

距离对准是逆合成孔径雷达(ISAR)运动补偿的关键。本文提出了一种基于修正峰度的ISAR距离对准算法。首先对应用于离散信号序列的峰度定义进行了修正,然后以修正峰度衡量回波包络之间的对准程度,对距离偏移量进行搜索。当两回波和包络的修正峰度达到最大时,以此时的距离偏移量进行补偿,就可将回波对齐。分析表明该算法具有良好的抗闪烁性能和抗噪性能。实测ISAR数据验证了算法的有效性。结果表明,基于最大修正峰度的距离对准算法可以准确地估计出回波的距离偏移量,实现距离对准。     

波音727飞机的ISAR成像处理结果

逆合成孔径雷达(ISAR)能够对运动目标进行高分辨率雷达成像。本文利用波音727飞机的外场真实数据研究了ISAR的信息处理,它包括运动补偿和成像。文中给出并比较了实现IS—AR运动补偿的几种方案,它们是距离对准的空域法和频域法,相位补偿的散射点基准法和多普勒中心跟踪法。我们对完成了运动补偿的等效转台数据进行了FFT—距离多普勒成像和超分辨成像。波音727飞机的外场数据处理结果证明了文中所述的ISAR运动补偿和成像方法是正确和有效的,同时也说明了超分辨成像的优越性。它不仅有利于雷达目标的识别和分类,而且能够降低ISAR的大带宽要求和克服大转角ISAR运动补偿的困难。     

逆合成孔径雷达信号处理方法研究进展

在简要评述国内外现有的逆合成孔径雷达（ISAR）信号处理的运动补偿和成象方法之后，介绍了南京航空航天大学ISAR课题组近年来在ISAR信号处理方法研究中取得的主要进展，包括基于多散射点定位观点的雷达成象观测模型，基于最大似然原理的同时运动补偿和成象方法，基于最大似然原理的多目标成象方法和基于时频分析的多目标成象方法，以及超分辩成象方法，文末指出了在ISAR信号处理方面有待进一步研究的问题。     

一种提高光栅投影测量精度算法的研究

结构光三维测量中由于投影仪Gamma效应和倾斜投射时的周期展宽导致光栅条纹非正弦化,对测量结果造成比较明显的影响。文章通过实验分析了非正弦化的光栅条纹相位特征,在此基础上提出了一种基于Look-up table(LUT)的相位误差补偿算法。通过理想连续相位与实测参考面连续相位的比较,得到相位误差查找表,再通过物体表面的相位值在LUT中找到相应的相位误差,对相位进行误差补偿。该算法在有效地消除了CCD的非线性效应和投影仪的Gamma效应带来的误差的同时,也校正了周期展宽的问题。实验证明,该方法有效地减小了相位误差,从而提高了测量精度。     

基于复数深度神经网络的逆合成孔径雷达成像方法

压缩感知（Compressive sensing， CS）理论框架下逆合成孔径雷达（Inverse syntheitic operture radar， ISAR）成像的结果具有超分辨、无旁瓣干扰等特点，但CS ISAR成像方法性能仍然受到稀疏表示不准确和图像重建方法效率低等限制。基于深度神经网络（Deep neural network， DNN）的欠采样或不完整信号重建方法取得了瞩目的表现。DNN能够自主学习最优网络参数并挖掘出输入数据的抽象高层特征表示，但目前已有的DNN都为实数域的模型，无法直接用于复数形式数据处理。为了利用DNN的优势提高ISAR欠采样数据成像的质量，本文通过级联不同类型的复数网络层的方式，构建具有多级分解能力的复数深度神经网络（Complex value DND， CV-DNN），利用CV-DNN实现ISAR成像。实验结果表明，基于CV-DNN的ISAR成像方法在成像质量和计算效率方面都优于传统压缩感知成像方法。     

用改进的多普勒中心跟踪法进行ISAR运动补偿

研究逆合成孔径雷达（ＩＳＡＲ）的相位补偿，运用Ｗａｈｅ［１］提出的相位梯度自聚焦（ＰＧＡ）算法改进文［２］的多普勒中心跟踪法（ＤＣＴ），形成了改进的多普勒中心跟踪法（ＭＤＣＴ）。该方法通过循环移位、加窗和迭代等步聚，巧妙地消除了相位补偿中转动相位分量（ＲＰＣ）对估计平动相位分量（ＴＰＣ）的影响。经过几次迭代，可以有效地实现目标ＴＰＣ的最大似然估计和补偿。外场数据处理结果表明这种方法明显改善了成象质量。     

学术动态

“863计划”信息获取与处理技术专家组委托航空航天部科技司,于1991年10月18日在南京主持了对南航“逆合成孔径雷达信号处理”研究成果的技术鉴定。鉴定认为,以朱兆达教授为首的逆合成孔径雷达(ISAR)科研组,经过三年多的努力,对逆合成孔径雷达信号处理的研究取得了突破性的进展,达到了国际先进水平。其中,自行提出的基于多散点定位和最大似然原理的单一目标和多个目标同时运动补偿和成像方法、线性预测外推数据的超分辨成像方法在国内领先,具有独创性。该项成果为我国的ISAR技术赶上和超过世界先进水平做出了积极的贡献。     

一种叠加矩阵在信号重构中的应用研究

为提高压缩感知算法的信号重构质量,基于傅里叶随机测量矩阵的构造方法,提出一种叠加测量矩阵。该矩阵通过在傅里叶随机矩阵的基础上叠加确定性类圆环矩阵,重新调整测量结构和范围,使信号在压缩传感过程中能完整、准确地保留有用信息。在分析几类常用测量矩阵的基础上,着重介绍了该叠加测量矩阵的构造方法,并应用于一、二维信号重构中。通过对这几类测量矩阵的重构效果进行仿真比较,结果显示,在相同的信号稀疏度、测量比例和重构算法情况下,改进的测量矩阵能极大提高信号重构的质量。     

基于正交映射的OFDM峰均比控制快速算法

为了克服正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing，OFDM)信号的高峰均比问题，拳文研究了基于单正交映射的部分传输序列(Partial transmit sequences，PTS)算法及其在信号过采样形式中的应用，发现信号过采样会造成单正交映射的相位优化复杂度呈二次增长。借助于Monte—Carlo仿真，证明了在单正交映射过程中会产生大量的冗余。通过改变正交映射方式和删除冗余，提出了一种新的PTS快速相位优化算法。分析和实验结果表明，该算法能较大程度地减小运算复杂度，且可以获得好的峰均比改善性能。     

一种改进的逆合成孔径雷达运动补偿法

运动补偿是逆合成孔径雷达成象处理的关键，它包括距离对准和相位补偿两个环节，现有的ＩＳＡＲ运动补偿方法都是将距离对准和相位补偿分开进行的，本文在ＩＳＡＲ距离对准频域法的基础上，提出了一种同时距离对准和相位补偿的ＩＳＡＲ运动补偿法，与其他方法相化，它能简化运动补偿环节，减少运动补偿计算量，文中证明所采用的相位补偿法与多普勒中心跟踪法是等效的，ＩＳＡＲ外场实测数据和微波暗室数据的运动补偿和成象结果验证了     

A NEW APPROACH FOR ISAR TRANSLATIONAL MOTION COMPENSATION

ＡＮＥＷＡＰＰＲＯＡＣＨＦＯＲＩＳＡＲＴＲＡＮＳＬＡＴＩＯＮＡＬＭＯＴＩＯＮＣＯＭＰＥＮＳＡＴＩＯＮＹｉｎＪｕｎ；ＺｈｕＺｈａｏｄａ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮＵＡＡ２９ＹｕｄａｏＳｔｒｅｅｔ，Ｎａｎｊｉｎ...     

THREE ASPECTS OF ISAR SIGNAL PROCESSING

ＴＨＲＥＥＡＳＰＥＣＴＳＯＦＩＳＡＲＳＩＧＮＡＬＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧＳｈｅＺｈｉｓｈｕｎ；ＺｈｕＺｈａｏｄａ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮＵＡＡ２９ＹｕｄａｏＳｔｒｅｅｔ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００１６Ｐ．Ｒ．Ｃ...     

一种数据无损压缩技术的研究

分析了目前数据压缩技术中最常用的ＬＺＷ算法，并针对压缩字典的建立过程和字典填满老化后如何更新处理提出了新的设想。在实现过程中，用原ＬＺＷ算法中新加入字典的词条作为辅助前缀来产生较多较长的词条，用以加速压缩字典的建立过程，增加从字典中找到词条匹配的概率，在字典填满并老化后，采用部分更新字典的办法加速字典的重建，从而对原ＬＺＷ算法作了两点改进。本文举例说明了两种算法的不同之处，并经实验比较证明，改进后的算法在数据压缩率方面优于原ＬＺＷ算法。     

Evaluation of Trajectory Error Effects in BP Based Space Target ISAR Imaging

The space target imaging is important in the development of space technology.Due to the availability of trajectory information of the space targets and the arising of rapid parallel processing hardware,the back projection (BP) method has been applied to synthetic aperture radar (SAR) imaging and shows a number of advantages as compared with conventional Fourier-domain imaging algorithms.However,the practical processing shows that the insufficient accuracy of the trajectory information results in the degrading of the imaging results.On the other hand,the autofocusing algorithms for BP imaging are not well developed,which is a bottleneck for the application of BP imaging.Here,an analysis of the effect of trajectory errors on the space target imaging using microlocal technology is presented.Our analysis provides an explicit quantitative relationship between the trajectory errors of the space target and the positioning errors in the reconstructed images.The explicit form of the position errors for some typical trajectory errors is also presented.Numerical simulations demonstrate our theoretical findings.The measured position errors obtained from the reconstructed images are consistent with the analytic errors calculated by using the derived formulas.Our results will be used in the development of effective autofocusing methods for BP imaging.     

神经网络控制在综合火力／飞行系统中的应用

提出了两种基于模糊控制的神经网络控制器的设计方案，并将这两种控制器应用于综合火力／飞行系统的耦合控制。两种方法的主要差别在于获取样本的方式不同。方案１是通过对模糊控制方法得到的响应曲线采样获取样本，由Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法训练神经网络，得到一组固定权值。神经网络控制器采用这组权值以“联想记忆”的方式工作。方案２则从用模糊控制算法得到的控制查询表中获取样本。因为模糊控制查询表比较大，采样时依据该表构成的相平面图的特点，对采样点数进行了压缩，使所设计的神经网络的规模可以接受，其余的设计步骤与方案１基本相同。仿真结果表明，采用这两种神经网络控制器的控制系统都具有良好控制性能