采用ISAR技术的MIMO雷达极坐标格式成像算法研究

对MIMO雷达的系统结构和它采用ISAR技术时的信号模型进行分析,以二次降维方式详细讨论了回波信号在波数域的分布特点,得出两条针对成像应用的MIMO雷达阵列设计准则。在此基础上,提出一种可有效聚焦的极坐标格式算法,经过对MIMO雷达回波数据逐次渐进降维重排,将其从四维转换到二维,然后通过距离向和方位向两次一维插值,把以极坐标格式记录的回波数据变换为直角坐标下均匀分布的数据。针对推导过程中因平面波假设引入的误差进行了分析,得到算法的适用条件。最后仿真验证了本文算法的有效性。     

高分辨率星载聚束式SAR的极坐标格式成像处理

极坐标格式算法是应用于聚束式 SAR成像处理的经典算法。基于极坐标格式算法 ,研究了高分辨率星载聚束式 SAR的成像处理及相关问题 ,分析了非平面运动、运动测量误差对成像质量的影响。最后 ,通过计算机仿真 ,给出高分辨率的星载聚束式 SAR的成像结果。     

MIMO雷达发展现状与趋势

MIMO雷达是近年引入雷达领域的一种性能改善的新体制雷达.在对MIMO雷达的发展现状进行研究后,介绍了其工作原理及相关分类.提出了将MIMO技术与现有雷达系统相结合的应用路线.它能够有效解决现有雷达系统中的一些固有难题.最后根据MI-MO雷达的发展趋势,提出了今后MIMO雷达应用方向.     

基于双基地ISAR的极坐标格式算法及其改进算法

通过对双基地逆合成孔径雷达(Bistatic\|ISAR)回波信号模型进行分析,得出双基地ISAR回波信号在空间波数域的分布特性及其支撑区范围;在此基础上,提出了适于双基地ISAR的极坐标格式算法(PFA),该算法采用距离向线性插值和方位向非线性插值的方法实现极坐标到直角坐标的变换;此外,针对插值运算复杂度高的问题,在距离向插值中,引入Chirp\|Z变换代替距离向线性插值,并结合方位向非线性插值提出了基于Chirp\|Z变换的双基地ISAR的PFA算法;最后通过对点目标模型的仿真验证了所提算法的有效性。
     

基于微波光子技术的实时高分辨雷达成像

为克服传统雷达面临的带宽瓶颈,提升其分辨率,利用微波光子倍频与混频技术对宽带雷达信号进行处理,构建宽带雷达,成功实现了实时高分辨雷达成像。构建的微波光子雷达样机带宽高达12 GHz,实现逆合成孔径雷达成像的二维分辨率优于2 cm×2 cm,成像速率高达100帧/s。在该雷达架构基础上构建了多输入多输出微波光子雷达,在相同的相参累积时间内,能进一步提高雷达成像的方位向分辨率。研究结果表明:微波光子技术是突破传统雷达频率与带宽限制的有效手段,有望在未来实时高分辨雷达探测与成像中发挥重要作用。     

一种基于数字聚束的极坐标格式算法波前弯曲补偿

提出了一种基于数字聚束技术的PFA波前弯曲误差补偿新方法,该方法首先对回波数据进行两维空域滤波和降采样,将原始的宽波束大场景数据分解成若干窄的子波束子场景数据,再结合PFA的非共面运动补偿能力,能够有效解决在雷达任意航迹条件下的PFA波前弯曲误差补偿问题,显著提高PFA有效成像场景范围。仿真数据处理表明了算法的有效性。     

基于MUSIC算法的雷达成像

首先分析了雷达目标的散射信号模型，分析表明该模型与二维波到达方向估计的信号模型相似。在此基础上，本文研究了基于ＭＵＳＩＣ算法的雷达成像方法。并对基于ＭＵＳＩＣ算法的雷达成像进行了计算机仿真，仿真结果表明该成像方法是有效的。     

MIMO系统中迭代捕获算法的性能分析

基于迭代消息传递的伪码捕获方法能够在复杂度较低的情况下,极大的提高捕获速度,但在低信噪比下捕获性能下降很快。多输入多输出 (MIMO) 系统可以在不增加频谱资源和发射功率的条件下,削弱多径衰落,改善通信系统的性能。本文提出将迭代捕获算法应用于MIMO系统中,在接收端采用分集技术,运用最大比合并方法进行信号合并,然后用迭代算法进行捕获。仿真结果表明：将迭代捕获算法与MIMO系统结合,在不影响捕获速度的前提下能够有效提高信号的捕获概率,信噪比在-22dB条件下捕获概率达到90%以上,性能优于现有的迭代捕获算法。     

子孔径距离—多普勒成像算法的应用研究

子孔径距离－多普勒法是应用于转台成像系统中的精度高且运算速度较快的一种成像算法，本文阐述了该法的成像原理，并通过对计算机仿真目标的成像结果和实测结果。介绍了图像的分辨率、定位精度、幅度均匀性等主要指标。     

双基地MIMO雷达收发角和径向速度联合估计

在双基地MIMO雷达信号模型基础上,提出一种新的目标收发角和径向速度联合估计方法。该方法首先将三参数估计问题转化为非对称联合对角化问题,然后采用最小二乘循环算法对其求解,估计收发导向矩阵和速度矩阵,最后利用谱分析算法恢复收发角和径向速度。同时采用截断高阶奇异值分解(THOSVD)对数据进行压缩处理,减小运算量。该方法充分利用匹配滤波输出的所有信息,无需二维谱峰搜索,每次循环均可得到精确的闭式解。与基于并行因子(PARAFAC)分析的方法相比,该方法可获得更高的参数估计精度,且三参数自动配对。仿真表明了方法的有效性。     

弹载聚束SAR平台的PFA算法

高分辨率SAR图像有助于导引头选择目标的关键部位进行精确打击,以扩大毁伤效果.尽管雷达平台在末制导阶段运动非常复杂,但由于天线始终指向目标,可以认为几何场景是聚束模式.而弹载平台的运动与机载平台不同,方位向和距离向都会作非匀速运动.非匀速运动不仅会引起越距离单元迁徙(MTRC),还会导致方位角非均匀变化,从而造成成像结果在距离向和方位向均出现散焦.本文通过对弹载聚束SAR几何场景和运动特点的分析,推导了变速条件下的PFA算法.首先研究了径向运动造成的越距离单元迁徙,并分析了运动补偿精度对成像质量的影响;然后采用SINC插值处理横向变速转动造成的方位角非均匀变化的问题.仿真实验获得良好聚焦的SAR图像,验证了本文方法的有效性.     

基于MIMO圆阵雷达的二维DOA估计新算法

基于对均匀圆阵导向矢量的分析,将四元均匀圆阵作为多输入多输出(MIMO)雷达的发射阵,通过构造相应的二阶统计量并对其进行联合对角化获得了目标方位角和俯仰角的闭式解,以实现存在角度兼并时目标的二维到达方向(DOA)的估计,并保持原DOA矩阵方法无需二维谱峰搜索和参数配对等优点。仿真结果证明算法正确、可行。     

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。     

InSAR图像配准雷达几何法处理性能分析

图像配准是干涉合成孔径雷达(InSAR)信号处理的关键步骤。基于雷达几何的InSAR图像配准方法。利用主辅雷达成像几何和外部数字高程模型(DEM)进行主辅SAR图像配准。基于SAR图像距离多普勒定位方程,系统梳理了配准处理精度的影响因素,对各误差因素的作用机理进行了理论分析,并综合分析了该算法对重复航过和单次航过InSAR系统图像的配准处理性能。仿真结果验证了理论分析方法的有效性。分析结果对我国InSAR地面系统建设和相关卫星指标论证具有重要的支撑作用。     

基于分数傅立叶变换的SAR成像算法研究

当距离徙动较小时,合成孔径雷达(SAR)回波信号在方位向和距离向都可以转化为调频信号,据此提出一种基于分数傅立叶变换(FRFT)的SAR成像算法,通过距离向和方位向的特定阶次的FRFT,在两个方向上把回波信号同时近似地压缩为脉冲函数。理论分析和仿真数据结果表明,该算法计算简单快速,只需两次FRFT即在分数傅立叶域可以有效成像,并且成像精度优于传统的Chirp Scaling算法。     

天基逆合成孔径雷达脉内脉间运动补偿及高分辨成像

近年来,太空态势感知在军用和民用领域都得到了越来越多的关注。天基逆合成孔径雷达(SBISAR)能够实现对空间目标的高分辨成像,支撑部件提取、姿态估计、类型识别等后续任务,是太空态势感知的重要工具。然而,在SBISAR成像场景下,平台与空间机动目标间存在复杂的相对高速运动,传统距离-多普勒成像方法不再适用,必须进行运动补偿。本文针对高速径向速度下传统“停—走—停”模型失效、长相干积累时间内目标转速不一致的两个典型误差来源,分别设计了脉内运动及脉间运动补偿算法。首先,建立SBISAR成像的信号模型。然后,基于最小熵准则构建参数估计代价函数,通过估计目标对应回波信号的调频率,构造补偿项进而实现脉内补偿。同时,建立图像熵代价函数,在估计转动参数后,完成对目标转动的空变相位补偿。所提算法有效解决了天基高速机动背景下传统距离-多普勒成像方法的距离像展宽、方位散焦问题,实现了SBISAR对空间目标的高分辨成像。通过基于仿真数据的实验分析,验证了所提算法的有效性。