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根据对接收信号(时间和多普勒频率的函数)所作的分析,逆合成孔径雷达(ISAR)将产生目标相对于雷达转动的两维图像。时间分析将给出亮点沿雷达视线轴(距离轴)的位置,多普勒频率分析将给出亮点在横向距离轴上的位置。 相似文献
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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。 相似文献
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基于解线调处理的高速运动目标ISAR距离像补偿 总被引:3,自引:2,他引:3
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。 相似文献
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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。 相似文献
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机载合成孔径雷达(SAR)平台无法在长合成孔径时间内保持理想匀速直线运动,运动参数变化较大。利用全孔径算法进行成像处理,难以高效地生成聚焦良好的图像。针对这些问题,本文通过在回波信号方位向划分子孔径,分段处理,从而得到聚焦良好的图像。为增强适用性,子孔径处理时采用大斜视角下的距离多普勒(RD)算法,同时与传统正侧视及小斜视RD算法比较。经仿真验证:无论在大斜视情况下还是在有运动误差的情况下,本文算法都能使点目标良好聚焦,点散布函数的分布显示旁瓣均低于-20 dB,满足工程使用要求,说明了算法的有效性。 相似文献
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步进频雷达目标ISAR成像运动补偿新方法 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。
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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。 相似文献
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本文提出了船只ISAR成像的角转动估算和最佳时间选择的问题。其目的是估算船只角转动并选择合适的成像间隔,以获得适于用分类/识别程序进行处理的高质量俯视或侧视船只图像。为此目的,推导出一般船只散射体相位/多普勒频率的新颖分析模型,并提出了一种新的ISAR算法,能够适于用船只运动条件估算更适合俯视或侧视图像形成的时间瞬间和俯视图像定标的转动垂直分量。针对不同的船只模型、船只运动、探测几何关系和背景条件分析了整个ISAR技术的性能。将该技术应用于真实ISAR数据的结果证明了所提出方法的有效性。 相似文献
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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。
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基于调频连续波信号的双基地ISAR成像研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在将调频连续波(FMCW)信号应用于双基地ISAR的成像过程中,针对应用FMCW信号在回波信号中产生距离快时间和方位慢时间耦合项的问题,提出了应用离散多项式相位变换的方法进行组合参量估计,通过估计出的组合参量构造补偿函数对回波信号进行相位补偿,消除了一次耦合项产生的固定频偏和二次耦合项引起的主瓣展宽,对补偿后的回波信号应用距离多普勒算法可获得清晰的目标二维像,通过仿真表明:所述的补偿算法能有效改善应用FMCW信号而产生的目标像散焦现象,获得聚焦良好的点目标像。 相似文献
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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。 相似文献