双基地角时变下的ISAR稀疏孔径自聚焦成像

针对双基地角时变下的逆合成孔径雷达（ISAR）成像分辨率低以及稀疏孔径存在相位误差引起图像散焦等问题,提出了一种基于贝叶斯压缩感知（BCS）的双基地ISAR稀疏孔径自聚焦高分辨成像算法。在平动补偿后回波数据的基础上,首先构造补偿相位将由双基地角时变引起的多普勒偏移补偿掉,然后构造随双基地角变化的稀疏基矩阵,建立基于压缩感知的双基地ISAR稀疏孔径观测模型,并将相位误差作为ISAR成像的模型误差,接着假设目标图像各像元服从Laplace先验、噪声统计特性服从Gaussian分布,利用贝叶斯推理进行"分布式"迭代求解,在高分辨成像的同时实现了相位自聚焦,仿真结果验证了算法的有效性和优越性。     

双基角时变下的空间目标BISAR自聚焦算法

以空间目标为研究对象,针对双基地逆合成孔径雷达(BISAR)成像中双基角变化及同步误差导致的二维ISAR像散焦问题,提出了基于粒子群优化(PSO)的非参数自聚焦算法。算法首先将回波中平动和转动及同步误差等因素导致的相位变化项统一建模,其次将二维图像对比度最大作为优化目标,利用PSO算法对所有高次项相位进行整体优化估计,然后对高阶相位项进行补偿,最后基于补偿后剩余的一阶线性相位项进行方位压缩得到目标的二维ISAR像。算法可解决参数相位误差估计法中因模型误差导致的聚焦精度下降问题,同时也降低了BISAR自聚焦算法的复杂度。通过与参数法自聚焦算法的性能进行对比仿真实验,验证了算法的有效性。     

基于稀疏分解的空间目标双基地ISAR自聚焦算法

空间目标双基地逆合成孔径雷达（ISAR）成像中,双基地角时变会造成二维图像的散焦。针对此问题,在三大同步理想可实现的条件下,以平稳空间目标为研究对象,分析了空间目标双基地ISAR成像原理,研究了双基地角时变对二维图像散焦的影响机理,提出了利用稀疏分解实现高精度自聚焦的算法。首先,将半双基地角的余弦进行泰勒展开;其次,结合目标的平动及转动条件,将成像相位项用多项式建模;然后,利用稀疏分解算法估计多项式的二次项系数,据此构建补偿项完成相位补偿。算法利用L-曲线准则选取正则参数,基于目标尺寸的先验信息构建冗余基的高分辨因子,利用推广的正则化欠定系统聚焦求解（FOCUSS）算法实现稀疏表示系数的估计,在恰当选取词典分辨率的条件下,算法可实现二次相位项的精确补偿,仿真实验验证了算法性能优于常用的非参数化自聚焦算法。     

一种孔径和频率二维稀疏的步进频SAR成像方法

 步进频率信号(SFWs)在不增加雷达系统瞬时带宽的情况下能够获得高的距离向分辨率的同时,也存在着抗干扰能力较差及其等效重复频率较低的问题,并且在方位向积累时间内由于雷达载机工作状态的变化,会导致方位向的数据录取不完整。针对上述问题,提出一种孔径和频率二维稀疏的步进频合成孔径雷达(SAR)成像方法。首先,分析了稀疏步进频率信号(SSFWs)的SAR成像模型,然后基于压缩感知理论完成距离向成像处理。其次,针对稀疏孔径的回波数据,通过构造成像算子和压缩感知重建模型的方法实现其距离徙动校正和方位压缩处理,进而获得二维成像结果。相比于传统的步进频率信号SAR成像,利用所提方法能够在少量的频率资源和雷达回波数据情况下实现准确的SAR成像。最后,通过对仿真和实测的步进频率雷达数据进行成像处理,验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于虚拟慢时间的双基地ISAR成像算法

针对双基地角时变引起的逆合孔径雷达（ISAR）图像畸变和散焦问题，提出了一种基于虚拟慢时间的成像算法。首先，分析了双基地角时变对ISAR成像的影响机理。然后，基于图像对比度最大准则估计等效旋转中心位置，完成初次相位补偿。最后，通过虚拟慢时间构建基于非均匀虚拟采样的补偿系数矩阵，并通过方位向非均匀傅里叶变换得到目标的ISAR像。算法基于图像对比度最大准则解决等效旋转中心位置估计问题，通过虚拟慢时间消除转动相位项的高次项影响，利用非均匀傅里叶变换解决随机虚拟采样的谱估计问题。理论分析和仿真结果验证了算法的有效性和鲁棒性。     

一种横向机动弹道下SAR成像算法

针对横向机动弹道下SAR成像回波方位向和距离向严重耦合、弹载SAR平台实时性要求高的特点,提出了一种基于频谱分析的扩展SAR成像算法。首先,以初始距离相同的目标作为成像处理对象,建立了横向机动下弹载SAR成像模型,分析了回波相位和瞬时距离的泰勒展开;然后,采用包含水平面速度和偏航加速度参数的相位因子依次进行距离徙动校正、二次相位补偿和多普勒中心频率补偿,实现了SAR图像的精确聚焦。该算法处理流程简单、实时性高,适合横向机动弹道下的中等分辨率的大斜视成像,给出了算法流程,仿真验证了算法有效性。     

基于脉冲交错的数字阵列雷达任务优化调度算法

针对数字阵列雷达搜索、跟踪和成像任务的资源调度问题,提出一种数字阵列雷达(DAR)任务的优化调度算法。该算法以脉冲交错技术为基础,在对目标搜索与跟踪的同时,利用基于压缩感知的稀疏孔径认知逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法对部分精密跟踪目标成像,并采用观测时间动态调整策略以提高雷达系统的自适应能力。仿真结果表明,与传统雷达资源调度算法相比,该算法可以将成像任务考虑到优化调度模型中并合理分配资源,实现雷达多任务并行的调度,获得更高的资源利用率与期望的成像质量。     

一种超高分辨率机载聚束SAR两维自聚焦算法

受运动参数测量误差和大气扰动等因素影响,合成孔径雷达(SAR)图像通常会发生散焦,利用自聚焦对散焦的SAR图像进行后处理是一种有效的重聚焦手段。传统的自聚焦算法都只是针对方位一维相位误差的估计和补偿。随着成像分辨率的提高,自聚焦时残留距离徙动的校正成为SAR成像面临的一个新挑战。本文推导得到了极坐标格式算法处理后残留距离徙动和方位相位误差的解析表达式,分析了两者之间的内在关系,并利用该关系,提出了一种能够同时进行残留距离徙动和方位相位误差补偿的两维自聚焦算法。实测数据处理结果表明,在残留距离徙动效应不可忽略的条件下,该方法能够极大地改善原有自聚焦算法的聚焦性能。     

一种用于条带模式SAR成像的自聚焦算法

 针对现有条带模式合成孔径雷达（SAR）成像的自聚焦算法中,相位的拼接会引起误差的严重积累,本文结合相位梯度自聚焦（PGA）算法和子孔径偏移（MD）算法,提出了一种新的用于条带模式SAR成像的自聚焦算法（PGA-MD）。该算法先利用PGA算法有效估计各子孔径相位误差函数,再利用相邻子图间方位向偏移量和线性相位之间的关系,通过MD算法精确估计相邻子图间方位向偏移量,然后计算线性相位差,并基于—阶导数实现子孔径相位误差函数拼接。理论分析以及实测数据处理结果对比均表明PGA-MD算法可以有效提高对条带SAR图像的自聚焦效果。     

基于稀疏表示的双基地MIMO雷达多目标定位及幅相误差估计

 基于稀疏表示理论,提出一种新的双基地多输入多输出(MIMO)雷达收发角度及幅相误差估计算法。利用接收数据,分别构造发射和接收协方差矩阵,并以列向量化后的发射和接收协方差矩阵为量测信号建立2个一维稀疏线性模型,构造模型求解的 L₂-L₁ 混合范数优化目标函数,通过交替迭代寻优获得目标角度估计和幅相误差估计,最后给出了本文算法的收敛性分析。与现有算法相比,该算法充分利用了目标发射和接收空域的稀疏特性,且能够通过对噪声功率的预估计来抑制噪声。仿真结果表明:在低信噪比(SNR)条件下,本文算法仍能够得到较好的估计精度,且对幅相误差具有一定的稳健性。     

基于数值计算的机载SAR空变运动补偿算法

针对机载合成孔径雷达(SAR)高分辨率宽测绘带(HRWS)成像问题,在分析结合两步运动误差补偿的距离徙动算法基础上,提出一种基于数值计算的空变运动误差补偿算法。通过对粗聚焦图像进行分块,在子块的两维波数域进行空变运动补偿,补偿的相位包括方位相位误差、距离相位误差以及方位和距离的耦合相位,因此该算法在复杂航迹、高分辨和宽测绘带情况下仍具有较好的鲁棒性。最后对SAR仿真数据和实测数据进行处理,并与结合两步运动误差补偿的距离徙动算法进行比较,处理结果表明该算法能够更好地补偿空变运动误差。     

结合迁移学习基于全卷积神经网络的ISAR自聚焦算法

逆合成孔径雷达（ISAR）成像目标多为非合作目标，在目标相对运动状态未知情况下的运动补偿是ISAR成像的关键。基于全卷积网络（FCN）具有强大的数据抽象特征挖掘和拟合能力，将FCN用于ISAR自聚焦，提出一种结合迁移学习基于FCN的ISAR自聚焦算法。通过构造大量不同相位误差的仿真数据集并进行训练，使FCN具有相位补偿能力，对不同姿态下仿真以及实测数据进行迁移训练，进一步提升平动相位补偿的能力。实测数据处理结果表明，结合迁移学习基于FCN的自聚焦成像效果优于传统类自聚集算法，验证了所提算法的有效性，相比传统方法更具优越性。     

复杂航迹和起伏地形条件下机载聚束SAR 空变运动补偿

 运动补偿是雷达平台机动飞行条件下合成孔径雷达(SAR)实现精确聚焦成像的前提,而如何精确实现运动误差的空变补偿(误差补偿随目标距离、方位和高度位置的变化而变化)目前还存在很大的挑战。本文提出了一种新的三阶运动补偿方法,能够有效解决复杂雷达航迹和地形起伏条件下运动误差的空变补偿问题。该方法首先以场景中心为参考进行空不变运动补偿,然后以多个子场景中心为参考进行空变运动补偿,最后再利用极坐标格式算法(PFA)统一补偿每个像素的空变误差。仿真数据处理结果验证了本文方法的有效性。     

基于最小熵的多通道SAR系统相位误差估计与补偿

采用多通道合成的方法来增加信号带宽,是提高合成孔径雷达(SAR)系统距离分辨率的一种有效技术手段。针对多通道间相位失配的问题,建立了通道相位误差的频域多项式模型,提出了一种基于最小熵的通道相位误差估计与补偿方法。以距离向压缩脉冲图像的信息熵作为目标函数,误差多项式系数为估计变量,基于最小熵准则建立了相位误差的最优化估计模型。该方法能有效弥补内定标或外定标方法的不足,且不依赖于成像场景的地物类型,只需抽取少量回波数据作为误差估计的样本,具有耗费存储空间少、收敛速度快、不损失信噪比的优点。对不同场景的八通道实测数据进行了处理,实验结果验证了本文方法的有效性和稳健性。     

结合视线方向运动补偿的滑动聚束SAR子孔径成像算法

滑动聚束合成孔径雷达(SAR)是一种新兴的成像模式,既可以提高方位向分辨率又能够扩展成像范围。其数据处理时需要考虑两个关键问题:一是系统脉冲重复频率(PRF)不足,方位向信号发生混叠;二是合成孔径长度的增加使运动误差的影响更为突出,运动补偿(MOCO)精度要求提高。基于子孔径技术,提出了一种改进的高分辨率成像算法。划分子孔径克服了PRF不足的问题;子孔径数据处理采用结合视线(LOS)方向运动补偿的Omega-K算法,实现更高精度的运动补偿,提高了聚焦质量。最终的方位向分辨率达到0.1 m,具有实际工程应用价值。点目标仿真和实测数据处理验证了算法的有效性。     

ISAR非平稳目标成像时间和转速联合估计方法

针对逆合成孔径雷达(ISAR)非平稳目标成像,提出基于两特显点相位联合估计成像时间和转速的方法,并得到了转速与相位斜率差(PSD)的解析表达式.首先,基于两个特显点距离单元估计目标转动相位,根据不同时间段转动相位线性度(PLD)选择成像时间.其次,在适合成像的时间段,将成像时间等分成两段,分别提取两段时间内转动相位的斜...     

匀转速逆合成孔径雷达的越距离徙动补偿

针对ISAR系统中的匀转速目标,本文提出了一种有效的校正由目标均转速旋转引起的越距离徙动(MTRC)的方法,对方位向上越距离徙动进行校正。它采用基于PD算法的Radon变换在方位向上得到精确的二次相位系数估计值,然后直接在时域上对越距离徙动校正,获得了更高的分辨率。Outlier-delete算法是一种在时域校正方位向越距离徙动的算法,在高信噪比条件下可以实现很好的聚焦效果,而在低信噪比条件下,该算法会出现严重误估计,导致聚焦失败。本文提出的Radon-PD算法具有很好的抗噪性,通过仿真并与Outlier-delete算法进行性能比较,验证了算法的有效性和可行性。     

减小双轴旋转惯导中陀螺仪随机漂移影响的方法研究

针对双轴旋转惯导惯性器件的随机误差无法在导航过程中自动进行补偿的问题,提出优化的两位置重调(TPR)的方法来补偿系统的随机误差导致的方位和位置误差,以提高双轴旋转惯导的长航时精度.与传统两位置重调(CPR)方法相比,使用优化的误差传递方程的两位置重调的方法,可以在少于6h条件下估计出系统的方位误差,从而使得系统的位置精度和方位精度都得以极大的提高.根据惯性器件的随机误差导致的方位误差的特性,建立了TPR的误差模型.通过仿真,证明了该方法的有效性.     

基于稀疏表示的多雷达信号二维融合处理

多雷达信号融合通过对多视角和多频带雷达信号进行相干融合,可以提高图像的距离和方位向分辨率.为了克服基于谱估计的多雷达信号融合方法稳健性严重依赖于散射点个数估计精度和二维极点配对精度的问题,在深入研究逆合成孔径雷达(ISAR)信号的基础上,构造了多雷达信号二维融合的线性表示模型,将融合处理转化为一个信号表示问题;充分挖掘...     

基于二维资源管理的多功能雷达任务调度算法

动态孔径分割技术为相控阵雷达针对不同任务灵活分配孔径资源提供了可能,而传统的资源调度方法仅基于单一孔径条件研究了时间资源的优化分配问题。针对雷达搜索、跟踪与成像任务的自适应调度问题,提出了一种基于时间-孔径二维资源管理的雷达资源调度算法。该算法建立了雷达孔径分割条件下的二维资源调度模型,确立了能量资源约束条件;利用基于压缩感知的稀疏孔径逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术,使雷达在完成目标搜索和跟踪任务的同时实现对目标的成像;定义了调度算法性能的评价指标。在仿真实验中将该算法与另外2种算法进行对比,验证了所提算法在高度成功率、二维资源利用率与任务并行度这3种性能指标上具有优越性。