用于ISAR动目标成像的鲁棒自聚焦算法

对逆合成孔径雷达（ISAR）动目标成像的运动补偿提出了一种鲁棒的自焦算法，称为AUTOCLEAN。该方法是基于非常灵活的数据模型的一种参量算法，其数据模型考虑了由无用的目标径向运动以及传播或系统不稳定性引起的合成孔径时间内任意距离徙动和任意相位误差，AUTOCLEAN可被归类成一种多散射体的算法（MSA），但它与其他现存的MSA在好几个方面都有很大的不同：1）在二维（2－D）图像域内可自动选择强散体；2）散射体不必很好地隔离或者非常地强；3）以最优方式将所选的各散射体的相位和RCS（雷达横堆截面）信息加以综合；4）避免了麻烦的相位展开步骤，AUTOCLEAN在计算上很有效并只包括一系列FFT（快速傅里叶变换），AUTOCLEAN的另一个良好的特性是假定目标有大量的强散射体，其性能也可渐进地得以提高，数字和实验结果表明AUTOCLEAN是ISAR成像非常稳健的自动聚焦方法。     

基于离散多项式相位变换的SAR高阶相位误差估计

离散多项式相位变换（DPT）是分析恒定幅度多项式相位信号的有力工具，其主要用途是估计相位多项式的系数，具有估计精度高、算法简单等特点。在SAR的回波数据中相位误差往往可以用幅度恒定的多项式相位来表示。补偿这种类型的相位误差，常用的方法是多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法。在SAR自聚焦中，运用DPT算法估计二阶和高阶相位误差系数是可行的。本文详细介绍了DPT算法的原理，通过实测数据验证了DPT算法的性能，并与多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法进行了比较，结果表明在信噪比较高的条件下，DPT算法的估计精度远远高于多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法。     

自适应SCKF在高动态COMPASS信号参数估计中的应用

高动态环境下北斗二号导航信号具有较高的非线性特性,载波参数估计难以保证较高的精度。在分析高阶非线性载波模型的基础上,提出了一种基于平方根容积卡尔曼滤波（SCKF）的自适应滤波算法,对载波相位及其三阶导数进行估计。该算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,且在迭代滤波过程中,利用移动窗口法通过最新量测信息来改进过程噪声和量测噪声的协方差阵,可获得较高的估计精度。仿真结果表明,相比EKF和SCKF,本文提出的方法具有更高的估计精度和更快的收敛速度。     

W波段UAV MISAR实时成像运动补偿方法

建立了实时成像正侧视合成孔径雷达(SAR)运动误差模型,采用了一种基于惯导和相位梯度自聚焦(PGA)运动误差估计的中心波束平面运动补偿算法。该算法对回波包络和相位进行分开补偿,利用惯导数据把带有运动误差的回波包络拉直,再利用相位梯度自聚焦算法对回波进行相位误差估计并补偿。针对实时成像的时间少、运算量大、运算资源受限等特点,该算法取消了距离徙动校正的步骤,将运动误差矢量在斜距平面投影并完成包络校正和相位误差估计。该方法运算量小,同时能满足分辨率要求。仿真结果表明:该方法能够得到质量较高的SAR图像。     

一种多普勒域走动校正的斜视SAR成像算法

为了解决时域校正走动带来的方位空变性问题,提出了一种在方位多普勒域走动校正的斜视合成孔径雷达（SAR）成像算法。文中利用级数反演理论,将斜距公式展开至三次项,推导出SAR回波信号的两维频谱表达式。再从两维频谱出发,提出了基于两维频谱匹配滤波的斜视SAR成像算法。该算法考虑到距离空变性问题,提出先在两维频域进行走动校正和相位预滤波,接着在距离多普勒域进行线性频率变标的处理方法,经过距离脉压和方位脉压能够得到聚焦良好的SAR图像。此外,该方法与距离徙动（RMA）算法相比可以有效地降低需要处理的数据量。最后,临近空间SAR仿真实验证明本文提出方法的可行性和有效性。     

合成孔径雷达自聚焦方法介绍

合成孔径雷达是一相干成像系统，维护回波信号间正确且精确的相位关系是获得高分辨率图像的关键。而在实际中，例如平台不稳、成像算法的近似等一些因素都会影响相位相干性，造成相位误差，使图像质量下降。因此采取基于数据的自聚集技术来减少这些相位误差是很有必要的。     

一种超参数自适应航天器交会变轨策略优化方法

利用强化学习技术,本文提出了一种超参数自适应的燃料最优地球同步轨道（GEO）航天器交会变轨策略优化方法。首先,建立了GEO航天器交会Lambert变轨模型。以变轨时刻为决策变量、燃料消耗为适应度函数,使用改进式综合学习粒子群算法（ICLPSO）作为变轨策略优化的基础方法。其次,考虑到求解的最优性和快速性,重新设计了以粒子群算法（PSO）优化结果为参考基线的奖励函数。使用一族典型GEO航天器交会工况训练深度确定性策略梯度神经网络（DDPG）。将DDPG与ICLPSO组合为强化学习粒子群算法（RLPSO）,从而实现算法超参数根据实时迭代收敛情况的自适应动态调整。最后,仿真结果表明与PSO、综合学习粒子群算法（CLPSO）相比,RLPSO在较少迭代后即可给出适应度较高的规划结果,减轻了迭代过程中的计算资源消耗。     

用于大斜视角合成孔径雷达成像的时变步进变换算法

大斜视角合成孔径雷达（SAR）成像可用于一些特定的应用场合，如提供与视看角有关的散射信息及重访所感兴趣的区域的场合。现有的SAR成像算法很难直接应用于大斜视角结构，这是因为在信号中的大的距离单元徒动及不可忽略的三次相位项。本文提出了一种改进的算法，称作时变步进变换算法，它采用不同的线性调频（Chirp）率对不同的子孔径中的信号进行去斜坡处理以缓解距离聚焦问题，子孔径之间的间隔也随去斜坡的线性调频率的变化而变化，且在聚焦过程中包括了不可忽视的的三次相位项。所提出的算法在大斜视角模式时性能优良，通过在斜视角增大时缩短子径长度，可使算法的性能几乎与斜视角无关。此外，所提出的算法对于多视处理与运动误差补偿也是灵活的。     

非参数化迭代自适应SAR射频干扰抑制方法

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）的成像质量与图像解译精度会因为空间中存在的射频干扰（Radio Frequency Interference，RFI）而下降。本文在加权最小二乘迭代自适应算法的基础上，提出了非参数化的迭代自适应RFI抑制方法。该方法在成像处理前增加了对RFI的预检测环节，在初步检测出存在RFI的数据部分后只对存在RFI的数据进行SG（Savitsky-Golay，萨维茨基·戈莱）卷积平滑处理以提升对弱RFI的检测能力。利用带阻滤波器滤除存在干扰的频段后，使用迭代自适应处理在频谱中估计出被去除频段中的信号分量以获得期望的距离谱。与利用传统距离频率滤波方法进行RFI抑制相比，所提出的方法在图像细节保持方面效果更优，避免了因频谱不连续而导致的旁瓣增加，且运算效率更高。     

具有实时图像形成能力的高分辨率、四波段SAR试验台

描述了在Sandia国家实验室研制的双水獭SAR试验台。该试验台很灵活、适应性强，能工作于四种频：Ka、Ku和VHF／UHF频带。这种SAR的特点是在聚束模式和条带测绘模式下具有高分辨实时图像形成能力。高质量的图像是采用重叠子孔径（OSA）图像形成算法和相位梯度自聚然（PGA）算法实时形成的。     

FMCW体制毫米波SAR实时信号处理方法研究

与脉冲体制合成孔径雷达(SAR)相比,调频连续波(FMCW)体制SAR具有体积小、重量轻、分辨率高、功耗低和低截获等一系列优点,目前小型或微小型SAR普遍采用FMCW工作体制。FMCW SAR在整个脉冲重复周期内都发射信号,其信号占空比达到了100%,为了减小数字接收机采样带宽,降低数据率,FMCW体制毫米波SAR一般采取解线频调接收的方式,但其数据量依然很大,而且机载平台受到气流的影响,运动误差很大,需要迭代估计与补偿,给实时处理模块带来了很大压力。为了提高整个机载FMCW SAR系统的信号实时处理性能,需要在算法层面进行改进。提出了一种两次子孔径误差估计和全孔径误差拼接补偿的FMCW SAR实时成像算法,使用相位梯度自聚焦(PGA)算法和图像偏置(MD)算法级联提取子孔径误差;然后进行子孔径误差拼接成全孔径误差补偿原数据,两维脉冲压缩后完成图像聚焦,提高了FMCW体制毫米波SAR成像算法的效率;最后使用机载Ka波段FMCW SAR实测数据,验证了该算法的有效性。     

谐波信号四阶累积量中所含信号信息研究

研究了谐波信号四阶累积量，发现它比二阶、三阶累积量所含信息更丰富。它可以分析出谐波信号各分量间频率及相位存在的三种关系：频率（相位）双对耦合、频率（相位）三次耦合、频率（相位）相互独立，这三种关系在多次谐波信息中可能同时存在，也可能存在一种或两种。此外，当有频率耦合时，还可提供信号的相位信息。为了简化计算，本文着重研究了四阶累积量对角切片及其频谱，并用仿真实例验证了不同频率（相位）耦合关系对四阶累积量的谱值产生不同影响这一结论的正确性。     

自聚焦与超分辨率合成孔径雷达成像

构想了一种基于快速傅立叶变换（FFT）的用于合成孔径雷达（SAR）成像横向距离相位误差补偿的参量算法，称做MCCLEAN。这种算法可用做大范围场景SAR成像的一种单独的自聚焦方法。本文作者同时还给出了一种具有类似结构的算法，该算法可对大范围场景中感兴趣的小场景或小区域（ROI）同时进行自聚焦与超分辨率SAR成像，并给出了一些例子以说明这两种算法的性能。     

天基监视雷达的距离游走和距离重叠补偿研究

为了实现天基雷达杂波消除、高分辨率的角度估计和广域监视功能,采用三通道相位中心偏置天线（DPCA）/monopulse（单脉冲）信号处理系统。天基雷达的运动和地球自转,使得地球上每一点的杂波都产生了附加的多普勒成分——距离游走效应。距离游走与距离重叠效应相结合,显著地降低DPCA处理算法的杂波抑制性能。针对距离游走效应在相干处理阶段进行反向补偿、在非相干积累阶段采用线性内插的方法进行校正,针对距离重叠效应采用基于普罗米修斯结构的波形分集技术进行校正。实验结果显示,提出的距离游走和距离重叠综合补偿方案显著提高杂波抑制效果。
     

基于调频连续波信号的双基地ISAR成像研究

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。     

改进高斯混合粒子滤波的纯方位目标跟踪算法

针对纯方位跟踪系统非线性较强、传统跟踪滤波方法收敛速度慢且容易发散的问题,提出了一种基于改进高斯混合粒子滤波的纯方位跟踪算法。该算法基于Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)和粒子滤波的特点,用有限的高斯混合模型来近似后验状态密度、系统噪声和观测噪声的分布。利用贪心EM算法实现模型的降阶,一定程度上克服了EM算法假定混合成分数为已知、迭代的结果需要依赖初始值、可能收敛到局部最大点和可能收敛到参数空间的边界的缺点,从而改善粒子枯竭的问题。仿真实验结果表明在纯方位跟踪领域,与传统粒子滤波(PF)和基于EM的高斯混合粒子滤波相比,该算法在保持高精度估计能力的同时,具有较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。     

重力测量卫星KBR系统相位中心在轨标定算法

针对低低跟踪(SST-LL)重力测量卫星K频段测距(KBR)系统相位中心在轨标定问题,提出了一种应用预测卡尔曼滤波算法的KBR系统在轨标定算法。首先,以磁力矩器和姿态控制喷气发动机为执行部件,对一颗卫星施加一定的组合力矩,使其绕另一颗卫星进行周期性姿态机动;然后,将星敏感器数据代入预测卡尔曼滤波算法中估计出卫星姿态;最后,根据KBR系统观测值与卫星姿态角之间的关系,利用扩展卡尔曼滤波算法估计出KBR系统相位中心的位置。数值仿真结果表明:KBR系统相位中心可以被实时估计,当存在较大的卫星姿态动力学模型误差时,KBR系统相位中心的标定误差仍在0.3mrad以内,证明此算法估计精度较高且鲁棒性强。     

基于FPGA的角跟踪接收机误差信号平滑算法的实现

在星间链路自跟踪系统中，角跟踪接收机中误差信号的抖动大小决定系统天线跟踪精度和稳定度。为降低误差信号的抖动，结合工程实际应用情况，在FPGA上实现一种16点加权平均滑动窗算法。该算法首先对误差信号进行频谱分析，找出误差信号的频率分布范围。然后根据误差信号采样率和误差信号的频率分布范围，确定加权滑动窗点数和加权系数。最后在FPGA上对该算法进行实现，实现过程中采用桶形移位器方式，将15次加法和1次除法运算降低为1次加法，1次减法和1次截位操作，FPGA资源使用量显著降低。实际测试结果表明，该算法能有效对角跟踪接收机误差信号进行平滑，从而解决角跟踪接收机在低信噪比、高信息速率情况下误差信号抖动不满足指标要求的问题。误差信号抖动由0.25V左右降低为0.06V左右，这一方式显著改善了系统性能。     

同空间后向投影InSAR成像及干涉相位提取方法

为了提高复杂运动情况干涉合成孔径雷达（InSAR）成像精度,结合时域后向投影方法提出了一种基于同空间后向投影的InSAR成像与相位提取方法,分析后向投影多普勒补偿函数与干涉相位的关系,通过各天线回波投影到相同的成像空间,再构造相位补偿函数进行相干积累成像。仿真和实测数据验证了复杂运动情况下本文方法较传统频域算法获得更好的InSAR成像和干涉相位质量,且该方法还可在成像过程中实现InSAR图像配准、去平地效应的一体化处理,简化了InSAR数据处理。     

拟合摄动力函数在低轨卫星定轨算法中的应用

为降低卫星定轨中摄动运动方程计算的复杂性，根据低轨卫星动力学模型，在考虑二体作用力和地球非球形引力J2项摄动条件下，以拟合函数表示其余的摄动力，并采用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，提出了一种基于拟合摄动力函数的低轨卫星自主定轨滤波算法。仿真结果表明，该法可明显减少计算量，缩短滤波收敛时间，提高卫星的实时处理能力。定轨精度为：位置方向70．7m（1σ），速度方向0．16m／s（1σ），可满足一般低轨卫星的精度要求。