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利用频域稀疏的线性调频步进信号(FSCS)作为雷达发射信号,并结合空域稀疏的SIMO雷达阵列来构建二维稀疏的高分辨雷达成像模型。针对该稀疏模型,首先通过对低维数据简单补零处理,然后利用图像熵准则完成对运动目标速度的有效估计。在此基础上,结合压缩感知理论,构造有效的观测矩阵、稀疏变换矩阵以及重构算法,获得目标高分辨距离像(HRRP),进一步提出基于保相性的频域空域二维稀疏SIMO高分辨雷达成像方法。该方法可以大幅减少FSCS脉冲串的子脉冲个数,大幅减少SIMO高分辨雷达接收天线阵元个数,并获得高质量的HRRP和目标二维像。仿真实验验证了本文方法的有效性和鲁棒性。 相似文献
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噪声调频信号对合成孔径雷达的干扰 总被引:6,自引:0,他引:6
传统的噪声干扰对合成孔径雷达 (SAR)干扰都是有效的 ,但是由于SAR在成像过程中 ,距离向和方位向都获得很高的处理增益 ,使得对SAR有效干扰的干扰功率要求极高。用相关噪声调频干扰方法 ,通过适当设计噪声调频干扰信号的调制噪声谱宽 ,使干扰信号的等效调频斜率在SAR的线性调频信号的调频斜率u±Δu范围内概率最大 ,且在雷达的每个脉冲重复周期内使用相同的干扰样本 ,它可在距离向和方位向获得一定的处理增益 ,从而降低了对干扰功率的要求。仿真研究了用重复干扰样本和非重复干扰样本的干扰效果 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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子孔径距离—多普勒成像算法的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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调频连续波(FMCW)体制下,传统脉冲合成孔径雷达(SAR)的"走—停"回波模型已经不再适用,快时间走动项引入的距离-方位耦合项不可以忽略,否则会使图像质量的降低。该文首先构建FMCW回波模型,其次,提出了一种基于两步式的滑动聚束SAR成像算法。所提算法针对滑动聚束模式中,多普勒历程大于脉冲重复频率(PRF)所造成的频谱混叠问题,采用方位频域去斜的预处理加以解决。由于距离徙动校正(RCMC)后方位时域依旧混叠,该算法通过方位去斜在频域完成聚焦避免再一次的解混叠操作。通过仿真验证,该算法能够实现高精度的FMCW SAR滑动聚束成像。 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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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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针对逆合成孔径雷达(ISAR)的小转角目标回波特点,提出通过快速生成包络和相位的方法来构成目标回波.根据ISAR的成像原理,忽略包络延迟中由转动生成的分量和相位变化的弱小分量,降低了计算复杂度.对于由多个散射点构成的机动目标,只加入影响较大的偏航运动,运算量得以减小.模拟机动目标回波的成像结果证明了该方法的有效性. 相似文献
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导弹目标ISAR成像的仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
在逆合成孔径雷达(ISAR)成像基本原理及信号处理过程的基础上,根据导弹的飞行弹道、自转和进动模型建立导弹飞行模型,采用自相关快速运动和累积相关运动两种补偿方法,对导弹目标的ISAR二维成像进行了仿真研究。结果表明,导弹的自旋时成像结果及积累时间的影响较大,模型不同,积累时间也不同。 相似文献