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。     

ISAR雷达成象算法综述

本文主要针对ＩＳＡＲ雷达成象机理及各种ＩＳＡＲ雷达成象算法进行一定的概括与总结，归纳了各种ＩＳＡＲ成象的特点及发展状况。     

基于实测数据的机载毫米波ISAR舰船目标成像算法研究

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。     

星载成像雷达的算法及其图像增强技术

叙述了星载成像的原理及成像算法,分析了图像模糊的原因,提出了解决图像模糊的措施和方法。     

基于属性散射中心模型的SAR超分辨成像算法

基于属性散射中心模型,提出一种稳健而快速的SAR超分辨成像算法,在超分辨的同时能够考虑到目标的整体结构。首先利用改进的正交匹配追踪算法（OMP）对简化的属性散射中心模型进行参数估计,然后基于估计的模型参数在信号重构时进行二维频谱外推实现SAR超分辨成像。该算法具有较高的运算效率,相对于传统基于点散射模型超分辨算法,能够有效解决部件不连续的问题,并且初始指向角的利用可以取得良好的聚焦效果。仿真实验验证了该算法的优越性。     

弹道雷达目标的三维snapshot成像

介绍了基于弹道目标识别的三维snapshot散射中心成像方法。结合弹道导弹弹头的运动规律,建立了3D snapshot成像的数学模型。分析了影响成像质量的因素,并提出了解决散射中心匹配和映射矩阵选择的方法。最后,利用计算机仿真验证了该方法的可行性。     

基于星载毫米波雷达的空间目标探测与成像

在低信噪比情况下,基于多频组合的星载毫米波雷达,研究了空间目标探测与成像问题。用双频共轭处理和KEYSTONE变换解决了目标探测时的距离徙动校正问题,用时频分析完成目标探测后,用多频处理的方法精确估计各目标的运动参数。根据估计的目标运动参数,在距离频率-慢时间域依次完成各个运动目标的距离徙动粗校正,在进一步完成距离徙动精校正后,实现各个运动目标的高分辨率成像。仿真结果表明了本文方法的有效性。     

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。     

稀疏频带空间目标雷达成像

对稀疏频带超宽带ISAR成像进行了研究,提出了与实际情况更相符的空间目标稀疏频段成像步骤.以往这类问题主要针对一维稀疏向量,且都直接采用正弦信号模型开始分析.事实上,在ISAR二维信号处理中,不同频带的方位像由于慢时间采样尺度不同而有较大的差异,且由于速度的影响不同频段下的回波信号也无法用统一的正弦信号模型来表示.对这些以往稀疏频段成像研究中常常忽略的重要部分进行了详细的论述,进而给出了等效超宽带成像的方法.     

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。     

引信目标RCS理论算法的发展及应用

论述了引信近场雷达散射截面(RCS)计算的特殊性及难点，同时介绍了计算引信目标RCS的多种高频理论预估方法，着重比较了物理光学面元法与几何光学法，并讨论了其他一些理论方法的特点。通过某型导弹的应用实例，指出了引信目标模型在雷达引信目标系统仿真中的重要作用。     

基于深度学习的雷达目标识别算法评估系统设计

在雷达成像装备试验中,传统真实场景测试方法构建难度大、场景有限、试验风险高,急需解决目标识别算法测试不充分、评估不全面的问题本文针对现有问题设计了一套目标识别算法测试系统,可提供合成孔径雷达图像和逆合成孔径雷达图像的处理、标注以及目标识别算法的自动运行、环境配置、性能评估等功能。相较于传统的试验方法,该系统具备成本低、试验时间短、可控性强、可扩展等优点。     

基于压缩感知的多基地无源雷达成像算法

由于成像场景可稀疏表示（场景中仅有少数强散射点）,针对外辐射源信号波长长,带宽窄的特点,本文提出了基于压缩感知的多发单收无源雷达成像算法,该算法由符合图像统计特性的先验信息构造合理的傅里叶基矩阵,利用lp范数法将带约束条件强散射点增强问题转换为最优化问题,并通过迭代算法快速获得最优解。实验仿真结果表明小转角情况下,本文算法无需充足站点数目,并且能获得较好成像效果。
     

雷达弱对比分布目标的检测算法

本文研究在离散背景区域中的弱对比分布目标的雷达图象检测算法．     

用于目标识别跟踪的雷达/红外成像双模传感器数据融合技术

目标识别和跟踪是模式识别领域的一重要研究内容。基于单传感器（ 雷达或红外成像） 的系统存在着局限性， 分析了多传感器信号融合的必要性， 介绍了目标识别和跟踪系统进行多传感器信号融合的方法（ 特征层融合、决策层融合）及其在提高目标识别和跟踪的可靠性和抗干扰性方面的优势。介绍了基于智能模型和基于多层前向网络的目标识别算法。     

冲激信号SAR反向投像成像算法

本文在分析冲激信号成像特点的基础上，说明了线阵模型是解释冲激ＳＡＲ成像过程的有效方法，给出了反向投影成像算法。阐述了反向投影法的基本原理，并给出了计算机仿真结果，验证了反向投影法的有效性、正确性。