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针对多视角合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别问题,提出一种基于目标高分辨率距离像(High Range Resolution Profile,HRRP)时频矩阵非负分解特征提取和识别方法。该方法首先对SAR图像进行滤波预处理,得到相应的目标HRRP序列;然后采用匹配追踪时频分析方法计算得到目标HRRP的时频矩阵;应用非负矩阵分解技术分解时频矩阵,得到相应的谱矢量和时相矢量。基于分解得到的谱矢量和时相矢量提取时频域矩特征和稀疏特征。最后,应用隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)对这些时频特征序列建模及识别。采用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)计划公开发布的SAR目标数据库的实验结果表明,该方法不仅能有效降低时频域特征的维数,而且识别性能优于传统的时频域特征。 相似文献
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空间目标的高速运动会使得一维距离像产生畸变,因此高速运动补偿是空间目标高分辨雷达成像的关键步骤。基于线性调频信号模型,研究了高速运动对一维距离像产生的畸变影响,并通过定义一维距离像熵函数,将黄金分割优化搜索理论引入本文,提出一种实用高效的高速运动补偿方法,并将该方法移植到雷达信号处理机上,对大量实测高分辨雷达空间目标数据进行了处理。结果表明本文方法有效地补偿了高速运动对空间目标高分辨成像的影响,使得空间目标高分辨成像质量有了较大提高;且该方法计算量不大,满足实时ISAR成像的要求。 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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根据宽带雷达目标电磁散射特性,采用基于几何绕射理论的GTD(几何绕射)模型对目标电磁散射特性进行建模;在此基础上,构建宽带雷达目标回波信号模型,结合回波信号特征,提出了一种基于去斜的宽带雷达目标回波仿真方法。对宽带雷达发射信号进行去斜处理以及傅里叶变换,得到去斜后的频域发射信号,将该信号与表征目标频域散射特性的数据在频域相乘并进行逆傅里叶变换,实现时域卷积,获取去斜后的宽带雷达回波信号。经过ISAR(逆合成孔径雷达)处理,对回波数据进行成像,验证了该方法的有效性。该方法能够有效减少运算量,降低工程化实现难度,可用于ISAR回波信号模拟设备。 相似文献
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线阵SAR是一种新型雷达三维成像技术。由于实际中线阵天线长度有限,基于匹配滤波的传统线阵SAR成像方法不仅需要大量的阵元数,而且在切航迹向的分辨率也较低。结合三维场景空间目标的稀疏特征,提出一种基于压缩传感理论的高分辨线阵SAR三维成像方法。相对于传统匹配滤波线阵SAR三维成像方法,本方法只利用少量的稀疏天线阵元回波对切航迹向的稀疏散射目标进行L1范数优化重构,大大抑制了切航迹向旁瓣影响并显著提高分辨率。最后,通过线阵SAR点目标仿真三维成像表明了本文算法的有效性。 相似文献
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空间目标的高速运动会造成双基地ISAR一维距离像的畸变,针对此问题,研究了相应的速度估计与补偿方法。基于中频直接采样匹配滤波非相参双基地ISAR成像系统,首先研究了高速运动对双基地ISAR成像的影响,其次利用雷达基带回波具有的稀疏性,构造出与高速运动目标回波特性相匹配的冗余基并对其进行稀疏分解,然后据此估计出回波的调频斜率,进而估计出目标的无模糊速度,最后构造补偿相位项完成对宽带回波的速度补偿。算法补偿精度高,且无测速模糊,空间目标理想散点的仿真实验验证了补偿方法的有效性。 相似文献
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针对星载合成孔径雷达(SAR)系统利用俯仰向数字波束形成(DBF)技术接收场景回波时受地形的影响,会出现波束指向偏差的问题,提出了基于稀疏空间谱估计的星载SAR数字波束形成方法。该方法将目标场景高程估计问题转换为波达方向估计问题,考虑到回波信号的稀疏性,进而等效为稀疏空间谱估计问题,然后利用凸优化方法求解得到目标波达方向。最后,仿真实验验证了该方法的有效性,结果表明该方法可以降低传统自适应方法受小样本和低信噪比影响的限制,实现复杂地形下的正确波束指向,保证回波信号的接收增益。 相似文献
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针对L型嵌套阵列二维角度估计问题,提出一种三重混合范数块稀疏重构算法。首先,建立一种俯仰角和方位角可分离的二维稀疏测向模型,将两个维度采样点分块,分别计算联合协方差矩阵,二维角度估计问题被转化为联合协方差矩阵稀疏优化问题;为减小计算复杂度,建立三重混合范数块稀疏重构模型,利用交叉迭代的方法得到稀疏解,实现了二维角度估计,并且可以自动配对。仿真试验表明,三重混合范数稀疏重构算法能够有效估计多个辐射源的二维角度,分辨率较高,并且具有一定的鲁棒性。与传统算法相比,在低信噪比和小快拍数的条件下,均优于传统二维角度估计算法。 相似文献
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针对分布式卫星SAR系统中混合基线和雷达斜视导致沿航迹基线难以精确计算的问题,提出了一种基于星历和回波数据的沿航迹基线计算方法。在将分布式卫星航迹补偿为平行航迹的基础上,建立了存在混合基线及雷达斜视条件下的观测几何模型,推导了沿航迹基线的计算公式。根据雷达回波数据估计多普勒中心频率,并由此得到计算沿航迹基线所需的斜视角。在空间基线较长、斜视角较大条件下,该方法相比近似计算方式而言,能获得高精度的沿航迹基线估计。仿真结果表明,用该方法计算得到的沿航迹基线长度作为测速定位的基线参数,可以获得高精度的动目标测速定位结果。
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在L型阵列下,基于稀疏重构提出一种可实现自动角度配对的二维波达方向估计方法。首先,根据两均匀线阵接收数据的互相关矩阵构建二维稀疏线性模型;然后,通过数学变换将该二维模型转换为联合稀疏重构模型之内,通过联合稀疏重构算法分别单独获得信源方位角和俯仰角的粗略估计,并将此信息融入二维稀疏线性模型,大大减少了模型中原子个数,达到降低计算复杂度的目的;其次,从理论上分析了新方法可分辨的信源个数和计算复杂度;最后,通过一系列计算机仿真将新方法与其它子空间类二维波达方位估计方法进行比较,表明了新方法在估计精度上的优越性。 相似文献
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与宽带单基地雷达相比,宽带T/R\|R双基地雷达有诸多优势。研究了宽带T/R\|R双基地雷达目标的特征提取问题,利用两个站同时观测到目标一维像,分别提取了目标单站一维像对应的距离与双站一维像对应的距离和;结合双基地雷达目标定位方法,给出了目标长度和姿态角的估计方法,仿真分析了目标位置和基线长度对估计精度的影响;在此基础上,通过多次观测,给出了目标长度、目标姿态角以及姿态角平均变化率的估计方法。最后,仿真结果表明了所提方法的可行性和有效性。
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