基于IRLS的跳频模式下GTD散射参数提取和RCS重构

现代谱估计方法能够反演基于几何绕射理论(geometric theory of diffraction, GTD)的模型参数，但不能处理非均匀不完备的雷达散射截面(radar cross section, RCS)数据。此外，通过暗室测量获取完备的RCS数据也需要较大的时空开销。针对上述问题，提出一种基于迭代加权最小二乘(iteratively reweighed least squares, IRLS)的跳频模式下GTD散射参数提取和RCS重构方法。该方法将稀疏重构理论与GTD散射模型相结合，能够在RCS数据非均匀不完备的条件下反演散射参数和实现RCS重构。仿真数据和电磁计算数据用于验证所提方法的有效性，实验结果表明该方法对降低暗室步进频率RCS的测量成本和扩增雷达RCS数据具有重要意义。     

基于Hankel矩阵改进TLS-ESPRIT算法的散射中心参数提取及RCS重构

基于几何绕射理论(geometrical theory of diffraction, GTD)的散射中心信号模型可以精确描述隐身目标电磁散射特性,将总体最小二乘-旋转矢量不变技术(total least squares-estimating signal parameter via rotational invariance techniques, TLS-ESPRIT)算法引入此模型中,为散射中心提取提供了超分辨率算法。针对TLS-ESPRIT算法在低信噪比条件下估计精度不高的问题,引入Hankel矩阵改进TLS-ESPRIT算法对回波数据处理的过程,改进后的算法提高了在低信噪比情况下对散射中心参数估计的精度,具有更好的噪声鲁棒性。在对目标的识别以及雷达散射截面(radar cross section, RCS)重构方面具有重要意义。     

基于改进MUSIC算法的散射中心参数提取及RCS重构

随着隐身技术的发展，雷达目标的边缘绕射等逐渐取代镜面散射成为主要的散射源，因此基于几何绕射理论（geometric theory of diffraction，GTD）的散射中心模型对隐身目标电磁散射特性的描述要比衰减指数和模型更为精确。显然，准确估计出GTD散射中心参数对刻画目标散射特性犹为重要。针对经典多重信号分类（multiple signal classification，MUSIC）法仅利用目标原始回波数据、参数估计精度不高这一问题，提出一种改进的MUSIC算法对散射参数估计提取。改进的MUSIC算法通过对原始回波数据取共轭，构建新的总协方差矩阵，有效利用了目标原始回波数据的共轭信息。仿真结果表明，与经典MUSIC算法相比，改进的MUSIC算法参数估计精度更高，雷达散射截面重构拟合程度更好，且运算量增加不大，可有效提取出隐身目标的散射中心。     

基于相干极化GTD模型的散射中心提取新方法

针对高分辨极化测量雷达体制,提出了一种基于相干极化几何绕射模型(GTD)的雷达目标散射中心提取新方法。首先建立了全极化测量条件下的相干极化GTD模型,并将MUSIC算法拓展用于高分辨雷达目标的全极化散射中心提取。该方法是一种极化和超分辨联合处理方法,它实现了对不同极化通道的散射中心数目、位置、类型、强度以及归一化相干极化散射矩阵的同时估计,同时还因充分利用了全极化信息,提高了各参数估计的精度。基于仿真和实测数据的实验结果验证了该方法的有效性。     

室内UHF波段高精度RCS测试方法及定标技术研究

针对UHF波段的RCS测试在室内精度较差的问题,给出了一种采用步进频率体制实现室内UHF波段高精度RCS测试的具体方法。基于高分辨能力的步进频率信号,依托高性能吸波材料和低散射泡沫支架优化测试背景环境,采用宽带对数周期天线作为收发天线进行准单站模式测量,运用多种数字信号处理技术校准测试误差,利用金属球在非光学区的频率特性进行定标,实现了室内UHF波段高精度RCS测试。通过实验验证,该方法可获取整个UHF波段的有效数据,对于直径为15cm的金属球,全角域测试误差小于±1dB。     

基于RELAX和PSO算法的GTD模型参数估计

针对传统的几何绕射理论（geometric theory of diffraction, GTD）模型参数估计方法存在模型定阶困难、低分辨率时多散射中心难以准确估计、计算量大、易收敛于局部极值等问题,提出一种组合松弛（RELAX）算法和改进粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)的GTD模型参数估计新方法。该算法基于RELAX思想,可以有效解决模型定阶问题;通过成像处理给定距离参数初值,并引入变异机制,使之能够稳定高效地收敛于全局最优值;在每次估计时通过检验同一分辨单元内是否存在多个散射中心,使之具有较好的超分辨能力。实验结果表明,该算法可以高效准确地估计GTD模型的散射中心参数。     

基于光电融合的目标三维结构反演

针对同传感器视角下的空天目标光电特征融合问题, 提出一种综合利用散射中心参数及轮廓角点特征的目标三维结构反演方法。首先, 基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法估计出序列雷达图像中的二维散射中心特征, 并利用Freeman链码提取连续可见光图像的角点特征。然后, 基于图论思想分别对雷达及可见光图像中的二维特征点进行关联。最后, 通过特征点三维重构来实现散射中心特征与光学角点特征之间的融合, 从而反演出较单源特征更为丰富准确的目标结构信息。仿真试验结果验证了所提方法的有效性。     

基于GTD模型的多视角多频带ISAR融合成像

多视角多频带逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)融合成像技术克服了单雷达成像分辨率受发射带宽和观测视角的限制，是提高ISAR成像的二维分辨率的新手段。在宽带小角度观测条件下，针对目标散射系数随频率变化的情况，提出一种基于几何绕射理论(geometrical theory of diffraction, GTD)模型的多视角多频带ISAR融合成像方法。首先，以GTD模型为基础建立ISAR成像回波模型；然后，将多视角多频带ISAR融合成像问题转化为信号稀疏重构问题，并采用正交匹配追踪算法求解，在保证融合成像质量的同时提高了的成像效率；最后，利用仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于频域稀疏压缩感知的雷达目标三维散射中心反演方法

基于平面阵列的微波天线结构可以获取多视角下的目标散射中心三维分布。针对平面阵列稀疏分布导致的目标成像及散射中心反演精度较差的问题, 设计了一种基于组合巴克码的稀疏孔径分布方式。在此基础上, 利用稀疏孔径回波和频域主成分分析得到参考复数信号。利用该参考复数信号对原始回波进行干涉处理, 获得回波频谱的稀疏表征方式。在频域建立基于压缩感知的目标散射中心三维分布模型并进行优化求解, 得到重构后的目标三维频谱, 并逆变换至空间域, 可实现目标散射中心幅度及三维位置重建。暗室试验数据处理结果表明, 所提方法在X波段和稀疏采样率为50%的条件下, 目标散射中心幅度及三维位置反演精度均优于90%。     

基于改进3D-ESPRIT算法的GTD模型参数估计与目标识别

针对低信噪比条件下，传统的基于旋转不变技术的三维信号参数估计(three-dimensional estimating signal parameter via rotational invariance te chniques, 3D-ESPRIT)算法和平方前后向平滑的3D-ESPRIT(quadr atic-forward-backward 3D-ESPRIT, Q-FB-3D-ESPRIT)算法对几何绕射理论(geometric theory of diffraction, GTD)模型参数估计精度显著降低的问题，提出改进的极化Q-FB-3D-ESPRIT (polarized-Q-FB-3D-ESPRIT, PQ-FB-3D-ESPRIT)算法。改进算法与上述两种传统算法相比，增加了对目标极化信息的利用，有效延长了可利用电磁散射数据的长度。仿真结果表明，改进算法的参数估计精度要高于其他两种算法，且在低信噪比情况下尤为显著。此外，还对基于散射中心模型的雷达目标识别进行了研究，仿真结果进一步验证了所提算法的可行性。     

基于全极化GTD模型的雷达目标二维散射中心提取

针对全极化二维GTD散射中心模型,首先提出一种二维极化线性变化(polarization linear variation PL)的ESPRIT算法(2D-PL-ESPRIT)用于提取雷达目标散射中心参数;其次,就2D-PL-ESPRIT算法提取目标散射中心的可行性进行了理论分析。相比通过多个单极化通道方法提取散射中心,2D-PL-ESPRIT算法可以有效提高参数估计精度,降低计算复杂度;相比二维极化并行(parallel polarization, PP)的全极化MUSIC方法(2D-PP-MUSIC),2D-PL-ESPRIT算法避免了复杂的二维谱峰搜索以及通过子空间正交方法判断散射类型的步骤,有效降低了运算量。之后,对三种算法进行了复乘计算量的比较以说明2D-PL-ESPRIT算法具有较高的运算效率。最后,通过仿真实验验证了2D-PL-ESPRIT方法用于全极化2D-GTD模型散射中心提取的有效性。     

散射中心特征序贯匹配的SAR图像目标识别方法

在合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）图像目标识别领域,提取目标区分性强的识别特征一直是研究热点之一。设计了一种SAR图像目标识别的算法,利用目标散射中心点集特征和属性散射中心特征分量估计值序贯匹配识别车辆目标。实测数据的实验证实了算法在目标方位角变化情况下和俯仰角变化情况下,车辆目标的识别都有较好的表现。     

基于APES的超分辨广域成像算法

多普勒波束锐化(Doppler beam sharpening, DBS)技术可以快速地对广阔地面场景进行成像,但存在成像分辨率不高的问题。简单介绍了DBS的成像原理,建立了方位向超分辨的信号模型,并在此基础上提出一种新的超分辨广域成像算法。该算法将脉压后的回波信号建模为一系列不同多普勒频率散射点的叠加,利用幅度相位估计(amplitude and phase estimation, APES)方法对脉压后的数据进行多普勒分析,进行方位向的成像。仿真结果与实测数据表明,所提算法可以获得清晰的广域超分辨图像。     

基于特征增强的非均匀采样SAR三维稀疏成像

对于非均匀采样数据, 现有三维稀疏成像方法中的数据局部插值会带来误差, 且得到的分布式目标成像结果与其连续散射的本质不符。针对这些问题, 首先将成像问题直接建模为三维空间中联合的稀疏重构问题, 并通过选取候选散射中心进行字典降维; 然后, 在降维后的模型中增加三维特征增强约束项, 建立三维空间中相邻散射中心之间的联系; 最后, 结合高斯迭代法以及优化的信号处理技巧, 提出了一种高效的模型求解算法。实验结果表明, 相比于其他成像方法, 本文方法对旁瓣的抑制能力强, 成像结果分辨率高、精度高, 且保证了分布式目标成像结果的连续性。     

导引头角闪烁抑制方法探究

雷达目标角闪烁(即视在角位置的变化)是目标后向散射波中的一种干扰现象,它是由复杂目标的多散射中心引起的一种相位迭加畸变效应。在导引头的末段制导过程中,角闪烁将成为主要的角误差因素,它严重地降低了导引精度,甚至可能导致对目标的失踪。 选用一架实际的T-33飞机建立目标模型。近似模型由8个散射中心构成。利用矢量相干求和及坡印亭矢量概念,导出了目标RCS和角闪烁线偏差公式,并得出了几条特定轨迹上导引头跟踪目标的模拟结果。RCS与角闪烁间的负相关性得到了验证。此外,给出了临界去相关频率,概率密度函数以及角闪烁功率谱。为抑制角闪烁,模拟了频率捷变与极化分集时的六种RCS加权处理方法。结果表明,对那些利用了RCS与角闪烁间负相关性的加权方法,经加权处理后,角闪烁的均方根线偏差将被抑制到一个较小的量级。其中频率捷变方法可望得到更好的结果。     

基于属性散射中心的SAR成像方法

传统合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像技术假设目标回波是由各向同性的点散射模型的相干叠加形成, 在大转角成像时不再适用。且各向同性的散射模型忽略了目标同一结构像素间的相关性, 容易导致结构不连续, 给后续目标识别带来困难。为此, 本文提出了一种基于属性散射中心模型的SAR成像算法, 利用不同散射中心表现出的不同特性对其分别进行成像, 增强属于同一结构的像素间的相关性, 提高SAR图像的可视性。最后, 基于仿真和实测数据实验结果, 验证了方法的有效性, 与现有算法对比, 所提算法的图像质量在定性和定量评价指标上都有所提升。     

基于改进混合对数正态分布模型的隐身飞机动态RCS统计特性分析

针对经典模型描述复杂航迹情况下的隐身飞机动态雷达散射截面(radar cross section,RCS)统计分布特性精度不足的问题,提出一种精度更高、拟合效果更好的改进混合对数正态分布模型.首先,基于目标电磁散射数据建立隐身飞机静态RCS数据库.其次,结合实战过程中隐身飞机的运动规律,对其进行复杂机动航迹建模,解算得...     

Radar Cross-Section Measurement Using the Near-Field Single-Frequency Angular-Diversity Technique

1.INTaODUCTIONRadarcross-sectionisaphysicalparametertorepreseDttheabilityofatargettoscsttertheelectromagneticwavefromaradar.IntheoreticalandexperimeDtalstudies,itisknownthatthehighfrequencyscatteringfromanelectricallylargetargetcanbewellapproximatelymodeledasifitisemanatedfromadiscretesetofpointsonthetargetcalledscatteringcenters[l,ZI.Thescatteringcentermodelisconceptuallyconciseanditprovidesasparseabstractionoftheactualcomplextargetfornumerousapplications.ForRCSmeasuremellt,asphericalw…