基于改进OMP算法的稀疏目标微波关联成像方法

利用稀疏重构类方法进行雷达微波关联成像时, 传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法在每一次迭代过程中均需要求解目标函数的最小二乘解, 导致成像算法计算复杂度随矩阵规模和迭代次数增加而急剧攀升。针对此问题, 结合频率捷变思想, 提出了一种改进OMP算法的稀疏目标微波关联成像方法。首先, 阐明了微波关联成像机理, 并构建了微波关联成像信号模型; 然后, 利用共轭梯度法对OMP算法中的最小二乘求解步骤进行了改进, 并分析了改进后算法的计算量; 最后, 通过与最小二乘成像方法、匹配滤波成像方法和基于传统OMP稀疏重构的成像方法进行计算机对比仿真实验, 证明了本文算法的正确性与优越性。     

基于实测数据的广域三通道SCANSAR-GMTI算法

根据广域三通道扫描模式合成孔径雷达地面动目标检测(scan synthetic aperture radar ground moving target indication, SCANSAR-GMTI)实测数据的分析,提出一种广域三通道SCANSAR-GMTI系统的动目标检测、测速、定位及航迹检测的方法。该方法在保持杂波抑制后两通道的相位特性一致的前提下,采用两路杂波抑制性能整体最优的3多普勒通道变换(3 Doppler transform, 3DT)方法,保证了系统的杂波抑制能力,结合相位干涉原理实现运动目标定位、测速,补偿载机运动带来的场景移动后实现了目标航迹的检测。最后,给出了对三通道实测数据的处理结果,验证了该方法能有效地检测地面慢速运动目标并检测其航迹。     

同步轨道SAR参数分析及成像方法

针对地表信息探测及监控的地面遥感应用场合,利用同步轨道卫星对地观测重复周期短、可实时监控的特点,从概念、原理上对同步轨道合成孔径雷达进行了说明,对其参数设计方法进行了研究。在条带成像模式下对卫星相对运行轨迹和波束覆盖范围进行了重点研究,理论上分析和计算了卫星轨道及姿态对雷达成像斜视角及多普勒中心的影响。基于对中国地区地理的监测,设计了一组有效的雷达参数,对此进行了理论仿真,对GEOSAR成像中的距离多普勒成像算法和后向投影算法分别进行了对比和说明。通过数据仿真结果验证了本系统的有效性和可行性。     

地球同步轨道SAR两维奇异值分解成像方法

针对地球同步轨道合成孔径雷达(geosynchronous synthetic aperture radar, GEO-SAR)长合成时间和大观测场景严重的二维空变将影响二维聚焦深度的问题,该文提出了一种GEO-SAR两维奇异值分解成像方法。该方法首先对距离空变信号进行奇异值分解得到距离多普勒的耦合特性,通过距离频率插值和重采样完成距离空变校正;接着,对方位空变信号进行奇异值分解将方位空变与多普勒分离,通过级联的两步奇异值分解和方位非线性变标操作完成方位空变校正,实现整个场景的聚焦。最后,仿真结果验证了该方法的有效性。     

瞬态热线法导热系数测试中的自然对流影响

基于瞬态热线法导热系数测试原理,试验测量了微细金属丝(Φ=0.06 mm)水平、垂直放置时的空气加热过程,获得了不同加热功率下的空气导热系数。采用了考虑自然对流影响的空气导热系数估算法,对估算法与瞬态热线法计算的导热系数进行对比分析。分析结果表明:金属丝水平放置时两种方法的计算值吻合度好,但与空气导热系数的标准值差别较大。当加热功率较小,垂直放置时两种方法的计算值偏差稍大,基于瞬态热线法计算的空气导热系数准确度较高;而加热功率较大时,两种方法的计算值偏差较小,基于瞬态热线法计算的空气导热系数准确度较低。通过微细金属丝表面自然对流换热强度的理论分析,认为随着金属丝表面温度的升高,水平加热普遍大于垂直加热时的自然对流换热系数,瞬态热线法计算导热系数时,会受到微细金属丝加热表面自然对流换热强度的影响。     

基于关联计算的相控阵雷达前视成像技术

基于关联计算成像原理, 提出一种适用于相控阵雷达的前视成像技术, 其随机移相是由配置二维相控阵雷达来实现的.为了模拟经典量子关联成像中的随机涨落光场以实现测量的不相关性, 需要控制二维相控阵辐射出的波前呈现随机幅相波动特性, 再结合压缩感知(compressive sensing, CS)的模型框架与稀疏贝叶斯学习(sparse Bayesian learning, SBL)算法解决关联耦合问题以实现目标场景的方向维和俯仰维超分辨成像。甚至可以在不需要雷达与目标相对运动的情况下, 结合宽带信号体制实现雷达前视超分辨三维成像。仿真实验和实测数据验证了其原理的正确性和算法的有效性。     

基于捷变频联合数学形态学的干扰抑制算法

数字射频存储器(digital radio frequency memory, DRFM)通过截获雷达发射信号并对其进行调制和转发,在距离维上形成欺骗式干扰,严重影响了雷达对目标的检测与跟踪。针对这一问题,提出一种捷变频联合数学形态学的密集假目标干扰抑制算法。首先,采用最大类间方差法(Otsu)对脉冲压缩后的数据进行二值化处理。然后,通过数学形态学中的开运算抑制干扰和噪声。最后,通过二维稀疏重构获得距离-速度二维高分辨,实现对目标的检测。仿真实验与实际雷达和干扰机对抗实验表明,该方法可以获得良好的抗干扰性能和目标检测性能。     

基于时频特性的窄带高速自旋目标运动估计及成像算法

针对窄带观测高速自旋目标的逆合成孔径雷达成像,考虑径向运动未精确补偿情况下,利用回波时频特性对自旋目标的运动参数进行高精度估计,并提出了相干单距离Doppler干涉高分辨率二维成像方法.该算法利用相干积分的方法对目标的二维时频谱密度函数进行重构得到目标的二维分布,较原来的算法在分辨率方面有较大改进,在低信噪比条件下同样适用.仿真验证了算法的有效性和参数估计的高精度.     

基于贝叶斯估计的高精度ISAR成像

基于贝叶斯估计原理,提出了一种贝叶斯逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像算法。基于最大后验概率准则建立ISAR成像模型,利用回波数据进行统计参数估计,以实现ISAR成像的自适应表征,从而提高ISAR成像的精度。特别是运动误差相位估计和ISAR图像的重构通过求解最优化问题实现,而未考虑误差相位的具体形式,具有较高的鲁棒性。此外,本文方法在低信噪比 (signal-to-noise ratio, SNR)条件下,可以取得良好的聚焦效果,具有较好的噪声抑制能力。最后,贝叶斯估计问题转换为最优化问题进行求解,利用快速傅里叶变换及其逆变换（fast Fourier transform/inversed fast Fourier transform, FFT/IFFT）和矩阵对应点乘（Hadamard乘积）操作,有效提高该算法的效率。基于实测数据的实验验证了本文算法的有效性。