基于耦合目标的近场双站散射测试方法

对于近场散射测试中存在多次耦合目标,从近场数据外推远场雷达散射截面时,需要完备的双站散射信息。传统的双站散射测试方法中,远场观测点的数目等于扫描面上的天线数目,测量所需时间成倍增加,难以工程化。因此,根据截断角域的选取原则,结合采样间隔设计了一种“一发多收结合转台旋转”的近场散射测试方法,用以验证“多发多收”双站模式的近远场外推方法的有效性和误差大小。通过在微波暗室对二面角进行测试,验证了该外推算法的正确性以及实验系统的可行性。     

卷积法外推中场RCS

中场是指源与目标的距离介于近场和远场之间的范围。暗室内大目标RCS测量很难满足远场条件,但能满足中场条件,中场条件下入射到目标表面的是球面波,如果对测试目标的高度加以限制,那么入射到目标表面的就可认为是柱面波。应用柱面波卷积法实现了中场到远场的外推,修正了非平面波照射所引起的偏差,但精度不够且实现困难,在此基础上,对算法进行了改进,根据中场测得的数据,将两种算法外推后远场的RCS与理论值作了比较,证明了改进算法的有效性。     

近场散射测量中的天线方向图修正技术

针对近场散射测量中由于天线方向图照射的不均匀性,在近场数据外推后难以获得目标准确雷达散射截面(radar cross section, RCS)的问题,提出基于近似函数的天线方向图修正方法,在近场数据外推的过程中对天线方向图进行补偿,从而提高目标RCS测量的准确性。首先推导了近远场变换的计算过程,然后根据收发天线照射目标的角域,分析了与天线方向图吻合的近似函数,通过对近似函数的傅里叶级数展开修正了天线方向图的影响。仿真结果表明,对于不同的天线方向图,该方法在近远场变换过程中具有良好的修正效果。实验分别对点目标和线目标进行了验证,结果表明了方向图修正外推方法的有效性和准确性。     

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。     

全极化SAR半实物仿真系统

在微波暗室内构建了一种全极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)半实物仿真系统。系统利用可移动的取样架模拟SAR的飞行轨迹,矢量网络分析仪作为核心仪表放置于取样架上一起运动。矢量网络分析仪的双通道经过扩展端口分别连接到两路垂直和两路水平极化的天线上,在取样架移动的过程中,可一次性获取目标的全极化散射矩阵测试数据。通过改进的滤波〖CD*2〗逆投影算法进行信号处理,获得了目标全极化二维图像。实验给出了L波段和C波段的场景测量及成像结果,通过处理得到的图像分辨率优于0.2 m,并且成像结果与场景的物理特征相一致,验证了该系统的可行性。     

一种新的近距离微波成像系统的建模与仿真

针对紧缩场成像系统造价昂贵,设计了一种新的近距离微波成像系统。采用合作目标建立数字建模,推导了严格的成像公式,应用球面波滤洪逆投影算法进行快速求解。仿真结果表明,该系统实现简单,能在球面波照射条件下获得雷达目标的高分辨率二维像,准确地诊断出目标的散射点分布,具有很高的推广应用价值。     

阵列射频仿真系统精度改进方法研究

首次提出了采用辐射目标喇叭天线的等效相位中心坐标代替其机械位置坐标进行合成目标解算的系统精度修正方法.首先简述了射频仿真系统模拟目标的原理,分析了由球面天线阵所构成的射频仿真系统的误差源,然后从系统各方面综合作用下所呈现的总误差出发,结合实际使用和测试的经验,提出一种基于误差补偿的系统精度修正方法,最后对该方法进行了实验验证.结果表明:用天线的电位置进行目标合成,可以抵消掉大部分的系统误差,使得仿真精度得到了极大地提高.     

基于高度扫描的ISAR三维成像研究与仿真

研究了基于高度扫描的大转角逆合成孔径雷达(ISAR)三维成像,针对干涉逆合成孔径雷达技术不能将同一距离和方位单元但不同高度上的散射中心进行区分以及大转角转台转动带来的越距离单元徙动等问题,在传统大转角ISAR成像基础上,增加了高度扫描,建立了三维成像系统,提出了适用于大角度转动的ISAR三维成像算法,应用波谱理论对三维目标的高度信息进行去耦,将其转化为二维大转角ISAR成像的问题,然后利用聚焦卷积积分算法进行成像,并分析了高度扫描的ISAR系统具有高度分辨率的原因。最后通过仿真目标模型进行验证,结果表明该算法具有三维成像能力,且能够得到高质量高分辨率的目标像。