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。     

二维稀疏采样下的双通道SAR地面运动目标检测方法

多通道合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)地面运动目标检测系统具有良好的主瓣杂波抑制能力,但是其采样数据量过大的问题给数据存储与传输系统带来沉重负担。针对该问题,提出一种二维稀疏采样下的双通道SAR运动目标检测方法。该方法首先在距离和方位两维域进行随机稀疏采样,然后利用压缩感知技术对双通道的SAR回波数据进行联合处理,构造变换矩阵将目标能量支撑区从所有场景散射点的能量支撑区中进行分离,采用基于加权的最小l₁范数优化模型进行杂波抑制与运动目标成像。所提算法能够有效降低原始数据量,在杂波散射点的空间分布稀疏性较差的情况下,仍可以较好地检测地面运动目标。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

MIMO雷达子阵级m-Capon方法研究

针对多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达虚拟阵列孔径大,典型的降维空时自适应处理（space time adaptive processing, STAP）方法--m-Capon法无法适用的问题,对子阵级m-Capon法进行了研究,并与相应的相控阵雷达3-Capon方法进行了比较。计算机仿真结果表明,处理器维数相同时,子阵级3-Capon方法性能明显提高,但非主杂波区误差鲁棒性差;子阵级1-Capon法在非主杂波区性能明显提高,但主杂波凹口太宽。在实际应用中,可综合运用两种方法对主杂波和非主杂波区分开处理,为工程实现提供可靠依据。     

稳健的多通道SAR特征投影杂波抑制算法

针对强干扰目标信号污染影响传统的特征投影方法杂波抑制性能的问题,提出了一种稳健的特征投影方法。该方法首先构造与回波数据矢量对应的模归一化矢量,对其协方差矩阵进行特征分解,构造新的噪声子空间,最后将回波数据矢量向新的噪声子空间投影进行杂波抑制。理论分析和实验结果验证了该方法的有效性和稳健性。     

基于InSAR构型的地面运动目标检测与测速方法

提出了一种基于干涉合成孔径雷达构型的地面运动目标检测及测速定位新方法。该方法在高程相位和动目标相位耦合的情况下,充分利用相应像素对及其相邻像素对的相干信息进行高度补偿从而进行动目标参数估计。针对干涉合成孔径雷达（interferometric synthetic aperture radar, InSAR）系统中由于长垂直基线导致杂波自由度随地形起伏大大增加等杂波抑制问题,在处理过程中引入了联合像素法,进一步提高了动目标检测和测速精度。通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于卡尔丹方程的高分辨ROSAR成像算法及性能分析

旋转式合成孔径雷达(rotor synthetic aperture radar, ROSAR)是一种新型的雷达成像模式,其圆形运动轨迹斜距历程造成传统二阶斜距近似法在宽方位波束场景下方位向散焦严重。针对这一问题,提出了一种基于卡尔丹方程解析表达式的ROSAR成像算法。考虑通过对回波信号的斜距表达式进行四阶近似,推导了回波信号的二维频谱,分析距离徙动对成像结果的影响,提出基于卡尔丹方程解析表达式实现距离徙动补偿,进而实现整个场景精确聚焦的成像算法并给出了算法的运算量。仿真实验验证了算法的有效性及在噪声环境下的稳健性。     

单通道干涉相位无模糊估计快速动目标速度

为了解决合成孔径雷达-地面动目标检测系统中快速运动目标径向速度过大导致模糊的问题,提出一种基于单通道两视干涉相位无模糊估计方法。该方法首先在距离频率构造两视数据,再将两视数据进行干涉处理。利用两视干涉相位与方位慢时间的关系无模糊估计径向速度,该方法具有不受相位缠绕影响的优点。分析了所提算法在杂波背景和多目标情况下的应用,并研究了所提算法应用条件和最大不模糊速度。通过仿真和实测数据处理验证了所提方法的有效性。与基于包络的单通道方法对比分析,所提算法具有估计精度高和运算复杂度低的优点。     

空时编码阵波束域超分辨角度估计方法

空时编码阵(space time coding array,STCA)雷达通过在相邻阵元间引入时间延迟,在发射单一波形的条件下可实现全向空域的有效覆盖,工程上易于实现。针对STCA雷达体制,提出了一种基于发射维空间自由度的波束域超分辨角度估计方法。通过分析STCA多维模糊函数,设计了接收端的角度时间二维匹配滤波器,因而在接收端等效形成发射多波束,获得发射维空间自由度,进而设计相应的波束域搜索导向矢量,基于波束域多重信号分类 (multiple signal classification, MUSIC)算法实现了STCA等效发射端的超分辨角度估计。仿真结果验证所提方法的有效性。     

空间目标成像中基于FrFT的高精度距离压缩方法

针对星载雷达空间目标成像遇到的距离向回波调制问题,通过对星载平台下空间高速平稳目标运动特性的分析,提出基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FrFT)和多项式拟合的高精度距离向压缩方法。该方法利用FrFT对空间目标的部分解调回波进行距离向压缩,并结合多项式拟合迭代获取随方位时间变化的径向速度,为距离向压缩提供精确的分数阶旋转角。与传统逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)距离向压缩方法相比,该方法能够实现高精度距离向压缩,从而提高成像质量。仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于BSS的FDA-MIMO雷达主瓣欺骗式干扰抑制方法

主瓣欺骗式干扰与目标位于同一个波束宽度内,严重影响了雷达对真实目标的检测与参数估计。针对此问题,基于频率分集阵列-多输入多输出(frequency diversity array multiple input multiple output, FDA-MIMO)雷达,提出了一种抑制主瓣欺骗式干扰的方法。所提方法的主要突破点在于,当干扰和目标的角度完全相同时,利用FDA-MIMO雷达天线方向图的距离-角度二维依赖性,进一步通过基于最大信噪比(maximum signal to noise ratio, MSNR)的盲源分离(blind source separation, BSS)算法将干扰和目标分离在不同的通道,以达到抑制干扰的目的。该方法无需目标的距离、角度先验信息。仿真实验验证了所提算法的有效性,当干噪比(jamming to noise ratio, JNR)为80 dB时,目标的正确检测概率约为0.98。