采用ISAR像估计弹道目标微动特征的方法

逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)像序列可以反映弹道目标在微动周期内的姿态变换及结构特征,本文在此基础上提出一种利用ISAR像序列估计弹道目标微动特征的方法。首先基于relax算法提取较强的散射点,并采用距离多普勒方法成像,然后利用灰度匹配算法对ISAR图像进行匹配,以提高微动周期估计精度。通过分析散射点在成像平面上的投影关系从而建立散射点空间坐标与目标微动特征之间的联系,并根据散射点在ISAR图像序列上的相对位置差值与散射点空间坐标的表达式,估计目标的微动参数。最后,仿真验证该方法的可行性与有效性,仿真结果表明该方法估计精度较高。     

多基站ISAR成像模型与运动参数估计

针对单站逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar, ISAR）成像中难以准确获得目标散射点方位向尺度和运动参数的问题,建立了平面匀加速度运动目标的多基站ISAR目标成像模型,给出了目标成像和运动参数估计算法,分析了多基站ISAR成像约束。目标散射点的坐标由距离向投影方程组求解得到,基于方位向多普勒方程组通过搜索算法最小化目标函数实现目标的固有转速和目标相对于平动补偿后各基站视向量变化的转速的分离,得到目标的位置和目标运动参数的准确估计。仿真实验验证了多基站ISAR平面成像模型和运动参数估计方法。     

多基站ISAR平面转台目标成像模型与仿真研究

建立了匀角速度平面转动目标和匀角加速度平面转动目标的多基站ISAR平面转台目标模型,给出了多基站ISAR平面转台目标的成像算法,同时分析了多基站ISAR平面转台目标成像约束。通过在多基站ISAR平面转台目标成像模型的基础上构造多基站方位向多普勒方程组和距离向投影方程组,实现了对目标散射点位置参数和运动参数的准确估计。仿真实验验证了多基站ISAR平面转台模型和成像算法。     

基于线性调频步进信号的空间自旋目标时变三维成像方法

三维成像对空间目标测量、分类、识别等具有重要的意义。线性调频步进信号具有瞬时带宽较窄的特点,可获得较远的探测距离,在空间目标监视中具有优势。基于线性调频步进信号模型,提出了一种空间自旋目标时变三维成像的方法,并对由此产生的距离走动等问题进行了详细讨论。通过采用L型三天线雷达,首先分别获得各天线回波对应的高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)序列,然后利用Hough变换提取高分辨距离像序列中各个目标散射点的自旋运动特征,以获得各个散射点的自旋“轨迹”,最后通过对不同干涉平面内的高分辨距离像序列进行干涉处理,获得各散射点在每一慢时间时刻的空间方位向和俯仰向位置,结合高分辨距离像序列获得的距离向信息即可准确重构散射点的时变空间三维位置。仿真实验验证了文中自旋目标时变三维成像方法的有效性。     

多测量向量块稀疏信号重构ISAR成像算法

为实现有限脉冲快速逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)稀疏成像,利用ISAR目标块状结构特征,提出一种基于多量测向量(multiple measurement vectors,MMV)模型的块稀疏信号重构ISAR成像算法。首先,构建MMV稀疏成像模型,将ISAR成像转化为MMV块L₀范数的稀疏重构问题。其次,选用负指数函数序列作为平滑函数去近似块L₀范数,通过构建一个递减的参数序列,对平滑函数优化求解,采用梯度投影方法将所求解投影到可行解空间。最后,增加修正步骤,确保沿着最速下降方向对块稀疏信号优化求解。仿真结果验证了本文算法在成像时间和成像质量方面具有优势。     

散射区域加权压缩感知ISAR成像

压缩感知(compressive sensing,CS)理论为少量脉冲条件下实现高分辨逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像提供了新方法。然而由于CS的噪声敏感性,其成像易受到噪声污染;另外,少量脉冲条件下很难保证噪声参数估计精度,这进一步加剧了ISAR成像污染。针对这一问题,提出一种散射区域加权CS ISAR成像算法,利用目标散射区域信息对冗余字典中的基函数进行加权,修正CS重建算法以抑制噪声散斑。为提高噪声参数估计精度,对回波采样建立子序列矩阵,提出矩阵扰动理论噪声参数估计方法。实验结果表明,所提方法能够有效抑制噪声影响,提高低信噪比和少量脉冲条件下ISAR成像质量。     

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。     

基于修正离散Chirp-Fourier变换的ISAR成像算法

针对逆合成孔径雷达(ISAR)对机动目标成像的问题,提出了一种新的机动目标ISAR成像算法.该算法基于机动目标散射点的多普勒频率近似于线性调频(LFM)信号的特征,利用修正离散Chirp-Fourier变换对LFM信号进行检测和参数估计,通过结合CLEAN技术进行多次迭代有效地克服了散射点分量间的相互影响,可获得较为理想的成像效果.给出了应用该方法的具体步骤,并用仿真数据验证了该方法的有效性.     

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。     

数目可调型ISAR图像欺骗干扰技术研究

将间歇采样转发处理和散射波干扰方法相结合,提出了一种针对逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)的虚假目标图像数目可调型欺骗干扰方法。推导并对比了雷达目标回波和散射波干扰信号在目标二维ISAR图像重构时的差异,分析了散射波干扰后虚假图像的旋转现象;结合解线频调处理,分析了间歇采样占空比、采样周期对干扰效果的影响,得到了虚假图像数目与成像场景大小、采样周期之间的约束关系,从而实现虚假目标图像数目可调。数字仿真和实测数据实验均证明了该方法的有效性。