基于正交频谱重构的微波三维成像方法

传统微波三维成像方法的回波数据量非常大,基于目标场景稀疏的压缩感知成像方法虽然可以降低采样率和数据量,但字典矩阵内存占用巨大,且对连续分布目标成像效果不佳.针对上述问题,本文分析了目标回波在三维频域的数据分布特征,根据构建的频谱正交投影重构模型实现了目标三维频谱的重构.为了进一步优化重构模型,以最小图像熵作为判别准则对...     

基于交替下降条件梯度的前视成像

基于网格的压缩感知(compressive sensing, CS)算法存在格点失配问题, 在分辨力不足的情况下容易产生伪影。而无网格的CS算法常用于二维谐波估计问题, 不适用于存在交叉项等复杂信号模型。对此, 提出一种基于交替下降条件梯度的前视成像算法。所提算法每次迭代首先获得散射点参数的粗估计, 并更新参数集合, 然后对更新的参数集合进行梯度下降, 获得参数集合的精细估计, 实现了在复杂信号模型下连续参数的二维高分辨成像。仿真实验说明了所提算法的优越性与有效性。     

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。     

双基前视雷达二维空变补偿频域成像方法

机载双基前视雷达在距离宽幅和长合成孔径时间积累情况下,存在回波多普勒参数的强耦合和强二维空变问题。针对这个问题,提出了一种基于二维空变量级补偿的成像方法。该方法以Chebyshev正交多项式的最佳一致逼近特性为手段,实现斜距历程的高精度近似和二维频谱的高质量解耦合,采用Keystone变换校正空变的线性距离走动。在此基础上,定量分析多普勒参数的二维空变量级,以π/4相位门限为标准,使用最小二乘拟合算法,设计适用于空变量级的二维空变校正函数,提出方位向扩展的非线性变标成像方法,精确且高效地实现不同空变量级多普勒参数的校正。点目标仿真和实测数据处理结果表明,所提成像方法具有良好的聚焦性能。     

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。     

基于块稀疏矩阵恢复的MIMO雷达扩展目标高分辨成像算法

针对现有多输入多输出(multiple input multiple output,MIM O)雷达稀疏恢复成像算法中存在的运算量大、对扩展目标成像质量低的问题,提出一种基于块稀疏矩阵恢复的MIMO雷达扩展目标高分辨成像算法,通过引入目标块稀疏特征,提高对空间扩展目标的成像质量.首先,通过构造距离向和方位向感知矩阵,建...     

一种基于稀疏重构的多视角MIMO雷达关联成像算法研究

为改善复杂目标的成像表现、提升雷达图像的视觉效果,提出一种基于稀疏重构的多视角多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达关联成像方法,设计了多视角雷达散射面积(radar cross section, RCS)起伏的稀疏重构关联成像模型。所提算法能提高辐射场信号随机性,改善复杂目标雷达关联成像参考信号与回波之间相关性退化的情况,减小多视角RCS起伏对相关性的影响,提升多视角下的关联成像质量。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性。     

基于时频联合尺度变换的中轨SAR斜视成像方法

在中轨合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像中,大斜视角以及长合成孔径时间会导致信号产生严重的距离走动和二维空变。首先,针对信号的距离走动问题,采用了变脉冲重复频率(pulse repetition frequency, PRF)技术对回波进行录取,消除大距离走动带来的回波接收问题。然后,针对传统的波数域算法不能实现大斜视中轨SAR信号的聚焦问题,提出了一种结合改进的Stolt插值的时频联合尺度变换的成像方法,利用方位时间尺度变换来解决信号方位调频率的2次空变,再使用改进的Stolt插值完成距离徙动校正。最后,利用多普勒尺度变换来处理剩余的高次空变。通过仿真结果可以证明所提算法的有效性。     

三维微波成像中基于对比源反演的扩展方法

采用基于非线性对比源反演算法的成像方法来重建放置在微波暗室内的三维电介质目标。在成像方法中采用正则化方法和频率跳变(frequency hopping, FH)方法等扩展手段。三维实测微波数据的实验设置是多频率、多收发分置的。三维实测微波数据的重建结果验证了基于对比源反演算法的扩展成像方法在三维微波成像中应用的可行性和精确性,是一种有应用前景的解决三维微波成像问题的处理方法。     

基于空间分布特征的阵群目标数据关联算法

在低数据率条件下,对监视区域内的每个目标进行有效分析是非常困难的。针对该问题,将阵群目标作为研究对象,并给出了一种基于空间分布特征的阵群目标数据关联算法。首先,在近邻点集聚合的基础上,从传感器给出的单目标观测集合中提取出阵群目标观测(简称阵群观测);其次,按照自顶向下的方式逐次计算各个阵群观测不同子集空间分布的距离度量,并以此为基础计算阵群观测之间的关联度量;最后,通过在关联代价矩阵上应用二维分配算法得到不同时刻各个阵群观测之间的对应关系。仿真结果证实了该算法的有效性。     

Maximal-minimal correlation atoms algorithm for sparse recovery

A new iterative algorithm is proposed to reconstruct an unknown sparse signal from a set of projected measurements. Unlike existing greedy pursuit methods which only consider the atoms having the highest correlation with the residual signal, the proposed algorithm not only considers the higher correlation atoms but also reserves the lower correlation atoms with the residual signal. In the lower correlation atoms, only a few are correct which usually impact the reconstructive performance and decide the reconstruction dynamic range of greedy pursuit methods. The others are redundant. In order to avoid redundant atoms impacting the reconstructive accuracy, the Bayesian pursuit algorithm is used to eliminate them. Simulation results show that the proposed algorithm can improve the reconstructive dynamic range and the reconstructive accuracy. Furthermore, better noise immunity compared with the existing greedy pursuit methods can be obtained.     

基于MP稀疏分解的弹道中段目标微动ISAR成像新方法

弹道目标在中段的运动包括轨道运动和微动。与轨道运动相比,弹道目标的微动能引起目标相对雷达视线角更为快速的变化,有利于逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像。针对自旋对称弹头的微动特性,提出了一种基于匹配追踪(matching pursuit, MP)稀疏分解的微动ISAR成像算法,分析了成像平面和成像所需积累转角,并通过计算机仿真与传统的距离－多普勒(range-Doppler, RD)、魏格纳－维尔(Wigner-Ville, WV)成像算法进行了比较。仿真结果表明：本文算法具有更好的成像精度和稳定性,且不受交叉项的干扰,是一种有效的微动目标成像算法。     

基于双曲调频波形稀疏重构的干扰抑制方法

双曲调频波形特有的多普勒不变性使其在远程高速目标成像方面具有显著优势.然而波形的非线性调频特性限制了其在现有宽带解调频接收系统中的应用,且在间歇采样转发干扰情形下成像性能退化.为此,在分析目标双曲调频波形解调频回波特性的基础上,提出一种基于稀疏重构的干扰抑制方法.首先,构建了双曲调频波形解调频回波模型与间歇采样转发干扰...     

基于神经网络的随机跳频信号旁瓣抑制算法

为避开干扰严重的频段,高频雷达常采用随机跳频的方式进行信号传输,但其回波经常规匹配处理后的旁瓣很高,严重影响了雷达的性能。提出了一种基于连续Hopfield网络的最小二乘处理方法,它较好地抑制了距离旁瓣,提高了雷达在恶劣电磁环境下的生存能力。同直接应用最小二乘相比,它具有更好的稳定性,能够更为有效地抑制随机跳频信号回波的距离旁瓣。     

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...     

基于进化PSO算法的稀疏捷变频雷达波形优化

为了提高稀疏捷变频(sparse frequency agility,SFA)雷达信号在稀疏重构中的精度和稳定性,提出一种基于进化粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的SFA雷达信号的优化设计.首先,推导了SFA雷达的信号模型和稀疏重构时的字典矩阵.然后,以最小化SFA雷达信...     

基于改进蚁群算法的敏捷成像卫星任务调度方法

针对敏捷成像卫星观测任务调度问题, 综合考虑卫星最长连续工作时间、任务间卫星姿态调整时间、能量、容量等约束建立了任务调度模型. 考虑到密集任务间的相互影响, 着重分析了任务间卫星姿态调整时间约束, 并给出调姿时间求解方法. 提出一种改进蚁群算法对问题进行求解, 借鉴蚁群系统(ACS)和最大最小蚂蚁系统(MMAS)的思想设计寻优策略和信息素更新策略. 并结合实际约束, 引入最早、最晚可观测时间和任务优先级等因素来控制转移概率. 实验算例验证了模型和算法的有效性.