基于DPCA、ATI和MUSIC的动目标检测方法

针对SAR(合成孔径雷达)动目标检测,提出一种DPCA(中心相位偏置天线)、ATI(沿迹干涉)和MUSIC(多信号分类)相结合的三孔径动目标检测方法。该方法首先采用DPCA技术消除杂波干扰、检测运动目标,然后用ATI和MUSIC方法确定目标的位置和速度。理论分析和计算机仿真表明,该方法是有效的,不仅能够检测运动目标,而且能够精确估计其运动参数。     

三通道SAR-GMTI误差校正方法的研究

针对机载三通道SAR-GMTI存在通道误差、运动误差等情况,提出了一种基于误差校正的SAR图像域动目标检测和定位方法。首先对接收通道误差、载机运动误差进行详细分析,给出相应的补偿方法,然后采用常规的DPCA和干涉处理技术有效地抑制杂波,精确地估计出地面动目标的真实方位和径向速度。外场实测结果验证了该误差校正方法的有效性和准确性。     

多通道SAR-GMTI二维间歇采样延时转发干扰

为充分降低合成孔径雷达地面动目标显示(synthetic aperture radar-ground moving target indication, SAR-GMTI)对地面重要运动目标的威胁,本文在SAR间歇采样转发干扰技术基础上,针对多通道SAR-GMTI提出了二维间歇采样慢时间延时转发干扰方法。该方法利用二维间歇采样实现干扰信号的二维频谱周期性拓展,从而生成无法被SAR-GMTI完全对消的假目标群,并进一步提出采用慢时间延时转发来实现对假目标群方位向位移的控制。在此基础上,针对SAR-GMTI的对消特性给出了多组延时转发干扰应用模型。理论分析和仿真实验表明:该方法可对多通道SAR-GMTI产生二维假目标群,且假目标幅度受正弦调制函数的影响出现增强和削弱,多组延时转发干扰方法可以实现增强区与削弱区互补,从而形成分布更密集、覆盖范围更广的二维多假目标干扰效果。     

三通道SAR-GMTI地面快速目标检测

地面运动目标速度较大时,会产生距离徙动,在图像域出现严重散焦,不易检测;同时存在PRF模糊现象,其多普勒频谱会发生折叠,不易正确定位。针对上述问题,提出了基于机载三通道SAR-GMTI的地面快速目标检测、定位与成像方法。首先,在距离压缩后的数据域进行相位中心偏置天线(displaced phase center anten-na,DPCA)杂波抑制,组合运用Canny算子、Ratio算子和Hough变换提取快速目标运动轨迹。然后,采用基于解PRF后的二阶Keystone变换方法完成目标的成像、检测及运动参数估计。最后,将快速目标融合到标有慢速运动目标的清晰SAR图像中。外场实测结果验证了该方法的有效性和准确性。     

基于复近似信息传递的多通道SAR成像方法

偏置相位中心天线(displaced phase center antenna, DPCA)技术作为一种实现高分辨率、宽测绘带宽的有效技术手段,被广泛应用于高性能合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)系统研制中。为了实现最佳的成像效果,DPCA雷达成像系统需要满足方位向均匀采样条件,否则会导致方位向等效相位中心的周期性非均匀分布,进而使用经典匹配滤波成像方法会产生严重的方位模糊。根据稀疏信号处理理论,本文提出了一种基于复近似信息传递(complex approximate message passing, CAMP)算法的多通道非均匀采样DPCA成像方法,可以有效地解决多通道SAR因非均匀采样所产生的方位模糊以及杂波干扰问题,实现对观测区域的高精度重建。仿真和实际数据实验验证了该方法的有效性。     

基于多通道SAR系统的ATI-RPCA地面动目标指示方法

针对强杂波背景下的多通道合成孔径雷达(multi-channel synthetic aperture radar,MC-SAR)系统,结合沿航迹干涉(along-track interferometry,ATI)方法和稳健的主成分分析(robust principal component analy-sis,RPCA...     

密集虚假运动目标生成方法

传统的合成孔径雷达地面运动目标指示(synthetic aperture radar ground moving target indication, SAR-GMTI)欺骗干扰技术, 使用两台协同干扰机, 能够生成逼真的虚假运动目标, 但当生成密集虚假运动目标时, 干扰机所需计算量太大, 无法满足电子战中实时生成干扰信号的要求。因此, 本文提出了一种密集虚假运动目标快速生成算法。该算法通过对双干扰机生成的虚假静止目标干扰信号进行复系数调制以控制虚假目标相位, 使其能够被双通道SAR-GMTI系统检测为运动目标; 然后结合SAR大场景欺骗干扰生成技术来生成密集虚假运动目标以降低运算量, 使其具备一定的工程可实现性。仿真实验验证了文中所提方法的有效性。     

一种双通道SAR动目标检测和参数估计方法

提出了一种基于空时自适应处理(STAP)杂波抑制和修正的离散Chirp-Fourier变换(MDCFT)参数估计的双天线合成孔径雷达(SAR)运动目标检测和成像方法.将MDCFT变换应用于经过STAP杂波抑制后的信号,在MDCFT幅值平面内同时完成对运动目标的检测和多普勒参数的估计.分析了STAP方法对SAR回波的滤波效果,建立了适合SAR系统的MDCFT模型.在分数阶傅里叶域进行滤波以消除杂波对相位的影响,进而利用通道间的相位差和多普勒中心频率对运动目标准确定位并估计径向速度.通过大量的仿真实验验证了该方法的正确性.     

基于信号子空间处理的ATI误差校正方法

在机载合成孔径雷达/地面动目标指示(SAR/GMTI)应用中,各误差因素常使得沿航迹干涉(ATI)方法失效,限制其实际应用。推导并仿真了同步定时误差和姿态误差引入干涉相位误差,导致ATI动目标检测性能下降的情况,提出了一种基于信号子空间处理的解决方法,并对以上误差情况分别进行了分析和校正。仿真结果表明,该方法可使ATI对误差因素的敏感度下降,从而提高动目标检测性能,扩大ATI的适用范围,具有一定的工程参考价值。     

一种新的双通道运动目标测速定位方法

利用双通道合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)数据的协方差矩阵的第二特征值,可以有效地检测地面运动目标。在此基础上,提出一种新的运动目标测速定位方法,该方法通过提取双通道SAR数据的协方差矩阵非对角元素相位信息来对运动目标进行测速和定位。仿真数据和实测数据都验证了该方法的有效性,实验结果表明该方法的测速精度优于传统沿航迹干涉(ATI)方法。     

基于超分辨极化SAR图像的舰船检测算法

极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像超分辨处理具有聚集目标能量,提高图像分辨率,抑制相干斑噪声的能力。扩展了多通道幅度和相位估计(amplitude and phase estimation, APES)谱估计算法,并以此实现了极化SAR图像的超分辨处理。运用基于K分布的单极化检测器和基于SPAN、PWF的全极化检测器对实测SAR图像进行了舰船检测。通过分析超分辨极化SAR图像杂波统计分布、弱小目标检测性能、目标区域区分精度、目标轮廓及拓扑结构提取效果等,验证了基于多通道APES谱估计的超分辨极化SAR图像的舰船检测性能。     

基于噪声乘积调制的SAR-GMTI间歇采样干扰方法

为阻止合成孔径雷达地面动目标显示(synthetic aperture radar-ground moving target indication, SAR-GMTI)对地面运动目标的侦察, 提出了基于噪声乘积调制的间歇采样灵巧干扰方法。该方法在间歇采样的基础上, 辅之以噪声乘积调制, 在保证干扰机天线收发隔离的同时, 仅通过离线模板设计, 即可灵活高效地产生多假目标欺骗和密集性假目标遮盖的不同干扰效果。该方法调制过程首先对截获信号进行间歇采样, 然后与线下调制好的噪声模板进行乘积, 建立了干扰模型, 推导了对SAR和SAR-GMTI的干扰效果, 详细阐述了侦察误差对性能的影响。理论分析和仿真表明, 所提方法可有效弥补单一间歇采样干扰生成的假目标分布规律明显、易于辨识的缺陷, 拓展干扰的作用范围, 干扰效果灵活多变。     

对SAR-GMTI的二维单音调制散射波干扰

针对传统散射波干扰对多通道合成孔径雷达地面动目标指示(synthetic aper ture radar ground moving target indication, SAR-GMTI)成像位置固定、无法掩护特定位置处运动目标的问题,提出了基于二维单音调制的散射波复合干扰方法。该方法将截获到的雷达信号作距离向和方位向的移频调制,对干扰的位置利用线性调频信号的时频耦合特性进行控制,将干扰信号放大后照射到散射目标。从理论上推导出了对SAR-GMTI干扰成像结果的解析表达式,并对干扰性能做了详细分析。理论分析与仿真结果表明,所提方法可有效解决传统散射波干扰无法掩护特定位置处运动目标的问题,实现在固定干扰机下对干扰成像位置的灵活控制,并可通过对散射点的布置控制干扰密集度。即使在较大侦察误差下仍能实现对SAR-GMTI的干扰,对实际工程应用具有一定参考价值。     

基于DPCA的机载雷达杂波抑制系统

介绍了基于相位中心偏置天线(DisplacedPhaseCenterAntenna,DPCA)的机载战场侦察雷达主杂波的抑制系统的设计与实现。该系统具有一定空-时二维处理能力,是空-时自适应处理(Space-TimeAdaptiveProcessing,STAP)的一种简易工程实现。其对地杂波的抑制能力优于AMTI,特别是在动目标速度较慢时,优越性更为明显。通过对回波仿真数据的实际处理,证明了该系统工作的有效性。     

一种新的多通道SAR地面动目标检测定位方法

提出了一种对图像配准误差稳健的多通道合成孔径雷达地面动目标检测定位方法。该方法根据图像配准误差的方向确定观测矢量,计算特征系数矢量,利用动目标的空域导向矢量和特征系数矢量构造特征导向矢量,然后利用自适应波束形成技术进行杂波抑制的同时估计动目标的运动速度,最后对目标重新定位。该方法能够在图像配准误差较大的情况下获得满意的动目标检测性能和较高的测速定位精度。仿真结果验证了方法的有效性。     

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。     

在强杂波背景SAR图像中检测动目标

针对强杂波环境提出了一种新的从SAR图像中检测动目标的方法。在搜索动目标的二次相位时,对称减去和加上同一二次相位误差修正值,在时域得到两幅图像。这两幅图像中,静止杂波的锐度处处相等。计算这两幅图像各区域的锐度比对数,可在强背景杂波环境下敏锐地检测到动目标。这种方法不但可检测有切向速度或径向加速度的动目标,而且还可检测到强反射径向慢速动目标。实测数据表明本算法有效。     

基于DPCA杂波抑制的地面振动目标微多普勒提取

地面微动目标激励的雷达回波信号的微多普勒调制,反映了该目标的独有特征,因此可用于目标检测与识别。合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)对地面振动目标检测时,回波信号中不可避免地包含大量地杂波,给其微多普勒信息提取造成很大困难。为此,提出一种基于双通道SAR/DPCA杂波抑制的地面振动目标的微多普勒信息提取方法。首先利用双通道DPCA技术在复原始数据域对消地杂波以获取振动目标的回波信息,然后详细推导了杂波对消后微多普勒频率的参数化表达式。最后,通过数值仿真验证了该方法的有效性和正确性。     

基于高超平台前斜视SAR双通道杂波抑制方法

针对高超平台前斜视合成孔径雷达地面动目标检所面临的许多问题:巨大的距离走动量和多普勒中心偏移、严重的距离-方位二维耦合、回波信号的多普勒频谱折叠以及包络偏移等,本文提出了一种基于高超声速平台前斜视SAR双通道杂波抑制方法。首先进行距离走动校正和距离脉压,完成距离-方位二维解耦合,并补偿距离向通道相位偏差实现距离向包络对齐;然后进行三阶方位线调频傅里叶变换(chirp Fourier transform, CFT)充分压缩回波信号的多普勒带宽,并补偿方位向通道相位偏差实现方位向包络对齐;最后,在距离脉压-方位CFT域通过偏置相位中心天线方法抑制静止杂波并保留运动目标回波。该方法可以解决回波信号方位多普勒谱折叠的问题,还可以将运动目标的最小可检测速度减小一半。     

New CFAR target detector for SAR images based on kernel density estimation and mean square error distance

A new constant false alarm rate (CFAR) target detector for synthetic aperture radar (SAR) images is developed. For each pixel under test, both the local probability density function (PDF) of the pixel and the clutter PDF in the reference window are estimated by the non-parametric density estimation. The target detector is defined as the mean square error (MSE) distance between the two PDFs. The CFAR detection in SAR images having multiplicative noise is achieved by adaptive kernel bandwidth proportional to the clutter level. In addition, for obtaining a threshold with respect to a given probability of false alarm (PFA), an unsupervised null distribution fitting method with outlier rejection is proposed. The effectiveness of the proposed target detector is demonstrated by the experiment result using the RADATSAT-2 SAR image.