基于孔径分割的相控阵雷达认知成像调度算法

在相控阵雷达资源调度研究领域,关于时间资源的分配已较为成熟,然而对于孔径资源的分配方面尚有待深入研究。针对相控阵雷达成像任务的调度问题,提出了一种基于孔径分割的多目标认知成像调度算法。首先对目标的回波特征进行认知,计算出目标成像所需占用的时间资源、孔径资源及综合威胁度;然后根据反馈信息,对多个成像任务进行合理调度;最后利用基于压缩感知的稀疏孔径ISAR成像方法对各个目标进行成像,实现多个任务在孔径上并行,在时间上交替执行。仿真实验表明,在保证成像质量的前提下,基于孔径分割的自适应调度算法能够提高成像任务的调度成功率与雷达系统的资源利用率。     

含旋转部件目标稀疏孔径ISAR成像方法

针对稀疏孔径条件下含旋转部件目标(ISAR)成像质量较差的问题，提出了一种基于子孔径Chirplet变换和压缩感知(CS)的含旋转部件目标稀疏孔径ISAR成像方法：首先，建立了含旋转部件目标的稀疏ISAR成像模型，推导了宽带雷达条件下含旋转部件目标的微多普勒效应，并分析了孔径的稀疏与微多普勒效应共存时对成像的影响；其次将回波信号投影到Chirplet变换基，利用目标主体回波信号和微动部件回波信号在Chirplet变换投影参数上的差异，有效剔除有效子孔径中的微多普勒调制信号;最后，采用基于正交匹配追踪(OMP)算法的CS方法对有效子孔径进行恢复成像，获得了含旋转部件目标的高质量成像结果。仿真实验表明，该方法可以有效消除微多普勒效应和孔径稀疏的干扰，并实现高质量的ISAR成像。     

稀疏微波成像信号处理方法研究

主要围绕该研究关键科学问题"稀疏微波成像非模糊重建"展开研究,结合稀疏微波成像体制,研究多维度稀疏信号特征信息挖掘方法,提出稀疏微波成像距离多普勒二维解耦成像重建算子,建立稀疏微波成像重构算法,实现微波成像大数据量的快速求解。主要研究内容包括:基于稀疏优化的空时频域先验信息挖掘方法、稀疏微波成像非模糊重建理论和方法、非理想运动平台稀疏微波成像处理和稀疏微波成像快速算法研究。主要工作进展包括:(1)基于目标在空间的稀疏表征,揭示观测对象在空间维度的先验信息调制机理,实现短孔径下的方位高分辨成像。(2)进行了稀疏步进频率雷达成像体制设计和高分辨成像算法研究,有效降低步进频率雷达的回波数据量和外界干扰的概率。(3)基于稀疏孔径数据,揭示观测对象在方位时间维度的先验信息调制机理,展开了方位孔径稀疏采样的雷达体制设计和高分辨成像算法研究。(4)提出了一种基于稀疏表征的自聚焦算法,研究了存在运动误差下的稀疏微波成像非模糊重建算法,完善了可嵌入运动补偿的稀疏微波成像处理框架。(5)展开了宽幅海洋多舰船目标高分辨成像的体制设计和算法研究,提出了一种单天线体制下的Fast-Scan SAR海洋多舰船成像算法,并完善了稀疏微波成像非模糊重建理论框架和方法体系。(6)展开了稀疏采样体制下的运动目标检测和成像算法研究。通过方位稀疏采样方式优化设计,基于运动目标先验信息挖掘技术研究,利用稀疏信号处理算法实现运动目标的高分辨非模糊重建。     

基于调度效益最大化的多功能组网认知雷达资源优化调度算法

在组网认知雷达中,针对多目标多任务(如搜索、跟踪与成像等)按优先级进行资源调度时易造成目标任务丢失的问题,提出基于调度效益最大化的多功能组网认知雷达资源优化调度算法。该算法将搜索与跟踪任务的时间窗考虑到目标函数中,通过目标任务的重要性(优先级)和有效性(时间窗)两个因素的加权来表示雷达对目标任务的调度效益,根据调度效益最大准则建立并利用遗传算法求解资源调度模型。对仿真结果分析表明,该方法能够提高组网认知雷达的整体效能。     

基于参数化稀疏表征高速目标ISAR成像方法

针对高速运动目标逆合成孔径雷达(ISAR)成像问题,提出一种基于参数化稀疏表征的高速目标ISAR成像方法.首先,对高速运动目标回波信号特点进行分析,构造包含目标未知速度的参数化感知矩阵,建立回波信号稀疏模型.其次,采用自适应寻优算法,同时获得优化的感知矩阵及目标运动速度,基于压缩感知理论,在稀疏采样条件下重构目标ISAR像.相较于已有方法,所提方法可避免ISAR成像中复杂的运动补偿处理,并具有较低的运算复杂度和较好的鲁棒性.仿真实验验证了理论分析与所提成像方法的正确性和有效性.     

基于块稀疏信号重构的高分辨率ISAR成像算法

为实现快速高分辨率逆合成孔径雷达(Inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像,充分利用目标的内在块稀疏结构信息,提出一种块平滑l_0范数稀疏重构ISAR成像算法.首先,将ISAR稀疏成像转化为块l_0范数的优化问题,采用一阶负指数函数趋近块l_0范数.其次,采用单循环步骤代替平滑l_0范数算法中的双循环结构,减小控制参数的间隔,实现对块稀疏信号的优化重构.该算法能够在块稀疏度未知时利用ISAR目标固有的内在结构特征进行高分辨率成像.仿真实验结果证实该算法的成像质量高且快于其它算法.     

稀疏步进频合成孔径雷达成像算法

提出了一种适用于稀疏步进频信号的成像算法,以较少的时间和频谱资源完成了雷达目标成像。该算法将稀疏步进频回波数据等效为均匀步进频回波数据的观测值,利用压缩感知重构算法实现目标区域的距离向重构,然后经过距离徙动校正与方位向脉压完成对目标场景成像。仿真结果表明:该算法在发射频点高度稀疏条件下仍能实现高分辨成像。采用地基雷达实测数据验证了算法的有效性。     

基于稀疏阵列和压缩感知理论的艇载雷达运动目标成像研究

为了解决稀疏阵列艇载雷达运动目标成像问题,提出了基于稀疏阵列和压缩感知理论的运动目标成像方法,该方法对采用传统MTI进行杂波抑制后的信号,在距离向采用脉冲压缩处理方式,在方位向根据稀疏阵列构型和脉冲压缩后信号形式,构造基矩阵,利用压缩感知理论对目标进行重建,避免了稀疏阵列旁瓣和积分旁瓣比较高的问题.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于稀疏采样的调频率估计与多目标ISAR成像

针对目前多目标成像中关于信号调频斜率估计的算法存在着采样频率过大,以及短时条件下精度不高的问题,结合压缩感知理论,提出了一种基于稀疏采样的回波信号调频率估计与多目标ISAR成像方法。首先,根据目标回波信号的特点构造超完备稀疏基,将信号投影到该稀疏基上,利用高斯随机矩阵对分解后的信号进行欠采样,采用FOCUSS稀疏重构算法,精确提取出信号的调频斜率;然后,利用估计出的调频斜率对多目标回波信号中各个目标的回波分量进行分离和补偿;最后,基于稀疏采样对各个单目标分别进行成像。仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。     

斜视干涉逆合成孔径雷达成像算法

针对雷达在斜视工作下的干涉相位模糊问题,提出了一种新的特显点干涉逆合成孔径雷达(ISAR)成像算法.该算法利用特显点信噪比较高、干涉相位估计值较为准确的特性,根据特显点的多普勒频率和横距信息拟合得到目标的多普勒频率与横距的关系,从而对整幅ISAR像进行横向定标,得到目标的干涉ISAR像.该算法能消除干涉相位缠绕,而且对噪声具有较强的鲁棒性,同经典的干涉ISAR成像算法相比,在正确成像时,该算法所需的信噪比可降低10～15 dB.     

一种基于正交脉冲分集的ISAR欺骗干扰消除与识别方法

延时转发欺骗性干扰是针对逆合成孔径雷达(ISAR)成像的一种重要干扰方法,为了对抗干扰产生的假目标,提出一种基于正交脉冲分集的ISAR欺骗干扰识别与消除方法。首先建立了逆合成孔径雷达干扰信号模型,研究并给出了针对此干扰的正交脉冲设计应当满足的约束条件,通过设计一组半正交化的脉冲实现了对于延迟转发欺骗干扰的消除与识别。该方法通过对逆合成孔径雷达波形的正交化设计,可以检测并消除延时转发干扰产生的假目标,实现相应的逆合成孔径雷达抗干扰。最后通过仿真实验在20 dB的干信比条件下,产生了0.3倍峰值的旁瓣波形,并成功得到ISAR图像。同时在5 dB以上的高信噪比条件下,将文中方法与已有方法进行对比,ISAR图像的峰值信噪比提升了约5 dB,验证了所提方法的有效性。     

基于频率分集逆合成孔径雷达的多重信号分类目标成像算法

将频率分集的思想应用在逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像中,通过单频信号合成宽带信号,可解决系统发射接收宽带信号复杂的问题.但窄带的合成可视为宽带信号的稀疏采样,由此带来了旁瓣提高等难点.提出一种基于频率分集ISAR体制的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)目标成像算法,该算法将合成阵列接收的回波信号协方差矩阵进行特征值分解,得到信号子空间与噪声子空间,然后根据二者的正交性构建谱函数对目标位置进行估计,得到目标的超分辨二维像.将MUSIC算法与后向投影(back projection,BP)算法做了对比,仿真结果表明:在有较强噪声环境下,前者仍能有较好的成像效果,证明本文方法的应用可有效解决频率稀疏带来的高旁瓣问题.     

Improved compressed sensing for high-resolution ISAR image reconstruction

For inverse synthetic aperture radar （ISAR）, an ISAR signal in the crossrange direction has the characteristic of sparsity in the azimuth frequency domain. Due to this property, a Fourier basis is adopted as a kind of sparse basis, and high crossrange resolution imaging is achieved by using the compressed sensing （CS） method. However, the Fourier expanding for signal with finite length will result in energy leaking and spectrum widening. As a result, the Fourier basis cannot obtain the optimum sparse representation for signals of unknown frequencies in most cases. In this paper, we present an improved Fourier basis for sparse representation of the ISAR signal, which is constructed by frequency shift and weighting of the Fourier basis and available to obtain the robust recovery performance via CS. Simulation results show that the improved CS method outperforms conventional CS method that uses the Fourier basis.     

爆炸冲击目标ISAR成像的仿真

在逆合成孔径雷达（ISAR）成像原理的基础上,根据爆炸冲击模型和加速机动情况下ISAR成像模型,利用时间一频率方法对爆炸冲击目标的ISAR二维成像数据进行了仿真研究,结果表明短时傅立叶变换（STFT）成像算法适合于ISAR的实时成像。     

逆合成孔径成像激光雷达系统设计

微波波段逆合成孔径雷达的成像分辨率受到发射信号带宽的限制,在对远距离目标、微小目标成像或提取目标精细微动特征时已不能提供足够高的距离分辨率.为解决这一问题,提出一种新体制雷达--逆合成孔径成像激光雷达,将逆合成孔径技术应用于激光波段,利用激光信号的极大带宽和极短波长实现对运动目标的超高分辨实时成像.分析了逆合成孔径成像激光雷达的高分辨原理,并结合激光信号和运动目标的特点,给出了雷达系统的初步设计方案.仿真实验证明:与利用微波信号成像的逆合成孔径雷达相比,逆合成孔径成像激光雷达能够实现对运动目标更快速、更高分辨的成像.     

基于压缩感知的合成孔径雷达二维成像算法

通过对合成孔径雷达回波信号的分析,利用压缩感知理论基于信号稀疏性或可压缩性的基本原理,提出了方位稀疏表示的一种新方法,在此基础上给出了基于压缩感知的SAR回波信号处理方法和二维成像算法,实现了压缩感知对信号的全新采集和编解码,以较少的数据量实现成像,有效地抑制旁瓣,在一定程度上提高了成像中目标的分辨率,为有效降低高分辨合成孔径雷达的数据率提供了一种有效途径。通过对仿真数据和实测数据的处理验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于U-net卷积神经网络的大转角ISAR成像方法

针对ISAR成像在大转角条件下产生严重的越距离单元徙动从而使得ISAR图像散焦的问题，提出一种基于U-net卷积神经网络的大转角ISAR成像方法。首先利用快速傅里叶变换对大转角条件下的回波数据进行预处理，得到散焦的ISAR复值图像作为训练样本，其次，根据ISAR成像特点对U net网络结构进行了改进，训练后得到具有良好聚焦能力的成像网络。仿真实验表明：与传统大转角ISAR成像方法相比，所提方法将ISAR图像的峰值旁瓣比降至-18 dB以下，具有更小的图像熵和最小均方误差，成像时间缩减至0.28 s左右，在低信噪比条件下仍可以实现ISAR图像的快速、准确重建。