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RELAX和PSO算法的GTD模型参数估计

针对传统的几何绕射理论（geometric theory of diffraction, GTD）模型参数估计方法存在模型定阶困难、低分辨率时多散射中心难以准确估计、计算量大、易收敛于局部极值等问题,提出一种组合松弛（RELAX）算法和改进粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)的GTD模型参数估计新方法。该算法基于RELAX思想,可以有效解决模型定阶问题;通过成像处理给定距离参数初值,并引入变异机制,使之能够稳定高效地收敛于全局最优值;在每次估计时通过检验同一分辨单元内是否存在多个散射中心,使之具有较好的超分辨能力。实验结果表明,该算法可以高效准确地估计GTD模型的散射中心参数。     

基于MUSIC算法的GTD模型参数估计

将能够精确描述高频电磁散射的GTD信号模型引入MUSIC算法,并对MUSIC算法作了相应改进。利用特征分析方法的信号与噪声子空间的正交特性,使改进后的MUSIC算法既能精确估计目标散射中心位置,又能估计散射中心类型,取得了较好的效果。针对各种空间平滑预处理方法对噪声子空间与信号正交特性的影响进行了仿真,指出空间平滑预处理方法会影响噪声子空间及信号子空间结构,进而影响散射中心类型的估计,所以应对散射中心类型的最终结果进行修正。     

ISAR成像中多径效应的消除

对于逆合成孔径雷达(ISAR)而言,多径效应会在ISAR的二维目标重建像上引入两个伪像,这将会影响雷达的目标识别与分类.为了消除ISAR像重建中的多径效应对于ISAR成像的影响,应用二维图像熵作为代价函数并通过模拟退火算法来搜寻对应于最优参数的最小图像熵,从而可以实现对目标参数的估计,进而消除多径效应的影响.仿真结果显示,这种方法可以有效地消除ISAR像的伪像,并为下一步的目标识别和分类奠定了基础.     

基于弹跳射线技术的三维GTD模型构建方法

传统的基于弹跳射线(shooting and bouncing ray,SBR)技术的散射中心提取方法只考虑了理想点模型,但理想点模型无法描述散射中心的频率依赖特性.对此,提出一种基于弹跳射线技术的三维几何绕射理论(geometrical theory of diffraction,GTD)模型构建方法,在通过传统方法...     

基于GTD的进近着陆系统多径效应仿真

针对进近着陆系统对于环境的影响十分敏感的问题，采用几何绕射理论（GTD）仿真分析了进近着陆系统的多径效应，给出了跑道旁边的机棚造成多径问题的仿真结果，从而为评估环境对着陆系统的影响提供了一种有效的技术途径。     

基于Beta过程的高分辨ISAR成像

对于高信噪比、完整回波、目标平稳运动等理想观测环境,现有成像技术已经较为成熟,可以获得聚焦良好的高分辨逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)像。但在实际中的方位回波缺损与低信噪比观测情况下,随机相位误差等因素会降低现有成像算法的性能甚至使其失效。本文首先建立了ISAR稀疏观测模型,并基于稀疏贝叶斯学习理论,通过引入Beta过程非参数先验构建层级概率模型,进而交替利用Gibbs采样及最大似然方法对ISAR像及随机相位误差进行估计。实验结果表明,所提方法在低信噪比、回波缺损等复杂观测环境下能够获得聚焦良好的ISAR图像。     

机动目标ISAR成像的相对运动补偿

非合作的机动多目标相对于雷达射线的姿态是时变的,而且目标间可能存在相对运动,给逆合成孔径雷达(ISAR)成像造成较大困难。针对此问题建立目标相对运动的模型,提出一种相对运动补偿的算法,在运动补偿的基础上对运动目标进行二次补偿,消除相对运动的影响。模拟和实测数据的处理结果说明,当相对运动目标和其它目标在距离上能分离时,该算法是可行的。     

贝叶斯模型下的OMP重构算法及应用

针对稀疏度先验信息缺失的条件下,正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法设置冗余稀疏度时,造成信号过重构、抗噪性能变差等问题,基于贝叶斯检验模型,提出了贝叶斯正交匹配追踪(Bayesian orthogonal matching pursuit, BOMP)算法。并推导了该算法估计信号的克拉美罗下界,最后将算法应用于逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像。理论分析和实验结果表明,由于该算法能够更加真实地估计信号支撑集,因而具有更好的重构精度、抗噪性能,同时降低了计算复杂度。     

自旋运动目标的ISAR成像

针对卫星、导弹等目标的自旋运动产生的多普勒频移会影响逆合成孔径雷达(inverse synthetic aper-ture radar,ISAR)成像的质量。考虑了自旋运动对ISAR成像的影响,建立了自旋运动目标的运动模型。得出目标运动产生的多普勒频率的表达式,并对自旋运动进行补偿,消除了自旋对成像的影响。仿真及实验结果表明,该补偿方法效果明显。     

基于多普勒频谱相关的加速运动目标ISAR成像

针对具有较大加速度的机动目标使传统平稳目标逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像算法失效的情况,提出了一种基于多普勒频谱相关的加速目标ISAR成像算法.该方法通过多普勒频谱相关消除加速度引起的方位二次相位散焦,并根据回波的能量分布,通过门限设置自适应地抑制多线性调频分量信号处理时产生的交叉项.最后,仿真以及实测数据的成像结果证明了该算法的有效性.     

基于改进3D-ESPRIT算法的GTD模型参数估计与目标识别

针对低信噪比条件下,传统的基于旋转不变技术的三维信号参数估计(three-dimensional estimating signal parameter via rotational invariance techniques,3D-ESPRIT)算法和平方前后向平滑的3D-ESPRIT(quadratic-forwa...     

基于IRLS的跳频模式下GTD散射参数提取和RCS重构

现代谱估计方法能够反演基于几何绕射理论(geometric theory of diffraction, GTD)的模型参数,但不能处理非均匀不完备的雷达散射截面(radar cross section, RCS)数据。此外,通过暗室测量获取完备的RCS数据也需要较大的时空开销。针对上述问题,提出一种基于迭代加权最小二乘(iteratively reweighed least squares, IRLS)的跳频模式下GTD散射参数提取和RCS重构方法。该方法将稀疏重构理论与GTD散射模型相结合,能够在RCS数据非均匀不完备的条件下反演散射参数和实现RCS重构。仿真数据和电磁计算数据用于验证所提方法的有效性,实验结果表明该方法对降低暗室步进频率RCS的测量成本和扩增雷达RCS数据具有重要意义。     

ISAR越距离单元走动校正的近似极坐标算法

在ISAR系统中,通常假设不发生越距离单元走动,并应用距离多普勒(RD)算法获得目标的ISAR像。但是当雷达具有较高的分辨率,目标的尺寸较大,或目标在成像相关时间内转过了较大的角度时,散射点的越距离单元走动难以避免。为校正越距离单元走动,提出了一种近似极坐标算法。该算法将相关时间内的雷达回波数据近似为波数域梯形区域上一系列的采样点,并插值得到波数域矩形区域上的采样点,最后通过傅里叶变换得到目标的ISAR像。在目标均匀转动的假设下,该极坐标算法通过近似,不再要求已知目标的转角信息,并且能够较好地校正散射点的越距离单元走动。最后的仿真结果证实了算法的有效性。     

基于零空间l1范数最小化的ISAR成像方法

在目标场景散射率分布满足稀疏性假设下,压缩感知(compressive sensing, CS)成像与传统距离-多普勒成像方法相比,可以使用很少的数据获得良好的图像,图像对比度高,没有旁瓣干扰。本文提出了一种基于零空间l₁范数最小化的逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR) CS成像方法。从解欠定方程组的角度,将待重建目标图像分解为初猜值与残余值两部分。首先使用加权最小二乘(weighted lease square, WLS)法估计初猜值,作为目标初像;然后将待重建目标场景散射率的l₁范数作为额外的一个非线性测量值引入到图像重建中,在卡尔曼滤波框架下,利用非线性“伪测量”值,最小化待重建目标场景的l₁范数来估计零空间中残余值的解。实测ISAR数据处理验证了所提算法的有效性。与正交匹配追踪算法(matching pursuit algorithm, OMP)和primal-dual l₁范数最小化方法相比,所提方法获得的成像效果更好,成像时间比primal-dual l₁范数最小化方法更短。     

一种基于估计理论的ISAR超分辨成像方法

针对逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像中给定合成孔径长度下方位向匹配滤波脉冲压缩输出的主瓣分辨率随雷达至等效阵列距离变化这一难题,基于线性系统理论,通过目标方位向回波信号的等效建模,提出了一种基于最小均方估计理论的超分辨成像方法。不同于传统基于谱估计的超分辨成像方法,该方法利用对目标系统方位向冲击响应的估计信号进行成像,因而能够完全消除雷达至等效阵列的距离对方位向分辨率的影响。仿真实验证实了该方法的有效性。     

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。     

基于全波电磁仿真的ISAR超分辨成像模拟

采用FDTD方法对ISAR转台成像模型进行全波电磁建模和仿真.仿真中采用调制高斯脉冲信号源,选取目标宽频带回波数据低、高两段频数据进行成像处理.在成像处理中,分别采用传统FFT算法和MUSIC超分辨算法.成像结果表明,实际目标的成像机理比理想点目标模型复杂很多,而且低、高不同频段的成像结果有较大差别,这一差别在理想点目标模型中是观测不到的.MUSIC算法的计算量虽然比FFT大,但其极高的成像分辨率有助于改善对实际目标的细节成像,并且有助于研究实际目标的成像机理.     

基于目标特性增强的频带缺失雷达信号融合处理

由于战场电磁环境复杂,使得在某些频段上雷达信号受到了干扰而无法用于成像。如果仅利用单部雷达在可用频段上的回波信号进行成像,则图像的分辨率无法满足实际需求。为了综合利用多部频带缺失雷达的信号,将频带缺失的多雷达信号融合问题转化为一个信号表示问题。为了增强目标特性,将合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像增强技术引入到多雷达信号融合处理中,用正则化方法来增强目标的点特性和边缘特性。此融合处理方法不仅适用于多部频带缺失雷达的信号融合,而且无需极坐标插值来完成相位解耦,更能增强目标特性。仿真实验验证了本文方法有效性。