基于越距离单元徙动校正的空间高速旋转目标ISAR成像方法

逆合成孔径雷达成像是实现对空间目标跟踪，成像与识别的重要手段，但是空间目标的高速旋转运动特性使传统的ISAR成像算法失效。针对这一问题，提出一种基于越距离单元徙动校正的ISAR成像方法。首先，建立空间高速旋转目标回波模型；其次，根据回波特性构造参考信号进行越距离单元徙动校正，实现目标散射点空间参数估计；最后，引入粒子群优化算法实现参数快速搜索。仿真结果表明，该算法可以有效提取目标参数，实现空间目标高质量成像，与传统成像算法对比结果验证了该算法的鲁棒性及优越性。     

基于双基ISAR的空间高速目标成像分析

讨论了空间高速运动目标在地基双基地逆合成孔径雷达(Bi-ISAR)系统下的成像算法。首先给出了地基双基ISAR的系统模型及其目标回波信号形式,其次分析了空间目标运动对双基ISAR二维分辨率的影响,在此基础上对回波信号进行分析和处理,通过数学推导得出当目标高速运动时,其回波信号中将产生距离展缩项以及不可忽略的残余视频相位项和脉内走动因子,此后采用构造补偿函数的方法对这些影响成像质量的因素进行补偿,并应用Keystone变换消除成像结果中的越距离单元徙动现象且给出了整个成像处理流程,最后通过对卫星目标的成像仿真验证了文中所分析的距离展宽项和脉内走动因子对目标二维像的成像影响,对补偿前后目标像的比较说明了文中补偿算法的有效性和实用性。     

基于2D-SOONE算法的MIMO稀疏面阵二维成像

为了解决采用传统的1D-CS算法进行分维处理时丢失耦合信息导致越单元徙动、影响成像质量且运算时间长的问题,研究了接收阵元整行整列稀疏的MIMO面阵结构特性,分析了该稀疏面阵所接收回波信号的二维联合稀疏特性,采用2D-SOONE算法对回波信号进行二维联合重构,算法采用序列一阶负指数取代传统SL0算法的高斯函数,拓至二维并利用梯度投影求解,具有二维联合重构性能的同时提高重构精度。通过实验,仿真了该算法在不同阵列稀疏度、不同信噪比下用于MIMO稀疏面阵的成像效果。仿真结果表明,2D-SOONE抑制了传统的1D-CS算法的越单元徙动问题,减少了运算时间,且成像质量较2D-SL0更优。     

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。     

基于3D-OMP算法的SAR动目标成像方法

针对稀疏场景下的SAR动目标成像问题展开研究，提出一种基于三维正交匹配追踪(3D-OMP)算法的稀疏成像方法。首先对成像区域进行网格划分，然后以运动目标的二维速度作为动态参数构建三维稀疏字典矩阵，即参数化稀疏表征。在算法迭代过程中，通过计算回波数据矩阵与三维稀疏字典矩阵各层之间的相关度筛选出信号的支撑集。最后利用最小二乘准则，计算出支撑集下目标场景的稀疏表征系数。该3D-OMP算法是经典OMP算法的改进与拓展，因此继承了OMP算法计算复杂度低、信号稀疏特征增强明显的优势，同时具备了重构SAR动目标图像的能力。仿真实验结果验证了该SAR动目标成像方法的有效性。     

斜视合成孔径雷达的稀疏降采样数据成像方法

针对合成孔径雷达数据量庞大,不便于存储传输等问题,结合经典的距离多普勒成像算法与压缩感知理论,提出一种稀疏降采样斜视SAR数据的成像方法.在方位向上用随机降采样的方式录取数据,对所得数据进行相应的距离徙动校正和距离脉压,随后将方位向脉压建模为典型的压缩感知模型,用平滑l₀算法重构出二维SAR场景.利用该方法能有效地减少稀疏场景的SAR回波数据量,仅采用传统数据量的25%,即可获得清晰的二维成像结果.     

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.     

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.     

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。     

基于稀疏字典分解的窄带雷达自旋目标干涉三维成像

空间微动目标干涉三维成像技术研究中,最关键的是对各散射点进行保相分离。当脉冲重复频率（PRF）不满足奈奎斯特采样定律时,基于图像处理的成像方法无法有效分离目标各散射点。提出了一种基于稀疏字典分解的窄带雷达自旋目标干涉三维成像方法,该方法能够直接从回波数据中分离出各散射点。首先,根据自旋目标回波信号特性构建稀疏字典,利用稀疏分解算法分解回波,得到各散射点子回波,其次通过时频分析并利用其保相性,获得各散射点的微动曲线,并提取出它们在时频平面上经过位置的干涉相位差,最后根据干涉相位差与坐标之间的关系重构散射点坐标,对空间自旋目标进行三维成像。仿真结果表明,在PRF不小于0.25倍奈奎斯特频率时,所提方法均能有效实现自旋目标三维成像。     

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.     

基于脉冲交错的ISAR成像雷达资源自适应调度算法

针对多功能相控阵雷达成像任务的调度问题,提出了一种基于脉冲交错的成像雷达资源调度算法。该方法首先根据目标特征认知结果计算稀疏孔径ISAR成像所需的雷达资源,在此基础上,建立合理的脉冲交错驻留的资源调度模型,在时间与能量资源双重约束下对雷达资源进行合理分配,优化脉冲交错实现方法,并提出了平均交错度(AID)作为衡量雷达成像任务资源调度的性能指标,最后采用基于压缩感知的稀疏孔径ISAR成像方法对不同目标分别成像,在满足目标期望成像分辨率的前提下,显著提高雷达资源利用率。仿真实验验证了该算法的可行性。     

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.     

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。     

基于双重字典及联合特征的遥感图像超分辨率算法

为了解决低分辨率遥感图像超分辨重建的问题,本文提出了一种基于双重字典及联合特征的遥感图像超分辨率算法.超分辨率重建技术目的就是根据低分辨率图像重建出原始高分辨率图像的高频信息.本文将图像的高频信息分解成为主高频信息和残差高频信息两个部分,然后针对主高频信息和残差高频信息,分别训练主高频字典和残差高频字典,并结合稀疏表示方法对图像进行重构.同时,为了建立更能反映图像内部结构信息的字典,本文联合图像的不同的结构特征,建立统一的字典.本文算法对图像取得较好的复原效果,复原出的高分辨率图像更接近于真实图像,与其他方法相比具有更好的主观和客观质量.