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。     

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。     

空间目标ISAR成像与识别对抗研究

阐述了空间目标的雷达对抗措施,通过仿真研究了对抗条件下的空间中段目标ISAR成像与识别,分析了对抗手段对ISAR成像质量与识别性能的影响,指出对ISAR的二维压缩机理进行破坏是实施有效干扰的关键所在。仿真结果表明,通过对抗手段能有效降低ISAR的成像质量,破坏ISAR的识别性能。实验结果对于增强中段突防目标的突防能力有较重要的参考价值。     

基于扩展距离像序列的ISAR成像相位补偿方法

逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar, ISAR）相位补偿算法对成像结果具有重要影响。首先从ISAR成像原理出发推导了相位误差产生原因,针对多普勒中心跟踪法,分析了横向交叉项对多普勒中心的影响,采用CLEAN算法分离了距离单元内强散射中心簇,构建了扩展距离像序列,提出了基于扩展距离像序列的相位补偿方法,有效地减小了横向交叉项对多普勒中心的影响,提高了相位误差估计精度。成像结果表明,该方法能够较好地补偿ISAR成像中的相位误差,噪声环境下优于其他方法。     

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。     

机动目标ISAR距离瞬时多普勒成像实现方法

ＩＳＡＲ成像的目标通常为非合作机动目标,采用距离瞬时多普勒方法可以对机动飞行目标进行成像［１］。利用基于信号分量自适应短时谱估计技术,通过对每个距离单元某一时刻回波频率的估计来得到瞬时像;由于该方法采用ＦＦＴ快速计算,而且不受信号分量形式的限制,故能够快捷有效地得到瞬时像,对实验ＩＳＡＲ处理的结果表明该方法的有效性。     

基于调频傅里叶变换的匀加速转动目标ISAR成像

现有匀加速旋转目标逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像方法通常采用二维搜索估计目标转动参数,从而导致计算量大。提出一种基于调频傅里叶变换的ISAR成像方法。该方法利用目标散射点回波相位二次项系数与一次项系数的比值仅取决于目标转动参数这一特点,通过搜索调频傅里叶变换的调频系数使目标横向像熵值最小,得到该比值的估计结果,避免了二维搜索导致的计算量大的问题。然后对各距离单元回波作相应的调频傅里叶变换,即可得到聚焦良好的ISAR像。仿真结果验证了该方法的有效性。     

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。     

具有三维转动目标的ISAR成像新方法

传统的逆合成孔径雷达(inversesyntheticapertureradar,ISAR)距离 多普勒成像算法基于目标平稳飞行假设。当目标作机动飞行时,转速和转轴经常是时变的,采用传统方法成像会使图像模糊,甚至无法辨识。为此需要分距离单元进行时频分析,得到距离 瞬时多普勒图像。采用重排后的平滑伪Wigner Ville分布(smoothedpseudoWigner Villedistribution,SPWVD),既克服了WVD交叉项严重,不能正确成像的缺点,又克服了SPWVD降低时频集聚性,不能准确定位的缺点。仿真结果表明,该方法对机动目标能得到高质量的雷达图像。     

ISAR目标多普勒偏置效应分析与补偿

采用相位梯度自聚焦算法对非合作目标进行高分辨逆合成孔径雷达聚焦成像的处理过程中,回波多普勒偏置效应将严重影响后续转动补偿的效果,妨碍成像聚焦质量的提升。从相位梯度自聚焦算法的原理出发,阐释了多普勒偏置效应产生的原因。进而,分析了多普勒偏置效应对散射中心距离徙动补偿的影响。最后,提出了一种基于图像质量评价的多普勒偏置效应估计与补偿算法,并通过数值仿真分析和实测数据处理实验验证了本文分析结果的正确性。     

基于OI-AGCD的含旋转部件目标ISAR成像

旋转部件(如直升机的螺旋桨)严重影响逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)的成像特性,基于优化初值选择的自适应高斯包络线性调频基分解(optimized initial-adaptive Gaussian chirplet decomposition,OI-AGCD)设计了一种自适应旋转部件回波分离算法。建立了含旋转部件目标步进频率雷达ISAR成像模型,分析了旋转部件与目标主体回波特性差别。基于距离多普勒成像理论、主体和旋转部件回波在高斯基上投影的差异,设计了基于OI-AGCD的旋转部件回波分离算法。仿真数据验证结果表明了该算法去除旋转部件回波的可行性,含旋转部件类目标ISAR成像质量得到了有效提高。     

基于修正离散Chirp-Fourier变换的ISAR成像算法

针对逆合成孔径雷达(ISAR)对机动目标成像的问题,提出了一种新的机动目标ISAR成像算法.该算法基于机动目标散射点的多普勒频率近似于线性调频(LFM)信号的特征,利用修正离散Chirp-Fourier变换对LFM信号进行检测和参数估计,通过结合CLEAN技术进行多次迭代有效地克服了散射点分量间的相互影响,可获得较为理想的成像效果.给出了应用该方法的具体步骤,并用仿真数据验证了该方法的有效性.     

基于乘积型高阶相位函数的复杂运动目标ISAR成像

在逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像中,当目标存在非匀速转动甚至是三维转动时,散射点回波中高次相位项造成方位聚焦质量下降,基于目标匀速旋转模型的传统距离〖CD*2〗多普勒(range Doppler, RD)算法已经无法获得目标的清晰图像。提出了一种基于乘积型高阶相位函数(product high order phase function, PHPF)的瞬时成像方法。通过构造不同的乘积型高阶相位函数,并对其进行一维搜索即可得到调频率变化率和调频率值的估计,补偿高次相位后进行快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT),根据幅度最大的位置估计中心频率和幅度信息,在距离〖CD*2〗频率平面和距离〖CD*2〗调频率平面对目标进行瞬时成像,可以获取更多的目标信息。最后,实测数据成像结果验证了该方法的有效性。     

Approach for ISAR imaging of near-field targets based on coordinate conversion and image interpolation

Inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging of near-field targets is potentially useful in some specific applica-tions, which makes it very important to eff...     

ISAR autofocus imaging algorithm for maneuvering targets based on deep learning and keystone transform

The issue of small-angle maneuvering targets inverse synthetic aperture radar(ISAR) imaging has been successfully addressed by popular motion compensation algorithms. However, when the target’s rotational velocity is sufficiently high during the dwell time of the radar, such compensation algorithms cannot obtain a high quality image. This paper proposes an ISAR imaging algorithm based on keystone transform and deep learning algorithm. The keystone transform is used to coarsely compensate for the...     

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。