基于MAPC-RISR的MIMO雷达距离——角度二维超分辨率成像算法

MIMO雷达作为一种新型的雷达体制,其成像兼具实时性和高分辨率的特点,为了充分发挥MIMO雷达在成像方面的优势,提出一种高分辨率的MIMO雷达成像算法.首先将MIMO雷达成像过程分为距离向脉冲压缩和方位向聚焦成像两个过程,采用多波形自适应脉冲压缩技术(MAPC)实现距离向脉冲压缩和发射波形分离,然后在MIMO雷达虚拟阵列端利用超分辨率空间谱估计方法(RISR)进行方位向聚焦成像,得到了观测区域的距离—角度二维高分辨率的成像结果.理论分析表明,与已有的MIMO雷达自适应成像算法相比,所提方法降低了算法复杂度,提高了运算效率.仿真实验验证了所提MIMO雷达成像算法的有效性与优越性.     

空间进动锥体目标窄带雷达成像算法

弹道中段目标成像技术是弹道导弹防御系统的核心技术．由于弹道导弹中段飞行过程中具有空间进动形式,宽带ISAR成像雷达无法利用统一的相位补偿函数进行相位补偿,导致成像结果的模糊．本文提出一种利用窄带雷达实现空间进动锥体目标成像的算法,算法采用高分辨时频分析技术获取进动目标散射中心多普勒历程;采用广义Radon变换理论,提取目标散射中心的时频多普勒曲线参数,在参数空间内实现目标散射中心的二维重构．暗室测量数据的试验结果表明,算法可有效实现对进动目标的窄带雷达成像．     

多视观测下雷达转台目标成像的关键参数估计

转台目标模型是逆合成孔径雷达等高分辨率雷达成像系统的基本模型,联合利用多视角观测数据可有效提高转台目标的成像分辨率.针对目标转速、多观测视角差等先验条件未知的转台目标观测情形,文中提出一种基于距离多普勒图像域散射中心位置提取的目标转速、等效旋转中心及各次观测视角差的顺序估计方法.进而,结合卷积逆投影(CBP)算法,形成雷达转台目标高分辨率融合成像的完整方案,取得了优于单视角观测的成像分辨率.同时,分析了参数估计方法的性能及影响性能的若干因素,并通过Monte Carlo仿真验证了性能分析结果.最后,数值实验结果进一步验证了所提供参数估计方法的有效性.     

基于周期FRFT的LFMCW信号检测与参数估计

线性调频连续波(LFMCW)含有多个线性调频信号分量,具有低截获概率特性,雷达情报侦察系统对此类信号的检测与参数估计十分困难.针对这个问题,首先分析了LFMCW的分数阶Fourier变换(FRFT),通过对FRFT核函数的周期调制,定义了周期分数阶Fourier变换(PFRFT),推导了PFRFT和FRFT的关系.然后分析了LFMCW的PFRFT,提出了一种基于PFRFT的未知LFMCW检测和参数估计方法,并对其检测和估计性能进行了理论分析.最后仿真验证了该方法的有效性和合理性.相比FRFT,PFRFT通过对LFMCW的周期性积累提高了信噪比,适合处理具有周期调制的类似LFMCW信号.     

基于小波变换的海量高光谱遥感数据分形编码压缩算法研究

提出基于小波变换和频域空间分形编码的海量高光谱数据压缩新方法(AWFC).与传统的数据压缩相区别,基于图像自身灰度空间的压缩编码为第一代图像压缩技术,以小波变换为工具基于图像频域空间的编码为第二代图像压缩技术,以分形技术为代表对图像的特征空间编码为第三代图像压缩技术.同时探讨了利用成像光谱影像数据存在空间维和光谱维上的相关性,尽可能保持光谱不变情况下如何进一步提高图像压缩效率.和传统的图像有损压缩相比,在同等信息损失的情况下,AWFC算法能够极大的提高压缩比,同时和第二代以小波技术为代表压缩算法相比,本算法也具有效率更高的优势.同时提供了对光谱空间[光谱维],灰度空间[空间维]和经过小波变换WT频域空间3种分形编码FC进行对比,探讨光谱保持下的高压缩比,同时保持快速编码与解码的分形高光谱影像压缩方法.与经典的图像数据压缩方法相比,基于分形编码的图像压缩方法其压缩比在理论上可以超过经典压缩方法的几个数量级.分形图像压缩极高的压缩比,快速的解压速度在高光谱影像压缩中将会为高光谱甚至超光谱航天遥感带来新的思路.提供了将分形分块技术引入到高光谱甚至超光谱影像光谱维分块的思路,发展了光谱形态保持的图像分块技术,给出了基于光谱保持的分形编码压缩框架.最后,作为高光谱图像处理与分析系统HIPAS的一部分,我们在VC 6.0下,基于WindowsXP平台对高光谱影像压缩模块进行了软件模块实现和验证.     

基于二维导频的OFDM系统信道估计算法研究

提出了基于一种离散傅立叶变换与一维维纳滤波联合的信道估计算法,相比线性内插与一维维纳滤波联合的估计算法仅利用相邻导频获得导频间信道估计,该算法通过插入二维导频对数据分块,利用每个分块的接收数据进行信道估计,从而提高了信道估计的性能.与二维维纳滤波算法相比,该算法在估计性能接近的情况下,计算复杂度大大降低.     

基于非线性最小二乘估计-坐标变换的斜视InISAR成像

针对雷达在斜视工作下的InISAR成像问题进行研究,从理论上推导了斜视对于InISAR成像的影响。一方面,斜视附加相位与待求参量存在耦合,增加了目标方位向和高度向坐标值求解的难度。另一方面,斜视角的存在引起目标纵向坐标的估计误差和三维像的扭曲。传统InISAR成像算法无法有效解决上述两点问题,基于此本文提出了非线性最小二乘和坐标变换联合估计目标散射点坐标的方法,从而得到反映目标真实尺寸的三维像。仿真实验证明了本文提出方法的有效性。