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.     

基于量子算法的逆合成孔径雷达稀疏成像方法

经典稀疏重构算法的计算复杂度较高，易导致雷达系统面对较大规模雷达回波数据时实时成像处理能力不足。针对这一问题，将量子算法应用于逆合成孔径雷达成像的稀疏信号处理中，为雷达稀疏成像带来量子计算短时间内处理大规模数据的优势。首先，根据逆合成孔径雷达稀疏成像的经典算法，分析匹配滤波、稀疏重构等经典算法的量子化方法，建立经典算法与量子算法之间的映射关系；其次，在确定相应量子算法及步骤关系的基础上，构建能够实现稀疏成像经典算法功能的量子线路，提出基于量子算法的逆合成孔径雷达稀疏成像方法；最后，根据构建的量子线路，结合雷达回波信号，制备相应的量子态，输入到量子线路中获得成像结果。仿真实验表明：相较于经典稀疏成像算法，基于量子算法的稀疏成像方法能够在保证成像质量的同时，大幅降低雷达成像处理数据的计算复杂度。     

基于二维稀疏特性的空间目标高分辨ISAR成像方法

针对空间三轴稳定目标成像问题,提出了一种基于目标稀疏特性的空间目标高分辨ISAR成像方法.该方法利用精轨数据构建了保相波形延时字典,实现了距离维高分辨和平动补偿;利用旋转矢量分析方法计算了三轴稳定空间目标有效积累转角,结合高分辨距离像的稀疏特性,给出了一种适用于越距离单元徙动的方位维稀疏字典构建方法.仿真结果表明,构建的稀疏匹配字典正确反映了目标的姿态变化特性,解决了越距离单元徙动问题,结合距离维相干抑制显著提高了空间目标二维ISAR像的分辨能力.      

调频步进波形的ISAR回波建模和成像

研究调频步进波形逆合成孔径雷达（ＩＳＡＲ）回波建模和成像的方法,在剖析调频步进雷达信号的数字信号处理方法基础上,建立连续运动目标多散射点的回波模型,提出了用调频步进雷达信号实现连续运动目标的逆合成孔径成像的方法和信号处理方案。通过多个散射点组砀目标的记真,得到不同程度下的目标像,仿真结果证明调频步进波形实现ＩＳＡＲ成像是可行的。     

基于时频分析的微动弹道目标ISAR成像方法

为克服弹道目标在微动情况时,其散射点的多普勒频率会随微动而变化,最终影响弹道目标的成像质量问题,提出了利用abor变换进行时间选择成像的方法。通过时频分析的方法,在时频域上找寻多普勒频率近似于直线变化的时间段,并在此时间段中对目标进行成像。仿真结果表明:在目标存在微动情况下,选择多普勒频率近似为直线的时间区间进行成像,能有效地聚集ISAR成像,仿真分析验证了该方法的有效性。     

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。     

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。     

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。     

多通道实时ISAR成像系统的设计与实现

基于距离多普勒(R-D)算法原理,以低轨道卫星目标为例,推导了在给定的横向分辨率下所需的成像积累时间,并根据雷达参数和目标特性进行了仿真验证.在实时成像处理运算量和存储量需求分析的基础上,设计和实现了一套多通道实时逆合成孔径雷达(ISAR)成像系统.外场实验结果表明,该系统设计合理,多通道成像效果良好.     

机动目标的时频变换ISAR成像仿真

针对机动飞行目标的成像难点,实施了基于时频变换的逆合成孔径雷达(ISAR)成像处理方案.与传统的点目标模型的回波模拟方法不同,该方案采用全波数值方法计算目标在飞行过程中瞬时位置、姿态下的散射场数据,再依据延时顺序将离散时刻的散射场数据叠加,最终获得雷达的回波数据.数值仿真结果验证了该方案的可行性.     

即插即用技术

本文讨论了即插即用技术的发展及在微机上的应用,并结合Ｗｉｎｄｏｗｓ９５操作系统讨论了即插即用的实现。     

网络即插即用及其体系结构

网络即插即用是近年来兴起的一项旨在提高网络易用性的新的连网技术，根据连网设备的发展趋势，介绍了网络即插即用的由来；根据网络设备的功能和连网过程，总结了网络即插即用的一般要求；详细介绍了地址的自动配置，域名的解析和生成，服务的发现和访问机制以及网络安全等必须解决的几大关键问题的研究状况及有关进展，重点分析并比较了微软公司提出的UPnP和SUN提出的Jini这两种可行的网络即插即用体系结构。最后对网络即插即用的发展方向及其带来的影响进行了总结和展望。     

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。     

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。     

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。