New method of time-frequency representation for ISAR imaging of ship targets

Inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging of ship targets is very important in the national defense. For the high maneuverability of ship targets, the Doppler frequency shift of the received signal is time-varying, which will degrade the ISAR image quality for the traditional range-Doppler (RD) algorithm. In this paper, the received signal in a range bin is characterized as the multi-component polynomial phase signal (PPS) after the motion compensation, and a new approach of time-frequency representation, generalized polynomial Wigner-Ville distribution (GPWVD), is proposed for the azimuth focusing. The GPWVD is based on the exponential matched-phase (EMP) principle. Compared with the conventional polynomial Wigner-Ville distribution (PWVD), the EMP principle transfers the non-integer lag coefficients of the PWVD to the position of the exponential of the signal, and the interpolation can be avoided completely. For the GPWVD, the cross-terms between multi-component signals can be reduced by decomposing the GPWVD into the convolution of Wigner-Ville distribution (WVD) and the spectrum of phase adjust functions. The GPWVD is used in the ISAR imaging of ship targets, and the high quality instantaneous ISAR images can be obtained. Simulation results and measurement data demonstrate the effectiveness of the proposed new method.     

联合时频技术用于ISAR像综述

由于雷达回波的时变和频变特性,使得当基于FFT处理进行ISAR成像时,图像上存在许多扩展散射点和虚假响应,严重影响了图像质量,并对ISAR像的后续处理带来困难。而联合时频技术由于能有效处理时变信号,因而在提取ISAR运动补偿信息、瞬时(瞬频)成像、ISAR像后续处理及理解ISAR成像机理等方面有许多成功的应用,本文对此进行了较为系统的总结。     

基于贝叶斯估计的高精度ISAR成像

基于贝叶斯估计原理,提出了一种贝叶斯逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像算法。基于最大后验概率准则建立ISAR成像模型,利用回波数据进行统计参数估计,以实现ISAR成像的自适应表征,从而提高ISAR成像的精度。特别是运动误差相位估计和ISAR图像的重构通过求解最优化问题实现,而未考虑误差相位的具体形式,具有较高的鲁棒性。此外,本文方法在低信噪比 (signal-to-noise ratio, SNR)条件下,可以取得良好的聚焦效果,具有较好的噪声抑制能力。最后,贝叶斯估计问题转换为最优化问题进行求解,利用快速傅里叶变换及其逆变换（fast Fourier transform/inversed fast Fourier transform, FFT/IFFT）和矩阵对应点乘（Hadamard乘积）操作,有效提高该算法的效率。基于实测数据的实验验证了本文算法的有效性。     

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。     

基于多重测量矢量的含旋转部件目标ISAR成像方法

针对逆合成孔径雷达(ISAR)中含旋转部件目标成像问题,提出了一种基于多重测量矢量和压缩感知(CS)的含旋转部件目标ISAR成像方法。通过分析目标主体信号和旋转部件信号的多普勒差异,建立目标主体信号在方位向的多重测量矢量(MMV)模型。由于主体信号在方位向具有固定支撑集,而旋转部件信号在此支撑集上不具有稀疏性,因此,利用MMV模型进行信号重建后即可获得目标的主体ISAR像。在此基础上,再利用逆Radon变换得到旋转部件的ISAR像。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于对称交互熵的ISAR干扰效果评估方法

从信息论的角度出发,将交互熵引入到ISAR干扰效果评估中。针对其不满足对称性的不足,提出了对称交互熵的概念,并从理论上证明了对称交互熵是一种距离测度,从而建立了以对称交互熵为指标的评估模型。最后,针对射频噪声干扰和噪声调频干扰两种典型的压制性干扰样式进行了干扰仿真,并应用对称交互熵从定量的角度对ISAR压制性干扰效果进行了评估。得出的结论与定性评估一致,表明了该方法的有效性和可行性。     

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。     

弹道目标电磁特征提取技术的研究进展

随着弹道导弹突防和防御技术研究的不断深入,对目标特征提取提出了更加严格的要求。在突防设计中需要对目标和诱饵进行特征控制,以提升突防能力;在防御系统中,则需要从多传感器获取的信息中提取目标各种特征,以实现真假弹头的区分。分析和研究了弹道导弹中段目标电磁特征提取技术以及近年取得的成果,包括中段复杂目标逆合成孔径雷达成像技术、目标几何特性反演技术、目标微动特征提取技术等,最后对弹道目标特征提取技术的难点进行了分析,提出了一些解决思路。     

基于二维CP-GTD模型的全极化ISAR超分辨成像

针对全极化ISAR成像雷达体制,建立了能够精确描述雷达目标高频电磁极化散射机理的二维相干极化GTD(CP-GTD)模型,提出了基于二维CP-GTD模型的全极化ISAR超分辨成像方法,并在此基础上实现了全极化ISAR散射中心特征提取,从根本上解决了现有方法难以提取散射中心的相干极化信息的难题.与已有方法相比,二维CP-GTD方法的突出优点在于建立了更精确的散射模型,能够准确估计散射中心的相干散射矩阵;此外全极化信息的利用,使得它还具有超分辨成像效果更好、估计精度更高、计算效率更高等优点.通过对实验结果进行非相干性及相干性指标评估分析,验证了二维CP-GTD模型的优越性.     

运动目标微多普勒特征提取方法

雷达目标的微多普勒效应为目标精确识别提供了新的技术途径;近年来获得了广泛研究。为了实现对目标微多普勒特征的快速准确提取,在对逆合成孔径雷达系统中含旋转部件运动目标雷达回波信号距离-慢时间二维谱图域分析的基础上,提出了一种基于图像域的微多普勒特征提取方法。利用二维谱图上微多普勒曲线的正弦周期特性,实现对不同微多普勒曲线的分离和参数的快速提取,从而获得目标真实的微动信息,为目标的快速准确识别提供了依据。最后,仿真实验验证了该方法的有效性。