一种新的弹道目标成像匹配识别算法

为了能充分利用目标的散射中心对弹道目标进行识别,提出利用解线频调的方法,通过对距离向和方位向进行快速傅里叶变换,实现对目标散射中心成像,然后从目标ISAR像中提取目标特征信息,提出了一种新的匹配识别的方法实现对目标的分类识别。该方法利用提取的散射中心的位置和幅度信息,通过构造匹配度矩阵,进而与预设门限比较,判定目标类别。仿真实验及识别性能评估表明,该方法在设定情况下具有良好的目标识别能力。     

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。     

基于卷积ADMM网络的高效结构化稀疏ISAR成像方法

结构化稀疏逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像是空间态势感知与目标识别的重要手段。该问题可通过压缩感知(compressive sensing, CS)方法解决。目前, 许多传统CS方法仍存在运算效率低、参数适应性不强等问题。针对该问题, 本文提出了一种基于卷积交替方向乘子法网络(convolutional alternating direction method of multipliers network, C-ADMMN)的结构化稀疏ISAR成像方法。利用深度展开方法, 结合传统结构化稀疏ISAR成像模型, 构建C-ADMMN网络。通过监督学习, C-ADMMN仅需约10层网络便可达到传统方法上百次迭代的效果, 具有较高的运算效率且对不同目标具有一定适应性。基于仿真与实测数据的实验结果验证了网络的高效性与参数适应性。     

雷达目标微动特性研究

 雷达目标微动特性是当前目标探测与识别领域的新兴研究方向和热点课题,随着近10年的发展积累了一些研究成果。本文重点综述了微动目标雷达回波调制效应、微动特征提取、微动目标雷达成像、微动特性测量及雷达波形设计等方面的研究成果,部分成果已应用于空间/空中目标探测与识别等领域。本文的研究成果及结论为进一步推动国内微动特性研究提供参考和基础。     

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。     

ISAR越距离单元走动校正的近似极坐标算法

在ISAR系统中,通常假设不发生越距离单元走动,并应用距离多普勒(RD)算法获得目标的ISAR像。但是当雷达具有较高的分辨率,目标的尺寸较大,或目标在成像相关时间内转过了较大的角度时,散射点的越距离单元走动难以避免。为校正越距离单元走动,提出了一种近似极坐标算法。该算法将相关时间内的雷达回波数据近似为波数域梯形区域上一系列的采样点,并插值得到波数域矩形区域上的采样点,最后通过傅里叶变换得到目标的ISAR像。在目标均匀转动的假设下,该极坐标算法通过近似,不再要求已知目标的转角信息,并且能够较好地校正散射点的越距离单元走动。最后的仿真结果证实了算法的有效性。     

非均匀转动目标ISAR成像及横向定标

当目标在平面内非均匀转动时，传统算法不能获得包含定标信息且聚焦良好的ISAR像。为解决这一问题，提出了一种非均匀转动目标的转动参数估计方法。该方法首先通过一维搜索对角加速度与角速度的比值进行估计，并根据估计结果对原始距离像序列进行非均匀采样，补偿角加速度引起的相位误差，从而得到聚焦的ISAR像；然后根据成像质量准则对重采样距离像序列的角速度进行一维搜索，估计出角速度，进而实现ISAR像的横向定标。仿真结果表明:该算法通过2个一维搜索能得到非均匀转动目标聚焦的、横向定标的ISAR像。     

散射区域加权压缩感知ISAR成像

压缩感知(compressive sensing,CS)理论为少量脉冲条件下实现高分辨逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像提供了新方法。然而由于CS的噪声敏感性,其成像易受到噪声污染;另外,少量脉冲条件下很难保证噪声参数估计精度,这进一步加剧了ISAR成像污染。针对这一问题,提出一种散射区域加权CS ISAR成像算法,利用目标散射区域信息对冗余字典中的基函数进行加权,修正CS重建算法以抑制噪声散斑。为提高噪声参数估计精度,对回波采样建立子序列矩阵,提出矩阵扰动理论噪声参数估计方法。实验结果表明,所提方法能够有效抑制噪声影响,提高低信噪比和少量脉冲条件下ISAR成像质量。     

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。     

一种基于相位对消的转角估计新方法

逆合成孔径雷达成像中,为校正散射点越多普勒单元走动和方位向定标,需要对目标转角进行估计。在详细分析雷达目标回波相位特性的基础上,提出一种基于相位对消的转角估计方法。该算法通过对消回波的相位一次项后,对回波相位二次项系数进行估计,从而根据二次项系数与转角的关系获得转角估计值。同时,考虑到回波能量在成像平面的分布特点,采用加权最小二乘法对估计结果进行拟合。与现有方法相比较,新方法在稳健性和实时性上有较大改进。仿真数据和暗室数据的成像结果证明了该方法的有效性。