利用二维结构稀疏信息的调频步进ISAR高分辨成像新方法

针对已有利用压缩感知理论进行逆合成孔径（Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR）成像方法在低信噪比、欠采样率条件下性能下降严重等问题,依托调频步进波形独有特征并充分利用目标分布的二维结构稀疏信息,提出一种"先方位聚焦后距离分辨"的调频步进ISAR高分辨成像新方法.首先,对回波进行子脉冲脉压,在分析调频步进ISAR回波方位向特有的结构稀疏特征基础上,构建方位向的分布式压缩感知稀疏重构模型;其次,采用分布式压缩感知算法对该模型重构,从而获得低信噪比条件下的方位高分辨成像;最后,利用距离维的回波特征构建任意稀疏重构模型,实现距离向快速成像.由于该方法先进行方位聚焦,再进行距离分辨,并充分利用了目标的结构稀疏性,因此不仅具有抗噪性能强、重构精度高以及采样率低等特点,且避免了越距离单元走动对方位聚焦的影响.仿真与实测数据实验验证了本文方法的有效性.     

基于压缩感知的二维联合超分辨ISAR成像算法

在ISAR成像中,距离和方位分辨率分别受发射信号带宽和成像积累角的限制。基于压缩感知(CS)理论,该文提出了一种2维联合超分辨ISAR成像算法。首先建立ISAR观测信号模型并构造2维超分辨字典,然后利用ISAR图像的稀疏先验信息将2维联合超分辨成像建模为最小l1范数的优化问题,最后提出一种快速算法求解该优化问题。该方法进行距离维和方位维的联合处理,有效利用了回波数据的2维耦合信息;通过共轭梯度(CG)运算,快速傅里叶变换(FFT),Hadamard乘积等操作,有效提高了算法的实现效率。仿真和实测实验验证了该算法的有效性。     

低信噪比下二维联合快速超分辨B-ISAR成像方法

双基地ISAR成像分辨率受限于信号带宽和方位积累时间,且成像质量受噪声影响严重.本文在充分考虑回波的二维联合稀疏特征基础上,提出二维联合字典下的矩阵复数近似消息传递超分辨快速成像算法.在构建双基地ISAR的二维联合超分辨成像模型基础上,首先通过向量化处理,将二维超分辨成像问题转换为复数基追踪去噪问题;其次通过两种策略实现复数基追踪去噪问题的快速求解,一是利用向量化与Kronecker积的关系,推导出矩阵形式复数近似消息传递算法,从而避免向量化处理带来的大矩阵运算量和大存储量问题;二是为进一步减少单次迭代的运算量,将矩阵乘法等效为二维快速傅里叶变换.最后,利用本文算法在迭代过程中对噪声阈值不断精确逼近,提高算法在低信噪比下的成像能力.仿真数据成像结果验证了本文算法的有效性.     

基于联合块稀疏模型的随机调频步进ISAR成像方法

在回波数据稀疏、低信噪比等不利条件下,利用随机调频步进信号进行ISAR成像时,成像性能将会严重下降。针对上述问题,该文在充分分析随机调频步进信号回波特性的基础上,提出利用目标距离向具有的联合块稀疏特征来获得高质量ISAR图像的新方法。首先,推导了在随机调频步进信号发射波形条件下目标回波信号的联合块稀疏成像模型并分析了该模型特征;其次,提出了联合块稀疏正交匹配追踪稀疏重构算法(JBOMP)实现对模型的求解。该算法利用ISAR回波信号具有的块稀疏以及联合稀疏等先验信息,因此在低量测值、低信噪比条件下的ISAR成像性能得到了增强。所提算法还可以实现对多维信号的联合处理,且具有较快的运算速度。理论分析与仿真实验均验证了所提方法的有效性。     

基于随机调频步进信号的高分辨ISAR成像方法

为充分利用随机调频步进逆合成孔径雷达回波所具有的联合稀疏特征,提高成像性能,该文提出一种基于分布式压缩感知理论的随机调频步进逆合成孔径雷达高分辨成像方法。首先构建随机调频步进信号回波的联合稀疏表示模型,并完成子脉冲的脉冲压缩处理;其次,基于每组子脉冲的随机方式(组与组之间的随机方式不同),构建相应的随机量测矩阵,获取回波的压缩感知信号模型,并利用分布式压缩感知理论实现距离向联合高分辨重构;最后结合回波在方位向的稀疏性,采用快速稀疏重构算法实现方位向高分辨成像。理论分析和仿真结果表明由于充分利用了随机调频步进信号回波的随机性与联合稀疏特征,所提出方法具有重构精度高、距离向采样率低、抗噪性能强等特点。     

线性调频步进体制ISAR相干干扰方法

逆合成孔径雷达(ISAR)是在合成孔径雷达(SAR)技术基础上发展起来的一种新的微波成像雷达体制,是雷达成像的重点发展方向之一.由于其成像是通过对距离向和方位向二维压缩实现,因此比普通雷达具有更强的抗干扰能力.线性调频步进信号由于其独特的优点在成像中占据了重要地位.文中提出了一种利用步进频率信号对线性调频步进信号体制ISAR的相干干扰方法,以较小的功率干扰ISAR成像.     

基于块稀疏的空间碎片群目标成像方法

针对星载雷达空间碎片群目标回波无法分离问题,该文利用回波在距离向表现出的块聚集特性,提出一种基于块稀疏的高分辨ISAR成像方法。基于块稀疏压缩感知理论,通过利用空间碎片群目标特性,抽取出各个碎片的高分辨1维距离像数据,并结合平动补偿和距离多普勒(RD)算法得到各碎片的ISAR像。在小样本条件下,该方法能够有效实现空间碎片的数据分离和高分辨ISAR成像。仿真实验表明,该方法的重构精度以及运算速度均优于非结构类的稀疏ISAR成像方法。     

基于线性调频步进ISAR参数估计和成像算法研究

本文在建立了线性调频步进ISAR回波信号模型的基础上,对线性调频步进ISAR信号特性进行了分析,指出径向速度和加速度将严重影响线性调频步进ISAR成像;因此,为了得到更好的ISAR图像,本文提出了一种新的基于线性调频步进ISAR的成像方法,充分利用距离时域包络和方位多普勒信息对径向速度和加速度进行精确的估计,同时在数据中对运动参数加以补偿,并最终实现方位多普勒成像;而且,该方法还适用于较低信噪比情况下的ISAR成像;在最后,本文给出了线性调频步进ISAR成像的详细步骤,并用不同信噪比的仿真数据验证了本文所提出方法的可行性。     

基于MIMO的ISAR成像算法研究

基于RD算法的ISAR成像在实际应用中由于很多复杂的因素导致可利用的成像积累时间短,有可能达不到所要求的方位向分辨率。在此研究了几种不同情况下,结合MIMO技术对同一目标ISAR成像的算法。它采用多个收发雷达对同一目标发射一组射频信号,通过对接收到的回波信号进行匹配滤波实现距离像压缩,将不同雷达接收到的距离像进行选取、插值、组合,最后对组合后数据进行方位向多普勒分辨成像。理论推导以及仿真实验结果证明,该方法在不同情况下都可以在达到方位向分辨率的前提下,缩短成像所需时间,或者在确保成像时间的前提下,提高成像的分辨率。这样缩短成像时间的方法扩大了ISAR成像的应用范围,提高了ISAR成像效果。     

频率步进信号的合成孔径雷达处理

合成孔径雷达借助综合孔径原理来提高方位分辨率,而距离分辨率的提高则需借助于脉冲压缩技术.频率步进波形是通过发射载频步进变化的子脉冲串来合成大带宽信号,从而获得高距离分辨率.若将频率步进波形应用于合成孔径雷达,则可获得距离和方位的二维高分辨率.本文首先分析了径向速度对频率步进雷达一维距离像的影响,然后建立频率步进信号照射下的合成孔径雷达回波模型,提出频率步进波形设计原则,给出频率步进合成孔径雷达的成像步骤.     

压缩感知机动目标ISAR成像新方法

基于Fourier基的压缩感知（Compressed Sensing,CS）算法已被成功应用于平稳运动目标的逆合成孔径雷达（Inversed Synthetic Aperture Radar,ISAR）成像。但由于建模时对ISAR回波方位相位高次项的忽略,Fourier基矩阵对机动目标回波数据方位信息的稀疏表示失效,导致对机动目标的成像在方位向模糊。鉴于时频分析技术良好的时频局部化特性,将其引入到雷达回波方位向分析中,以改进用于表示雷达回波数据的稀疏基,实现对选定时间切片内回波数据多普勒频率的稀疏表示。改进后的基矩阵在通过CS技术解析回波在时间切片内方位信息的同时,又保证了利用有限数据成像的分辨率。与基于Fourier基CS成像等现有方法相比较,新方法在方位向的成像质量上有较大改进。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于椭圆模型与改进NLCS的一站固定式大基线双站SAR成像算法

在一站固定式双站SAR成像处理中,该文针对距离-方位2维空变描述不够准确导致成像性能迅速下降的问题,提出一种新的椭圆模型精确描述一站固定式大基线双站SAR的距离-方位空变特性,并基于此推导了改进的非线性调频变标(NLCS)成像算法。在距离向,首先利用相位去斜完成距离去走动和多普勒中心矫正,接着对剩余距离单元徙动和距离方位高次耦合项进行了去除处理。在方位向,根据一站固定式双站SAR的2维空变特性,提出了一种用于描述回波距离-方位空变特性的椭圆模型,基于该模型对空变的回波方位调频率进行了分析,并重新推导NLCS算法的方位变标函数和方位压缩系数。理论分析与仿真结果证明,所提出的模型不仅揭示了一站固定式大基线双站SAR数据的2维空变特性,而且对回波的距离-方位空变给出了更精确的解析式描述,使得基于该模型改进的NLCS算法可以获得更好的成像处理效果。     

非理想正交波形下分布式ISAR运动目标二维成像方法

分布式ISAR成像中若发射波形非理想正交,传统的匹配滤波方法难以得到理想的距离像,进而会影响方位成像效果。基于稀疏的方法可代替匹配滤波进行距离像分离。该文在给出单次快拍时距离像稀疏表示模型后,通过调整收发阵元的时延,可以使多接收阵元的距离像具备联合块稀疏特性。随后采用1阶负指数函数(SOONE) 实现多观测向量联合块稀疏算法(MMV-JBlock)提升稀疏重构的效果。多次快拍时,在每个快拍时刻采取MMV-JBlock方法分离距离像。在对齐多通道距离像后,对方位相位中非关心方向运动和误差项进行补偿,最后也采用稀疏方法得到目标的方位像。仿真验证了在不同稀疏度和不同信噪比下所提算法的重构性能,并仿真实现了分布式ISAR对运动目标的成像,验证了所提方法的有效性。     

基于稀疏步进调频信号的低信噪比逆合成孔径雷达成像

针对稀疏步进调频信号对目标径向运动敏感且低信噪比(SNR)下难以聚焦成像的问题,该文提出基于遗传算法和稀疏贝叶斯学习的平动补偿与高分辨逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法.首先,针对稀疏步进调频信号建立回波模型和稀疏观测模型,通过构造参数化字典,将ISAR成像问题转换为目标运动参数估计与高分辨距离像(HRRP)合成的联合...     

基于NCS算子的大斜视SAR压缩感知成像方法

该文针对大斜视合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)成像进行研究,提出了一种基于非线性频调变标(Non-linear Chirp Scaling, NCS)算子的大斜视SAR压缩感知成像方法。首先在详细分析大斜视SAR回波信号模型的基础上,给出了一种基于全采样数据的NCS成像算法,该算法有效完成了回波数据的走动补偿与解耦合处理,实现了准确成像。其次针对降采样的大斜视SAR回波数据成像问题,提出将上述成像算法构造成NCS算子并基于该算子建立压缩感知重构模型,通过对模型的优化求解直接获得最终的成像结果。该方法对于稀疏性成像场景能够有效降低回波数据采样率实现高质量成像,对于非稀疏成像场景在满采样条件下能够提高成像质量。最后的点目标和面目标的仿真实验验证了该文所提方法的有效性和可行性。      

基于压缩感知的稀疏采样数据大转角ISAR 成像研究

针对方位向稀疏采样条件下,大带宽大转角逆合成孔径雷达(ISAR)高分辨成像时,一维距离像中目标散射点的距离徙动问题,提出了基于贝叶斯压缩感知的稀疏ISAR 成像方法。对于方位向稀疏采样数据,该方法在包络对齐和相位补偿后,通过傅里叶变换将数据变换到距离频率域,对每一距离单元数据,根据方位向稀疏采样的位置构造相应的Keystone基矩阵,利用贝叶斯压缩感知算法重建目标在各距离频域单元的多普勒域系数,最后,通过距离向逆傅里叶变换和方位向自聚焦完成ISAR 成像。计算机仿真验证了该方法的有效性。