一种机载/弹载阵列雷达前视超分辨成像算法

针对机载/弹载雷达前视成像过程中方位分辨率急剧下降的问题,提出了一种基于超分辨技术的阵列雷达前视成像算法。该算法通过对接收的各通道回波数据进行样本协方差估计,并对该协方差进行修正及空间平滑等处理,随后采用改进的多重信号分类(MUSIC)算法估计空间谱,再根据系统参数将谱曲线进行累积,最终获得雷达前视图像。仿真及实测数据处理结果表明,该算法能有效提高雷达前视方向成像的方位分辨率,实现机载/弹载雷达前视超分辨成像。     

自适应特征筛选的地雷目标AdaBoost分类器

为解决前视地表穿透虚拟孔径雷达中地雷的分类问题,在传统AdaBoost算法的基础上,将特征选择作为弱分类器迭代的一部分,并将恒探测率下的虚警率作为特征选择的代价函数,提出一种基于弱分类器迭代及自适应特征选择的分类算法。通过实测数据验证,该分类算法适用于前视地表穿透虚拟孔径雷达中地雷与杂波的分类,同传统AdaBoost算法相比,分类性能有很大改善。     

太赫兹孔径编码成像分辨性能研究

太赫兹孔径编码成像综合了光学孔径编码成像和微波关联成像的基本原理,通过孔径编码天线改变目标区域太赫兹波空间幅相分布来实现高分辨、高帧率、前视凝视成像。基于孔径编码天线,该文设计了雷达成像系统和准光扫描光路,可同时实现系统孔径编码和波束扫描功能,理论推导并仿真分析了其成像质量影响因素,并在此基础上比较了不同算法对孔径编码成像分辨性能的影响,证明了稀疏重构类算法对孔径编码成像的优势,最后对比了孔径编码成像和同尺寸阵列实孔径成像的结果,论证出孔径编码成像系统具有高分辨,易于小型化,成本较低等优点。该成像方式可广泛应用于战场侦查、安检反恐和末制导等领域。      

多孔径分布式视场部分重叠仿生热成像理论与技术

热成像系统视场与空间分辨率(作用距离)的矛盾是常规成像模式难以解决的问题。多孔径热成像技术主要分为低重叠率、高重叠率和中度重叠率部分重叠成像模式。文中研究了一种视场部分重叠仿生热成像理论,利用4组红外物镜及IRFPA机芯构成了中心变分辨率4孔径分布式热成像系统,各子孔径的“并集”视场构成系统成像大视场,“交集”视场特别是中心重叠视场具有超分辨能力,从而构成空间变分辨率视觉模式,可减缓传统单孔径热成像问题;利用重叠视场可构成4目和2目近场目标场景的体视成像;通过子孔径检偏偏振片,中心视场可构成全偏振热成像模式;对角探测器分别采用长波或中波红外焦平面探测器,则可构成双色热成像模式。分析表明:这种多孔径分布式视场部分重叠仿生热成像具有仿生智能的特性,可针对感兴趣目标进行智能观测,提高复杂背景条件下的目标探测和识别能力,具有广泛的应用前景。     

多孔径压缩编码超分辨率大视场成像方法

多孔径成像是一种融合了仿生复眼视觉的新型成像方法,具有小型化、大视场、高分辨率等多种优势,但由于每个子孔径对应的单元图像分辨率过低,导致其成像质量和视场角的提升十分有限。为了进一步提高成像分辨率和探测视场,基于压缩感知理论设计随机编码模板,并紧贴子孔径放置对入射光场进行调制,通过单次曝光记录编码后的低分辨率单元图像阵列,利用稀疏优化算法,重构所有低分辨率单元图像获得超分辨率大视场图像。理论分析和仿真实验证明了该方法的有效性。该方法不仅能兼顾大视场高分辨率成像,而且大大缩小系统等效焦距,具有薄层结构,体积小而重量轻,可为微光机电一体化系统的研制设计提供借鉴。     

涡旋电磁波雷达成像分辨力研究

相位波前受轨道角动量调制的涡旋电磁波,在雷达前视成像领域得到广泛关注和研究。基于涡旋电磁波雷达成像原理和方法,该文重点对方位分辨力展开研究。首先,分析了贝塞尔幅度项对方位分辨性能的影响,结果表明,在贝塞尔幅度窗影响下,涡旋电磁波雷达方位分辨性能由有效OAM模态范围决定。其次,提出了一种有效OAM模态范围计算方法,并分别对方位角分辨率、空间分辨率以及超实孔径雷达分辨率进行了表征。最后,仿真分析了方位基本分辨性能随不同影响因素的变化规律,改变波长孔径比、成像俯仰角,能增大有效OAM模态范围,提升方位分辨性能。拟合得到了有效OAM模态范围、超实孔径雷达分辨率关于波长孔径比和成像俯仰角的近似表达式,为涡旋电磁波雷达参数设计与优化提供参考。      

一种提升汽车雷达方位角分辨率的成像处理方法

针对汽车雷达方位角分辨率受方位向天线长度限制的问题,该文提出一种基于多波束实孔径雷达图像融合来提升汽车雷达方位角分辨率的成像方法。该方法首先利用相控阵天线波束电扫描来获取前视实孔径雷达图像,然后根据汽车雷达成像几何关系通过多张多角度实孔径雷达图像相参累加来提升雷达方位角分辨率。计算机仿真结果验证了该方法在提升汽车雷达方位角分辨率的有效性。     

基于稀疏贝叶斯学习的超材料孔径计算微波成像系统离网格成像方法

基于超材料孔径的计算微波成像可以看作微波压缩感知成像。这种成像方式的成像效果受网格失配误差的严重影响。该文针对超材料孔径计算微波成像系统对2维场景的重构过程进行分析,构建了一种基于Sinc插值函数的2维离网格(Off-grid)观测模型,并在此基础上提出一种基于稀疏贝叶斯学习的Sinc插值离网格成像方法(OGSISBL)。在期望最大化算法的框架下,恢复散射体回波的幅值和位置,同时校准网格失配误差。通过对超材料孔径计算微波成像系统的仿真数据进行成像处理验证所提算法的性能,结果表明所提算法具有很强的鲁棒性。     

基于改进PFA的车载大斜视SAR成像算法

为了应对车载毫米波雷达大斜视成像困难的问题,本文提出一种改进的极坐标格式算法（Polar Format Algorithm, PFA）对条带车载毫米波雷达斜视回波进行基于子孔径拼接的成像。该算法从条带数据与聚束数据的特点出发,将全孔径回波划分为子孔径,利用PFA处理子孔径数据。由于PFA存在波前弯曲误差,子图像不能直接拼接,因此对每一幅子图像进行几何失真校正。同时,以重叠子孔径的划分方式保证成像结果的高分辨率。最后截取子图像进行拼接得到条带SAR成像结果。所提方法解决了车载毫米波雷达大斜视情况下两维耦合严重的问题。通过对点目标和实测数据的仿真与分析验证了所提方法的有效性。     

基于图像分割的地雷目标检测

前视地表穿透雷达能够对车前安全距离外的区域成高分辨率图像,利用前视地表穿透雷达进行地雷探测是一个复杂环境下的微小目标检测问题。受非平稳背景干扰,传统检测算法探测性能有限。该文提出一种基于图像分割的背景估计及地雷目标检测方法。连续多帧图像用来估计出耦合信号,为降低计算量,将成像后估计改进为回波域估计后成像。对剔除耦合信号后的图像实施均衡以保证各处增益相同,均衡后图像利用二维Otsu 算法分割出能量较强的区域,降低后续检测过程中强目标对杂波统计的影响,最终获得比传统检测算法更好的探测性能。该文同时还提出一种快速算法用于实时系统。通过实测数据验证,该方法可以有效改善前视地表穿透雷达的探测性能。      

改进的机载阵列调频连续波合成孔径雷达前视成像方法

机载阵列前视合成孔径雷达(SAR)信号模型中忽略载机速度会影响成像。针对该问题,在调频连续波(FMCW)SAR信号模型中考虑了载机速度,分析了载机速度的影响和载机连续运动引入的多普勒频率偏移的特点,结合Frequency Scaling算法,研究了机载阵列FMCW SAR前视成像。成像仿真和性能参数分析表明:改进方法可精确实现载机运动条件下的FMCW SAR前视成像。     

基于截获因子评价的双基前视SAR成像LPI设计

降低雷达辐射信号被截获概率,是保障机载平台战场生存与作战效能发挥的重要方面。本文结合双基雷达在低截获（LPI）方面的优势,提出了基于截获因子评价的移不变双基前视条带合成孔径雷达（SAR）成像LPI探测设计方法。考虑利用截获因子评价双基SAR成像的LPI性能,针对移不变双基前视条带SAR成像模式,简要分析了成像分辨率,推导了截获因子表达式,在保证成像性能前提下,以降低截获因子为目标设计了LPI探测方法,并进行了仿真验证。实验结果表明,本文提出的方法能明显改善机载火控雷达SAR模式的抗截获性能。     

一种前视合成孔径激光雷达成像系统

提出了一种新型的基于激光收发阵列的前视合成孔径激光雷达(SAL)成像系统。给出了系统的结构模型,分析了系统成像原理,详细推导了点目标的回波模型和适用于前视SAL的ECS算法,最后通过Matlab对6点目标的情况进行了成像仿真,对点目标峰值中心的64×64点切片和方位向、距离向包络进行了详细分析,结果表明该系统可以有效地对雷达前视场景进行成像。     

基于MLBF的毫米波双站SAR前视Omega-k成像算法

结合毫米波体制和双站毫米波合成孔径雷达(SAR)前视成像技术,开展毫米波双站SAR前视成像算法的研究.在双站SAR前视成像系统中,较大的前视角引入了多普勒质心偏移和严重的距离徙动,因此普通双站SAR的成像算法无法直接移植到双站SAR前视成像中.针对以上问题,论文首先提出了一种基于瞬时多普勒分析的改进Loffeld's Bistatic Formula(MLBF)二维频谱求解方法,相比于现有方法,该方法能更准确的得到双站SAR前视回波信号的二维频谱.在此基础上又推导出了适用于毫米波双站SAR前视成像的Omega-k算法;最后通过仿真实验,验证了提出算法的有效性和优越性.     

一种基于幅度和相位迭代重建的四维合成孔径雷达成像方法

4维合成孔径雷达获取的观测数据在基线-时间平面非均匀分布。若采用传统成像方法来获取目标散射体的高度-速率维像,则因强副瓣存在,成像效果不理想。当信号具有稀疏性时,压缩感知技术能够利用少量的信号投影值就可实现信号的准确或近似重构。然而标准的压缩感知成像方法是针对实数据进行处理,4维合成孔径雷达成像处理的数据为复数据。因此该文提出了一种基于幅度和相位迭代重建的4维合成孔径雷达成像方法。将4维合成孔径雷达高度-速率成像问题转化为目标复散射系数的幅度和相位联合重建问题,通过在成像过程中引入相位信息来改善成像质量。仿真结果验证了该算法的有效性。      

解卷积锐化算法在导引头前视成像中的应用

传统的合成孔径雷达成像、多普勒波束锐化成像等方式虽然能有效地提高雷达的方位分辨率,但存在前视成像盲区。而传统的实波束成像角分辨率低,无法区分处于同一个波束内的两个目标。本文分析了单通道解卷积病态的原因,提出了改善方法.本文同时比较了该算法与常用的单脉冲测角算法的优劣。文章最后对实测数据的处理结果表明,解卷积算法对波束锐化有明显效果。     

基于迭代近端投影的二维欠采样合成孔径雷达成像

合成孔径成像雷达(SAR)具有数据量大、采样率高等特点,针对传统压缩感知(CS)的SAR成像存在精度低及抗噪性能差的问题,该文提出一种基于迭代近端投影(IPP)的2维欠采样合成孔径雷达成像重建方法。即通过对雷达回波构建为距离频域-方位多普勒域的2维稀疏表示模型,在此基础上将成像问题转化为距离向和方位向压缩感知稀疏重构问题,利用迭代近端投影算法的函数优化模型来表示合成孔径雷达成像中的稀疏表示,最后采用平滑削边绝对偏离(SCAD)罚函数获得近端算子以求解该模型并进行成像。仿真与实测数据处理结果表明,所提方法成像效果更好。     

基于24 GHz FMCW 雷达的二维近场成像系统

为进行隐藏危险金属制品的安检,文中提出了一种24 GHz 低成本毫米波成像系统。该系统采用低成 本24 GHz 商用调频连续波(FMCW)雷达作为扫描源,在方位角和仰角上合成大孔径,使用二维十字扫描平台,经 FMCW 雷达信号处理以及合成孔径雷达(SAR)处理使隐藏物体成像。低成本的射频外设只提供了一路中频实信号 供ADC 采样量化,在图像重建中,文中提出将单路ADC 采样量化后的中频数字信号通过希尔伯特变换成复信号,对 复信号加布莱克曼窗优化频谱,再对信号序列补零以减小频域栅栏效应,后采用空间匹配滤波器补偿相位偏差,通 过FMCW 雷达近场成像原理对目标成像。改进后的算法适用于低成本的雷达前端系统,只需一路ADC 采集的中频 数字信号即可使成像系统达到理论的合成孔径成像分辨率。     

基于压缩感知的单比特合成孔径雷达成像算法*

在合成孔径雷达系统中,要提高分辨率就意味着产生大量的回波数据,从而加重了数模转换器和存 储设备的负担。压缩感知理论的目的是在保证恢复稀疏信号的前提下降低采样率,而本文的目的是降低总的比特 率。本文提出了一种基于压缩感知的单比特合成孔径雷达成像算法,并通过仿真实验验证了该算法的性能。与匹 配滤波算法相比,该算法不仅能减少数据的总比特率,而且还能有效抑制目标的旁瓣和虚假目标。并且在低信噪比 条件下,该算法比传统的多比特压缩感知算法展现出更强的鲁棒性。