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。     

联合时频分析和谱估计的机动目标ISAR成像

机动目标逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像中,在对目标回波进行平动补偿之后,每一个包含目标散射点的距离单元的回波都可以表示为多分量的线性调频信号.鉴于机动目标散射点多普勒频率的时变特性,传统的距离-多普勒(Range Doppler,RD)算法获得的机动目标...     

基于FRFT的机动目标ISAR成像算法

研究目标机动性不太剧烈、散射点子回波序列多普勒变化满足一阶近似条件下的机动目标ISAR实时成像问题.提出了一种新的基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的机动目标ISAR距离一瞬时多普勒成像算法,用FRFT代替传统的快速傅里叶变换(FFT)实现目标的方位向分辨,利用目标运动的先验信息缩小算法的搜索范围,提高运算效率.实测数据处理结果表明该算法较好地解决了机动目标成像问题.与已有的机动目标成像算法相比,该算法在保证成像质量的前提下,大大减小了运算量,可用于机动目标实时成像.     

采用二阶Keystone变换的机动目标ISAR成像算法

针对具有复杂运动的机动目标在相干成像时间内产生的一阶距离徙动和二阶距离徙动的问题,本文提出了基于二阶keystone变换的二维ISAR成像算法。文章首先结合去调频接收机技术,建立并分析了机动目标的回波信号模型,并对回波信号使用二阶keystone变换以去除二阶距离徙动。然后,采用分数阶傅里叶变换（FrFT）估计二阶keystone变换后新生成的二次相位项的调频斜率,并依此补偿该二次相位项。对补偿后的回波信号再次使用二阶keystone变换去除一阶距离徙动。最后,对回波信号使用2D FFT获取机动目标的高分辨2D ISAR图像。数值仿真和实测数据成像结果验证了本算法的有效性。      

基于综合时频分析的机动目标ISAR成像

传统的ISAR距离-多普勒成像算法基于目标平稳飞行假设。当目标作机动飞行时,转速和转轴经常是时变的,若用传统方法成像,会使图像模糊,甚至无法辨识。这时需要分距离单元进行时频分析,得到距离-瞬时多普勒图像。文中提出的综合平滑伪魏格纳分布克服了平滑伪魏格纳分布不能在时频分辨率和抑制交叉项两方面同时达到较好的缺点。最后以旁瓣电平、交叉项干扰抑制、方位分辨率损失等指标定量分析了两者的性能。仿真结果证实了文中方法在对机动目标成像中的优越性。     

基于时频分析的ISAR成像

传统的逆合成孔径雷达(ISAR)成像算法用傅里叶变换进行频谱分析,对机动目标的成像会导致成像模糊。本文应用短时傅里叶变换(STFT)、魏格纳分布(WVD)、平滑伪魏格纳分布(SPWVD)几种时频分析方法对机动目标进行瞬时成像。仿真和实验结果表明,通过该方法能得到清晰的目标的距离-瞬时多普勒像。     

基于时频分析的机动目标ISAR成像

文章从ISAR成像基本原理出发,对机动目标的ISAR成像处理过程作了详细的分析,将时频分析方法应用到机动目标ISAR成像中,并对其进行了仿真研究,得到了机动目标的距离—瞬时多普勒像。仿真数据和实测数据处理的结果表明,与直接用距离—多普勒成像算法相比,该方法得到的ISAR图像质量有明显的提高,从而说明该方法在ISAR成像的工程应用中具有一定的参考价值。     

基于Keystone变换的多目标ISAR成像算法

提出了一种基于Keystone变换的多目标成像算法。以各目标回波在径向上重叠较小的时刻为基准时间运用Keystone变换，同时校正各目标的线性距离走动，减轻了各目标回波在径向上的重叠，进而在距离-多普勒二维平面上完成各目标回波的分离。对分离出的回波分别进行相关法和PGA法的高次项运动补偿后，可得到各目标的距离-多普勒像。计算机仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于RSPWVD-Hough变换的多运动目标ISAR成像

针对逆合成孔径雷达(ISAR)同一波束内多个运动目标在距离上无法分辨,传统的单目标ISAR成像方法难以有效聚焦,从而造成图像模糊的问题,提出了基于重排的平滑伪WVD(RSPWVD)-Hough变换进行各目标回波参数估计,然后利用逐次消去法进行回波分离,最终得到各目标清晰的ISAR像.该方法在保持高时频聚集性的同时有效消除交叉项的影响,降低了运算量,仿真结果证明了该方法的有效性.     

机动目标ISAR超分辨成像的分产辨能力研究

机动目标ISAR超分辨成像须考虑三维转动赞成多普勒频率的时变性质，同时，成像质量也受到信号模型误差的影响，如包络对齐误差和自聚焦误差。采用误差参数和目标特片参数联合估计可显著提高机动目标成像的分辨率。本文将误差参数和目标参数联合建模，对信号模型解的不唯一性提出一种约束条件，引入分辨能力的概念，综合分析了存在这些因素时成像分辨率所受到的限制。     

一种基于自适应Chirplet分解的逆合成孔径雷达成像方法

对于机动目标的成像需要用距离－瞬时多普勒成像方法,文献［４］中给出了目标机动性不强时的成像方法,本文提出了一种自适应的ｃｈｉｒｐｌｅｔ信号分析方法,在此基础上给出了具有强机动性的目标的ＩＳＡＲ成像算法。最后利用实测数据验证了该方法的有效性。     

ISAR Imaging of Maneuvering Targets Based on the Range Centroid Doppler Technique

A new inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging approach is presented for application in situations where the maneuverability of noncooperative target is not too severe and the Doppler variation of subechoes from scatterers can be approximated as a first-order polynomial. The proposed algorithm is referred to as the range centroid Doppler (RCD) ISAR imaging technique and is based on the stretch Keystone-Wigner transform (SKWT). The SKWT introduces a stretch weight factor containing a range of chirp rate into the autocorrelation function of each cross-range profile and uses a 1-D interpolation of the phase history which we call stretch keystone formatting. The processing simultaneously eliminates the effects of linear frequency migration for all signal components regardless of their unknown chirp rate in time-frequency plane, but not for the noise or for the cross terms. By utilizing this novel technique, clear ISAR imaging can be achieved for maneuvering targets without an exhaustive search procedure for the motion parameters. Performance comparison is carried out to evaluate the improvement of the RCD technique versus other methods such as the conventional range Doppler (RD) technique, the range instantaneous Doppler (RID) technique, and adaptive joint time-frequency (AJTF) technique. Examples provided demonstrate the effectiveness of the RCD technique with both simulated and experimental ISAR data.     

机动目标ISAR超分辨成像的分辨能力研究

机动目标ISAR超分辨成像须考虑三维转动造成多普勒频率的时变性质,同时,成像质量也受到信号模型误差的影响,如包络对齐误差和自聚焦误差.采用误差参数和目标特征参数联合估计可显著提高机动目标成像的分辨率.本文将误差参数和目标参数联合建模,对信号模型解的不唯一性提出一种约束条件,引入分辨能力的概念,综合分析了存在这些因素时成像分辨率所受到的限制.     

基于Radon—ambiguity变换的ISAR成像算法

非匀速旋转目标和机动目标成像是逆合成孔径雷达(ISAR)技术的一个重点和难点，经典的距离-多普勒(RD)算法对其成像效果不佳。本文首先分析了ISAR成像回波信号模型，然后在对目标多普勒变化曲线作一阶近似的条件下提出了基于Radon—Ambiguity变换(RAT)的ISAR成像算法。最后进行仿真实验，仿真实验结果表明了该方法的有效性。