逆合成孔径雷达（ISAR）干扰仿真研究

目前逆合成孔径雷达（ISAR）在军事上的作用越来越突出，是目标分类、辨识和战场上敌我识别以及精确制导强有力的手段，在未来防空和导弹防御系统中具有十分重要的作用。本文分析了ISAR成像原理，建立了ISAR系统的仿真模型，并在此基础上对几种干扰技术进行了仿真。     

逆合成孔径雷达系统建模与仿真

逆合成孔径雷达(ISAR)可以获得运动目标的高分辨图像,具有广阔的应用前景,然而ISAR研究面临着缺乏实验平台和数据支撑的困难。首先,介绍了ISAR成像原理;然后,按照ISAR成像流程,将仿真系统划分为引导信息、回波信号、信号处理、二维成像、宽带识别等模块,建立了各个模块所包含的数学模型与仿真模型;最后,设计了ISAR数学仿真系统的系统功能和模块交互结构,给出了系统实现。应用表明,该系统具有灵活的内部结构和较为通用的交互接口,有利于不同算法的内嵌,可以为ISAR技术研究提供仿真平台和仿真数据支撑。     

噪声干扰对逆合成孔径雷达成像的影响分析

逆合成孔径雷达(ISAR)能够对运动目标进行成像,是军事目标识别尤其是空中运动目标识别的强有力手段,在未来防空和导弹防御系统中具有十分重要的作用。本文建立了ISAR系统的仿真模型,并在此基础上研究有效的干扰技术。     

噪声干扰对逆合成孔径雷达成像的影响分析

逆合成孔径雷达（ISAR）能够对运动目标进行成像，是军事目标识别尤其是空中运动目标识别的强有力手段，在未来防空和导弹防御系统中具有十分重要的作用。本文建立了ISAR系统的仿真模型，并在此基础上研究有效的干扰技术。     

基于SPW平台的逆合成孔径雷达成像

主要论述了如何在SPW(SingleProcessingWorksystem)平台基础上建立ISAR(逆合成孔径雷达)成像系统,采用传统的逆合成孔径雷达RD(距离多普勒)成像方法,在SPW平台上建立了雷达回波模块和图像显示模块,并以此为基础,搭建起ISAR成像系统,并采用SPW本身拥有的信号计算器对成像系统进行仿真。     

双基地ISAR成像分析

在建立远场条件下双基地ISAR转台模型的基础上,阐述了双基地ISAR的成像原理。针对双基地ISAR系统中相对转角计算复杂的问题,给出了一种利用合多普勒带宽计算双基地ISAR方位分辨率的方法。详细分析了双基地ISAR系统的收、发分置结构对目标成像的影响,针对双基地ISAR系统中机动目标多普勒频率信息的时变特性,将基于时频分析技术的距离-瞬时多普勒成像算法引入双基地ISAR目标像的重建过程中。最后,仿真实验验证了算法的有效性。     

基于并行PO/EEC的ISAR回波生成与成像仿真

为了满足基于模板的逆合成孔径雷达（ISAR）目标识别对海量高分辨模板图像的工程需求,提出了一种基于并行电磁散射特性计算技术的ISAR图像信号级仿真方法。首先,以OpenMP技术为基础采用并行物理光学和等效边缘电磁流对目标的电磁散射特性进行快速计算;其次,以步进频率波形为雷达发射波形结合目标的电磁散射特性生成了宽带雷达回波数据;最后,对使用距离多普勒算法对仿真回波数据进行处理生成ISAR像,并与点阵模型成像结果进行了对比分析。实现了对ISAR图像的信号级快速仿真,对ISAR系统设计与验证、ISAR图像解译和目标识别以及ISAR成像处理等具有重要意义。     

海面目标ISAR成像的杂波仿真与抑制

对海面目标进行ISAR成像时,会受到海杂波的影响。文中分析了ISAR成像中海杂波的统计分布模型、时间相关特性和空间相关特性,给出了一种相参杂波的仿真方法,并提出了一种ISAR中的杂波抑制算法。仿真算法利用球不变随机过程产生K分布相参杂波,并通过两次线性变换,使得杂波满足给定的时间和空间相关特性。为抑制ISAR信号中的海杂波,本文应用恒虚警检测技术,在预处理的ISAR像上设定一个适当的门限,以保留散射点信号、滤除杂波。最后,仿真结果证明了该算法的有效性。     

双基地ISAR 系统中分辨率分析及微多普勒效应研究（英文）

由于空间的高度复杂性,双基地雷达系统中目标微动产生的微多普勒信息与单基地体制雷达有较大区别。双基地逆合成孔径雷达（ISAR）可以看做获得非协作目标图像的雷达成像工具。该文首先分析了双基地ISAR 系统的2 维分辨率,并提出了合多普勒带宽的概念来分析方位分辨率和它的空变性。然后,详细研究了双基地ISAR系统中旋转和振动所产生的微多普勒效应。基于双基地ISAR 系统和单基地ISAR 系统微多普勒效应的不同,该文提出了一种扩展Hough 变换来提取目标的实际微动特征。最后,通过仿真实验验证了结论的正确性和有效性。      

电离层对L波段空间目标ISAR成像影响的建模与仿真

利用地基雷达对空间目标(卫星和碎片)进行观测,在一定条件下,对目标进行ISAR成像是分析其特性的重要手段.由于目标都处于电离层中或其上,跨电离层传播的目标回波(频率低于2GHz)在幅度和相位上都将受到电离层的影响.通过建模与仿真对其进行定性和定量分析可以有效地解决这个问题.论文针对L波段ISAR,通过四个数学模型仿真了电离层引起的目标回波相位起伏、折射效应以及回波幅度闪烁对ISAR图像的影响.三个实例仿真结果表明,这些影响将导致ISAR图像在距离向上产生平移,在方位向上主瓣展宽和旁瓣增强.     

基于散射点模型的ISAR干扰技术研究

针对弹载干扰装备干扰功率较小,难以对逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)形成有效的干扰,文中分析了ISAR成像原理,针对ISAR成像过程中包络对齐这一环节,提出了一种基于散射点模型的压制性干扰信号,该信号可破坏ISAR成像过程中目标回波的包络对齐,进而形成多种干扰效果。该信号在进入ISAR后可获得较大的脉冲压缩增益,能以较小的干扰功率达到较好的干扰效果。理论分析与仿真实验验证了该种干扰信号对ISAR干扰的有效性。     

空间自旋运动目标的ISAR成像研究

逆合成孔径雷达(ISAR)是空间目标探测的重要途径.文中对空间自旋运动目标的ISAR成像进行讨论.根据目标自旋运动规律,建立和分析了ISAR回波信号模型,重点分析自旋目标的成像机理,研究了自旋对目标ISAR成像的影响.基于ISAR成像的原理,建立了计算目标ISAR投影像的方法.仿真实验验证了ISAR投影像计算方法的有效性和自旋对ISAR成像影响分析的正确性.该投影像算法也适用于空中目标成像的讨论.     

基于步进调频的非合作目标ISAR成像

作为典型的高分辨率雷达,逆合成孔径雷达(ISAR)能够对观测目标进行全天候、全天时、远距离的成像。采用非合作目标ISAR成像模型及步进调频信号的ISAR成像技术,阐述了平动补偿、最优成像时间段的选取、横向距离高分辨率,进行了非合作目标的二维ISAR成像设计。     

基于稀疏处理的运动目标认知ISAR成像技术

稀疏处理主要研究如何利用低维数据实现高维稀疏信号的准确重建。基于该特性,已有较多学者将其应用于ISAR成像中用以减少数据量,改善成像质量。文中首先从ISAR回波数据出发,建立了基于稀疏处理的ISAR成像模型,并给出实验处理结果;然后,针对稀疏ISAR成像中存在的对目标和环境的自适应能力不强、工作效率不高等问题,提出将稀疏ISAR成像与认知雷达相结合,构建了认知稀疏ISAR成像框图,并给出了两种认知稀疏ISAR成像策略,能够有效减少成像所需数据量,提高雷达利用效率;最后,利用实验数据验证了所提模型的有效性。     

基于散射点信号特性的ISAR成像时间选择算法

在舰船目标ISAR成像中,在有些相关成像时间内,海浪的作用会使得舰船目标具有俯仰、偏航和滚动的三维转动,目标的ISAR像变得模糊。为获得聚焦的ISAR像,需要合理地选择成像时间,使得在相关成像时间内,目标仅具有二维转动。本文提出了一种成像时间选择的算法,该算法利用离散调频傅立叶变换估计散射点信号的参数,并根据二维和三维转动引起目标散射点信号特性的不同,推断目标的运动状态,选择成像时间。算法中有效利用了多个散射点的信息,但不要求跟踪目标特定位置上的散射点。文中还分析了算法估计的性能,并通过仿真试验证实了该算法的有效性。     

机载雷达海面舰船目标ISAR成像技术研究

利用ISAR/SAR技术获得海面舰船目标的二维像是实现舰船目标分类识别的重要手段.文中研究了高海情条件下的机载雷达舰船目标ISAR成像方法,包括基于迭代相关的包络对齐、改进的"秩一"自聚焦相位补偿及利用"clean"技术的多分量调幅-调频信号参数估计的瞬时成像方法.实测数据成像结果证明了算法的可行性.     

基于高精度运动信息的ISAR分辨率评估方法

ISAR分辨率评估是空间目标成像雷达精度鉴定的重要内容。该文针对ISAR分辨率评估中的基准计算与方法设计两个关键问题进行了详细分析,进而提出了基于空间目标高精度轨道与遥测姿态等运动信息的ISAR方位向定标方法。在此基础上,建立了一种新的ISAR分辨率评估方法。利用某雷达精度鉴定试验中对不同空间目标的实测成像数据,验证了该文方法的合理性与有效性。     

基于改进型快速双线性参数估计的复杂运动目标ISAR成像

针对复杂运动目标的逆合成孔径雷达(ISAR)成像中多普勒扩散导致的成像质量下降,该文在建立方位回波信号为立方相位信号(CPS)的基础上,提出一种基于改进型快速双线性参数估计的复杂运动目标ISAR成像方法。该方法通过利用双线性立方相位函数,非均匀快速傅里叶变换(NUFFT),基于Chirp-z的尺度变换以及快速傅里叶变换(FFT)等操作,能够快速实现CPS参数估计和复杂运动目标的ISAR成像。由于实现过程均采用NUFFT和FFT快速实现,该方法计算量小,并且双线性操作可以保证其具有较好的抗噪声性能和交叉项抑制性能。理论分析和仿真结果验证了该ISAR成像算法的有效性。     

基于GAN的ISAR图像语义分割方法

逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术能够对空间目标进行远距离成像,刻画目标的外形、结构和尺寸等信息。ISAR图像语义分割能够获取目标的感兴趣区域,是ISAR图像解译的重要技术支撑,具有非常重要的研究价值。由于ISAR图像表征性较差,图像中散射点的不连续和强散射点存在的旁瓣效应使得人工精准标注十分困难,基于交叉熵损失的传统深度学习语义分割方法在语义标注不精准情况下无法保证分割性能的稳健。针对这一问题,提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的ISAR图像语义分割方法,采用对抗学习思想学习ISAR图像分布到其语义分割图像分布的映射关系,同时通过构建分割图像的局部信息和全局信息来保证语义分割的精度。基于仿真卫星目标ISAR图像数据集的实验结果证明,本文方法能够取得较好的语义分割结果,且在语义标注不够精准的情况下模型更稳健。