GEO SAR双频双通道动目标检测与参数估计

地球同步轨道合成孔径雷达（GEO SAR）在对动目标检测和成像方面更具优势,但随之而来的一些问题也需要进一步解决。本文提出了一种基于GEO SAR双通道双载频实现运动目标检测、成像和参数估计的方法。利用广义 Keystone 变换对杂波对消处理后的运动目标进行距离徙动校正,使用离散调频傅立叶变换（DCFT）结合牛顿迭代法搜索完成多普勒参数估计后,利用在不同工作频率下的求得的速度集合进行交集来解决快速运动目标速度模糊的问题。最后,仿真实验证明该方法的有效性。      

一种新的双孔径天线干涉SAR动目标检测方法

提出了一种基于双孔径天线沿航迹向干涉SAR进行动目标检测、测速及定位的新方法.该方法在分析杂波对消必要性的基础上,给出了进行地杂波对消、动目标检测、径向速度分量估计及定位的原理和实现方法.在恒虚警处理后,通过比较杂波对消后的残差图像与原始图像中运动目标和静止目标对消幅度的差异,检测出运动目标.同时,可以利用残差图象中杂波的对消特性进行运动目标径向速度的估算以及目标的定位.这种检测方法具有良好的杂波对消性能,能够完成被地面背景杂波掩盖的运动目标的检测、测速及定位.计算机仿真结果验证了其有效性.     

利用KWT进行动目标成像的三通道SAR-GMTI快速目标运动参数估计

该文提出一种基于Keystone-Wigner变换进行运动目标成像的快速目标参数估计方法。快速目标的径向速度会引起距离走动和方位多普勒偏移,仅根据干涉相位值无法获取准确的动目标多普勒中心,而辅以走动率信息则可以解多普勒中心模糊以得到正确的径向速度估计。动目标沿航向速度会引起方位调频率的改变,导致在常规SAR图像中动目标方位散焦,校正动目标距离走动后提取目标信号进行KWT分析,得到动目标调频率值,此时再取干涉相位求得径向速度,最后得到沿航向速度。该文在Dechirp域进行动目标检测,在提取快速目标径向速度过程中同时考虑了脉冲重复频率(PRF)模糊和干涉相位模糊,并最终实现了快速目标的准确定位和测速。实测数据处理结果验证了所提出方法的有效性。     

基于星载高低轨的单通道动目标检测技术

合成孔径雷达成像应用于观察包含运动目标的地面场景,特别是在对运动目标观察时间长的情况下,图像会产生由于距离徙动和多普勒频谱展宽引起的运动目标偏移。为了消除这些影响,本文提出一种适应于星载高低轨平台协作模式下对动目标进行检测成像的算法。距离徙动包括运动范围内的距离走动和距离弯曲可以通过广义keystone变换校正。然后,通过估计和补偿相位误差和折叠因子项,可以提高运动目标的分辨率。针对地面场景中的杂波,我们通过子孔径对消的方法进行抑制。该算法的有效性通过仿真结果进行验证。通过将广义keystone方法与子孔径对消方法结合,可以有效地对消静止目标杂波,从而更好的对动目标进行检测成像。      

基于前向阵雷达的三通道地面快速动目标检测与成像方法

针对3通道前向阵雷达SAR-地面运动目标检测(SAR-GMTI)体制,该文提出一种易实现的地面快速动目标检测与定位新方法。该方法针对快速运动目标距离散焦严重问题及多普勒谱折叠带来的处理过程繁琐等问题,在杂波抑制后对快速动目标进行重聚焦从而实现对快速目标的检测,并在重聚焦过程中先充分压缩多普勒带宽再进行距离走动校正,有效避免了多普勒谱折叠。仿真结果验证了该文方法的有效性。     

机载雷达高速空中微弱动目标检测新方法

该文分析了机载雷达高速微弱空中动目标检测问题,指出直接对总回波数据进行Keystone变换校正存在多普勒模糊的动目标的距离走动时,会导致杂波脊展宽、杂波自由度增加从而降低STAP性能。为了解决这一问题,该文提出了一种新方法,该方法首先进行杂波抑制,然后利用Keystone变换校正目标距离走动,最后对目标距离走动校正后的数据进行常规空时2维波束形成实现目标积累,从而避免目标与杂波模糊数不同时,直接对回波数据进行Keystone变换校正动目标距离走动的同时影响杂波分布特性进而降低STAP性能的问题。仿真结果证明了该方法的有效性。     

一种多通道SAR地面快速目标高概率检测方法

研究了合成孔径雷达地面动目标检测(SAR-GMTI)的快速目标检测问题。为提高检测概率,在回波数据的距离压缩-方位时域,对基带多普勒中心偏移对应的速度分量引起的走动采用Keystone变换进行校正,对整数倍脉冲重复频率(PRF)的多普勒中心偏移对应速度引起的走动量则可在时域加以校正,校正后再进行方位匹配滤波得到运动目标SAR图像,同时利用距离走动信息完成速度解模糊。实测数据处理结果验证了该方法的有效性。     

地面慢速运动目标的单天线SAR检测与成像

本文研究了单天线SAR对地面慢速运动目标进行检测和成像问题.首先对单天线SAR数据进行方位向抽样得到两个通道信号,在分析两通道静止目标和运动目标回波特性的基础上,证明了在多普勒域可以实现杂波对消,并且对消后的动目标信号仍为一线性调频信号,在此基础上,对对消后的动目标信号进行Wigner-Hough变换提取信号的多普勒调频中心和调频斜率,从而最终实现对运动目标进行精确成像.文中给出了实际处理的完整流程,仿真结果验证了方法的有效性.     

基于频率轴反转的机动目标距离徙动补偿方法

机动目标在长时间积累时间内发生严重的距离徙动与多普勒徙动,影响雷达对目标的检测性能.针对该问题,该文提出一种基于频率轴反转变换与广义自相关变换的机动目标检测与高阶运动参数估计快速算法.首先在距离频域利用频率轴反转变换校正距离徙动,信号变为立方相位信号;然后利用广义自相关变换与广义变尺度傅里叶变换实现信号降阶与参数非搜索估计;最后利用估计参数对原始信号解调频,并完成目标能量的积累.与现有的Keystone,广义Radon-Fourier变换,Radon-吕分布和Radon-分数阶傅里叶变换相比,本文方法可以快速校正距离徙动,实现非搜索的目标参数估计,达到低计算复杂度与检测性能的折中.仿真实验表明,该方法可有效完成机动目标的检测与参数估计.     

一种无源雷达高速机动目标检测新方法

针对无源雷达中高速机动目标在积累时间内出现距离和多普勒徙动,导致检测性能恶化的问题。该文建立了目标信号模型,提出一种基于Keystone变换结合傅里叶变换分段计算的高速机动目标检测方法,通过信号重叠分段划分快时间和慢时间,利用Keystone变换校正径向速度差的距离徙动,再对慢时间进行二次分段,并结合傅里叶变换的分段计算完成径向加速度差的距离和多普勒徙动校正,实现信号相参积累和目标检测。仿真和实测数据结果验证了该方法的有效性。     

星载SAR的空中运动目标检测和成像

根据星载SAR(Synthetic Aperture Radar)通常信号带宽较大的特点,本文提出了一种子带双频共轭处理方法,降低合成信号的等效中心频率,去除多普勒模糊,进而利用Keystone变换完成低信噪比高速运动目标的距离走动校正.运动目标的距离弯曲校正后,采用时频分析实现目标的低分辨率成像和检测.利用检测过程中获得的目标径向速度,进一步完成了各个运动目标的高分辨率成像处理.仿真结果表明了本文方法的有效性.     

基于STAP的高速空中微弱多目标检测

空时自适应处理（Space-time adaptive processing, STAP）是一种有效的机载雷达动目标检测方法。为了对高速微弱空中动目标进行检测,常常要求相干累积时间较长。在此情况下,目标会发生严重的距离走动,一般常用Keystone变换来校正。但由于目标存在严重的速度模糊,此时Keystone变换会对STAP性能产生影响,而且Keystone变换无法对模糊数不同的各目标的线性距离走动进行统一校正。针对这些问题,本文提出了一种基于STAP、Keystone变换及Clean技术的高速微弱空中多目标检测方法。该方法首先进行杂波抑制,从而避免了Keystone变换降低STAP性能的问题,同时借助于Clean技术逐个检测出各目标并将其从总的数据中消除,因此对于模糊数不同的多个目标也是有效的。仿真结果证明了该方法能够有效的实现高速空中微弱多目标检测。      

基于稀疏表示和道路辅助的单幅SAR图像运动目标检测方法

本文提出一种利用单幅SAR(Synthetic Aperture Radar)图像实现运动目标检测的方法.首先提出一种基于压缩感知的SAR图像道路检测算法:根据SAR图像中道路的特点,使用模糊C均值方法将图像进行模糊分类,获得大致的道路区域,然后利用Hough变换域的稀疏性,用压缩感知精确定位图像中的道路信息.其次利用图像稀疏表示的方法对运动目标进行检测:不同速度运动目标的散焦量和距离单元跨越不同,由此生成样本图像,继而构造超完备字典.将待测图像分块,并计算子图像在字典下的稀疏系数,检测并匹配出运动目标的速度参数.最后,结合已检测出的道路辅助信息,消除多普勒模糊影响,剔除虚假的运动目标,并对运动目标速度参数进行校正.实验结果证明了所提方法的有效性.     

Keystone变换对空时自适应处理性能的影响分析

机载/星载等高速平台进行高速空中动目标检测时,平台的高速运动会引起杂波走动,目标与平台的高速运动还会导致目标产生严重的距离走动,一般常用keystone变换(keystone formatting)来校正。但由于目标存在严重的速度模糊,keystone变换无法同时校正目标和杂波的距离走动。本文首先研究雷达处于高速平台时keystone变换校正空中动目标距离走动的同时对杂波特性的影响,进而分析其对空时自适应处理(Space-time adaptive processing , STAP)的影响。通过研究指出:当目标不存在多普勒模糊时,keystone变换可同时校正目标和杂波的距离走动,从而为取得良好的STAP性能提供了前提;当目标存在多普勒模糊时,keystone变换校正目标距离走动的同时会使杂波部分产生新的走动分量,最终降低STAP性能。分析结果为如何更好地实现高速平台高速空中动目标检测问题提供了理论参考。      

机载雷达高速空中机动目标检测新方法

空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)是一种有效的机载雷达运动目标检测方法.空中目标的高速运动会导致其回波产生严重的距离走动和多普勒模糊,并且目标作加速运动时还会引起多普勒走动.为了有效检测上述目标,本文提出了一种新方法,该方法在目标距离走动校正之前首先进行杂波抑制,避免了直接利用Keystone变换校正存在多普勒模糊的运动目标距离走动时影响杂波分布特性、进而降低STAP性能的问题;然后对距离走动校正后的数据进行Wigner-Hough变换,估计出目标的加速度,并根据估计值对多普勒走动项进行补偿,从而使目标能量能够得到有效积累;最后进行运动目标检测.仿真结果证明了该方法的有效性.     

提高雷达机动目标检测性能的二维频率域匹配方法

 增加目标信号的积累时间是提高雷达对微弱目标探测能力的主要方法.但是,对于高速运动目标,在长时间相参积累期间,目标回波信号容易产生距离徙动和多普勒走动,若不进行补偿,目标信号能量不能有效积累.传统基于keystone变换的方法仅适用于目标作匀速运动的情形,当目标作机动运动时,距离弯曲不能通过keystone变换进行校正.针对目标作匀加速运动,且高速目标存在多普勒模糊情况,本文提出一种二维匹配滤波新方法,该方法将脉冲压缩后的目标回波转换到距离-多普勒二维频率域,通过构造一补偿函数进行匹配滤波处理.该方法不需要知道目标运动速度参数,由目标径向速度引起的距离走动和径向加速度引起的距离弯曲均能得到很好的消除,另外,所提算法可以有效地利用快速傅里叶变换实现而无需进行插值操作,运算量小.仿真结果表明本文方法具有良好的高速机动目标积累检测性能.