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。     

基于相位线性度的ISAR非平稳目标成像时间选择新算法

该文针对非平稳旋转目标ISAR成像时间选择问题,提出基于相位线性度准则的成像时间选择新算法。首先详细分析了目标非平稳旋转时散射点的相位特性,提出适合目标成像的运动条件;然后基于目标平均距离像提取两个特显点距离单元信号,共轭相乘去除平动相位,相位解缠并曲线拟合得到转动相位,进而评价不同时间段转动相位的线性度,选择线性度大的时刻为成像时间。最后用仿真和实测数据验证了该方法的有效性。     

ISAR 三维运动检测技术

介绍了一种从逆合成孔径雷达（ISAR）信号中检测目标三维运动度的算法。首先基于三维散射点模型讨论了目标三维运动对ISAR成像的影响,得出现有的运动补偿算法不能有效地对三维运动目标成像。随后介绍了一种从ISAR信号中测量和比较不同时间段目标三维运动的算法,从而判断哪些成像间隔适于用基于二维运动模型的运动补偿和成像方法进行成像。该算法基于测量目标上两个或更多散射点相位之间的线性相关性,其中的相位估计使用了自适应联合时间-频率分析方法。仿真的舰船数据表明了该算法的有效性。     

基于FRFT的非均匀转动目标ISAR自聚焦算法

在ISAR成像中,目标的非均匀转动会引入与散射点位置有关的相位误差,无法用统一的相位误差函数表示,而散射点子回波的相位精度对于ISAR自聚焦的相位校正非常重要.针对加速转动的目标,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FRFT:fractional Fourier transform)的自聚焦算法.在预先选定的距离单元上,利用分数阶傅里叶变换提取最大功率散射点对应的调频信号,并以该信号为参考信号消除目标平动引起的相位误差.利用同样的方法,在多个距离单元上提取最强散射点对应的调频信号,并对调频信号的估计值加权平均,得到非均匀转动参数的最优估计,进而对信号非均匀采样,消除非均匀转动的相位误差.仿真结果验证了该算法能够很好地消除相位误差.     

一种非均匀转动目标的ISAR自聚焦算法

在ISAR成像中,目标的非均匀转动会引入与散射点位置有关相位误差,无法用统一的相位误差函数表示,因此通常的自聚焦方法难以消除。针对加速转动目标,本文提出了一种基于离散调频傅立叶变换(discrete chirp-Fourier trans- form)的自聚焦算法。在预先选定的距离单元上,利用离散调频傅立叶变换提取最大功率散射点对应的调频信号,并以之为参考信号消除目标平动引起的相位误差。然后,利用同样的方法,在多个距离单元上提取最大功率散射点对应的调频信号,根据该散射点信号估计目标非均匀转动的参数,并进行非均匀采样,去除非均匀转动的相位误差。将该算法应用于仿真试验和实测数据的ISAR成像中,都得到了较好的聚焦结果。     

基于FRFT的大型平稳目标ISAR成像算法

逆合成孔径雷达(ISAR)通常忽略越距离单元走动(MTRC),采用距离多普勒(RD)算法进行ISAR成像.但对于高分辨ISAR成像雷达,当目标尺寸较大时,距目标中心较远的散射点会产生MTRC,从而导致ISAR像质量下降.为避免散射点的MTRC,本文提出了一种基于分数阶傅立叶变换(FRFT)的ISAR成像算法.从多普勒域看,MTRC是由信号频率和多普勒频率耦合引起的.本文算法以此为基础,利用FRFT的Chirp-multiplication性质对多普勒域进行尺度变换,实现信号频率与多普勒频率的解耦合,获得目标横向像,然后利用IFFT进行径向压缩,无需越距离单元走动校正即可获得清晰的ISAR像.该算法不需要已知目标的转动信息,实现简单,而且计算量与RD算法相当.仿真数据和暗室测量数据验证了算法的有效性.     

多基站ISAR三维非平稳转动转台目标成像

在多基站ISAR三维转动转台目标成像模型的基础上给出了多基站ISAR三维非平稳转动目标转台成像算法.基于Wigner-Ville时频分析方法,通过建立在多基站ISAR三维转动转台目标成像模型基础上的距离向投影方程组和方位向多普勒方程组的联合求解,获得了三维非平稳转动转台目标散射点位置和运动参数的估计,同时对系统的成像约束进行了分析.仿真实验验证了多基站ISAR三维非平稳转动转台目标的成像.     

多基站ISAR三维转动转台目标成像研究

该文建立了多基站ISAR 3维转动转台目标的成像模型和成像算法,同时分析了多基站ISAR 3维转动转台目标的成像约束。通过在多基站ISAR 3维转动转台目标成像模型的基础上构造多基站距离向投影方程组和方位向多普勒方程组,实现了同时对目标散射点位置参数和运动参数的估计。仿真实验验证了多基站ISAR平面转台模型成像算法。     

基于最小二乘估计的InISAR空间目标三维成像方法

InISAR系统能够在短观测时间内实现对目标的3维成像,在目标识别和分类中有广泛应用。但是ISAR成像平面不仅取决于目标相对雷达的空间位置,还和目标的运动情况有关。针对空间平稳运动目标,该文利用互相垂直的L型基线构成双通道InISAR系统,对各天线接收到的回波分别采用各自的参考距离进行聚焦处理,采用传统的距离-多普勒算法得到目标散射点2维像,通过提取各散射点的干涉相位和多普勒信息,采用最小二乘方法对目标的有效转动角速度大小和方向进行估计,进而估计出散射点的3维位置,实现目标3维成像。仿真实验验证了所提方法的有效性和鲁棒性。     

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.     

ISAR imaging of target with complex motion based on novel approach for the parameters estimation of multi-component cubic phase signal

Inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging of target with complex motion is very important in the radar signal processing domain. In this case, the received signal can be characterized as multi-component cubic phase signal (CPS), and the high quality instantaneous ISAR images can be obtained by the parameters estimation approach. The match Fourier transform (MFT) has been proposed for the parameters estimation of linear frequency modulated (LFM) signal, and it has been used successfully in the field of ISAR imaging. In this paper, the third-order match Fourier transform (TMFT) is proposed as an extension of the traditional MFT for the parameters estimation of cubic phase signal, and the asymptotic statistical performance is analyzed theoretically with the derivation of asymptotic statistical results for the estimated parameters. Finally, the TMFT algorithm is used as a tool for the improvement of inverse synthetic aperture radar (ISAR) images quality of target with complex motion, and the results of simulated and real data validate the effectiveness of the TMFT algorithm.     

Complex ISAR imaging of maneuvering targets via the Capon estimator

An inverse synthetic aperture radar (ISAR) can be used to produce high-resolution images of moving targets of interest by utilizing the relative motion between the target and the radar and by transmitting signals with large bandwidth. Most ISAR imaging algorithms are based on the range-Doppler processing, which implies that the Doppler shifts remain constant during the coherent integration time. For maneuvering targets, the Doppler shifts are time varying. In this case, the algorithms will produce blurred images. We present herein an adaptive Capon (1969) spectral estimation algorithm for the complex ISAR image formation of maneuvering targets. It is an efficient recursive implementation of the well-known Capon complex spectral estimation algorithm by using FFT and simple matrix operations     

一种基于相干积累CPF和NUFFT的机动目标ISAR成像新方法

机动目标的复杂运动导致散射体回波信号多普勒频率时变,给逆合成孔径雷达（ISAR）成像方位向处理带来困难.而传统的距离-多普勒（RD）成像方法、Wigner-Ville distribution（WVD）瞬时成像方法、Radon-Wigner等成像方法由于成像效果差或运算效率低等因素,不适合复杂运动目标的ISAR实时成像.针对这些问题,本文提出了一种基于相干积累三次相位函数（CPF）的机动目标ISAR成像新方法.首先,把平动补偿后的各距离单元数据,通过CPF变换到时间-调频率平面.然后,利用各散射体自项能量平行于时间轴分布特性,提出一种基于相干积累的交叉项和虚假伪峰抑制方法,进而得到各散射体在频率-调频率平面的高分辨分布特性.最后,通过向频率轴上的投影得到该距离单元目标的方位ISAR图像,并通过引入非均匀快速傅立叶变换（NUFFT）来降低算法计算复杂度.计算机仿真处理结果验证了该方法的有效性.     

基于外场测试数据的机动目标ISAR数据产生方法

机动目标成像识别是ISAR领域研究的热点,通常用散射点模型仿真数据来研究机动目标成像.提出了基于外场测试数据的插值变采样机动目标数据产生方法,以匀加速运动模型为例,给出机动目标慢时间插值信号产生模型和傅里叶变换插值变采样算法,利用该方法可产生不同机动参数要求的机动目标ISAR数据.以仿真信号和外场实验数据插值处理为例对该方法进行了验证,给出了原始数据和插值数据的ISAR成像结果.该方法对研究非合作机动目标ISAR成像有很好的应用前景.     

Motion compensation in ISAR imaging using the registration?restoration?fusion approach

The distortion in the inverse synthetic aperture radar (ISAR) image of a target is a result of small time-varying perturbed motion experienced by the target during the image integration period and is attributed to a phase modulation effect of the radar return from the target. Large distortion in ISAR images of a moving target has been investigated and demonstrated under controlled experiments and simulation. Results from the analysis suggest that severe distortion is attributed to the phase modulation effect where a time-varying Doppler frequency provides the smearing mechanism. For applications of target identification, the registration-restoration-fusion method has been developed to refocus the distorted ISAR images. This method has been applied to both the experimental and simulated ISAR data. Results demonstrate that the registration-restoration-fusion motion compensation approach can improve the distorted ISAR image better than what can be achieved by conventional Fourier transform methods. This study also adds insight into the distortion mechanisms that affect the ISAR images of a target in motion.     

Radar imaging for targets with complex rotation based on phase history decomposition

Traditional inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging algorithms can not obtain focused images when the target undergoes complex three-dimensional (3D) rotation. An imaging algorithm to obtain two dimensional (2D) images or 3D distributions of scattering centers is proposed in this paper for targets undergoing complex rotation in a small angular extent. Firstly, the phase histories of different scattering centers are extracted by signal decomposition and they are arranged into a phase history matrix. Then, the singular value decomposition is carried out for the phase matrix to reveal the rotation characters. 3D rotations and 2D rotations are identified from the singular values and these two cases are treated separately. When target undergoes 2D rotation, the focused ISAR image can be obtained by resampling the received signals according to the first column of the right singular matrix. When target undergoes 3D rotation, the distorted 3D scattering center model can be obtained directly from the first and second columns of the left singular matrix. The distortion and ambiguity for the extracted 3D scattering center model are also analyzed theoretically. Simulations and experimental results verify the effectiveness of the algorithm.     

基于器官跟踪的人脸实时跟踪方法

头肩序列图像的人脸跟踪有着广泛的应用,但目前的大多数跟踪算法难以同时满足精确与快速的要求.本文提出了一种基于器官跟踪的人脸实时跟踪算法,利用形态学运算对嘴进行跟踪,进而通过对人脸对称性的分析,实现了对头肩序列中人脸的跟踪.由于算法只涉及简单的形态学运算^[1]和局部的旋转运算,速度达到实时要求,同时人脸对称性的分析保证了跟踪结果的精确性.     

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。