基于散射中心方位特性的大角度成像数据缩减方法

实际雷达目标散射中心有别于理想散射中心，具有复杂的方位特性，其散射幅度和位置随雷达观测角度改变而变化.文中基于不同类型散射中心的方位特性，提出了一种简单有效的大角度成像数据复杂度缩减方法.通过分析和预估各散射中心的有效观测角度范围，仅选择有效观测范围之内的散射场数据用于后续成像.该方法可以实现利用较少观测角下的散射回波数据获得与大角度成像结果相同的图像特征.数值结果证实，弹头目标的数据压缩率可达到45%以上，飞机目标的压缩率则达到80%以上.本文的研究结果对于雷达成像仿真、雷达图像解译等具有参考意义.     

基于方位散射熵的旋转体目标增强成像

增强成像方法将待检测目标的先验知识引入到成像过程中对其进行增强,有助于提高图像的直观性和改善后续检测效果.旋转体目标具有散射特性的方位不变性,而大多数人造和自然杂波不具备该特点,因此可利用方位散射不变性对旋转体目标进行增强成像.该文首先提出了方位散射熵的概念以度量目标不同方位向散射特性的一致性,在此基础上提出了基于方位散射熵的旋转体目标增强成像算法,最后针对实际机载 SAR 应用中存在的位置和姿态误差给出了结合运动误差补偿的方位散射熵的计算方法.实测数据结果证明了该文所提方法的有效性和实用性.     

散射中心的时频像特征研究

散射中心是高频区电磁散射的重要特征,其属性特征,如散射幅度、位置,对方位的依赖性对于雷达成像及目标识别具有重要意义。与其它雷达图像相比,时频图像能更完整地反映出散射中心的属性特征,但目前关于不同散射中心的时频像特征研究还不完整。该文首先基于散射中心模型,从理论上分析了各个散射中心时频像的特征,然后通过全波法电磁计算得到了典型结构目标的散射数据,从数值上验证了对时频图像特征的理论分析,最后总结了不同散射中心的时频像特征,此结论有助于从时频像中直观地判断目标的散射中心类型和其对应的物理结构特点,可为基于时频像的雷达目标特征提取与识别提供一定的理论参考。     

基于物理光学方法二面角反射器一维距离像特征信号计算

二面角是众多雷达目标中的典型散射结构,是典型的二次散射体,其特征识别对于复杂目标的识别具有重要意义。首先在频域内应用ＰＯ光学计算方法得到二面角的散射信号,通过ＩＦＴ变换得到时域散射信号。采用幅度调制信号与目标的时域散射信号进行卷积,即得到目标的距离像。一维距离像是二维合成孔径成像的基础。     

雷达目标的散射中心建模研究

雷达目标总散射场可近似为若干散射中心贡献的叠加,而每一个散射中心都对应着特定的电磁散射机理,这些特定散射机理的散射场可表示成输入为雷达参数（频率、极化、视向角）和目标参数（几何、材料）的参数化模型.散射中心参数化模型在雷达回波实时模拟、半实物仿真、雷达目标识别等领域得到了广泛的关注.文中总结了雷达散射中心模型的发展历程,包括散射中心数学模型和散射中心参数提取方法,以及散射中心建模的难点问题和未来的研究方向.期望该文可为从事该方面研究的科研人员提供一些参考.     

一种适合方位建筑物的基于物理散射模型的极化SAR影像四分量分解方法

针对走向与雷达飞行方向不平行的建筑物（简称为方位建筑物）,提出了一种基于物理散射模型的极化SAR影像四分量分解方法。该方法用于区分散射类型易混淆的方位建筑物和植被。本文首先对方位角补偿后的相干矩阵进行相位旋转;然后构造一种修正的体散射模型,该模型包含纯体散射模型和方位二面角散射模型;最后加入两个能量限制条件,有效避免了负能量像素点的出现。实验结果表明,与已有的四分量分解方法相比,提出的分解方法有效解决了方位建筑物被误识别为植被等体散射类型的问题且消除了负能量,有利于从植被中区分方位建筑物。     

合成孔径雷达目标自动识别研究

讨论了基于物理光学和几何绕射理论的散射中心理论模型,对散射中心模型的各个参数在图像域进行了估计,详细分析了基于散射中心理论的SAR图像目标特征提取算法,采用了先估计目标方位后识别目标类型的目标识别方法以提高目标识别的效率,并利用Delaunay三角化技术提高了目标方位的估计精度.实测MSTAR SAR图像中目标的识别结果表明了该方法的准确性和有效性.     

基于ICA的雷达目标二维结构提取方法研究

雷达目标一维距离像反映了其散射中心在雷达径向上的分布,对同一目标多角度的一维距离像分别提取其散射中心相对位置,经过散射中心匹配后再利用独立成分分析对其处理,可以得到该目标的二维结构,为进一步的目标识别创造了条件。通过对具有多散射中心的简单雷达目标一维距离像进行仿真实验,结果表明算法有效。     

步进频信号散射中心的提取及目标识别

针对宽带步进频测量雷达体制，用几何绕射理论（GTD）模型来描述目标宽带RCS测量数据，利用多重信号特征（MUSIC）算法估计目标散射中心的数目和位置，并将目标的散射中心作为特征进行目标识别。利用暗室测量的缩比目标模型数据进行目标识别实验，结果表明，用该方法提取的散射中心特征稳当有效，识别效果较好。     

目标交叉极化散射特性的强度分析

对于雷达目标交叉极化散射弱于共极化散射的认识,具有易被忽视的前提,即通常当目标关于由天线和目标所确立的平面对称时,因两者之间相对位置的特殊性才使得目标散射的交叉极化分量明显弱于共极化分量。通过理论推导和测量实验,对目标交叉极化散射强度进行了分析,并在相当广泛的意义上证明了交叉极化散射并不一定弱于共极化散射。该结论对于进一步挖掘雷达极化信息获取能力,进而充分利用极化信息提高雷达工作性能具有一定的启发意义。     

太赫兹频段粗糙目标散射中心建模研究

太赫兹雷达可获取目标的精细散射特征信息,对于目标探测、成像和识别具有重要意义。针对太赫兹频段雷达目标散射中心建模问题进行讨论,分析了散射中心模型、目标回波和目标图像之间的内在物理关系,并基于粗糙面散射理论中的全波方法和信号处理中的滤波方法提出一种构建目标散射中心模型的方法,可同时描述粗糙目标的传统相干散射中心和非相干面散射行为,为太赫兹频段粗糙目标的散射回波仿真提供了一种有效的描述手段。     

基于稀疏信号表示的雷达目标成像技术

雷达目标成像本质上是对雷达目标散射特性进行信号表示的过程.在高频区,雷达目标散射特性可用少数几个散射中心来描述,利用散射中心稀疏分布的先验信息能有效增强雷达图像的分辨率.以稀疏信号表示为基础,针对雷达成像系统的结构特点,提出了一种基于FFT和分块Toeplitz系统的快速成像算法.该算法无需存储系数矩阵,极大地降低了存储量和运算量.仿真结果表明,该技术对雷达目标图像具有良好的分辨率增强能力.     

多姿态角下的目标散射中心关联与成像方法研究

雷达成像是获取目标结构信息的重要手段,本文根据目标散射中心在雷达视线上的投影关系,分析了多姿态观测下的目标散射中心三维成像原理,基于真假散射中心的特性差异,引入复合弹性系数模型实现多姿态角散射中心关联和成像。实验采用仿真数据和暗室测量数据进行成像实验,结果表明算法具有成像稳定、结构清晰等优点。     

封闭介质盒中三维隐藏金属目标的散射仿真和图像重构

基于点目标散射原理,通过计算封闭介质中隐藏目标的全方位电磁散射,进行成像重构.宽带频率步进雷达从不同水平方位发送平面电磁波探测隐藏目标,获取隐藏目标各水平方位向后向散射电场.通过二维样条插值得到二维均匀采样的散射电场,将重采样数据进行二维快速Fourier变换得到二维重构图像.采用体面混合积分方程的矩量法计算复杂结构金属目标与介质盒环境的后向散射电场.通过有、无隐藏目标时的多方位后向散射电场的差值场实现目标重构成像.由封闭介质盒中隐藏3个金属球和1把金属手枪,分别进行重构成像,以说明该方法的有效性.     

基于圆迹SAR的目标方位散射特征提取研究

人造目标多数具有各向异性,各向异性目标在不同的方位向角响应不同,依据此特性可以实现人造目标的识别与分类等,而圆迹合成孔径雷达能够获得目标的全方位信息,因此本文基于圆迹合成孔径雷达提出回波反演的方法,提取目标点的回波信号强度与相位随方位向的变化曲线,并定义方位向特征:散射持续角、回波信号响应峰值与峰值散射方位角,依据方位向特征可以实现人造目标识别与自适应成像等应用,文中已通过微波暗室实验与机载实验数据定性的证明了方法的有效性与应用的可行性。      

基于微运动的旋转散射中心空域散射特征提取

本文研究了旋转运动对雷达目标回波的幅度调制作用,进而提出了一种基于微运动的旋转散射中心空域散射特征提取方法。首先对含旋转部件目标的雷达回波进行时频分析得到回波的谱图,然后基于目标上各旋转散射中心的微多普勒频率差异,利用谱图的边缘特性估计各散射中心的回波能量随时间的起伏变化关系。结合微运动的参数估计,提取旋转部件的空域散射特征。通过仿真试验和外场实验对本文所提出的方法进行了验证。旋转部件的空域散射特征可以揭示旋转部件的结构属性信息,为目标识别提供重要依据。      

植被电磁散射中后向散射增强的研究

本文应用直接求散射体散射场的方法，运用Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ模拟技术研究了植被电磁散射中由植被层的体散射和地面层的面散射相互作用引起的后向散射增强。计算得到了不同高度的植被层的散射特性，给出了人们感兴趣的后向增强角宽度的量级。结果表明，在植被层较矮即地面影响较强时后向散射增强较大，由体－面相互作用散射引起的后向散射增强的角宽度较宽，约在１０￣４０度之间。     

一种用于单脉冲成像的自聚焦算法

本文针对单脉冲成像技术在实际处理中,鉴角曲线误差引起的方位分辨率下降问题,提出了一种用于单脉冲成像的自聚焦算法。算法通过迭代,自动从雷达接收数据中挑选孤立强散射点回波信号精确估计实际鉴角曲线,将其用于单脉冲成像处理中,实现图像方位自聚焦。仿真及实测数据处理结果表明,该方法能够有效降低测角误差对成像效果的影响,且对多数地貌场景数据具备鲁棒性,是一种实际可行的单脉冲成像自聚焦算法。     

跨谱段SAR散射中心多维参数解耦和估计方法

微波光子雷达发射大带宽跨谱段的信号,为目标的精细电磁特性描述和准确识别提供基础的同时,也亟需与之相应的大带宽大转角情况下的电磁模型参数提取方法。相比窄带条件,跨谱段信号数据量大,所含物理量信息维度高且复杂,大转角情况下距离和方位向耦合。该文提出跨谱段SAR散射中心多维参数解耦和估计方法,首先结合极坐标格式算法(PFA)和属性散射中心模型构造2维解耦波数域散射中心模型,再结合坐标下降法(CDA)将复杂的高维耦合参数估计方法简化为循环迭代的1维参数估计方法,有效降低字典维度和估计复杂度,并引入Hooke-Jeeves算法提高估计精度。最后根据各个散射中心的参数估计结果对它们的结构和位置进行识别,对仿真数据的处理实验验证了该文方法的有效性。     

米波频段飞机目标全极化散射仿真与特性分析

该文基于全极化雷达对空探测和目标识别的应用需求,研究了飞机目标全极化散射特性,特别是交叉极化散射的产生原理和可利用性。在米波频段对隐身和非隐身飞机目标开展了数值建模和仿真计算;分析对比了不同飞机目标的极化散射空域分布特性,分析了不同的外形结构产生强交叉极化的条件。结果表明:非隐身飞机具有较丰富的极化散射特性,有利于雷达目标的极化识别。