基于自适应Chirp表达的雷达多目标分辨

针对编队机群目标的低分辨雷达回波多普勒信号的线性调频数学模型,采用先作自适应Chirp信号分解再作维格纳维利分布（WVD）的自适应Chirp表示方法。由于分解所选基函数能够较好匹配雷达回波信号,因而在分析结果中产生的交叉项较少,同时具有较高的时频分辨率和抗噪声能力。采用自适应Chirp表示对实测编队目标的雷达回波信号进行分析,证明了该方法能够有效地实现雷达多目标分辨。     

基于AOK时频分析的窄带雷达目标架次分辨方法

针对非平稳运动编队目标的分辨问题,基于ISAR技术和非平稳分析时频分析理论,研究了一种基于自适应最优核（AOK）的窄带雷达目标架次分辨方法,给出了窄带雷达目标架次分辨处理过程和算法步骤.不同于传统方法,该方法主要利用目标相对于雷达的转动引起的多普勒差异来分辨目标,并考虑了交叉干扰的抑制性、信号能量的聚集性,可获得更优的分辨效果.基于实测数据的对比实验结果证明了该方法的有效性.     

低分辨雷达成像定标算法性能分析

确定像分辨雷达目标横向成像的距离定标（横向距离因子），是正确获取目标黄向距离和进行雷达目标识别的一个前提，根据合成阵列以及干涉ＳＡＲ（ＩＮＳＡＲ）的原理，利用两个水平方向放置的天线，通过对两个天线所成一维横向距离进行比相，完成目标的横向定标，通过理论及性能分析和仿真实验证明，该方法是正确和有效可行的。     

低分辨雷达的一维横向成像及提高分辨率的方法

对飞机一类准平面目标,其一维图像能在很大程度上显示目标的特征,用作目标识别是可取的,低分辨率的常规雷达,对飞机一类目标不能作纵向分辨,但可以从回波序列得到一维的横向图像,其所成图像的分辨率不高,甚至成像不正确,其主要原因有二：其一是平动补偿不正确;其二是未考虑目标的非平面、非均匀转动。文中针对这两方面的问题,提出了新的一维横向成像算法,通过仿真数值和实测数据处理,表明新算法是合理的。     

改进轮廓波变换的ISAR信号超分辨成像方法

为了克服由于实测数据有限、逆合成孔径雷达(ISAR)成像分辨率低的问题,提出了一种基于改进轮廓波变换(CT)的ISAR回波信号超分辨成像方法.该方法首先采用非下采样的轮廓波分解来实现信号不变尺度下不同方向的高频成分提取;然后将不同方向的高频信息与原始回波信息一同构建为CT变换的分解层;最后借助轮廓波重构变换技术实现ISAR回波信号的尺度拓展,进而实现超分辨成像.与用插值方法进行信号尺度拓展后成像相比,该方法更能反映空中目标雅克42型飞机雷达图像细节信息,提高成像质量,从而验证了该方法的有效性.     

超分辨在单脉冲雷达三维成像中的应用

超分辨方法基于信号和噪声的参数化模型,在阵列和统计信号处理中具有重要的意义,在高信噪比的情况下具有比傅里叶变换更高的分辨率．单脉冲成像要求对散射点的幅度相位有较精确的估计,文中利用超分辨算法对散射点的幅度相位进行估计,进而对目标三维成像,成像效果比基于傅里叶变换的方法要好．     

基于延时相关和FRFT的编队目标架次分辨方法

为较好满足窄带雷达的防空作战需求,提出了一种基于延时相关和分数阶傅里叶变换(FRFT)的空中编队目标架次分辨方法.该方法首先利用延时相关法粗略估计出回波信号的多普勒调频斜率,依据调频斜率和FRFT阶次的对应关系,获得最优变换阶次的粗略值;然后以FRFT后信号的熵值为最小化目标函数,提出一种精确搜索最优变换阶次算法,并以此最优变换阶次对回波信号进行FRFT,从而实现在分数阶多普勒域的目标架次分辨.仿真结果表明,本文所提方法具有较好的多普勒分辨性能,编队目标架次识别准确率较传统的短时傅里叶变换(STFT)、维格纳分布(WVD)分析方法有显著提高.     

一种基于模型的雷达超分辨方法

基于多目标及其雷达回波信号的建模，本文提出了一种实现雷达超分辨的新方法．该方法的基本思想是将空间上相距很近的多个目标的分辨转化为目标冲激响应的辨识，然后利用最小二乘法估计目标的冲激响应函数．文中还提出了距离分辨概率的概念，给出了其定义．仿真结果表明，新的超分辨方法是十分有效的，井且具有结构简单和分辨力高等特点．     

基于状态空间法的多子阵超分辨测向技术

基于状态空间法,提出了一种稀疏多子阵场景下的超分辨测向技术．该技术利用多个物理阵列的接收数据．应用状态空间法在子阵间进行虚拟阵元内插,从而合成具有等效大孔径的雷达阵列,以提高测向分辨率．数值仿真结果表明,应用该技术使波束宽度远小于目标的角间距,能够很好地分辨并确定目标的方位角,从而验证了所提超分辨测向技术的有效性．     

基于MMSE-T的合成孔径雷达图像超分辨率重建

针对雷达目标图像,提出一种基于阈值最小均方误差（MMSE-T）的超分辨率重建方法,并对其性能进行了分析、比较和评估.介绍和分析了雷达成像模型及常用的超分辨方法.以及MMSE-T改进算法及其具体实现方法.以MSTAR合成孔径雷达（SAR）实测图像为例,给出其超分辨结果,同时基于输出信噪比（SNR）指标,对其性能进行了比较与评估.实验表明：MMSE-T超分辨率方法在无须事先已知原始场景先验知识的情况下,可实现对原始场景的准确重建,同时具有较好的噪声抑制作用,可用于高分辨率一维距离像、合成孔径雷达、逆合成孔径雷达及实波束成像等雷达图像目标信息的开发.     

窄带高分辨MIMO雷达图像特性分析

针对窄带MIMO（NMIMO）雷达的目标识别问题,着重对目标NMIMO图像特性进行了研究.首先对NMIMO雷达成像方法进行了简要介绍;然后结合4种典型运动方式,分别分析了目标NMIMO雷达图像上散射中心位置参数、散射中心幅度以及图像分辨力3种参数的分布特性,并给出了不同运动方式下目标NMIMO雷达图像3种参数的变化规律.最后,通过仿真目标的成像结果对相关结论进行了验证仿真.结果表明：相对散射中心幅度和图像分辨率,散射中心结构更不敏感于目标姿态的变化,验证了理论分析的正确性.     

Inverse Synthetic Aperture Radar Imaging of Multi-Targets Based on Image Processing Technique

基于图像处理技术的ISAR多目标成像

王勇，冯帅，张庆祥

(哈尔滨工业大学 电子与信息工程学院，哈尔滨 150001)

创新点说明：

提出一种基于图像域分割处理的多舰船目标ISAR成像算法，创新点如下：

1. 首先应用图像域的一系列处理将稀疏的多目标ISAR图像变为边缘清晰、相互无交叠的多目标轮廓像，进而应用图像域的滤波器实现目标的分离提取，针对分离出的单目标进行精确的聚焦成像。

2. 所用方法解决了速度相近的多目标ISAR成像问题，可有效解决方位向或距离像不可分割目标的分离问题。并在实测数据验证中表现出良好性能。

研究目的：

为解决速度相近的多目标在ISAR成像中难以精确聚焦与有效分割，提出一种基于图像域分割处理的多舰船目标ISAR成像算法。该算法具有一定鲁棒性与自适应性，可对距离相距较近、平动速度相似、三维摆动不同的多目标进行有效分割与再聚焦成像。

研究方法：

1. 对多目标回波数据进行距离压缩，应用积累互相关法及恒定相位差消除法进行整体的初步运动补偿，之后应用RD算法得到多目标的粗成像结果。

2. 对粗成像结果依次进行全局噪声抑制、自适应图像截取、条纹干扰及斑痕噪声抑制、图像空洞填充、几何聚类分割，得到目标各自的轮廓。之后应用该轮廓在复图像域实现目标的分割与提取。

3. 将提取到的目标数据反变换至数据域，重新进行单目标的运动补偿，之后应用RD算法及RID算法（PGCPF）得到不同目标各自的清晰成像结果。

结果：

1. 针对多个相似速度目标（四个舰船目标具有相似的平移运动和不同的三维摆动）进行仿真实验，目标完整分离且成像清晰，说明本文所提出算法的有效性。

2. 应用一段实测双船数据对算法性能做出验证，结果显示分离效果较好，成像较为清晰，说明本文所提出算法具备处理实际场景数据的能力。

结论：

当雷达回波内出现多个目标回波时，由于目标的运动状态差异，导致传统的运动补偿方法无法同时将目标的运动精确补偿，造成成像质量偏低。本文提出一种基于图像域分割处理的多舰船目标ISAR成像算法。该算法经过仿真及实测数据的验证，具备一定的鲁棒性及自适应性。

关键词：图像分割，多目标，ISAR

     

DEM分形内插方法及其在消除SAR图像地形畸变中的应用

在利用数字地面高程模型（DEM）对合成孔径雷达9SAR）图像进行几何校正时,DEM的分辨率起着非常关系的作用。为了得到高分辨的DEM数据,讨论了“局部分数布主朗场”模型,并在此基础上提出了一种局部自适应DEM插值方法,使用这种方法进行DEM内插,并将插值后得到的高分辨率DEM数据应用于SAR图像的地形畸变校正,取得了很好的实验效果。     

针对改进型Rootkit的检测系统设计

对于高分辨率雷达来说,空间目标的高速运动会使de-chirp后的信号中含有相位高次项,要获得目标未展宽的一维距离像必须进行运动补偿。针对空间目标的宽带脉冲回波模型定量分析了大加速度和高速运动对目标一维距离像的影响,给出了一种同调频斜率多分量信号的调频斜率估计方法,该方法将调频斜率转变为单频,较好地抑制了交叉项的影响,通过傅立叶变换就可以消除空间目标高速运动给成像带来的影响,同时具有较好的抗噪性能。最后通过仿真验证了该算法的有效性。     

采用相干单距离多普勒干涉的太空碎片成像

对于尺寸小于雷达距离分辨率的太空碎片的雷达成像,假设在平动运动完全补偿的条件下,根据太空碎片的运动特点,提出了采用相干单距离多普勒干涉的成像方法．该算法同时利用信号时频谱的强度和相位分布,通过正弦曲线搜索实现对信号的相干积分,从而获得太空碎片的高分辨二维图像．此外,分析了该算法的分辨率及图像质量与时频谱的关系,据此给出一种对应的窗函数的选取准则．     

基于压缩感知的多目标认知成像方法

为利用有限雷达资源实现对多ISAR目标的实时高分辨成像,提出了一种基于压缩感知的相控阵雷达多目标稀疏孔径认知高分辨成像方法．在对目标稀疏特性认知的基础上,构建了基于目标横向稀疏度和成像积累时间的雷达资源动态分配函数,并给出了成像质量评估标准,最终实现了有限雷达资源条件下不同ISAR目标的高分辨认知成像．仿真结果表明,利用该方法成像不仅可以减少雷达成像发射脉冲数,而且可以有效减少雷达观测时间,同时还能获得高质量的目标ISAR像．     

联合误差估计的机载超高分辨率SAR成像

针对机载超高分辨率合成孔径雷达存在运动误差严重影响成像质量的问题,提出一种联合误差估计的超高分辨率成像方法。首先,依据合成孔径雷达成像几何,将惯导投影到斜距平面坐标系,反演出运动误差,通过插值运算完成距离空变粗补偿;接着,为了有效结合运动补偿,采用改进施托克插值的距离徙动算法完成徙动校正;利用子孔径误差相位提取和全孔径拼接的方法,完成运动误差的精估计和补偿;采用图像偏移算法实现残余方位空变误差相位估计和补偿。完成以上徙动校正和运动补偿后,对方位全孔径数据进行匹配滤波,得到超高分辨率合成孔径雷达成像结果。采用所提算法对机载X波段和Ku波段实测数据进行成像,得到二维0.05m超高分辨率成像结果,验证了该方法的有效性和实用性。     

基于雷达图像的水面无人艇目标检测技术

针对水面无人艇雷达目标探测问题,进行了嵌入式雷达图像采集处理系统的研究.提出了嵌入式雷达图像采集处理系统的体系结构.在提取目标位置信息的基础上,选择目标的位置、面积、不变矩特征,完成目标在雷达图像序列中的匹配,实现目标跟踪.针对雷达图像序列中偶有目标丢失的问题,利用卡尔曼滤波预测目标位置信息,帮助建立完整的目标链.最后通过海试验证了所设计的嵌入式雷达图像采集处理系统的可行性,试验表明所提出的图像处理算法、目标的特征匹配和卡尔曼滤波预测算法可以有效的完成目标的检测和跟踪.     

相对运动多目标的逆合成孔径雷达成像

由于非合作的机动多目标相对于雷达射线的姿态是时变的,而且目标间可能存在相对运动,给逆合成孔径雷达(ISAR)成像造成较大的困难。当多目标间存在相对运动时,直接利用常规补偿方法通常得不到满意的结果。该文建立了目标相对运动的模型,分析了相对运动对成像的影响,提出了一种新的相对运动补偿算法。该算法对存在相对运动的目标在距离上利用Keystone变换进行分离,提取相对运动目标的回波,分别利用Autoclean算法进行运动补偿。模拟和实测数据的成像结果表明,该算法是可行的。