干涉式逆合成孔径雷达成像技术综述

干涉式逆合成孔径雷达（InISAR）成像是一种将干涉技术与逆合成孔径分辨相结合的高分辨雷达三维成像方法,能够实现对远距离运动目标全天候、全天时的三维成像,在军事和民用领域都呈现出广泛的应用前景和实用价值。其基本思想是利用位置分布不同的多个天线获取成一定视角差的多幅逆合成孔径雷达（ISAR）复图像,实现目标散射中心的二维分辨,然后通过干涉相位处理,恢复出目标散射中心的真实三维分布。本文综述了InISAR三维成像的理论框架,回顾了InISAR成像技术的发展历程,着重对图像配准、相位解缠绕、运动补偿、斜视、基线配置等关键技术难点进行了分析和评估,明确了研究中存在的问题,阐述了有待进一步研究的方向,最后对InISAR的发展现状和趋势进行了总结和展望。      

逆合成孔径雷达运动补偿中包络对齐的新方法

对于逆合成孔径雷达（ＩＳＡＲ）成像，运动补偿是其关键，而包络对齐则是运动补偿的基础，现在广泛采用的方法是包络相关法，由于目标上散射点的闪烁等原因，相关法对齐时常会有较大的误差。本文分析了该方法存在的问题，提出了改进措施，同时还提出了用最小熵进行包络对齐的新方法，使对齐质量明显提高，大量实测数据验证了新方法的有效性。     

逆合成孔径雷达成像干扰仿真研究

在介绍逆合成孔径雷达(ISAR)运动补偿及成像原理的基础上,重点对ISAR的抗压制干扰能力进行了分析和仿真,并将ISAR与普通脉压雷达、合成孔径雷达的抗压制干扰能力进行了对比。研究结果表明,由于ISAR成像必须经过运动补偿处理,这一弱点使其抗压制干扰能力相对较差。     

逆合成孔径雷达干扰研究

本文首先介绍了逆合成孔径雷达(ISAR)运动补偿和成像原理,然后对ISAR干扰机理进行了深入的理论分析,得出了有外部干扰时补偿后剩余距离的标准差与无外部干扰时补偿后剩余距离的标准差之比σJ/σN和干信比J/S的关系表达式.并结合实测数据仿真给出了临界干扰、严重干扰下对应的干信比.最后将ISAR与SAR的抗压制干扰能力进行了对比,结果表明由于ISAR成像必须经过运动补偿处理,其抗压制干扰能力相对较差.     

逆合成孔径雷达成像浅探

本文首先分析了逆合孔径雷达实现运动目标成像的基本原理及处理方法，讨论了实际机动目标运动补偿的方法和成像算法，并对ＩＳＡＲ的目标识别性能进行了讨论，最后提出了工程实现中的一些问题。     

干涉式逆合成孔径雷达三维成像技术研究

该文提出了干涉式逆合成孔径雷达三维成像的方法,并对于涉式测角出现的角闪烁现象提出了判断并剔除角闪烁点的准则。然后分析了两种跟踪体制下的三维成像方法,并提出了克服连续跟踪体制下跟踪误差引起的相位随机抖动问题的方法,解决了步进跟踪体制下各天线ISAR像焦点对齐问题。     

对逆合成孔径雷达（ISAR）成象的极化重建

极化重建是在聚束合成孔径雷达处理中已得到发展和广泛使用的技术。就目标而论,应用这项技术的前提条件是知道相对于目标的雷达视线角,以使此雷达接收每个脉冲。对于ＩＳＡＲ使用该技术的关键是知道目标的旋转运动,但其运动在大多数情况下是未知的。本文将根据一个参数化的模型以及表示一个目标旋转运动的实际运动几何形状,提供一项基于旋转模型的技术,它利用雷达数据本身测量值来确定旋转参数,并讨论了利用简化的运动模型来实     

先进合成孔径雷达/逆合成孔径雷达成像及其特征分析

叙述了先进合成孔径雷达／逆合成孔径雷达成像法和超分辨问题。文中的机载SAR用一发三收四口径天线对地面动目标进行监测和跟踪。简单讨论了ISAR的极坐标重组、现代谱分析和时一频成像法。     

稳健型双层叠组LASSO逆合成孔径雷达高分辨成像算法

经典的逆合成孔径雷达(ISAR)稀疏成像算法一般通过求解范数约束的最小化问题获取稀疏恢复结果,e1但此类算法在恢复过程中很容易将某些散射强度较低的分辨单元当作背景噪声一并消除,从而导致目标部分弱散射结构特征丢失.针对这一问题,该文提出一种基于稳健型双层叠组LASSO回归模型的交替方向多乘子算法(RTGL-ADMM).该...     

ISAR机动目标联合高分辨成像和参数估计

在逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar, ISAR）成像中,目标的机动特性会引入高阶相位调制,从而增加在低信噪比下成像聚焦和定标的难度。为了解决此问题,本文提出了一种联合成像和目标参数估计的算法,能够实现良好的聚焦成像和精确的图像定标处理。考虑目标转动加加速度,建立高机动性目标信号模型。针对目标转动参数和转动中心位置未知,利用最小熵方法进行联合目标成像和转动参数估计。同时,利用估计转动参数实现图像方位定标,以提取目标二维几何特征。相比传统成像算法（如时频类方法）,本文方法能够获得全孔径成像分辨率,并且在低信噪比下取得较好的成像质量。最后,通过实验分析验证了本文算法的有效性。      

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。     

微波光子雷达逆合成孔径成像

微波光子逆合成孔径成像雷达,发挥光子大带宽、低传输损耗、抗电磁干扰等优势,可以提升成像分辨率,并有助于构建分布式阵列雷达,实现精确的三维成像。本文介绍了中国科学院空天信息创新研究院在微波光子雷达逆合成孔径成像方面的成果。首先,搭建了微波光子雷达,基于光子倍频技术产生宽带雷达信号,基于光子去斜处理进行回波信号接收,系统工作在Ku波段,带宽600MHz,实现了对暗室内合作目标和外场非合作目标的二维ISAR成像。在此基础上,结合光射频传输技术和波分复用技术,搭建一发多收的微波光子光纤分布式阵列雷达,在实验室内实现了对3个角反射器的精确三维成像。上述试验结果验证了微波光子技术应用于雷达成像领域的可行性和提升系统关键性能的潜力。     

逆合成孔径雷达成像中距离校正的研究

本文分析了逆合成孔径雷达(ISAR)成像中距离校正的基本原理,提出了两种新的校正方法:峰值对准法和直接校正法。利用雷达实测数据,讨论了上述新方法和幅度相关法的差别,从而肯定了直接校正法的优越性。     

基于稀疏步进调频信号的低信噪比逆合成孔径雷达成像

针对稀疏步进调频信号对目标径向运动敏感且低信噪比(SNR)下难以聚焦成像的问题,该文提出基于遗传算法和稀疏贝叶斯学习的平动补偿与高分辨逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法。首先,针对稀疏步进调频信号建立回波模型和稀疏观测模型,通过构造参数化字典,将ISAR成像问题转换为目标运动参数估计与高分辨距离像(HRRP)合成的联合问题。然后,对目标高分辨距离像引入Gamma-Gauss先验,并采用变分贝叶斯推断(VBI)对散射点进行估计。在此基础上,通过遗传算法迭代同步获得目标运动参数与高质量HRRP,最终实现高分辨聚焦成像和运动参数精确估计。不同场景下的仿真和实测数据处理结果验证了所提算法的有效性。     

前向散射阴影逆合成孔径雷达成像误差分析

阴影逆合成孔径雷达(SISAR)成像算法可以从前向散射雷达(FSR)目标回波中提取目标侧影轮廓像,其成像精度由目标的运动轨迹跟踪精度决定。该文基于小衍射角前向散射信号模型,解析推导了SISAR成像误差与目标运动轨迹跟踪误差的关系;分析了跟踪误差对目标侧影轮廓高度差和中线成像结果的影响,给出了对跟踪精度的定量要求。通过大量仿真验证了分析的正确性。     

频率步进信号的合成孔径雷达处理

合成孔径雷达借助综合孔径原理来提高方位分辨率,而距离分辨率的提高则需借助于脉冲压缩技术.频率步进波形是通过发射载频步进变化的子脉冲串来合成大带宽信号,从而获得高距离分辨率.若将频率步进波形应用于合成孔径雷达,则可获得距离和方位的二维高分辨率.本文首先分析了径向速度对频率步进雷达一维距离像的影响,然后建立频率步进信号照射下的合成孔径雷达回波模型,提出频率步进波形设计原则,给出频率步进合成孔径雷达的成像步骤.     

舰船ISAR成像的时间段优化选取

在分析舰船逆合成孔径雷达（ISAR）成像模型的基础上提出了一种选取最优成像时间段的方法,即利用时域相关法估计不同时刻的多普勒中心,绘制出多普勒中心曲线;根据多普勒中心曲线选取合适的成像时间段,对选取的每段数据进行平动补偿,并求其方位多普勒谱;根据谱宽判断该时间段是否为最优成像时间段,如果是则利用距离-瞬时多普勒进行成像,否则丢弃该段数据。实测数据的成像结果验证了提出的方法是有效的。     

多平台合成孔径雷达成像算法综述

多平台合成孔径雷达(SAR)是合成孔径雷达极具发展潜力的研究方向之一,该文集中讨论了多平台SAR的成像算法,包括机载SAR、弹载SAR和星载SAR平台。该文首先简要阐述了SAR回波模型的建立,包括“斜距模型和成像模式”,然后综述了近年来机载SAR、弹载SAR和星载SAR成像算法的研究进展,并详细阐述了各平台固有的特性以及面临的挑战,最后对未来多平台SAR成像算法研究的发展趋势进行了展望。      

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.