基于梯度下降法的ISAR最小熵相位校正算法

最小熵相位校正算法是一种非常有潜力的ISAR相位校正算法,有多种不同的方法可以实现最小熵相位校正算法,如定点迭代法即是一种典型的最小熵相位校正算法.文中运用梯度下降法来实现最小熵相位校正的方法,并且通过对实测数据的ISAR成像,将梯度下降法与其他方法的收敛速度进行了比较,同时讨论了如何对梯度下降法步长参数进行选择.     

逆合成孔径雷达成像仿真

逆合成孔径雷达的运动补偿问题已有很多讨论,并在实际中得到成功的应用。运动补偿是ISAR成像技术的关键,分两步进行：包络对齐和相位校正。本文从全局效果出发,研究了平均包络最小熵包络对齐法和最小熵相位校准法的原理及算法实现,并对仿真数据进行成像处理。实验结果表明,平均包络最小熵法和最小熵相位校正法在ISAR雷达的运动补偿算...     

ISAR成像最小熵自聚焦与相位补偿的一致性分析

该文对ISAR成像的最小熵自聚焦(Minimum Entropy Auto-focusing,MEA)与相位补偿之间的一致性问题进行深入研究,文中的数学推导证明了对于ISAR距离-多普勒成像,相位补偿后的剩余相位误差为0时的相位补偿量不一定是ISAR图像熵函数的极小点,这与ISAR成像目标有关.仿真实验也表明使ISAR图像熵最小时的相位补偿剩余相位误差却未必为0,只有当目标本身的图像熵不大于任何非零剩余相位误差所对应的成像结果的熵时,ISAR成像的最小熵自聚焦才与相位补偿一致.     

用于空间转换的巴克ISAR信号形成与图像重构

讨论了基于巴克相位编码调制发射信号和三维逆合成孔径雷达（ISAR）结构的ISAR概念。ISAR信号形成可理解为3D图像功能向2D信号功能的非对称空间转换,而图像重构被认为是2D信号功能向2D图像功能（重构的图像）的空间逆转换。经证实,这种图像重构算法由距离压缩互相关、方位压缩傅里叶变换（被认为是第一级运动补偿）和更高级相位校正组成（被认为是更高级运动补偿,通称自聚焦程序）。引入熵作为图像成本功能,以评估相位校正功能的多项式系数。通过数值实验以验证ISAR的几何结构,信号形成模式和图像重构算法。     

一种加权最小熵的ISAR自聚焦算法

基于加权最小二乘估计(WLS)的最小方差准则,根据各个距离单元的相位方差的差异,该文提出了一种加权最小熵的ISAR自聚焦算法,利用加权熵建立代价函数,通过迭代算法估计误差相位以实现运动误差补偿。该算法具有较高的鲁棒性,相对于传统最小熵ISAR自聚焦算法,能够有效提高迭代的收敛速度,并且权值系数的应用可以有效降低杂波和噪声的影响,从而取得更好的聚焦效果。基于仿真数据和实测数据的实验验证了该算法的有效性。     

稀疏采样数据大转角高分辨ISAR成像技术研究

针对方位向稀疏采样条件下,大带宽大转角ISAR高分辨成像时,转动分量引起的一维距离像中目标散射点的距离走动和空变二次相位问题,研究了一种稀疏采样数据ISAR高分辨成像方法。对于方位向稀疏采样数据,该方法在包络对齐和相位补偿后,将Keystone变换和稀疏恢复相结合,实现方位向稀疏采样数据距离走动校正和缺失采样位置一维像重建,接着采用基于LVD变换的二阶相位估计方法对二阶转动相位进行估计并补偿,完成高分辨成像。计算机仿真和暗室测量数据验证了该方法的有效性。     

基于ISAR和相位恢复的SAR运动目标成像方法

针对合成孔径雷达(SAR)对非合作目标成像时出现移位、散焦问题，根据逆合成孔径雷达(ISAR)利用目标本身运动成像特点，本文提出一种基于相位恢复原理和ISAR算法的非合作目标相位误差校正方法。首先，回波数据由SAR算法处理形成SAR图像，提取并恢复图像中选定的非合作目标数据作为ISAR处理原始数据；然后，采用自适应时间窗算法(Automatic time-windowing)以及图像对比度算法(ICBA)对非合作目标误差相位进行粗补偿；最后，利用相位恢复算法迭代求解实现对相位的精确补偿。该方法充分利用粗补偿得到的模糊图像信息作为相位恢复算法的先验条件，提高了算法的收敛性，仿真实验结果验证了该方法的有效性。      

基于酉ESPRIT的多频带融合ISAR成像

多频带融合成像可有效提高ISAR成像的距离分辨率。传统的ESPRIT谱估计融合算法只利用了复数观测数据本身,而没有利用其共轭数据。该文提出对合成复观测数据及其共轭的酉ESPRIT法进行调整以实现基于酉ESPRIT法的多频带融合ISAR成像。酉ESPRIT法充分利用复数观测数据信息,更有利于多频带融合的频谱估计和ISAR成像。针对多频带融合中目标散射点越分辨单元徙动校正的问题,调整了传统校正处理的步骤,分别在多频带融合前进行越距离单元徙动校正和融合后进行越多普勒单元徙动校正,避免了回波中的快时间频率-慢时间耦合项以及时域相位补偿对频域融合处理的影响,从而得到效果更好的多频带融合ISAR图像。仿真和实测数据结果表明所提方法不但能得到高质量的融合ISAR图像,也具有更优的抗噪性能和更高的运算效率。     

基于图像准则的SAR/ISAR相位补偿技术的研究

相位补偿是SAR/ISAR的关键技术。本文提出逐级逼近算法,基于图像评价函数,对SAR/ISAR中的随机干扰相位进行补偿。我们比较了四种典型的图像评价函数,仿真和实测数据的计算结果表明,逐级逼近算法是一种有效的计算方法。同时,在四种图像评价函数中,以最小Shannon熵准则性能最好,它能确保对未知信号中干扰相位的正确估计。     

基于相干化处理的步进频率ISAR成像算法研究

在步进频率高分辨ISAR成像中,传统的参数估计方法往往不能准确地估计出运动目标的速度和加速度值,其补偿后存在的相位误差对宽带合成ISAR图像有较大的影响。因此,该文提出了一种基于相邻相关法和相位相干化的步进频率高分辨ISAR成像技术,即通过相邻相关法估计运动目标的径向运动参数,在对回波数据包络进行补偿后,利用相位相干化对各子脉冲的相位误差进行校正,再利用频带拼接技术获取目标的合成高分辨1维距离像。之后,利用RD算法实现目标的高分辨ISAR成像。该方法具有精确相位误差补偿精度和高运算效率的优点。仿真和实测数据验证了该方法的有效性。