改进多普勒中心估计的ISAR舰船成像

逆合成孔径雷达(ISAR)对舰船成像依靠舰船与雷达视线之间的相对转动,它由舰船航行和海浪作用下舰船自身摇摆产生的转动组成.本文选取舰船上的强点单元来估计目标的多普勒中心.根据曲线把整个慢时间分成若干时间段,选取最佳时间段进行瞬时成像,此算法将大大提高成像效率.通过仿真验证了该方法的有效性,可在未知海情下获得舰船的像,有...     

基于FRFT的机动目标ISAR成像算法

研究目标机动性不太剧烈、散射点子回波序列多普勒变化满足一阶近似条件下的机动目标ISAR实时成像问题.提出了一种新的基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的机动目标ISAR距离一瞬时多普勒成像算法,用FRFT代替传统的快速傅里叶变换(FFT)实现目标的方位向分辨,利用目标运动的先验信息缩小算法的搜索范围,提高运算效率.实测数据处理结果表明该算法较好地解决了机动目标成像问题.与已有的机动目标成像算法相比,该算法在保证成像质量的前提下,大大减小了运算量,可用于机动目标实时成像.     

基于Radon-CPF-Fourier变换的机动目标ISAR成像

由于机动目标的逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）成像中存在多普勒扩散现象，易导致成像分辨率降低。针对此问题，在多分量三次相位信号（Cubic Phase Signal,CPS）模型基础上，提出一种基于Radon-CPF-Fourier变换（Radon-Cubic Phase Function-Fourier Transform,RCFT）的机动目标ISAR成像方法。RCFT可实现CPF中自项能量的相干积累，减轻多普勒扩散带来的影响。与现有的基于时频分析和参数估计的ISAR成像算法相比，RCFT的主副比性能提升了至少2 dB，在时频分辨率无损失时具备更好的自项能量积累能力，可获得更高质量的成像结果。仿真验证了所提方法的有效性。     

基于时频分析的机动目标ISAR成像

文章从ISAR成像基本原理出发,对机动目标的ISAR成像处理过程作了详细的分析,将时频分析方法应用到机动目标ISAR成像中,并对其进行了仿真研究,得到了机动目标的距离—瞬时多普勒像。仿真数据和实测数据处理的结果表明,与直接用距离—多普勒成像算法相比,该方法得到的ISAR图像质量有明显的提高,从而说明该方法在ISAR成像的工程应用中具有一定的参考价值。     

一种基于自适应Chirplet分解的逆合成孔径雷达成像方法

对于机动目标的成像需要用距离－瞬时多普勒成像方法,文献［４］中给出了目标机动性不强时的成像方法,本文提出了一种自适应的ｃｈｉｒｐｌｅｔ信号分析方法,在此基础上给出了具有强机动性的目标的ＩＳＡＲ成像算法。最后利用实测数据验证了该方法的有效性。     

基于综合时频分析的机动目标ISAR成像

传统的ISAR距离-多普勒成像算法基于目标平稳飞行假设。当目标作机动飞行时,转速和转轴经常是时变的,若用传统方法成像,会使图像模糊,甚至无法辨识。这时需要分距离单元进行时频分析,得到距离-瞬时多普勒图像。文中提出的综合平滑伪魏格纳分布克服了平滑伪魏格纳分布不能在时频分辨率和抑制交叉项两方面同时达到较好的缺点。最后以旁瓣电平、交叉项干扰抑制、方位分辨率损失等指标定量分析了两者的性能。仿真结果证实了文中方法在对机动目标成像中的优越性。     

机动目标ISAR超分辨成像的分辨能力研究

机动目标ISAR超分辨成像须考虑三维转动造成多普勒频率的时变性质,同时,成像质量也受到信号模型误差的影响,如包络对齐误差和自聚焦误差.采用误差参数和目标特征参数联合估计可显著提高机动目标成像的分辨率.本文将误差参数和目标参数联合建模,对信号模型解的不唯一性提出一种约束条件,引入分辨能力的概念,综合分析了存在这些因素时成像分辨率所受到的限制.     

基于稀疏处理的运动目标认知ISAR成像技术

稀疏处理主要研究如何利用低维数据实现高维稀疏信号的准确重建。基于该特性,已有较多学者将其应用于ISAR成像中用以减少数据量,改善成像质量。文中首先从ISAR回波数据出发,建立了基于稀疏处理的ISAR成像模型,并给出实验处理结果;然后,针对稀疏ISAR成像中存在的对目标和环境的自适应能力不强、工作效率不高等问题,提出将稀疏ISAR成像与认知雷达相结合,构建了认知稀疏ISAR成像框图,并给出了两种认知稀疏ISAR成像策略,能够有效减少成像所需数据量,提高雷达利用效率;最后,利用实验数据验证了所提模型的有效性。     

采用二阶Keystone变换的机动目标ISAR成像算法

针对具有复杂运动的机动目标在相干成像时间内产生的一阶距离徙动和二阶距离徙动的问题,本文提出了基于二阶keystone变换的二维ISAR成像算法。文章首先结合去调频接收机技术,建立并分析了机动目标的回波信号模型,并对回波信号使用二阶keystone变换以去除二阶距离徙动。然后,采用分数阶傅里叶变换（FrFT）估计二阶keystone变换后新生成的二次相位项的调频斜率,并依此补偿该二次相位项。对补偿后的回波信号再次使用二阶keystone变换去除一阶距离徙动。最后,对回波信号使用2D FFT获取机动目标的高分辨2D ISAR图像。数值仿真和实测数据成像结果验证了本算法的有效性。      

基于Radon—ambiguity变换的ISAR成像算法

非匀速旋转目标和机动目标成像是逆合成孔径雷达(ISAR)技术的一个重点和难点，经典的距离-多普勒(RD)算法对其成像效果不佳。本文首先分析了ISAR成像回波信号模型，然后在对目标多普勒变化曲线作一阶近似的条件下提出了基于Radon—Ambiguity变换(RAT)的ISAR成像算法。最后进行仿真实验，仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

基于自适应核时频分布的机动目标ISAR成像

具有复杂姿态运动的目标由于其多普勒的时变性,使得传统的逆合成孔径雷达(ISAR)距离多普勒算法成像模糊,时频分析技术是解决该问题的有效途径之一.在详细分析复杂姿态运动导致的目标回波多普勒相位非线性特性的基础上,利用白适应核时频分布进行ISAR瞬时成像,并给出了一种新的自适应高斯核函数的参数估计方法.仿真数据和外场实测数据成像结果证明了该方法的有效性.     

基于RSPWVD-Hough变换的多运动目标ISAR成像

针对逆合成孔径雷达(ISAR)同一波束内多个运动目标在距离上无法分辨,传统的单目标ISAR成像方法难以有效聚焦,从而造成图像模糊的问题,提出了基于重排的平滑伪WVD(RSPWVD)-Hough变换进行各目标回波参数估计,然后利用逐次消去法进行回波分离,最终得到各目标清晰的ISAR像.该方法在保持高时频聚集性的同时有效消除交叉项的影响,降低了运算量,仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于窄带步进频率的旋转目标三维ISAR成像

针对窄带发射信号,该文提出了基于步进频率的高速旋转目标三维成像方法。在运动补偿的前提下,首先利用单距离匹配滤波在子脉冲内进行二维逆合成孔径雷达像,然后结合CLEAN技术估计散射点参数,利用此参数在多个步进信号之间及多个距离单元内分别进行ISAR成像,最后利用频域距离合成技术在距离向实现高分辨,从而实现三维成像。该方法避免了旋转目标所引起的多普勒变化对距离合成的影响,能有效提高距离分辨率。多个散射点目标的仿真验证了该方法的有效性和可行性。     

基于线性调频步进信号的高速目标ISAR成像

该文讨论了一种利用线性调频步进(LMSF)雷达信号通过频域带宽合成以进行高距离分辨率逆合成孔径雷达(ISAR)成像的方法。文中建立了高速目标的回波模型。为了精确估计高速运动目标运动参数,给出了利用包络对齐和多普勒中心估计拟合目标运动轨迹的方法。针对ISAR中目标回波的特点,对原始的多普勒中心估计方法进行了改进,提高了运动参数估计精度。最后给出了处理流程,并用仿真结果验证此种方法的有效性。     

高速运动目标斜距三次项补偿及高分辨成像

为提高信号的检测性能,需要保持较长的积累时间,这却造成严重的距离徙动。文中针对高速运动目标提出了一种新的高分辨成像算法,在运动参数未精确已知的情况下,通过对多普勒模糊数进行估计和补偿得到正确的二阶Keystone变化结果,在有效估计目标运动参数后,利用驻相原理得到含有斜距三次项的频域相位,并在二维频域进行补偿和聚焦。仿真结果表明,文中算法可以有效对高速微弱目标进行积累和补偿,实现了高分辨成像。     

基于压缩感知的进动目标ISAR成像方法

针对弹道中段进动目标姿态复杂变化给逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像带来的困难,在分析旋转对称进动目标回波模型的基础上,给出了回波模型的线性化表征形式,提出了基于压缩感知的进动目标成像方法,根据算法资源需求提供了两种数据处理方式,〖JP2〗即二维联合处理和分频处理,并对二者的性能进行了分析比较。〖KG-*4〗基于暗室测量数据的实验结果表明,与现有方法相比,〖JP〗所提方法通过少量回波数据即可实现进动目标的高分辨成像,改善了成像质量,并提高了对进动参数的稳定性。     

基于匀加速多普勒频率模型的ISAR成像

传统的逆合在孔径雷达（ＩＳＡＲ）的成像方法是基于目标作为匀速旋转，但是机动性强的非合作目标，非匀速旋转的情况也时有发生，这时会使成像质量下降，本文用等加速转模型代替传统的匀速旋转模型，使成像质量得到改善。     

一种基于MIMO技术的ISAR成像方法

传统的ISAR成像模型要求目标在积累期间近似做平稳运动,但由于其积累时间较长,目标飞行速度和姿态的变化将对成像效果造成很大的影响.本文将MIMO技术与ISAR成像相结合,提出了一种MIMO-ISAR成像方法,它采用一种特殊设计的M发N收线性阵列,发射一组M个同频带时域正交PCM信号,在接收端通过匹配滤波完成信号分选也即实现了距离压缩,然后基于PCA原理,以最小熵准则对目标水平速度分量进行估计后将整个积累期间的回波数据进行重新排列和插值,最后进行方位多普勒分辨成像并做MTRC校正.从理论推导及仿真实验结果来看,该方法在达到同样方位分辨率的前提下其积累时间最少时只有传统ISAR的 1 MN ,这极大的缩短了积累时间,从而使大部分飞行目标均能满足在积累期间近似做匀速直线运动的条件,扩展了ISAR成像的适用范围,提高了成像效果.     

一种新的信号分解算法及其在机动目标ISAR成像中的应用

本文首先提出一种新的信号分解算法——修正自适应Chirplet分解算法,将Chirplet基函数推广到非线性调频信号的形式,克服了传统自适应Chirplet分解对复杂信号逼近程度不高的缺点.然后提出单分量基函数参数估计的一种实用算法和基于CLEAN思想的多分量信号分解方法,并将其应用于机动目标的ISAR成像中,进一步提高了成像质量,外场实测数据成像结果验证了本文方法的有效性.