基于块稀疏的空间碎片群目标成像方法

针对星载雷达空间碎片群目标回波无法分离问题,该文利用回波在距离向表现出的块聚集特性,提出一种基于块稀疏的高分辨ISAR成像方法。基于块稀疏压缩感知理论,通过利用空间碎片群目标特性,抽取出各个碎片的高分辨1维距离像数据,并结合平动补偿和距离多普勒(RD)算法得到各碎片的ISAR像。在小样本条件下,该方法能够有效实现空间碎片的数据分离和高分辨ISAR成像。仿真实验表明,该方法的重构精度以及运算速度均优于非结构类的稀疏ISAR成像方法。     

ISAR高分辨率成像方法综述

逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)可以实现对目标全天时、全天候、远距离和高分辨率的观测,在军事和民用领域中具有广泛的应用价值。首先,系统地总结了近年来在ISAR二维成像方面的研究进展。其次,从包络对齐与自聚焦两方面对平动补偿的研究现状进行了分析。再次,在分析传统ISAR成像方法的基础上,对4种超分辨成像方法进行归纳总结。然后,对大转角成像算法进行对比分析,给出不同算法的适用范围。同时,对多目标成像和微动目标成像的研究进展进行了综述和分析。最后,对未来ISAR成像的热点问题和发展趋势进行了展望。     

一种求解目标运动轨迹的距离对齐方法

当运动目标转动角度较小时，逆合成孔径雷达（ISAR）成像的平动补偿可以分为距离对齐和多普勒相位补偿两个部分，提出了一种通过粒子群算法（PSO）求解多项式系数来拟合目标的运动轨迹，从而实现目标回波的距离对齐的方法。     

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。      

多基站ISAR三维转动转台目标成像研究

该文建立了多基站ISAR 3维转动转台目标的成像模型和成像算法,同时分析了多基站ISAR 3维转动转台目标的成像约束。通过在多基站ISAR 3维转动转台目标成像模型的基础上构造多基站距离向投影方程组和方位向多普勒方程组,实现了同时对目标散射点位置参数和运动参数的估计。仿真实验验证了多基站ISAR平面转台模型成像算法。     

基于稀疏成份分析的逆合成孔径雷达成像技术

根据小角度条件下的逆合成孔径雷达观测模型,利用稀疏成份分析方法给出了基于FFT的二维联合超分辨算法和二维解耦超分辨成像算法.该算法能从补偿后的较低分辨率测量数据中获得更高分辨率的ISAR图像,提高图像的清晰度,凸现目标的特征结构,有利于目标识别.同时,二维解耦算法能与运动补偿过程相结合,以提高补偿精度.针对典型空间目标的成像结果表明,基于FFT的二维联合算法获得的图像较为干净,目标背景对比度高;二维解耦算法运算速度更快.算法能满足实时或准实时成像的要求.     

一种ISAR目标转动估计和方位定标方法

获得精确目标转角信息对于逆合成孔径雷达(ISAR)成像至关重要。通过精确的转角估计不仅可实现转动补偿提高ISAR聚焦性能,也是实现成像方位定标的必需条件。本文提出一种稳健的ISAR目标转角估计方法,该方法以目标成像的聚焦程度作为代价函数,通过交替迭代优化求解目标的有效转角速度和加速度,继而实现精确转动补偿和成像方位定标。仿真和实测数据实验验证了该方法的有效性。     

空间碎片的低分辨雷达二维成像及其运动补偿算法

地基雷达一直是空间碎片监测的强有力工具,现有的雷达数据处理方法的缺陷逐渐显现,需要新的方法以应对空间环境的日益恶化。本文针对空间碎片特有的运动特征和物理特征,给出了一种利用低分辨雷达获取小尺寸空间碎片二维雷达成像的方法。该方法通过对目标的窄带雷达回信号的相干积累得到目标的瞬时一维横向像,然后将一维横向像序列按照转动角度重排,最后利用各散射点横向距离投影的正弦变化特征,在过距离零点的圆上进行幅度非相干积累获得目标二维图像。分析了目标平动对成像的影响,并给出了基于最小熵准则的运动补偿算法,点目标的仿真结果验证了成像算法和运动补偿算法的有效性。     

基于优化技术的ISAR成像运动补偿

给出了一种基于优化技术的运动补偿方法，通过对运动目标的径向非匀速运动引起的时变的非线性相位主非然速转动引起的转角不均匀进行补偿，从而获得了理想的同分辨目标二维像，本文用这种优化补偿方法对外场实验的飞机回波数据进行了成像实验，成像结果表明，目标二维聚焦聚良好，与传统的运动补偿方法相比，成像质量明显得到改善。     

多基站ISAR三维非平稳转动转台目标成像

在多基站ISAR三维转动转台目标成像模型的基础上给出了多基站ISAR三维非平稳转动目标转台成像算法.基于Wigner-Ville时频分析方法,通过建立在多基站ISAR三维转动转台目标成像模型基础上的距离向投影方程组和方位向多普勒方程组的联合求解,获得了三维非平稳转动转台目标散射点位置和运动参数的估计,同时对系统的成像约束进行了分析.仿真实验验证了多基站ISAR三维非平稳转动转台目标的成像.     

基于联合平动补偿的InISAR 成像方法研究

图像配准是干涉逆合成孔径雷达(InISAR)成像的关键步骤。针对传统InISAR 三维成像方法在图像配准步骤计算量过大、限制条件过多等问题,提出了一种基于联合平动补偿的InISAR 三维成像算法。该算法通过距离向和方位向的联合平动补偿,在得到二维逆合成孔径雷达(ISAR)图像的同时,完成了不同ISAR 图像的精确配准。与传统的基于相关图像配准的三维成像方法相比,该算法简单易行,计算效率更高。仿真结果验证了不同信噪比条件下该算法的有效性和稳健性。     

基于熵准则的匀速直线运动目标的转动补偿

在ISAR成像中,当完成了运动目标的平动补偿后,还需进行转动补偿。本文就目标作匀速直线运动时相对雷达的转角变化进行了分析,得出在小转角条件下,该类运动的转角变化规律主要取决于非线性度因子,本文提出采用最小熵准则对进行最优估计和补偿。仿真和实测数据的计算结果表明了理论分析的正确性和补偿方法的可行性。     

基于步进调频的非合作目标ISAR成像

作为典型的高分辨率雷达,逆合成孔径雷达(ISAR)能够对观测目标进行全天候、全天时、远距离的成像。采用非合作目标ISAR成像模型及步进调频信号的ISAR成像技术,阐述了平动补偿、最优成像时间段的选取、横向距离高分辨率,进行了非合作目标的二维ISAR成像设计。     

基于时间-调频率分布的多目标ISAR成像

由于不同目标相对雷达的平动不同,单目标运动补偿方法不能同时完成各个目标的平动补偿,因而无法获得清晰的多目标ISAR像。文中提出了一种对同一雷达波束内距离不能分辨的多个运动目标进行ISAR成像的方法,根据不同目标的平动多普勒近似线性变化且变化历程不同的特点,采用CLEAN技术,基于回波信号的时间-调频率分布得到各个目标对应的调频率,分离不同目标的信号分量,从而将对多目标成像转变成了对多个单目标成像,利用单目标运动补偿和成像方法获得各个目标的ISAR像。仿真结果验证了该方法的有效性。     

一种基于SVM的超分辨成像算法研究

为了提高逆合成孔径雷达(ISAR)成像分辨力,提出了一种基于支持向量机(SVM)的ISAR成像算法,通过适当地选择核函数的参数,可以在小观测角度的情况下,获得大观测角度图像,提高了ISAR成像的分辨力,实现了ISAR的超分辨成像.引入图像质量指数,仿真结果表明:基于SVM的超分辨方法在小转角条件下得到的目标像,具有和大转角实测数据下的目标像一样的图像质量,提出的方法可靠有效.     

一种ISAR二维压缩感知成像的运动补偿方法

 通过发射一组具有随机脉冲重复间隔(PRI)的线性调频信号,并对经过去斜率(Deramp)处理的回波信号随机下采样,可以得到目标的二维随机观测回波数据.本文通过分析该类回波信号的模型和信号的稀疏性,针对ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)二维压缩感知成像技术提出了一种运动补偿算法.实测数据处理结果表明,本文提出的算法可以有效地针对ISAR二维随机观测回波数据实现运动补偿.     

基于多通道联合自聚焦技术的机载三维SAR运动补偿

机载3维SAR通过天线阵实现3维的分辨,这也导致在分析3维SAR系统的运动误差时,不但要考虑载机的平动误差带来的天线阵整体平移,更要考虑载机转动误差带来的阵元间相对位置变化,因此针对3维SAR的运动误差的分析与传统单通道SAR相比难度更大。该文从平动误差和转动误差导致的斜距变化出发,利用天线阵的线性几何构型,提出基于多通道联合自聚焦技术的运动补偿算法。该算法可同时得到平动和转动误差,从而使载机运动误差得到精确补偿。最后通过仿真实验验证了算法的有效性。     

基于散射点信号特性的ISAR成像时间选择算法

在舰船目标ISAR成像中,在有些相关成像时间内,海浪的作用会使得舰船目标具有俯仰、偏航和滚动的三维转动,目标的ISAR像变得模糊。为获得聚焦的ISAR像,需要合理地选择成像时间,使得在相关成像时间内,目标仅具有二维转动。本文提出了一种成像时间选择的算法,该算法利用离散调频傅立叶变换估计散射点信号的参数,并根据二维和三维转动引起目标散射点信号特性的不同,推断目标的运动状态,选择成像时间。算法中有效利用了多个散射点的信息,但不要求跟踪目标特定位置上的散射点。文中还分析了算法估计的性能,并通过仿真试验证实了该算法的有效性。     

基于非线性流形学习的ISAR目标识别研究

详细分析了逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR）二维像的非线性流形结构特点,指出ISAR二维像可以看作是由位置、姿态和尺度等内在参数共同作用而张成的一个在高维图像空间中的非线性流形。在此基础上,论文将非线性流形学习的思想引入到ISAR目标识别领域,提出了一种基于局部保持投影（Locality Preserving Projections, LPP）算法和k近邻分类器的ISAR二维像特征提取和目标识别方法。该方法首先利用LPP算法对维数较高的ISAR二维像进行降维,然后采用具有拒识功能的k近邻分类器对四类飞机目标进行了分类识别。仿真实验结果表明,LPP算法能够发现嵌入在高维ISAR图像空间中的低维非线性流形,并且能够利用LPP算法降维后的特征获得较高的识别率。     

基于运动参数估计的ISAR成像算法研究

在逆合成孔径雷达（ISAR）成像算法中,目标的运动参数补偿对成像质量有很大影响。针对线性调频步进信号的ISAR成像算法进行研究,通过质量重心法对目标的速度和加速度进行粗估计,用多普勒法和最小熵法对运动参数进行修正,得到更精确的速度和加速度,并对回波包络进行补偿,最终实现ISAR成像。