基于稀疏分解的双基地ISAR—维距离成像方法

双基地ISAR成像中,一维距离像分辨率不仅受发射信号带宽限制,同时还受制于成像双基地角,最终导致双基地ISAR距离像分辨率远低于同等带宽的单基地ISAR。为了解决双基地角造成的一维距离像分辨率下降问题,在研究双基地ISAR目标基带回波稀疏性的基础上,提出了利用目标基带回波信号稀疏分解系数生成一维距离像的方法。构建稀疏分解冗余基的等效延迟时间单元越短,则距离像分辨率越高,基于此思路,首先构造出与半双基地角余弦成正比,且与发射信号带宽成反比的延迟时间单元,然后利用此延迟时间单元构建冗余基,最后基于推广的正则化FOCUSS算法估计基带信号的稀疏表示,得到分辨率不受双基地角影响的目标一维距离像。空间目标理想散射点的仿真实验验证了算法的有效性。     

低信噪比下双基地ISAR一维距离成像分辨率增强方法

针对双基地角使双基地ISAR(B-ISAR) 1维距离成像分辨率下降的问题,该文提出基于多量测向量(MMV)模型的复数近似消息传递(MCAMP)的B-ISAR 1维距离成像分辨率增强算法。首先,建立距离联合稀疏模型。然后,通过向量化处理将联合稀疏问题转换为块稀疏复数基追踪去噪问题,利用Kronecker积提出MCAMP算法进行求解,以得到不受双基地角影响的1维距离像。最后,通过快速傅里叶变换(FFT)代替矩阵与矩阵相乘进一步减少了计算复杂度,进而提高了算法的实现效率。仿真成像结果验证了所提方法在重构精度和重构时间方面的优势。     

合作空间目标双基地ISAR图像畸变分析及校正方法

为了解决双基地逆合成孔径雷达（ISAR）二维图像的畸变问题,以平稳运动的合作空间目标 为研究对象 ,从双基地ISAR回波模型出发,研究了图像的畸变机理并提出了基于畸变角估计的图像畸变 校正方法。基于合作空间目标的精轨信息,算法首先估计出成像期间的双基地角,其次利用 图像畸变角与双基地角的关系对畸变角进行估计,然后利用畸变角计算横向畸变单元数,最 后对二维图像进行反向畸变补偿,完成畸变校正。仿真实验验证了算法的有效性。     

空间目标双基地ISAR越多普勒单元徙动校正算法

针对双基地逆合成孔径雷达(ISAR)的越多普勒单元徙动问题,以转台模型为研究对象,分别从回波信号模型和散射点相对收发双站速度变化2个角度分析了越多普勒单元徙动的产生机理,并提出了基于距离单元相位补偿的多普勒徙动校正算法.该算法首先由双基地雷达与目标的几何关系估计出其等效旋转速度,然后通过等分观测期间的目标回波获取2幅不同观测视角的ISAR图像,依据图像旋转相关最大准则估计出图像的等效旋转中心,实现一维距离像的定标,最后对每个距离单元进行相位补偿,完成越多普勒单元徙动的校正.仿真实验表明,算法能有效解决双基地ISAR越多普勒徙动问题,提高ISAR成像质量.     

基于压缩感知的稀疏采样数据大转角ISAR 成像研究

针对方位向稀疏采样条件下,大带宽大转角逆合成孔径雷达(ISAR)高分辨成像时,一维距离像中目标散射点的距离徙动问题,提出了基于贝叶斯压缩感知的稀疏ISAR 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,通过傅里叶变换将数据变换到距离频率域,对每一距离单元数据,根据方位向稀疏采样的位置构造相应的Keystone基矩阵,利用贝叶斯压缩感知算法重建目标在各距离频域单元的多普勒域系数,最后,通过距离向逆傅里叶变换和方位向自聚焦完成ISAR 成像。计算机仿真验证了该方法的有效性。     

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CV-FISTA网络的稀疏孔径ISAR成像方法

逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)在雷达目标识别、空间监视和弹道导弹防御等领域发挥着重要作用。针对传统稀疏孔径ISAR成像算法对参数敏感和收敛速度慢的问题,提出一种基于复值快速迭代收缩阈值算法网络的稀疏孔径ISAR成像恢复方法。将加速近端梯度方法引入稀疏重构算法中,并将其迭代步骤构建为深度展开网络的隐藏层,构建初始参数相同的随机散射点和飞机散射点的数据集,将复值一维距离像作为网络的输入,利用ISAR像对应的标签对网络进行训练和验证。该方法直接处理复数数据替代传统的分实虚部两路计算方法,显著减少了计算负担。仿真实验表明,相较于传统模型驱动算法,通过对网络进行训练避免了手动调参过程,收敛速度更快,成像质量更高,而且对于特征差异较大的数据具有更好的泛化能力。     

调频步进雷达ISAR成像方法

针对调频步进雷达的ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)成像问题,提出了一维距离像和ISAR成像的分步补偿方法.通过优化雷达系统参数,在保证抽取损失和伪峰幅度在容许范围内的同时最大化了一维距离像的速度补偿误差容限.一维距离像运动补偿参数通过拟合子脉冲包络对齐的平移量获得,当拟合脉冲数足够多时,估计精度在一维距离像的速度补偿误差容限以下;对目标一维距离像进行包络对齐和相位聚焦完成ISAR成像的运动补偿.最后,通过仿真分析验证了算法的可行性.     

基于分布式压缩感知的窄带LFMCW旋翼成像方法

针对窄带LFMCW体制雷达旋翼成像问题,研究了一种基于分布式压缩感知(DCS)的窄带LFMCW旋翼ISAR成像方法。在该方法中,根据窄带LFMCW体制雷达成像与传统脉冲体制回波模型上的差异,基于转速参数估计和压缩感知理论,建立了LFMCW体制雷达旋翼回波稀疏基以及稀疏表示模型,在此基础上,研究了相应的ISAR成像方法。在该算法中,首先提取出脉压后旋翼所在距离单元内的回波,通过自相关思想并利用图像熵完成对旋翼目标叶片个数和旋翼转速的估计;然后对于方位欠采样条件时传统方法不适用于LFMCW雷达的旋翼成像问题,根据旋翼转速信息构建出窄带LFMCW分布式稀疏基,将Dechirp后的回波信号通过DSOMP算法进行重构,实现最终成像。仿真结果验证了所研究方法的可行性和有效性。     

双基地ISAR高分辨距离像联合稀疏反演方法北大核心CSCD

双基地雷达是分布式雷达系统的基本构成单元,文中推导了双基地逆合成孔径雷达构型下的回波信号模型,从理论上证明了目标的高分辨距离像具有联合稀疏特性。为了解决双基地夹角使距离分辨率恶化的问题,文中提出一种基于双曲正切混合范数的联合稀疏反演算法,通过合理的参数设置可促进高分辨距离像的联合稀疏,能较好地消除双基地夹角对距离分辨率的影响,在较低信噪比的条件下获得比传统稀疏反演算法更好的反演性能。仿真结果验证了文中方法的有效性。     

T/R-R双基地雷达进动目标参数估计与ISAR成像

以锥体目标为研究对象,建立了双基地雷达进动目标宽带回波模型,提出了基于两个接收站观测的1维距离像序列和扩展Hough变换的进动参数联合估计方法;建立了进动目标双基地ISAR成像模型,推导了双基地IS-AR成像最佳时间,并通过前述参数估计结果选择对应的1维距离像,采用FFT实现横向压缩获得了进动目标双基地ISAR像;采用FEKO软件计算了一个锥体模型的单/双基地散射系数并进行动态仿真,仿真结果验证了本文方法的有效性.     

DOD and DOA estimation in bistatic MIMO radar for nested and coprime array with closed-form DOF

It is well known that sparse array can offer better angle resolution than that of uniform linear array (ULA) in the same number of physical sensors. But in bistatic minimum redundancy sparse array multi-input multi-output (MIMO) radar, it cannot offer closed-form degree of freedom (DOF) for the arbitrary number of sensors with direction of departure and direction of arrival estimation. Therefore, this article introduces a nested array and coprime array into sparse array to solve the problem. First, construct no holes difference-coarray by extracting specified covariance matrix elements. Then, transform the difference-coarray into ULA within bistatic MIMO radar through some mathematical operations. As a result, many angle estimation methods for traditional ULA can be applied to the sparse bistatic MIMO array radar. The proposed algorithm offers closed-form DOFs for sparse array and the array aperture is much larger than that of ULA with identical number of sensors. The usefulness of the proposed methods is verified through computer simulations.     

适于大斜视角的星载双基地SAR波数域成像算法

本文提出一种星载双基地SAR(Synthetic Aperture Radar)等效平行轨迹距离模型,计算表明该模型误差远远小于直接基于多普勒参数的二阶距离模型.基于该距离模型提出一种星载双基地SAR波数域成像算法,能在大斜视角、高分辨率情况下精确成像.最后对仿真点目标双基地回波进行成像处理,结果与基于二阶距离模型的成像算法相比较,证明了本文等效距离模型和成像算法的优越性.     

基于原子范数最小化的步进频率 ISAR一维高分辨距离成像方法

针对传统离散化压缩感知方法在网格失配条件下步进频率(SF) ISAR 1维距离成像估计性能下降的问题,该文提出一种基于原子范数最小化(ANM)的高分辨距离成像方法。首先,构建基于原子范数的无网格SF ISAR距离向稀疏表示模型,将1维距离成像问题转化为原子系数以及频率估计问题。然后,利用原子范数半正定性质,将原子范数最小化问题转化为半正定规划问题,并基于交替方向乘子法实现快速求解。最后,利用Vandermonde分解得到最终的1维高分辨距离成像结果。由于避免了网格离散化处理,因此可以实现网格失配、低量测值条件下的高分辨距离成像,且保持了高的距离分辨能力。理论分析与仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于原子范数最小化的步进频率ISAR一维高分辨距离成像方法

针对传统离散化压缩感知方法在网格失配条件下步进频率(SF)?ISAR?1维距离成像估计性能下降的问题,该文提出一种基于原子范数最小化(ANM)的高分辨距离成像方法.首先,构建基于原子范数的无网格SF?IS-AR距离向稀疏表示模型,将1维距离成像问题转化为原子系数以及频率估计问题.然后,利用原子范数半正定性质,将原子范数最小化问题转化为半正定规划问题,并基于交替方向乘子法实现快速求解.最后,利用Vander-monde分解得到最终的1维高分辨距离成像结果.由于避免了网格离散化处理,因此可以实现网格失配、低量测值条件下的高分辨距离成像,且保持了高的距离分辨能力.理论分析与仿真实验验证了所提方法的有效性.     

基于相位近似的双基地SAR波数域成像算法

双基地SAR系统的目标回波信号斜距历程与单基地SAR存在本质差异,因而单基地成像算法无法直接应用于双基地系统。为此该文提出对双基地SAR点目标脉冲响应函数二维频谱的相位项做一阶近似,由此推导出双基地SAR波数域成像算法。通过对点目标与面目标的成像仿真得到的成像结果及其质量评估指标表明:该算法可以在大基线长度、大斜视角的情况下实现高分辨成像。     

基于椭圆极坐标的一站固定式双基地低频UWB SAR FFBP成像处理

一站固定式双基地低频UWB SAR具有方位移变的距离徙动和较长的合成孔径,这导致其距离方位耦合变得非常复杂,从而限制了频域算法的应用.为此,本文提出一种基于椭圆极坐标的一站固定式双基地低频UWB SAR FFBP算法.基于一站固定式双基地SAR的成像几何,分别推导了直角坐标与椭圆极坐标下后向投影算法的解析表达式,并讨论了双基地FFBP算法中采用椭圆极坐标的优势.然后分别从频带和斜距误差角度推导了子图像的采样间隔.最后讨论了该算法的实现过程和计算量.仿真结果证明了所提方法的有效性.     

基于稀疏贝叶斯学习的双基雷达关联成像

双基雷达具有隐蔽性高、抗干扰性能强等优点,在现代电子战中发挥重要作用。基于雷达关联成像原理,该文研究运动目标双基雷达关联成像问题。首先,针对采用均匀线性阵列作为收发天线的双基雷达系统,在发射随机频率调制信号条件下,分析运动目标雷达回波信号特点,建立双基雷达关联成像参数化稀疏表征模型;其次,针对建立的参数化稀疏表征模型,提出一种基于稀疏贝叶斯学习的迭代关联成像算法。该算法在建立贝叶斯模型基础上,通过贝叶斯推理,得到稀疏重构信号,从而实现对运动目标成像和运动参数的精确估计。最后,通过仿真实验验证所提方法的有效性。