ISAR Imaging of Missing Data Based on the Iterative Adaptive Approach

基于迭代自适应算法的缺失数据ISAR成像

王勇,张荣政

(哈尔滨工业大学 电子工程技术研究所,哈尔滨 150001)

创新点说明：

本文提出一种新基于迭代自适应（IAA）算法的缺失数据ISAR成像算法,具体创新性可说明如下：

1） 首先在回波随机缺失的情况下使用IAA算法估计ISAR方位像上的多普勒谱,进而得到清晰且有较高分辨率的缺失数据成像结果。

2）本文所用方法解决了传统FFT的处理缺失数据的谱泄露问题,相比于主流的压缩感知方法,该方法恢复效果更好。

研究目的：

常规的FFT处理方法会导致图像模糊和高旁瓣等问题,为解决缺失数据下的ISAR成像问题,本文提出一种基于迭代自适应方法（IAA）的ISAR缺失数据成像算法。该算法具有全局收敛性,不需要预先设置参数,能得到清晰的成像结果。

研究方法：

1）对回波数据进行解线性调频处理,对其得到的每一个一维距离像进行运动补偿消除平等分量。

2）从缺失数据的回波中提取出有效时刻对应的一维距离像,作为有效数据。

3）将有效数据中每一个距离单元内的方位向数据视为一个非均匀采样信号,使用IAA算法应用加权最小二乘估计来获得非均匀采样信号的频谱,将其作为方位向压缩的结果,从而得到清晰的成像结果。

结果：

1）文中进行了针对一维线谱数据的缺失数据仿真实验,说明了IAA算法对于缺失数据频谱估计的精确性。

2）文中使用IAA算法及OMP算法进行了仿真MIG-25和Yak-42数据的缺失数据成像实验,实验结果说明,IAA算法能够在随机丢失数据的情况下获得清晰的目标图像。

3）文中将使用IAA算法的MIG-25 缺失成像实验数据与OMP算法实验数据进行了定量对比,说明了IAA算法的优越性。

结论：

本文提出的基于迭代自适应算法的ISAR缺失数据成像方法应用加权最小二乘估计来获得非均匀采样信号的频谱。 仿真MIG-25和Yak-42的结果表明,该算法能够在随机丢失数据的情况下获得清晰的目标图像。

关键词：迭代自适应,缺失数据,ISAR

     

ISAR imaging algorithm for targets with the complex motion based on the high-order ambiguity function-Lv's distribution

In ISAR imaging for targets with the complex motion, since the azimuth high order phase terms caused by the time-varying rotation vector will deteriorate the azimuth focusing quality, the traditional RD algorithm and LFM model are not appropriate. Thereby, in the case when the received signal can be modeled as cubic phase signals (CPSs), this paper proposes an ISAR imaging algorithm based on HAF-LVD (high-order ambiguity function-Lv's distribution). First, this algorithm defines a novel double lag parametric instantaneous autocorrelation function, and then applies the scaling operator to remove the coupling and utilizes FFT to achieve the energy accumulation. Finally, the non-searching estimation of the moving parameter and the ISAR images for targets are accomplished by the obtained HAF-LVD. Because of the introduction of the scaling factor, this algorithm can flexibly deal with more changeful and hostile ISAR environment without loss of the anti-noise performance and computational efficiency. Simulation results validate the effectiveness of the ISAR imaging approach.     

一种基于时频分析的自适应积累成像算法

为改善基于时频分析的逆合成孔径雷达（ISAR）瞬时成像算法的性能，提出了一种基于时频分析的ISAR积累成像算法．该算法利用回波相关系数门限自适应调整积累范围，并结合图像熵法对积累范围内由时频分析得到的距离-瞬时多普勒像进行叠加成像．该算法可适用于机动目标和平稳目标的ISAR成像，其成像清晰度优于传统距离-多普勒算法．     

伪双站ISAR成像方法研究

提出了基于单站成像系统获取多站逆合成孔径雷达(ISAR)重建图像的方法,称其为伪双站ISAR成像法.该方法利用电磁波的多径效应,发射一组电磁波信号可接收到多组回波数据,通过对回波进行信号处理,能够获得比常规单、双站ISAR成像更多的目标有用信息.与常规双站ISAR相比,它的设备大大简化,且避开了双站ISAR成像最难解决的同步技术问题.深入分析了伪双站ISAR成像的几何配置、成像原理、雷达成像平面和坐标变换等问题.仿真实验结果验证了理论分析的正确性和成像方法的有效性.     

一种新的基于稀疏贝叶斯学习的ISAR成像方法

将BP(基寻踪)算法和FOCUSS(Focal underdetermined systemsolver)算法用于ISAR成像中,由于它们具有一些缺点,在实际应用中受到很大的限制.但是SBL(稀疏贝叶斯)方法可以克服这些缺点.本文首次提出可以将SBL代替BP和FOCUSS用于ISAR成像中.真实ISAR数据的成像结果表明SBL是一种比BP和FOCUSS更有效,更有潜力的成像方法.     

Sparse Bayesian learning in ISAR tomography imaging

Inverse synthetic aperture radar(ISAR) imaging can be regarded as a narrow-band version of the computer aided tomography(CT). The traditional CT imaging algorithms for ISAR, including the polar format algorithm(PFA) and the convolution back projection algorithm(CBP), usually suffer from the problem of the high sidelobe and the low resolution. The ISAR tomography image reconstruction within a sparse Bayesian framework is concerned. Firstly, the sparse ISAR tomography imaging model is established in light of the CT imaging theory. Then, by using the compressed sensing(CS) principle, a high resolution ISAR image can be achieved with limited number of pulses. Since the performance of existing CS-based ISAR imaging algorithms is sensitive to the user parameter, this makes the existing algorithms inconvenient to be used in practice. It is well known that the Bayesian formalism of recover algorithm named sparse Bayesian learning(SBL) acts as an effective tool in regression and classification,which uses an efficient expectation maximization procedure to estimate the necessary parameters, and retains a preferable property of the l0-norm diversity measure. Motivated by that, a fully automated ISAR tomography imaging algorithm based on SBL is proposed.Experimental results based on simulated and electromagnetic(EM) data illustrate the effectiveness and the superiority of the proposed algorithm over the existing algorithms.     

逆合成孔径雷达成像的机动目标平均补偿

逆合成孔径雷达成像中平动补偿可以分为两步进行,即平动粗补偿（包络对齐）和平动精补偿（自聚焦）。经过多年的研究,包络对齐和自聚焦都有一系列算法,但是,这些算法的提出和分析都是基于目标平稳飞行的。随着对机动目标瞬时成像研究的深入,表明当不发生距离走动的情况下,平稳飞行的包络对齐方法完全适用于机动飞行,但大部分自聚焦方法对机动飞行目标不再有效,为此提出一种基于相干积累的适用于机动目标的自聚焦方法,仿真和实测数据的处理表明该方法是有效的。     

ISAR成像中散射点越分辨单元走动校正算法

从目标回波的精确模型入手,探讨了在逆合成孔径雷达成像中散射点越分辨单元走动校正算法与常规距离多普勒算法、极坐标插值算法在处理散射点越分辨单元走动方面的差异,并从最大成像范围及算法对模型的依赖等方面对这些算法进行比较．结果表明,散射点越分辨单元走动校正算法适宜于逆合成孔径雷达成像中散射点走动的校正．     

ISAR舰船目标成像时间段选取

定义了图像对比度准则,并提出一种基于该准则的成像时刻和成像积累时间选取的快速算法.针对ISAR舰船目标成像特点,提出一种简化算法确定舰船目标的最优俯视图或侧视图的成像时刻.从该时刻开始积累回波,通过使图像对比度最大来获得最佳成像积累时间.实测数据处理的结果验证了本文算法的有效性和实用性.     

相对运动多目标的逆合成孔径雷达成像

由于非合作的机动多目标相对于雷达射线的姿态是时变的,而且目标间可能存在相对运动,给逆合成孔径雷达(ISAR)成像造成较大的困难。当多目标间存在相对运动时,直接利用常规补偿方法通常得不到满意的结果。该文建立了目标相对运动的模型,分析了相对运动对成像的影响,提出了一种新的相对运动补偿算法。该算法对存在相对运动的目标在距离上利用Keystone变换进行分离,提取相对运动目标的回波,分别利用Autoclean算法进行运动补偿。模拟和实测数据的成像结果表明,该算法是可行的。     

改进轮廓波变换的ISAR信号超分辨成像方法

为了克服由于实测数据有限、逆合成孔径雷达(ISAR)成像分辨率低的问题,提出了一种基于改进轮廓波变换(CT)的ISAR回波信号超分辨成像方法.该方法首先采用非下采样的轮廓波分解来实现信号不变尺度下不同方向的高频成分提取;然后将不同方向的高频信息与原始回波信息一同构建为CT变换的分解层;最后借助轮廓波重构变换技术实现ISAR回波信号的尺度拓展,进而实现超分辨成像.与用插值方法进行信号尺度拓展后成像相比,该方法更能反映空中目标雅克42型飞机雷达图像细节信息,提高成像质量,从而验证了该方法的有效性.     

多视角ISAR成像研究

提出了多视角逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法,对不同视角回波数据子孔径内部与外部分别选用不同对齐基准的方法进行包络对齐,然后采用多特显点综合法进行自聚焦．对各个视角接收信号融合,给出了一种参数化方法与非参数化方法相结合以进行稀疏孔径外推的算法,经外推后通过方位向FFT得到目标ISAR图像,该算法可有效应用于合成孔径雷达稀疏孔径成像．     

机载对海多目标ISAR成像系统设计

机载对海逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)能够对海面大中型舰船进行二维成像,图像信息为识别提供了更有利的依据.根据ISAR系统的工作原理,首先分析了对海多目标ISAR面临的关键问题;然后提出了空间、时间两维分割的处理方案,以解决不同海况下海面多目标成像分辨率的问...     

基于压缩感知的多目标认知成像方法

为利用有限雷达资源实现对多ISAR目标的实时高分辨成像,提出了一种基于压缩感知的相控阵雷达多目标稀疏孔径认知高分辨成像方法．在对目标稀疏特性认知的基础上,构建了基于目标横向稀疏度和成像积累时间的雷达资源动态分配函数,并给出了成像质量评估标准,最终实现了有限雷达资源条件下不同ISAR目标的高分辨认知成像．仿真结果表明,利用该方法成像不仅可以减少雷达成像发射脉冲数,而且可以有效减少雷达观测时间,同时还能获得高质量的目标ISAR像．     

3D打印AlSi10Mg合金组织性能研究

二维稀疏舰船目标的三维干涉ISAR成像

王勇^1,2,陈雪飞^1,2

(1.哈尔滨工业大学 电子工程技术研究所,哈尔滨 150001;

2. 对海监测与信息处理工业和信息化部重点实验室 哈尔滨 150001)

创新点说明：

提出一种当舰船目标回波处于两维稀疏情况时的三维InISAR成像算法,具体创新性可说明如下：

1） 首先将距离维稀疏回波进行稀疏重构;然后利用全局类补偿方法对重构后的信号进行包络对齐、相位校正和图像配准;接着考虑舰船目标在成像时间内近似为平稳运动,对接收的稀疏回波提取出有效数据,进行方位压缩得到目标的高分辨ISAR图像;最后通过干涉处理得到目标的三维几何重构图。

2） 本文所提方法解决了回波两维稀疏情况下舰船目标的三维InISAR成像问题,可有效适用于回波距离维随机缺失、方位维随机缺失和块缺失的情况;相对于传统的三维成像算法,本文算法可得到更好的成像结果。

研究目的：

为解决回波处于两维缺失时舰船目标的三维InISAR成像问题,提出一种针对回波距离维随机缺失、方位维随机缺失和块缺失时的舰船目标三维InISAR成像算法。该算法具有一定的有效性和实用性,可实现在方位维回波随机缺失75%时的成像,块缺失中有效回波仅占接收回波1/8时的舰船目标三维InISAR成像。

研究方法：

1）对回波距离维随机缺失数据采用梯度自适应算法进行稀疏重构,得到重构的回波;

2） 利用全局平均一维距离像熵最小算法估计出中心雷达回波中目标的运动参数,利用该参数对各雷达回波进行距离对准;

3） 利用联合相位校正算法对包络对齐后的三雷达回波进行处理,在实现回波相位校正的同时消除回波间的波程差,实现各图像间的配准;

4） 将成像时间内舰船目标的运动近似为平稳运动,提取出接收回波中的有用数据进行方位向压缩后得到三幅ISAR图像;

5） 分别沿两基线进行干涉处理,并结合测距信息即可得到目标的三维几何重构,从而实现回波两维缺失时舰船目标的三维InISAR成像。

研究结果：

1） 由不同稀疏重构算法对距离维信号的重构误差对比图可看出,本文中的梯度自适应算法能获得更好的结果;

2） 由回波两维随机缺失时舰船目标的三维InISAR成像结果可看出,回波在不同的缺失情况时均能得到目标很好的三维图像,即使回波中有效数据仅占25%时。

3）由距离维随机缺失、方位维块缺失时舰船目标的成像结果可发现,本文算法对处于不同缺失情况下的回波均能实现目标的三维几何重构,表明了该算法的有效性。

4） 通过对采用不同图像配准算法的舰船目标三维几何重构图分析可以发现,本文算法更适用于稀疏孔径下目标的三维InISAR成像。

结论：

当雷达接收回波处于两维稀疏时,传统的运动补偿和图像配准算法将无法获得目标运动的精确补偿和图像间的精确配准,使得稀疏孔径下舰船目标的二维成像质量下降,三维几何重构精度偏低。本文提出一种针对回波处于两维稀疏时舰船目标的三维InISAR成像算法,仿真实验结果可看出,该算法适用于回波处于距离维随机缺失、方位维随机缺失或块缺失的舰船目标三维成像,验证了所提算法的有效性。

关键词：3-D InISAR, 两维稀疏,梯度自适应算法,平均一维距离像,联合相位校正

     

ISAR Imaging and Cross-Range Scaling Based on Image Rotation Correlation

With the rapid advancement of technology, not only do we need to acquire a clear inverse synthetic aperture radar (ISAR) image, but also the real size of the target on the imaging plane, so it’s particularly important for the ISAR to rescale the images. That is, the ISAR image which is in the range-Doppler domain is converted into the range-azimuth domain. Actually, the key point to solving the problem is to estimate the rotation parameters. In this paper, a new scheme to rescale the images is proposed. For the sake of solving the problem of two-dimensional image blur and target high-speed, the instantaneous range instantaneous Doppler (IRID) method is used to obtain ISAR images, and the rotation parameters are estimated by comparing the rotation correlation of the two images. Using this method, the error of the estimated rotation parameters is greatly reduced, so that the target can be rescaled accurately. The simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于LWVD的机动目标ISAR成像新方法

为了提高机动目标的逆合成孔径雷达(ISAR)成像质量,提出了基于LWVD(L-Wigner-Ville分布)的机动目标ISAR成像新方法,通过计算回波数据不同距离单元的LWVD,得到不同时刻目标的瞬态ISAR像.与已有的时频分布相比,LWVD的时频聚集性进一步提高,而且对于多分量信号不存在交叉项干扰,计算简单,仿真数据结果验证了本文方法的有效性.     

Two dimension migration compensation method for W-band ISAR imaging

The problem of migration through the resolution cell (MTRC) in the W-band Inverse Synthetic Aperture radar (ISAR) imaging system is serious. Therefore, a novel two dimensional compensation method is proposed in this paper. Firstly, the cause of migration in ISAR imaging is analyzed. Then, the Keystone transform is used to compensate the MTRC in the range direction. After that, the minimum entropy algorithm is used to estimate the average rotate speed of the target and the rotate speed is used to compensate the cross range direction MTRC of a uniformly rotating target by using the phase correcting method. Finally, the sub-aperture imaging algorithm is used to reduce the cross range MTRC in imaging the maneuvering target. Simulation results show that a high resolution result is achieved and the effectiveness of the two dimensional compensation method is verified.     

基于二维稀疏采样的HRRP合成及ISAR成像方法

在分析传统的线性调频(LFM)信号体制ISAR高分辨距离像(HRRP)合成及二维成像原理的基础上,结合压缩感知理论,提出了一种基于二维稀疏采样的高分辨距离像合成及ISAR成像方法。该方法对经过二维稀疏采样后的ISAR回波信号进行二维重构处理,在大幅降低LFM信号采样率、减少子脉冲个数的前提下,获得高质量的HRRP和二维ISAR像;为缓解数字信号处理机的采样负担、降低已方雷达信号的被截获概率奠定了基础。仿真实验证明了该方法的有效性和可行性,同时观察了其鲁棒性。     

New acquisition scheme with high sensitivity for long code

Focusing on the problem of low acquisition probability in the weak Satellite Navigation Position Systems signals environment, we propose an algorithm which can improve its acquisition signal-to-noise ratio (SNR) with multiple codes accumulation. The algorithm realizes codes coherent and incoherent accumulation by multiplexing the PMF-FFT(Partial Matched Filtering-Fast Fourier Transform)cell, which can lead to a longer accumulation time and more coherent accumulation gain. Thus, it increases the capture sensitivity, shortens the capture time, and reduces the interference. Simulation shows that the algorithm in this paper can obviously improve the system's capture performance. It is better than the conventional PMF-FFT algorithm by close to 4dB under the same SNR. The algorithm can be applied to the capture design in the second generation of COMPASS Navigation Satellite System.