基于高超声速平台前斜视多通道SAR-GMTI杂波抑制方法

针对高超声速(HSV)平台雷达系统,该文提出一种基于高超声速平台前斜视多通道合成孔径雷达地面动目标检测(SAR-GMTI)杂波抑制方法。该方法先进行时域距离走动校正和距离压缩,并补偿距离向通道相位误差实现距离向包络对齐;然后再对方位多普勒扩展的信号进行3阶线调频傅里叶变换(CFT)压缩,并补偿方位向通道相位误差实现方位向包络对齐;接着在距离时域-方位CFT域利用数字波束形成(DBF)技术对杂波及其模糊分量置零进行空时自适应处理(STAP),从而可以有效抑制静止杂波及其模糊分量并提取出无模糊的运动目标回波信号。     

一种结合时频分析与Dechirp技术提高运动目标参数估计精度的多通道方法

传统相位中心偏置天线(DPCA)和沿迹干涉(ATI)方法无法解决动目标方位向速度引起的散焦对于动目标检测和参数估计带来的影响,而且无法对动目标方位向速度做出估计。为了解决这一问题,该文提出一种结合修正离散Chirp-Fourier变换(MDCFT)与去调频(Dechirp)技术的多通道动目标检测方法,通过对动目标多普勒参数的精确估计,完成对动目标的聚焦,从而提高动目标距离向速度和方位向位置的估计精度,同时还可以较精确地估计出动目标的方位向速度,弥补了DPCA和ATI方法的不足。理论分析和计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

对机载单天线SAR实际数据进行ATI动目标检测的新方法

本文给出一种基于机载单天线SAR实际数据进行ATI动目标检测的方法.该方法将单通道SAR数据抽样近似为两通道ATI-SAR(Along Track Interferometric SAR)数据,利用两通道方位向干涉进行杂波抑制,实现动目标检测.检测结果表明,单天线SAR数据的ATI方法对动目标检测是有效的,在没有ATI-SAR实际数据情况下,为研究ATI-SAR干涉算法提供了一种有效途径.     

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。     

基于压缩感知的双通道SAR地面运动目标检测方法研究

针对目前双通道SAR地面运动目标检测(GMTI)方法采样数据量过大的问题,该文提出一种基于压缩感知的双通道SAR运动目标检测方法。该方法首先沿方位向进行随机稀疏采样得到双通道原始回波数据,然后通过匹配滤波方法实现距离向聚焦,并利用压缩感知技术实现方位聚焦,最后运用传统相位中心偏置天线(DPCA)技术进行杂波抑制。通过公式推导从理论上分析了该算法利用双通道方位稀疏采样数据实现杂波抑制的可行性,同时详细分析了运动参数对目标成像的影响。仿真与实测数据实验表明该算法在方位向欠采样情况下仍具有良好的杂波抑制性能。     

杂波背景下的时距联合检测前聚焦方法研究

传统相干雷达信号处理流程对跨距离单元走动的目标一般采用脉冲压缩与Radon傅里叶变换(RFT)先后级联的处理方法,但级联方法存在以下问题：一是对高速目标能量积累的过程中目标峰值位置偏移甚至主瓣展宽、增益下降、旁瓣增高;二是缺少有效杂波抑制,影响弱目标检测。为此,该文借鉴多维信号联合以及杂波抑制的思想,提出一种杂波背景条件下将脉冲压缩、RFT与自适应杂波抑制联合的时距联合检测前聚焦方法(APCRFT)。该方法首先将脉内时间(快时间)与脉间时间(慢时间)两个雷达信号处理维度相联合,引入与高速目标相对应的二维导向矢量,补偿脉内和脉间的多普勒频移;然后根据辅助数据估计脉冲压缩前的杂波协方差矩阵;最后根据杂波协方差矩阵和导向矢量确定最优滤波器权矢量。在距离-速度二维空间中,该方法能有效地抑制杂波,同时对目标能量进行最佳聚焦。仿真结果表明,该方法与先脉冲压缩后自适应Radon傅里叶变换(ARFT)的级联方法相比性能更优。     

基于三通道UWB SAR子孔径图像序列的ATI方法

针对三通道超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)系统,提出了一种基于子孔径图像序列的顺轨干涉(ATI)方法,利用UWB SAR的大波束角特性,生成多个视角的子孔径顺轨干涉图检测运动目标并估计参数.该方法相比传统的ATI方法的优点在于:不仅能检测具有距离向速度不为零的目标,而且能检测具有方位向速度不为零的目标,并可估计目标的距离向速度和方位向速度.基于UWB SAR半实测回波的实验验证了该方法的有效性.     

一种SAR/GMTI空频联合处理杂波抑制技术的研究

本文针对一种距离多普勒域沿迹干涉主瓣杂波抑制技术进行研究:首先指出本文研究方法与传统主瓣杂波抑制技术-DPCA-最大的不同在于前者是空频联合处理,后者是空时联合处理,并给出距离多普勒域沿迹干涉算法的空频二维滤波器形式;其次,本文分析了影响沿迹干涉法杂波抑制能力的固有相位补偿误差和通道匹配误差,并通过仿真分析了固有相位补偿误差和系统参数的关系;第三,本文研究了RDATI杂波抑制处理对运动目标回波的影响,运动目标保留程度与系统参数及目标参数的关系,为进一步检测运动目标、估计运动目标参数打下基础.     

利用KWT进行动目标成像的三通道SAR-GMTI快速目标运动参数估计

该文提出一种基于Keystone-Wigner变换进行运动目标成像的快速目标参数估计方法。快速目标的径向速度会引起距离走动和方位多普勒偏移,仅根据干涉相位值无法获取准确的动目标多普勒中心,而辅以走动率信息则可以解多普勒中心模糊以得到正确的径向速度估计。动目标沿航向速度会引起方位调频率的改变,导致在常规SAR图像中动目标方位散焦,校正动目标距离走动后提取目标信号进行KWT分析,得到动目标调频率值,此时再取干涉相位求得径向速度,最后得到沿航向速度。该文在Dechirp域进行动目标检测,在提取快速目标径向速度过程中同时考虑了脉冲重复频率(PRF)模糊和干涉相位模糊,并最终实现了快速目标的准确定位和测速。实测数据处理结果验证了所提出方法的有效性。     

基于CSI处理的三通道机载SAR地面动目标检测

本文运用杂波抑制干涉的方法来提高系统处理时的杂波对消能力,该方法通过在图像域直接补偿通道间相位差之后进行子图像间的两两对消,并进行动目标的相位干涉,以确定动目标的方位位置.因而能有效地完成被地杂波掩盖的地面慢速运动目标的检测、测速及高精度定位.最后给出了对部分实测数据采用32个方位脉冲相干积累对消后进行恒虚警检测的处理结果.     

一站固定式双基FMCW SAR地面振动目标检测与特征提取

地面目标的微小运动是目标本身独有的特性,可用于目标的分类与识别。论文对一站固定式双基FMCWSAR地面振动目标检测与特征提取方法展开研究,采用相位中心偏置天线(DPCA)技术进行杂波抑制,进而检测出地面振动目标。对回波信号分析表明,经DPCA杂波抑制后回波信号中存在一个随慢时间变化的包络项,称为慢时间包络(STE),该项将影响振动目标微多普勒(m-D)时频曲线的能量分布,导致无法获取完整的振动目标m-D时频曲线;进一步地,利用STE项与振动特征之间的关系,可实现振动目标的特征提取。仿真实验验证了理论分析结果及特征提取方法的有效性。      

强地杂波背景下线性调频信号雷达微多普勒提取新方法

在线性调频信号体制下,针对强地杂波背景下含旋转部件目标ISAR成像问题,提出一种微多普勒信息提取新方法。首先在信号域使用相消技术剔除地杂波,拉伸处理后将相消原理应用于谱图域,从而有效实现了微多普勒信息的分离与提取,并得到了目标较为清晰的ISAR像,通过对3种地物杂波的仿真,验证了其可行性。     

基于短时迭代自适应-逆Radon变换的微多普勒提取方法

对于频率交叠严重且频率成分接近的多分量信号,常用的短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)和S方法(S-Method,SM)频率分辨能力不足,重构精度低.针对该问题,本文结合逆Radon变换提出了基于短时迭代自适应-逆Radon变换(Short Time Iterative Adaptive Approach-Inverse Radon Transform,STIAA-IRT)的微多普勒特征提取方法.首先采用基于加权迭代自适应的STIAA时频分析方法分析了散射点模型的微多普勒特性,然后利用逆Radon变换分离重构不同散射点的微多普勒分量.该方法在低信噪比、邻近时频分布情况下能获得高分辨的多分量信号的完整微多普勒信息,性能分析显示STIAA-IRT重构精度较高,明显优于STFT-IRT (Short Time Fourier Transform-Inverse Radon Transform)和SM-IRT (S-Method-Inverse Radon Transform)特征提取方法.     

高掠海角下基于Radon变换的海杂波抑制方法

高掠海角情况下,目标完全淹没在杂波里面,这使得雷达难以对海面目标进行三维成像。该文提出一种基于Radon变换的适用于高掠海角情况下三维成像处理的海杂波抑制方法。利用ISAR技术得到回波二维像,差波束补偿之后,对其进行Radon变换,再利用该文提出的结合边缘检测技术的搜索算法得到的参数,完成目标与海杂波分离处理。三维成像仿真结果表明该方法对克服海杂波影响是有效的。     

基于逆Radon变换的微动目标重构研究

目标微动对雷达回波的调制效应包括微多普勒调制、高分辨像调制和RCS调制等。根据单频和线性调频信号下典型微动目标的电磁回波模型,分析了微动在单频回波和高分辨距离像上的调制特性,在研究了微动目标的微多普勒时频图以及距离像-时间序列图的调制规律后,提出了基于逆Radon变换重构微动目标二维强散射中心分布的方法,对于微动目标利用回波高分辨距离像序列和时频分布图实现了目标二维重构,通过对仿真实验和暗室测量数据实验验证了该方法的可行性和有效性。     

基于高斯短时分数阶Fourier变换 的海面微动目标检测方法

海上目标随海面颠簸导致姿态变化,引起回波功率调制效应,导致回波多普勒体现时变和非平稳特性.为此,本文将微多普勒理论应用于海杂波中弱目标检测,提出一种基于高斯短时分数阶Fourier变换(GSTFRFT)的海面微动目标检测方法.首先,建立海面目标的平动和三维转动回波模型;然后,基于海尖峰判别方法对回波信号进行数据筛选,改善信杂比,并采用GSTFRFT对微动信号进行增强处理,利用海面目标与海杂波的微动特征差异设计恒虚警检测方法;最后,通过GSTFRFT域滤波,提取信号的微动特征并得到瞬时频率.实测雷达数据仿真结果验证了算法的有效性,具有在强海杂波中检测微弱目标的能力.     

弹道中段群目标平动补偿与分离方法

弹道微动群目标时频图是多目标多散射点微多普勒的叠加,以往针对单目标的补偿与分离方法不再适用。针对这一问题,该文首先分析了群目标及诱饵的微多普勒形式;利用弹道中段目标运动平稳,短时观测加速度近似为常数的特性,采用Radon变换检测微多普勒曲线的倾斜程度,用最小熵准则和高斯函数拟合的方法估计平动参数,进而完成平动补偿;对补偿后的群目标时频图利用Viterbi算法提取各条微多普勒曲线,依据同一目标各散射点微多普勒的周期相关性,完成群目标分离;最后仿真验证了以上方法的有效性。     

基于稀疏度自适应匹配追踪算法的微动杂波抑制

目标或目标组成部分的机械振动或旋转产生微多普勒效应,在目标分类和识别中起着重要作用。然而,环境中许多物体(例如风力涡轮机、空调等)的微多普勒效应对雷达系统而言就像时变的杂波,导致雷达探测性能下降。本文针对外辐射源雷达微动杂波影响目标检测的问题,提出了一种基于稀疏度自适应匹配追踪改进算法(SAMP)的微动杂波抑制方法。考虑到微动杂波的稀疏特性,将复杂的微动杂波抑制问题转化为稀疏信号表示问题,分离微动杂波并将其抑制,便于目标观测。相比于原SAMP算法,改进后的SAMP算法能自动调整步长并在残差达到自适应阈值后快速停止迭代。仿真和实测数据验证了所提方法的有效性。     

利用非线性拟合抑制前视探地雷达杂波

在前视探地雷达中,当点散射源位于照射区域与成像区域间时,其回波信号经合成孔径成像处理后将会在成像区域的边缘产生虚假的目标图像,增加雷达的虚警率,文中通过分析这类信号的特征,提出了一种抑制该类信号的杂波抑制方法。该方法利用顶点变化的抛物线Radon变换在参数空间获取杂波参数;利用非线性拟合方法重构杂波,实现杂波抑制。通过对实测数据进行处理,结果表明,所提杂波抑制方法很好地抑制了这类杂波,信杂比得到显著提高。     

双通道沿迹干涉SAR地面动目标检测

该文深入研究了双通道沿迹干涉(Along-Track Interferometry, ATI )SAR的机理,给出了运用该机理在静止目标去线性调频后的频域内进行动目标检测的方法。文中详细描述了该方法的检测过程,分析了杂波、噪声以及目标速度对检测性能的影响, 最后给出了计算机仿真结果。分析及仿真结果表明, 与同常规方法相比,该方法对可检测运动目标信杂比的要求降低,对于淹没在主瓣杂波谱内的动目标以及在主瓣杂波谱外的动目标能够同时检测;同时,在频域检测计算量下降。