多站ISAR空间目标姿态估计方法

该文提出一种基于多站逆合成孔径雷达(ISAR)序列成像的空间目标姿态估计方法。方法提取各帧ISAR图像中目标的典型线性结构,结合目标轨道信息实现关键部件姿态估计。该文建立了较为稳健的空间目标ISAR几何结构分析流程,采用Radon变换对太阳能翼、平板天线等线性结构进行提取和关联,继而估计典型线性结构在距离-多普勒成像平面的姿态角变化,同时利用卫星轨道信息获得ISAR距离-多普勒投影矩阵进行线性结构的3维姿态解算,最终实现典型部件姿态的优化求解估计。仿真实验验证了所提算法可有效实现空间目标典型部件的姿态估计,同时利用多站ISAR观测数据可有效提升算法的估计精度。     

基于改进型自适应非对称联合对角化双基地MIMO雷达多目标跟踪算法研究

针对双基地MIMO雷达自适应非对称联合对角化(AAJD)跟踪算法性能低的问题,该文提出一种改进AAJD双基地MIMO雷达多目标跟踪算法。AAJD算法角度估计时重复利用上一时刻的角度信息,导致跟踪性能的下降。通过证明AAJD算法求出的特征矢量每一列都对应着一个目标,改进AAJD算法直接求解目标的收发角度,提高了跟踪性能,更加适用于大机动目标跟踪,并对ESPRIT算法进行改进,实现了目标角度的自动配对与关联。仿真结果表明改进AAJD算法跟踪性能高于AAJD算法,特别是跟踪大机动目标时改进AAJD算法性能更优,验证了理论分析的有效性。     

面向卫星动中成像模式的地面实验系统

动中成像模式可实现卫星在大角度快速机动过程中成像,满足遥感观测多样化、定制化、精细化需求。分析了动中成像地面实验系统的基本原理,并在实验室搭建了一套面向动中成像模式的地面实验验证系统。该系统采用高精度、高稳定的动态气浮靶标和基于外触发信号的相机积分时间调整方法。研究了成像质量和光强的关系以及成像质量和相机探测器积分级数、卫星机动角速度的关系,开展了自定义运动曲线的动中成像实验。结果表明,在相机探测器线性区内,不同机动角速度与探测器积分级数获取的图像动态调制传递函数(MTF)值的范围为0.0918~0.1054,满足工程应用(0.1附近)的要求,且MTF值与机动角速度、探测器级数无关。动中成像实验中系统运行稳定,动态MTF值在0.1015±0.0098之间。     

毫米波雷达DBS回波信号仿真

为了在实验室内完成多普勒波束锐化（DBS）技术的评估、验证及优化,阐述了多普勒波束锐化（DBS）技术的基本原理及DBS图像拼接算法,结合目标DBS回波理论模型及毫米波雷达的特点,采用Matlab工具对目标的DBS回波信号进行了计算机仿真,得到目标DBS回波数据,运用DBS成像技术完成回波仿真数据的成像处理,实现了不同波束内不同方位的目标回波仿真及成像,验证了DBS回波仿真算法的正确性。为DBS回波仿真的工程应用奠定了基础。     

基于Hankel矩阵分解的天波超视距雷达机动目标检测算法

机动目标检测是天波超视距雷达的研究重点之一。目前已有的算法在高信噪比条件时对单个机动目标的检测效果较好,但在低信噪比时对多个机动目标的检测性能有待提高。该文提出一种基于Hankel矩阵分解的机动目标检测算法,该算法将机动目标信号构造为Hankel矩阵的形式,通过矩阵分解将信号时频估计转化为线性主成分分析的凸优化问题,从而实现匀速与机动目标的分离以及多个目标的同时估计。仿真结果证明了该算法具有估计精度高,信噪比条件低,可以同时多目标检测等优点。     

机动飞行环境无人机航拍图像拼接技术研究

以实战环境下无人机航拍图像的全景拼接为研究目的,提出了一种适用于无人机在机动飞行条件下的航空图像拼接算法,该算法采用空间变换、特征识别、匹配相关和信息融合等图像处理技术,可实现序列图像空间旋转、变形、尺度变换等特殊情况下的无缝拼接,通过真实使用环境试验测试,该算法具有在多种机动飞行环境下航拍图像拼接准确的特点,取得了良好的效果。     

基于SURF的红外成像末制导目标跟踪算法

针对红外成像末导引阶段飞行器姿态调整及高速运动导致的目标尺度和姿态迅速变化的问题,提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)的红外成像目标跟踪算法。为了实现在末导引阶段对目标进行精确跟踪,采取了点跟踪的策略。首先根据跟踪点在上一帧的位置,在当前帧选取以相同位置为中心的图像子块并求其SURF特征,通过SURF特征匹配得到当前帧图像子块和模板的匹配点集,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配点对,进一步用最小二乘算法(LSA)精确地估计出对应的单应性矩阵;然后通过单应性矩阵把跟踪点映射到当前帧获取跟踪点在当前帧的位置,从而实现精确跟踪。试验结果表明,本文算法有较高的跟踪精度和较好的实时性。     

基于GRECO的复杂目标ISAR图像仿真

提出一种与图形电磁计算方法相结合的1SAR图像实时仿真方法.利用图形电磁计算(GRECO)方法得到运动目标的电磁散射数据,通过发射线性调频信号得到运动目标的雷达回波,并对仿真回波进行ISAR成像处理.与传统采用点目标仿真不同,该文是对实际三维目标直接仿真成像,更加接近实际,更加适合应用与成像效果分析、算法改进和抗干扰方面的研究.对于目标表面散射场的分析,是基于高频预估理论:采用物理光学(PO)法与物理绕射理论(PTD)来进行计算.从对复杂目标的仿真结果来看,该方法是准确有效且具有实时性的.     

ISAR机动目标的平动补偿和瞬时成像研究

机动目标成像近年来受到广泛注意.本文首先讨论平动补偿,它通常可以分解为两步进行──包络对齐和自聚焦,分析表明,针对平稳目标的包络对齐方法仍然适用于机动目标,而根据相干积累原理,已有的自聚焦方法从理论上和实际上都不是最优的,我们提出适用于机动目标和平稳目标的迭代相干积累自聚焦(ICSA)算法,PGA(相位梯度算法)是ICSA算法的一个特例; 然后,本文讨论机动目标的瞬时成像,它实际上是一个瞬时谱估计问题,已有的一些瞬时成像方法只适用于散射点子回波为线性调频信号(多普勒分布为直线).针对时频分布为非直线的情况,我们提出用自适应窗短时chirplet分解方法估计信号的瞬时频率和瞬时幅度,并结合"洁净"技术,提出了快速自适应窗短时chirplet分解成像(ACDI)算法.实测数据的处理表明本文提出ICSA算法和ACDI算法是有效的.     

基于高斯和均方根容积卡尔曼滤波的姿态角辅助目标跟踪算法

根据目标2维运动速度与姿态角的关系,该文提出一种姿态角辅助目标跟踪算法。在目标运动学基础上建立状态向量中包含姿态角的跟踪模型,实现姿态角对目标跟踪的辅助;针对基于模板匹配姿态角量测的噪声为非高斯情况,将均方根容积卡尔曼滤波引入到高斯和滤波框架下,提出新的高斯和均方根容积卡尔曼滤波算法,提高非线性非高斯处理能力,同时结合目标运动中姿态角的变化规律,建立姿态角分量不同的跟踪模型,通过模型切换实现机动姿态角的滤波。算法对姿态角量测进行滤波,同时实现了姿态角信息与位置信息的有效融合。仿真结果验证了该算法的有效性和正确性。     

卫星刚性载荷体在轨对称摆扫特性分析

为实现卫星摆扫成像,降低载荷体摆动过程中对卫星姿态的影响,提出两个相同载荷体对称摆动的方案,并规划给定角度范围内的摆动规律,使载荷体在滚动轴和俯仰轴分别具有0.6()/s、6 ()/s的角速度,通过对两载荷体摆动特性及动力学、运动学特性的分析,提出以反作用飞轮对卫星偏航轴剩余力矩进行补偿控制的方法。以某卫星示例进行仿真分析,结果表明:两载荷体对称摆动过程中滚动轴和俯仰轴的合成力矩和角动量对卫星姿态无影响,而偏航轴存在周期性变化的力矩,采用0.2 Nm的飞轮进行动量补偿后得到卫星姿态指向精度和姿态稳定度可以控制在0.032、0.006()/s以内,能够实现较高精度的对地面区域摆扫成像。说明以两载荷体对称摆动的方案实现卫星摆扫成像并满足成像需求,在设计理念上是可行的。     

一种精确跟踪机动目标的滤波算法的研究

介绍一种自适应调整过程噪声方差的滤波计算新方法.此方法不需要目标机动的先验知识,而是构造一个可自适应调整的缩放因子,通过该因子对过程噪声进行调节.结合协方差匹配自适应滤波算法的思想,给出一种新的机动目标跟踪算法.通过蒙特卡洛仿真,同IMM算法进行比较,结果表明算法在目标发生机动时具有更好的性能.     

天波雷达匹配域处理测高方法目标机动影响分析

针对目标高度和飞行速度机动变化引起测高精度下降的问题,建立了一种基于目标机动的天波超视距雷达信号模型,提出了一种改进的机动目标匹配域处理（Maneuvering Target Matched Field Processing,MTMFP）测高算法。该算法首先结合电离层电子密度分布,分析了天波雷达基于微多径的信号传输现象;其次引入目标机动参量（即目标高度变化率和径向加速度）,建立了复距离-多普勒信号模型;最后详细分析了天波雷达MTMFP测高算法的估计性能。理论分析及仿真结果表明:基于所建立的天波雷达机动信号模型,可以实现目标高度变化率和径向加速度的联合估计,12次重访后,目标高度估计误差在500m左右。      

星载SAR成像对卫星姿态控制精度的要求

详细地论述了椭圆轨道条件下星载SAR目标的多普勒特性,推导了卫星姿态变化下多普勒参数的表达式,证明了卫星姿态变化对星载SAR成像的影响.理论分析与仿真结果表明卫星轨道近似与姿态变化对星载SAR成像有较大影响,应根据不同的成像精度提出不同的卫星控制精度.     

A novel maneuver detector based on back propagation neural network

Target maneuvering is always accompanied with rapid attitude variations, which are helpful to achieve high cross-range resolution for coherent pulse radar. In this paper, the high resolution Doppler profile (HRDP) is first formulated. The principle of maneuver detection using HRDP is then fully exploited. The difference of target attitude rates between nonmaneuvering and maneuvering motion mode is analyzed. Due to the nonstationarity of HRDP, the maneuver detection problem is reformulated as a pattern classification problem, where nonmaneuvering and maneuvering motion mode are distinguished. A novel detector is then developed based on the back propagation neural network. Two novel indices for performance evaluation are proposed. They reflect the dynamic performance of the maneuver detector more reasonably than the classical index, average detection delay. Finally, the simulation results show that the proposed detector possesses low detection delay and high detection probability.     

图像增强的自适应网格交互式多模型算法

自适应网格交互式多模型算法(AGIMM)单纯依靠目标的模型后验概率来调整模型集,因此造成了在目标机动时刻跟踪性能不高的问题。基于图像传感器对目标机动的快速检测性能,首次将图像中的目标姿态角信息引入到该算法中。通过建立AGIMM估计的模型角速度与姿态角蕴含的模型角速度之间的隶属度关系,修正了目标的模型后验概率,增强了模型辨识能力,提高了该算法在目标机动时刻的跟踪性能,从而实现了图像传感器与雷达传感器两种异类信息的有效融合。     

基于方位向信息分离的机动SAR成像算法

针对机动SAR成像,该文提出一种基于方位向运动信息分离的成像算法。在完成距离压缩后,通过方位向运动信息分离,去除非方位向运动造成的距离走动和空变性影响,然后利用方位向速度等效变换实现距离弯曲校正,最后通过非均匀傅里叶变换实现方位向的压缩。该算法利用3维坐标在斜距方程中性质相同的原理,经过非方位向运动信息的校正,将3维空间运动等效成方位向直线非匀速运动模型,实现了机动SAR成像。通过仿真验证了算法在不同运动状态下的适用性。算法简单稳定、适用性强。

     

基于非均匀同区域线性CCD成像的卫星姿态调整与非线性定标方法

提出了对非均匀场景同一区域成像的卫星姿态调整及基于直方图匹配的线阵CCD非线性相对辐射定标方法.当在轨卫星需要执行相对辐射定标任务时,首先计算初始偏流角并调整卫星偏航角进入在轨定标成像模式;然后在定标成像过程中控制卫星偏航角,使得线阵CCD阵列的所有像元能够依次对同一区域成像;最后基于直方图匹配方法建立高精度非线性相对辐射定标模型.仿真实验给出了不同姿态对应的定标成像情况下的偏航角调整大小与调整周期,并分析了引起偏流角误差的因素及其对偏流角的不确定性.该方法既不需要地面均匀定标场等,也不需要统计分析大量在轨图像数据;且每一轨都可以执行定标任务,避免了卫星不同轨数据之间的不稳定性所带来的定标源自身不可靠问题.     

固定单站对机动目标无源定位IMM算法

本文探讨了一种基于目标的信号到达时间（ＴＯＡ）和信号到达方向（ＤＯＡ）信息，利用固定单站对机动目标进行无源定位与跟踪的交互式多模型算法，并详细分析了定位原理。通过计算机仿真，验证了其正确性与有效性。     

基于当前模型自适应改进的航迹跟踪算法

在航迹跟踪过程中,目标发生转弯、变加速等强机动行为,会导致传统"当前"统计模型的跟踪精度变差,通过提取残差新息序列和测量方差序列中的信息,分别在"当前"统计模型中添加机动频率、最大加速度自适应修正因子,以及在卡尔曼滤波框架中增加协方差自适应因子,改善了该算法对强机动目标跟踪的适应能力。通过改进,该算法即保持了对一般机动目标良好的跟踪特性,又提高了对强机动目标的跟踪性能。通过使用蒙特卡洛模拟仿真验证了改进算法的有效性。