基于小波变换的一种ISAR雷达目标成像方法

基于小波变换的性质,提出了一种ISAR雷达目标成像方法.通过对ISAR回波的横向数据进行Morlet小波变换,搜索小波变换模的极大值和对应的极大值点,得到目标的时间-距离-多普勒三维像,然后按时间点进行采样,得到目标的距离-瞬时多普勒像.由实验结果得出:运用此方法,不仅能够得到目标高分辨的距离-瞬时多普勒像,而且能够观测到目标的运动姿态.     

基于FRFT的大型平稳目标ISAR成像算法

逆合成孔径雷达(ISAR)通常忽略越距离单元走动(MTRC),采用距离多普勒(RD)算法进行ISAR成像.但对于高分辨ISAR成像雷达,当目标尺寸较大时,距目标中心较远的散射点会产生MTRC,从而导致ISAR像质量下降.为避免散射点的MTRC,本文提出了一种基于分数阶傅立叶变换(FRFT)的ISAR成像算法.从多普勒域看,MTRC是由信号频率和多普勒频率耦合引起的.本文算法以此为基础,利用FRFT的Chirp-multiplication性质对多普勒域进行尺度变换,实现信号频率与多普勒频率的解耦合,获得目标横向像,然后利用IFFT进行径向压缩,无需越距离单元走动校正即可获得清晰的ISAR像.该算法不需要已知目标的转动信息,实现简单,而且计算量与RD算法相当.仿真数据和暗室测量数据验证了算法的有效性.     

基于Radon—ambiguity变换的ISAR成像算法

非匀速旋转目标和机动目标成像是逆合成孔径雷达(ISAR)技术的一个重点和难点，经典的距离-多普勒(RD)算法对其成像效果不佳。本文首先分析了ISAR成像回波信号模型，然后在对目标多普勒变化曲线作一阶近似的条件下提出了基于Radon—Ambiguity变换(RAT)的ISAR成像算法。最后进行仿真实验，仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

基于RSPWVD-Hough变换的多运动目标ISAR成像

针对逆合成孔径雷达(ISAR)同一波束内多个运动目标在距离上无法分辨,传统的单目标ISAR成像方法难以有效聚焦,从而造成图像模糊的问题,提出了基于重排的平滑伪WVD(RSPWVD)-Hough变换进行各目标回波参数估计,然后利用逐次消去法进行回波分离,最终得到各目标清晰的ISAR像.该方法在保持高时频聚集性的同时有效消除交叉项的影响,降低了运算量,仿真结果证明了该方法的有效性.     

一种基于相干积累CPF和NUFFT的机动目标ISAR成像新方法

机动目标的复杂运动导致散射体回波信号多普勒频率时变,给逆合成孔径雷达（ISAR）成像方位向处理带来困难.而传统的距离-多普勒（RD）成像方法、Wigner-Ville distribution（WVD）瞬时成像方法、Radon-Wigner等成像方法由于成像效果差或运算效率低等因素,不适合复杂运动目标的ISAR实时成像.针对这些问题,本文提出了一种基于相干积累三次相位函数（CPF）的机动目标ISAR成像新方法.首先,把平动补偿后的各距离单元数据,通过CPF变换到时间-调频率平面.然后,利用各散射体自项能量平行于时间轴分布特性,提出一种基于相干积累的交叉项和虚假伪峰抑制方法,进而得到各散射体在频率-调频率平面的高分辨分布特性.最后,通过向频率轴上的投影得到该距离单元目标的方位ISAR图像,并通过引入非均匀快速傅立叶变换（NUFFT）来降低算法计算复杂度.计算机仿真处理结果验证了该方法的有效性.     

一种假目标干扰背景下的导弹目标成像方法

与单目标相比,对假目标干扰背景下的导弹目标难以得出高分辨ISAR图像。本文针对这种情况提出了一种基于Keystone变换的目标成像方法,通过低分辨回波估计并补偿目标群共同的高速径向运动参数,利用Keystone变换与信号中心频率密切相关的特性在等效的中心频率上进行变换,快速实现多普勒环绕情况下对所需目标的包络对齐。对于在距离一多普勒二维平面上存在不完全重叠的多目标情况,可以对导弹目标的粗略ISAR像进行分离,然后对其进行精细的相位补偿以及线性调频分量补偿,从而最终实现假目标干扰背景下导弹目标的精细ISAR成像。计算机仿真结果证实了该方法的有效性。     

基于Keystone变换的多目标ISAR成像算法

提出了一种基于Keystone变换的多目标成像算法。以各目标回波在径向上重叠较小的时刻为基准时间运用Keystone变换，同时校正各目标的线性距离走动，减轻了各目标回波在径向上的重叠，进而在距离-多普勒二维平面上完成各目标回波的分离。对分离出的回波分别进行相关法和PGA法的高次项运动补偿后，可得到各目标的距离-多普勒像。计算机仿真结果证明了该方法的有效性。     

联合时频分析和谱估计的机动目标ISAR成像

机动目标逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像中,在对目标回波进行平动补偿之后,每一个包含目标散射点的距离单元的回波都可以表示为多分量的线性调频信号.鉴于机动目标散射点多普勒频率的时变特性,传统的距离-多普勒(Range Doppler,RD)算法获得的机动目标...     

基于FRFT的机动目标ISAR成像算法

研究目标机动性不太剧烈、散射点子回波序列多普勒变化满足一阶近似条件下的机动目标ISAR实时成像问题.提出了一种新的基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的机动目标ISAR距离一瞬时多普勒成像算法,用FRFT代替传统的快速傅里叶变换(FFT)实现目标的方位向分辨,利用目标运动的先验信息缩小算法的搜索范围,提高运算效率.实测数据处理结果表明该算法较好地解决了机动目标成像问题.与已有的机动目标成像算法相比,该算法在保证成像质量的前提下,大大减小了运算量,可用于机动目标实时成像.     

基于匹配傅里叶变换的匀加速旋转目标成像

机动目标存在非匀速转动甚至是三维转动,其多普勒曲线相对复杂,经典的距离-多普勒(RD)ISAR成像算法性能急剧下降.针对匀加速旋转目标,本文提出了一种基于离散匹配傅里叶变换(DMFT)的成像方法.该方法利用了匀加速旋转目标的回波特点,直接完成横向聚焦,而无需对调频斜率不同的各散射点回波逐个补偿.仿真试验证明了该方法的有效性.     

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。     

Efficient 3D imaging method of MIMO radar for moving target

When compressive sensing (CS) was used to achieve sparse imaging of moving targets,the Doppler frequency caused by motion will increase the processing dimension,change the center frequency of echo and worsen the mutual coherence property of measurement matrix.In order to improve the three-dimensional (3D) imaging performance of MIMO radar for moving targets,an efficient method was proposed.In each dimension,the distribution information of targets was searched respectively and a new low-dimensional measurement matrix was reconstructed accordingly,so the targets’ area was narrowed down.At the same time,in order to optimize the mutual coherence property of measurement matrix,Bayesian method was used to optimize the velocity-dimensional projection matrix to reduce the strong mutual coherence brought by sampling of Doppler frequency,then the efficient sparse imaging could be achieved.The simulation results show that proposed method can improve the efficiency,accurate imaging performance with efficient.     

基于多普勒扩展补偿的FDA-MIMO雷达运动目标检测

频控阵-多输入多输出(FDA-MIMO)雷达在检测运动目标时,由于发射阵元间的频率偏移与目标的速度耦合,因此在慢时间维出现严重的多普勒扩展,进一步造成各接收通道的信号能量无法相干累积,极大降低了系统的检测性能。针对此问题,该文提出一种基于多普勒扩展补偿的FDA-MIMO雷达运动目标检测算法。首先建立了FDA-MIMO雷达运动目标的回波模型,分析了频偏带来的多普勒扩展问题;然后在给出最大似然接收机模型的基础上,提出一种基于插值滤波的重采样算法来补偿FDA-MIMO雷达在检测运动目标时引起的多普勒扩展。仿真结果表明：该文所提算法在抑制多普勒扩展的同时,能够补偿子目标回波在距离维的跨单元走动,实现信号能量的相参累积。     

基于星载高低轨的单通道动目标检测技术

合成孔径雷达成像应用于观察包含运动目标的地面场景,特别是在对运动目标观察时间长的情况下,图像会产生由于距离徙动和多普勒频谱展宽引起的运动目标偏移。为了消除这些影响,本文提出一种适应于星载高低轨平台协作模式下对动目标进行检测成像的算法。距离徙动包括运动范围内的距离走动和距离弯曲可以通过广义keystone变换校正。然后,通过估计和补偿相位误差和折叠因子项,可以提高运动目标的分辨率。针对地面场景中的杂波,我们通过子孔径对消的方法进行抑制。该算法的有效性通过仿真结果进行验证。通过将广义keystone方法与子孔径对消方法结合,可以有效地对消静止目标杂波,从而更好的对动目标进行检测成像。      

艇载共形稀疏阵列天线雷达成像研究

基于平流层飞艇平台,研究了共形稀疏阵列天线雷达对静止目标成像及对运动目标探测的问题。针对三叶玫瑰线艇身模型,提出了共形稀疏阵列天线的布阵方式。雷达采用实孔径方式成像,各子阵同时发射多脉冲频分正交信号。利用各子阵多发多收的回波信号,采用后向投影(BP)算法完成各子带信号对静止目标的成像处理,再将子带信号成像结果相参累加以提高静止目标成像的距离向分辨率;将各子阵一发多收的多脉冲回波信号变换到距离-多普勒域,完成静止杂波抑制,对各子带信号采用压缩感知(CS)的方法在二维空间实现对运动目标图像的重建,再将子带信号重建结果非相参累加以提高运动目标探测的信噪比。仿真实验验证了本文方法的有效性。     

星载SAR的空中运动目标检测和成像

根据星载SAR(Synthetic Aperture Radar)通常信号带宽较大的特点,本文提出了一种子带双频共轭处理方法,降低合成信号的等效中心频率,去除多普勒模糊,进而利用Keystone变换完成低信噪比高速运动目标的距离走动校正.运动目标的距离弯曲校正后,采用时频分析实现目标的低分辨率成像和检测.利用检测过程中获得的目标径向速度,进一步完成了各个运动目标的高分辨率成像处理.仿真结果表明了本文方法的有效性.     

变抽样率处理技术及性能

提出了一种处理线性调频信号的方法,该方法可有效地从强地杂波中检测出目标信号,并应用于分辨多运动目标。文中对变抽样率处理技术的检测性能和多运动目标分辨能力进行了分析和仿真,认为影响其分辨能力的因素除了地杂波之外,主要是变抽样率处理后剩余多普勒频率所造成的旁瓣影响小目标的分辨。仿真结果表明该方法是可以在强地杂波中检测出目标信号,并分辨多运动目标的。     

基于多普勒通道对齐的多帧步进频信号速度补偿方法

该文分析了利用多帧步进频信号联合处理实现运动目标距离-速度2维高分辨检测的信号处理方法,并针对目标运动引起处理结果波形发散的问题,提出了基于多普勒通道对齐的速度补偿方法。该方法利用不同步进频点测速结果之间的关系,通过对各频点的多普勒频域数据进行重组以及相位补偿,实现对运动目标的速度补偿。该算法可以在不需要任何目标速度先验信息的情况下,同时实现多个运动目标的速度补偿。理论分析及仿真表明,这一信号处理方法能够有效地补偿目标运动的影响,得到运动目标的距离-速度2维高分辨像,并且算法简单,运算量低,易于实现。     

一种改进的基于FrFT的SAR运动目标检测与成像方法

针对传统的基于FrFT的SAR地面运动目标检测方法的不足,该文结合分数阶Fourier域滤波、重排谱图以及CLEAN思想,提出了一种改进的方法。该方法能够以较高精度估计目标的多普勒起始频率和中心频率,并能分辨在时频平面位于同一直线的多个目标。最后给出了FrFT数值计算结果与有量纲的多普勒参数之间的转换公式。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于STAP的高速空中微弱多目标检测

空时自适应处理（Space-time adaptive processing, STAP）是一种有效的机载雷达动目标检测方法。为了对高速微弱空中动目标进行检测,常常要求相干累积时间较长。在此情况下,目标会发生严重的距离走动,一般常用Keystone变换来校正。但由于目标存在严重的速度模糊,此时Keystone变换会对STAP性能产生影响,而且Keystone变换无法对模糊数不同的各目标的线性距离走动进行统一校正。针对这些问题,本文提出了一种基于STAP、Keystone变换及Clean技术的高速微弱空中多目标检测方法。该方法首先进行杂波抑制,从而避免了Keystone变换降低STAP性能的问题,同时借助于Clean技术逐个检测出各目标并将其从总的数据中消除,因此对于模糊数不同的多个目标也是有效的。仿真结果证明了该方法能够有效的实现高速空中微弱多目标检测。