基于随机霍夫变换的干涉ISAR横向定标算法

针对ISAR像的横向定标、干涉ISAR(InISAR)中相位缠绕问题,该文提出一种基于随机霍夫变换(Randomized Hough Transform,RHT)的InISAR横向定标算法。该算法基于ISAR像中的特显点,由特显点的干涉相位主值得到的横向距离与多普勒频率的线性关系,利用RHT估计真实横向距离与多普勒频率之间的尺度因子,对ISAR像横向定标,从而避免了繁琐的相位解缠绕过程。仿真结果表明该算法可以实现对ISAR像的定标,并具有一定的抗噪声性能。     

基于最小二乘估计的InISAR空间目标三维成像方法

InISAR系统能够在短观测时间内实现对目标的3维成像,在目标识别和分类中有广泛应用。但是ISAR成像平面不仅取决于目标相对雷达的空间位置,还和目标的运动情况有关。针对空间平稳运动目标,该文利用互相垂直的L型基线构成双通道InISAR系统,对各天线接收到的回波分别采用各自的参考距离进行聚焦处理,采用传统的距离-多普勒算法得到目标散射点2维像,通过提取各散射点的干涉相位和多普勒信息,采用最小二乘方法对目标的有效转动角速度大小和方向进行估计,进而估计出散射点的3维位置,实现目标3维成像。仿真实验验证了所提方法的有效性和鲁棒性。     

基于稀疏孔径的联合稀疏约束干涉ISAR机动目标三维成像

InISAR系统能够实现对目标的3维几何估计,更加有利于目标的分类和识别。同时多功能ISAR/InISAR系统针对的多是机动性很强的目标,在某些情况下对单个目标仅能获取稀疏孔径观测,尤其是在目标存在机动特性的情况下,更是增加了ISAR成像的难度,这些对传统的ISAR成像算法提出了挑战。为了解决上述这些问题,该文针对机动目标提出一种基于稀疏孔径的联合稀疏约束InISAR 3维成像方法。对匀加速转动的目标,回波的多普勒调制可以建模成线性调频的形式,并用chirp-傅里叶字典来表征其机动性。接着将联合的多通道InISAR 2维成像转化为联合稀疏约束的最优化求解问题,并用改进的OMP算法进行求解。然后利用各个通道估计的ISAR图像和调频参数实现对目标的3维几何重构。相比于单通道独立成像,联合多通道稀疏约束成像能获得更好的2维和3维成像结果。最后,进行实测数据实验以验证该文算法的有效性。     

基于特征配准的ISAR图像方位定标方法

逆合成孔径雷达(ISAR)成像利用目标相对雷达视线的姿态变化形成的合成孔径获得方位高分辨,成像方位为多普勒轴,通常需要估计目标的有效转动速度以实现ISAR图像的方位定标从而体现目标真实尺寸。现有算法通常利用信号的运动参数估计和图像整体配准。该文提出利用子孔径ISAR图像的特征提取和配对,根据特征点坐标估计目标的有效转角速度。首先利用尺度不变特征变换(SIFT)和快速鲁棒特征(SURF)对两幅ISAR图像进行特征点提取;然后分别采用最短欧氏距离和随机采样一致性(RANSAC)进行特征点的匹配和失配点的剔除;最后根据配对特征点的坐标和能量估算有效转角速度,实现ISAR图像方位定标。仿真数据和实测数据验证了该算法的精确性和稳健性。     

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.     

一种基于波程差补偿的InISAR图像配准方法

逆合成孔径雷达(ISAR)图像配准是干涉逆合成孔径雷达(InISAR)成像领域一个关键的课题,可以实现同一散射点在不同ISAR图像中的对齐,以便于后续的ISAR图像干涉处理。该文分析了ISAR图像失配准的原因,即散射点到不同天线之间的波程差,并据此提出一种基于波程差补偿的方法来实现不同天线ISAR图像之间的精确配准。首先通过调频傅里叶变换估计目标相对于雷达的转速;进一步根据波程差与目标转动角速度的关系构建补偿相位消除散射点到不同天线间的波程差,并通过2维傅里叶变换获得配准之后的ISAR图像。最后利用干涉处理获得目标真实的3维结构。该文方法可以在回波域通过波程差补偿实现ISAR图像配准,配准之后的各散射点在图像中的位置相同;而经过相关法配准之后的ISAR图像中的各散射点之间有一个像素单元的错位,即该方法的配准效果更精确。此外,基于相关法的图像配准方法耗时达到万秒级,而基于该方法的ISAR图像配准时间仅为秒级,即该方法计算效率更高。最终的InISAR 3维成像结果中,该方法的散射点坐标重构误差为0.3034,而基于相关法的成像结果的误差(45.8529)远大于此。因此,基于所提出方法的InISAR 3维成像结果精度更高。      

ISAR像目标识别中的预处理及特征提取

目标逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)像通常受多种噪声的影响,这些噪声影响了ISAR图像的质量,使得对图像的理解以及特征提取变得困难。提高图像质量,减少噪声的干扰成为识别过程中重要的步骤。首先根据所得ISAR成像分别对图像进行横条纹干扰抑制和去除噪声干扰然后提取出清晰的目标像。对ISAR像进行边缘提取,计算边缘图像上点的马氏距离,得到马氏距离阵列,并作为目标特征向量。实验表明,对目标进行预处理有效地提高了ISAR特征的稳定性,有利于后续的目标特征提取与识别。     

基于并行PO/EEC的ISAR回波生成与成像仿真

为了满足基于模板的逆合成孔径雷达（ISAR）目标识别对海量高分辨模板图像的工程需求,提出了一种基于并行电磁散射特性计算技术的ISAR图像信号级仿真方法。首先,以OpenMP技术为基础采用并行物理光学和等效边缘电磁流对目标的电磁散射特性进行快速计算;其次,以步进频率波形为雷达发射波形结合目标的电磁散射特性生成了宽带雷达回波数据;最后,对使用距离多普勒算法对仿真回波数据进行处理生成ISAR像,并与点阵模型成像结果进行了对比分析。实现了对ISAR图像的信号级快速仿真,对ISAR系统设计与验证、ISAR图像解译和目标识别以及ISAR成像处理等具有重要意义。     

基于成像序列的弹道目标ISAR图像横向定标

对目标逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)像横向定标是进行目标结构特征提取的基础,重点是进行目标转速的估计。从弹道目标的ISAR像序列出发,得到ISAR像中散射点构成的向量。利用给出的转角估计表达式,考察模值最大的向量在成像序列之间的转角,以此作为目标的转角,完成目标转速的估计。最后对所提方法的性能进行了分析。该方法充分利用ISAR像序列的特点和序列中包含的目标特征信息,避免了繁琐的图像配准过程和复杂的回波多普勒调频率估计。仿真实验表明,该方法能有效完成目标转速估计,定标误差较小。     

基于和差波束的三维ISAR成像技术

针对大带宽、高分辨的雷达信号,同一距离单元多个散射点复数叠加,导致传统基于一维距离像比幅测角的三维成像方法效果较差。提出了一种基于逆合成孔径雷达(ISAR)成像的三维成像方法,根据同一距离单元内多个散射点多普勒的不同,利用ISAR成像方法对多个散射点进行分离,在图像配准的前提下对和差信号ISAR像素点进行比幅法测角,最后,剔除角闪烁点及误差较大的散射点,对图像进行重构及合成得到三维ISAR像,同时完成目标定标。实测点目标及飞机目标的处理结果表明了本文方法较传统方法成像质量有较大改善,验证了方法的有效性及可行性。     

一种基于图像最大对比度的联合ISAR方位定标和相位自聚焦算法

针对特显点选取易受噪声影响这一问题,该文提出一种基于全局图像最大对比度的逆合成孔径雷达(ISAR)方位定标算法,并在实现方位定标的同时完成距离空变相位补偿自聚焦。该方法以图像对比度作为代价函数,利用BFGS算法实现代价函数的最大化高效求解,获得目标信号的距离空变调频率,进而计算目标有效转动角速度,实现方位定标和距离空变相位自聚焦。仿真和实测数据实验对比验证了该算法的有效性和稳健性。     

基于伪逆极坐标傅里叶变换的快速ISAR方位定标

在逆合成孔径雷达(ISAR)成像中,由距离多普勒或时频分析方法得到的ISAR图像方位向仅是目标的多普勒频率分布,不能反映目标的真实形状,需对ISAR图像进行方位定标。该文提出一种快速的ISAR方位定标方法来估计目标的旋转角速度(RAV)。首先,该方法利用高效的伪逆极坐标快速傅里叶变换把两幅不同时刻ISAR图像的旋转运动转化为沿极角的平移运动。然后,在极坐标域定义了一种新的积分相关代价函数来粗估目标的RAV。最后,通过采用二分法估计得到最优的RAV,进而实现ISAR方位定标。相比于现有方位定标算法,所提方法避免了插值操作带来的精度损失和高计算复杂度问题。计算机仿真和实测数据实验结果证明了所提方法的有效性。     

Three-dimensional SAR imaging of a ground moving target using the InISAR technique

In this paper, a three-dimensional (3-D) interferometric synthetic aperture radar (ISAR) imaging method for moving targets is presented. This imaging method is based on the ISAR principle and the simple observation that all scatterers on a moving target move in tandem. The angular motion parameters in the cross-range directions could be estimated using the overall range profile of the moving target. Registration of the respective complex images at the two (or more) interferometric antennas can then be achieved via compensating the respective echoes at the raw data level, thus avoiding phase-unwrapping processing and image-resampling processing as required by conventional methods. Finally, a 3-D image of the moving target can then be reconstructed from the 3-D spatial coordinates of these scatterers. Furthermore, the method works well even for a target moving in heavily cluttered environments.     

一种改进的ISAR图像方位向定标方法

确定逆合成孔径雷达（ISAR）图像的方位向像素尺寸,即方位向定标,是正确获得目标外形和尺寸等特征信息的前提。ISAR图像的方位向像素取决于雷达波长和目标相对于雷达视线在相干积累时间内的转角,前者是已知的,但后者在对非合作目标成像方式下难以确定。在研究已有定标算法的基础上,提出了一种改进的ISAR图像方位向定标方法,即首先用最大对比度（IC）和质量评估（QE）准则筛选出多个质量最好的包含特显点的距离单元,然后提取这些单元内特显点的回波信号并估计各特显点的调频率,最后由特显点的距离坐标和调频率获取目标的转动角速度,从而实现ISAR图像的方位向定标。仿真和实测数据的处理结果表明,该算法的定标效果明显优于已有算法。     

一种基于改进压缩感知的低信噪比ISAR高分辨成像方法

针对低信噪比下基于压缩感知(CS)的ISAR成像方法性能下降甚至失效的问题,该文提出了一种改进CS的成像方法,即用能量门限分离含目标的距离单元和噪声单元,同时在方位向上用相干投影来提高观测数据的信噪比,利用迭代加权的1-范数优化以增强真实散射点能量并且压制噪声。 改进CS算法适用于强噪声的环境下的ISAR成像,并可利用很少脉冲数获得高分辨的目标像。实测数据处理验证了该方法可以有效克服强噪声与杂波。同时,仅用16个回波脉冲就可得到高分辨ISAR图像,验证了该方法在非常有限脉冲条件下的稳健性。     

空间目标卡尔曼滤波稀疏成像方法

鉴于卡尔曼滤波器(KF)具有优良的信号估计性能,将KF与贪婪算法相结合,该文给出稀疏约束下的基于KF的空间目标逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法。考虑到有些空间目标尺寸较大或包含大尺寸部件,或成像积累时间较长,会引入越分辨单元走动(MTRC)和方位向2次相位调制,首先对回波进行MTRC校正,然后构建包含2次相位的观测矩阵,通过使图像锐度最大化,估计目标转动角速度,获得聚焦目标图像,并将估计转速用于方位向图像定标。卫星仿真ISAR数据处理验证了上述成像处理方法的有效性。成像效果优于传统距离多普勒(RD)和正交匹配追踪(OMP)方法。     

一种高精度的ISAR转动补偿和方位定标方法

传统逆合成孔径雷达(ISAR)成像算法忽略了目标回波的高阶转动相位的影响,导致方位向聚焦效果较差,且无法直接从目标图像中获取目标尺寸信息。该文提出一种转动补偿和方位定标方法。该方法采用回波的全部方位信息,通过构造局部平均多普勒趋势(LADT)信号获取目标回波的多普勒变化趋势。进一步利用随机采样一致(RANSAC)算法估计多普勒调频率及目标有效转动速度,实现高精度转动补偿与方位定标。仿真与实测数据实验验证了该方法的有效性。     

Two-dimensional ISAR model and image reconstruction with stepped frequency-modulated signal

A two-dimensional (2-D) inverse synthetic aperture radar (ISAR) return signal model that employs stepped frequency (SF) modulation is developed. The geometry of the examined ISAR scenario is described by analytical geometrical equations. The target to be imaged is represented by a rectangular grid of point scatterers, moving along a rectilinear trajectory at constant speed, without any rotational motion. Thus, the inverse synthetic aperture results from the translational motion of the target for a short period of time. The process of ISAR signal modelling through coherent summation of the SF-modulated signals reflected from different point scatterers of the target is thoroughly described. Moreover, an efficient ISAR image reconstruction approach, including cross-correlation-based range compression and fast-Fourier-transform-based azimuth compression, is presented through analytical mathematical expressions. Numerical simulations are carried out for various SF ISAR scenarios and high-resolution ISAR images are obtained by applying the proposed ISAR image reconstruction approach. Simulation results (ISAR images and corresponding entropy values) indicate the validity of the proposed 2-D SF ISAR return signal model and the efficiency of the proposed imaging algorithms. Finally, a numerical simulation result is illustrated, which shows the comparison of the performance of the proposed ISAR image reconstruction algorithms based on SF and linear frequency modulation waveforms. It is shown that the two waveforms attain almost the same ISAR image resolution.