稀疏采样数据大转角高分辨ISAR成像技术研究

针对方位向稀疏采样条件下,大带宽大转角ISAR高分辨成像时,转动分量引起的一维距离像中目标散射点的距离走动和空变二次相位问题,研究了一种稀疏采样数据ISAR高分辨成像方法。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,将Keystone变换和稀疏恢复相结合,实现方位向稀疏采样数据距离走动校正和缺失采样位置一维像重建,接着采用基于LVD变换的二阶相位估计方法对二阶转动相位进行估计并补偿,完成高分辨成像。计算机仿真和暗室测量数据验证了该方法的有效性。     

利用二维结构稀疏信息的调频步进ISAR高分辨成像新方法

针对已有利用压缩感知理论进行逆合成孔径（Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR）成像方法在低信噪比、欠采样率条件下性能下降严重等问题,依托调频步进波形独有特征并充分利用目标分布的二维结构稀疏信息,提出一种"先方位聚焦后距离分辨"的调频步进ISAR高分辨成像新方法.首先,对回波进行子脉冲脉压,在分析调频步进ISAR回波方位向特有的结构稀疏特征基础上,构建方位向的分布式压缩感知稀疏重构模型;其次,采用分布式压缩感知算法对该模型重构,从而获得低信噪比条件下的方位高分辨成像;最后,利用距离维的回波特征构建任意稀疏重构模型,实现距离向快速成像.由于该方法先进行方位聚焦,再进行距离分辨,并充分利用了目标的结构稀疏性,因此不仅具有抗噪性能强、重构精度高以及采样率低等特点,且避免了越距离单元走动对方位聚焦的影响.仿真与实测数据实验验证了本文方法的有效性.     

时分MIMO滑坡雷达稀疏成像算法

针对现用于成像的MIMO山体滑坡雷达均匀线性阵列数目过多、数据处理复杂度高的问题，引入稀疏阵列时分地基MIMO雷达模型，提出一种基于逆傅里叶变换和混合匹配追踪算法的成像方法。首先通过对雷达回波信号作逆傅里叶变换实现距离向压缩，并进行近似相位补偿，然后采用一种基于时延补偿因子稀疏基的压缩感知算法实现方位向压缩。同时针对多目标成像的伪影点问题，方位向数据压缩引入子空间追踪算法和正交匹配追踪算法的结合算法重构出高分辨率且没有伪影的二维图像。根据真实的山体滑坡监测成像场景参数，通过数值仿真验证了该方法能够在低于传统均匀阵列的天线数目情况下实现目标高质量成像，且具有一定的抗噪性。     

一种稀疏孔径下大尺寸目标的ISAR 成像方法

针对稀疏孔径下的大尺寸目标ISAR 成像,该文提出了一种新的成像方法,该方法在距离频域进行方位向压缩,避免了散射点越距离单元徙动的影响|引入压缩感知替代FFT 对稀疏孔径数据进行方位压缩,通过构造随距离频率变化的基空间,消除了距离频率和方位时间之间的耦合,同时降低了方位向的峰值旁瓣比,获得了清晰的目标图像。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。      

短孔径ISAR方位定标

短时间观测下的逆合成孔径雷达成像在应用中具有较多的优势。该文针对短孔径观测提出一种利用有限次脉冲实现ISAR方位定标的方法。基于ISAR图像的稀疏特征,利用压缩感知理论提高ISAR成像的分辨率,有效提高了散射中心定位精度。此外,基于2维快速傅里叶变换和极坐标映射的方法利用相关法进行转动角速度估计,同时利用压缩感知精确估计相关函数的峰值位置,提高转动角速度的估计效率和精度,最终实现目标的方位定标。仿真和实测数据实验结果验证了该方法的有效性。     

基于Chirplet变换和压缩感知的空中颤振目标稀疏成像

针对在逆合成孔径雷达（ISAR）成像过程中目标非合作性机动导致的方位孔径稀疏现象与目标主体颤振引起的微多普勒效应相叠加对成像造成的影响,建立了颤振目标稀疏ISAR成像模型,分析了孔径稀疏和目标颤振对成像造成的影响,提出了一种基于Chirplet变换和压缩感知（CS）重构的成像方法,获得了颤振目标的高质量成像结果。仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于Chirplet变换和压缩感知的空中颤振目标稀疏成像

针对在逆合成孔径雷达( ISAR )成像过程中目标非合作性机动导致的方位孔径稀疏现象与目标主体颤振引起的微多普勒效应相叠加对成像造成的影响,建立了颤振目标稀疏ISAR成像模型,分析了孔径稀疏和目标颤振对成像造成的影响,提出了一种基于Chirplet变换和压缩感知( CS)重构的成像方法,获得了颤振目标的高质量成像结果。仿真实验验证了该方法的有效性。     

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。     

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。     

基于压缩感知的二维联合超分辨ISAR成像算法

在ISAR成像中,距离和方位分辨率分别受发射信号带宽和成像积累角的限制。基于压缩感知(CS)理论,该文提出了一种2维联合超分辨ISAR成像算法。首先建立ISAR观测信号模型并构造2维超分辨字典,然后利用ISAR图像的稀疏先验信息将2维联合超分辨成像建模为最小l1范数的优化问题,最后提出一种快速算法求解该优化问题。该方法进行距离维和方位维的联合处理,有效利用了回波数据的2维耦合信息;通过共轭梯度(CG)运算,快速傅里叶变换(FFT),Hadamard乘积等操作,有效提高了算法的实现效率。仿真和实测实验验证了该算法的有效性。     

适合于大型平稳和机动目标的成像算法

逆合成孔径雷达成像一般采用距离-多普勒(R-D)成像方法[1],在这方法中,距离走动一般不予考虑,实际当目标较大,目标周围散射点通常发生较大的距离走动,我们已经提出一种距离走动校正方法[2]但是这种方法一般要求散射点分布比较稀疏,且多普勒走动不严重,对于机动目标,这方法就失效了,为此,我们提出,根据低分辨回波或高分辨回波,对目标中心或重心对准聚焦后,在目标数据域通过时间的尺度变换,即通过keystone插值的方法(或者方位向DFT-IFFT,或方位向SFT-IFFT),校正距离走动,距离压缩后(IFFT),对平稳飞行目标,只需要方位压缩(方位FFT),就可获得目标像,对机动目标,要分距离单元进行时频分析,可以采用已有的瞬时成像方法,获得距离一瞬时多普勒动态像,仿真数据和实测数据的处理表明这种方法是有效的.     

频率步进信号距离－方位联合超分辨成像方法

对距离向、方位向二维稀疏的频率步进信号模型, 基于压缩感知理论, 研究了一种适用于稀疏频率步进回波的距离-方位联合逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)超分辨成像方法.首先对稀疏频率步进回波进行建模, 在此基础上构建了距离向和方位向二维稀疏时的联合稀疏基, 最后利用二维平滑0-范数法在矩阵域直接进行处理, 得到最终的ISAR超分辨成像结果.并对算法复杂度、超分辨性能进行了分析, 得出了相应的结论.理论分析和仿真结果表明所提方法在不同稀疏方式、不同稀疏条件下具有更好成像质量、更快处理速度的优势.     

压缩感知机动目标ISAR成像新方法

基于Fourier基的压缩感知（Compressed Sensing,CS）算法已被成功应用于平稳运动目标的逆合成孔径雷达（Inversed Synthetic Aperture Radar,ISAR）成像。但由于建模时对ISAR回波方位相位高次项的忽略,Fourier基矩阵对机动目标回波数据方位信息的稀疏表示失效,导致对机动目标的成像在方位向模糊。鉴于时频分析技术良好的时频局部化特性,将其引入到雷达回波方位向分析中,以改进用于表示雷达回波数据的稀疏基,实现对选定时间切片内回波数据多普勒频率的稀疏表示。改进后的基矩阵在通过CS技术解析回波在时间切片内方位信息的同时,又保证了利用有限数据成像的分辨率。与基于Fourier基CS成像等现有方法相比较,新方法在方位向的成像质量上有较大改进。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于随机调频步进信号的高分辨ISAR成像方法

为充分利用随机调频步进逆合成孔径雷达回波所具有的联合稀疏特征,提高成像性能,该文提出一种基于分布式压缩感知理论的随机调频步进逆合成孔径雷达高分辨成像方法。首先构建随机调频步进信号回波的联合稀疏表示模型,并完成子脉冲的脉冲压缩处理;其次,基于每组子脉冲的随机方式(组与组之间的随机方式不同),构建相应的随机量测矩阵,获取回波的压缩感知信号模型,并利用分布式压缩感知理论实现距离向联合高分辨重构;最后结合回波在方位向的稀疏性,采用快速稀疏重构算法实现方位向高分辨成像。理论分析和仿真结果表明由于充分利用了随机调频步进信号回波的随机性与联合稀疏特征,所提出方法具有重构精度高、距离向采样率低、抗噪性能强等特点。     

雷达目标三维成像算法研究

逆合成孔径雷达三维成像技术可有效揭示雷达目标散射源的空间分布;相比于传统的距离向和方位向二维成像,三维成像又增加了俯仰向的分辨能力,可以识别雷达目标高度方向的散射源分布情况。从雷达目标回波信号分析出发,探讨了三维成像的基本公式及算法。距离向分辨采用传统的FFT(快速傅里叶变换)实现,方位向和俯仰向分辨运用卷积反投影算法实现。讨论了两种实现方位向和俯仰向成像的投影插值算法,即二维投影插值法和直接投影法,与传统的二维投影插值算法比较,直接投影法具有计算速度快和计算精度高的优点。     

对解线调的ISAR的距离欺骗干扰

逆合成孔径雷达（ISAR）经常采用解线调处理的方法来得到频域距离像。根据这一特点,提出一种距离欺骗的干扰方法,即对雷达发射的窄谱脉冲进行距离波门拖引干扰,使雷达获得错误的参考距离信息,给出错误的本振信号,从而使解线调后的频域点扩展函数展宽甚至相互交迭,降低频域距离像质量或者完全破坏频域距离像。这种方法巧妙利用了解线调处理的特点,简单易实现,且对干扰功率的要求较低。     

非理想正交波形下分布式ISAR运动目标二维成像方法

分布式ISAR成像中若发射波形非理想正交,传统的匹配滤波方法难以得到理想的距离像,进而会影响方位成像效果。基于稀疏的方法可代替匹配滤波进行距离像分离。该文在给出单次快拍时距离像稀疏表示模型后,通过调整收发阵元的时延,可以使多接收阵元的距离像具备联合块稀疏特性。随后采用1阶负指数函数(SOONE)实现多观测向量联合块稀疏算法(MMV-JBlock)提升稀疏重构的效果。多次快拍时,在每个快拍时刻采取MMV-JBlock方法分离距离像。在对齐多通道距离像后,对方位相位中非关心方向运动和误差项进行补偿,最后也采用稀疏方法得到目标的方位像。仿真验证了在不同稀疏度和不同信噪比下所提算法的重构性能,并仿真实现了分布式ISAR对运动目标的成像,验证了所提方法的有效性。     

基于时域延时的 ISAR 二维调制转发干扰

对逆合成孔径雷达(ISAR)来说,弹道中段目标的微多普勒效应实际上是一种方位向上的余弦调相效应,余弦调相 函数能实现频谱搬移,在方位向上产生多假目标。针对工程上无法实现对ISAR 信号方位向余弦调相的难题和方位向余 弦调相对距离向不起作用的问题,提出了一种基于时域延时的ISAR 二维调制转发干扰。该干扰在实现方位向余弦调相 的同时,能在距离向上形成一种新型盲移频的条带式干扰。 仿真结果表明:合适的延时参数将使目标淹没在距离-方位向上形成的多个假目标带中。