稀疏子带的多频段雷达信号融合超分辨距离成像

多频段雷达信号融合是提高目标距离分辨率的一种有效方法,在稀疏子带观测条件下,由于信号频带稀疏,传统的相位补偿和融合成像方法难以应用,为此本文在线性调频信号体制下,基于修正的多重信号选择(MUSIC)算法提出了一种新的参数化融合成像方法.该方法首先对信号离散序列进行均匀采样处理,然后对多个频带的雷达信号统一建模,将相位补偿参数与目标散射中心参数一起估计,理论分析和仿真结果表明该方法能够有效融合多频段的雷达观测信号,改善目标一维距离像的分辨率.     

基于稀疏成份分析的逆合成孔径雷达成像技术

根据小角度条件下的逆合成孔径雷达观测模型,利用稀疏成份分析方法给出了基于FFT的二维联合超分辨算法和二维解耦超分辨成像算法.该算法能从补偿后的较低分辨率测量数据中获得更高分辨率的ISAR图像,提高图像的清晰度,凸现目标的特征结构,有利于目标识别.同时,二维解耦算法能与运动补偿过程相结合,以提高补偿精度.针对典型空间目标的成像结果表明,基于FFT的二维联合算法获得的图像较为干净,目标背景对比度高;二维解耦算法运算速度更快.算法能满足实时或准实时成像的要求.     

多雷达融合检测中的分辨率匹配处理技术

利用多站雷达信号进行融合检测是提高对海监视能力的有效手段。针对不同分辨率雷达信号的融合检测问题,本文推导了低分辨雷达回波的过采样信号与高分辨率回波信号之间的相互关系,提出了由过采样回波重构高分辨信号的超分辨算法。由此将多分辨的雷达回波统一到相同的分辨率水平上,避免了因分辨率不匹配引起的融合检测性能的下降。仿真结果表明了该算法的有效性。     

一种机载/弹载阵列雷达前视超分辨成像算法

针对机载/弹载雷达前视成像过程中方位分辨率急剧下降的问题,提出了一种基于超分辨技术的阵列雷达前视成像算法。该算法通过对接收的各通道回波数据进行样本协方差估计,并对该协方差进行修正及空间平滑等处理,随后采用改进的多重信号分类(MUSIC)算法估计空间谱,再根据系统参数将谱曲线进行累积,最终获得雷达前视图像。仿真及实测数据处理结果表明,该算法能有效提高雷达前视方向成像的方位分辨率,实现机载/弹载雷达前视超分辨成像。     

基于酉ESPRIT的多频带融合ISAR成像

多频带融合成像可有效提高ISAR成像的距离分辨率。传统的ESPRIT谱估计融合算法只利用了复数观测数据本身,而没有利用其共轭数据。该文提出对合成复观测数据及其共轭的酉ESPRIT法进行调整以实现基于酉ESPRIT法的多频带融合ISAR成像。酉ESPRIT法充分利用复数观测数据信息,更有利于多频带融合的频谱估计和ISAR成像。针对多频带融合中目标散射点越分辨单元徙动校正的问题,调整了传统校正处理的步骤,分别在多频带融合前进行越距离单元徙动校正和融合后进行越多普勒单元徙动校正,避免了回波中的快时间频率-慢时间耦合项以及时域相位补偿对频域融合处理的影响,从而得到效果更好的多频带融合ISAR图像。仿真和实测数据结果表明所提方法不但能得到高质量的融合ISAR图像,也具有更优的抗噪性能和更高的运算效率。     

一种基于多传感器数据融合的目标跟踪算法

在制导与跟踪系统中．雷达和红外成像传感器所固有的优缺点,决定了其自身的局限性。为综合利用上述传感器信息,提高目标跟踪精度,提出了一种基于雷达和红外成像传感器数据融合的交互多模目标跟踪算法,算法首先对红外图像进行处理,然后基于上述处理结果．利用交互多模算法对雷达观测信息进行目标跟踪,最后采用分布式数据融合算法得到最终目标的跟踪结果。在有效提高跟踪精度的同时,减少了运算量。     

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。     

基于分布式压缩感知的全极化雷达超分辨成像

基于分布式压缩感知理论,提出了一种全极化逆合成孔径雷达超分辨成像算法,联合各极化通道进行超分辨处理.首先,建立全极化信号模型及超分辨字典,利用各极化通道信号的联合稀疏性将全极化超分辨成像建模为最小L2,1范数的优化问题,运用一种快速算法求解该优化问题.由于利用联合稀疏约束,多极化通道联合成像相比于单通道成像能够获得更好的超分辨性能和噪声抑制能力,最终有效提高图像极化融合的效果.同时,采用快速傅里叶变换操作提升了算法的运算效率.基于backhoe的仿真数据实验验证了该算法的优越性.     

多视角穿墙雷达联合稀疏成像算法

多视角穿墙雷达成像系统利用多个视角的目标回波数据，可以有效提高目标成像重建结果的质量。在建立多视角穿墙雷达联合稀疏信号模型的基础上，提出了一种基于交叉验证技术的删失同时正交匹配追踪成像算法。该算法将每个观测视角雷达单元的测量数据分成重建数据和交叉验证数据两部分，通过进行多次删失同时正交匹配追踪迭代计算实现测量噪声水平估计和成像重建，既减小了各个视角雷达站间的数据通信开销，也摆脱了成像算法对测量噪声水平和场景稀疏度先验信息的依赖。仿真实验结果验证了所提成像算法的有效性和准确性。     

基于稀疏贝叶斯正则化的阵列SAR高分辨三维成像算法

阵列合成孔径雷达(Linear Array Synthetic Aperture Radar, LASAR) 3维成像技术是一种具有重要潜在应用价值的雷达成像新体制,但受线阵天线及平台尺寸限制,传统匹配滤波成像算法难以实现LASAR高分辨3维成像。该文利用LASAR回波信号及观测目标的先验分布特性,提出了一种基于快速稀疏贝叶斯正则化重构的LASAR高分辨3维成像算法。该算法先结合贝叶斯估计准则及最大似然估计原理,构造LASAR目标重构的稀疏贝叶斯最小化代价函数;再利用迭代正则化方法求解联合范数最优化问题实现LASAR稀疏目标高分辨3维成像。另外,针对稀疏贝叶斯正则化成像运算量大的问题,结合位置预测快速成像思路,利用阈值分割算法对稀疏粗成像进行强目标提取,进而提升算法运算效率。仿真数据和实测数据验证了该文算法的有效性。      

海面漂浮小目标的特征联合检测算法

该文研究了高距离分辨海杂波背景下漂浮小目标的检测问题。漂浮目标使得周围海面的散射特性发生了改变,目标所在的分辨单元的回波满足非加性模型,导致该模型中依赖于目标的参数难以统计建模。为了避开参数建模,该文将检测问题转化为二元分类问题,即确定海杂波所属于的类,目标检测就是判别回波是否属于该类。针对此分类问题,提出了基于非加性模型的特征联合检测算法,首先在回波中提取两个特征组成归一化向量,然后利用凸包训练算法获得判别区域,最后以判别区域是否包含该向量作为判别准则。实测的IPIX雷达数据实验结果表明,该文算法在高分辨海杂波下的检测性能优于对比算法,为海事雷达检测小目标提供了新的检测方案。     

基于小波变换的雷达视频融合算法研究与实现

近年来,通过多雷达视频的融合显示来提高显示效果已成为一种趋势,其中图像融合技术是多雷达视频融合显示的基础。为了提高目标检测的分辨率,抑制每个传感器的检测噪声,本文介绍了一种基于小波变换的图像数据融合方法,并应用到雷达视频融合显示中去。     

行进人体目标雷达瞬时多普勒特征分析

行进人体目标对雷达回波产生多普勒调制和微多普勒调制,提取目标雷达回波中的多普勒和微多普勒特征,可获得人体目标的运动速度及肢体摆动周期等信息,有助于人体目标的检测与识别。本文改进和完善了行进人体目标的线性刚体模型,得出连续波信号体制下人体目标雷达回波,推导出人体目标的瞬时多普勒频率,定性分析了目标的瞬时多普勒特征和瞬时运动特征的变化规律。利用公开的实测数据验证了本文模型的有效性,并利用时频分析工具对目标雷达回波的瞬时特征进行了仿真分析,提取出目标的瞬时运动特征。本文模型及特征提取方法可推广应用于其他信号体制的雷达回波信号分析,同时可推广应用于对目标其他运动状态的分析。      

基于TPF-ESPRIT的雷达超分辨成像方法研究

超分辨雷达成像方法不受瑞利限的限制,可以极大地提高雷达距离维分辨率,利于目标识别。针对传统方法不具有频率选择性,研究了一种基于时域预滤波旋转不变参数估计技术(ESPRIT:Estimation of Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques)的超分辨谱估计新方法,并成功应用于雷达距离维成像中。该算法把具有频率选择性的时域预滤波器和拓展旋转不变参数估计技术相结合。首先对雷达信号进行粗谱分析,获得信号频率分布的先验信息,然后针对性地设计频率选择时域滤波器对原始回波进行预处理,提高ESPRIT方法在目标信号所处频段的谱估计精度,改善距离维成像质量。仿真实验和暗室数据成像结果表明该方法具有频率选择特性和更好的频谱估计精度。      

含旋转部件的ISAR目标分离式成像

随着雷达成像分辨能力的不断提升,转台模型所引起的二维距离走动已经影响到高分辨ISAR成像质量。同时,雷达目标物上部件的微动也变得不可忽略。因此,针对含旋转部件的目标的ISAR回波,本文提出了一种基于回波分离处理的精细化成像流程。该流程通过对目标物的刚体、部件回波进行分离,有序地对来自转台模型的二阶、一阶距离走动进行补偿,并获得旋转运动参数估计。其后,再对两种回波分别用与之相适的方法进行成像,完成对整个目标物图像的精细化处理。仿真和实测数据的处理结果验证了该流程的有效性。      

一种深度欠采样的快速SAR成像算法

以减少SAR成像所需数据量,缩短成像时间为目的,本文构建了深度欠采样回波信号的模型,提出了一种二维脉冲压缩算法,该算法利用OMP和BCS算法对欠采样回波做距离向和方位向压缩,实现了二维SAR快速成像。通过对点目标模型SAR回波的仿真验证了方案的有效性。     

基于航迹参数估计的雷达测向相对系统误差修正方法

采用单雷达加权直线航迹线参数估计模型,计算主、副站雷达观测到的目标航向以及副站相对于主站的测向相对系统误差,并以此结果修正副站其他测量中的方位值。试验结果表明,该方法航迹修正效果理想,对于提高多雷达目标状态估计的一致性和准确性具有重要意义。     

基于双曲线调频波形的高速目标成像

高速运动目标下,雷达回波的尺度调制效应不可忽略,线性调频(LFM)波形的常规脉压性能恶化,造成成像散焦.双曲线调频(HFM)波形作为一种多普勒不变性波形,在高速目标成像中具有重要应用价值.本文建立高速运动目标回波模型,基于瞬时频率分析比较线性调频波形与双曲线调频波形面对高速运动目标的成像效果,重点分析双曲线调频波形的系...     

基于杂波模型的相干雷达极化自适应恒虚警检测算法

该文研究了高斯杂波背景下相干雷达极化自适应检测问题。利用雷达回波的极化信息来提高检测性能。提出了一种基于杂波模型的极化自适应恒虚警检测算法,该算法比极化自适应匹配滤波器算法有更小的估计损失,并推导出了虚警概率表达式。仿真结果表明,所提出的检测算法相对于杂波协方差矩阵都有恒虚警的性质。