基于距离和差值序列的复杂运动目标微动特征提取

针对由平动和摆动构成的复杂运动目标微动特征提取,提出一种基于距离和差值序列的微动特征提取新方法.该方法首先从复杂运动目标一维距离像估计距离和差值,再利用时间-距离像的距离和差值序列提取目标不同散射点的摆动幅度、摆动周期等微动参数并准确估计出目标平动距离.分析了算法适用条件,开展了仿真实验,仿真结果验证了理论分析的正确性和算法的有效性.该特征提取方法可推广应用于一般平动与旋转等其他周期性运动构成的复杂运动目标微动特征提取.     

一种利用目标雷达高分辨距离像幅度起伏特性的特征提取新方法

为了松弛高分辨距离像(HRRP)的方位敏感性,传统的雷达HRRP目标识别方法大都采用目标在一定方位角域内的平均像作为方位模板.实际上,距离像的幅度起伏特性也包含了一定的目标特征信息.本文基于散射点模型理论,提出了一种利用距离像幅度起伏特性的特征提取新方法.新方法提取的加权距离像特征反映了各个距离单元内目标散射点的分布情况,可以更好地描述目标散射特性.基于外场实测数据的识别实验结果表明,新的特征提取方法可以大幅度地提高识别性能.     

逆合成孔径雷达成像中散射点走动的校正

距离-多普勒算法是ISAR最常用的成像方法,它将目标上的散射点按其距离和多普勒的二维分布形成目标图像。为了得到较高的多普勒分辨率,成像的观测期间目标必须有一定的转角,即存在散射点走动,在分辨率要求较高的场合则会发生越分辨单元走动(MTRC),从而使成像点扩展函数扩散,分辨率下降。本文研究了散射点走动问题,并提出了一种简单而有效的校正方法。计算机仿真和转台数据的校正结果表明,成像质量得到明显改善。     

Duffing振子在低信噪比雷达目标微动特征提取中的应用

雷达目标部件的旋转运动引起的微多普勒效应为目标精确识别提供了新的技术途径,近年来获得了广泛研究。该文以含旋转部件目标为例,提出了一种利用Duffing振子在低信噪比条件下提取雷达目标微动特征的方法。由于经参考信号共轭相乘后的旋转散射点回波信号是由多个正弦分量组成的,因此采用Duffing振子系统对回波信号中的正弦分量进行检测,并对该正弦分量频率所对应的距离单元在距离-慢时间平面上进行能量增强,最后结合Hough变换完成对雷达目标微动特征的提取。仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于稳健深层网络的雷达高分辨距离像目标特征提取算法

特征提取是雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别的核心技术。传统的特征提取算法多采用浅层的模型结构,容易忽视样本的内在结构,不利于学习有效的分类特征。针对这一问题,该文利用多层非线性网络实现特征学习,构建了基于深层网络的雷达HRRP目标识别框架。利用平均像在散射点不发生越距离单元走动的方位帧内具有稳健物理特性的性质,提出了堆栈联合稳健自编码器。该网络由一系列联合稳健自编码器堆栈化实现,在匹配原始HRRP样本的同时,约束同帧样本趋近于平均像,并将网络的最终输出作为分类器的特征输入。基于实测HRRP数据的实验结果验证了所提算法的有效性。     

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.     

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。     

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。     

逆合成孔径雷达成像中散射点走动的校正

距离－多普勒算法是ＩＳＡＲ最常用的成像方法,它将目标上的散射点按其距离的和多普勒的二维分布形成的目标图像,为了得到较高的多普勒分辨率,成像的观测期间目标必须有一定的转角,即存在散射点走动,在分辨率要求较高的场合则会发生越分辨单元走动（ＭＴＲＣ）,从而使成像点扩展函数扩散,分辨率下降,本文研究了散射点走动问题,并提出了一种简单而有效的校正方法,计算机仿真和转台数据的校正结果表明,成像质量得到明显改善     

回波越距离单元走动的MTD研究

针对高速目标回波脉冲信号产生越距离单元走动,动目标检测的MTD方法积累脉冲减少导致检测性能下降的问题,提出一种校正存在多普勒模糊的越距离走动的方法.利用回波信号快时间频率域的积累以及一个CPI内同一距离单元对存在模糊的多普勒的采样特性,结合孙子定理,给出解模糊多普勒的新方法.对CPI每重复周期采样点进行采样补偿,再实现采样数据矩阵沿多普勒斜线的包络对齐.然后利用MTD,实现动目标检测.给出算法框图,通过仿真实验证明该方法的有效性.     

空间旋转目标窄带雷达干涉式三维成像与微动特征提取

该文根据干涉式逆合成孔径雷达(InISAR)中多天线干涉处理的思想,提出一种基于L型3天线模型的空间旋转目标3维成像与3维微动特征提取方法。将微多普勒效应理论与多天线干涉处理技术相结合,在时频面上通过Viterbi算法分离散射点并进行干涉处理获取目标在各时刻沿基线方向的2维投影坐标;根据目标微动特性,采用非迭代椭圆拟合方法重构出散射点的高度维信息,实现目标的真实3维成像,并在成像过程中提取目标的3维微动特征参数。仿真实验验证了所提方法的有效性与鲁棒性。     

闪烁现象下基于微动补偿的旋转叶片参数估计方法

目标旋转叶片的微动特征对雷达目标识别有重要意义,但当雷达回波中存在强闪烁现象时难以测量微动参数。针对此问题,提出了一种调频连续毫米波雷达在闪烁现象下的微动补偿参数估计方法。首先建立了调频连续波雷达的旋转散射点回波模型,由线积分得到旋转叶片雷达基带回波信号的解析形式,分析了闪烁现象产生机理和特征。然后,考虑到回波信号所具有的周期性脉冲特征,构造了基于周期脉冲模型的微动参数补偿算子对回波信号进行参数补偿。最后,检测补偿后信号能量峰值完成了旋转叶片微动参数的估计。仿真和实测数据的实验结果表明,所提方法在强闪烁现象下对旋转叶片的旋转频率、旋转长度和初始旋转角具有较高的参数估计精度。     

一种空间微动目标宽带雷达干涉三维成像方法

空间微动目标3维成像在目标特征信息感知方面具有优势,对于实施空间目标成像、分类、识别等任务具有重要现实意义。据此,该文针对L型天线阵列成像系统,提出一种基于改进的粒子群优化的空间微动目标宽带雷达干涉式3维成像方法。首先,分析了目标回波信号的微多普勒特性,建立参数化表征模型。其次,基于所提优化算法重构各天线回波信号的微多普勒相位项,通过对各回波信号相位项的干涉处理,获得干涉相位差,并推导干涉相位差与目标空间坐标的关系,从而重构真实3维坐标,获得微动目标3维图像。相较于已有方法,所提方法基于干涉式成像思想,在无遮挡和有遮挡效应的条件下,均可重构微动目标真实空间坐标和3维图像,并且具有较好的鲁棒性。最后,仿真计算验证了该方法的有效性。     

低信噪比条件下直升机微动特征提取方法

直升机旋翼转动产生的微多普勒调制能够反映其微动特性,准确估计出目标的叶片数量、旋翼长度和转动频率对直升机的识别具有重要意义。本文针对窄带脉冲体制雷达,提出一种低信噪比条件下的旋翼直升机微动特征快速高精度提取方法,推导了微动特征参数之间的内在联系,在时频域通过对时频图幅值进行积累获取目标闪烁参数,并将其作为先验信息对稀疏字典进行降维处理,降低正交匹配追踪算法的运算量,提高了微动特征参数的估计精度,在低信噪比条件下具有较好的鲁棒性,仿真和实验结果验证了方法的有效性。     

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。     

前视阵列SAR回波稀疏采样及其三维成像方法

针对高分辨前视阵列SAR三维成像系统面临的距离采样率高和回波数据量大的问题,本文利用地面散射源在三维空间中的稀疏性,提出距离频域和沿航向时域二维稀疏采样并稀疏重构地面三维图像的方法.从前视阵列SAR角度观察三维地面,地面散射源在距离向和沿航向二维空间中是稀疏的,在该二维方向上联合稀疏采样有望实现最佳的稀疏采样效果.为避免距离向时域稀疏采样造成的三维成像复杂化,提出利用子脉冲结合距离频域稀疏采样的方法来实现距离向稀疏采样.同时,结合地面散射源连续性特点,提出低信噪比情况下稳健的信号重构方法.与传统三维匹配滤波成像方法相比,本方法降低了距离采样率和回波数据量,并直接重构地面散射源信息以实现三维成像.     

基于权重不可知神经网络的旋翼无人机检测

针对传统无人机检测方法缺乏智能性和泛化性的问题,提出了一种基于权重不可知神经网络(Weight Agnostic Neural Network,WANN)的无人机微动特征检测方法,以实现探测无人机的目的.推导了旋翼无人机微动模型,详细说明了WANN模型的构建过程.以回波信号的循环谱等高图作为训练、测试数据集进行了仿真,...