基于联合互时频分布的InISAR三维成像方法

 常规InISAR通常采取先进行各天线的二维ISAR成像再进行图像间干涉处理的三维成像步骤.与此不同,本文提出了一种基于联合互时频分布的InISAR三维成像方法,通过构造干涉天线接收回波之间的联合互时频分布,在一次时频变换中能同时实现同一距离单元内各散射点的横向分辨和相位干涉处理,并利用Radon变换有效抑制了互时频分布的交叉项.该方法不仅具有Cohen类时频变换的高时频聚集性的特点,而且对0阶平稳运动和1阶机动目标都能进行三维成像.仿真结果验证了该方法的有效性.     

一种基于SPWVD-WVD的高质量时频分析方法及ISAR成像应用

交叉项干扰抑制与高时频聚集度是准确反应信号的时频分布特征的重要因素。传统的魏格纳-维尔分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)算法虽能获得较高的时频分辨特征,但分析多成分信号时存在严重的交叉项干扰问题,限制了其实用性;而平滑伪魏格纳-维尔分布(Smoothed Pseudo Wigner-Ville Distribution,SPWVD)算法虽在一定程度上抑制交叉项干扰,但降低了时频聚集度。为了解决上述问题,提出了基于SPWVD-WVD的时频分析方法。该方法利用SPWVD与WVD之间的滤波互消效应,将SPWVD二值化结果与WVD结果进行矩阵运算,最终得到高质量的时频分析结果。实验结果表明,所提出的算法能够有效去除多分量信号的交叉项干扰,提高信号分析结果的时频聚集度,还原多分量信号的真实时频分布。最后将该算法成功应用于逆合成孔径雷达成像中。     

基于综合时频分析的机动目标ISAR成像

传统的ISAR距离-多普勒成像算法基于目标平稳飞行假设。当目标作机动飞行时,转速和转轴经常是时变的,若用传统方法成像,会使图像模糊,甚至无法辨识。这时需要分距离单元进行时频分析,得到距离-瞬时多普勒图像。文中提出的综合平滑伪魏格纳分布克服了平滑伪魏格纳分布不能在时频分辨率和抑制交叉项两方面同时达到较好的缺点。最后以旁瓣电平、交叉项干扰抑制、方位分辨率损失等指标定量分析了两者的性能。仿真结果证实了文中方法在对机动目标成像中的优越性。     

基于高阶时频分布的雷达目标微多普勒特征分析

目标微动特征提供了对目标细节的精细刻画,为雷达目标的探测和识别提供了新的途径。在分析机动点目标、振动点目标、复合运动点目标等几种典型微动目标的微多普勒变化规律的基础上,从高阶时频分析的角度出发,提出了一种基于改进L-Wigner分布的微动目标微多普勒特征的分析算法,详细分析了提高时频聚集性和消除交叉项的措施及其高效递推实现方法,并对算法的复杂度进行了分析,最后以机动点目标、振动点目标、复合运动点目标以及多个点目标构成的群目标为例对提出的算法进行了仿真分析。仿真结果表明,相对线性时频表示和Cohen类双线性时频分布,该算法对于复杂非线性调制目标回波信号提供了更好的时频聚集性,并能够较好地消除交叉干扰项的影响,且具有较小的算法运算量。      

基于时频分析的高频地波雷达目标检测算法

为提高海事监测中高频地波雷达(High Frequency Surface Wave Radar,HFS-WR)对运动目标的检测准确率,提出了一种基于频谱细化和小波尺度谱重排时频分析的运动目标检测算法.对HFSWR的接收信号进行频率细化处理以提高后续时频分析的频率分辨率;然后,进行基于Morlet小波的时频分析以提取目标的时频分布特征,为提高时频分布的集中性和抑制交叉项干扰,对小波尺度谱进行重排;根据得到的时频分布特征实现可疑目标区的精确检测.实验结果表明:该算法能有效检测多普勒频率相差很小的运动目标以及海杂波附近的运动目标,可用于对常规目标检测算法无法判定的可疑目标区域进行精细、准确的目标检测与分析.     

机载冰川厚度探测雷达非线性CS成像算法研究

 针对高分辨率成像冰川厚度探测雷达涉及的两层媒质成像问题,文中分析了冰川探测雷达的空间几何模型,研究了一种修正的非线性Chirp Scaling(CS)改进成像算法,该算法能对电磁波在不同媒质界面产生的折射效应和不同媒质中传播速度的变化进行自动校正,并能有效改善散射点的聚焦性能.基于回波信号形式,推导并给出了成像算法的各相位补偿因子表达式及算法实现步骤,并利用该算法对分布于场景中心及边缘的点目标进行了成像仿真,验证了算法的有效性.     

利用HRRP序列估计弹道中段目标进动频率

弹道导弹中段的真、假诱饵受质量分布等因素的影响,其进动频率等特征存在较大差别。微动特性作为弹道导弹目标识别中的稳定特征,可以通过旋转目标的微多普勒信息进行提取,这也是当前弹道导弹目标识别的研究热点。本文以弹道中段的锥柱状弹头为研究对象,建立了该类目标的散射点模型和进动模型,通过分析一维距离像上散射中心位置变化特点,提出基于散射点时频分布图估计进动频率的算法。该算法首先应用短时傅里叶变换得到强散射中心单元的时频图,再利用自适应阈值法提取时频脊线,从而估计出目标进动频率。实验仿真了弹道回波数据,并利用该数据验证算法的有效性。实验结果证明了算法具有良好的抗噪性能。      

一种基于Wigner-Hough分布的SAR地面运动目标成像方法

时频分析是SAR地面动目标成像技术中的常用方法,但传统时频分析方法如WVD在处理多分量SAR运动目标回波时存在交叉项的影响,在低信噪比时不易检测各分量信号的多普勒参数。针对这一问题,提出一种基于Wigner-Ville分布(SWVD)的机载SAR运动目标成像方法,其核心是采用SWVD时频分析方法,能够有效地抑制多个目标之间交叉项的影响,对地面单运动目标和多运动目标的成像均有很好的成像效果,理论分析和实验证明了其有效性。     

基于参数化时频分析的机动目标ISAR成像方法

对于机动目标,运动补偿后目标相对于雷达并不是标准的转台目标,目标的多普勒是时变的,此时传统的距离多普勒成像算法不能得到很好的成像效果.论文分析总结了几种针对非匀速转动的时频联合分析算法,提出了一种基于参数化时频分析--AGCD快速算法的ISAR成像算法,并且用机动目标的仿真数据进行了验证,验证结果表明了该算法具有精度高、速度快且无交叉项的优点,比传统的算法有较大的改进.     

基于时频分布盲辨识算法的电磁干扰信号分析

提出一种可用于分离不同时频分布的非平稳信号的盲信号辨识算法。采用Wigner－Ville分布（WVD）进行盲源分离时,合成信号有交叉项存在,其分离性能不理想。而Cohen 类时频分布可以抑制交叉项,并且保持时频聚集性。因此,在TFBSS 中,Cohen 类时频分布可以取得更好的分离性能。分析了Cohen 类时频分布对交叉项的抑制性能,以及对盲源分离性能的影响,结果表明：采用盲辨识算法进行电磁干扰信号分离,其效果明显优于采用WVD进行分离的效果。