单脉冲前视成像多目标分辨算法

单脉冲前视成像技术通过单脉冲测角来提高角分辨率。但是当多个目标处于同一分辨单元时,单脉冲测角只能得到等效散射中心的角度,从而导致目标无法分辨,成像质量变差。针对该问题本文建立了关于多目标到达角的似然函数,通过求解似然函数极值来估计多目标的到达角,实现对目标的准确定位,从而进行准确能量投影。最后,通过仿真实验验证了该方法估计同一距离单元多目标到达角的有效性,实现了不同方位目标角度分辨,并将估计结果应用于前视成像仿真实验,有效改善了图像的质量。      

基于多帧数据联合处理的机载单通道雷达贝叶斯前视成像

针对机载单通道雷达前视分辨率不高的问题,该文提出一种基于多帧数据联合处理的贝叶斯前视成像方法。该文首先建立高斯背景下的前视回波信号模型,然后将散射场景的处理空间由单帧波束域的低维空间扩展到多帧波束域联合而成的高维空间以增加其空域稀疏性,并对散射场景的稀疏性进行统计建模。最后基于贝叶斯理论,将前视条件下的雷达成像转化为贝叶斯准则下的优化问题,并通过共轭梯度算法进行优化求解。在优化求解时,稀疏统计参数从数据迭代过程中估计得到。仿真结果和实测数据表明该方法不仅可以对前视场景进行高分辨成像,还可以抑制虚假散射点。     

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。     

基于阵列雷达扫描的正则化前视成像方法

针对机载雷达前视超分辨成像的问题,结合实波束扫描模式下的解卷积超分辨算法和阵列雷达方位超分辨的特点,提出一种基于阵列雷达扫描的正则化前视成像方法。根据阵列雷达各阵元接收信号的特征构建了相应的复解卷积前视成像模型,在场景稀疏的条件下改进了基于正则化的L1范数平滑逼近算法,实现对雷达回波幅值和相位信息的联合利用。仿真验证了算法的有效性并分析了噪声和阵列规模对成像结果的影响,结果表明该方法能够有效实现雷达前视超分辨成像。     

一种单脉冲雷达多通道解卷积前视成像方法

合成孔径(SAR)技术能有效提高雷达的方位分辨率,但当雷达航迹与波束重合时方位分辨率会迅速下降,形成盲区。为解决前视成像问题,本文引入了多通道解卷积技术,以单脉冲雷达为背景,研究了解卷积后的成像信噪比和方位分辨率,认为对天线方向图截断后的形状也是影响信噪比的主要原因之一。在此基础上进行的前视成像仿真结果表明:这种方法相对实孔径成像可有效改善方位分辨率一个数量级以上,同时信噪比损失相对不考虑天线方向图截断形状明显减小。     

基于数字编码超材料的大视场前视成像方法

雷达前视成像中,成像性能主要依赖于阵列孔径与超分辨成像,针对传统雷达大视场前视成像算法复杂度高、系统造价昂贵等问题,提出了一种基于数字编码超材料的单通道雷达前视成像方法,并提出利用阈值分割方法实现大视场成像区域的精细划分,结合超材料的数字编码来提升空间成像的局域自由度,最终实现了对大视场的快速精细化成像;在此基础上,开展了超材料孔径成像理论与算法性能的统计分析。经仿真验证,本文所提方法在一定程度上解决了传统大视角前视成像问题,形成了一套体系化算法,为数字编码超材料雷达探测与成像系统的设计奠定了基础。     

基于压缩感知的雷达前视向稀疏目标分辨

主动雷达使用多普勒波束锐化(DBS)和合成孔径雷达技术只能提高在斜视和侧视向的横向距离分辨,而对前视向波束内相同距离但不同方位-俯仰角度上的多个目标难以分辨。该文提出一种基于压缩感知理论(CS)的单接收通道结构雷达前视向稀疏目标分辨方法。多个天线子阵接收信号经随机加权求和后通过单个接收通道输出,同一距离单元上不同脉冲重复周期的接收机输出建模为对同一稀疏信号场景的多次观测,根据观测进行压缩感知信号重构得到稀疏目标场景估计。仿真表明,该方法能够实现雷达对前视向波束内的稀疏目标分辨。     

改进的机载阵列调频连续波合成孔径雷达前视成像方法

机载阵列前视合成孔径雷达(SAR)信号模型中忽略载机速度会影响成像。针对该问题,在调频连续波(FMCW)SAR信号模型中考虑了载机速度,分析了载机速度的影响和载机连续运动引入的多普勒频率偏移的特点,结合Frequency Scaling算法,研究了机载阵列FMCW SAR前视成像。成像仿真和性能参数分析表明:改进方法可精确实现载机运动条件下的FMCW SAR前视成像。     

无人机载多普勒分集前视合成孔径雷达成像方法

前视合成孔径雷达(SAR)成像存在多普勒左右模糊的问题,需要利用空域资源进行解模糊处理。限于无人机(UAV)的载重与尺寸,接收阵列通常较小,解多普勒模糊的空域波束形成能力不足。此外,前视SAR回波方位多普勒梯度小、带宽窄,使得接收带宽未被充分利用。基于以上问题,该文提出多普勒分集前视SAR成像方法。该算法在前视SAR成像技术的基础上,利用多普勒分集MIMO技术,将多普勒窄带前视回波调制于不同多普勒中心以达到充分利用多普勒接收带宽的目的。进而,可获得一个数倍于真实接收阵列孔径的虚拟接收阵列,极大地扩展了接收通道,有效地改善了前视SAR成像解多普勒左右模糊的性能。     

机载前视SAR三维成像算法研究

该文以一种采用天线阵模式的机载前视合成孔径雷达(SAR)系统为对象,根据前视SAR的成像几何模型和回波信号特点,提出了一种适用于机载前视SAR的3维成像算法。该算法首先将各天线阵元接收一遍后的数据采用CS算法获得单幅SAR图像,然后将飞机飞行过程中获得的所有SAR图像中相同方位向对应的数据结合距离多普勒算法思想依次进行成像处理,最后获得3维像。模拟了X波段前视SAR点目标回波并进行了3维成像实验,对成像性能进行了分析。仿真结果验证了该算法的有效性。     

解卷积锐化算法在导引头前视成像中的应用

传统的合成孔径雷达成像、多普勒波束锐化成像等方式虽然能有效地提高雷达的方位分辨率,但存在前视成像盲区。而传统的实波束成像角分辨率低,无法区分处于同一个波束内的两个目标。本文分析了单通道解卷积病态的原因,提出了改善方法.本文同时比较了该算法与常用的单脉冲测角算法的优劣。文章最后对实测数据的处理结果表明,解卷积算法对波束锐化有明显效果。     

调制状态下目标超分辨成像研究

给出了一种调制状态下目标的超分辨逆合成孔径雷达成像方法,不仅解决了调制等因素对目标成像的影响,而且还提高了对目标的二维分辨能力.首先,利用复数经验模态分解算法将雷达回波分解,并弃除影响成像的调制成份,同时重构目标刚体回波;其次,利用回归模型和Burg算法对目标回波建模和估计;再次,基于估计的回归模型,对刚体回波的距离向和方位向外推来提高对目标的二维分辨能力;最后,利用经典的距离多普勒算法对目标稳健成像.基于仿真和实测数据,给出了文中方法与其他方法的成像结果.     

基于LFMIGW的机载SAR前视成像研究

线性调频连续波(LFMCW)合成孔径雷达(SAR)收发隔离无法解决,用于前视成像时工作模式受到限制,跨航向分辨特性受到制约.针对这一问题,提出了基于线性调频中断连续波(LFMICW)的机载SAR前视成像.根据LFMICW原理论证了LFMICW SAR前视工作模式.在前视LFMICW SAR信号建模基础上分析了信号特性,...     

雷达前视成像技术的研究现状

为弥补由于雷达前视方向没有足够的多普勒带宽而难以利用合成孔径雷达(SAR)成像技术的问题,雷达前视成像技术得到了多角度且深入的研究,并在导弹精确打击、地形识别、目标定位以及飞机自主着陆等方面投入了应用.全面介绍了前视成像技术的研究历程,根据成像原理、雷达模型、探测信号的不同对该技术做了系统分类,主要阐述了基于卷积反演的...     

机动目标ISAR超分辨成像的分产辨能力研究

机动目标ISAR超分辨成像须考虑三维转动赞成多普勒频率的时变性质，同时，成像质量也受到信号模型误差的影响，如包络对齐误差和自聚焦误差。采用误差参数和目标特片参数联合估计可显著提高机动目标成像的分辨率。本文将误差参数和目标参数联合建模，对信号模型解的不唯一性提出一种约束条件，引入分辨能力的概念，综合分析了存在这些因素时成像分辨率所受到的限制。     

机动目标ISAR超分辨成像的分辨能力研究

机动目标ISAR超分辨成像须考虑三维转动造成多普勒频率的时变性质,同时,成像质量也受到信号模型误差的影响,如包络对齐误差和自聚焦误差.采用误差参数和目标特征参数联合估计可显著提高机动目标成像的分辨率.本文将误差参数和目标参数联合建模,对信号模型解的不唯一性提出一种约束条件,引入分辨能力的概念,综合分析了存在这些因素时成像分辨率所受到的限制.     

超分辨方法在多普勒波束锐化中的应用

Relax超分辨算法基于信号和噪声参数化模型的谐波恢复方法,具有比傅里叶变换更高的分辨率。本文讨论了Relax超分辨方法,并把它应用于实测数据多普勒波束锐化(DBS)成像中;提出了一种基于Relax超分辨算法的目标特征提取方法。实验表明Relax超分辨算法比传统的基于傅里叶变换的多普勒波束锐化(DBS)方法具有较好的效果．     

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.     

多输入多输出阵列的机载前视雷达成像算法

机载前视成像有着很多潜在的应用,如在能见度很低的天气实现飞机的导航和盲降等.针对一种基于多输入多输出布阵的机载前视成像系统,通过结合调频变标算法和波束形成技术,推导出了适用于该机载前视成像雷达系统的成像算法,根据实际的飞行参数进行仿真实验.仿真结果表明:该算法可以对目标场景进行精确的成像;该系统与普通线阵前视合成孔径雷达相比,不仅避开了须求高重复脉冲周期的问题,也大大减少了天线阵列中使用的阵元数.