一种联合InISAR成像和微多普勒特征提取的空间目标转动矢量估计方法

监测空间非合作目标的运动状态是空间监视的主要内容之一,也是进一步执行在轨操作的前提.失效卫星和空间碎片等有自身旋转运动,实施维修和抓捕的关键是准确获知目标转动矢量,包括转速和转轴方向.该文提出了一种空间非合作目标转动矢量估计方法,同时完成目标3维成像.首先利用干涉逆合成孔径雷达(InISAR)成像技术获得目标散射点的3维位置坐标以及有效转动矢量估计,然后利用微多普勒特征提取估计目标的总转速,继而通过联合有效转动矢量和总转速估计沿雷达视线方向上速度矢量未知的分量,求得目标的总转动矢量.多组仿真实验充分验证了所提方法的有效性,性能分析表明该方法可提供较准确的转动矢量估计,并可同时提供较好的3维成像结果.     

一种联合InISAR成像和微多普勒特征提取的空间目标转动矢量估计方法

监测空间非合作目标的运动状态是空间监视的主要内容之一，也是进一步执行在轨操作的前提。失效卫星和空间碎片等有自身旋转运动，实施维修和抓捕的关键是准确获知目标转动矢量，包括转速和转轴方向。该文提出了一种空间非合作目标转动矢量估计方法，同时完成目标3维成像。首先利用干涉逆合成孔径雷达(InISAR)成像技术获得目标散射点的3维位置坐标以及有效转动矢量估计，然后利用微多普勒特征提取估计目标的总转速，继而通过联合有效转动矢量和总转速估计沿雷达视线方向上速度矢量未知的分量，求得目标的总转动矢量。多组仿真实验充分验证了所提方法的有效性，性能分析表明该方法可提供较准确的转动矢量估计，并可同时提供较好的3维成像结果。     

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。     

多基站ISAR三维转动转台目标成像研究

该文建立了多基站ISAR 3维转动转台目标的成像模型和成像算法,同时分析了多基站ISAR 3维转动转台目标的成像约束。通过在多基站ISAR 3维转动转台目标成像模型的基础上构造多基站距离向投影方程组和方位向多普勒方程组,实现了同时对目标散射点位置参数和运动参数的估计。仿真实验验证了多基站ISAR平面转台模型成像算法。     

基于稀疏孔径的联合稀疏约束干涉ISAR机动目标三维成像

InISAR系统能够实现对目标的3维几何估计,更加有利于目标的分类和识别。同时多功能ISAR/InISAR系统针对的多是机动性很强的目标,在某些情况下对单个目标仅能获取稀疏孔径观测,尤其是在目标存在机动特性的情况下,更是增加了ISAR成像的难度,这些对传统的ISAR成像算法提出了挑战。为了解决上述这些问题,该文针对机动目标提出一种基于稀疏孔径的联合稀疏约束InISAR 3维成像方法。对匀加速转动的目标,回波的多普勒调制可以建模成线性调频的形式,并用chirp-傅里叶字典来表征其机动性。接着将联合的多通道InISAR 2维成像转化为联合稀疏约束的最优化求解问题,并用改进的OMP算法进行求解。然后利用各个通道估计的ISAR图像和调频参数实现对目标的3维几何重构。相比于单通道独立成像,联合多通道稀疏约束成像能获得更好的2维和3维成像结果。最后,进行实测数据实验以验证该文算法的有效性。     

一种基于波程差补偿的InISAR图像配准方法

逆合成孔径雷达(ISAR)图像配准是干涉逆合成孔径雷达(InISAR)成像领域一个关键的课题,可以实现同一散射点在不同ISAR图像中的对齐,以便于后续的ISAR图像干涉处理。该文分析了ISAR图像失配准的原因,即散射点到不同天线之间的波程差,并据此提出一种基于波程差补偿的方法来实现不同天线ISAR图像之间的精确配准。首先通过调频傅里叶变换估计目标相对于雷达的转速;进一步根据波程差与目标转动角速度的关系构建补偿相位消除散射点到不同天线间的波程差,并通过2维傅里叶变换获得配准之后的ISAR图像。最后利用干涉处理获得目标真实的3维结构。该文方法可以在回波域通过波程差补偿实现ISAR图像配准,配准之后的各散射点在图像中的位置相同;而经过相关法配准之后的ISAR图像中的各散射点之间有一个像素单元的错位,即该方法的配准效果更精确。此外,基于相关法的图像配准方法耗时达到万秒级,而基于该方法的ISAR图像配准时间仅为秒级,即该方法计算效率更高。最终的InISAR 3维成像结果中,该方法的散射点坐标重构误差为0.3034,而基于相关法的成像结果的误差(45.8529)远大于此。因此,基于所提出方法的InISAR 3维成像结果精度更高。      

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.     

多基站ISAR三维非平稳转动转台目标成像

在多基站ISAR三维转动转台目标成像模型的基础上给出了多基站ISAR三维非平稳转动目标转台成像算法.基于Wigner-Ville时频分析方法,通过建立在多基站ISAR三维转动转台目标成像模型基础上的距离向投影方程组和方位向多普勒方程组的联合求解,获得了三维非平稳转动转台目标散射点位置和运动参数的估计,同时对系统的成像约束进行了分析.仿真实验验证了多基站ISAR三维非平稳转动转台目标的成像.     

基于窄带步进频率的旋转目标三维ISAR成像

针对窄带发射信号,该文提出了基于步进频率的高速旋转目标三维成像方法。在运动补偿的前提下,首先利用单距离匹配滤波在子脉冲内进行二维逆合成孔径雷达像,然后结合CLEAN技术估计散射点参数,利用此参数在多个步进信号之间及多个距离单元内分别进行ISAR成像,最后利用频域距离合成技术在距离向实现高分辨,从而实现三维成像。该方法避免了旋转目标所引起的多普勒变化对距离合成的影响,能有效提高距离分辨率。多个散射点目标的仿真验证了该方法的有效性和可行性。     

多站ISAR空间目标姿态估计方法

该文提出一种基于多站逆合成孔径雷达(ISAR)序列成像的空间目标姿态估计方法。方法提取各帧ISAR图像中目标的典型线性结构,结合目标轨道信息实现关键部件姿态估计。该文建立了较为稳健的空间目标ISAR几何结构分析流程,采用Radon变换对太阳能翼、平板天线等线性结构进行提取和关联,继而估计典型线性结构在距离-多普勒成像平面的姿态角变化,同时利用卫星轨道信息获得ISAR距离-多普勒投影矩阵进行线性结构的3维姿态解算,最终实现典型部件姿态的优化求解估计。仿真实验验证了所提算法可有效实现空间目标典型部件的姿态估计,同时利用多站ISAR观测数据可有效提升算法的估计精度。     

基于稀疏孔径干涉ISAR技术的复杂运动舰船目标三维坐标恢复方法

基于正交双基线的3维干涉逆合成孔径雷达(ISAR)成像技术可获得目标的3维坐标信息,这对目标的分类与识别是非常有利的。然而,实际情况下回波数据一般都是稀疏的,这对传统的干涉成像技术带来一定的挑战。该文提出一种稀疏孔径情况下的舰船目标3维干涉成像算法,并采用最小熵方法实现回波数据的运动补偿与图像配准,同时基于梯度算子实现对稀疏数据的精确恢复。通过对方位向数据进行参数估计与压缩处理,可获得目标的2维ISAR成像结果,进而基于干涉技术实现对复杂运动舰船目标的3维成像。仿真数据验证了文中方法的有效性。      

干涉式逆合成孔径雷达成像技术综述

干涉式逆合成孔径雷达（InISAR）成像是一种将干涉技术与逆合成孔径分辨相结合的高分辨雷达三维成像方法,能够实现对远距离运动目标全天候、全天时的三维成像,在军事和民用领域都呈现出广泛的应用前景和实用价值。其基本思想是利用位置分布不同的多个天线获取成一定视角差的多幅逆合成孔径雷达（ISAR）复图像,实现目标散射中心的二维分辨,然后通过干涉相位处理,恢复出目标散射中心的真实三维分布。本文综述了InISAR三维成像的理论框架,回顾了InISAR成像技术的发展历程,着重对图像配准、相位解缠绕、运动补偿、斜视、基线配置等关键技术难点进行了分析和评估,明确了研究中存在的问题,阐述了有待进一步研究的方向,最后对InISAR的发展现状和趋势进行了总结和展望。      

近场动目标多普勒频率、距离及方位估计算法

针对近场多动目标的定位问题,提出一种近场动目标多普勒频率、距离及方位三维参数估计算法.采用多重信号分类(MUSIC)算法估计回波信号频率,以各个频率估计为参考对信号进行时域滤波,从而实现各目标回波信号的分离.使用二维MUSIC方法由每个目标的回波信号估计其距离与方位.该算法能精确估计近场动目标多普勒频率、距离及方位参数...     

Estimation of three-dimensional motion parameters in interferometric ISAR imaging

In most interferometric inverse synthetic aperture radar (InISAR) systems, the pixels between two ISAR images derived from corresponding antennas usually do not register properly. As such, correct phase difference between two ISAR images could not be obtained. A three-dimensional (3-D) motion compensation method, or 3-D focusing, is put forward in this paper. With a multiple antenna pair configuration, the angular motion parameters both in the azimuth and pitching directions are accurately estimated without the usual phase-unwrapping processing. As such, there is no phase ambiguity in the inteferometric systems. The angle motion trajectory measurement here is based on the range profiles (or spatial spectrum) so that the "angle scintillation" phenomenon can be effectively suppressed. The angular motion trajectory is then obtained by curve fitting of the spatial spectrum (range profile in the cross-range direction). The compensated ISAR images are registered accurately. Finally, the simulation data are used to illustrate the accuracy of the proposed method.     

基于双一维靶标的摄像机标定方法

针对大视场摄像机的标定,提出一种基于双一维靶标的摄像机标定方法。两个一维靶标任意放置在摄像机视场内,摄像机从多角度拍摄靶标图像;利用一维靶标特征点共线的特性进行图像畸变校正;计算两个一维靶标所在空间直线在图像中的消影点,得到在空间中的夹角关于摄像机内参数矩阵的表达式,利用其所成角度恒定这一约束求解摄像机内部参数;采用非线性优化方法,求解摄像机内、外参数在最大似然准则下的最优解。仿真试验结果表明,当噪声水平小于0.5 pixel时,摄像机内部参数的相对误差均小于0.3%。实物试验结果表明,视场范围为1 200 mm×800 mm时,该方法的标定精度优于0.1 mm。     

Three-dimensional interferometric ISAR imaging for targetscattering diagnosis and modeling

Two-dimensional (2-D) inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging has been widely used in target scattering diagnosis, modeling and target identification. A major shortcoming is that a 2-D ISAR image cannot provide information on the relative altitude of each scattering center on the target. In this paper, we present an interferometric inverse synthetic aperture radar (IF-ISAR) image processing technique for three-dimensional (3-D) target altitude image formation. The 2-D ISAR images are obtained from the signature data acquired as a function of frequency and azimuthal angle. A 3-D IF-ISAR altitude image can then be derived from two 2-D images reconstructed from the measurements by antennas at different altitudes. 3-D altitude image formation examples from both indoor and outdoor test range data are demonstrated on complex radar targets.