基于FRFT的大型平稳目标ISAR成像算法

逆合成孔径雷达(ISAR)通常忽略越距离单元走动(MTRC),采用距离多普勒(RD)算法进行ISAR成像.但对于高分辨ISAR成像雷达,当目标尺寸较大时,距目标中心较远的散射点会产生MTRC,从而导致ISAR像质量下降.为避免散射点的MTRC,本文提出了一种基于分数阶傅立叶变换(FRFT)的ISAR成像算法.从多普勒域看,MTRC是由信号频率和多普勒频率耦合引起的.本文算法以此为基础,利用FRFT的Chirp-multiplication性质对多普勒域进行尺度变换,实现信号频率与多普勒频率的解耦合,获得目标横向像,然后利用IFFT进行径向压缩,无需越距离单元走动校正即可获得清晰的ISAR像.该算法不需要已知目标的转动信息,实现简单,而且计算量与RD算法相当.仿真数据和暗室测量数据验证了算法的有效性.     

基于时频分析的机动目标ISAR成像

文章从ISAR成像基本原理出发,对机动目标的ISAR成像处理过程作了详细的分析,将时频分析方法应用到机动目标ISAR成像中,并对其进行了仿真研究,得到了机动目标的距离—瞬时多普勒像。仿真数据和实测数据处理的结果表明,与直接用距离—多普勒成像算法相比,该方法得到的ISAR图像质量有明显的提高,从而说明该方法在ISAR成像的工程应用中具有一定的参考价值。     

稀疏采样数据大转角高分辨ISAR成像技术研究

针对方位向稀疏采样条件下,大带宽大转角ISAR高分辨成像时,转动分量引起的一维距离像中目标散射点的距离走动和空变二次相位问题,研究了一种稀疏采样数据ISAR高分辨成像方法。对于方位向稀疏采样数据,该方法在包络对齐和相位补偿后,将Keystone变换和稀疏恢复相结合,实现方位向稀疏采样数据距离走动校正和缺失采样位置一维像重建,接着采用基于LVD变换的二阶相位估计方法对二阶转动相位进行估计并补偿,完成高分辨成像。计算机仿真和暗室测量数据验证了该方法的有效性。     

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     

一种适合于平稳飞行目标的逆合成孔径雷达成像算法

逆合成孔径雷达成像算法一般包括鉴相、数字脉压、运动补偿、二维成像等几个方面。本文基于一组实测数据详细介绍了一种成像算法，这种算法适合于平稳飞行、散射点子回波的多普勒频率变化不大的目标。成像结果表明这种算法是有效的。     

采用二阶Keystone变换的机动目标ISAR成像算法

针对具有复杂运动的机动目标在相干成像时间内产生的一阶距离徙动和二阶距离徙动的问题,本文提出了基于二阶keystone变换的二维ISAR成像算法。文章首先结合去调频接收机技术,建立并分析了机动目标的回波信号模型,并对回波信号使用二阶keystone变换以去除二阶距离徙动。然后,采用分数阶傅里叶变换（FrFT）估计二阶keystone变换后新生成的二次相位项的调频斜率,并依此补偿该二次相位项。对补偿后的回波信号再次使用二阶keystone变换去除一阶距离徙动。最后,对回波信号使用2D FFT获取机动目标的高分辨2D ISAR图像。数值仿真和实测数据成像结果验证了本算法的有效性。      

一种新的信号分解算法及其在机动目标ISAR成像中的应用

本文首先提出一种新的信号分解算法——修正自适应Chirplet分解算法,将Chirplet基函数推广到非线性调频信号的形式,克服了传统自适应Chirplet分解对复杂信号逼近程度不高的缺点.然后提出单分量基函数参数估计的一种实用算法和基于CLEAN思想的多分量信号分解方法,并将其应用于机动目标的ISAR成像中,进一步提高了成像质量,外场实测数据成像结果验证了本文方法的有效性.     

基于调幅—线性调频信号参数估计的机动目标成像方法

逆合成孔径雷达（ISAR）机动目标成像受到了研究者的广泛重视。在已有的机动目标成像算法中,通常假设在综合孔径处理期间,各距离单元内各散射回波是等幅线性调频信号。在实际中,以上假设仅是近似成立,基于此假设的机动成像算法难以得到较高质量的目标图像。本文采用更精确的信号模型－多分量调幅－线性调频（AM－LFM）信号表示实际机动目标的各距离单元回波,并提出一种AM－LFM信号参数估计方法以及快速算法,通过估计信号的时变振幅、调频率和初相等参数,得到了更高质量的机动目标的动态ISAR像序列,以利于目标识别,而且运算量比已有算法要小。     

ISAR雷达成像算法综述

主要针对ＩＳＡＲ雷达成像机理及各种ＩＳＡＲ雷达成像算法进行一定的概括与总结，归纳了各种ＩＳＡＲ成像的特点及发展状况。     

一种调频步进频雷达高速目标成像的新算法

线性调频子脉冲步进频信号已经在雷达ISAR成像中获得了一定的应用。文中提出了线性调频步进频雷达在低信噪比条件下对高速目标ISAR成像的一种新方法。该方法首先对同频点脉冲应用Keystone变换校正距离走动并进行相参积累以获得高信噪比,从而在较高信噪比下精确估计目标平动速度并有效实施速度补偿,然后通过步进频处理合成距离维高分辨,从而提高了ISAR成像质量。通过理论分析与计算机仿真证明了文中方法的有效性。     

基于FRFT的机动目标ISAR成像算法

研究目标机动性不太剧烈、散射点子回波序列多普勒变化满足一阶近似条件下的机动目标ISAR实时成像问题.提出了一种新的基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的机动目标ISAR距离一瞬时多普勒成像算法,用FRFT代替传统的快速傅里叶变换(FFT)实现目标的方位向分辨,利用目标运动的先验信息缩小算法的搜索范围,提高运算效率.实测数据处理结果表明该算法较好地解决了机动目标成像问题.与已有的机动目标成像算法相比,该算法在保证成像质量的前提下,大大减小了运算量,可用于机动目标实时成像.     

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.     

基于器官跟踪的人脸实时跟踪方法

头肩序列图像的人脸跟踪有着广泛的应用,但目前的大多数跟踪算法难以同时满足精确与快速的要求.本文提出了一种基于器官跟踪的人脸实时跟踪算法,利用形态学运算对嘴进行跟踪,进而通过对人脸对称性的分析,实现了对头肩序列中人脸的跟踪.由于算法只涉及简单的形态学运算^[1]和局部的旋转运算,速度达到实时要求,同时人脸对称性的分析保证了跟踪结果的精确性.     

雷达成像近似二维模型及其超分辨算法

现有的雷达成像超分辨算法是基于目标回波信号的二维正弦信号模型,所以模型误差,特别是距离走动误差,将使算法性能严重下降或失败。为此,本文采用距离走动误差下的一阶近似雷达成像二维信号模型,提出了一种基于非线性最小二乘准则的参数化超分辨算法。在算法中,距离走动误差补偿与目标参量估计联合进行,文中同时给出了算法估计性能的Ｃｒａｍｅｒ－Ｒａｏ界及仿真结果。     

空中微动旋转目标的二维ISAR成像算法

 针对具有高速旋转部件的空中微动目标ISAR回波,本文提出一种基于低调频率匹配滤波的刚体与高速旋转部件回波分离方法.同时针对高速旋转部件的回波特点,提出基于逆-Radon变换的成像算法估计高速旋转散射点图像.最终同时得到微动目标刚体以及旋转部件的聚焦良好的ISAR图像.仿真和实测数据处理结果证明了所提算法的有效性.     

矩阵束法在ISAR成像中的应用

传统的基于FFT的ISAR成像算法，受成像角度的限制，分辨率非常有限。为了提高图像分辨率，本文根据目标回波的特点，提出了先用矩阵束方法在频域进行数据处理，再用FFT进行横向分辨的ISAR成像方法。实测数据处理结果表明了该方法的有效性。     

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。     

ISAR雷达ESPRIT成像算法的改进

应用ESPRIT算法能够很好地提高逆合成孔径雷达成像的分辨率，但是传统的ESPRIT算法运算量大，运算速度慢。本文把对ESPRIT算法的一些最新成果即ESPRIT的改进引入ISAR成像过程，经过试验证明它能有效改善雷达成像的速度。