基于子带信号处理的太赫兹SAR运动误差补偿方法

太赫兹合成孔径雷达（terahertz synthetic aperture radar,THz-SAR）波长短,可以工作在灰尘、雾霾等复杂战场环境。由于工作波长短,平台微小振动误差会使图像散焦严重。受高频振动误差的影响,目标除了自身响应外,沿方位向还会出现成对回波,给传统相位梯度自聚焦（phase gradient autofocus,PGA）算法强点提取和加窗操作增加了难度,影响运动误差提取精度。为了提高PGA算法精度,提出一种基于子带分解共轭消除相位误差的THz-SAR运动补偿方法,利用该概念可以重建出等效频率更低的SAR图像。由于相同运动误差对等效低频SAR图像影响大大降低,孤立强散射体散焦减弱,有利于强点提取和加窗。利用该图像结合PGA算法可实现运动误差信息的有效提取,并最终用于对原始THz-SAR图像的运动误差补偿。利用仿真数据和0.3 THz雷达实测数据进行了原理验证实验,结果验证了所提算法的有效性。     

基于 GSVD 的分布式 MIMO 雷达测向算法

针对分布式多输入多输出（multi-input multi-output, MIMO）雷达测向中存在的数据信息提取不充分、运算量偏大等问题，开展了基于广义奇异值分解（generalized singular value decomposition, GSVD）的测向算法研究，以提高低信噪比条件下的角度估计性能。首先，建立了分布式阵列MIMO雷达回波信号的统一化表征模型；其次，将分布式MIMO雷达系统接收阵列数据的多线程GSVD问题转换为一个联合优化问题，运用交替最小二乘（alternating least squares, ALS）技术实现阵列信号流行矩阵的拟合，并引入子空间类算法实现目标角度联合估计；最后，对优化问题增加l1范数约束，避免了每次迭代中进行的奇异值分解运算，降低了算法运算量。仿真实验从角度联合估计、均方误差、运算时间等方面验证了所提算法的有效性。