基于认知ISAR成像的相控阵雷达资源自适应调度算法

现有相控阵雷达资源调度策略通常没有考虑成像任务的要求,需要分出一部分固定资源实现成像功能。该文将认知成像的思想引入到雷达资源自适应调度中,提出一种基于稀疏孔径认知ISAR成像的雷达资源自适应调度算法,并给出了具体的性能评估指标。在对目标特征进行认知的基础上,根据反馈信息对雷达的时间资源进行自适应调度,能够在对不同目标进行跟踪和搜索的同时实现认知成像,从而显著提高了雷达的工作效率。仿真实验验证了该算法的有效性。     

0.67 THz ISAR成像雷达收发链路设计

介绍了一种工作频率为0.67 THz的逆合成孔径雷达(ISAR)成像系统,该系统作用距离为2 m~8 m,成像分辨力1 cm×1 cm,采用收发分开的天线,发射信号形式为宽带线性调频连续波信号,可应用于安检和无损检测等多个领域。给出了其收发链路的设计方案,对作用距离、发射功率、信号相噪、分辨率、接收灵敏度、接收增益等指标进行了具体论证,并对收发链路各功能模块的组成结构进行了详细描述,为后续开展成像雷达系统的整机研制工作提供理论基础和技术支持。     

基于压缩感知的频率编码脉冲雷达高分辨距离成像方法

针对频率编码脉冲雷达(Frequency-Coded Pulse Radar, FCPR),该文提出一种基于压缩感知(Compressive Sensing, CS)的目标高分辨距离成像方法。利用目标场景的空间稀疏性,建立FCPR目标回波稀疏信号模型,提出基于CS的FCPR脉冲相参合成处理方法。该方法采用少量FCPR信号子脉冲对目标频域响应进行采样,即可提取目标高分辨距离像信息。为了降低CS重构算法的运算复杂度,提出一种基于FFT目标速度预估计的动态构造降维感知矩阵的方法,提高了采用CS进行FCPR脉冲相参合成处理的速度。仿真结果表明该方法较传统IFFT脉冲相干合成算法具有更小的目标强散射中心幅度估计误差,对速度估计误差及噪声的鲁棒性更好。     

导弹目标ISAR成像仿真分析

主要对导弹目标的逆合成孔径雷达(ISAR)成像进行了仿真。给出了做抛物线运动的弹头目标ISAR成像模型及仿真结果，分析了目标机动(横滚、倾斜、偏航)对成像质量的影响，对存在白旋运动的弹头目标进行成像．并指出了导弹成像中有待进一步解决的问题。     

基于自适应权重GPSR算法的ISAR成像

为了提高ISAR成像运算效率,本文提出一种自适应权重GPSR(AW GPSR)算法,并用于ISAR成像。该算法为加快参数重构的收敛速度,给ISAR图像中每个散射点都赋予正则化权重系数。对于幅度较小的散射系数,赋予较大的权重,使其快速减小为0;对于幅度较大的散射系数,给予较小的权重,使其在迭代中保持不变。在梯度下降迭代过程中,不断更新散射系数和正则化权重。本文采用仿真信号和实测信号进行ISAR成像实验,实验结果表明,相比常规GPSR算法,AW GPSR算法达到收敛的速度更快,成像时间降低了约23%。在成像效果方面,AW GPSR算法与常规GPSR算法相当,但明显好于传统的R-D算法和ESPRIT算法。     

ISAR成像处理中的一种运动补偿方法

运动补偿是ISAR成像的关键问题之一,通常都是利用目标的一个孤立点作基准进行补偿。实际目标不一定存在孤立点,本文提出了一种对连片目标回波运动补偿的新方法。     

跟踪雷达的ISAR成像技术

本文对跟踪雷达的 ISAR 成像技术进行了研究。对跟踪雷达的成像特殊性进行了分析,并对成像中涉及的运动补偿、距离走动校正以及方位成像进行了深入研究,最后通过数据处理对所提方法的有效性进行了验证。     

基于统计压缩感知的短孔径ISAR成像方法研究

针对短孔径压缩感知(CS)逆合成孔径雷达(ISAR)成像中仅依靠能量判断距离单元中的散射点数目可能会引起虚假点或漏检的问题,本文提出了一种基于统计CS的短孔径成像方法。该方法利用目标所处环境的背景噪声与杂波的统计信息来提取散射点,按照期望的虚警概率设置检测门限,对所有距离单元的回波信号进行高斯检测,筛选出存在散射点的距离单元,最后利用统计CS技术进行散射点的参数估计并成像。实测数据的处理结果验证了该方法可以充分表现目标的几何细节特征,并且仅用非常有限的脉冲就可得到高分辨的目标图像。     

对改善ISAR成像质量方法的研究

传统的基于ＦＦＴ的ＩＳＡＲ成像方法不能满足大转角、非均匀旋转目标的成像要求。本文分析了在上述两种情况下，散射点回波信号多普勒的变化规律和信号模型。进一步提出了基于最小熵准则的线性调频指数的估计方法，以及对多普勒变化进行补偿后的成像方法，仿真结果表明了所提出的方法成像质量明显改善。     

稀疏带状测量矩阵在压缩感知ISAR成像中的应用

将压缩感知（CS）理论用于逆合成孔径雷达（ISAR）成像,可以有效利用缺损的雷达回波数据,解决了因数据缺损造成成像质量下降的问题。目前压缩感知中常用的高斯或伯努利等随机测量矩阵独立随机元数目过多,存储空间过大,从而导致硬件实现成本过高。所构造的稀疏带状测量矩阵,通过将测量矩阵进行带状循环移位置零稀疏化,可大幅减少测量矩阵中非零元素数目,降低系统采样要求,节约硬件实现成本,使得压缩感知ISAR成像工程化更容易实现。最后通过仿真和微波暗室实验数据验证了点目标模型下稀疏带状测量矩阵进行ISAR成像的可行性和有效性。     

基于贝叶斯压缩感知的ISAR自聚焦成像

针对ISAR自聚焦成像,该文提出一种基于贝叶斯压缩感知的高分辨率成像算法。首先利用目标图像的稀疏特性构建级联形式的稀疏先验模型,同时将相位误差建模为均匀分布模型;然后基于最大后验准则,依据贝叶斯压缩感知理论交替迭代求解目标图像和相位误差。与传统稀疏方法相比,所提算法进一步利用了目标图像的联合稀疏信息,将ISAR CS成像转化为MMV联合稀疏优化问题的求解,可以有效改善自聚焦的精度以及成像质量。仿真结果验证了该算法的有效性。     

结合字典学习技术的ISAR稀疏成像方法

鉴于稀疏ISAR成像方法的成像质量受到待成像场景的稀疏表示不准确的限制,该文将字典学习(DL)技术引入到ISAR稀疏成像中,以提升目标成像质量。该文给出基于离线DL和在线DL两种ISAR稀疏成像方法。前者通过已有同类目标ISAR图像进行学习,获得更优稀疏表示,后者在成像过程中从现有数据中通过优化获得稀疏表示。仿真和实测ISAR数据成像结果表明,结合离线DL和在线DL的成像方法均可获得比现有方法更优的成像结果,离线DL成像优于在线DL成像,而且前者计算效率优于后者。     

调频步进雷达ISAR成像方法

针对调频步进雷达的ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)成像问题,提出了一维距离像和ISAR成像的分步补偿方法.通过优化雷达系统参数,在保证抽取损失和伪峰幅度在容许范围内的同时最大化了一维距离像的速度补偿误差容限.一维距离像运动补偿参数通过拟合子脉冲包络对齐的平移量获得,当拟合脉冲数足够多时,估计精度在一维距离像的速度补偿误差容限以下;对目标一维距离像进行包络对齐和相位聚焦完成ISAR成像的运动补偿.最后,通过仿真分析验证了算法的可行性.     

一种复杂运动目标的ISAR成像算法

在对复杂运动目标进行逆合成孔径雷达成像时,由于转动矢量随时间而变化,回波信号中会引入一个与散射点位置有关的相位误差,无法用通常的相位补偿方法进行校正,应用距离-多普勒算法获得的ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)像会变得模糊.本文分析了目标转动矢量变化使得ISAR像模糊的内在原因,给出了目标三维转动状态下的ISAR信号形式,并基于散射点信号的特点提出了一种复杂运动目标的ISAR成像算法.该算法不仅适用于转动矢量方向不变的非均匀转动目标,而且对于转动矢量方向缓慢变化的目标,算法仍然能够有效地提高ISAR成像的质量.仿真试验结果表明了该算法的有效性.     

短孔径ISAR方位定标

短时间观测下的逆合成孔径雷达成像在应用中具有较多的优势。该文针对短孔径观测提出一种利用有限次脉冲实现ISAR方位定标的方法。基于ISAR图像的稀疏特征,利用压缩感知理论提高ISAR成像的分辨率,有效提高了散射中心定位精度。此外,基于2维快速傅里叶变换和极坐标映射的方法利用相关法进行转动角速度估计,同时利用压缩感知精确估计相关函数的峰值位置,提高转动角速度的估计效率和精度,最终实现目标的方位定标。仿真和实测数据实验结果验证了该方法的有效性。     

短脉冲非相参雷达的逆合成孔径成像及其稀疏恢复成像技术

短脉冲非相参雷达(NCSP)的辐射源输出微波脉冲持续时间短,针对于高速运动目标而言,其脉冲持续时间内的目标运动可忽略不计,对回波信号不需进行专门的脉冲内运动补偿。为了利用短脉冲非相参雷达信号进行逆合成孔径雷达成像,该文应用补偿相参处理的方法,去除辐射信号包络时间不确定性和初始相位的不确定性影响,在常规方法进行包络对齐和初相补偿后可利用距离-多普勒(RD)方法进行逆合成孔径雷达成像,仿真验证了补偿后信号成像的可行性。然而,短脉冲非相参雷达的载频随机抖动的因素会导致距离-多普勒成像结果在多普勒维度产生随机调制的旁瓣,影响成像的质量。利用稀疏恢复技术,在成像空间中对目标的散射中心进行稀疏重构,利用正交匹配追踪(OMP)算法和稀疏贝叶斯学习(SBL)算法进行成像,从而实现了抑制非相参因素引起的成像旁瓣,改进了成像质量,通过仿真验证了方法可行性。     

基于压缩感知的二维联合超分辨ISAR成像算法

在ISAR成像中,距离和方位分辨率分别受发射信号带宽和成像积累角的限制。基于压缩感知(CS)理论,该文提出了一种2维联合超分辨ISAR成像算法。首先建立ISAR观测信号模型并构造2维超分辨字典,然后利用ISAR图像的稀疏先验信息将2维联合超分辨成像建模为最小l1范数的优化问题,最后提出一种快速算法求解该优化问题。该方法进行距离维和方位维的联合处理,有效利用了回波数据的2维耦合信息;通过共轭梯度(CG)运算,快速傅里叶变换(FFT),Hadamard乘积等操作,有效提高了算法的实现效率。仿真和实测实验验证了该算法的有效性。     

一种微波光子雷达ISAR成像新方法

微波光子雷达发射信号带宽大、波长短,能够实现分辨率更高的逆合成孔径雷达(ISAR)成像。但带宽大、波长小的回波信号也导致传统成像算法对目标转动分量的近似不成立,使得传统算法无法应用。在微波光子雷达成像中,目标转动分量在回波包络中形成空变的距离弯曲项,在方位相位中形成空变的2次相位误差,导致ISAR图像散焦。该文针对微波光子雷达系统提出一种新的ISAR成像算法,该算法同时考虑了目标转动分量对回波包络和相位的影响,以包络相关值为目标函数值迭代估计目标转速,根据转速估计值,在距离向进行重采样对齐包络,在方位向构造空变的方位补偿函数校正转动相位。仿真和实测数据的处理结果证明了该算法的有效性。     

基于原子范数最小化的步进频率ISAR一维高分辨距离成像方法

针对传统离散化压缩感知方法在网格失配条件下步进频率(SF)?ISAR?1维距离成像估计性能下降的问题,该文提出一种基于原子范数最小化(ANM)的高分辨距离成像方法.首先,构建基于原子范数的无网格SF?IS-AR距离向稀疏表示模型,将1维距离成像问题转化为原子系数以及频率估计问题.然后,利用原子范数半正定性质,将原子范数最小化问题转化为半正定规划问题,并基于交替方向乘子法实现快速求解.最后,利用Vander-monde分解得到最终的1维高分辨距离成像结果.由于避免了网格离散化处理,因此可以实现网格失配、低量测值条件下的高分辨距离成像,且保持了高的距离分辨能力.理论分析与仿真实验验证了所提方法的有效性.     

基于原子范数最小化的步进频率ISAR一维高分辨距离成像方法

针对传统离散化压缩感知方法在网格失配条件下步进频率(SF)?ISAR?1维距离成像估计性能下降的问题,该文提出一种基于原子范数最小化(ANM)的高分辨距离成像方法.首先,构建基于原子范数的无网格SF?IS-AR距离向稀疏表示模型,将1维距离成像问题转化为原子系数以及频率估计问题.然后,利用原子范数半正定性质,将原子范数...