基于压缩感知的稀疏孔径认知ISAR成像方法

针对运用压缩感知理论对ISAR目标成像时不同目标所需观测维数和积累时间不同的问题,提出了一种基于压缩感知的稀疏孔径认知ISAR高分辨成像方法。在对目标稀疏特性认知的基础上,构建了基于目标横向稀疏度和观测积累时间的随机观测矩阵,并给出了成像质量评估标准,实现了对有限雷达资源条件下ISAR目标的高分辨认知成像。仿真结果表明,利用该方法成像,不仅可以减少雷达成像发射脉冲数,而且可以有效减少目标成像的时间,同时还能获得高质量的目标ISAR像。     

多重观测矢量模型下的微动目标特征提取

针对传统基于压缩感知(CS)理论的微动目标特征提取方法不适用于宽带雷达目标的情况,以线性调频信号体制雷达为例,通过分析微动目标回波的内在特性,构建了一种微动目标回波的多重观测矢量(MMV)模型。结合频率估计算法与正交匹配追踪(OMP)算法进行MMV模型的稀疏表达求解,从而获得微动目标的特征参数。仿真结果表明,与传统基于单重观测矢量(SMV)模型的微动特征提取方法相比,噪声环境下采用MMV模型进行微动特征提取具有更强的鲁棒性。     

弹道目标宽带雷达干涉式三维成像与微动特征提取

基于微多普勒效应理论的弹道目标3维成像与3维微动特征提取技术可为目标识别,导弹防御提供重要特征信息。该文将干涉式逆合成孔径雷达(InISAR)中多天线干涉处理的思想引入到弹道目标3维成像与3维微动特征提取研究中,将微多普勒效应理论与多天线干涉处理技术相结合,重构出散射点在各时刻的3维坐标,实现弹道目标的真实3维成像,并在此基础上解算出弹道目标的微动参数与结构参数。仿真实验验证了所提方法的有效性与鲁棒性。     

基于稀疏贝叶斯学习的双基雷达关联成像

双基雷达具有隐蔽性高、抗干扰性能强等优点,在现代电子战中发挥重要作用。基于雷达关联成像原理,该文研究运动目标双基雷达关联成像问题。首先,针对采用均匀线性阵列作为收发天线的双基雷达系统,在发射随机频率调制信号条件下,分析运动目标雷达回波信号特点,建立双基雷达关联成像参数化稀疏表征模型;其次,针对建立的参数化稀疏表征模型,提出一种基于稀疏贝叶斯学习的迭代关联成像算法。该算法在建立贝叶斯模型基础上,通过贝叶斯推理,得到稀疏重构信号,从而实现对运动目标成像和运动参数的精确估计。最后,通过仿真实验验证所提方法的有效性。     

含旋转部件目标双基地ISAR微动特征提取及成像研究

由于空间的高度复杂性,双基地雷达系统中目标微动产生的微多普勒信息与单基地体制雷达有较大区别。该文以含旋转结构部件目标为例,推导了双基地ISAR系统中目标微动产生的微多普勒效应,并详细分析了其在距离-慢时间2维谱图域内的表现形式及特点。针对双基地雷达收、发分置的特殊空间结构的影响,修正了基于扩展Hough变换的目标微动信息谱图域提取方法,并通过仿真验证了修正方法在双基体制ISAR成像系统中的有效性。     

基于角多普勒效应的自旋目标微动特征提取

携带有轨道角动量(OAM)的涡旋电磁(EM)波在雷达应用领域已经受到了广泛关注,利用涡旋电磁波,不仅可以观测到目标的线多普勒频移,还能够获取角多普勒频移信息.基于角多普勒效应,涡旋电磁波雷达具有检测垂直于径向运动分量的能力,可以实现对自旋目标微动特征的提取.首先,该文建立直角坐标系下角多普勒频移的参数化模型,给出了涡旋电磁波雷达、目标运动参数与角多普勒频移之间的定量关系描述.其次,当目标自旋轨迹垂直雷达视线(LOS)方向时,对获取的角多普勒频移信息进行分析,并提取了自旋目标微动特征.最后,通过仿真实验验证了所提方法的有效性和分析的准确性.     

基于Harris角点检测与聚类算法的空间自旋目标干涉三维成像

对空间微动目标进行干涉式成像,需要剔除微动曲线交叉位置的干涉相位值,以确保成像的准确性。针对空间自旋目标窄带雷达干涉三维成像问题,首先利用Harris角点检测与聚类算法对回波时频图像中的角点进行搜索与分类,准确找到散射点微动曲线的交叉位置,然后对交叉位置处的干涉相位信息予以剔除,再利用各散射点的干涉相位信息重构出了两基线方向上的坐标曲线,最后根据目标在空间中的圆轨迹与两基线平面内的椭圆轨迹之间的几何关系,实现对空间自旋目标的干涉三维成像。仿真结果验证了所提方法的有效性。      

基于微多普勒效应和AR模型的车辆目标分类方法

轮式车辆和履带式车辆的分类是地面目标识别的难点之一.车轮旋转和履带的运动是典型的微动,其产生的微多普勒特征可作为两类车辆目标分类的重要依据.首先,针对短驻留条件下两类车辆目标的雷达回波,分析了两类目标不同微动导致的微多普勒特征差异;其次,基于目标回波短时平稳相关的性质,建立了目标回波的AR模型,采用前后向预测方法得到相应的AR模型系数,提出基于AR模型系数的车辆目标分类方法,并给出AR模型阶数的判定方法,对比了前后向预测系数特征与前向预测系数特征的可分性.最后,结合两类目标的实测数据,在回波预处理的基础上,通过提取实际回波数据的AR模型系数实现了车辆目标的分类,验证了方法的有效性和稳健性.     

基于动态字典的卡车目标微动参数估计方法

车轮旋转产生的微多普勒是轮式车辆独特的特征.卡车类目标微动参数提取,可为地面车辆目标的分类识别提供重要依据.（1）对窄带雷达信号下的卡车目标进行回波建模,推导了车身非旋转散射点多普勒和轮毂旋转散射点微多普勒的数学表达式;（2）利用旋转点的微动参数构造相应的字典库进行匹配分解,建立了噪声条件下微动参数提取的凸优化模型;（3）针对采用过完备字典方法进行参数提取时,维数过大带来的计算和存储负担问题,进一步推导出关于微动参数集的凸函数,构造出更小规模的动态字典,通过对字典的动态调整和最小二乘准则下的迭代逼近,较快实现了卡车目标微动参数的准确估计;（4）仿真验证了方法的有效性和稳健性.     

基于随机共振理论的双基ISAR弱信号提取及成像分析

 在双基地逆合成孔径雷达成像系统中,针对强背景噪声中的目标弱散射点探测和识别问题,基于能捕获目标强散射点的假设前提,提出了应用随机共振理论的弱散射点检测方法.首先对作解线调后的回波信号进行快时间轴变换处理,并对处理后的信号进行二次采样使其满足绝热近似条件;然后应用随机共振技术检测出代表瞬时距离差的弱周期信号频率,并通过循环检测和正负频率判断等后续处理提高系统的检测信噪比以及确定弱散射点的正确位置.最后对随机共振性能和双基ISAR成像进行了仿真.结果表明:随机共振能大幅提高弱周期信号的输出信噪比,应用在双基ISAR系统中能有效提高系统的信噪比增益和扩大雷达接收机的动态范围.