多重测量矢量模型下的稀疏步进频率SAR成像算法

基于压缩感知(Compressed Sensing, CS)的合成孔径雷达(SAR)成像算法可以用低于Nyquist采样率的采样数据完成稀疏目标高分辨成像。然而已有的算法在重构1维距离像时采用的大都是单重测量矢量(Single Measurement Vectors, SMV)模型,存在着重构耗时长、受噪声干扰大的缺点。该文从压缩感知的多重测量矢量(Multiple Measurement Vectors, MMV)模型出发,利用多重测量矢量恢复具有相同稀疏结构的联合稀疏目标信号源,从理论与实验角度分析了基于MMV模型的SAR 1维距离像成像性能,提出了一种距离向基于MMV模型,方位向基于SMV模型的2维SAR成像算法。该算法从耗时上、重构精度上均优于SMV模型下的CS成像算法。通过对仿真数据和地基雷达实测数据的处理,验证了算法的有效性。     

一种基于SAR稀疏采样数据的动目标运动参数估计方法

该文针对地面动目标运动参数估计问题进行研究,提出一种利用单天线合成孔径雷达(SAR)稀疏采样数据的动目标2维速度估计方法。首先以目标2维速度为参数构建一个等效参数化模型将动目标回波数据转化为小斜视回波数据,然后利用改进的迭代阈值算法实现不同参数条件下的动目标2维成像,最后以成像结果的图像熵值为优化准则对初始模型参数进行搜索,从而获得准确的动目标运动参数。该方法以稀疏采样数据为输入,可以减少所需数据量,并且能够有效避免多普勒模糊问题,在较低信杂比条件下仍然能够准确估计出目标运动参数。仿真实验结果验证了所提动目标参数估计方法的有效性。     

多节λ/4阻抗变换器的频率特性与变换比

多节λ/4阻抗变换器是微波工程中一种常用的匹配元件,能很好地改善频率特性,且变换比不同,改善的程度也不同,但一般教材却没有详细分析这一结论,容易引起读者的困惑。基于此,对两节λ/4阻抗变换器的频率特性与变换比进行了理论推导与仿真分析,在验证其频率特性的同时,还找到一仅与负载有关的最佳变换比使得多节λ/4阻抗变换器具有最佳频率特性,为宽带阻抗变换器的快速设计提供依据。     

基于改进多重测量向量模型的SAR成像算法

近年来,基于压缩感知(Compressed Sensing, CS)理论的稀疏场景SAR成像成为研究热点。在CS理论中,对于具有相同稀疏结构的联合稀疏目标信号源,多重测量向量(Multiple Measurement Vectors, MMV)模型可以获得优于单重测量矢量(Single Measurement Vector, SMV)模型的重构性能。然而,在距离徙动(Range Migration)不可忽略的应用场景,SAR各脉冲回波1维距离像具有不完全相同的稀疏结构,这使得无法在SAR应用中直接引入MMV模型。该文针对MMV模型与SAR距离徙动的矛盾,提出一种改进的MMV模型。在该模型下,各方位向位置对应的1维距离像的稀疏结构不要求完全相同,而是符合距离徙动特性。论文所提出的RM-OMP算法根据符合距离徙动特性的稀疏结构搜索稀疏信号支撑集,可以准确地重建稀疏信号源。论文采用仿真数据和实测数据实验验证了所提模型和算法的有效性。