姜正林[1]2001年在《低分辨ISAR成像及干涉技术应用研究》文中指出随着雷达技术的发展，现代雷达的最显着特点之一就是对目标的分辨能力的提高，以宽带微波技术和先进的信号处理技术为基础的成像雷达，它作为一种高分辨率的雷达，能够对观测对象进行全天候、全天时、远距离的成像，有着广泛的应用前景，成为研究的热点。 对于ISAR成像，主要是针对空中运动目标的成像，传统的简单的RDA算法是基于散射点的微动模型，但是实际的目标并非完全符合这个要求，所以必须采用一定的措施校正因为模型失配引起成像误差，本文首先对此进行了讨论。对于现役的大量的低分辨雷达，由于纵向的低分辨率，所以只能对得到的回波数据进行横向的多普勒成像，为此本文对低分辨雷达的成像进行了系列的分析，提出了一些算法，并用实测数据和计算机仿真数据进行了验证。 同样建立在成像技术上的干涉技术日益成为雷达成像中的焦点，它不仅为目标识别和检测提供了辅助信息，并能实现简单成像不能完成的诸如叁维成像、定标、动目标检测等功能，而基线则为干涉系统的关键。本文就干涉技术的应用进行了一些探讨。 本文的具体内容可归纳如下几点： ◆分析了用尺度变换可以消除由于径向速度引起的越距离单元走动，对ISAR目标进行越距离单元走动校正算法进行了讨论，并把尺度变换校正越距离单元走动后成像的方法推广到机动目标成像，也给出适合于平稳和机动大目标的成像算法流程，并通过仿真数据和实测数据的检验。这个算法流程不但适用于ISAR空中运动目标成像，如果成像之前进行了杂波抑制也适用于地面运动目标和海面舰船目标成像。 ◆分析了低分辩雷达的成像算法，建立在最小熵补偿基础上的算法得到的横向像的分辨率仍然比较低，尤其对大的目标和机动目标，为此我们采取了一阶近似的RELAX算法搜索目标的初始频率、幅度、解调率从而获得目标的动态一维像，仿真数据和试验结果证明该方法是有效的。 ◆针对现役的低分辩雷达，它的纵向分辨率通常达一百米甚至数百米对于编队飞行的目标，由于目标的间距和方位张角都小于低分辨雷达的可分辨单元，．11．低分辨ISAN成像及干涉技术应用研究一 因此直接无法分辨编队目标的架数，我们借鉴ISAR的技术，通过较长时间 的相干积累，在多普勒频域上对目标进行分辨。而对于编队目标，可分为近 似刚性的多目标和非刚性的多目标，所以对于可以近似为刚体的编队目标相 对位置固定，运动方式一致，可以近似看作一个大目标，采用最小墒准则对 平动相位的进行补偿，但是大多数并不满足刚体近似的编队目标，由于目标 在相干积累时间的多普勒频率近似呈线性变化，通过对较短数据利用RELAX 的时频分析方法，提高了频率域上目标分辨的性能。由于横向分辨率取块于 横向积累时间，所以利用Radnwigner变换得到瞬时的一维横向距离像大大 提高了对编队目标的分辨，对仿真和实测数据的大量分析结果表明此方法的 有效性和可行。为了更准确进行架次的识别，还可以进行长时间对编队目标 的动态横向一维像进行观测。 夸由于横向一维像的尺度受相干积累时间和转动角度所诀定，所以要进行有效 的目标识别，必须确定横向一维距离像的横向尺度，本章根据ISAR成像原 理，采用水平放置的两个天线进行干涉的技术，给出了一种低分辨目标一维 横向距离像定标的方法，根据理论分析和计算机仿真结果表明，该方法能够 准确的进行横向距离定标。这对进一步进行目标识别提供了有效的依据。 令对于ISAR成像的特点，由于横向是由横向相干积累得到的多普勒频率分布， 所以根据目标的运动方式不同，得到的目标的横向像有正负之分，所以给目 标识别带来了麻烦，尤其是对低分辨雷达只能得到的横向一维距离像，缺乏 二维ISAR像的直观性。分析了各种运动方式所得到的多普勒分布规律，选 取未发生角闪烁的散射点，利用归一化相位和差单脉冲测角方法来对散射点 的真实分布方向进行判断。最后通过计算机仿真结果也证明该方法的有效 性。 旁通过对干涉定位系统检测地面慢速动目标及方位确定的原理阐述，分析了干 涉系统基线对该定位系统的影响，并给出了基线的上限。
李丽亚[2]2009年在《宽带雷达目标识别技术研究》文中研究表明逆合成孔径雷达(ISAR)图像是目标在距离-多普勒平面上的投影,包含了目标的二维结构信息,基于ISAR图像的目标识别是宽带雷达自动目标识别领域的重要组成部分。极化是描述目标散射特性不可或缺的一部分,极化和宽带高分辨技术相结合是宽带雷达自动目标识别极具潜力的发展方向。因此,本论文围绕ISAR雷达目标识别和极化雷达目标识别这两个问题对干涉ISAR(InISAR)叁维成像、干涉ISAR目标识别、多极化雷达高分辨一维距离像(HRRP)识别和基于极化散射矩阵(PSM)的极化雷达目标识别进行了分析和研究。本论文的主要内容概括如下:1.分析了干涉ISAR叁维成像的原理,利用了目标体上强散射点处信噪比较高的特性,提出了一种新的基于特显点的干涉ISAR成像方法,该方法能有效地解决相位解缠绕问题和在低信噪比传统干涉ISAR成像方法无法正确成像的问题;并且对斜视情况下的干涉ISAR成像问题进行了研究。2.对干涉ISAR叁维成像中的一些问题进行了分析和研究。第一个问题是干涉ISAR叁维成像中的天线布阵方式和基线的设置,包括两种布阵方式、横向分辨率与基线的关系、基线去相关和最优基线;第二个问题是角闪烁,分析了角闪烁产生的机理、特征和解决办法;最后一个问题是超分辨算法在干涉ISAR成像中的应用,给出了两种经典的超分辨干涉ISAR成像方法。3.提出基于干涉ISAR像的雷达目标识别方法。给出了干涉ISAR图像的预处理方法,接着使用极化映射提取具有旋转不变性和尺度不变性的特征,最后设计叁种分类器对目标进行识别。对影响干涉ISAR成像和识别的四个因素:俯仰角度、目标转速、天线孔径(也称基线)和目标与雷达的距离进行了分析,实验结果验证了理论上的分析。4.多极化HRRP包含了比单极化HRRP更多的目标结构特征信息,因此采用多分类器融合多极化信息可以提高雷达目标识别性能。提出了基于度量层的特征加权融合算法和基于决策层的加权投票融合算法,它们使用不同的准则对多极化HRRP进行融合分类,取得了较好的识别性能。5.将核方法引入多极化HRRP识别中,提出了两种基于多极化HRRP的核函数,将这两种核函数应用到核主分量分析(KPCA)中提取特征,进而使用分类器对目标进行识别。该方法可以在不丢失极化信息的情况下,将多极化HRRP作为一个整体进行识别,降低了识别算法的复杂度。6.针对基于PSM的目标识别中极化特征提取困难的问题,提出了基于核函数的识别方法。定义了两类基于PSM的核函数,将其应用到KPCA中提取特征,对目标进行识别,并取得了良好的识别效果。将提出的两类基于PSM的核函数应用到一种依赖数据的核函数优化中,得到优化的对数据自适应的核函数,提取KPCA特征作为分类器的输入,进而对目标进行分类识别。
张磊[3]2012年在《高分辨SAR/ISAR成像及误差补偿技术研究》文中研究说明高分辨合成孔径雷达和逆合成孔径雷达(SAR/ISAR)成像技术具有全天候、全天时和远距离成像的特点，有效提高了雷达的信息获取能力，具有重要的军用和民用应用价值。SAR/ISAR成像中，分辨率的提高对精细表征观测目标至关重要。距离分辨率通过发射带宽信号获得，方位分辨率则取决于合成孔径大小。在SAR/ISAR应用中，提高二维分辨率不仅受雷达体制的制约，也对合成孔径的阵列误差更加敏感，需要更为精确稳健的运动补偿。通过合理的频带和时间资源分配，结合相控阵技术的多功能ISAR具备广域、多目标成像的能力。但在多目标探测中，对单一目标的频带和孔径观测将是稀疏有限的，这在信号处理中需要加以克服。结合现代无人机等小型化平台的高精度SAR具有很强的灵活性和机动性，是现代SAR发展的一个重要方向，但低空小型平台对大气扰动更为敏感，且难以配备高精度惯性导航系统进行运动补偿，在成像处理中亟需稳健高效的自适应运动补偿技术。本论文旨在利用信号处理方法提高SAR/ISAR成像的分辨率、探测区域、灵活性和稳健性，研究内容主要针对目标超分辨成像、稀疏频带和稀疏孔径高分辨成像、精确稳健的自适应运动补偿和多通道SAR宽域高分辨成像四个关键点。论文围绕国家“973”计划课题“稀疏微波成像的理论、体制和方法研究”、国家自然科学基金重大项目“多维度微波成像基础理论与关键技术”以及“863”课题“空间目标雷达宽带特性测量与成像研究”等项目的研究任务，对高分辨SAR/ISAR成像和误差补偿方法进行了研究。全文内容主要针对目标超分辨成像、稀疏频带和稀疏孔径成像，稳健精确的SAR运动补偿自聚焦和多通道SAR成像四个方面，概括为以下四个部分：第一部分研究基于稀疏重建的目标超分辨成像。建立了基于稀疏重建理论的超分辨成像的一般模型，分析了影响稀疏重建超分辨的若干重要因素及其确定方法。针对低信噪比情况，通过构造加权因子以区分目标信号支撑区和背景，提出了基于改进压缩感知的超分辨重建方法。从贝叶斯压缩感知出发，建立了范数1正则化超分辨成像的一般模型，推导了正则化优化函数中范数权系数的含义及其最大似然估计表达。通过引入同分布和非同分布统计模型，分别提出了贝叶斯超分辨成像和改进贝叶斯超分辨成像算法。建立了分步迭代估计统计参数和超分辨成像重建的处理流程，建立了结合快速傅立叶变换的改进柯西-牛顿求解算法。在此基础上，结合稀疏重建的超分辨算法提出了短孔径ISAR成像、机动目标ISAR成像等多种实用方法，有效提高了ISAR目标成像质量。第二部分研究稀疏频率和稀疏孔径的高分辨成像。建立了稀疏步进调频信号的高分辨距离像重建优化求解算法。针对稀疏步进调频ISAR运动补偿，结合包络偏移估计、自聚焦以及多频多普勒速度估计等方法提出了稳健精确的统计参数和运动参数估计流程。从贝叶斯统计理论出发，建立了稀疏孔径ISAR成像算法。针对稀疏孔径间存在非连续运动误差，建立了联合高分辨成像和初相校正的优化求解方法，还提出了结合全极点信号模型的稀疏孔径相干化处理方法。所提出的方法改善了ISAR成像雷达的频带和时间资源利用率。第叁部分研究基于扩展相位梯度自聚焦的SAR自适应运动补偿方法。在传统的相位梯度自聚焦算法(PGA)的基础上，提出了局部最大似然-加权相位梯度自聚焦（LML-WPGA）算法，实现对距离空变运动误差精确估计。针对条带式SAR运动补偿，提出了基于WPGA和LML-WPGA的自适应运动补偿方法。该方法分步校正包络偏移误差、非空变相位误差以及空变相位误差，并结合重迭子孔径和低通滤波技术实现条带模式下的高精度全孔径自适应运动补偿，研究中算法还被推广到了大斜视SAR成像处理中。将LML-WPGA的思想推广到两种现有的自聚焦算法(PWE-PGA和WPCA)，建立了LML-PWE-PGA和LML-WPCA算法，极大改善了算法的运算效率和精度。第四部分研究多通道SAR宽域高分辨成像和通道均衡。在利用多接收通道对空域解多普勒模糊方法系统分析的基础上，提出了基于稳健波束形成的解多普勒模糊成像方法。相比传统的自适应解模糊，基于稳健波束形成的解模糊方法在抑制多普勒模糊分量的同时，实现自适应搜索目标信号的真实导向矢量，有效提高了解模糊算法对多通道SAR信号幅相误差的容忍性。针对存在较大通道误差的情况，提出了距离和方位分维误差校正的自适应通道均衡方法，建立了子空间信号处理的幅相误差估计方法，该方法可有效利用多个甚至所有多普勒单元信号联合估计方位维非空变和慢空变的幅相误差，并在子空间投影中利用天线方向图加权等技术，有效改善了通道误差估计的精度。
柴守刚[4]2014年在《运动目标分布式雷达成像技术研究》文中研究说明本文以非合作运动目标的分布式雷达成像为对象,以空间谱理论为基础,通过综合考虑分布式系统的空间展开特性、发射信号带宽、目标相对运动对成像的作用及其相互关系,重点开展了以双基地逆合成孔径雷达(Bistatic Inverse Synthetic Aperture Radar, B-ISAR)为基本系统形式的运动目标分布式雷达成像技术研究,主要工作如下：首先,针对分布式雷达成像的基本单元——B-ISAR的特殊几何构型,提出了基于运动分解的回波建模方法,所建立的回波模型能够解析的表达B-ISAR成像结果的几何畸变、二维定标因子与系统构型及目标运动之间的关系,从而将成像的畸变校正和定标问题转化成了参数估计问题。在此基础上推导出了一般条件下目标在叁维空间中运动时B-ISAR的成像平面,并分析了距离-多普勒(Range-Doppler, RD)成像结果的几何畸变与定标特征,为后续章节的研究打下了基础。其次,利用目标散射的稀疏先验信息,研究了压缩感知在运动目标分布式成像中的应用,主要是两个方面：1)针对B-ISAR的RD成像存在几何畸变及二维无法直接定标的问题,提出了一种联合几何畸变校正及定标的B-ISAR稀疏成像算法；2)提出了一种基于T/R-R (transmitter/receiver-receiver)构型的运动目标稀疏融合成像方法,以简单的系统构型在短的相干处理时间内实现了运动目标的高分辨率稀疏成像。第叁,针对一般运动目标的高分辨率成像问题,提出了一种新的分布式成像构型——多输入单输出ISAR (Multiple Input Single Output ISAR, MISO-ISAR),在获得高分辨率的同时尽可能的简化了系统复杂度、提高了系统的抗干扰能力、机动能力及生存能力,体现了高性能和可实用性的良好折中。最后,在MISO-ISAR的基础上,提出了基于运动接收机的叁维成像方法,该方法利用一维的发射机阵列和运动的接收机,即可实现运动目标的叁维成像,系统结构简单实用性较强。
邢孟道[5]2002年在《基于实测数据的雷达成像方法研究》文中研究指明成像作为雷达的一个新的功能在国内外已被广泛应用，它具有全天候、全天时、远距离成像的特点，可以大大提高雷达的信息获取能力，特别是战场感知能力。现在国外对战场感知要求高的雷达均配有二维成像功能，其对军用和民用均有重大实用价值。 雷达成像可分为逆合成孔径雷达(ISAR)成像和合成孔径雷达(SAR)成像，它的实践性非常强，对其研究需要大量实测数据。在过去，由于我国的宽带雷达比较少，录取的实测数据非常少，许多研究是基于仿真数据和少数国外录取的数据，限制了研究的深入。在ISAR成像方面，情况要好一些，“863”高科技计划的支持下，93年国内400MHz的宽带实验雷达研制完成，成功地录取几批实测数据，提供给多所高校和研究所，大大推动了研究工作。在SAR成像方面，可供研究的国内实测数据非常少，但近年来，由于需求牵引，许多研究所，如航空607所、电子14所、电子38所和兵器206所等，先后对机载SAR进行了较多批次的试飞，录取了一大批数据。本文就是利用我国自己录取的实测数据，在已有的研究工作基础上，对雷达成像作进一步研究。主要工作概述如下： 第二章研究机动目标的逆合成孔径雷达成像原理。逆合成孔径雷达(ISAR)和合成孔径雷达(SAR)都是利用目标(场景)与雷达的相对运动，提高横向分辨率，实现对目标(场景)的成像。SAR的运动方是雷达平台，可控制作平稳飞行，且用仪器测校其偏离误差；ISAR的运动方通常是非合作目标，运动不受控制，且难以精确测量。当目标作机动飞行时，以目标作固定基准，雷达等效地在空间形成流形复杂的逆合成孔径(阵列)，本第二章是对这种情况下成像原理进行了系统的研究。 第叁章是研究机动目标的平动补偿和成像方法。首先讨论平动补偿，它通常可以分解为两步进行——包络对齐和自聚焦，通过分析表明，针对平稳飞行的包络对齐方法(如相关法和最小熵方法)仍适用于机动目标，而根据相干积累原理，已有的自聚焦方法(如单特显点法，多特显点法，PGA方法)从理论上和实际上来说都不是最优的，我们提出适用于机动目标和平稳目标的迭代相干积累自聚焦(ICSA)算法，PGA算法是ICSA算法的一个特例；然后，本文讨论机动目标的成像，它实际上是一个瞬时谱估计问题，已有的一些瞬时成像方法(如联合时频分布方法，Radon-Wigner方法)只适用于散射点子回波基于实测数据的雷达成像方法研究 为线性调频信号(多普勒分布为直线)。针对多普勒分布为非直线的情况，我 们提出用自适应窗短时chirplet分解方法估计信号的瞬时频率和瞬时幅度，并 结合“洁净”技术，提出了快速自适应窗短时chirplet分解成像(ACDD算法。 实测数据的处理表明本章提出ICSA算法和ACDI算法是有效的。令第四章研究舰船目标的ISAR成像。有关飞机目标的ISAR成像国内已有较深 入的研究，对水面舰船的雷达成像在国防上同样有重要意义，但国内对舰船 的ISAR成像的研究，基本上为空白状态。虽然舰船成像与飞机成像在基本 原理上没有区别，但由于海水的波动，使舰船的姿态变化比较复杂，有必要 作专门的研究。第四章利用外场实测数据，针对舰船运动的特殊性，提出基 于“Clean”的调幅·线性调频(AM一LFM)信号参数估计的方法，获得舰船目标 的距离。瞬时多普勒动态像。令第五章研究一维高分辨距离像的特性。由前第二、叁、四章可知，工SAR像的 横向为多普勒，高的多普勒分辨率需要长的回波序列，即目标需有一定的转 角，而且当目标机动时，所获得的工SAR像形态各异，给目标识别带来不利。 雷达目标的高分辨一维距离像易于获取，它也包含目标形态的信息，且目标 的机动与否，对其影响不大。但是，一维距离像的可视性是较差的，虽然一 维距离像己将目标按距离分辨单元分割开，但每个分辨单元例还有许多散射 点，该单元回波的复振幅为众多散射点子回波之和。当视角有微小变化时， 虽然各散射点到雷达的距离变化并不大，但相对于微波波长，其相位差的变 化相当大，从而使各分辨单元到复振幅有大的起伏，即一维距离像的方向敏 感性十分敏感。为了能正确利用一维距离像作目标识别，必须利用实测数据 对一维距离像的特性进行研究，并通过预处理得到相对稳定的一维距离像。令第六章研究基于运动参数估计的窄波束宽幅SAR成像。近年来，国内很多研 究所，先后研制出分辨率为3m x 3m的机载SAR，进行了较多批次的试飞， 录取了一大批数据。但这些试验雷达，载机虽然装备有INS一GPS系统，但并 不对雷达的状态和参数作实时调整，天线上也未装捷联惯性测量组件(IMU)， 从而导航仪器测得的运动参数的精度较低，为作精确的运动补偿，运动参数 需要从实测数据估计得到。本第六章，利用基于数据的多普勒中心和调频率 估计方法，对运动参数的变化历程作了长时间的精确估计，并提出了新的补 偿和成像方法，可在飞行状态不很理想时，仍能获得好的宽幅图像。
雷杰[6]2005年在《宽带信号ISAR成像与检测研究》文中进行了进一步梳理ISAR是一种高分辨小旋转角成像技术，在距离方向，它通过发射大带宽信号获得高分辨；在方位方向，高分辨通过目标相对转动时回波间的相干积累取得。近二十年来，ISAR成像理论和技术有了很大发展，并逐步应用于实际系统。本文对宽带信号的ISAR成像与检测问题展开研究和讨论。 在舰船目标的ISAR成像中，由于受非线性策动力和阻尼力的作用，舰船目标在偏转、侧摆、俯仰叁个维度同时存在姿态变化，其变化规律含有类似于钟摆周期性运动的特点。针对这一特点，本文提出一种基于钟摆模型的舰船目标转动模型和成像算法。分析证实，单纯作周期运动的散射点会在高分辨回波各距离单元的相位历程中包含反映目标横向散射点分布情况的线性调频信号。在一些条件下利用线性调频分量成像可以获得较好的结果。在钟摆模型的基础上，利用二阶相位误差估计算法以及降阶算法可以补偿实际目标转动过程中因颠簸和不完全符合钟摆转动模型而引起的叁阶以及更高阶相位项，从而同时得到舰船目标的二维频率图像和调频率图像。实测数据处理结果表明，针对舰船目标的ISAR成像，由于频率分量和调频率分量的互补作用，本文的成像方法优于仅利用频率分量成像的方法，从而提高了成像概率。 假目标干扰背景下导弹目标的分类和识别是导弹防御系统中的一个突出问题，利用逆合成孔径技术对其成像是实现这一目的的快捷而有效的途径之一。实现对目标群中特定目标ISAR成像的关键在于对其进行运动补偿，由于成像域里多个目标间存在干涉效应，无法直接应用参考点补偿法。本文将Keystone变换应用于假目标干扰背景下的导弹目标线性距离走动校正，改进了基本的算法，得出了适于假目标干扰背景下的导弹目标成像方法。 宽带信号广泛应用于现代雷达设备中，用于获取精细的距离分辨力，此时目标将在距离上连续占据多个分辨单元而成为扩展目标。由于弱散射点的存在，与窄带信号相比，常用的扩展目标能量径向积累检测器会有很大的性能损失。由于目标散射点的位置在相邻的数十个脉冲内基本保持不变，本文利用判决的漏警概率估计散射点的相对幅度，并通过数值计算讨论了加权对能量径向积累检测器检测性能的改善作用。
高建军[7]2009年在《多径和海杂波干扰下的舰船ISAR成像及横向定标》文中研究指明雷达成像作为雷达的一个重要功能,已经广泛集成于现代雷达设备中,用来对目标进行全天时、全天候、远距离的高分辨率二维成像,在战略防御、反卫星、战术武器等军事领域以及雷达天文学、地形测绘和灾情预报等民事领域中都有重要应用价值。逆合成孔径雷达(ISAR)就是这样一种高分辨的二维成像雷达,可用于对卫星、导弹、飞机、舰船等运动目标成像。利用ISAR技术对舰船目标进行成像,对于海上侦察、反潜、反舰、海上交通管制及缉私等方面有重要意义。世界上许多国家都在研究海上目标的岸基ISAR成像,这个研究方向在国际上仍然是一个前沿和热点问题。本文主要深入研究了ISAR对舰船目标成像时面临的一些问题,包括舰船目标ISAR成像时目标叁维转动的复杂性、多径效应和海杂波等成像背景对ISAR成像的干扰及其抑制、最佳成像时间选取和横向定标等,并分别提出新的信号处理算法来解决相关问题。具体内容概述如下:1.作为基础研究,介绍了ISAR成像原理和相关算法,并针对舰船目标进行了几何建模和运动特性分析研究,进而对理想状况下的ISAR成像进行仿真,为后续章节存在背景干扰和进一步优化成像等研究内容奠定了分析的基础。2.针对ISAR成像时存在的多径效应,分析其对成像造成的影响,并提出消除这种影响的算法。当雷达波束以较低的仰角照射舰船目标时,ISAR成像会受到多径效应的影响,成像时除了产生真实的目标图像之外,还会在真实像的同一侧的不同位置产生两个具有相同形态但幅度大小各异的伪像,造成ISAR像的模糊,不利于目标识别。首先从ISAR成像的点扩散函数理论出发,通过回波建模分析了造成这种现象的机理,应用距离-多普勒成像原理并结合运动补偿过程直观地揭示了产生这种现象的原因。其次,根据有无多径效应以及伪像与真实目标像之间的位置关系,将ISAR图像分为无多径图像、模糊多径图像、可辨多径图像和可分离多径图像四类。针对可分离多径图像,提出了基于横向垂直投影差分的自动图像分割算法来消除多径的影响;针对模糊和可辨多径图像,基于伪像产生的机理,提出了一种以二维图像熵作为评价函数的多径效应参数估计方法来去除多径的影响:当得到的二维图像熵的值最小时,即可精确估计出多径效应参数。利用估计出的多径效应参数对多径图像进行处理,可消除由于多径效应产生的伪像。多径效应参数包含多个变量,采用针对非线性多参数最优估计的模拟退火(SA)算法,可以很好地估计相应参数值。3.研究分析海杂波对成像的影响,并提出基于频域CFAR检测的海杂波抑制算法。ISAR对海面上的舰船目标进行成像时,会受到海杂波的干扰。首先研究了时空相关的K分布海杂波的统计特性,在此基础上,利用球不变随机过程(SIRP)方法进行了特定雷达参数下时空相关的二维分布海杂波的仿真;接着,将仿真得到的海杂波加入相同参数下得到的舰船目标回波信号,当海杂波形状参数较小时,ISAR成像会受到海尖峰的影响;当海杂波功率谱接近目标功率谱时,ISAR目标的功率谱将会和杂波功率谱混迭;当海杂波相关且信噪比较低时,会大大降低ISAR成像时的运动补偿精度。为了抑制或去除海杂波的上述影响,在对比分析时域和频域K分布海杂波CFAR检测算法的基础上,采用频域“选大值”单元平均恒虚警率(GO-CFAR)检测算法来消除海杂波对舰船成像的影响,得到了较为清晰的ISAR图像。4.针对最佳成像时间选取及横向定标问题,提出一种新的最佳成像时间段选取算法和快速横向定标算法。由于舰船运动较为复杂,通常为周期性的非匀速旋转运动,导致回波为非平稳信号,多普勒频率具有时变特性,ISAR成像的横向分辨率和成像平面也会随时间发生改变,因此需要进行最佳成像时间选取。在给出最佳成像时间的定义后,利用多普勒展宽算法确定最佳成像时间中心;再结合图像对比度最大算法(ICMA)确定相应的成像时间段,从而完成了最佳成像时间选取。利用选取出的数据段进行成像即可得到聚焦较为良好且分辨率较高的最佳图像。在得到最佳像后,利用基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的横向定标算法确定了图像的横向分辨率:经过距离压缩后,某距离单元上的慢时间ISAR回波序列信号为线性调频(LFM)信号,LFM信号的调频率隐含着目标的转动角速度信息,而FrFT的特征决定了其具有良好的LFM信号检测性能,利用FrFT结合峰度值最大原则可以快速准确地估计出目标在成像期间的转动角速度,从而计算出成像期间的总转角,最终得到经过横向定标的ISAR图像。最后通过仿真和实测数据实验结果进一步证明了上述算法的有效性。
李强[8]2007年在《单脉冲雷达目标叁维成像与识别研究》文中研究表明雷达成像在精密制导、目标识别、民航管制等领域有着广泛的应用。逆合成孔径雷达(ISAR)可以得到目标的距离-多普勒像,但是在目标姿态变化时,ISAR像不能够反映目标的真实形状。对回波的各个分辨单元进行单脉冲测角,将方位、俯仰和距离信息结合起来就得到目标的叁维像,此像与目标的物理尺寸一致,并且受目标的机动影响较小,十分有利于改善识别性能,但是单脉冲叁维成像存在叁维运动补偿、角闪烁等问题。本文主要论述单脉冲叁维成像与目标识别方法,对抑制角闪烁的单脉冲测角方法、海杂波背景下的目标叁维成像和目标叁维像自动识别方法作了深入地研究。具体工作概括如下:1.当单脉冲雷达与目标距离很近时,角闪烁将成为主要测角误差源,其大小可能使测角结果指向目标尺寸以外。因此必须对角闪烁进行有效抑制,以提高测角精度。我们首先分析了由于目标切向运动引起的差波束方向图调制问题,推导出在对差通道回波信号进行高分辨处理后,谱展宽程度与目标运动参数之间存在某种关系,从而提出一种新的拉伸体制下的角估计方法。该方法通过搜索高分辨距离像波形熵的全局最大值得到目标角度估计,可以很好地抑制测角闪烁的发生。结合该测角方法,我们还给出了基于差波束ISAR像的角运动参数估计与补偿方法。2.无论是对目标的检测、成像或者识别,杂波均会造成严重地影响。以雷达对海面目标进行观测为例,当擦海角(入射余角)接近90°时,海面的散射系数σ_0会增大到+10dB左右,此时回波距离像中目标将被杂波完全淹没。我们对这种情况下的海杂波抑制方法进行了探索性地研究。首先利用ISAR技术,对海面和目标同时成像。然后利用新提出的基于Radon变换的目标杂波分离算法将ISAR像中的海杂波抑制掉,再对目标散射点进行单脉冲测角。这样就使得雷达能够在高擦海角时获得目标的叁维像。3.本文针对如何利用雷达叁维成像技术实现自动目标识别的问题进行了探索。我们首先通过CAD(计算机辅助设计)技术建立目标模板库。在得到目标的叁维像之后,估计出目标的姿态,修正已经建立好的目标模板库,通过与形态滤波相结合的最大融合度分类器完成目标的识别。最后仿真了叁维目标识别方法,并对结果进行了分析。本论文各章节安排如下:第一章介绍了雷达成像与目标识别的研究背景及意义,回顾了前人的研究成果,并简要介绍了本文的研究重点。第二章分别介绍了距离高分辨技术、ISAR成像技术以及基于ISAR的单脉冲叁维成像技术的基本原理与方法。第叁章重点研究了能够有效抑制角闪烁的单脉冲测角方法。提出了拉伸体制下的最大熵测角方法,同时给出了基于差波束ISAR像的角运动参数估计与补偿方法。第四章针对高擦海角观测条件下的海杂波抑制方法进行了研究,提出了基于Radon变换的杂波与目标分离方法,可以在ISAR像中将海杂波抑制掉,最终获得目标的叁维像。第五章主要讨论的是如何利用基于拉伸处理的数字波束形成技术在宽带相控阵上实现叁维成像功能。仿真对比了步进跟踪与连续跟踪两种情况下宽带相控阵对空中目标的单脉冲叁维成像。第六章重点讨论目标叁维像的识别方法。对模板库的建立、目标叁维像的姿态估计以及基于形态滤波的最大融合度分类方法均作了详细论述。第七章对全文作了总结,展望了雷达目标叁维成像与识别技术的发展方向及存在的一些问题。
吕少霞[9]2007年在《ISAR成像的横向定标算法研究》文中研究表明逆合成孔径雷达(ISAR)是一种高分辨率成像雷达,能够对飞机、导弹、舰船和天体等目标进行成像,在军事和民用方面都有很重要的意义。ISAR采用大带宽的雷达发射信号获得目标的高分辨纵向距离像,通过相干处理时间内目标相对雷达转动的多普勒频率获得目标横向距离像。由于ISAR成像的目标多数为非合作目标,其运动轨迹比较复杂,而ISAR成像是利用目标相对雷达的转动,不同运动轨迹目标相对雷达转动角度的变化,会对成像带来不同的影响。而且,在对目标进行成像的过程中,有确定的纵向分辨的同时,无法保证ISAR成像的横向分辨与其相一致,这是成像所不希望的。因此,如何能够确定成像的横向分辨率,而且选择合适的采样点数,使其与纵向分辨率保持一致,是ISAR技术的一方面的研究课题。这对进一步获取正确的目标像和进行雷达目标识别具有一定的实用价值。本文研究的主要内容是如何确定ISAR成像的横向分辨率问题,也就是在ISAR研究领域的横向定标问题。文中采用滤波的方法,对雷达所观测的目标轨迹进行有效的去噪、平滑处理。并由处理后的轨迹数据,计算目标相对雷达视线的总转角变化。在已知雷达波长的情况下,确定ISAR成像的横向分辨率,得到ISAR成像的横向定标结果。文章的具体内容可分为以下四方面:首先,阐述了ISAR成像的原理,尤其是ISAR成像的横向分辨率确定及横向定标原理,并从对目标运动轨迹估计的角度出发,给出ISAR横向定标的解决方案。其次,针对ISAR成像的目标运动进行建模说明。分别仿真了ISAR成像过程中常见的非合作目标运动轨迹形式,对目标运动进行了建模,建立了目标运动的常速模型、常加速模型以及机动转弯的目标运动模型。然后,从雷达观测的距离,方位角,俯仰角出发,深入研究了基于目标的运动轨迹模型下的空间位置滤波算法、α-β滤波算法、α-β-γ滤波算法、卡尔曼滤波相关算法对目标的运动轨迹进行滤波,得到了目标较为平滑的估计轨迹信息。最后,从目标的估计轨迹的位置信息中,计算目标相对雷达视线在相干处理时间内的总转角,求得ISAR成像的横向分辨率,进而对ISAR成像横向标定。通过MATLAB软件仿真,验证了横向定标算方法的正确性和有效性,并比较了各种算法的优劣。
叶钒[10]2011年在《基于信号稀疏表示的ISAR目标特性增强技术》文中研究表明单雷达成像系统受到信号带宽和相干积累角的约束,雷达分辨率有限。逆合成孔径雷达(ISAR)目标特性增强是一种新兴的雷达成像处理技术,它利用单组或多组从不同空间、频率及时间观测目标的雷达回波数据,通过信号处理的手段获得高精度的目标散射模型参数估计,从而突破分辨率约束,获得高分辨率的清晰图像。信号稀疏表示是一种有效的数据分析方法,它在变换域上用尽量少的基函数来准确地表示原始信号,抓住信号的本质。ISAR成像本质上是一个信号表示的过程,将信号稀疏表示理论应用到ISAR目标特性增强处理中,通过充分挖掘信号的稀疏先验信息,构造超完备字典寻找观测信号最稀疏的表示系数,可以更加精确地提取目标散射参数,大幅地提高ISAR图像质量,有利于图像分析和目标识别等后续处理。本文针对导弹防御系统的应用背景,研究了基于信号稀疏表示的ISAR目标特性增强技术,包括了多雷达信号互相关处理技术、同视角多频带和多视角多频带ISAR目标特性增强技术等。首先,研究了多雷达信号互相关处理。给出了基于距离方位极点的夹角估计方法,联合估计多雷达信号之间的参考距离误差项和多雷达视线夹角;针对基于谱估计的幅相补偿参数估计方法精度不高且需要平滑处理的缺点,提出了基于信号稀疏表示的多频带信号互相关处理方法,利用幅相补偿参数的稀疏特性,通过稀疏重构类方法来估计不相关项,克服了传统方法缺点,提高了估计的精度和稳健性。其次,研究了基于信号稀疏表示的同视角多频带ISAR目标特性增强技术。针对谱估计方法需要预知散射点个数的缺点,建立了多频带ISAR信号表示模型,在论证了基追踪方法稀疏求解的局限性之后,提出了两种改进方法:一是综合基追踪和自回归模型外推的ISAR目标特性增强方法,二是基于稀疏贝叶斯学习的ISAR目标特性增强方法,这两种方法无需散射点个数估计,并且能够获得比基追踪更为稀疏的解。为了进一步提取目标的极化散射信息,建立了多频带相干极化几何绕射理论模型,提出了基于稀疏贝叶斯学习的全极化多频带ISAR目标特性增强方法,克服了谱估计方法的缺点,并利用仿真数据验证了估计精度的提高。再次,详细研究了基于信号稀疏表示的多视角多频带ISAR目标特性增强技术。为了克服两维极点失配的问题,提出了基于扩展矩阵增强矩阵束的ISAR目标特性增强方法来提高参数估计精度和配对准确度。虽然此方法较之修正的求根多重信号分类方法方法来说性能优越,但是还是无法回避散射点个数估计问题。因此建立了多视角多频带ISAR信号表示模型,并利用信号稀疏重构方法来估计散射模型参数,此方法无需散射点个数估计和两维极点配对处理,仿真和实测数据验证了此方法的优越性;为了增强目标的边缘特性,研究了边缘增强的多视角多频带ISAR目标特性增强方法,在保持目标的点稀疏特性同时增强了目标的边缘特性;针对广角度域目标散射存在镜面反射,而传统的镜面角度估计方法精度较低的问题,提出了基于遗传算法的改进方法来提高模型参数估计精度,并进一步给出了多窄带情况下频率依赖因子的估计方法。最后,对ISAR目标特性增强处理的性能进行分析。以Cramér-Rao限为参考,分析了信噪比和频带间隔对多频带ISAR目标特性增强处理的参数估计性能的影响;将ISAR目标特性增强处理等价为一个压缩感知问题,在压缩感知理论框架下分析了稀疏度和采样数等对同视角多频带ISAR目标特性增强处理性能的影响,并提出以基于点扩散函数的相关性度量为评价指标来优化二维采样矩阵,从而指导多雷达布站。
参考文献：
[1]. 低分辨ISAR成像及干涉技术应用研究[D]. 姜正林. 西安电子科技大学. 2001
[2]. 宽带雷达目标识别技术研究[D]. 李丽亚. 西安电子科技大学. 2009
[3]. 高分辨SAR/ISAR成像及误差补偿技术研究[D]. 张磊. 西安电子科技大学. 2012
[4]. 运动目标分布式雷达成像技术研究[D]. 柴守刚. 中国科学技术大学. 2014
[5]. 基于实测数据的雷达成像方法研究[D]. 邢孟道. 西安电子科技大学. 2002
[6]. 宽带信号ISAR成像与检测研究[D]. 雷杰. 西安电子科技大学. 2005
[7]. 多径和海杂波干扰下的舰船ISAR成像及横向定标[D]. 高建军. 哈尔滨工业大学. 2009
[8]. 单脉冲雷达目标叁维成像与识别研究[D]. 李强. 西安电子科技大学. 2007
[9]. ISAR成像的横向定标算法研究[D]. 吕少霞. 哈尔滨工业大学. 2007
[10]. 基于信号稀疏表示的ISAR目标特性增强技术[D]. 叶钒. 国防科学技术大学. 2011
标签：武器工业与军事技术论文; 电信技术论文; 图像融合论文; 运动估计论文; 雷达论文; sar论文; sar雷达论文;