稀疏场景下SAR方位向随机丢失数据的迭代成像算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)方位向随机丢失部分数据导致目标模糊和能量分散的问题, 提出基于稀疏优化理论的重建成像方法。该方法主要针对稀疏观测场景的SAR方位向随机缺失数据的回波信号进行成像处理, 利用SAR回波模拟算子, 避免了二维回波信号矩阵变成向量的操作, 从而减小了内存占用和计算量。所提出的基于SAR近似观测模型的迭代优化重建算法能够实现对观测目标幅度的高精度重建。和传统基于匹配滤波的SAR成像算法相比, 提出的算法能够明显地消除SAR方位向随机丢失部分数据引起的目标模糊和目标能量分散。和迭代软阈值收缩算法相比, 提出的算法重建的目标幅度误差更小。理想的点目标回波数据和真实的星载SAR稀疏观测场景的回波数据处理表明了所提算法在减少重建目标误差、提高观测目标区域的目标背景比等方面有较大的优势。     

空间探测相控阵雷达系统中的任务规划算法

针对空间探测相控阵雷达系统,提出了一种观测任务规划算法。首先,建立了观测任务模型和观测任务资源占用模型;其次提出一种多任务并行截止期越早越优先(multi-task parallel earliest deadline first,MTPEDF)调度算法来解决观测任务规划,该算法综合考虑雷达的搜索任务与跟踪任务来进行系统资源的分配。对于跟踪任务,算法结合目标的过境时间以及当前系统的负载情况,以此来确定雷达对该目标的观测时间段;最后给出了算法的评估方法。利用在轨的2 886个空间目标进行仿真验证,仿真结果表明算法可以较好地利用系统时间资源,合理安排雷达观测任务。     

基于压缩感知理论的稀疏遥感成像系统设计

高分辨率的应用需求使得传统的遥感成像系统面临高速率采样、海量数据存储等难以突破的瓶颈问题。基于压缩感知理论设计的雷达和光学稀疏遥感成像系统,突破了Shannon-Nyquist定理的限制,以较少的测量数据实现了同等甚至更高质量的信号重构。首先,根据被测目标和场景的不同特性,分别设计了稀疏表示矩阵;其次,根据互相关最小化原则,选择了与稀疏表示矩阵相适应的最优感知矩阵;最后,研究了适用于二维成像大规模数据的稀疏重构算法。专业电磁散射仿真软件生成的雷达观测数据和复杂场景光学图像的数值仿真,验证了本文设计的稀疏遥感成像系统原理上的可行性。     

基于多观测向量块稀疏的MIMO雷达非理想正交波形成像

基于稀疏恢复的多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达波形分离方法,能够代替匹配滤波,提高MIMO雷达非理想正交波形分离效果,对目标高分辨成像。但由于目标像稀疏性较弱,多观测向量(multiple measurement vector, MMV)稀疏恢复算法的效果有限。通过调整感知矩阵发掘目标像的块稀疏性,提出了一种基于块稀疏的MMV稀疏重构算法来提高成像质量。首先采用改进的复合三角函数(improved composite trigonometric function, ICTF)作为平滑函数近似l₀范数,然后将其扩展到基于块稀疏的MMV模型,最后通过自适应调整正则化参数提升算法稳健性。通过实验验证了该算法在不同稀疏度、不同信噪比下的重构性能,仿真分析了其应用于MIMO雷达对多散射点目标模型的成像效果。仿真结果表明,所提算法能够更好地提高成像质量。     

基于多观测向量块稀疏的MIMO雷达非理想正交波形成像

基于稀疏恢复的多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达波形分离方法,能够代替匹配滤波,提高MIMO雷达非理想正交波形分离效果,对目标高分辨成像。但由于目标像稀疏性较弱,多观测向量(multiple measurement vector, MMV)稀疏恢复算法的效果有限。通过调整感知矩阵发掘目标像的块稀疏性,提出了一种基于块稀疏的MMV稀疏重构算法来提高成像质量。首先采用改进的复合三角函数(improved composite trigonometric function, ICTF)作为平滑函数近似l₀范数,然后将其扩展到基于块稀疏的MMV模型,最后通过自适应调整正则化参数提升算法稳健性。通过实验验证了该算法在不同稀疏度、不同信噪比下的重构性能,仿真分析了其应用于MIMO雷达对多散射点目标模型的成像效果。仿真结果表明,所提算法能够更好地提高成像质量。     

基于AMPL的多成像卫星任务调度与规划

成像卫星调度问题是利用在太空中运行的多个对地观测卫星,根据用户的需要,最大限度利用卫星系统的资源实现对地面目标进行观测。该系统涉及多个成像卫星的调度和规划,因此一直以来都是一个富有挑战性的课题。在分析成像卫星工作原理和调度任务约束条件的基础上,首先建立了一个满足多卫星、多监测目标的混合线性模型,并对模型的合理性加以论证。其次,采用一种数学建模语言(a mathematical programming language,AMPL)解决该调度问题的新方法以应对目前约束规划问题求解方法多样、求解性能差异大的问题,并对从卫星工具包上得到的数据进行实验。该建模语言可以根据模型种类,智能调用各类综合多种成熟算法的解法器。实验结果显示,相对于常用求解算法,该方法更加有效地解决了中短期卫星的调度问题。     

多星成像调度问题基于分解的优化算法

提出了一种求解多星成像调度问题的基于分解的优化算法,将问题分解为任务分配主问题与单星成像调度子问题.任务分配主问题生成不同卫星的任务分配方案,单星成像调度子问题则根据分配的任务进行优化,生成每颗卫星的成像调度方案.采用自适应的蚁群算法求解任务分配主问题,通过自适应参数调整策略及信息素平滑策略,实现全局搜索和快速收敛间的平衡.采用启发式算法及快速模拟退火算法求解单星成像调度子问题,通过综合多颗卫星的调度结果, 可以对任务分配方案进行评价,引导蚁群算法搜索优化的任务分配方案,最终得到多颗卫星的成像调度方案. 大规模测试算例验证了算法的效率.     

基于多观测向量序列降采样恢复的稀疏矩阵重构

二维稀疏信号的重构可以通过解多观测向量的稀疏表示问题来实现。然而,当各向量的稀疏结构不同时,将稀疏恢复算法拓展到多观测向量模型的方法将不再有效。提出了一种序列降采样重构的方法用于实现稀疏矩阵的重构。该方法通过构造降采样矩阵,大幅降低稀疏矩阵信号的稀疏度,再通过多观测向量序列观测和恢复,完成对稀疏矩阵的重构。理论分析表明,所提方法能够实现对高稀疏度矩阵的高概率重构。实验表明,所提算法能够有效地实现二维稀疏信号和图像重构。     

非均匀稀疏采样环境自适应α-β滤波算法

针对非均匀稀疏采样环境下的被动机动目标跟踪问题,提出了一种新的自适应α-β滤波算法.算法首先在最小均方误差准则下,推导了α-β滤波器的最优参数选择方法;然后详细分析了非均匀稀疏采样被动传感器上报数据的特点,提出利用上报时间间隔和目标速度来设计跟踪指数,且根据被动传感器系统的实际观测情况,推导了观测误差标准差的表达式;最后,在保证算法稳定性的前提下,给出了自适应滤波器参数设计方法.实验结果表明,提出算法能够准确对机动目标进行跟踪,性能要好于工程中常用的α-β滤波器,且算法设计简单,能够工程实现.     

相控阵雷达工作方式的自适应调度策略

相控阵雷达的固有特性是对多目标交替进行搜索或跟踪的能力。为此,驻留在雷达系统计算机内的调度程序可以采用两种不同的调度策略(或算法):固定样板策略和自适应策略。本文着重介绍自适应调度策略设计中所应考虑的主要因素,给出它的功能框图,并用简例具体说明它的设计方法与优越性。     

基于关联计算的相控阵雷达前视成像技术

基于关联计算成像原理, 提出一种适用于相控阵雷达的前视成像技术, 其随机移相是由配置二维相控阵雷达来实现的.为了模拟经典量子关联成像中的随机涨落光场以实现测量的不相关性, 需要控制二维相控阵辐射出的波前呈现随机幅相波动特性, 再结合压缩感知(compressive sensing, CS)的模型框架与稀疏贝叶斯学习(sparse Bayesian learning, SBL)算法解决关联耦合问题以实现目标场景的方向维和俯仰维超分辨成像。甚至可以在不需要雷达与目标相对运动的情况下, 结合宽带信号体制实现雷达前视超分辨三维成像。仿真实验和实测数据验证了其原理的正确性和算法的有效性。     

Novel radar dwell scheduling algorithm based on pulse interleaving

The problem of scheduling radar dwells in multifunction phased array radar systems is addressed. A novel dwell scheduling algorithm is proposed. The whole scheduling process is based on an online pulse interleaving technique. It takes the system timing and energy constraints into acoount. In order to adapt the dynamic task load, the algorithm considers both the priorities and deadlines of tasks. The simulation results demonstrate that compared with the conventional adaptive dwell scheduling algorithm, the proposed one can improve the task drop rate and system resource utiliW effectively.     

基于块稀疏矩阵恢复的MIMO雷达扩展目标高分辨成像算法

针对现有多输入多输出(multiple input multiple output,MIM O)雷达稀疏恢复成像算法中存在的运算量大、对扩展目标成像质量低的问题,提出一种基于块稀疏矩阵恢复的MIMO雷达扩展目标高分辨成像算法,通过引入目标块稀疏特征,提高对空间扩展目标的成像质量.首先,通过构造距离向和方位向感知矩阵,建...     

基于外辐射源的机载无源SAR成像算法

提出一种基于外辐射源的单发单收模式的机载无源SAR成像方法。该方法基于单个外辐射源,利用载机作规则的环形运动来合成等效雷达孔径对地面静止目标进行成像。由于接收到的数据非均匀且数据量较少,通过对接收回波数据进行坐标变换和插值运算,直接在频域数据空间利用二维傅里叶变换重建目标的散射函数分布。理论推导和计算机仿真结果证明该方法是有效的。     

Techniques for Radar Imaging Based onMUSIC Algorithm

1.INSTRuCTION'~~that,whenaradarilluminatestargets,therearethreesections:Rayleishsects~aamopticalsection.Inopticalsection,thatistosay,whenradarillumination~isedenough,theradartargetcanbeconsideredasacollectionofafinitenumberof:'peteringcenterS.ThefundarnelitaltaskofradarimagingistomakecorrelativeaccumuMOf~tedradarsignalintermsoftargetscatteringcentermodel,attainthelocationof'~Centerandthecorrespondedscatteringimmensityfromthetargetback-scatteringx~ieS,andregenerstetheprocedureofthetargets…     

基于高斯字典原子稀疏表示的高精度宽角SAR成像方法

为了提高从宽角合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中提取目标后向散射各向异性特性的性能,在宽角SAR字典稀疏表示模型的基础上,提出一种基于高斯字典原子的高精度宽角SAR成像方法。在字典构造上,采用不同中心位置、相同方差的高斯函数。在求解稀疏表示系数上,采用广义最小最大凹惩罚稀疏重构算法求解。最后，根据稀疏表示系数的重构结果以及构造的字典得到目标的后向散射各向异性特性。通过仿真实验和Backhoe数据对算法进行验证,结果表明,该方法能够高精度地提取目标的后向散射各向异性特性。