基于艇载稀疏阵列雷达的空中运动目标成像探测北大核心CSCD

基于艇载平台的空中运动目标探测在低空侦察、预警识别等军事领域的应用价值广泛。文中基于频分信号和孔径综合方式设计了一种艇载共形稀疏阵列布设方式。为降低阵列系统复杂度、提高数据利用率,采用主动冗余线列阵作为稀疏布设准则。提出了一种干涉处理的频域运动目标稀疏成像算法,利用飞艇悬浮的特点,对飞艇平台前后不同孔径综合下的实孔径雷达图像进行干涉操作,去除复图像分辨单元内的随机初相位,使雷达复图像在频域具备稀疏性质。在频域开展低通滤波等重构处理,可得到运动目标的稀疏重建结果,实现运动目标的准确探测。给出了艇载稀疏阵列在成像分辨率0.5 m的点阵目标成像仿真结果,验证了方法的有效性。     

基于修正均匀冗余阵列正反编码的稀疏阵列SAR下视三维成像处理

该文研究基于频分正交信号的机载交轨稀疏阵列SAR下视3维成像问题。为解决孔径综合方法带来的重复频率高、数据冗余量大和运动补偿等问题,提出一种基于修正均匀冗余阵列(Modified Uniformly Redundant Arrays, MURA)编码和干涉处理频域稀疏的3维成像方法,直接在距离频域稀疏采样条件下对目标场景进行下视3维成像。引入MURA编码对回波数据在阵列采样平面进行正反编码调制,分别获得两幅3维复图像,并通过干涉处理使信号3维频谱集中在低频段,利用频域低通滤波或压缩感知(Compressed Sensing,CS)实现目标场景3维成像。该方法具有回波数据利用率高和工作重复频率低的特点。仿真分析和试验数据验证了方法的有效性。     

艇载稀疏阵列MIMO雷达地面运动目标成像方法

本文针对地面运动目标成像问题,提出了基于平流层飞艇平台的稀疏阵列MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)雷达的成像方法.该方法首先利用MIMO雷达阵列对观测场景进行空间并行采样获取其散射信息,其次由于两次脉冲回波信号中的运动目标信息不同而地杂波(或静止地物)信息相同,因此利用一次相消技术抑制回波信号中的地杂波分量.然后基于观测场景中运动目标的稀疏特性,将压缩感知理论引入到对运动目标重建过程中.该方法可有效避免地面运动目标成像时的地杂波干扰和运动补偿问题,同时采用稀疏阵列可大幅减少天线阵元个数,从而降低对飞艇平台的要求和系统成本,便于工程应用.最后利用仿真实验验证了该方法的有效性和可行性.     

稀疏阵列L 型MIMO 雷达运动目标三维成像方法

针对L型多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达对空中运动目标三维成像天线数目较多问题,提出了发射阵列采用稀疏布阵的L型MIMO雷达三维成像方法。该文首先分析了MIMO雷达发射阵列的稀疏布阵方式,其次结合压缩感知理论具体阐述了基于稀疏阵列的三维成像方法。该方法在大幅减少L型MI-MO雷达发射天线的条件下,实现了对运动目标的单次快拍三维成像,不仅有效避免了目标机动带来的运动补偿难题,同时又降低了系统的硬件复杂度,便于工程应用。最后利用仿真实验验证了本文方法的有效性和可行性。     

基于单快拍稀疏重构的阵列雷达前视成像北大核心CSCD

针对阵列雷达前视高分辨成像问题,文中提出了一种基于单快拍数据稀疏重构的成像算法。在对各阵元回波信号进行脉冲压缩及运动校正后,以波束指向角为中心在主瓣范围内构建信号矢量及对应观测矩阵,利用稀疏贝叶斯学习算法对当前指向角多个阵元的单快拍数据进行稀疏重构,得到散射系数分布;进一步对不同指向角重构所得散射系数进行幅度积累,得到最终的前视图像。仿真结果表明,该算法能在低角度采样率条件下获得有效的前视超分辨图像。     

大型稀疏阵列天基雷达系统分析

天基雷达可以在全球范围内实现运动目标探测和对地高分辨率成像。该文研究了天基雷达系统问题,基于大型稀疏阵列天线,论述了天基雷达的技术体制和关键技术,设计了基于稀疏阵列的MEO轨道X波段天基雷达系统参数并分析了其系统性能,为天基雷达的技术实现提供了一种新的途径。     

艇载共形稀疏阵列天线雷达成像研究

基于平流层飞艇平台,研究了共形稀疏阵列天线雷达对静止目标成像及对运动目标探测的问题。针对三叶玫瑰线艇身模型,提出了共形稀疏阵列天线的布阵方式。雷达采用实孔径方式成像,各子阵同时发射多脉冲频分正交信号。利用各子阵多发多收的回波信号,采用后向投影(BP)算法完成各子带信号对静止目标的成像处理,再将子带信号成像结果相参累加以提高静止目标成像的距离向分辨率;将各子阵一发多收的多脉冲回波信号变换到距离-多普勒域,完成静止杂波抑制,对各子带信号采用压缩感知(CS)的方法在二维空间实现对运动目标图像的重建,再将子带信号重建结果非相参累加以提高运动目标探测的信噪比。仿真实验验证了本文方法的有效性。     

基于参数估计的下视稀疏阵列三维SAR运动误差补偿和成像处理方法

当载机存在偏航角速度时,载机航线会偏离理想航线,对稀疏阵列下视3维合成孔径雷达(DLSLA 3D SAR)成像产生影响。该文建立了载机在飞行过程中存在偏航角速度下的DLSLA 3D SAR成像模型,通过理论推导得到了信号的多普勒调频率表达式,多普勒调频率与目标被调制后的跨航向坐标有关,而与被调制后的方位向坐标无关。进一步,完成跨航向信号处理之后,在平台的速度和偏航角速度不准的情况下,利用参数化稀疏表征方法实现了平台的速度和偏航角速度的估计,并完成了方位向稀疏场景的重构,最后提出了一种形变校正方法。仿真实验验证了该算法的有效性。      

稀疏重航过阵列SAR运动误差补偿和三维成像方法

该文针对机载交轨阵列SAR下视3维成像模型,采用以巴克码伪随机序列为准则的稀疏重航过采样方式,利用较少飞行次数提高交轨向分辨率。针对重航过采样方式存在的运动误差,利用修正均匀冗余阵列(Modified Uniformly Redundant Arrays, MURA)编码空间调制和3维后向投影(Back Projection, BP)算法获得各航过3维复图像对,基于干涉处理和频域压缩感知(Compressed Sensing, CS)等效实现各航过阵列形变误差补偿。将MURA反码对应回波形成的3维复图像相位作为参考,对各单航过复图像进行相位补偿,以恢复各航过间复图像相位关系。根据单航过阵列SAR3维复图像具备频域稀疏的性质,对各个复图像相干累加,实现稀疏重航过阵列SAR高分辨率下视3维成像。仿真和暗室试验数据处理结果验证了方法的有效性。      

基于稀疏表示的杂波建模和微弱运动目标探测

雷达回波中,微弱运动目标会被强杂波掩盖,造成目标探测困难。文中提出基于匹配追踪稀疏表示方法的雷达微弱运动目标探测算法,采用训练的过完备字典线性组合对杂波进行建模并解决稀疏表示问题,提高了杂波建模的准确性,利用杂波模型抑制杂波,可以从杂波背景中有效地探测微弱目标。仿真结果表明:文中提出的算法优于传统的目标探测方 法,可以提高杂波抑制和微弱运动目标探测性能。     

基于压缩感知的稀疏阵列MIMO雷达成像方法

针对MIMO雷达对空目标单次快拍成像时天线数目较多问题,该文提出了一种稀疏阵列MIMO雷达的成像方法。首先分析了MIMO雷达天线的稀疏布阵方式,其次结合压缩感知理论具体阐述了稀疏阵列MIMO雷达的成像方法。该方法不仅能够对运动目标实现单次快拍成像,避免了目标机动带来的运动补偿难题,同时又能够大幅减少MIMO雷达的天线规模,便于工程实现。最后利用仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于共形稀疏阵列的艇载外辐射源雷达性能分析

该文研究了共形稀疏阵列在艇载外辐射源雷达中的应用问题,并分析了艇载外辐射源雷达目标探测性能。鉴于天线在雷达系统中的重要地位,重点分析了稀疏阵列数字波束形成(DBF)天线的布阵方式及天线方向图指标。基于组合巴克码实现艇身稀疏阵列共形布设,提出一种曲线阵列到直线阵列的补偿方法,以获得理想的DBF天线方向图。针对曲线阵列可能存在的形变问题,采用分布式位置和姿态测量系统(POS)进行形变误差测量,经曲线拟合后实施精确补偿。仿真结果表明所提方法的有效性。     

天基分布式雷达GMTI方法

小卫星分布式雷达具有很多优点,但由于平台速度高、天线面积小、超稀疏分布,给信号处理带来了近场、宽带、混合基线等问题.本文针对地面慢速目标检测(GMTI)提出一种非同时采样空时自适应处理方法,能够有效缓解近场、方位去相关等问题,并提出两种提高GMTI性能的方法,新方法对复杂地形的适应性大大提高,仿真结果证实了方法的有效性.     

基于目标场景结构化稀疏重构的三维雷达成像方法

基于成像场景散射强度稀疏表示的3维雷达成像结果对目标的外形几何细节体现较差,不利于目标识别.该文首先分析了目标在成像场景内散射强度的结构化特征,然后以散射点梯度信息进行了结构化稀疏表示,构建了基于目标散射强度梯度变化的结构化稀疏重构模型,最后通过改进的联合正交匹配追踪算法重构出目标3维图像.实验结果表明,该方法具有较好的抗噪性能和成像质量,可以更好地反映目标外形几何特征.     

基于目标场景结构化稀疏重构的三维雷达成像方法

基于成像场景散射强度稀疏表示的3维雷达成像结果对目标的外形几何细节体现较差,不利于目标识别。该文首先分析了目标在成像场景内散射强度的结构化特征,然后以散射点梯度信息进行了结构化稀疏表示,构建了基于目标散射强度梯度变化的结构化稀疏重构模型,最后通过改进的联合正交匹配追踪算法重构出目标3维图像。实验结果表明,该方法具有较好...     

模拟激光等离子体软X射线成像的光学处理方法

本文报道了一个软X射线URA(uniformly redundant arrays)编码孔成像的光学图像处理方法.利用相干光学解码图像处理技术给出了模拟靶图像.     

机载交轨稀疏阵列天线雷达的下视三维成像处理

该文研究了机载交轨稀疏阵列天线雷达的下视3维成像处理问题。将稀疏阵列天线布设在载机交轨向,采用频分正交信号实现多发多收以提高发射功率,利用多相位中心孔径综合原理将稀疏阵换成满阵,采用与空间位置相关的匹配滤波器使不同子带信号孔径综合后相位中心的空间位置相同,进一步将子带信号合成宽带信号以提高距离分辨率实现下视3维成像。为了扩大观测幅宽,提出将ScanSAR模式与SweepSAR模式相结合的扫描方式,以降低雷达系统的脉冲重复频率。分析了机载交轨稀疏阵列天线雷达的系统参数,通过仿真验证了该文方法的有效性。     

基于稀疏处理的运动目标认知ISAR成像技术

稀疏处理主要研究如何利用低维数据实现高维稀疏信号的准确重建。基于该特性,已有较多学者将其应用于ISAR成像中用以减少数据量,改善成像质量。文中首先从ISAR回波数据出发,建立了基于稀疏处理的ISAR成像模型,并给出实验处理结果;然后,针对稀疏ISAR成像中存在的对目标和环境的自适应能力不强、工作效率不高等问题,提出将稀疏ISAR成像与认知雷达相结合,构建了认知稀疏ISAR成像框图,并给出了两种认知稀疏ISAR成像策略,能够有效减少成像所需数据量,提高雷达利用效率;最后,利用实验数据验证了所提模型的有效性。     

UWB MIMO近场成像雷达稀疏阵列设计方法研究

传统方法设计近场高分辨成像雷达的阵列时,往往需要大量且分布密集的阵元,这样的设计会带来巨大的开销和制作工艺要求高等问题。为了避免上述问题,本论文将MIMO与UWB相结合,提出了一种基于等效相位中心原理设计UWB MIMO近场成像雷达稀疏阵列的方法,并对等效相位中心近似带来的误差做了补偿。然后通过数值仿真工具(FDTD)进行仿真,考察了设计的阵列的波束方向图,并分别对单个点目标和分布式目标进行成像,仿真结果验证了该阵列设计方法的有效性和应用于近场高分辨成像的可行性。