基于二阶WVD的ISAR平动补偿方法

逆合成孔径雷达（Inverse synthetic aperture radar, ISAR）目标成像在军事和民用领域有着很广泛地应用,近年来,ISAR目标成像技术发展已经较为成熟,然而由于观测场景复杂和目标的非合作特性,导致获取的目标图像分辨率低和出现散焦、拖尾等问题。针对上述问题,本文提出了一种基于二阶维格纳维拉分布（Wigner-viller Distribution,WVD）的ISAR平动补偿方法,该方法首先将ISAR回波信号建模为二阶多项式,然后运用Keystone变换校正由运动引起的距离走动,再利用二阶WVD变换聚焦目标所有散射体的能量,进而估计出二阶运动参数,最后通过解调操作和Keystone变换获得聚焦良好的目标图像。本文提出的方法在低信噪比（Signal-to-noise ratio,SNR）环境下具有较稳定的性能,并且避免了多维搜索,减少了运算复杂度,有利于实现ISAR运动目标的实时成像。      

一种适用于编队目标的ISAR成像处理实现方法

在对编队目标的ISAR成像中,由于目标之间的间距很小,各目标回波常常在距离域和多普勒域都有重叠,难以进行多目标回波分离和分别成像.本文提出一种适用于编队目标的ISAR成像实现方法.对多目标回波统一进行径向加速度补偿和Keystone变换,完成多目标的距离对齐.在横向作多普勒分辨时,考虑各目标散射点子回波可近似为线性调频信号,引入修正离散Chirp-Fourier变换,并结合CLEAN技术,同时得到多目标的距离-多普勒像.仿真实验结果证明了该方法的有效性.     

OTHR低信噪比下的机动目标检测算法

在天波超视距雷达(OTHR)中,采用短时间相干积累时,可以提高数据率和检测效能,减小电离层污染。但采用短时间相干积累时,目标信噪比往往较低,检测难度较大,而机动目标的多普勒扩展进一步增加了目标的检测难度。传统的机动目标检测算法利用基于高阶模糊函数(HAF)的多普勒补偿算法来提高机动目标的可检测性,但由于HAF多次用到非线性变换,而每次非线性变换都会损失部分信噪比,因此对输入信噪比要求较高,难以适应于更低信噪比环境下的机动目标检测。将机动目标回波建模为三阶多项式相位信号,采用一种低非线性度的运动参数估计方法并结合多普勒补偿算法对目标回波进行处理,仅需要一次相位降阶操作,减少了信噪比损失,降低了对输入信噪比的要求。经过仿真验证,该算法的输入信噪比门限为-3dB,而HAF算法的输入信噪比门限为3dB。     

一种假目标干扰背景下的导弹目标成像方法

与单目标相比,对假目标干扰背景下的导弹目标难以得出高分辨ISAR图像。本文针对这种情况提出了一种基于Keystone变换的目标成像方法,通过低分辨回波估计并补偿目标群共同的高速径向运动参数,利用Keystone变换与信号中心频率密切相关的特性在等效的中心频率上进行变换,快速实现多普勒环绕情况下对所需目标的包络对齐。对于在距离一多普勒二维平面上存在不完全重叠的多目标情况,可以对导弹目标的粗略ISAR像进行分离,然后对其进行精细的相位补偿以及线性调频分量补偿,从而最终实现假目标干扰背景下导弹目标的精细ISAR成像。计算机仿真结果证实了该方法的有效性。     

一种基于相干积累CPF和NUFFT的机动目标ISAR成像新方法

机动目标的复杂运动导致散射体回波信号多普勒频率时变,给逆合成孔径雷达（ISAR）成像方位向处理带来困难.而传统的距离-多普勒（RD）成像方法、Wigner-Ville distribution（WVD）瞬时成像方法、Radon-Wigner等成像方法由于成像效果差或运算效率低等因素,不适合复杂运动目标的ISAR实时成像.针对这些问题,本文提出了一种基于相干积累三次相位函数（CPF）的机动目标ISAR成像新方法.首先,把平动补偿后的各距离单元数据,通过CPF变换到时间-调频率平面.然后,利用各散射体自项能量平行于时间轴分布特性,提出一种基于相干积累的交叉项和虚假伪峰抑制方法,进而得到各散射体在频率-调频率平面的高分辨分布特性.最后,通过向频率轴上的投影得到该距离单元目标的方位ISAR图像,并通过引入非均匀快速傅立叶变换（NUFFT）来降低算法计算复杂度.计算机仿真处理结果验证了该方法的有效性.     

基于图像准则的SAR／ISAR相位补偿技术的研究

相位补偿是ＳＡＲ／ＩＳＡＲ的关键技术。本文提出逐级逼近算法,基于图像评价函数,对ＳＡＲ／ＩＳＡＲ中的随机干扰相位进行补偿。我们比较了四种典型的图像评价函数,仿真和实测数据的计算结果表明,逐级逼迫算法是一种有效的计算方法。同时,在四种图像评价函数中,以最小Ｓｈａｎｎｏｎ熵准则性能最好,它能确保对未知信号中干扰相位的正确估计。     

低信噪比条件下一种迭代加权拟合的 ISAR包络对齐方法

 针对低信噪比条件下传统包络对齐算法性能下降问题,提出基于迭代加权最小二乘拟合的逆合成孔径雷达(ISAR)包络对齐方法(ICWLS:Iterative Cleaning and Weighted Least Squares).该方法利用目标的平稳运动特性,对目标走动量和加权矩阵采用迭代交替更新方式,在估计出目标运动参数的基础上实现包络对齐.仿真结果表明所提方法能有效抑制突跳误差的传播和缓解积累误差所导致的参数估计精度下降问题,具有良好的包络对齐性能.     

一种基于时频分布尺度变换的ISAR成像新方法

 空中或海面目标复杂运动所产生的方位二次相位项,会造成方位成像的严重散焦;而传统的RD成像方法、WVD瞬时成像方法、Radon-Wigner成像方法和DechirpClean成像方法由于成像效果差或运算效率低等因素,不适合复杂运动目标的ISAR成像;因此,针对这些问题,本文提出了一种基于时频分布尺度变换的ISAR成像新方法,即把包络对齐后的各距离单元数据变换到时频平面内,通过尺度变换,解信号瞬时时间和相关函数延迟量的耦合影响,把方位二次相位项所产生的时频平面内的斜线校正成平行于时间轴的直线,并沿时间轴进行能量积累,减少交叉项的影响,最终对复杂运动目标进行高分辨ISAR成像.该方法成像效果好,同时,可以通过快速变换算法实现,因此,运算效率较高,适合实时成像.最后,通过仿真和实测数据验证了该方法的有效性.     

应用FRFT的调频步进ISAR低信噪比成像方法

调频步进逆合成孔径雷达(ISAR)在低信噪比(SNR)下采用距离-多普勒(R-D)成像算法时,必须有效进行包络对齐和相位聚焦,但是在目标运动未知的情况下,采用普通方法很难解决这个问题。利用调频步进雷达的粗距离像信号为慢时间域的线性调频(LFM)信号这一特点,通过对若干个连续子脉冲串的分数阶傅里叶变换(FRFT)谱图进行等距滑动叠加的方法,解决了单个子脉冲串的FRFT 谱图在低信噪比下被噪声淹没的问题。通过搜索叠加后的FRFT 谱图,可以估计出目标运动参数,然后利用目标运动参数估计值构造出补偿函数,从而实现了包络对齐和相位聚焦。由于FRFT 有快速算法,计算速度与快速傅里叶变换(FFT)相仿,所以算法的参数估计步骤运算效率较高,易于工程实现。仿真结果显示该算法可以获得较为理想的成像结果,验证了算法的有效性。     

一种基于改进压缩感知的低信噪比ISAR高分辨成像方法

针对低信噪比下基于压缩感知(CS)的ISAR成像方法性能下降甚至失效的问题,该文提出了一种改进CS的成像方法,即用能量门限分离含目标的距离单元和噪声单元,同时在方位向上用相干投影来提高观测数据的信噪比,利用迭代加权的1-范数优化以增强真实散射点能量并且压制噪声。 改进CS算法适用于强噪声的环境下的ISAR成像,并可利用很少脉冲数获得高分辨的目标像。实测数据处理验证了该方法可以有效克服强噪声与杂波。同时,仅用16个回波脉冲就可得到高分辨ISAR图像,验证了该方法在非常有限脉冲条件下的稳健性。     

一种通用的SAR/ISAR自聚焦方法

首先介绍了我们最近提出的一种ISAR自聚焦新方法AUTOCLEAN(AUTOfocus viaCLEAN),然后对其中的特征提取算法进行了深入研究。研究结果表明,用CLEAN作为特征提取算法是合适的。AUTOCLEAN不仅是一种稳健的ISAR自聚焦方法,而且还可以推广应用到聚束SAR、曲线SAR和机载双天线干涉SAR中的自聚焦处理。     

一种基于MIMO技术的ISAR成像方法

传统的ISAR成像模型要求目标在积累期间近似做平稳运动,但由于其积累时间较长,目标飞行速度和姿态的变化将对成像效果造成很大的影响.本文将MIMO技术与ISAR成像相结合,提出了一种MIMO-ISAR成像方法,它采用一种特殊设计的M发N收线性阵列,发射一组M个同频带时域正交PCM信号,在接收端通过匹配滤波完成信号分选也即实现了距离压缩,然后基于PCA原理,以最小熵准则对目标水平速度分量进行估计后将整个积累期间的回波数据进行重新排列和插值,最后进行方位多普勒分辨成像并做MTRC校正.从理论推导及仿真实验结果来看,该方法在达到同样方位分辨率的前提下其积累时间最少时只有传统ISAR的 1 MN ,这极大的缩短了积累时间,从而使大部分飞行目标均能满足在积累期间近似做匀速直线运动的条件,扩展了ISAR成像的适用范围,提高了成像效果.     

空中微动旋转目标的二维ISAR成像算法

 针对具有高速旋转部件的空中微动目标ISAR回波,本文提出一种基于低调频率匹配滤波的刚体与高速旋转部件回波分离方法.同时针对高速旋转部件的回波特点,提出基于逆-Radon变换的成像算法估计高速旋转散射点图像.最终同时得到微动目标刚体以及旋转部件的聚焦良好的ISAR图像.仿真和实测数据处理结果证明了所提算法的有效性.     

ISAR成像的相参多普勒质心跟踪相位补偿方法

目标强散射中心的转动相位分量对传统多普勒质心跟踪（DCT）相位补偿方法性能具有较大的影响。本文通过分析得出STRETCH处理得到的目标回波初相不具备相参性,而中频直接采样回波信号脉间具备相参的特点,并提出相参多普勒质心跟踪相位补偿（CDCT）方法。该方法在DCT方法的基础上,利用中频直接采样得到的目标回波的脉间相参性提高平动相位分量估计的精度,从而提高相位补偿效果,改善ISAR成像的质量。相对于MDCT法,本文能够达到更好的相位补偿效果。实测数据验证了本文方法的有效性。      

一种基于SPWVD-WVD的高质量时频分析方法及ISAR成像应用

交叉项干扰抑制与高时频聚集度是准确反应信号的时频分布特征的重要因素。传统的魏格纳-维尔分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)算法虽能获得较高的时频分辨特征,但分析多成分信号时存在严重的交叉项干扰问题,限制了其实用性;而平滑伪魏格纳-维尔分布(Smoothed Pseudo Wigner-Ville Distribution,SPWVD)算法虽在一定程度上抑制交叉项干扰,但降低了时频聚集度。为了解决上述问题,提出了基于SPWVD-WVD的时频分析方法。该方法利用SPWVD与WVD之间的滤波互消效应,将SPWVD二值化结果与WVD结果进行矩阵运算,最终得到高质量的时频分析结果。实验结果表明,所提出的算法能够有效去除多分量信号的交叉项干扰,提高信号分析结果的时频聚集度,还原多分量信号的真实时频分布。最后将该算法成功应用于逆合成孔径雷达成像中。     

有色噪声中谐波频率的频域非线性预滤波估计方法

基于谐波信号表现为频域中的 异常点 这一思路,利用滑动中值滤波器滤除数据异常点的能力,本文提出了未知有色噪声背景下谐波信号频率的一种高分辨估计方法.其突出特点是对噪声分布的强普适性,且算法实现简单.仿真结果验证了该方法的性能.