基于特征提取的ISAR成像欺骗干扰评估方法研究

雷达成像欺骗干扰是雷达对抗装备的一种重要干扰手段,在弹载、机载等多种武器平台上具有广泛应用。在分析ISAR成像欺骗干扰技术的基础上,研究了ISAR图像特性的提取方法,提出了一种基于ISAR图像特征提取的雷达成像欺骗干扰效果评估方法,解决了雷达对抗装备成像欺骗干扰能力评估难题,可为相关雷达干扰对抗试验及评估等提供参考。

某型舰载机目标的ISAR成像算法研究

逆合成孔径雷达(ISAR)成像技术因其能够提供目标的高分辨率二维图像,已经成为军事侦察、地球观测和灾害监测等领域的重要工具,但是,由于目标的复杂运动,传统的ISAR成像方法往往会出现图像模糊和失真的问题。距离多普勒(RD)算法通过对雷达回波数据进行二维傅里叶变换,可以有效地抑制目标的复杂运动对ISAR图像的影响,从而获得更清晰、更精确的图像,然而,在处理目标加速度和微动方面存在局限性。文中首先说明了ISAR的成像原理,介绍了运动补偿中的包络对齐,在此基础上,提出一种改进的包络对齐方法,通过某卫星成像对该算法进行验证,证明了该方法的适用性和灵活性,运用改进的包络对齐方法对某型舰载机成像,发现该方法可以有效地提高ISAR图像的质量和分辨率。

天基ISAR空间目标的去斜回波相参性恢复方法及其基于FPGA的快速实现技术

逆合成孔径雷达(ISAR)具备二维高分辨成像能力,可实现对空间目标的高精度探测和监视。相比于地基ISAR,天基ISAR能够对空间目标进行更灵活、更大范围的探测成像,为实现空间态势感知提供有利支撑。去斜接收回波体制可以大幅降低采样率,减轻系统硬件负担,现有ISAR系统通常采用此种方式。然而在观测时间内空间目标相对于星载ISAR的相对斜距变化大,雷达需要不断改变录取波门以保证对空间高速目标的稳定跟踪,这严重破坏了雷达回波的相参性。同时,星载ISAR相对空间目标的复杂运动几何导致运动补偿精度下降。针对空间目标ISAR成像问题,文中提出了一种去斜回波相参性恢复方法,此方法可以逐脉冲处理回波,能有效恢复不同距离波门的回波相参性,并利用估计的参数对回波进行精确的运动补偿。基于此方法,设计了一种基于现场可编程逻辑门阵列的去斜接收相参性恢复快速实现方案。仿真实验验证了所提方法及其现场可编程逻辑门阵列实现方案的有效性。

基于ISAR成像和散射中心提取的目标RCS近场测量方法

本研究通过结合逆合成孔径雷达(ISAR)成像和散射中心提取技术,实现了近场测试距离下目标雷达散射截面积(RCS)的有效测量。利用近场球面波修正技术和探头补偿技术减少了近场球面波效应和收发探头对成像质量的影响。对ISAR目标图像采用散射中心提取技术,消除了ISAR目标图像中由于带宽有限所导致的旁瓣效应。文中针对散射中心提取中截断阈值的选取准则进行了深入研究,给出了截断阈值判定的经验公式并结合仿真实验进行了验证。最终利用标准球锥散射体的暗室近场测量数据对文中所提出的方法进行了实测验证,并与多层快速多极子(MLFMA)方法仿真结果吻合良好,验证了文中方法的有效性。

基于ISAR成像的非合作航天器位姿识别网络

非合作航天器缺乏合作信息,无法直接利用传感器获得位姿数据,提出一种基于ISAR图像的位姿识别网络.相比于空间摄影卫星拍摄的图像以及仿真数据,该图像更易获取、成本更低,但存在分辨率低、面板成像不完整等问题.因此,该网络在图像预处理时,通过对YOLOX-tiny的调整,将其作为航天器裁剪网络,避免图像中标记的数据影响后续网络的训练,使网络仅关注航天器所在区域.利用增强的Lee滤波滤除图像噪声,提升图像的质量.在骨干网络中,加入STN模块,使网络选择最相关的区域注意,将U-Net网络设计成密集残差块结构并结合CBAM模块,减少下采样期间的特征损失,提高模型的准确性.此外,引入了多头自注意力来捕获更多的全局信息.实验结果表明,该模型最小、最大、平均误差较于目前的一些主流模型均有所提升,误差缩小了0.5-0.6,从而证明该网络具有更好的位姿识别能力.

空间目标ISAR图像三维基元表示方法

空间卫星目标的逆合成孔径雷达(ISAR)图像由离散的散射点构成,具有弱纹理、高动态、非连续的特性,造成传统算法对空间目标ISAR图像进行三维重建时,得到的点云结果稀疏,无法覆盖目标整体外形轮廓,进而导致难以精确提取目标结构、姿态参数。针对上述问题,并考虑到空间目标通常由特定模块化部件组成的特点,该文提出一种从空间目标ISAR图像中抽取参数化基元来表示其三维结构的方法。首先利用能量累积算法从ISAR图像中得到目标的稀疏点云,进而利用参数化基元对点云进行拟合,最后将基元投影至ISAR成像平面,并最大化与目标图像的相似度来优化基元参数,得到最优的目标三维基元表示。相比于传统点云三维重建,该方法能够获得对目标三维结构更完整的描述,且所得到的基元参数即代表目标的姿态及结构,可直接支撑后续的目标识别、分析研判等任务。仿真实验证明该方法能够根据ISAR序列图像,有效实现对空间目标的三维表示。

基于变分模态分解与优选的超高分辨ISAR成像微多普勒抑制方法

逆合成孔径雷达(ISAR)在对空中目标成像时,目标自身的转动、振动等局部微动将产生微多普勒效应,回波将附加额外的多普勒调制,造成频谱展宽。在超高分辨条件下,这一微动特性将会影响主体散射点的聚焦,导致目标图像局部散焦模糊,严重影响成像质量。并且,微多普勒相位还具有时变非平稳特性,难以从ISAR目标回波中准确估计或分离出微多普勒。为了解决上述问题,该文利用目标主体回波和微多普勒分量的时频分布差异,提出一种基于变分模态分解(VMD)与优选的非参数化方法抑制了回波中的微多普勒分量,消除了微多普勒对成像的影响,获得超高分辨率的无人机ISAR成像结果。该文首先引入VMD算法并将其扩展到复数域,将ISAR目标回波数据沿方位向分解为若干个中心频率均匀分布于多普勒采样带宽中的模函数,在此基础上利用图像熵指标优化分解参数和筛选成像模态,以保证微多普勒的良好抑制和主体回波的较完整保留。与现有基于经验模态分解(EMD)和局部均值分解(LMD)的方法相比,所提方法在超大带宽条件下对旋翼微动引起的微多普勒干扰有着更为出色的抑制效果,而且对机身部分的保留更为完整。最后,通过仿真对比和超宽带微波光子ISAR无人机实测数据处理,证明了该文所提方法的有效性和优势。

结合最近邻图模型的稀疏ISAR成像方法

逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)稀疏成像方法可提供图像对比度高、旁瓣干扰少的成像结果 .稀疏成像以场景或目标散射率分布具有稀疏性为前提,待成像目标场景的稀疏特性决定了最终成像质量. ISAR目标场景的自然稀疏特性着重刻画点状特征,变换域稀疏表示可增强目标图像的纹理等通用特征.通过学习获得的稀疏变换字典,可自适应于待成像的ISAR目标场景,找到面向ISAR目标图像块的特有稀疏表示.但是,图像块的特有稀疏表示中忽略了待成像目标场景中目标的几何特征信息.最近邻图模型可建立给定数据的几何特征描述算子,刻画出给定数据的几何特征信息.本文利用最近邻图模型来刻画待成像目标场景中目标的几何特征信息,并映射到待成像目标场景的特有稀疏表示中;提出结合最近邻图模型的ISAR稀疏成像方法,用于不同类别实测ISAR数据成像.相比已有的ISAR稀疏成像方法,所提成像方法可获得目标轮廓更清晰的成像结果,成像所需时间平均减少10.4%.

基于ISAR图像序列的目标三维重构技术

从目标逆合成孔径雷达(ISAR)图像序列中获得目标的三维位置及结构信息,对目标识别与解译、空间目标监视等技术十分重要;通过对散射点特征提取与匹配及三维重构算法的研究,实现基于ISAR图像序列对目标的三维重构;首先利用LoFTR特征匹配算法提取目标强散射点关联位置信息,通过粗匹配与精匹配获得特征点二维坐标并生成观测矩阵;然后利用正交因式分解法计算目标强散射点三维位置信息,并通过重构结果融合实现较好重构效果;通过对序列ALOS卫星图像的处理,得到了目标强散射点的三维位置及形状的重构结果;结果表明,该方法能够有效地从ISAR二维图像信息中获得目标的三维空间信息。

多视角观测的ISAR融合成像技术综述

针对基于稀疏表示的多雷达信号互相干处理和相关领域的研究现状,利用多部逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)对目标进行探测以提高成像效率的方法。阐明多雷达成像存在的线性误差和夹角估计误差,提出基于信号稀疏表示的多雷达信号互相干处理方法;利用幅度和相位补偿参数的稀疏特性,通过信号稀疏重构方法来估计补偿参数,并对下一步研究方向进行展望。结果表明,该方法能够提高稀疏条件下ISAR多雷达的实用能力。

基于PSO联合运动补偿的ISAR成像算法

在传统的逆合成孔径雷达(ISAR)成像中,目标的运动补偿通常需要先进行包络对齐实现一维距离像对准,再进行相位校正,这种补偿方法称为级联运动补偿。低信噪比下的级联运动补偿容易增加误差积累,最终导致图像模糊散焦,严重影响成像质量,针对该问题文中提出了一种基于粒子群优化(PSO)联合运动补偿的ISAR成像算法,该算法分解目标的运动模型,通过高阶次展开,设置参数向量,通过图像的锐化度作为代价函数,寻找向量参数的最优值进行目标的联合运动补偿,使得ISAR成像得到最佳效果。在最优参数求解过程中,本文采用PSO算法,运算时实现更快收敛,该算法提高了模型的求解速度,得到聚焦效果更好的ISAR成像。通过仿真数据和外场实测数据验证了算法的有效性。

基于调频斜率变化的ISAR成像干扰方法研究

为对抗先进体制逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)等成像识别雷达,提出基于调频斜率变化的ISAR成像干扰新方法。首先,根据ISAR宽带线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号模型及解线频调信号处理流程,分析调频斜率变化对ISAR成像结果的影响,揭示其变化特性可用于干扰的基本机理。然后,利用LFM信号带宽、脉宽在一定范围内伪随机变化,形成调频斜率伪随机变化的ISAR干扰信号,与雷达回波信号混合进入雷达接收机形成干扰。最后,利用仿真实验验证调频斜率变化的影响以及所提干扰方法在ISAR成像干扰方面的有效性。

天基ISAR对空间轨道目标高分辨率成像问题分析

对空间轨道目标高分辨率成像是空间态势感知计划的重要组成部分。本文讨论天基逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)对空间目标进行高分辨率成像的概念。基于雷达和空间轨道目标相对运动场景,研究减少天基ISAR回波数据量的方法;分析天基ISAR对空间目标可成像时间段的限制因素,推导天基ISAR与目标轨道高度差及天基ISAR波束扫描角度的噪声等效后向散射系数(noise equivalent sigma zero,NESZ)公式,探讨满足方位分辨率的天基ISAR在轨可成像时间段,并利用NESZ衡量可成像时刻内回波信噪比(signal to noise ratio,SNR),为天基ISAR系统设计提供依据。此外,还推导天基ISAR对空间轨道目标回波表达式,并研究二维图像散焦原因,提出ISAR图像二维相位误差具体补偿模型,通过仿真结果验证了分析的正确性。

基于Multitask⁃YOLO网络的卫星帆板ISAR图像快速分割

随着空间技术的飞速发展,空间态势感知能力需求不断增加。与传统光学传感器相比,逆合成孔径雷达(Inverse synthetic aperture radar,ISAR)具有全天候、远距离高分辨率成像的能力,且成像不受光照条件的影响。此外,空间态势感知系统需要对周围航天器进行准确的评估,因此对空间目标部件识别能力的需求日益迫切。本文提出了一种基于YOLOv5结构的Multitask⁃YOLO网络,用于卫星ISAR图像中卫星帆板的识别和分割。首先,本文添加了分割解耦头来实现网络的分割功能。然后用空间金字塔池快速算法(Spatial pyramid pooling fast,SPPF)和距离交并比算法(Distance intersection over union,DIoU)代替原有结构,避免图像失真,加快收敛速度。通过在通道中引入注意机制,提高了分割和识别的准确性。最后使用模拟卫星的ISAR图像进行实验。结果表明,所提出的Multitask⁃YOLO网络高效、准确地实现了部件的识别和分割。与其他的识别和分割网络相比,该网络的平均精度(mean Average precision,mAP)和平均交并比(mean Intersection over union,mIoU)提高了约5%。此外,该网络的运行速度高达16.4 GFLOP,优于传统的多任务网络的性能。

基于调频率微调的压缩感知ISAR抗欺骗干扰技术研究

有源欺骗干扰是针对逆合成孔径雷达(ISAR)的一种较成熟的干扰技术,但抗欺骗干扰技术研究尚有欠缺。文中在分析欺骗干扰信号生成原理的基础上,采用脉间调频率微调的方法,使得虚假目标信号与雷达解线频调脉压参考信号的调频率失配,以降低虚假目标的脉压增益。但由于调频率脉间随机变化,会造成成像积累时间内不同调频率回波信号无法相参积累,难以进行方位向高分辨成像的问题。为解决这个问题,提出了采用压缩感知技术,对调频率相同的稀疏回波进行信号重构,以获取真实目标的ISAR图像。此外,利用干扰信号调频率失配时的距离像特性,文中还提出基于距离像熵值的智能化干扰感知方法,能够准确判断雷达是否遭受干扰,为雷达决策采用抗干扰工作模式提供依据。仿真结果表明所提方法可以准确感知干扰,能够在有源欺骗干扰情况下抑制假目标回波,得到真实目标清晰的ISAR像。

降雨对极化雷达ISAR成像影响及修正方法研究

极化逆合成孔径雷达(Pol-ISAR)能够对目标进行全天时全天候的高分辨成像观测,是获取空天目标信息的重要手段,但是复杂大气环境下的电波传播效应可能对成像结果造成重大影响。本文建立了全极化雷达在复杂降雨条件下的ISAR成像模型,分析了降雨环境下传播效应所导致的极化电磁波幅度衰减和相位误差,提出了传播效应对ISAR成像影响的修正方法,为多极化通道融合成像提供重要支撑。实验结果验证了复杂降雨条件下ISAR成像模型的正确性和传播效应修正方法的有效性。

一种高分辨的稀疏孔径ISAR成像方法

逆合成孔径雷达回波缺失程度较大时,传统的线性插值方法会带来较大的误差.针对这一情况,提出了一种基于压缩感知的稀疏孔径高分辨成像算法.通过构造一组时域稀疏的基空间和线性测量矩阵,结合范数1稀疏约束,利用凸优化进行基匹配搜索,直接提取目标的散射特性及多普勒频率信息,最终得到距离多普勒像.该方法无需对稀疏孔径进行插值,并且成像结果不存在旁瓣,对目标分辨特性较好.点目标模型仿真和实测数据处理的结果验证了该算法的有效性和优越性.

基于ISAR像序列的弹道目标进动特征提取

中段弹道目标进动特征是分辨弹头及诱饵的重要依据.以二维ISAR图像序列为基础,分析了弹道目标成像特点和目标姿态角的变化过程,提出了基于图像配准的ISAR像姿态差估计方法;采用等间隔配准避免了配准奇异,根据姿态差二次方曲线实现了进动参数的估计,给出了计算目标进动角、进动周期的具体步骤.仿真结果表明,该方法能够实现弹道目标进动特征提取,估计精度较高.

多运动目标ISAR成像方法研究

当雷达波束中包含多个运动目标且目标在距离维无法分辨时,常规的逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法难以有效聚焦,成像质量很差。针对此问题,利用回波中多个目标平动多普勒分量近似线性变化但变化历史不同的特点,提出了一种新的多目标ISAR成像方法。该方法先采用基于调频斜率估计的信号分离(CRESS)方法对多目标回波数据中各个目标的回波分量进行分离,然后对分离后的数据分别做成像处理。仿真实验结果验证了该方法的有效性。

对解线频调ISAR的间歇采样转发干扰

针对间歇采样转发应用于宽带ISAR干扰问题,研究了间歇采样转发信号经解线频调ISAR二维成像处理后信号特性,通过推导干扰信号对应的二维输出形式,讨论了干扰图像变化情况并由此分析了间歇采样周期和占空比对干扰效果的影响。利用数字仿真验证了干扰输出形式及图像特征理论分析的正确性;将实测数据与间歇采样转发处理相结合,初步验证了间歇采样转发干扰能够形成二维ISAR假目标。