基于频率分集逆合成孔径雷达的多重信号分类目标成像算法

将频率分集的思想应用在逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像中,通过单频信号合成宽带信号,可解决系统发射接收宽带信号复杂的问题。但窄带的合成可视为宽带信号的稀疏采样,由此带来了旁瓣提高等难点。提出一种基于频率分集ISAR体制的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)目标成像算法,该算法将合成阵列接收的回波信号协方差矩阵进行特征值分解,得到信号子空间与噪声子空间,然后根据二者的正交性构建谱函数对目标位置进行估计,得到目标的超分辨二维像。将MUSIC算法与后向投影(back projection,BP)算法做了对比,仿真结果表明:在有较强噪声环境下,前者仍能有较好的成像效果,证明本文方法的应用可有效解决频率稀疏带来的高旁瓣问题。

频率扫描阵列的ISAR成像技术

逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)需要发射宽带信号,在与频率扫描阵列联合应用时,由于频率扫描阵列各阵元间馈线产生的相位差不能匹配发射或者接收信号频率的变化,因此该阵列在进行ISAR成像时对信号瞬时带宽有较大的约束。针对上述问题,将频率分集成像技术应用在频率扫描阵列上,通过不同时刻发射不同频率单频信号合成宽带,并且频率变化适用于频率扫描阵列的波束指向调节。该方法既能形成波束指向目标,又可以克服频率扫描阵列发射宽带信号时的限制,完成ISAR二维成像。在建立该方法的基础上,还针对阵列参数与目标航迹参数等对成像的影响进行了分析。结果表明,所提的频率分集ISAR成像技术,可在频率扫描阵列上实现对运动目标的二维成像。