空间碎片SRMF-CLEAN成像算法

提出一种空间碎片SRMF-CLEAN成像算法.该算法成功地将太空碎片运动的先验知识纳入到雷达成像过程之内,成像中利用单距离匹配滤波(Single Range Matching Filtering,简称SRMF)快速算法有效提高了分辨率与成像速度,并采用点扩展函数参数化模型,通过修正CLEAN算法抑制点扩展函数扰动的影响.二者结合,有效地实现了太空碎片高分辨成像.理论推导和仿真结果验证了该方法的有效性.

基于SRMF和序列CLEAN的空间碎片ISAR成像算法

针对太空碎片围绕其主轴进行高速自旋运动的特点,利用单距离匹配滤波(Single Range Matching Filtering,SRMF)方法可以实现小尺寸太空碎片的逆合成孔径雷达成像。通过相干CLEAN技术的引入,SRMF-CLEAN算法可有效地解决傅里叶变换带来的高旁瓣问题。然而在低信噪比情况下,利用SRMF-CLEAN成像方法提取的散射点位置误差偏大,甚至某些弱散射点无法被提取;当散射点距离较近时,该算法提取的散射点中存在虚假散射点的情况。针对此,提出了一种改进的SRMF-CLEAN成像方法,该方法利用序列CLEAN技术可以有效地解决高旁瓣、虚假散射点问题。仿真实验结果验证了新方法的有效性。

基于单距离匹配滤波的太空碎片雷达成像

对于尺寸小于雷达距离分辨率的太空碎片进行雷达成像,以前提出的方法只有SRDI(Single Range Doppler Interferometry)。该文针对太空碎片运动特点,给出了一种单距离匹配滤波太空碎片成像方法。该方法利用一个距离单元横向回波数据经不同旋转半径参考信号匹配滤波后得到太空碎片二维像。仿真结果表明这种方法比SRDI方法计算量少、成像效果好。