基于压缩感知的干涉逆合成孔径雷达成像研究

为解决传统运动目标逆合成孔径雷达图像不能对目标定位的问题,提出了一种基于压缩感知技术的干涉逆合成孔径雷达运动目标成像方法.介绍了将压缩感知理论引入到运动目标逆合成孔径雷达成像模型中的方法,研究了压缩感知逆合成孔径雷达复图像的相位误差和信噪比的关系,在此基础上,给出了基于压缩感知的干涉逆合成孔径雷达运动目标干涉测角定位方法实施流程.通过计算机仿真和实际数据处理结果验证了所提方法对运动目标成像定位的有效性.本文的研究成果扩展了压缩感知理论在逆合成孔径雷达中的应用前景。

利用多通道联合稀疏重建的干涉逆合成孔径雷达三维成像算法

针对单通道超分辨成像算法重建的超分辨图像间散射点的位置出现偏差的问题,提出了一种利用多通道联合稀疏重建的干涉逆合成孔径雷达(MCJSR-InISAR)三维成像算法。首先利用联合包络对齐算法校正目标平动对应的包络时延,再利用联合自聚焦算法实现平动补偿的初相校正,对来自不同天线的回波信号的距离差进行补偿,然后利用MCJSR进行超分辨成像,同时利用快速傅里叶变换提高运算效率,最后利用水平及俯仰干涉相位信息实现机动目标的InISAR三维成像。MCJSR-InISAR算法具有更高的强散射中心重建精度,能够对通道间的相对相位信息进行有效的保持。实测数据表明,与单通道超分辨成像算法相比,MCJSR-InISAR算法成像结果的熵值降低了约0.17,且运算复杂度降低了O(105)。

基于干涉逆合成孔径雷达的海上船只监控系统

基于调频连续波(FMCW)技术的干涉逆合成孔径雷达(In ISAR)可以做到对目标的全天候、全天时自动成像监控,这相对于传统的光学红外成像具有不可比拟的优势。由于In ISAR系统结构复杂,大部分研究工作仍基本处于理论分析与暗室实验阶段。本文公布了首台可用于实际监测的In ISAR雷达系统结构与对船成像实测结果。

干涉式逆合成孔径雷达成像技术综述

干涉式逆合成孔径雷达(InISAR)成像是一种将干涉技术与逆合成孔径分辨相结合的高分辨雷达三维成像方法,能够实现对远距离运动目标全天候、全天时的三维成像,在军事和民用领域都呈现出广泛的应用前景和实用价值。其基本思想是利用位置分布不同的多个天线获取成一定视角差的多幅逆合成孔径雷达(ISAR)复图像,实现目标散射中心的二维分辨,然后通过干涉相位处理,恢复出目标散射中心的真实三维分布。本文综述了InISAR三维成像的理论框架,回顾了InI-SAR成像技术的发展历程,着重对图像配准、相位解缠绕、运动补偿、斜视、基线配置等关键技术难点进行了分析和评估,明确了研究中存在的问题,阐述了有待进一步研究的方向,最后对InISAR的发展现状和趋势进行了总结和展望。

基于稀疏孔径的联合稀疏约束干涉ISAR机动目标三维成像

In ISAR系统能够实现对目标的3维几何估计,更加有利于目标的分类和识别。同时多功能ISAR/In ISAR系统针对的多是机动性很强的目标,在某些情况下对单个目标仅能获取稀疏孔径观测,尤其是在目标存在机动特性的情况下,更是增加了ISAR成像的难度,这些对传统的ISAR成像算法提出了挑战。为了解决上述这些问题,该文针对机动目标提出一种基于稀疏孔径的联合稀疏约束In ISAR 3维成像方法。对匀加速转动的目标,回波的多普勒调制可以建模成线性调频的形式,并用chirp-傅里叶字典来表征其机动性。接着将联合的多通道In ISAR 2维成像转化为联合稀疏约束的最优化求解问题,并用改进的OMP算法进行求解。然后利用各个通道估计的ISAR图像和调频参数实现对目标的3维几何重构。相比于单通道独立成像,联合多通道稀疏约束成像能获得更好的2维和3维成像结果。最后,进行实测数据实验以验证该文算法的有效性。

基于MFT的非匀速转动目标干涉ISAR三维成像方法

非匀速转动目标各距离单元内的回波信号为多分量的多项式相位信号,采用傅里叶变换进行横向压缩得到的目标ISAR像会发生散焦,从而影响干涉ISAR三维成像质量。针对非匀速转动目标,提出了一种基于匹配傅里叶变换的InISAR三维成像方法。该方法对各天线接收回波的每个距离单元采用匹配傅里叶变换得到聚焦的目标ISAR像,进而得到散射点不同接收天线间的干涉相位,最后从干涉相位求解散射点三维位置重构目标的三维图像。由于非匀速转动目标多项式相位信号的相位系数之间的比值只与目标转动参数有关,因此该方法只需估计某一个散射点对应回波的多项式相位系数就可构造所有匹配傅里叶变换的积分路径,而且适用于任意阶的非匀速转动目标。仿真表明了该方法的有效性。

干涉ISAR三维成像试验研究

阐述了干涉式逆合成孔径雷达(ISAR)三维成像的基本原理,与传统的ISAR二维成像方法的性能进行了比较。结合实际的宽带雷达平台,介绍了试验验证的基本方法,并通过静态双散射点和过航飞机等目标的实际跟踪试验,获取了目标回波信号的和、方位差和俯仰差三通道宽带数据,给出了干涉ISAR三维成像的算法流程。采用干涉ISAR三维成像的算法对实际测量数据进行了处理,得到了各类目标的成像结果,对成像效果进行了分析和评估,提出了工程应用的建议。

基于最小二乘估计的InISAR空间目标三维成像方法

In ISAR系统能够在短观测时间内实现对目标的3维成像,在目标识别和分类中有广泛应用。但是ISAR成像平面不仅取决于目标相对雷达的空间位置,还和目标的运动情况有关。针对空间平稳运动目标,该文利用互相垂直的L型基线构成双通道In ISAR系统,对各天线接收到的回波分别采用各自的参考距离进行聚焦处理,采用传统的距离-多普勒算法得到目标散射点2维像,通过提取各散射点的干涉相位和多普勒信息,采用最小二乘方法对目标的有效转动角速度大小和方向进行估计,进而估计出散射点的3维位置,实现目标3维成像。仿真实验验证了所提方法的有效性和鲁棒性。

正交长基线毫米波InISAR运动目标三维成像

提出了一种基于差频测角定位、等效去平地相位和模糊数估计相结合的相位解缠方法.根据波束指向信息在差频下干涉测角,对目标进行粗定位;然后借鉴干涉合成孔径雷达(InSAR)中的去平地相位技术,实现等效去平地相位,缓解相位解缠压力;最后对模糊数进行统计估计,完成相位解缠.实际数据处理结果表明,该方法不仅解决了目标尺寸较大引起的相对相位缠绕问题,而且可以获得目标的绝对相位,实现了对运动目标的三维定位与三维成像.

基于联合平动补偿的InISAR成像方法研究

图像配准是干涉逆合成孔径雷达(InISAR)成像的关键步骤。针对传统InISAR三维成像方法在图像配准步骤计算量过大、限制条件过多等问题,提出了一种基于联合平动补偿的InISAR三维成像算法。该算法通过距离向和方位向的联合平动补偿,在得到二维逆合成孔径雷达(ISAR)图像的同时,完成了不同ISAR图像的精确配准。与传统的基于相关图像配准的三维成像方法相比,该算法简单易行,计算效率更高。仿真结果验证了不同信噪比条件下该算法的有效性和稳健性。

基于双频联合处理的太赫兹InISAR成像方法

为提高太赫兹InISAR成像精度,该文提出了一种基于双频联合处理的成像方法。将雷达回波信号在快时间域分为两部分,分别按传统InISAR方法进行成像,再对两部分的成像结果进行比较分析,去除冗余点和坏点,得到最终的InISAR成像结果。针对飞机的散射点模型,给出了双频联合处理方法的InISAR成像结果,并仿真分析成像结果的均方根误差,结果表明,相比于传统InISAR成像方法,基于双频联合处理的InISAR成像方法在不同信噪比条件下均能有效提升成像精度。

一种基于波程差补偿的InISAR图像配准方法

逆合成孔径雷达(ISAR)图像配准是干涉逆合成孔径雷达(InISAR)成像领域一个关键的课题,可以实现同一散射点在不同ISAR图像中的对齐,以便于后续的ISAR图像干涉处理。该文分析了ISAR图像失配准的原因,即散射点到不同天线之间的波程差,并据此提出一种基于波程差补偿的方法来实现不同天线ISAR图像之间的精确配准。首先通过调频傅里叶变换估计目标相对于雷达的转速;进一步根据波程差与目标转动角速度的关系构建补偿相位消除散射点到不同天线间的波程差,并通过2维傅里叶变换获得配准之后的ISAR图像。最后利用干涉处理获得目标真实的3维结构。该文方法可以在回波域通过波程差补偿实现ISAR图像配准,配准之后的各散射点在图像中的位置相同;而经过相关法配准之后的ISAR图像中的各散射点之间有一个像素单元的错位,即该方法的配准效果更精确。此外,基于相关法的图像配准方法耗时达到万秒级,而基于该方法的ISAR图像配准时间仅为秒级,即该方法计算效率更高。最终的InISAR 3维成像结果中,该方法的散射点坐标重构误差为0.3034,而基于相关法的成像结果的误差(45.8529)远大于此。因此,基于所提出方法的InISAR 3维成像结果精度更高。

基于InISAR技术的三维成像

建立了在目标与天线电轴间存在较大斜角情况下的干涉式逆合成孔径雷达(InISAR)三维成像模型.研究了目标运动补偿误差对干涉测量的影响,并给出运动补偿的详细步骤.由于相位差以2π为周期,所以运动补偿误差对测量结果的影响也是周期性的,这可能造成目标像的横向折叠,本方法首先估计出目标像重心相位,然后将目标像重心作为目标的基准点对相位差进行补偿以校正目标的偏移.测量得到的目标三维坐标并不是在直角坐标系下得到的,给出了坐标转换的公式.最后用仿真结果验证了此方法的有效性.

一种基于相位校正的InISAR图像配准新方法

针对InISAR三维成像中的图像配准问题进行研究,从理论上推导了同一基线上两干涉天线之间图像失配准的原因,并定量分析了图像失配准量对后续干涉处理的影响。研究表明,初始时刻同一基线上两干涉天线间的波程差引起两幅ISAR图像距离方向的亚像素级失配,而成像积累时间内两干涉天线波程差的变化量则引起两幅ISAR图像多普勒方向的像素级失配。针对干涉天线图像间的二维失配问题,提出了一种基于相位校正的图像配准新方法。该方法从参考距离选取的角度出发,对辅助接收天线的回波信号进行相位校正,补偿了由干涉天线间的位置差异引起的两幅ISAR图像之间的失配准量,完成两幅图像间的精确配准,得到反映目标真实尺寸的三维像。

基于InISAR像的目标识别方法

针对目标ISAR图像方位向坐标是多普勒频率,其分辨率和目标运动状态有关,如果不进行标定,直接利用ISAR像进行识别存在困难,该文提出了一种基于多特显点的InISAR成像方法,并利用极化映射,提取特征进行识别。该文利用ISAR图像中特显点的多普勒频率和横距的关系,对整幅ISAR像进行横向定标;InISAR像转换到极坐标格式下,提取具有旋转和尺度不变性的特征,对目标分类。详细分析了4个主要参数对成像和识别的影响,仿真实验结果验证了理论分析。

双干扰机InISAR微动调制干扰

为解决单干扰机无法对干涉逆合成孔径雷达(Interferometric Inverse Synthetic Aperture Radar,InISAR)产生三维干扰效果问题,结合雷达目标微多普勒效应提出了基于双干扰机的InISAR三维干扰方法。首先介绍了InISAR成像原理,同时分析了单站干扰无法对InISAR产生三维干扰效果的原因。随后根据微动假目标模板讨论了两部干扰机内干扰信号合成方法,计算了两干扰信号在InISAR各个天线通道内分别叠加产生的实时变化的干涉相位,并给出了微动假目标模板经成像处理后产生的虚假高程信息。最后通过仿真结果证明,该方法能够实现对InISAR的三维干扰。

基于非线性最小二乘估计-坐标变换的斜视InISAR成像

针对雷达在斜视工作下的InISAR成像问题进行研究,从理论上推导了斜视对于InISAR成像的影响.一方面,斜视附加相位与待求参量存在耦合,增加了目标方位向和高度向坐标值求解的难度.另一方面,斜视角的存在引起目标纵向坐标的估计误差和三维像的扭曲.传统InISAR成像算法无法有效解决上述两点问题,基于此本文提出了非线性最小二乘和坐标变换联合估计目标散射点坐标的方法,从而得到反映目标真实尺寸的三维像.仿真实验证明了本文提出方法的有效性.