基于时频分布级数的时频ISAR成像

传统的逆合成孔径雷达(ISAR)成像算法用傅立叶变换进行频谱分析,对机动目标的成像会导致成像模糊。应用了时频分布级数方法代替传统的傅立叶变换对机动目标进行瞬时成像,得到一个三维的时间-距离-多普勒阵,对时间进行采样即得到瞬时的二维距离-多普勒像。它不仅具有很好的分辨率,还具有瞬时信息,并克服了短时傅立叶变换低的时频集聚性和魏格纳分布交叉项严重的缺点。仿真结果表明,通过该方法能得到清晰的目标的距离-瞬时多普勒像。

时频分布级数方法的改进

时频分布级数法在保持高时频分辨率的前提下,有效抑制了Wigner分布的交叉项,但运算量问题制约了其在工程应用中的普及。该文在对时频原子基函数进行研究的基础上,利用窗口选择特性对方法进行了改进,节省了大量计算,通过对多分量非平稳信号的仿真表明,对TFDS方法的改进是有效的,信号处理时间明显缩短,对联合时频分析的工程应用具有一定的参考价值。

基于曲面拟合的时频分解方法及应用

对基于基信号的时频分解法和时频分布级数法的原理进行了分析,在此基础上,提出一种新的时频分解方法。该方法的核心是根据信号特征选定时频聚集性好的基函数作为原信号的扩展函数簇,用基函数的时频分布曲面逐步拟合分解得到残余信号时频分布级数,从而确定基函数的参数值。该方法的曲面拟合过程就是信号结构的匹配过程,与具有较高时频聚集性的基函数结构相似程度较大的信号分量总是先被拟合出来,然后才是与基函数相差较大的噪声分量。基于这一点,用分解出的前几个分量对信号进行重构,可达到非平稳信号噪声抑制的目的。计算机仿真和工程实践证明了该方法的可行性和有效性。

基于FTFDS快速重建瞬时ISAR图像

时频分布级数(TFDS)在时频分辨率和交叉项干扰抑制间取得有效平衡,可准确重建复杂机动目标的瞬时ISAR图像。然而原始算法运算效率较低,虽有文献提出了快速计算思路,但难以直接工程应用。文中推导了可直接应用的二维插值滤波器实现形式,在此基础上提出FTFDS算法并从理论与实测两方面分析对比了运算量。分析表明FTFDS明显提升了运算效率,且算法适宜并行计算,时频分析可近实时的实现。仿真数据处理表明,该算法用于瞬时ISAR图像重建快速有效。