基于时频的逆合成孔径雷达的距离—瞬时多普勒成像方法

为了对机动目标进行ISAR成像,以在时间和频域同时具有高分辨率的时频变化替代傅氏变换作谱分析,得到机动目标距离—瞬时多普勒像。实测数据处理结果表明,与直接用距离—多普勒(R D)算法相比,该方法得到的图像质量有明显提高。

一种基于时频分析的逆合成孔径声呐的距离-瞬时多普勒成像方法

传统距离－多普勒逆合成孔径成像方法是基于匀速转动的目标模型之上的，然而当目标机动时，由于目标各散射点多普勒效应的差异及投影平面的变化，距离－多普勒成像可能会失效。本文运用时频分析的方法，提出了一种新的距离－瞬时多普勒成像的方法，改善了原方法对机动目标的成像效果。实测的结果表明了该方法行之有效。

基于RID序列的微动目标高分辨三维成像方法

微动是指目标或目标上某些部件沿雷达视线方向的小幅、非匀速运动。通过对微动目标进行逆合成孔径雷达(ISAR)高分辨3维成像,能够获得其结构和运动信息,从而为微动目标检测、跟踪、分类与识别提供重要依据,并在空间态势感知与防空反导中发挥着重要作用。由于微动目标运动形式复杂、回波非平稳性强,现有的参数化ISAR成像方法已经不再适用。针对该问题,该文提出基于散射中心航迹矩阵分解的微动目标高分辨3维成像方法。该方法首先生成距离-瞬时多普勒(RID)像序列,利用watershed图像分割方法提取RID像的散射中心支撑域,并基于最小欧氏距离准则实现航迹关联。然后,针对散射中心航迹关联时瞬时斜距估计精度受距离分辨率影响等问题,进一步提出基于现代谱估计的散射中心航迹矩阵精估计方法。最后,通过带约束的航迹矩阵分解实现微动目标的高分辨3维成像。仿真结果表明,该文所提的成像方法能够有效实现章动等复杂微动目标的高分辨3维成像。

基于遗传-启发算法的微动目标认知ISAR成像资源调度

认知逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)将认知雷达理论与ISAR成像技术相结合,利用目标与环境的离线先验知识及在线感知结果,提升ISAR在复杂环境下的成像能力.与传统单脉冲雷达相比较,相控阵ISAR可实现波束的快速扫描,因此具备多目标观测能力.在实际空间微动目标成像场景中,相控阵ISAR很可能存在多波束多目标情况.为实现系统效能的充分发挥,需要在系统能量、时间资源有限条件下实现成像任务有效调度.然而,面向成像任务的资源调度方法主要针对刚体目标,其约束条件及调度模型并不适用于微动目标,并且存在求解方法稳定性差、调度成功率不高等问题.此外,微动目标运动形式复杂,回波非平稳性很强,且方位缺损时难以聚焦成像.因此,迫切需要针对微动目标的特性,研究有效的ISAR资源调度和高分辨成像方法.针对上述问题,本文提出基于遗传-启发算法的微动目标认知ISAR成像资源调度方法 .该方法首先根据微动目标认知结果计算其成像所需的雷达资源及综合优先级;接着基于脉冲交错技术,在时间、能量双重约束下建立微动多目标资源调度模型.在此基础上,本文提出了基于遗传-启发算法的最优调度求解方法 .进一步,针对资源调度导致微动目标回波缺损,难以聚焦成像的问题,本文提出了基于交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)的距离-瞬时多普勒(Range-Instantaneous Doppler,RID)成像方法,从而实现成功调度任务对应微动目标回波的高分辨聚焦成像.实验结果表明,相比于现有资源调度方法,本文所提方法调度结果更为稳定,调度成功率更高,并可实现回波缺损时的微动目标聚焦成像.

基于Gabor变换的ISAR成像算法研究

由于传统的ISAR成像算法采用FFT,不能够很好地对机动目标成像,图像模糊,难以辨认,提出采用在时间和频域同时具有高分辨率的时频变换—Gabor变换来替代FFT作方位向的处理,得到目标的距离瞬时多普勒图像,实测数据结果表明,该方法得到的图像结果较好。