基于迭代自适应的短孔径逆合成孔径雷达成像方法

针对合成孔径时间短、逆合成孔径雷达数据成像质量差的问题,本研究提出一种基于迭代自适应恢复缺失数据(missing-data iterative adaptive processing approach,MIAA)的短孔径数据的逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)超分辨率成像方法。该方法利用MIAA对ISAR回波数据的方位向进行扩展,从而增加数据的方位向长度,提高成像质量。仿真和实测均表明该方法能够有效扩展回波数据的方位向长度,提高短孔径条件下的成像质量。

基于卷积注意力的逆合成孔径雷达成像方法

近年来,卷积神经网络由于其强大的特征提取能力和对数据的灵活表达,已成功应用于逆合成孔径雷达(ISAR)的稀疏成像。然而常规的卷积神经网络对于特征给予相同的权重,缺乏聚焦重要信息和抑制冗余信息的能力,导致成像效果欠佳。为了解决这个问题,提出了基于卷积注意力的逆合成孔径雷达成像方法,在网络中加入卷积注意力模块,在通道和空间两个维度上进行特征细化,提高网络对于特征的表达能力,并且可以在残差连接中减少原始特征中的伪影干扰,提高成像质量。实验结果表明,基于卷积注意力的成像方法可以重建高质量ISAR图像,且相较于全卷积神经网络成像方法具有更好的成像效果。所成图像熵值从0.355 9降到0.221 2,证明了所提方法的有效性。

逆合成孔径雷达三维成像综述

逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)可以对飞机、舰船与空间目标等进行成像,在军事和民事应用中具有重要的意义.ISAR三维成像可以克服传统二维成像中的几何失真、方位向定标难与图像投影平面未知等问题,有利于对目标进行分类和识别,是ISAR技术的重要发展趋势之一.本文主要对单天线ISAR、干涉ISAR(interferometric ISAR,InISAR)、阵列ISAR等不同体制的三维成像进行介绍.在此基础上,对各种体制的研究现状进行了总结,并对未来的发展方向进行了分析.

一种逆合成孔径雷达脉冲卷积干扰方法

由于全天时、全天候、远距离、高分辨的特点,逆合成孔径雷达(ISAR)已被广泛应用于目标检测、运动监测、敌我识别、武器精确制导等领域。在ISAR成像技术及应用技术渐趋成熟的同时,开展与之相对的电子对抗手段的研究也成为不可回避的任务。提出了一种ISAR脉冲卷积干扰方法,干扰机截获到ISAR发射信号后,使用延时特征不同的脉冲序列与其进行卷积,随后转发至ISAR接收机。延时脉冲与ISAR发射信号卷积后实际效果等效于模拟了位于某特定距离单元内的散射点回波。因此,通过控制脉冲的延时参数,可达到产生虚假运动散射点的效果。该方法工程实现较为简单,计算量较小,具有一定应用前景。

基于量子算法的逆合成孔径雷达稀疏成像方法

经典稀疏重构算法的计算复杂度较高,易导致雷达系统面对较大规模雷达回波数据时实时成像处理能力不足。针对这一问题,将量子算法应用于逆合成孔径雷达成像的稀疏信号处理中,为雷达稀疏成像带来量子计算短时间内处理大规模数据的优势。首先,根据逆合成孔径雷达稀疏成像的经典算法,分析匹配滤波、稀疏重构等经典算法的量子化方法,建立经典算法与量子算法之间的映射关系;其次,在确定相应量子算法及步骤关系的基础上,构建能够实现稀疏成像经典算法功能的量子线路,提出基于量子算法的逆合成孔径雷达稀疏成像方法;最后,根据构建的量子线路,结合雷达回波信号,制备相应的量子态,输入到量子线路中获得成像结果。仿真实验表明:相较于经典稀疏成像算法,基于量子算法的稀疏成像方法能够在保证成像质量的同时,大幅降低雷达成像处理数据的计算复杂度。

基于77 GHz逆合成孔径雷达的二维成像系统

针对逆合成孔径雷达(ISAR)成像分辨率和成像速度要求较高的问题,设计了一个77 GHz ISAR二维成像系统。采用距离–多普勒(RD)算法进行成像,中控采集系统采用以FPGA为核心的ADC采集板卡,信号源采用19 GHz宽屏带射频源,收发模块采用倍频放大结构。上位机发送指令控制信号,中控采集板卡控制转台旋转以及射频源产生扫频信号,经发射天线倍频至77 GHz,然后接收天线将回波信号下变频至中频信号进入采集板卡,最后将采样数据传输至上位机中通过算法成像。测试结果表明,该系统实现了77 GHz雷达信号发生、系统时钟同步精度为78 ps、最大采样率为250 MSPS、最大传输速率为5 Gb/s,且单通道ADC采集的中频数字信号可以使二维成像满足理论分辨率,即6.9 cm × 4.0 cm;在实际工程中其信号带宽大、采样速率快、成像速度快和成像分辨率高等特性,满足了对物体进行二维成像的需求。

逆合成孔径雷达的距离─瞬时多普勒成像方法

传统的ＩＳＡＲ距离－多普勒成像方法基于匀速转动的目标模型，当飞机目标作机动飞行时，转速和转轴经常是时变的，若用传统的方法成像，会使图像模糊，甚至无法辨识。本文提出了距离－瞬时多普勒成像的概念和方法，可对一般机动飞行目标成像。实测数据结果表明了本文方法的可行。

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。

机动目标的逆合成孔径雷达成像

逆合成孔径雷达 ( ISAR)和合成孔径雷达 ( SAR)都是利用目标 (场景 )与雷达的相对运动 ,提高横向分辨率 ,实现对目标 (场景 )的成像。SAR的运动方是雷达平台 ,可控制作平稳飞行 ,且用仪器测校其偏离误差 ;ISAR的运动方通常是非合作目标 ,运动不受控制 ,且难以精确测量。当目标作机动飞行时 ,以目标作固定基准 ,雷达等效地在空间形成流形复杂的逆合成孔径 (阵列 ) 。

机动目标的逆合成孔径雷达成像原理与算法

对于非合作的机动目标 ,由于目标相对于雷达射线的姿态和转速难以测定 ,而且是时变的 ,因而给逆合成孔径雷达 (ISAR)成像造成较大困难 .本文讨论了这种情况下成像的一般原理 ,并对机动性不太大 ,散射点子回波多普勒变化满足一阶近似条件时 ,提出了实用算法 .实测数据的处理结果说明新算法是可行的 .

具有三维转动目标的逆合成孔径雷达成像算法

传统的 ISAR 距离一多普勒法成像基于匀速运动的目标模型。当飞机目标作机动飞行时,转速和转轴经常是时变的,若用传统方法成像,会使图像模糊,甚至无法辨识。文中提出了距离一瞬时多普勒成像的概念和方法,它可对一般机动飞行目标成像。实测数据成像结果表明该文的方法是可行的。

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。

微小卫星雷达隐身性能的在轨逆合成孔径雷达成像分析

成像雷达是空间目标监视系统中的重要组成部分。为深入评估某微小卫星的隐身性能,对卫星的逆合成孔径雷达(ISAR)成像效果进行预测,从雷达成像角度评估卫星的隐身效果。首先简述用于空间目标成像的ISAR成像的基本原理。然后构造卫星的散射点模型,散射系数采用微波暗室的实际测量值。依据仿真雷达系统参数和卫星实际在轨运行参数,计算卫星ISAR成像所需成像时间。对卫星3种飞行姿态,即卫星顶部指向地球表面的隐身姿态、卫星顶部与飞行方向一致和卫星底部指向地球表面两种非隐身姿态,以及不同信噪比情况,进行IS-AR仿真,详细分析每种情况下的运动补偿效果和最终ISAR成像效果,说明了卫星隐身设计的有效性。

采用格林函数分解的太赫兹逆合成孔径雷达近场成像算法

针对太赫兹逆合成孔径雷达(ISAR)近场成像的问题,本文提出了采用格林函数分解的ISAR成像算法。文中结合太赫兹雷达超外差接收模式,构建和分析了近场条件下的目标回波模型。通过对回波模型中格林函数的分解,将表征球面波前的格林函数分解为二维平面波的叠加;并在频域完成对回波信号的滤波补偿和二维逆变换后,获得了太赫兹ISAR近场目标的图像。文中通过与二维FFT算法和本文算法进行的数值仿真结果对比,验证了该算法的可行性。最后利用太赫兹雷达转台实测数据对本文算法进行了验证和对比分析,结果表明该算法具有良好的成像性能。

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)。

逆合成孔径雷达成像的机动目标平动补偿

逆合成孔径雷达成像中平动补偿可以分为两步进行 ,即平动粗补偿 (包络对齐 )和平动精补偿 (自聚焦 ) .经过多年的研究 ,包络对齐和自聚焦都有一系列算法 .但是 ,这些算法的提出和分析都是基于目标平稳飞行的 .随着对机动目标瞬时成像研究的深入 ,表明当不发生距离走动的情况下 ,平稳飞行的包络对齐方法完全适用于机动飞行 ,但大部分自聚焦方法对机动飞行目标不再有效 ,为此提出一种基于相干积累的适用于机动目标的自聚焦方法 ,仿真和实测数据的处理表明该方法是有效的 .

步进频率逆合成孔径雷达成像的一种运动补偿方法

对于步进频率逆合成孔径雷达成像 ,提出了一种新的运动补偿方法 .在同一频率的脉冲序列中估计目标的加速度 ,利用对角脉冲序列粗估计目标的速度 ,再利用距离像精确估计速度 ,是一维搜索 ,节约计算量 .计算机仿真结果表明 ,文中所用方法的参数估计精度满足成像的要求 .

前向散射阴影逆合成孔径雷达成像误差分析

阴影逆合成孔径雷达(SISAR)成像算法可以从前向散射雷达(FSR)目标回波中提取目标侧影轮廓像,其成像精度由目标的运动轨迹跟踪精度决定。该文基于小衍射角前向散射信号模型,解析推导了SISAR成像误差与目标运动轨迹跟踪误差的关系;分析了跟踪误差对目标侧影轮廓高度差和中线成像结果的影响,给出了对跟踪精度的定量要求。通过大量仿真验证了分析的正确性。

导弹目标逆合成孔径雷达成像的仿真

该文应用物理光学法仿真出平面波以任意角度、不同频率入射时某型导弹的电磁散射回波矩阵,并利用快速傅立叶变换成像处理算法得出目标的像。导弹目标利用部件分解法进行了近似,并引进了散射矩阵的概念而简化了导弹目标回波相关数值计算复杂度,从而提高逆合成孔径雷达成像(ISAR)的实时性。文中运用信号处理相关理论对平面波在不同的入射角下逆合成孔径雷达对导弹目标所成的像进行了分析,所成像能精确地反映出目标地镜像散射区域及目标的旋转情况。此仿真结果表明物理光学法能够简单有效地计算出导弹目标的散射回波并对其进行逆合成孔径雷达成像。

先进合成孔径雷达/逆合成孔径雷达成像及其特征分析

叙述了先进合成孔径雷达/逆合成孔径雷达成像法和超分辨问题。文中的机载SAR用一发三收四口径天线对地面动目标进行监测和跟踪。简单讨论了ISAR的极坐标重组、现代谱分析和时频成像法。