Modified Approach to PGA Phase Averaging for ISAR Autofocus

A new approach to phase averaging in phase gradient algorithm (PGA) is proposed, which is based on the fundamental fact that the information of translational phase error is widely contained in every defocused scatterer in ISAR image. The new approach aims to choose strong scatterers for error phase averaging with a threshold rather than just simply to pick out the strongest point in each range cell, which is not necessarily real strong scatterers if in some range cells consists more than one strong scatterer and whereas in other range cells no scatterer at all. The results of processing real data are presented to confirm the validity of the proposed approach.

基于多特显点综合的SAR/ISAR自聚焦

利用积累 (相干或非相干 )提高信杂噪比的概念 ,并考虑实际存在的问题 ,对基于多特显点的自聚焦原理进行了综合研究 ,进而对现在应用较多的两种方法做了比较 ,并对PGA法进行了改进 .

变量切趾技术在SAR/ISAR图像处理中的应用

SAR/ISAR图像处理需要进行二维傅里叶变换,傅里叶变换本身具有较高的旁瓣电平,虽然通过加权处理可以降低旁瓣电平,但是主瓣的分辨率会降低.变量切趾技术在SAR图像处理中能够抑制旁瓣电平,同时保持图像的高分辨率。该文分析了传统的变量切趾技术和算法,通过加强约束条件,提出了改进的变量切趾算法.与原有方法相比,获得更高的分辨率和低的旁瓣电平,对一幅二维ISAR图像进行处理证明了这种方法的正确性.

机载干涉SAR/ISAR对地面慢速目标成像研究

该文研究用机载干涉SAR/ISAR技术对地面慢速目标成像,该技术利用SAR成像的距离和横向距离高分辨率,以及干涉仪的空域对消,实现杂波抑制,提高信杂比。动目标的真实方位由相位比较干涉仪测定。进而用ISAR处理得到慢速目标的高分辨图像.文中详细讨论了机载干涉SAR/ISAR系统框图和工作原理,并导出了该系统中SAR、干涉仪空域对消和测向以及ISAR处理的定量关系式。理论分析和初步计算机仿真证明了这项技术的正确性。

基于SAR/ISAR的机载雷达舰船成像

本文利用混合SAR/ISAR成像法，对机载雷达观测海面上航行舰船实测录取数据进行成像，给出成像的结果。

应用联合自聚焦实现低信噪比ISAR成像平动补偿

传统逆合成孔径雷达(ISAR)平动补偿中,由于低信噪比下包络对齐无法精确实现,因此会导致后续相位自聚焦的精度受到限制.针对该问题,提出了一种包络相位联合自聚焦算法.该算法可以实现低信噪比下对ISAR目标复杂的平动分量进行补偿.利用二维ISAR图像熵作为目标函数,结合阻尼牛顿法进行最优化求解,在低信噪比下完成对平动分量的精确估计.另外,考虑到直接采样模式下,ISAR回波包络的缓变特性,对应平动分量可用有限阶多项式进行拟合.因此,利用归一化多项式拟合实现估计参数规模的简化,提高了估计精度和效率.Yak-42实测数据验证了该算法在低信噪比下的有效性和可靠性.

一种非均匀转动目标的ISAR自聚焦算法

在ISAR成像中,目标的非均匀转动会引入与散射点位置有关相位误差,无法用统一的相位误差函数表示,因此通常的自聚焦方法难以消除。针对加速转动目标,本文提出了一种基于离散调频傅立叶变换(discrete chirp-Fourier trans- form)的自聚焦算法。在预先选定的距离单元上,利用离散调频傅立叶变换提取最大功率散射点对应的调频信号,并以之为参考信号消除目标平动引起的相位误差。然后,利用同样的方法,在多个距离单元上提取最大功率散射点对应的调频信号,根据该散射点信号估计目标非均匀转动的参数,并进行非均匀采样,去除非均匀转动的相位误差。将该算法应用于仿真试验和实测数据的ISAR成像中,都得到了较好的聚焦结果。

一种加权最小熵的ISAR自聚焦算法

基于加权最小二乘估计(WLS)的最小方差准则,根据各个距离单元的相位方差的差异,该文提出了一种加权最小熵的ISAR自聚焦算法,利用加权熵建立代价函数,通过迭代算法估计误差相位以实现运动误差补偿。该算法具有较高的鲁棒性,相对于传统最小熵ISAR自聚焦算法,能够有效提高迭代的收敛速度,并且权值系数的应用可以有效降低杂波和噪声的影响,从而取得更好的聚焦效果。基于仿真数据和实测数据的实验验证了该算法的有效性。

基于贝叶斯压缩感知的ISAR自聚焦成像

针对ISAR自聚焦成像,该文提出一种基于贝叶斯压缩感知的高分辨率成像算法。首先利用目标图像的稀疏特性构建级联形式的稀疏先验模型,同时将相位误差建模为均匀分布模型;然后基于最大后验准则,依据贝叶斯压缩感知理论交替迭代求解目标图像和相位误差。与传统稀疏方法相比,所提算法进一步利用了目标图像的联合稀疏信息,将ISAR CS成像转化为MMV联合稀疏优化问题的求解,可以有效改善自聚焦的精度以及成像质量。仿真结果验证了该算法的有效性。

用改进的多普勒中心跟踪法进行ISAR运动补偿

针对ＩＳＡＲ运动补偿中的相位补偿，本文在多普勒中心跟踪法的基础上，引入Ｗａｈｌ等的相位梯度自聚焦（ＰＧＡ）算法，提出了改进的多普勒中心跟踪法．该方法通过在像域的循环移位、隔离和迭代等步骤，巧妙地消除目标转动相位分量对平动相位分量估计的影响．经过几次迭代，较好地实现了对目标平动相位分量的最大似然估计和补偿．

基于随机调频步进信号的高分辨ISAR成像方法

为充分利用随机调频步进逆合成孔径雷达回波所具有的联合稀疏特征,提高成像性能,该文提出一种基于分布式压缩感知理论的随机调频步进逆合成孔径雷达高分辨成像方法。首先构建随机调频步进信号回波的联合稀疏表示模型,并完成子脉冲的脉冲压缩处理;其次,基于每组子脉冲的随机方式(组与组之间的随机方式不同),构建相应的随机量测矩阵,获取回波的压缩感知信号模型,并利用分布式压缩感知理论实现距离向联合高分辨重构;最后结合回波在方位向的稀疏性,采用快速稀疏重构算法实现方位向高分辨成像。理论分析和仿真结果表明由于充分利用了随机调频步进信号回波的随机性与联合稀疏特征,所提出方法具有重构精度高、距离向采样率低、抗噪性能强等特点。

基于图像准则的SAR/ISAR相位补偿技术的研究

相位补偿是SAR/ISAR的关键技术。本文提出逐级逼近算法,基于图像评价函数,对SAR/ISAR中的随机干扰相位进行补偿。我们比较了四种典型的图像评价函数,仿真和实测数据的计算结果表明,逐级逼近算法是一种有效的计算方法。同时,在四种图像评价函数中,以最小Shannon熵准则性能最好,它能确保对未知信号中干扰相位的正确估计。

基于星载毫米波顺轨-交轨InISAR的空间运动目标三维成像技术研究

研究了低信噪比情况下的星载毫米波顺轨/交轨In-ISAR空间目标三维成像问题。由于传统的RD成像算法在目标尺寸较大和分辨率要求较高时不能取得较好的成像效果,故将波数域成像算法引入运动目标成像处理以获得高分辨率的二维图像,继而将顺轨/交轨三天线ISAR图像分别进行干涉处理,获得了目标上各散射点的三维位置。作为二维成像、图像配准等重要环节的基础参数,对低信噪比下的目标检测和三维运动参数估计进行了研究,分析了速度估计精度要求。最后,仿真结果表明了顺轨/交轨In-ISAR系统的有效性。

一种基于最大似然估计的ISAR自聚焦算法

自聚焦是ISAR成像中的一项关键技术,其目的是消除目标和雷达的径向运动引起的相位误差。从ISAR信号模型出发,推导得到了相位误差的最大似然估计,并给出了一种基于最大似然估计的ISAR自聚焦算法。该算法采用了相位梯度算法(PGA)的处理结构,利用了多个距离单元上的散射点信号。算法中没有孤立散射点的要求,不需要相位解模糊,并且消除了相位误差估计中积累误差的影响,提高了相位误差的估计精度。将该算法应用于实测数据的ISAR成像中,得到了较好的聚焦结果。

基于最大变差范数准则的ISAR自聚焦方法

为消除目标平动引起的初相误差,必须进行自聚焦以避免ISAR图像模糊。在分析ISAR回波信号模型的基础上,本文构造了高阶多项式相位信号的初相补偿函数。已有文献多ISAR图像聚焦程度为准则,对该多项式相位信号的参数进行优化。本文利用最大全变差范数作为ISAR方位向成像的聚焦评价准则,该指标值在平动参数空间中的分布具有局部极值点少的优点,利于最优确定初相补偿函数的参数,并采用协同粒子群优化算法加速参数的寻优速度和精度。仿真实验证明了本文方法的可行性和正确性。

一种改进的ISAR运动补偿方法

本文针对ＩＳＡＲ外场实验数据，提出一套改进的运动补偿方法。首先用回波动态范围压缩的积累互相关方法进行补偿，再用相位梯度自聚焦算法进一步提高相位对准的精度。用这种方法对实验ＩＳＡＲ外场数据进行处理，得到了高质量的成像结果。

ISAR成像快速最小熵相位补偿方法

针对逆合成孔径雷达(ISAR)成像,该文提出一种快速运动补偿算法,该算法基于二维图像熵,并通过相位补偿的快速迭代,使图像熵逐渐达到最小,从而实现雷达像的自聚焦.实测数据处理结果表明,同现有方法相比,该方法不仅保证熵意义上的最佳聚焦效果,而且还具有较高收敛速度。

L波段雷达电离层高速运动目标ISAR成像补偿方法

目标高速运动和电离层效应都会对低频段宽带线性调频雷达信号的相位产生调制现象,进而降低逆合成孔径雷达(ISAR)成像分辨率。为得到清晰的目标ISAR图像,需有效消除这两者对目标回波的影响。该文首先建立电离层高速运动目标回波的信号模型,再根据目标回波为高阶多项式相位信号的特点,提出基于离散多项式变换的高阶相位估计算法,利用高阶相位估计值进行回波信号相位调制分量补偿,实现ISAR成像的自聚焦。仿真实验表明,该算法可以准确估计回波信号高阶相位参数,提高ISAR成像质量。

基于方差成分扩张压缩的稀疏贝叶斯ISAR成像方法

基于贝叶斯框架下的稀疏重构方法,由于考虑了稀疏信号的先验信息以及测量过程中的加性噪声,因而能够更好地重建目标系数,然而传统的稀疏贝叶斯学习(SBL)算法参数多,时效性差。该文考虑一种新的稀疏贝叶斯学习方法方差成分扩张压缩(ExCoV),其不同于SBL中赋予所有的信号元素各自的方差分量参数,ExCoV方法仅仅赋予有重要意义的信号元素不同的方差分量,并拥有比SBL方法更少的参数。基于计算机层析成像技术框架下的ISAR成像模型,该文将ExCoV方法结合压缩感知(CS)理论将其进行ISAR成像,并从适用性和成像效果等方面与常用的极坐标格式算法(PFA),卷积逆投影算法(CBPA)和传统的稀疏重构算法进行比较,点目标仿真结果表明基于ExCoV的方法得到的ISAR像具有低旁瓣,高分辨率的特点,真实数据的成像结果表明该方法是一种比SBL更有效的ISAR成像算法。

舰船的混合SAR-ISAR成像研究

运动机载雷达对海面运动舰船目标成像时，由于相对运动的复杂性，直接成像难以达到理想效果。因此必须事先估计两者相对运动变化，对数据段有选择地成像。本文基于图像投影平面原理，分析了机载雷达和舰船目标各自的运动特点，提出了采用子图像多普勒展宽估计雷达与目标相对运动的变化过程，并以此为依据，合理选择观测数据段成像，从而降低了成像难度，提高了成像质量。