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文檔簡介
1、逆合成孔徑雷達(ISAR)由于其不受天氣、環(huán)境、時間等這些因素的影響,其在軍用及民用有著很高的應(yīng)用價值。近年來,為了獲得高質(zhì)量的ISAR圖像,圍繞著ISAR成像算法,國內(nèi)外學(xué)者們進行了大量研究。本文的研究工作主要包括以下幾個方面。
1) ISAR成像原理及ISAR像的橫向定標(biāo)
首選,本文先介紹ISAR成像的基本原理,主要分析了距離像及方位像的信號處理方法,進而得到ISAR圖像的二維分辨。接著,本文還分析了ISAR像的
2、橫向定標(biāo)問題。通常我們獲得ISAR圖像時,方位向的積累時間或者成像所需的脈沖回數(shù)都是人為定義的,沒有考慮到所得圖像與觀測目標(biāo)大小是否一致。由于ISAR圖像的距離向單元所代表的長度是確定的,我們需要將方位向單元所代表的長度與其相等,這樣得到的圖像就能真實反映觀測目標(biāo)的尺寸。這就是 ISAR像的橫向定標(biāo)問題,針對這一問題,本文提出了基于偽時間的線性調(diào)頻信號(LFM)解調(diào)頻處理,運用曲線擬合方法,得到了成像所需合適的脈沖回波數(shù)。
2
3、)機動目標(biāo)ISAR成像
傳統(tǒng)RD算法只適用于目標(biāo)在進行勻速旋轉(zhuǎn)時的ISAR成像,若目標(biāo)機動飛行,其旋轉(zhuǎn)方式為勻加速或者加加速旋轉(zhuǎn),這時,由于其距離單元內(nèi)的信號形式不再是簡單的單頻信號,而是LFM或者三次相位信號(CPS),在進行方位壓縮時,RD算法得到的圖像會出現(xiàn)模糊,嚴(yán)重影響成像質(zhì)量,所以我們需要對復(fù)雜的LFM或者CPF信號進行分析,結(jié)合時頻分析及參數(shù)估計等方法,得到機動目標(biāo)在不同時刻的瞬時ISAR像。
3)具有旋
4、轉(zhuǎn)部件目標(biāo)的ISAR成像
本文介紹的復(fù)雜目標(biāo)指的是帶有旋轉(zhuǎn)部件的觀測目標(biāo),比如:直升機、含旋轉(zhuǎn)部件的艦船以及噴氣式飛機。旋轉(zhuǎn)部件在隨著剛體目標(biāo)進行旋轉(zhuǎn)的同時,自身也進行著自轉(zhuǎn)運動,則在相應(yīng)的距離單元內(nèi),其產(chǎn)生了正弦調(diào)頻信號的形式,RD算法成像時會產(chǎn)生嚴(yán)重的橫條干擾現(xiàn)象。針對正弦調(diào)頻信號的剔除,我們運用了時頻分析方法:短時傅里葉變換(STFT)及局部均值分解(LMD)來得到剛體的ISAR像。
4)壓縮感知理論在ISAR
5、成像中的應(yīng)用
本文還介紹了壓縮感知(CS)在ISAR成像中的應(yīng)用,由于ISAR觀測的目標(biāo)相對于觀測場景來說比較小,目標(biāo)散射點可以看作為稀疏的,我們則可以運用CS理論來解決。當(dāng)信號在某一域為稀疏信號時,在采樣點數(shù)遠小于奈奎斯特采樣點數(shù)的情況下,CS可以很高概率地恢復(fù)出原始信號。我們可以將其應(yīng)用到ISAR超分辨成像領(lǐng)域,在有限的觀測時間內(nèi)得到長積累時間的ISAR圖像。
而且,我們發(fā)現(xiàn),實際的ISAR成像系統(tǒng)會由于其不穩(wěn)定
6、性,存在著隨機缺失回波數(shù)據(jù)的情況。針對這一問題,我們應(yīng)用CS理論提出了很好的ISAR成像方法,在實測數(shù)據(jù)中得到了良好的效果。
5)譜估計理論在ISAR成像中的應(yīng)用
譜估計理論一直是信號處理研究的重點,近年來提出的譜分析方法有著優(yōu)于傅里葉變換的特性,其分辨率更高,旁瓣更低,在很多工程領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。本文運用幾種譜分析方法如幅度相位估計方法(APES)及迭代自適應(yīng)(IAA)來得到超分辨的ISAR圖像。而且,運用IAA算
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