空天目標逆合孔徑雷達成像新方法研究.pdf

1、空天目標(aerospace target)即航空和航天目標,它包含大氣層中飛行的飛機、飛艇等航空目標和在稠密大氣層外,距離地球表面100公里以上宇宙空間中的人造飛行器和空間碎片等航天目標。通過對空天目標的逆合成孔徑雷達(ISAR)成像,能夠獲得其運動態(tài)勢和各種結(jié)構(gòu)特征,為目標分類、識別和編目提供有力的技術(shù)支撐。因此,空天目標ISAR成像技術(shù)在國家安全和發(fā)展方面發(fā)揮著重要作用?，F(xiàn)在ISAR成像技術(shù)己發(fā)展到較高水平,但由于空天目標的特殊性

2、,尚有不少問題有待解決,本論文主要針對這些問題進行研究,主要問題有:具有旋轉(zhuǎn)部件目標和自旋目標的ISAR成像、稀疏頻帶和稀疏孔徑ISAR成像、群目標ISAR成像等。這些問題已分別列入國家自然科學基金“多維度微波成像信息處理研究”、“微多普勒分析與目標微動成像技術(shù)”和“863”課題“空間目標雷達寬帶特性測量與成像研究”等項目的研究中。
　　 論文的內(nèi)容可概括為如下六個部分:
　　 為便于說明研究工作的已有基礎(chǔ),第一部分扼要

3、介紹了ISAR成像的基本原理,并對現(xiàn)有的基本ISAR成像方法進行了總結(jié)和歸納。
　　 第二部分研究了具有旋轉(zhuǎn)部件目標的ISAR回波分離和二維成像算法。建立了具有旋轉(zhuǎn)部件目標的ISAR成像模型,并根據(jù)目標回波的特征提出一種有效的成像流程以獲得剛體部分和旋轉(zhuǎn)部件的全面信息。在旋轉(zhuǎn)部件與剛體回波分離方面,提出了基于復數(shù)經(jīng)驗模態(tài)分解(CEMD)和低調(diào)頻率匹配濾波的分離方法。在旋轉(zhuǎn)部件二維成像方面,提出了基于實數(shù)逆-Radon變換(RIR

4、T)和復數(shù)逆-Radon變換(CIRT)的成像方法,并對算法的性能進行了分析。針對所提算法在實際應用中可能遇到的問題,提出了相應的解決方法。通過對仿真數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)的處理驗證了相關(guān)算法的有效性。
　　 第三部分研究了自旋目標的窄帶雷達ISAR成像方法。根據(jù)自旋目標的窄帶雷達回波特征,提出了基于窄帶復數(shù)后向投影的自旋目標窄帶雷達成像算法,并推導了算法的分辨率。針對高速旋轉(zhuǎn)目標回波通常存在方位欠采樣的情況,根據(jù)壓縮感知(CS)理論和

5、目標回波的稀疏性特點,提出基于正交匹配追蹤(OMP)的自旋目標窄帶雷達成像算法,從而提高了窄帶雷達對目標的成像和識別能力。最后,將該算法向自旋目標寬帶雷達ISAR成像進行了推廣。
　　 第四部分研究了空間自旋目標寬帶三維ISAR成像方法。根據(jù)自旋散射點回波在距離.慢時間域具有正弦包絡和相位這一特征,提出基于寬帶復數(shù)后向投影的自旋目標三維高分辨ISAR成像算法。由于采用了全回波相干積累,該方法具有較高的分辨率和抗加性噪聲性能。根據(jù)

6、光滑進動錐體的電磁特征,建立了其ISAR成像的同波模型,并研究了光滑進動錐體的動態(tài)電磁仿真方法。根據(jù)其距離-慢時間域回波的正弦特征,應用寬帶復數(shù)后向投影算法得到了進動錐體電磁仿真回波的三維ISAR圖像。為解決單站雷達不能對自旋目標三維ISAR圖像橫向定標的問題,提出一種基于雙基ISAR構(gòu)型的自旋目標三維成像和圖像定標方法。
　　 第五部分研究了稀疏頻帶和稀疏孔徑成像。針對空間高速運動目標的稀疏頻帶ISAR成像問題,在建立其成像幾

7、何模型和信號模型的基礎(chǔ)上,分析了目標高速運動對不同頻帶一維距離像和方位像的影響,并提出了有效的補償算法。在此基礎(chǔ)上,提出一種基于空缺數(shù)據(jù)填補和散射點特征參數(shù)估計的稀疏頻帶成像方法。針對稀疏孔徑成像問題,根據(jù)塊狀、隨機兩種缺損形式對應的回波特點,提出一種方位稀疏孔徑成像算法。對于塊狀缺損的方位回波,提出一種有效的包絡對齊方法。根據(jù)稀疏信號重構(gòu)理論,以過冗余字典的互相關(guān)為依據(jù)進行算法選擇。在互相關(guān)較小時,采用基追蹤(BP)算法得到方位像；對

8、于互相關(guān)較大時的塊狀缺損數(shù)據(jù),則采用缺損數(shù)據(jù)幅度-相位估計(GAPES)算法進行成像。仿真和實測數(shù)據(jù)的成像結(jié)果驗證了相應算法的有效性。
　　 第六部分研究了群目標的ISAR成像。針對機動群目標成像,提出一種參數(shù)化的勻加速直線運動群目標ISAR成像方法。由于該方法采用參數(shù)化方法進行精確的平動補償,因此所得群目標圖像聚焦良好。此外,由于不需要對子目標的一次相位項進行分別補償,因此降低了參數(shù)搜索的運算復雜度。針對旋轉(zhuǎn)群目標成像,建立了