基于運(yùn)動(dòng)參數(shù)非搜索估計(jì)的ISAR成像技術(shù)研究.pdf

1、雷達(dá)成像具有遠(yuǎn)距離、全天時(shí)和全天候的特點(diǎn)，對(duì)軍用和民用都有重大的實(shí)用價(jià)值。根據(jù)雷達(dá)工作和成像方式的不同，成像雷達(dá)可分為逆合成孔徑雷達(dá)（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）和合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）。在機(jī)動(dòng)目標(biāo)和復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的ISAR成像中，經(jīng)過運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償后的回波數(shù)據(jù)可用多分量多項(xiàng)式相位信號(hào)來描述，線性調(diào)頻（Linear Frequency Modula

2、ted，LFM）信號(hào)和立方相位信號(hào)（Cubic Phase Signal，CPS）。實(shí)際ISAR成像中，首先根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)采用相應(yīng)的模型進(jìn)行合理近似，然后利用有效的信號(hào)處理方法提高目標(biāo)的ISAR成像質(zhì)量。針對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)和復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，本文基于運(yùn)動(dòng)參數(shù)非搜索估計(jì)技術(shù)進(jìn)行ISAR成像研究。主要工作概括如下：
　　1.研究了基于運(yùn)動(dòng)參數(shù)非搜索估計(jì)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)ISAR成像技術(shù)，提出了一種基于中心頻率-調(diào)頻率分布（Centroid Freq

3、uency-Chirp Rate Distribution，CFCRD）的ISAR成像算法。CFCRD利用修正變尺度傅里葉變換（Modified Scaled Fourier Transform，MSCFT）消除對(duì)稱瞬時(shí)自相關(guān)函數(shù)自身項(xiàng)中的線性耦合，隨后使用快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform，F(xiàn)FT）完成自身項(xiàng)信號(hào)能量的積累。CFCRD的創(chuàng)新點(diǎn)為 MSCFT，其通過引入縮放因子解決了傳統(tǒng)變尺度傅里葉變換（Sca

4、led Fourier Transform）中的譜模糊問題。相比基于修正魏格納維利分布（Modified Wigner-Ville Distribution，M-WVD）的ISAR成像算法，基于CFCRD的ISAR成像算法適用于極端情況下的機(jī)動(dòng)目標(biāo)ISAR成像，比如惡劣海洋環(huán)境中的艦船和高機(jī)動(dòng)目標(biāo)。通過實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)仿真和算法性能分析，CFCRD和相應(yīng)的 ISAR成像算法得到驗(yàn)證。
　　2.研究了基于運(yùn)動(dòng)參數(shù)非搜索估計(jì)的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)IS

5、AR成像技術(shù)，提出了一種基于廣義變尺度傅里葉變換（Generalized Scaled Fourier Transform，GSCFT）的快速ISAR成像算法。對(duì)于CPS，調(diào)頻率（Chirp Rate，CR）和二次調(diào)頻率（Quadratic Chirp Rate，QCR）造成了多普勒擴(kuò)散，從而降低了ISAR成像的質(zhì)量。針對(duì)CPS，我們利用GSCFT和非均勻快速傅里葉變換（Nonuniform Fast Fourier Transform

6、，NUFFT）提出了一種快速CPS參數(shù)估計(jì)算法。相比已經(jīng)發(fā)表的基于Scaled Fourier Transform的CPS參數(shù)估計(jì)算法，此快速CPS參數(shù)估計(jì)算法的優(yōu)點(diǎn)在于：（1）由于NUFFT的使用，此快速CPS參數(shù)估計(jì)算法的計(jì)算量大幅度降低；（2）此快速CPS參數(shù)估計(jì)算法中提出的GSCFT在ISAR成像中有更廣泛的應(yīng)用。我們使用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了 CPS模型對(duì)于復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的有效性以及快速參數(shù)估計(jì)算法的執(zhí)行。另外，對(duì)于此快速 CPS參數(shù)估

7、計(jì)算法中的交叉項(xiàng)問題，我們通過理論分析和實(shí)驗(yàn)仿真證明：交叉項(xiàng)不能像自身項(xiàng)一樣進(jìn)行能量積累。最后，通過實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)仿真和計(jì)算量分析，驗(yàn)證了此快速CPS參數(shù)估計(jì)算法和ISAR成像算法的有效性。
　　3.通過對(duì)呂分布（Lv’s Distribution，LVD）和CPS瞬時(shí)自相關(guān)函數(shù)的分析，提出了兩種CPS參數(shù)非搜索估計(jì)算法，楔形時(shí)間-調(diào)頻率分布（Keystone Time-CR Distribution，KTCRD）和調(diào)頻率-二次調(diào)頻率分

8、布（CR-QCR Distribution，CRQCRD），并基于這兩種 CPS參數(shù)非搜索估計(jì)算法提出兩種復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的 ISAR算法。對(duì)于KTCRD，利用Keystone Transform消除Time-CR Distribution自身項(xiàng)中的線性耦合，隨后通過沿慢時(shí)間軸的FFT操作完成信號(hào)能量的積累。由于Keystone Transform可以利用基于FFT操作的Chirp-z Transform完成，所以KTCRD的執(zhí)行僅需要復(fù)數(shù)

9、乘法和FFT操作?；趶V義楔形變換（Generalized Keystone Transform，GKT）和參數(shù)化瞬時(shí)自相關(guān)函數(shù)，我們提出了CPS參數(shù)估計(jì)算法，CRQCRD。GKT同樣可以利用基于FFT操作的Chirp-z Transform完成，所以CRQCRD的執(zhí)行僅僅需要復(fù)數(shù)乘法、FFT和NUFFT。對(duì)于CRQCRD，由于NUFFT的應(yīng)用，其計(jì)算量大幅度降低，而且消除了完成非均勻采樣信號(hào)傅里葉變換所需要的搜索步驟。相比已經(jīng)發(fā)表的C

10、PS參數(shù)估計(jì)算法，KTCRD和CRQCRD可以取得較高的抗噪聲性能、沒有估計(jì)誤差的累積，且消除了 CPS未知參數(shù)的搜索過程，因此這兩種算法更適用于實(shí)際應(yīng)用中多 CPS的情況。在對(duì)兩種算法進(jìn)行試驗(yàn)仿真和理論分析后，本文基于這兩種算法提出了相應(yīng)的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)ISAR成像算法，并通過合成數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的仿真驗(yàn)證了兩種ISAR成像算法在實(shí)際應(yīng)用中的有效性。
　　4.研究了現(xiàn)有 CPS參數(shù)估計(jì)算法以及運(yùn)動(dòng)參數(shù)非搜索估計(jì)技術(shù)，利用 Cubic

11、 Phase Bilinear Function、NUFFT以及參數(shù)空間轉(zhuǎn)換方法提出了一種快速雙線性CPS參數(shù)估計(jì)算法，并將此算法應(yīng)用到復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的ISAR成像中。對(duì)于此快速雙線性CPS參數(shù)估計(jì)算法，Cubic Phase Bilinear Function保證了所提出的快速CPS參數(shù)估計(jì)算法的雙線性特點(diǎn)，NUFFT加速了非均勻數(shù)據(jù)采樣軸的傅里葉變換操作，參數(shù)空間轉(zhuǎn)化操作消除了完成能量積累所需要的二維窮盡搜索過程。相比于已經(jīng)發(fā)表的兩種