基于時頻分析的ISAR運動補償方法研究.pdf

1、逆合成孔徑雷達能夠?qū)h距離目標(biāo)進行高分辨率成像，是對飛機、艦船等非合作目標(biāo)進行識別的有效工具。ISAR成像的一個重大問題是進行方位向分辨所必須的多普勒頻率的時間不變性假設(shè)。當(dāng)在成像積累時間內(nèi)飛機做機動飛行或艦船做復(fù)雜搖擺運動時ISAR信號中將出現(xiàn)時變多普勒，稱之為運動誤差。由于這種運動誤差以及快速傅立葉變換所要求的時不變多普勒假設(shè)，使得在用FFT對圖像進行方位向分辨時將產(chǎn)生延展模糊而無法進行目標(biāo)識別。 一種被證實了的運動補償算法

2、是自適應(yīng)聯(lián)合時頻分析方法（AJTF)。然而，傳統(tǒng)的AJTF算法本身存在兩個重大缺陷：第一個缺陷是，用來進行運動參數(shù)搜索的窮舉算法運算量非常大，限制了該算法的實際應(yīng)用；第二個缺陷是，目標(biāo)必須符合AJTF的數(shù)學(xué)模型，尤其是，目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)運動必須限制在二維平面內(nèi)（即目標(biāo)在成像積累時間內(nèi)旋轉(zhuǎn)軸不發(fā)生改變，否則稱為三維運動）。 本文利用仿真的三角翼數(shù)據(jù)，研究了AJTF－GA算法和AJTF-PSO算法，它們分別采用遺傳算法（GA）和粒子群優(yōu)化

3、算法(PSO)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的窮舉算法進行ISAR運動參數(shù)的搜索，大大加快了收斂速度。并驗證了在ISAR應(yīng)用中，使用PSO算法能夠得到更好的效果。 在上述AJTF-PSO算法的基礎(chǔ)上，我們介紹了一種ISAR目標(biāo)三維運動度檢測技術(shù)，能夠從雷達數(shù)據(jù)的眾多違背二維數(shù)學(xué)模型的時間段中自動篩選出好的時間段進行成像。艦船仿真實驗表明，那些被標(biāo)明具有較低三維運動度的成像時間段能夠使用現(xiàn)有的運動補償算法進行有效聚焦。反之則即使進行了運動補償也得不到好