逆合成孔徑雷達二維及三維成像方法研究.pdf

1、逆合成孔徑雷達(Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR)成像可獲得目標的一維、二維和三維高分辨率成像結果，提供觀測目標的尺寸和結構等豐富的特征信息，它在空間態(tài)勢感知和防空反導等領域中發(fā)揮著重要的作用。經(jīng)過六十多年的長足發(fā)展，ISAR成像的基本理論較為成熟。但是，隨著ISAR系統(tǒng)的不斷發(fā)展和目標觀測需求的不斷提高，ISAR二維和三維成像尚有不少問題亟待解決。首先，隨著當前ISAR信號頻率向高頻段方向的不

2、斷發(fā)展，雷達對發(fā)射及接收系統(tǒng)的相位噪聲和非線性影響更為敏感，將造成回波的距離維相位誤差，進而降低目標的ISAR成像質(zhì)量。其次，對于遠作用距離和弱后向散射系數(shù)的目標進行觀測時，其回波的信噪比較低，傳統(tǒng)的ISAR成像方法難以完成精確的平動補償與成像。再次，對編隊飛行目標的復雜觀測場景進行成像時，子目標相對雷達視線的運動形式存在一定的差別，而其回波嚴重耦合，如何實現(xiàn)編隊飛行目標良好的聚焦處理是目前雷達成像研究領域中的難題。同時，序列ISAR圖

3、像包含了更多目標的信息，如何基于序列ISAR圖像實現(xiàn)目標的精確定標和三維重構，是目前ISAR雷達成像研究領域中的挑戰(zhàn)性問題。上述這些問題不僅是雷達成像研究領域的難題，同時也是制約實際ISAR系統(tǒng)發(fā)展與應用的技術瓶頸。因此，本文研究的ISAR二維與三維成像方法具有重要的理論意義和應用價值。本文在國家自然科學基金、國家863課題與橫向課題等項目的資助下，結合實際ISAR系統(tǒng)的發(fā)展趨勢和復雜目標觀測的迫切需求，針對ISAR距離維相位誤差補償、

4、低信噪比下ISAR成像、多目標ISAR成像、圖像定標和目標三維重構等問題進行了深入的研究，取得一些理論研究成果，并獲得聚焦良好的仿真與實測數(shù)據(jù)處理結果，進而提升了ISAR的信息獲取能力。本文的具體內(nèi)容可分為以下六個部分:
　　1.首先，對ISAR成像的基本原理進行介紹，構建了ISAR成像幾何模型和信號模型。然后，對ISAR成像處理過程中平動補償?shù)奈锢硪饬x和常用方法進行了詳細的討論，闡述了越距離單元徙動(Migration Thro

5、ugh Range Cells，MTRC)現(xiàn)象的產(chǎn)生原因、影響以及相應的校正方法，為后文的二維與三維ISAR成像方法研究打下理論基礎。
　　2.針對高波段寬帶ISAR的距離維非線性相位誤差嚴重影響目標成像質(zhì)量的問題，提出了一種精確的基于最小熵與自聚焦處理的距離維相位誤差快速補償方法，獲得高精度的目標距離維聚焦處理結果。首先，建立了ISAR回波距離維相位誤差的高階多項式模型，詳細分析了不同階次相位誤差對距離壓縮結果聚焦度的影響。然后

6、，將距離壓縮結果的最小熵作為目標函數(shù)，利用啟發(fā)式搜索算法，對二階距離維相位誤差進行準確高效的估計和補償。最后，采用距離維自聚焦處理以準確估計和校正三階及三階以上的高次距離維相位誤差，以獲得高精度的距離維相位誤差補償結果。仿真數(shù)據(jù)處理結果驗證了距離維相位誤差對ISAR目標成像聚焦度的影響和本章所提出方法的有效性。
　　3.針對低信噪比下傳統(tǒng)ISAR成像方法難以精確平動補償與成像的難題，提出了一種基于頻譜信號相位求導和粒子群優(yōu)化的自適

7、應的低信噪比下ISAR平動補償與成像方法，獲得了低信噪比情況下聚焦良好的ISAR實測數(shù)據(jù)成像結果。首先，結合相干的ISAR原始雷達回波，建立了目標平動分量的高階多項式模型，可有效對不同的目標平動形式進行表示。接著，基于距離維回波頻譜相位求導提出了一種目標平動分量多項式系數(shù)的粗估計方法，并將其結果作為后續(xù)利用粒子群優(yōu)化進行平動分量精確估計的參考初始值，以提高運算效率。然后，利用粒子群優(yōu)化(Particle SwarmOptimizatio

8、n，PSO)算法對目標平動分量進行精確估計，該算法實現(xiàn)簡便，有計算效率和估計精度高等優(yōu)點。最后，分析成像結果聚焦度隨目標平動分量重構精度的變化特性，以自適應地確定目標平動分量多項式模型的階數(shù)，因此，本章所提出方法的通用性更強。仿真和實測數(shù)據(jù)處理結果驗證了本章所提出方法的有效性。
　　4.針對編隊飛行目標等復雜觀測場景中不同子目標回波嚴重耦合的難題，提出了基于粒子群優(yōu)化和改進CLEAN算法的多目標ISAR成像方法。首先，針對傳統(tǒng)多目

9、標ISAR成像算法將不同目標的運動限定為基本一致或者完全不同的局限性，將多目標劃分為多個組目標，同一組目標內(nèi)不同子目標的運動形式和參數(shù)是一致的，該模型的通用性更強。其次，構建組目標平動分量的多項式模型，迭代利用PSO算法對不同組目標的平動分量進行準確的估計和補償，得到不同組目標的粗聚焦成像結果。然后，提出了改進CLEAN算法對該組目標成像結果進行提取，在保留被提取組目標圖像完整性的同時，對虛假點和噪聲進行了更有效的壓制。最后，利用聚類數(shù)

10、估計和K-均值算法對同一組目標內(nèi)的子目標進行分割和提取，進而通過單目標成像算法逐個得到每個子目標的良好聚焦成像結果。仿真實驗結果驗證了本章所提出方法的有效性。
　　5.針對ISAR成像處理的橫向定標難題，基于目標等效旋轉角速度與ISAR散射點回波二次相位系數(shù)的解析關系，提出了一種基于離散多項式相位變換的ISAR圖像定標方法，獲得高精度的Yak42飛機實測數(shù)據(jù)定標處理結果。首先，對距離單元回波進行了深入的分析，詳細推導了目標等效轉動

11、角速度與散射點二次相位系數(shù)的解析關系。其次，計算不同距離單元回波的歸一化幅度方差，并選取值較小的距離單元。接著，利用頻域加窗技術對上述距離單元中的強散射點頻譜進行提取，同時給出了窗長的自適應確定方法。之后，提出采用二階離散多項式相位變換(Discrete Polynomial-Phase Transform，DPT)對強散射點回波中的二次相位系數(shù)進行估計，相比傳統(tǒng)基于最大對比度搜索和尺度Radon-Winger變換(Radon-Wign

12、er Transform，RWT)的方法，該方法精度和計算效率較高，且實現(xiàn)簡單。最后，利用最小均方誤差(Least SquareError，LSE)估計得到目標的等效轉動角速度，實現(xiàn)ISAR圖像精確的方位定標。仿真和實測數(shù)據(jù)的定標結果驗證了本章所提出方法的有效性。
　　6.針對現(xiàn)有的基于序列ISAR圖像的目標三維重構算法存在尺度模糊和無法定標的問題，提出了一種基于松弛約束分解的目標三維重構和圖像定標聯(lián)合處理方法，其性能優(yōu)于現(xiàn)有的基

13、于因式分解的三維重構方法。首先，構建了ISAR目標的三維運動和成像模型，并詳細推導了目標三維結構向成像平面的投影方程解析表達。之后，將大轉角的ISAR回波分段處理，以降低后續(xù)成像處理的難度，得到未定標的序列ISAR圖像，進而得到目標散射點的航跡矩陣。然后，提出了改進的因式分解方法，并利用其對散射點航跡矩陣進行分解，該方法有效避免了航跡矩陣中散射點未定標的方位位置對三維重構精度的影響。接著，基于重構的投影向量，通過最小均方誤差估計方法對目