基于酉ESPRIT的超分辨ISAR成像及其應用.pdf

1、逆合成孔徑雷達(Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR)能全天候、全天時的獲取二維高分辨雷達圖像，為目標檢測和分類與識別提供豐富的特征信息。分辨率越高，后續(xù)的目標檢測和分類識別率就會越高，然而傳統(tǒng)的距離多普勒算法的分辨率受到合成孔徑時間和信號帶寬的限制，無法突破Rayleigh限。為了在不增加帶寬和成像積累時間的情況下獲得更高的分辨率，學者們將各種超分辨算法引入到ISAR成像中。其中子空間類算法通過協(xié)

2、方差矩陣的特征分解，突破了Rayleigh限的限制，使參數(shù)估計值的均方差趨于克拉美羅界，具有很好的參數(shù)估計性能，使目標分辨能力大大提高。酉ESPRIT算法除了具有其它子空間類算法的優(yōu)點和避免類似MUSIC的復雜的譜峰搜索外，還能夠有效的利用觀測數(shù)據(jù)的復共軛信息，有效的提高ESPRIT的參數(shù)估計精度。特別是在二維參數(shù)估計中，基于2D unitaryESPRIT的超分辨算法可以有效的解決常規(guī)2D ESPRIT的角度兼并問題。因此，研究如何利

3、用酉ESPRIT算法實現(xiàn)超分辨ISAR成像具有重要的理論意義和應用價值。本文針對這一問題做了如下幾個方面的工作:
　　1.在分析ISAR成像原理、建立ISAR成像模型的基礎上，通過距離對準和相位補償消除平動對ISAR成像的影響。簡要分析了基于物理光學法和等效電磁流的電磁散射計算方法，并利用等效電磁流對四種飛機目標進行了電磁散射特性研究。結合距離多普勒算法對成像模型的遠場仿真數(shù)據(jù)進行成像處理，獲得了目標的ISAR圖像，為后續(xù)的仿真實

4、驗準備了大量的實驗數(shù)據(jù)。
　　2.在論述了LS-ESPRIT算法、TLS-ESPRIT算法及酉ESPRIT算法的原理及算法步驟的基礎上，研究了三種算法在目標一維散射中心提取和重構中的應用。重點研究了酉ESPRIT超分辨成像算法，其主要思想是通過酉變換將數(shù)據(jù)從復數(shù)域轉換到實數(shù)域，不但有效的提高了觀測數(shù)據(jù)的利用率，而且大大的減少了計算量。最后，研究了散射中心數(shù)目估計方法，并分析了信噪比、脈沖數(shù)和調整因子對蓋氏圓盤法估計性能的影響。

5、r>　　3.基于二維酉ESPRIT和空間平滑技術提出了一種超分辨ISAR成像算法，由于利用了觀測數(shù)據(jù)的復共軛信息使得數(shù)據(jù)得到有效利用，另外空間平滑技術可以解決ISAR數(shù)據(jù)只有一次快拍而二維酉ESPRIT算法本身需要多次快拍的矛盾。文中還詳細分析了子孔徑的選擇對數(shù)據(jù)量和分辨率的影響，以及信噪比對ISAR成像結果的影響。
　　4.由于非合作目標的運動參數(shù)等信息往往未知，給目標ISAR圖像的橫向定標帶來困難。論文針對橫向定標問題提出了兩

6、種不同的定標算法:基于旋轉匹配的橫向定標方法和基于調頻率估計的橫向定標方法。前者首先利用聯(lián)合時頻分布獲取目標不同時刻下的瞬時ISAR像，其次利用二維酉ESPRIT提取目標的散射中心位置，通過旋轉少數(shù)幾個散射中心對角速度進行搜索。當兩幅基于散射中心的圖像匹配最好時即認為得到了正確的角速度估計，進而可以獲得橫向定標參數(shù)。后者考慮由于每一個散射點都通過調頻率攜帶目標的轉動信息，因此利用二維酉ESPRIT從ISAR圖像中提取散射中心，然后估計和

7、散射中心有關的調頻斜率，進而得到轉動角速度的估計，實現(xiàn)ISAR像的橫向定標。研究發(fā)現(xiàn)由于二維酉ESPRIT的超分辨性能，使得基于此算法的橫向定標結果準確度較高。
　　5.在分類識別領域，主要提出了一種基于酉ESPRIT的目標高分辨一維距離像恢復的分類識別方法和一種基于散射中心提取的ISAR目標輪廓提取方法。分類識別方法主要利用酉ESPRIT提取目標每個視線下的一維散射中心位置，對目標的一維距離像進行恢復，通過幅度歸一化克服方位敏感