基于運動參數(shù)非搜索估計的ISAR成像技術(shù)研究.pdf

1、雷達成像具有遠距離、全天時和全天候的特點，對軍用和民用都有重大的實用價值。根據(jù)雷達工作和成像方式的不同，成像雷達可分為逆合成孔徑雷達（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）和合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）。在機動目標和復(fù)雜運動目標的ISAR成像中，經(jīng)過運動補償后的回波數(shù)據(jù)可用多分量多項式相位信號來描述，線性調(diào)頻（Linear Frequency Modula

2、ted，LFM）信號和立方相位信號（Cubic Phase Signal，CPS）。實際ISAR成像中，首先根據(jù)目標的運動特點采用相應(yīng)的模型進行合理近似，然后利用有效的信號處理方法提高目標的ISAR成像質(zhì)量。針對機動目標和復(fù)雜運動目標，本文基于運動參數(shù)非搜索估計技術(shù)進行ISAR成像研究。主要工作概括如下：
　　1.研究了基于運動參數(shù)非搜索估計的機動目標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）消除對稱瞬時自相關(guān)函數(shù)自身項中的線性耦合，隨后使用快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform，F(xiàn)FT）完成自身項信號能量的積累。CFCRD的創(chuàng)新點為 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動目標ISAR成像，比如惡劣海洋環(huán)境中的艦船和高機動目標。通過實測數(shù)據(jù)仿真和算法性能分析，CFCRD和相應(yīng)的 ISAR成像算法得到驗證。
　　2.研究了基于運動參數(shù)非搜索估計的復(fù)雜運動目標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）造成了多普勒擴散，從而降低了ISAR成像的質(zhì)量。針對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)估計算法。相比已經(jīng)發(fā)表的基于Scaled Fourier Transform的CPS參數(shù)估計算法，此快速CPS參數(shù)估計算法的優(yōu)點在于：（1）由于NUFFT的使用，此快速CPS參數(shù)估計算法的計算量大幅度降低；（2）此快速CPS參數(shù)估計算法中提出的GSCFT在ISAR成像中有更廣泛的應(yīng)用。我們使用實測數(shù)據(jù)驗證了 CPS模型對于復(fù)雜運動目標的有效性以及快速參數(shù)估計算法的執(zhí)行。另外，對于此快速 CPS參數(shù)估

7、計算法中的交叉項問題，我們通過理論分析和實驗仿真證明：交叉項不能像自身項一樣進行能量積累。最后，通過實測數(shù)據(jù)仿真和計算量分析，驗證了此快速CPS參數(shù)估計算法和ISAR成像算法的有效性。
　　3.通過對呂分布（Lv’s Distribution，LVD）和CPS瞬時自相關(guān)函數(shù)的分析，提出了兩種CPS參數(shù)非搜索估計算法，楔形時間-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)非搜索估計算法提出兩種復(fù)雜運動目標的 ISAR算法。對于KTCRD，利用Keystone Transform消除Time-CR Distribution自身項中的線性耦合，隨后通過沿慢時間軸的FFT操作完成信號能量的積累。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)化瞬時自相關(guān)函數(shù)，我們提出了CPS參數(shù)估計算法，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。對于CRQCRD，由于NUFFT的應(yīng)用，其計算量大幅度降低，而且消除了完成非均勻采樣信號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)估計算法，KTCRD和CRQCRD可以取得較高的抗噪聲性能、沒有估計誤差的累積，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際應(yīng)用中多 CPS的情況。在對兩種算法進行試驗仿真和理論分析后，本文基于這兩種算法提出了相應(yīng)的復(fù)雜運動目標ISAR成像算法，并通過合成數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)的仿真驗證了兩種ISAR成像算法在實際應(yīng)用中的有效性。
　　4.研究了現(xiàn)有 CPS參數(shù)估計算法以及運動參數(shù)非搜索估計技術(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)估計算法，并將此算法應(yīng)用到復(fù)雜運動目標的ISAR成像中。對于此快速雙線性CPS參數(shù)估計算法，Cubic Phase Bilinear Function保證了所提出的快速CPS參數(shù)估計算法的雙線性特點，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