空空目標(biāo)ISAR成像建模與仿真.pdf

1、逆合成孔徑雷達(dá)（Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR）技術(shù)利用雷達(dá)和目標(biāo)之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)帶來(lái)的多普勒效應(yīng)進(jìn)行成像，為非合作目標(biāo)識(shí)別提供了重要途徑，因而得到了廣泛關(guān)注和深入研究。然而，對(duì)于目標(biāo)和雷達(dá)都在運(yùn)動(dòng)的空空目標(biāo)ISAR成像情況，由于成像難度較大，現(xiàn)有研究并不多，隨著空中作戰(zhàn)中對(duì)目標(biāo)批次和類型進(jìn)行分辨和識(shí)別的需求日益強(qiáng)烈，這一特殊情形下的ISAR成像技術(shù)也逐步成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。
　　本文針對(duì)

2、機(jī)載雷達(dá)對(duì)空中目標(biāo)進(jìn)行廣義逆合成孔徑雷達(dá)成像的復(fù)雜情況，建立了相對(duì)運(yùn)動(dòng)模型，分析了成像流程及其難點(diǎn)，對(duì)其運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償和自聚焦方法進(jìn)行了分析和選擇，并基于時(shí)間窗優(yōu)化對(duì)最佳成像平面進(jìn)行確定，解決復(fù)雜運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的成像模糊問(wèn)題。本文具體工作以及創(chuàng)新點(diǎn)歸納如下：
　　1.針對(duì)雷達(dá)和目標(biāo)都在運(yùn)動(dòng)的情形，建立廣義坐標(biāo)系、雷達(dá)和目標(biāo)自身坐標(biāo)系共同來(lái)進(jìn)行完整描述。通過(guò)更新兩者的相對(duì)坐標(biāo)值體現(xiàn)運(yùn)動(dòng)參數(shù)的變化，并將自身運(yùn)動(dòng)矩陣化，與各自坐標(biāo)系中坐標(biāo)值相乘來(lái)表

3、達(dá)自身運(yùn)動(dòng)，最終能生成具有空空目標(biāo)特性的回波數(shù)據(jù)?；谏鲜龇治?，解釋了目標(biāo)轉(zhuǎn)動(dòng)引起成像平面對(duì)應(yīng)的有效旋轉(zhuǎn)矢量時(shí)變，因而成像平面難以確定。
　　2.針對(duì)空空目標(biāo)這一特殊情形，建立適合的運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)模型，并對(duì)比與改進(jìn)多種平動(dòng)補(bǔ)償算法。其中重點(diǎn)運(yùn)用多普勒質(zhì)心法進(jìn)行相位補(bǔ)償，并再次進(jìn)行距離精細(xì)補(bǔ)償來(lái)優(yōu)化平動(dòng)補(bǔ)償效果，為后續(xù)轉(zhuǎn)動(dòng)補(bǔ)償減輕負(fù)擔(dān)；
　　3.針對(duì)空空目標(biāo)ISAR情形轉(zhuǎn)角大的難點(diǎn)，采用改進(jìn)的極坐標(biāo)重格式化算法(Polar Fo

4、rmatting Algorithm,PFA)，該算法先對(duì)平動(dòng)補(bǔ)償后的數(shù)據(jù)進(jìn)行自聚焦處理，再選擇最佳插值函數(shù)來(lái)進(jìn)行極坐標(biāo)格式化處理。仿真驗(yàn)證改進(jìn)后的算法對(duì)不同的運(yùn)動(dòng)參數(shù)下目標(biāo)的成像效果均優(yōu)于傳統(tǒng)的PFA。
　　4.當(dāng)目標(biāo)存在復(fù)雜運(yùn)動(dòng)，成像投影平面不穩(wěn)定。針對(duì)由此帶來(lái)的成像模糊問(wèn)題，本文提出結(jié)合自聚焦算法，以圖像質(zhì)量指標(biāo)來(lái)選擇最佳時(shí)間窗，即選擇最佳聚焦的成像平面，將這一難題轉(zhuǎn)化至最優(yōu)化問(wèn)題的層面。采用雙線性搜索來(lái)確定時(shí)間窗長(zhǎng)和中心時(shí)