高分辨ISAR成像新方法研究.pdf

1、逆合成孔徑雷達(dá)(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)具有全天時(shí)、全天候的特點(diǎn),并且能夠在遠(yuǎn)距離的情況下得到目標(biāo)的ISAR圖像,對(duì)雷達(dá)獲取目標(biāo)形狀信息具有重大意義,因此在軍事和民用中具有重大的應(yīng)用價(jià)值。隨著對(duì)ISAR的實(shí)時(shí)成像、超分辨、方位定標(biāo)的不斷需求,ISAR成像技術(shù)的研究不斷深入。為了提高雷達(dá)的成像能力,更有利于后續(xù)基于ISAR圖像的目標(biāo)識(shí)別工作的展開,本文對(duì)有限脈沖、快速、自適應(yīng)的ISAR

2、成像算法做了一些研究。本文的主要內(nèi)容概括如下:
　　(1)基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的超分辨ISAR成像技術(shù)
　　本文第三章首先介紹了剛體和微動(dòng)目標(biāo)ISAR成像模型,然后通過理論和公式的推導(dǎo),提出了基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的超分辨ISAR成像算法。針對(duì)快速成像和自適應(yīng)ISAR成像開展了以下研究工作:
　　?提出了一種基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)(Sparse Bayesian Learning, SBL)ISAR超分辨成像算法。近年來,壓縮感

3、知已經(jīng)成功應(yīng)用到 ISAR成像中。由于壓縮感知方法將稀疏約束L0松弛到L1范數(shù),導(dǎo)致最終解的稀疏度下降。另外,正則化參數(shù)需要手動(dòng)調(diào)節(jié),限制了其在實(shí)際ISAR成像的應(yīng)用。由于SBL算法采用獨(dú)立高斯分布,更能表征最終解的稀疏度。此外,利用該算法還可以通過置信最大化程序的得到相應(yīng)的參數(shù),不用人為干預(yù),提高了算法的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。飛機(jī)和艦船實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)ISAR超分辨成像算法的有效性。
　　?提出了一種基于多稀疏貝

4、葉斯學(xué)習(xí)的微動(dòng)目標(biāo)ISAR成像算法。首先對(duì)微動(dòng)目標(biāo)的回波信號(hào)模型進(jìn)行分析,得到目標(biāo)圖像具有不規(guī)則圖形(微動(dòng)成份)和直線的規(guī)則圖形(主體成分)。由于主體部分具有散射點(diǎn)位置不變和幅度有起伏的特性,通過多稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)(Mutiple Sparse Bayesian learning, MSBL)得到目標(biāo)主體成分圖像。進(jìn)而通過減去主體的 ISAR圖像得到微動(dòng)成分的圖像。最終得到清晰的主體ISAR圖像和微動(dòng)參數(shù)。仿真和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理驗(yàn)證了該算法的

5、有效性。
　　(2)基于置信框架的自適應(yīng)ISAR超分辨成像算法
　　?本文第四章提出了一種基于置信框架(Evidence Framework)的自適應(yīng) ISAR超分辨成像算法。在壓縮感知ISAR成像模型基礎(chǔ)上,通過對(duì)稀疏約束L1范數(shù)的近似,利用置信框架推導(dǎo)得到相應(yīng)參數(shù)的近似閉式解。本算法在稀疏編碼和參數(shù)求解交替迭代,直到算法收斂到指定的步數(shù),提高了ISAR成像算法的自適應(yīng)性。仿真和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理驗(yàn)證了該算法的有效性。
　

6、　(3)基于自適應(yīng)字典的壓縮感知的ISAR超分辨成像及定標(biāo)一體化技術(shù)
　　本文第五章主要針對(duì) ISAR圖像的方位定標(biāo)進(jìn)行了研究。首先建立了調(diào)頻率-壓縮感知的超分辨ISAR成像模型,通過構(gòu)造自適應(yīng)字典得到目標(biāo)代價(jià)函數(shù)。由于此信號(hào)模型多了一個(gè)調(diào)頻率的干擾矩陣,原壓縮感知重構(gòu)方法不再適用。通過理論推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,得出在一定條件下可以通過交替迭代算法高概率的恢復(fù)出稀疏的目標(biāo)信號(hào)。迭代算法分為兩步:1)固定調(diào)頻率的值,通過稀疏重構(gòu)算法得到目

7、標(biāo)的超分辨ISAR圖像;2)固定超分辨ISAR圖像,通過梯度算法得到調(diào)頻率的值。最后,利用得到的調(diào)頻率的值,對(duì)目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)速度進(jìn)行最小二乘估計(jì),利用得到的目標(biāo)的轉(zhuǎn)速值對(duì)超分辨 ISAR圖像進(jìn)行方位定標(biāo),最終得到目標(biāo)的距離-方位距離超分辨ISAR圖像。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該算法的有效性。
　　(4)一種勻加速空間目標(biāo)一維距離像補(bǔ)償算法
　　本文第六章從寬帶線性調(diào)頻雷達(dá)信號(hào)目標(biāo)回波的模型出發(fā),分析了處于勻加速狀態(tài)的空間目標(biāo)回波的特性,得