【摘要】：隨著現(xiàn)代戰(zhàn)爭形式和民用需求的不斷轉(zhuǎn)變,逆合成孔徑雷達(dá)(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)已成為空間、空中和海面等非合作運(yùn)動目標(biāo)成像和識別的關(guān)鍵技術(shù)。由于在軍用、民用領(lǐng)域的重大作用和實用價值,ISAR正朝著多維度、多功能、多樣化以及智能化方向發(fā)展,其工作模式的多樣化、目標(biāo)運(yùn)動的復(fù)雜性和非合作性也帶來了更多的挑戰(zhàn)。為了進(jìn)一步提高非合作運(yùn)動目標(biāo)的ISAR成像能力,本文針對現(xiàn)有ISAR成像算法的不足,深入研究了復(fù)雜運(yùn)動目標(biāo)的二維ISAR成像、距離橫向定標(biāo)以及機(jī)動目標(biāo)的三維干涉ISAR成像算法。主要研究內(nèi)容概括如下:1、針對復(fù)雜運(yùn)動目標(biāo)ISAR成像中存在的問題,提出了基于高階模糊函數(shù)-呂氏分布(High-order Ambiguity Function-Lv’s Distribution,HAF-LVD)的ISAR成像新方法。將ISAR方位維回波信號建模維立方相位信號(Cubic Phase Signal,CPS),并根據(jù)HAF和LVD思想定義了雙延時參數(shù)化瞬時自相關(guān)函數(shù)。然后,使用變尺度傅里葉變換(Scaled Fourier Transform,SCFT)去除變量間的線性耦合并用快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform,FFT)實現(xiàn)信號能量累積。最后,利用得到的HAF-LVD完成運(yùn)動參數(shù)的非搜索估計和目標(biāo)ISAR成像。由于引入可調(diào)整的縮放因子,該算法能夠在保證成像質(zhì)量和運(yùn)算效率的基礎(chǔ)上,有效避免譜模糊,靈活應(yīng)對更加多變和惡劣的成像環(huán)境。仿真實驗對基于HAF-LVD的復(fù)雜運(yùn)動目標(biāo)ISAR成像算法進(jìn)行了驗證。2、提出了基于局部多項式模糊函數(shù)(Local Polynomial Wigner Ambiguity Function,LPAF)的二階相關(guān)CPS參數(shù)估計及ISAR成像新方法。在基于CPS模型的復(fù)雜運(yùn)動目標(biāo)ISAR成像中,調(diào)頻率和二次調(diào)頻率會導(dǎo)致多普勒擴(kuò)散,從而降低成像質(zhì)量。首先,定義了針對CPS參數(shù)估計的LPAF,并利用復(fù)乘運(yùn)算和FFT操作快速實現(xiàn)信號能量積累,得到CPS的調(diào)頻率-二次調(diào)頻率分布。相比于其他多線性CPS參數(shù)估計算法和基于局部多項式Wigner分布(Local Polynomial Wigner Distribution,LPWD)的CPS參數(shù)估計算法,基于LPAF的CPS參數(shù)估計算法在估計性能和計算復(fù)雜度上能實現(xiàn)很好的平衡。仿真實驗和實測數(shù)據(jù)處理證實了基于LPAF的復(fù)雜運(yùn)動目標(biāo)ISAR成像算法的有效性。3、通過對非相關(guān)CPS參數(shù)估計算法以及相關(guān)CPS參數(shù)估計算法的綜合分析與對比,提出了一種基于積分型參數(shù)化立方相位函數(shù)逆Wigner-Ville分布(Integrated Parametric Cubic Phase Function coupled with Reversing Wigner-Ville Distribution,IPCPFRWVD)的改進(jìn)型快速雙線性CPS參數(shù)估計算法,并將該算法應(yīng)用到低信噪比情況下的復(fù)雜運(yùn)動目標(biāo)ISAR成像和橫向距離定標(biāo)中。該方法通過利用參數(shù)化雙線性立方相位函數(shù)(Parametric Cubic Phase Function,PCPF),非均勻快速傅里葉變換(Nonuniform Fast Fourier Transform,NUFFT),基于Chirp-Z的廣義變尺度傅里葉變換(Generalized Scaled Fourier transform,GSCFT)以及FFT等操作,能夠快速實現(xiàn)CPS參數(shù)估計和復(fù)雜運(yùn)動目標(biāo)的ISAR成像。雙線性的PCPF能夠保證該算法具有較高的抗噪聲性能和較好的交叉項抑制性能。實現(xiàn)過程采用NUFFT和FFT避免了二維窮盡搜索過程,有效提高了計算效率。相比于經(jīng)典的多線性CPS參數(shù)估計算法,基于IPCPF-RWVD的改進(jìn)型快速雙線性CPS參數(shù)估計算法的運(yùn)算量大幅降低,同時抗噪聲性能也得到大幅提高,非常適用于低信噪比情況下的目標(biāo)ISAR成像。利用準(zhǔn)確的參數(shù)估計,提出了基于線性回歸分析的目標(biāo)ISAR圖像定標(biāo)方法,為目標(biāo)識別帶來便利。通過實測數(shù)據(jù)和合成數(shù)據(jù)的雙重實驗驗證了算法的有效性和優(yōu)越性。4、針對雷達(dá)與目標(biāo)之間不確定的相對運(yùn)動而導(dǎo)致二維ISAR圖像無法正確反映目標(biāo)的幾何結(jié)構(gòu)問題,提出了基于三天線聯(lián)合互修正魏格納維利分布(Modified Wigner-Ville Distribution,MWVD)的機(jī)動目標(biāo)三維干涉ISAR(Interferometric ISAR,InISAR)成像方法。首先,利用三個接收天線形成相互垂直的L型基線構(gòu)成InISAR成像系統(tǒng)。然后,提取每一對接收通道中的每一距離單元的數(shù)據(jù),利用聯(lián)合互MWVD進(jìn)行散射點(diǎn)分離并完整保留了包含散射點(diǎn)坐標(biāo)的相位信息。最后,通過提取的相位信息重建目標(biāo)三維圖像,并實現(xiàn)目標(biāo)有效轉(zhuǎn)動矢量的精確估計。該算法在實現(xiàn)信號分離與相位提取時利用了WVD的高時頻聚焦性,又利用了非搜索參數(shù)估計算法,有效減小了運(yùn)算量并保證了成像質(zhì)量。仿真實驗和分析結(jié)果驗證了算法的實用性。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2753364