一种适用于低信噪比短CPI的ISAR横向定标算法

发布时间：2018-05-07 02:40

  本文选题：逆合成孔径雷达 + 低信噪比　； 参考：《西安电子科技大学学报》2014年06期

【摘要】：针对低信噪比短相干处理时间(CPI)的逆合成孔径雷达(ISAR)成像及应用,提出一种有效的ISAR横向定标算法.基于ISAR图像的稀疏特征,该方法首先利用加权压缩感知实现超分辨成像,有效地抑制噪声并保证强散射点的恢复精度.然后,根据二维傅里叶变换及极坐标变换的特性,利用极坐标图像间的相关性对转动角速度进行初估计.最后,利用加权压缩感知对相关函数峰值位置进行精确估计,提高了估计精度和效率,从而实现ISAR图像的横向定标.通过仿真和实测数据处理验证了该方法的可行性和有效性.
[Abstract]:For the imaging and application of inverse synthetic Aperture Radar (ISAR) with low signal-to-noise ratio (SNR) and short coherent processing time (CPI), an effective ISAR lateral calibration algorithm is proposed. Based on the sparse features of ISAR images, the method firstly uses weighted compression sensing to realize super-resolution imaging, which can effectively suppress noise and ensure the recovery accuracy of strong scattering points. Then, according to the characteristics of two-dimensional Fourier transform and polar coordinate transformation, the rotation angular velocity is estimated by the correlation between polar images. Finally, the peak position of correlation function is estimated accurately by weighted compression perception, which improves the accuracy and efficiency of the estimation, and realizes the lateral calibration of ISAR images. The feasibility and effectiveness of the method are verified by simulation and actual data processing.
【作者单位】： 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61001211) 航空基金资助项目(20110181004)
【分类号】：TN957.52

【共引文献】

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