基于多重测量矢量的含旋转部件目标ISAR成像方法
发布时间：2021-01-04 13:18
针对逆合成孔径雷达（ISAR）中含旋转部件目标成像问题,提出了一种基于多重测量矢量和压缩感知（CS）的含旋转部件目标ISAR成像方法。通过分析目标主体信号和旋转部件信号的多普勒差异,建立目标主体信号在方位向的多重测量矢量（MMV）模型。由于主体信号在方位向具有固定支撑集,而旋转部件信号在此支撑集上不具有稀疏性,因此,利用MMV模型进行信号重建后即可获得目标的主体ISAR像。在此基础上,再利用逆Radon变换得到旋转部件的ISAR像。仿真结果验证了该方法的有效性。
【文章来源】：空军工程大学学报(自然科学版). 2020年04期 北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
含旋转部件目标转台模型
在ISAR成像中，单个脉冲信号进行距离压缩后可以得到目标强散射点在距离向上的信息，对于多个脉冲信号形成的回波矩阵来说，距离压缩以后就可以得到目标的距离-慢时间谱图，在目标不越距离单元徙动时，则对于目标主体散射点来说，目标主体散射中心回波距离压缩后的能量聚集于固定的某个距离单元内，多个脉冲中包含的距离向信息相同，其距离-慢时间谱图由直线谱构成。因此可以将MMV模型应用到ISAR成像中，如图2所示。在CS理论中，Acs需满足RIP性质，文献[15]已证明当观测矩阵Φ和基矩阵Ψ不相干时，Acs高概率满足RIP性质。本文选择广义单位阵Φ=[φk,m]作为观测矩阵，其中（k=1,2，…，K;m=1,2，…，M）。满足与傅里叶基F不相干。在Φ中的任意行向量Φk中，随机选取一个元素为1，其他元素均为0。对距离压缩后的回波信号Sr进行观测得到：
首先进行点目标仿真实验。仿真参数设置如下：雷达载频fc为10GHz，带宽B为600MHz，发射线性调频信号，脉冲宽度Tp为10-6s,PRF为256Hz，目标运动速度为300m/s。假设目标由5个非旋转散射点和2个旋转散射点组成，如图3(a）所示。其中2个旋转点（图中用“*”标出）的初始坐标分别为（3m,0m）和（0m,3m），旋转中心为成像中心，旋转半径为3m，旋转频率为12Hz。在回波信号中加入了高斯白噪声，信噪比SNR为-13dB。图3(b）是点目标的距离-慢时间像，从图中可以看出目标的距离-慢时间像由非旋转散射点的直线谱和旋转散射点的正弦曲线谱构成。对回波信号利用传统的距离多普勒（RD）算法直接成像，得到的结果如图3(c）所示：由于旋转散射点的存在，ISAR图像中附加了沿多普勒方向的调制干扰带，成像结果受到了污染。图3(d）是利用文献[6]所提图像域处理方法成像结果，由于旋转散射点旋转频率较高，由图3(b）可以看出旋转散射点的正弦曲线谱较为密集，而利用文献[6]所提方法不仅仅会去掉距离慢时间谱图中的正弦曲线谱，也会使旋转散射点谱图和主体散射点谱图相交处均置0，从而导致主体信号严重缺损，从图中可以看出，处于旋转散射点覆盖距离单元内的3个主体散射点成像效果较差。图3(e）是利用本文所提方法成像结果，可以看出得到的目标主体像已基本消除了旋转散射点的影响，对比图像域处理方法也不会丢失主体散射点的信息，ISAR图像的质量得到了提高。图3(f）为利用逆Radon变换对旋转散射点回波进行成像结果。为进一步比较RD成像图与本文所提方法成像图的成像质量，分别计算点目标原图（不包含2个旋转散射点）、文献[6]所提方法成像图、RD成像图、和本文所提方法成像图的图像熵，如表2所示，可以看出RD成像图的图像熵值和文献[6]所提方法成像图的图像熵值相比原图熵值较大，本文所提方法成像图的图像熵值较低，聚焦效果较好，同时相比其他两种成像方法成像图更接近原图图像熵值，成像质量较高。
【参考文献】：
期刊论文
[1]多重观测矢量模型下的微动目标特征提取[J]. 何其芳,吴义成,张群,罗迎,刘奇勇. 太赫兹科学与电子信息学报. 2019(05)
[2]含旋转部件的动态目标特征提取方法研究[J]. 张馨元,齐玉涛,林刚. 电波科学学报. 2019(01)
[3]基于RID序列的微动目标高分辨三维成像方法[J]. 惠叶,白雪茹. 雷达学报. 2018(05)
[4]基于跟踪脉冲的MIMO雷达多目标微动特征提取[J]. 罗迎,龚逸帅,陈怡君,张群. 雷达学报. 2018(05)
[5]多测量向量块稀疏信号重构ISAR成像算法[J]. 冯俊杰,张弓. 系统工程与电子技术. 2017(09)
[6]压缩感知的多重测量向量模型与算法分析[J]. 王法松,张林让,周宇. 信号处理. 2012(06)
[7]含旋转部件目标双基地ISAR微动特征提取及成像研究[J]. 朱仁飞,张群,罗迎,朱小鹏. 电子与信息学报. 2010(10)
[8]基于逆Radon变换的微动目标重构研究[J]. 李康乐,刘永祥,姜卫东,黎湘. 雷达科学与技术. 2010(01)
本文编号：2956832
【文章来源】：空军工程大学学报(自然科学版). 2020年04期 北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
含旋转部件目标转台模型
在ISAR成像中，单个脉冲信号进行距离压缩后可以得到目标强散射点在距离向上的信息，对于多个脉冲信号形成的回波矩阵来说，距离压缩以后就可以得到目标的距离-慢时间谱图，在目标不越距离单元徙动时，则对于目标主体散射点来说，目标主体散射中心回波距离压缩后的能量聚集于固定的某个距离单元内，多个脉冲中包含的距离向信息相同，其距离-慢时间谱图由直线谱构成。因此可以将MMV模型应用到ISAR成像中，如图2所示。在CS理论中，Acs需满足RIP性质，文献[15]已证明当观测矩阵Φ和基矩阵Ψ不相干时，Acs高概率满足RIP性质。本文选择广义单位阵Φ=[φk,m]作为观测矩阵，其中（k=1,2，…，K;m=1,2，…，M）。满足与傅里叶基F不相干。在Φ中的任意行向量Φk中，随机选取一个元素为1，其他元素均为0。对距离压缩后的回波信号Sr进行观测得到：
首先进行点目标仿真实验。仿真参数设置如下：雷达载频fc为10GHz，带宽B为600MHz，发射线性调频信号，脉冲宽度Tp为10-6s,PRF为256Hz，目标运动速度为300m/s。假设目标由5个非旋转散射点和2个旋转散射点组成，如图3(a）所示。其中2个旋转点（图中用“*”标出）的初始坐标分别为（3m,0m）和（0m,3m），旋转中心为成像中心，旋转半径为3m，旋转频率为12Hz。在回波信号中加入了高斯白噪声，信噪比SNR为-13dB。图3(b）是点目标的距离-慢时间像，从图中可以看出目标的距离-慢时间像由非旋转散射点的直线谱和旋转散射点的正弦曲线谱构成。对回波信号利用传统的距离多普勒（RD）算法直接成像，得到的结果如图3(c）所示：由于旋转散射点的存在，ISAR图像中附加了沿多普勒方向的调制干扰带，成像结果受到了污染。图3(d）是利用文献[6]所提图像域处理方法成像结果，由于旋转散射点旋转频率较高，由图3(b）可以看出旋转散射点的正弦曲线谱较为密集，而利用文献[6]所提方法不仅仅会去掉距离慢时间谱图中的正弦曲线谱，也会使旋转散射点谱图和主体散射点谱图相交处均置0，从而导致主体信号严重缺损，从图中可以看出，处于旋转散射点覆盖距离单元内的3个主体散射点成像效果较差。图3(e）是利用本文所提方法成像结果，可以看出得到的目标主体像已基本消除了旋转散射点的影响，对比图像域处理方法也不会丢失主体散射点的信息，ISAR图像的质量得到了提高。图3(f）为利用逆Radon变换对旋转散射点回波进行成像结果。为进一步比较RD成像图与本文所提方法成像图的成像质量，分别计算点目标原图（不包含2个旋转散射点）、文献[6]所提方法成像图、RD成像图、和本文所提方法成像图的图像熵，如表2所示，可以看出RD成像图的图像熵值和文献[6]所提方法成像图的图像熵值相比原图熵值较大，本文所提方法成像图的图像熵值较低，聚焦效果较好，同时相比其他两种成像方法成像图更接近原图图像熵值，成像质量较高。
【参考文献】：
期刊论文
[1]多重观测矢量模型下的微动目标特征提取[J]. 何其芳,吴义成,张群,罗迎,刘奇勇. 太赫兹科学与电子信息学报. 2019(05)
[2]含旋转部件的动态目标特征提取方法研究[J]. 张馨元,齐玉涛,林刚. 电波科学学报. 2019(01)
[3]基于RID序列的微动目标高分辨三维成像方法[J]. 惠叶,白雪茹. 雷达学报. 2018(05)
[4]基于跟踪脉冲的MIMO雷达多目标微动特征提取[J]. 罗迎,龚逸帅,陈怡君,张群. 雷达学报. 2018(05)
[5]多测量向量块稀疏信号重构ISAR成像算法[J]. 冯俊杰,张弓. 系统工程与电子技术. 2017(09)
[6]压缩感知的多重测量向量模型与算法分析[J]. 王法松,张林让,周宇. 信号处理. 2012(06)
[7]含旋转部件目标双基地ISAR微动特征提取及成像研究[J]. 朱仁飞,张群,罗迎,朱小鹏. 电子与信息学报. 2010(10)
[8]基于逆Radon变换的微动目标重构研究[J]. 李康乐,刘永祥,姜卫东,黎湘. 雷达科学与技术. 2010(01)
本文编号：2956832
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