基于运动参数非搜索估计的ISAR成像技术研究

发布时间：2017-04-25 02:07

  本文关键词：基于运动参数非搜索估计的ISAR成像技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：雷达成像具有远距离、全天时和全天候的特点,对军用和民用都有重大的实用价值。根据雷达工作和成像方式的不同,成像雷达可分为逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)。在机动目标和复杂运动目标的ISAR成像中,经过运动补偿后的回波数据可用多分量多项式相位信号来描述,线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)信号和立方相位信号(Cubic Phase Signal,CPS)。实际ISAR成像中,首先根据目标的运动特点采用相应的模型进行合理近似,然后利用有效的信号处理方法提高目标的ISAR成像质量。针对机动目标和复杂运动目标,本文基于运动参数非搜索估计技术进行ISAR成像研究。主要工作概括如下:1.研究了基于运动参数非搜索估计的机动目标ISAR成像技术,提出了一种基于中心频率-调频率分布(Centroid Frequency-Chirp Rate Distribution,CFCRD)的ISAR成像算法。CFCRD利用修正变尺度傅里叶变换(Modified Scaled Fourier Transform,MSCFT)消除对称瞬时自相关函数自身项中的线性耦合,随后使用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)完成自身项信号能量的积累。CFCRD的创新点为MSCFT,其通过引入缩放因子解决了传统变尺度傅里叶变换(Scaled Fourier Transform)中的谱模糊问题。相比基于修正魏格纳维利分布(Modified Wigner-Ville Distribution,M-WVD)的ISAR成像算法,基于CFCRD的ISAR成像算法适用于极端情况下的机动目标ISAR成像,比如恶劣海洋环境中的舰船和高机动目标。通过实测数据仿真和算法性能分析,CFCRD和相应的ISAR成像算法得到验证。2.研究了基于运动参数非搜索估计的复杂运动目标ISAR成像技术,提出了一种基于广义变尺度傅里叶变换(Generalized Scaled Fourier Transform,GSCFT)的快速ISAR成像算法。对于CPS,调频率(Chirp Rate,CR)和二次调频率(Quadratic Chirp Rate,QCR)造成了多普勒扩散,从而降低了ISAR成像的质量。针对CPS,我们利用GSCFT和非均匀快速傅里叶变换(Nonuniform Fast Fourier Transform,NUFFT)提出了一种快速CPS参数估计算法。相比已经发表的基于Scaled Fourier Transform的CPS参数估计算法,此快速CPS参数估计算法的优点在于:(1)由于NUFFT的使用,此快速CPS参数估计算法的计算量大幅度降低;(2)此快速CPS参数估计算法中提出的GSCFT在ISAR成像中有更广泛的应用。我们使用实测数据验证了CPS模型对于复杂运动目标的有效性以及快速参数估计算法的执行。另外,对于此快速CPS参数估计算法中的交叉项问题,我们通过理论分析和实验仿真证明:交叉项不能像自身项一样进行能量积累。最后,通过实测数据仿真和计算量分析,验证了此快速CPS参数估计算法和ISAR成像算法的有效性。3.通过对吕分布(Lv’s Distribution,LVD)和CPS瞬时自相关函数的分析,提出了两种CPS参数非搜索估计算法,楔形时间-调频率分布(Keystone Time-CR Distribution,KTCRD)和调频率-二次调频率分布(CR-QCR Distribution,CRQCRD),并基于这两种CPS参数非搜索估计算法提出两种复杂运动目标的ISAR算法。对于KTCRD,利用Keystone Transform消除Time-CR Distribution自身项中的线性耦合,随后通过沿慢时间轴的FFT操作完成信号能量的积累。由于Keystone Transform可以利用基于FFT操作的Chirp-z Transform完成,所以KTCRD的执行仅需要复数乘法和FFT操作。基于广义楔形变换(Generalized Keystone Transform,GKT)和参数化瞬时自相关函数,我们提出了CPS参数估计算法,CRQCRD。GKT同样可以利用基于FFT操作的Chirp-z Transform完成,所以CRQCRD的执行仅仅需要复数乘法、FFT和NUFFT。对于CRQCRD,由于NUFFT的应用,其计算量大幅度降低,而且消除了完成非均匀采样信号傅里叶变换所需要的搜索步骤。相比已经发表的CPS参数估计算法,KTCRD和CRQCRD可以取得较高的抗噪声性能、没有估计误差的累积,且消除了CPS未知参数的搜索过程,因此这两种算法更适用于实际应用中多CPS的情况。在对两种算法进行试验仿真和理论分析后,本文基于这两种算法提出了相应的复杂运动目标ISAR成像算法,并通过合成数据和实测数据的仿真验证了两种ISAR成像算法在实际应用中的有效性。4.研究了现有CPS参数估计算法以及运动参数非搜索估计技术,利用Cubic Phase Bilinear Function、NUFFT以及参数空间转换方法提出了一种快速双线性CPS参数估计算法,并将此算法应用到复杂运动目标的ISAR成像中。对于此快速双线性CPS参数估计算法,Cubic Phase Bilinear Function保证了所提出的快速CPS参数估计算法的双线性特点,NUFFT加速了非均匀数据采样轴的傅里叶变换操作,参数空间转化操作消除了完成能量积累所需要的二维穷尽搜索过程。相比于已经发表的两种典型的CPS参数估计算法,此快速双线性CPS参数估计算法的优势在于:(1)由于NUFFT和参数空间转换操作,此快速双线性CPS参数估计算法的运算量大幅度降低;(2)算法的双线性特点和能量积累操作保证了算法高抗噪声性能和很好的交叉项抑制性能。通过合成数据和实测数据的仿真,我们验证了所提出的快速双线性CPS参数估计算法以及相应的复杂运动目标ISAR成像算法。
【关键词】：逆合成孔径雷达(ISAR) 合成孔径雷达(SAR) 线性调频(LFM)信号 立方相位信号(CPS) 参数估计
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN957.52
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 符号对照表12-14
• 缩略语对照表14-18
• 第一章 绪论18-30
• 1.1 研究背景和意义18-20
• 1.2 ISAR成像研究动态分析20-28
• 1.2.1 LFM信号参数估计算法21-24
• 1.2.2 CPS参数估计算法24-27
• 1.2.3 ISAR成像算法存在问题27-28
• 1.3 论文主要工作与内容安排28-30
• 第二章 基于CFCRD的机动目标ISAR成像30-48
• 2.1 引言30-31
• 2.2 基于MSCFT的CFCRD31-40
• 2.2.1 多LFM信号参数估计算法CFCRD32-34
• 2.2.2 CFCRD交叉项分析34-37
• 2.2.3 MSCFT关键点分析37-40
• 2.3 CFCRD的抗噪声性能分析40-44
• 2.4 CFCRD应用于ISAR成像44-46
• 2.5 本章小结46-48
• 第三章 基于GSCFT的复杂运动目标ISAR成像48-72
• 3.1 引言48-49
• 3.2 复杂运动目标的ISAR成像模型49-52
• 3.3 基于GSCFT的参数快速非搜索估计算法52-61
• 3.3.1 非搜索估计算法提出以及低运算量分析52-56
• 3.3.2 GSCFT的广泛应用性56-61
• 3.4 快速参数估计算法的交叉项分析61-67
• 3.5 基于快速参数非搜索估计算法的ISAR成像67-70
• 3.5.1 ISAR成像算法67-68
• 3.5.2 ISAR成像算法应用于实测数据68-70
• 3.6 本章小结70-72
• 第四章 基于KTCRD和CRQCRD的复杂运动目标ISAR成像72-104
• 4.1 引言72-73
• 4.2 基于KTCRD的CPS参数非搜索估计算法及其分析73-77
• 4.2.1 基于KTCRD的CPS参数非搜索估计算法73-75
• 4.2.2 多CPS情况下的交叉项分析75-76
• 4.2.3 抗噪声性能分析76-77
• 4.3 基于KTCRD的复杂运动目标ISAR成像77-79
• 4.3.1 基于KTCRD的复杂运动目标ISAR成像算法77-78
• 4.3.2 ISAR成像算法仿真实验78-79
• 4.4 基于CRQCRD的CPS参数非搜索估计算法79-95
• 4.4.1 单CPS情况下的CRQCRD79-84
• 4.4.2 多CPS情况下的CRQCRD84-90
• 4.4.3 NUFFT的应用以及算法计算量分析90-92
• 4.4.4 h和a参数选取规则92-93
• 4.4.5 CRQCRD的抗噪声性能分析93-95
• 4.5 基于CRQCRD的ISAR成像95-102
• 4.5.1 基于CRQCRD的ISAR成像算法95-96
• 4.5.2 ISAR成像算法应用于合成数据96-100
• 4.5.3 ISAR成像算法应用于实测数据100-102
• 4.6 本章小结102-104
• 第五章 基于快速双线性CPS参数估计算法的复杂运动目标ISAR成像104-126
• 5.1 引言104-105
• 5.2 复杂运动目标ISAR成像的投影平面模型105-107
• 5.3 快速双线性CPS参数估计算法107-113
• 5.3.1 单CPS情况下的快速双线性算法107-111
• 5.3.2 多CPS情况下的快速双线性算法111-113
• 5.4 快速双线性CPS参数估计算法分析113-117
• 5.4.1 计算量分析114-115
• 5.4.2 抗噪声性能分析115-116
• 5.4.3 交叉项抑制性能分析116-117
• 5.5 基于快速双线性CPS参数估计算法的ISAR成像117-124
• 5.5.1 ISAR成像算法117-119
• 5.5.2 ISAR成像算法应用于合成数据119-121
• 5.5.3 ISAR成像算法应用于实测数据121-124
• 5.6 本章小结124-126
• 第六章 结论和展望126-130
• 6.1 论文内容总结126-127
• 6.2 研究展望127-130
• 参考文献130-140
• 致谢140-144
• 作者简介144-146

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