提高雷达成像质量的若干新体制和新方法研究

发布时间：2017-05-01 02:11

  本文关键词：提高雷达成像质量的若干新体制和新方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：雷达成像技术是在微波频段获取目标信息的重要手段,具有工作距离远、探测视场宽、对环境的适应能力强等光学成像系统无法比拟的优势,在战场监视、地形测绘、国土防御等军民用领域均扮演着与日俱增的重要作用。随着电子信息技术的飞速发展和应用需求的不断升级,雷达成像领域正经历着深刻的变革。传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)和逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)已经不能满足现代战争和国民经济建设对雷达成像越来越严苛的要求,而逐步向双／多基地组网成像,超宽带大视角成像,超分辨成像等趋势发展。多基站、多方向、多视角的数据融合处理可以显著增强图像目标特征和提高图像分辨率,而探索新的成像体制对于突破实孔径成像分辨极限,实现运动平台上的前视成像有着十分重要的意义。本文旨在从双／多基地ISAR成像,大转角雷达成像和量子关联雷达成像等新体制寻找突破口,结合图像融合和稀疏优化等领域的新技术,研究提高雷达图像信噪比和分辨率,以及增强成像结果中目标特征信息的新方法,为研究提升雷达成像质量提供一些新的思路。全文研究内容主要包括：第一章介绍传统的SAR和ISAR发展概况,给出了新的雷达成像发展动态和趋势,明确了本文的研究意义。第二章介绍了一种在数据域完成双基地ISAR图像融合方法。双基地逆合成孔径雷达(Bistatic ISAR)的两副天线能够同时接收两个视角下的目标回波,将分别获取的图像进行融合处理,可以获得质量更高的ISAR图像以提供更丰富的目标信息,但由双基地角带来的目标像尺寸形状不一致等问题将造成融合困难。针对这个问题,首先建立了转台ISAR成像模型,提出一种结合参数估计的双基地ISAR图像融合方法,利用散射单元在前后子孔径下的多普勒偏移估计出目标的转动角速度,利用两幅ISAR图像的几何变换关系估计出半双基地角,再将不同视角下的数据映射到同一个坐标平面中进行融合处理,得到信噪比和对比度更好的图像。第三章以直线构型的多基地ISAR为例,介绍了分布式ISAR(Distributed ISAR)提高方位分辨率的原理,提出了数据块相干化处理方法。首先建立了分布式ISAR成像的几何模型,分析了该体制提高ISAR横向分辨率的原理,针对各个雷达等效观测角存在重叠区域的情况,提出了利用二维相关函数最大化搜索的分布式ISAR方位信号相干化处理方法,并利用仿真试验结果证明了方法的有效性和分布式ISAR提高方位分辨的性能；针对各个雷达等效观测角存在间隔的另一种情况,构建了数据采样和成像的矩阵模型,采用拟牛顿迭代的稀疏重构算法进行高分辨成像,克服等效方位数据缺损引入的误差。第四章研究了大转角雷达成像(Wide Angle Radar Imaging, WARI)的子孔径成像方法,并给出一种全孔径图像综合算法。大转角成像通过积累更宽角度回波,能够显著增强目标分辨能力和信息提取能力,但这时小角度近似和各向同性假设均不再成立,传统基于傅里叶变换的成像方法不再适用。针对这个问题,首先建立了大转角成像模型,将全孔径分为若干重叠的子孔径,分别利用极坐标格式算法(Polar Format Algorithm, PFA)成像得到若干不同视角下的子图像,然后针对子图像的综合问题,构造了稀疏增强非负矩阵分解(Sparsity Enhanced Non-negative Matrix Factorization, SENMF)问题并给出相应的乘性迭代算法,对旋转配准后的子图像在NMF特征子空间进行迭代融合,获得目标增强和信噪比更高的全孔径综合图像。第五章介绍了量子关联成像理论(Quantum Imaging, or Correlated Imaging),并将这一方法推广到微波频段,分析了雷达关联成像(Radar Correlated Imaging)的信号模型与实现的必要条件—即产生可控可测的随机涨落微波辐射场,然后给出—种利用相控阵生成随机辐射场的方法并分析不同阵面排布对辐射场的影响,并结合压缩感知稀疏求解方法突破常规实孔径阵列雷达成像的方位向瑞利分辨率极限；然后结合宽带信号体制,推广到运动平台的前视三维超分辨成像,利用仿真进行了有效性验证,分析了模型误差,并给出外场静态摸底试验结果。这种全新的体制不依赖于合成孔径,并且可以用较少的数据采样恢复出目标场景的图像,具有广阔的应用前景。第六章给出研究总结以及下一步工作方向。
【关键词】：高分辨雷达成像 图像融合 双/多基地雷达 大转角 关联成像
【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5-7
• ABSTRACT7-14
• 符号对照表14-16
• 缩略语对照表16-21
• 第一章 绪论21-31
• 1.1 雷达成像发展概况21-25
• 1.1.1 SAR国内外发展概况22-23
• 1.1.2 ISAR国内外发展概况23-25
• 1.2 研究背景和意义25-29
• 1.2.1 雷达成像发展的新动态与新趋势25-28
• 1.2.2 本文研究意义28-29
• 1.3 本文内容安排29-31
• 第二章 数据域双基地ISAR图像融合方法31-55
• 2.1 引言31-32
• 2.2 单基地ISAR成像原理32-33
• 2.3 双基地ISAR成像模型33-36
• 2.3.1 几何模型33-34
• 2.3.2 成像分析34-36
• 2.4 双基地ISAR图像的数据域融合方法36-38
• 2.5 基于子孔径分解和特征匹配的参数估计38-46
• 2.5.1 转角速度估计38-42
• 2.5.2 半双基地角估计42-46
• 2.6 仿真实验与分析46-53
• 2.7 本章小结53-55
• 第三章 多基地分布式ISAR提高方位分辨率方法研究55-77
• 3.1 引言55-56
• 3.2 分布式ISAR成像几何模型56-59
• 3.3 多基地分布式雷达ISAR成像方法59-67
• 3.3.1 分布式ISAR提高横向分辨率原理59-61
• 3.3.2 成像模型的一些讨论61-63
• 3.3.3 改进的分布式ISAR雷达相干化拼接方法63-64
• 3.3.4 仿真试验与分析64-67
• 3.4 基于稀疏优化的分布式ISAR成像67-75
• 3.4.1 观测间隔存在时分布式ISAR模型构建67-69
• 3.4.2 稀疏优化求解算法69-71
• 3.4.3 仿真试验与分析71-75
• 3.5 本章小结75-77
• 第四章 大转角雷达成像的子孔径图像融合增强方法77-91
• 4.1 引言77-78
• 4.2 大转角雷达成像分析78-81
• 4.2.1 大转角成像模型78-79
• 4.2.2 大转角成像的子孔径算法79-81
• 4.3 基于稀疏非负矩阵分解的全孔径图像合成81-85
• 4.3.1 稀疏非负矩阵分解(SENMF)原理81-83
• 4.3.2 全孔径图像合成的乘性迭代算法83-84
• 4.3.3 处理步骤流程84-85
• 4.4 仿真试验与分析85-89
• 4.5 本章小结89-91
• 第五章 微波雷达关联成像技术91-127
• 5.1 引言91-92
• 5.2 量子关联成像原理92-95
• 5.3 微波关联成像原理95-104
• 5.3.1 微波关联成像信号模型95-97
• 5.3.2 随机辐射场的产生97-100
• 5.3.3 阵面排布对辐射场影响100-104
• 5.4 基于压缩感知的超分辨关联成像方法104-113
• 5.4.1 压缩感知框架下的成像模型104-106
• 5.4.2 微波暗室试验与分析106-113
• 5.5 基于微波关联的前视三维雷达成像113-125
• 5.5.1 原理与信号模型113-116
• 5.5.2 仿真实验与分析116-123
• 5.5.3 外场实测数据处理与分析123-125
• 5.6 本章小结125-127
• 第六章 总结和展望127-131
• 6.1 本文工作总结127-128
• 6.2 研究展望128-131
• 参考文献131-143
• 致谢143-145
• 作者简介145-146

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