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机动目标的逆合成孔径雷达成像研究

王根原  
【摘要】: 本文基于对实测的雷达数据的处理中发现,当目标机动飞行时,现有的包络 对齐方法和成像算法的应用都受到一定的限制。为了适应对机动飞行目标成像的 需要,本文进行了相应的研究,提出了一些较为有效的处理算法,并通过实测数 据的处理予以验证。具体内容安排如下: 第二章,首先分析了传统的包络相关对齐的缺陷,它是基于目标相邻回波的 包络具有很强的相关性。但是对实测数据的处理表明,有时相邻回波包络的相关 性不够强,特别是当目标的回波幅度起伏较大时(例如螺旋桨飞机的回波),相邻 回波的相关性非常低。这时相邻相关法会使对齐具有较大的跳动误差,并且前次 的对齐误差会传递下去而造成误差积累。在此基础上,我们给出了改进的包络相 关对齐的方法。最后提出了用对齐后目标合成包络的锐化度作为包络对齐的准则, 并给出了基于包络最小熵准则加半边矩形窗的包络对齐方法。基于相同的思想, 我们给出了用最小熵为准则利用初相恢复的自聚焦算法。我们应用上面所提出的 算法对实测数据进行处理,用传统包络对齐方法失败的数据基本都能得到较精确 的对齐效果,从而经聚焦和成像处理可得出满意的像。 由于目前所使用的ISAR距离—多普勒成像算法都是通过FFT来实现的,而这 一算法的基础是目标相对于雷达视线的转动是均匀的假设。但目标作机动飞行时, 上述假设很难满足。用FFT成像相当于用零阶曲线(折线)对散射点多普勒变化曲线 进行逼近。在第三章,我们首先分析了目标在雷达视线所在平面内匀加速旋转时 各散射点的时频变化情况,这时各散射点的回波为一线性调频信号,其频率调制 率与其初始频率的比率为一与散射点位置无关的常数。然后讨论了各散射点回波 的有效相干积累问题,在此基础上提出了用广义的边缘积分进行成像的算法。该 算法相当于用一阶曲线对散射点多普勒变化曲线进行逼近。最后利用实测数据对 提出的算法进行了验证。 ISAR目标是一个三维的物体,而其所得出的成像结果是将该物体向一平面(成 像平面)作投影的结果。当目标机动飞行时不仅目标相对于雷达视线的转动速率是 随时间变化的而且其转动的方向也将是随时间变化的。从而目标的成像平面也是 时变的。目标上各散射点的回波在距离和多普勒域都将有走动,特别是多普勒域 一个散射点的回波将分在多个单元之中。这时距离—多普勒成像方法不再适用。 2 西安电子科技大学阴士学位论文 在第四章,我们首先讨论了目标的成像平面以及各敬射点的多普勒变化问题,分 析了各散射点的瞬时多普勒频率于共瞬时横距之间的关系。提出了对目标进行距 离一瞬时多普勒成像的概念。由于目标的每一距离单元往往存在多个散射点,并 比己们的时频变化参数又不同,现有的则悯分析工具无法直接应用。为了得到目 标的正确距离一瞬时多普勒像,我们讨论了具有不同频率调制串的多分n信号的 有效相干积累问题。我们还讨论了目标机动飞行时散射点越距离单元走动的问题. 结合上述成像算法我们给出了一种解决目标机动飞行时,散射点越距离和多普勒 单元走动的方法,从而得到了目标在成像时刻的距离一瞬时多普勒像。最后通过 仿真和实测数据验证了本文所提方法的有效性。 虽然第四章给出了对机动飞行目标较为有效的距离一瞬时多普勒成像方法, 门山于在其具体实现过程中,不但要估计出各散射点的运动参数而且还要估计出 其凹波的强度及初相,上述方法运算量较大。不仅如此,上述算法中还蕴含着在 成像观测时问内目标中各散射点的回波强度是不变的。实际中由于目标的遮掩及 $达波刺贝射Jfl Ik变化等因素,在成像观测时间内,R标上同一散射点在不同时 刻的回波强度可能有些起伏,这时第四章给出的成像方法的有效应用受到一定影 响。由于飞机等u 目标具有较大的惯性,各敬射点回波的多普勒变化都是低阶 的。对实测数拥的处理表明在大多数佑况下各散射点的多普勒变化近似为线性的。 在第五章中找们提出了对回波信号进行Radon-Wigner变换后用滤波反投影方法对 【!标进行距离一瞬时多普勒成像的方法,用以对散射点回波的多普勒近似为线性 叫n机劝[l材成像。首光对各3h离单元n凹波进行Radon-Wigner变换,i论了{ 号的自身项与交叉项在Radon-Wigner域的特点,并对其交叉项进行有效抑制。再。 通过滤波反投影将信号时频分布中的自身项恢复。利用恢复后已将交叉项基本抑 问回回 制的时频分布对目标进行距离一瞬时多普勒成像。为了减小在交叉项抑制和滤波 山HW过W中地敝射点对较S引钦射的影响,我们还在这过程中运用了“洁净”算 法。最后找们对散射点回波的多普勒近似为线性变化的实测数据进行了成像处理, 川刘厂洲总的效卅。 尽竹n标敝射点回波的多普勒基本上近似为线性变化,但非线性变化的怔况 也时呐发生。为了减小运算量并能对散射点回波的多普勒为非线性变化的机动目 标正确成像,在第六章我们提出了基于自适应Chirplet分解的成像算法。首先给出 了信号日适应Chirplet分解的算法讨当于


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