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EMD算法在雷达成像中的应用

李秒余  
【摘要】: 成像雷达具有全天候、全天时、远距离和宽广观测带等优点,已被广泛应用于军事侦察、遥感测绘等领域。合成孔径雷达(SAR)和逆合成孔径雷达(ISAR)能够获得高分辨率微波遥感图像,是雷达成像的重要技术。而目前SAR和ISAR获得的雷达图像的分辨率已不能满足某些应用场合的需要,因此继续提高SAR和ISAR成像结果的分辨率已成为雷达成像技术的研究重点与热点。 经验模态分解(EMD: Empirical mode decomposition)方法能够把时间序列信号分解成有限数目的本征模态函数(IMF: Instrinsic mode function),分解结果按频率高低分布。由于EMD算法一开始并不是在雷达领域发展的,文献中已有的算法主要是针对海波、地震波等,所以本文首先分析了适用于雷达信号的EMD算法,并从SAR和ISAR回波信号的特点出发,以EMD算法分解后的雷达信号为基础,针对目前SAR成像中的高分辨问题、ISAR中非匀速和多目标成像清晰度不高等问题,研究了EMD算法在SAR与ISAR成像处理中的应用,并采用大量仿真试验对研究成果进行了验证。 本文的主要工作如下: 1、在SAR成像应用中,通过分析匹配滤波前后回波的EMD分解结果,得出EMD分解在流程中的位置;通过对IMF分量与余量的分析,给出了优于常用方法的抑制匹配滤波后回波旁瓣方法,并克服EMD方法自身的某些缺点,从而在含噪声条件下使SAR成像结果更加清晰。 2、针对高速和加速度并存的机动目标,通过对回波信号的EMD分解,去除由于高速和加速度产生的高频成分,用优化后的余量进行ISAR成像。 3、研究了多弹头分导的多目标ISAR成像。利用各弹头间速度或加速度的不同,采用EMD分解算法,分析了各IMF分量与多目标之间的对应关系,利用IMF分量实现了ISAR对多个目标进行成像识别的可能性,为进一步的目标识别工作奠定了基础。 通过本文的研究发现,利用EMD算法进行雷达目标成像,通过对信号进行分频,能够将复杂的回波信号分解成多个频率,从而能够提供高质量的成像结果。


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