本文選題：寬帶雷達(dá) + 逆合成孔徑雷達(dá)像��； 參考：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2017年07期

【摘要】：逆合成孔徑雷達(dá)(inverse synthetic aperture radar,ISAR)像序列可以反映彈道目標(biāo)在微動(dòng)周期內(nèi)的姿態(tài)變換及結(jié)構(gòu)特征,本文在此基礎(chǔ)上提出一種利用ISAR像序列估計(jì)彈道目標(biāo)微動(dòng)特征的方法。首先基于relax算法提取較強(qiáng)的散射點(diǎn),并采用距離-多普勒方法成像,然后利用灰度匹配算法對(duì)ISAR圖像進(jìn)行匹配,以提高微動(dòng)周期估計(jì)精度。通過(guò)分析散射點(diǎn)在成像平面上的投影關(guān)系從而建立散射點(diǎn)空間坐標(biāo)與目標(biāo)微動(dòng)特征之間的聯(lián)系,并根據(jù)散射點(diǎn)在ISAR圖像序列上的相對(duì)位置差值與散射點(diǎn)空間坐標(biāo)的表達(dá)式,估計(jì)目標(biāo)的微動(dòng)參數(shù)。最后,仿真驗(yàn)證該方法的可行性與有效性,仿真結(jié)果表明該方法估計(jì)精度較高。
[Abstract]:Inverse synthetic aperture radar (ISAR) image sequences can reflect the attitude transformation and structural characteristics of ballistic targets during the fretting period. Based on this, a method to estimate the fretting characteristics of ballistic targets by using ISAR image sequences is proposed in this paper.First, the strong scattering points are extracted based on relax algorithm, and then the range Doppler method is used to image the ISAR images. Then the gray-level matching algorithm is used to match the ISAR images to improve the precision of fretting period estimation.By analyzing the projection relation of scattering points on the imaging plane, the relation between the scattering points' spatial coordinates and the fretting characteristics of the target is established. According to the expression of the relative position difference between the scattering points on the ISAR image sequence and the scattering points' spatial coordinates, the relationship between the scattering points' spatial coordinates and the target's fretting characteristics is established.Estimate the fretting parameters of the target.Finally, the feasibility and effectiveness of the method are verified by simulation. The simulation results show that the estimation accuracy of the method is high.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院;信息感知技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心;空軍工程大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61372166)資助課題
【分類(lèi)號(hào)】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1766221