本文關(guān)鍵詞：基于運(yùn)動(dòng)參數(shù)非搜索估計(jì)的ISAR成像技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：雷達(dá)成像具有遠(yuǎn)距離、全天時(shí)和全天候的特點(diǎn),對軍用和民用都有重大的實(shí)用價(jià)值。根據(jù)雷達(dá)工作和成像方式的不同,成像雷達(dá)可分為逆合成孔徑雷達(dá)(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)和合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)。在機(jī)動(dòng)目標(biāo)和復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的ISAR成像中,經(jīng)過運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償后的回波數(shù)據(jù)可用多分量多項(xiàng)式相位信號(hào)來描述,線性調(diào)頻(Linear Frequency Modulated,LFM)信號(hào)和立方相位信號(hào)(Cubic Phase Signal,CPS)。實(shí)際ISAR成像中,首先根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)采用相應(yīng)的模型進(jìn)行合理近似,然后利用有效的信號(hào)處理方法提高目標(biāo)的ISAR成像質(zhì)量。針對機(jī)動(dòng)目標(biāo)和復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo),本文基于運(yùn)動(dòng)參數(shù)非搜索估計(jì)技術(shù)進(jìn)行ISAR成像研究。主要工作概括如下:1.研究了基于運(yùn)動(dòng)參數(shù)非搜索估計(jì)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)ISAR成像技術(shù),提出了一種基于中心頻率-調(diào)頻率分布(Centroid Frequency-Chirp Rate Distribution,CFCRD)的ISAR成像算法。CFCRD利用修正變尺度傅里葉變換(Modified Scaled Fourier Transform,MSCFT)消除對稱瞬時(shí)自相關(guān)函數(shù)自身項(xiàng)中的線性耦合,隨后使用快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform,FFT)完成自身項(xiàng)信號(hào)能量的積累。CFCRD的創(chuàng)新點(diǎn)為MSCFT,其通過引入縮放因子解決了傳統(tǒng)變尺度傅里葉變換(Scaled Fourier Transform)中的譜模糊問題。相比基于修正魏格納維利分布(Modified Wigner-Ville Distribution,M-WVD)的ISAR成像算法,基于CFCRD的ISAR成像算法適用于極端情況下的機(jī)動(dòng)目標(biāo)ISAR成像,比如惡劣海洋環(huán)境中的艦船和高機(jī)動(dòng)目標(biāo)。通過實(shí)測數(shù)據(jù)仿真和算法性能分析,CFCRD和相應(yīng)的ISAR成像算法得到驗(yàn)證。2.研究了基于運(yùn)動(dòng)參數(shù)非搜索估計(jì)的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)ISAR成像技術(shù),提出了一種基于廣義變尺度傅里葉變換(Generalized Scaled Fourier Transform,GSCFT)的快速ISAR成像算法。對于CPS,調(diào)頻率(Chirp Rate,CR)和二次調(diào)頻率(Quadratic Chirp Rate,QCR)造成了多普勒擴(kuò)散,從而降低了ISAR成像的質(zhì)量。針對CPS,我們利用GSCFT和非均勻快速傅里葉變換(Nonuniform Fast Fourier Transform,NUFFT)提出了一種快速CPS參數(shù)估計(jì)算法。相比已經(jīng)發(fā)表的基于Scaled Fourier Transform的CPS參數(shù)估計(jì)算法,此快速CPS參數(shù)估計(jì)算法的優(yōu)點(diǎn)在于:(1)由于NUFFT的使用,此快速CPS參數(shù)估計(jì)算法的計(jì)算量大幅度降低;(2)此快速CPS參數(shù)估計(jì)算法中提出的GSCFT在ISAR成像中有更廣泛的應(yīng)用。我們使用實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證了CPS模型對于復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的有效性以及快速參數(shù)估計(jì)算法的執(zhí)行。另外,對于此快速CPS參數(shù)估計(jì)算法中的交叉項(xiàng)問題,我們通過理論分析和實(shí)驗(yàn)仿真證明:交叉項(xiàng)不能像自身項(xiàng)一樣進(jìn)行能量積累。最后,通過實(shí)測數(shù)據(jù)仿真和計(jì)算量分析,驗(yàn)證了此快速CPS參數(shù)估計(jì)算法和ISAR成像算法的有效性。3.通過對呂分布(Lv’s Distribution,LVD)和CPS瞬時(shí)自相關(guān)函數(shù)的分析,提出了兩種CPS參數(shù)非搜索估計(jì)算法,楔形時(shí)間-調(diào)頻率分布(Keystone Time-CR Distribution,KTCRD)和調(diào)頻率-二次調(diào)頻率分布(CR-QCR Distribution,CRQCRD),并基于這兩種CPS參數(shù)非搜索估計(jì)算法提出兩種復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的ISAR算法。對于KTCRD,利用Keystone Transform消除Time-CR Distribution自身項(xiàng)中的線性耦合,隨后通過沿慢時(shí)間軸的FFT操作完成信號(hào)能量的積累。由于Keystone Transform可以利用基于FFT操作的Chirp-z Transform完成,所以KTCRD的執(zhí)行僅需要復(fù)數(shù)乘法和FFT操作。基于廣義楔形變換(Generalized Keystone Transform,GKT)和參數(shù)化瞬時(shí)自相關(guān)函數(shù),我們提出了CPS參數(shù)估計(jì)算法,CRQCRD。GKT同樣可以利用基于FFT操作的Chirp-z Transform完成,所以CRQCRD的執(zhí)行僅僅需要復(fù)數(shù)乘法、FFT和NUFFT。對于CRQCRD,由于NUFFT的應(yīng)用,其計(jì)算量大幅度降低,而且消除了完成非均勻采樣信號(hào)傅里葉變換所需要的搜索步驟。相比已經(jīng)發(fā)表的CPS參數(shù)估計(jì)算法,KTCRD和CRQCRD可以取得較高的抗噪聲性能、沒有估計(jì)誤差的累積,且消除了CPS未知參數(shù)的搜索過程,因此這兩種算法更適用于實(shí)際應(yīng)用中多CPS的情況。在對兩種算法進(jìn)行試驗(yàn)仿真和理論分析后,本文基于這兩種算法提出了相應(yīng)的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)ISAR成像算法,并通過合成數(shù)據(jù)和實(shí)測數(shù)據(jù)的仿真驗(yàn)證了兩種ISAR成像算法在實(shí)際應(yīng)用中的有效性。4.研究了現(xiàn)有CPS參數(shù)估計(jì)算法以及運(yùn)動(dòng)參數(shù)非搜索估計(jì)技術(shù),利用Cubic Phase Bilinear Function、NUFFT以及參數(shù)空間轉(zhuǎn)換方法提出了一種快速雙線性CPS參數(shù)估計(jì)算法,并將此算法應(yīng)用到復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的ISAR成像中。對于此快速雙線性CPS參數(shù)估計(jì)算法,Cubic Phase Bilinear Function保證了所提出的快速CPS參數(shù)估計(jì)算法的雙線性特點(diǎn),NUFFT加速了非均勻數(shù)據(jù)采樣軸的傅里葉變換操作,參數(shù)空間轉(zhuǎn)化操作消除了完成能量積累所需要的二維窮盡搜索過程。相比于已經(jīng)發(fā)表的兩種典型的CPS參數(shù)估計(jì)算法,此快速雙線性CPS參數(shù)估計(jì)算法的優(yōu)勢在于:(1)由于NUFFT和參數(shù)空間轉(zhuǎn)換操作,此快速雙線性CPS參數(shù)估計(jì)算法的運(yùn)算量大幅度降低;(2)算法的雙線性特點(diǎn)和能量積累操作保證了算法高抗噪聲性能和很好的交叉項(xiàng)抑制性能。通過合成數(shù)據(jù)和實(shí)測數(shù)據(jù)的仿真,我們驗(yàn)證了所提出的快速雙線性CPS參數(shù)估計(jì)算法以及相應(yīng)的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)ISAR成像算法。
【關(guān)鍵詞】：逆合成孔徑雷達(dá)(ISAR) 合成孔徑雷達(dá)(SAR) 線性調(diào)頻(LFM)信號(hào) 立方相位信號(hào)(CPS) 參數(shù)估計(jì)
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN957.52
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 符號(hào)對照表12-14
• 縮略語對照表14-18
• 第一章 緒論18-30
• 1.1 研究背景和意義18-20
• 1.2 ISAR成像研究動(dòng)態(tài)分析20-28
• 1.2.1 LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)算法21-24
• 1.2.2 CPS參數(shù)估計(jì)算法24-27
• 1.2.3 ISAR成像算法存在問題27-28
• 1.3 論文主要工作與內(nèi)容安排28-30
• 第二章 基于CFCRD的機(jī)動(dòng)目標(biāo)ISAR成像30-48
• 2.1 引言30-31
• 2.2 基于MSCFT的CFCRD31-40
• 2.2.1 多LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)算法CFCRD32-34
• 2.2.2 CFCRD交叉項(xiàng)分析34-37
• 2.2.3 MSCFT關(guān)鍵點(diǎn)分析37-40
• 2.3 CFCRD的抗噪聲性能分析40-44
• 2.4 CFCRD應(yīng)用于ISAR成像44-46
• 2.5 本章小結(jié)46-48
• 第三章 基于GSCFT的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)ISAR成像48-72
• 3.1 引言48-49
• 3.2 復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的ISAR成像模型49-52
• 3.3 基于GSCFT的參數(shù)快速非搜索估計(jì)算法52-61
• 3.3.1 非搜索估計(jì)算法提出以及低運(yùn)算量分析52-56
• 3.3.2 GSCFT的廣泛應(yīng)用性56-61
• 3.4 快速參數(shù)估計(jì)算法的交叉項(xiàng)分析61-67
• 3.5 基于快速參數(shù)非搜索估計(jì)算法的ISAR成像67-70
• 3.5.1 ISAR成像算法67-68
• 3.5.2 ISAR成像算法應(yīng)用于實(shí)測數(shù)據(jù)68-70
• 3.6 本章小結(jié)70-72
• 第四章 基于KTCRD和CRQCRD的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)ISAR成像72-104
• 4.1 引言72-73
• 4.2 基于KTCRD的CPS參數(shù)非搜索估計(jì)算法及其分析73-77
• 4.2.1 基于KTCRD的CPS參數(shù)非搜索估計(jì)算法73-75
• 4.2.2 多CPS情況下的交叉項(xiàng)分析75-76
• 4.2.3 抗噪聲性能分析76-77
• 4.3 基于KTCRD的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)ISAR成像77-79
• 4.3.1 基于KTCRD的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)ISAR成像算法77-78
• 4.3.2 ISAR成像算法仿真實(shí)驗(yàn)78-79
• 4.4 基于CRQCRD的CPS參數(shù)非搜索估計(jì)算法79-95
• 4.4.1 單CPS情況下的CRQCRD79-84
• 4.4.2 多CPS情況下的CRQCRD84-90
• 4.4.3 NUFFT的應(yīng)用以及算法計(jì)算量分析90-92
• 4.4.4 h和a參數(shù)選取規(guī)則92-93
• 4.4.5 CRQCRD的抗噪聲性能分析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成像算法應(yīng)用于合成數(shù)據(jù)96-100
• 4.5.3 ISAR成像算法應(yīng)用于實(shí)測數(shù)據(jù)100-102
• 4.6 本章小結(jié)102-104
• 第五章 基于快速雙線性CPS參數(shù)估計(jì)算法的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)ISAR成像104-126
• 5.1 引言104-105
• 5.2 復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)ISAR成像的投影平面模型105-107
• 5.3 快速雙線性CPS參數(shù)估計(jì)算法107-113
• 5.3.1 單CPS情況下的快速雙線性算法107-111
• 5.3.2 多CPS情況下的快速雙線性算法111-113
• 5.4 快速雙線性CPS參數(shù)估計(jì)算法分析113-117
• 5.4.1 計(jì)算量分析114-115
• 5.4.2 抗噪聲性能分析115-116
• 5.4.3 交叉項(xiàng)抑制性能分析116-117
• 5.5 基于快速雙線性CPS參數(shù)估計(jì)算法的ISAR成像117-124
• 5.5.1 ISAR成像算法117-119
• 5.5.2 ISAR成像算法應(yīng)用于合成數(shù)據(jù)119-121
• 5.5.3 ISAR成像算法應(yīng)用于實(shí)測數(shù)據(jù)121-124
• 5.6 本章小結(jié)124-126
• 第六章 結(jié)論和展望126-130
• 6.1 論文內(nèi)容總結(jié)126-127
• 6.2 研究展望127-130
• 參考文獻(xiàn)130-140
• 致謝140-144
• 作者簡介144-146

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