發(fā)布時(shí)間：2017-05-01 02:11

  本文關(guān)鍵詞：提高雷達(dá)成像質(zhì)量的若干新體制和新方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：雷達(dá)成像技術(shù)是在微波頻段獲取目標(biāo)信息的重要手段,具有工作距離遠(yuǎn)、探測視場寬、對環(huán)境的適應(yīng)能力強(qiáng)等光學(xué)成像系統(tǒng)無法比擬的優(yōu)勢,在戰(zhàn)場監(jiān)視、地形測繪、國土防御等軍民用領(lǐng)域均扮演著與日俱增的重要作用。隨著電子信息技術(shù)的飛速發(fā)展和應(yīng)用需求的不斷升級,雷達(dá)成像領(lǐng)域正經(jīng)歷著深刻的變革。傳統(tǒng)的合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SAR)和逆合成孔徑雷達(dá)(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代戰(zhàn)爭和國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)對雷達(dá)成像越來越嚴(yán)苛的要求,而逐步向雙／多基地組網(wǎng)成像,超寬帶大視角成像,超分辨成像等趨勢發(fā)展。多基站、多方向、多視角的數(shù)據(jù)融合處理可以顯著增強(qiáng)圖像目標(biāo)特征和提高圖像分辨率,而探索新的成像體制對于突破實(shí)孔徑成像分辨極限,實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)平臺(tái)上的前視成像有著十分重要的意義。本文旨在從雙／多基地ISAR成像,大轉(zhuǎn)角雷達(dá)成像和量子關(guān)聯(lián)雷達(dá)成像等新體制尋找突破口,結(jié)合圖像融合和稀疏優(yōu)化等領(lǐng)域的新技術(shù),研究提高雷達(dá)圖像信噪比和分辨率,以及增強(qiáng)成像結(jié)果中目標(biāo)特征信息的新方法,為研究提升雷達(dá)成像質(zhì)量提供一些新的思路。全文研究內(nèi)容主要包括：第一章介紹傳統(tǒng)的SAR和ISAR發(fā)展概況,給出了新的雷達(dá)成像發(fā)展動(dòng)態(tài)和趨勢,明確了本文的研究意義。第二章介紹了一種在數(shù)據(jù)域完成雙基地ISAR圖像融合方法。雙基地逆合成孔徑雷達(dá)(Bistatic ISAR)的兩副天線能夠同時(shí)接收兩個(gè)視角下的目標(biāo)回波,將分別獲取的圖像進(jìn)行融合處理,可以獲得質(zhì)量更高的ISAR圖像以提供更豐富的目標(biāo)信息,但由雙基地角帶來的目標(biāo)像尺寸形狀不一致等問題將造成融合困難。針對這個(gè)問題,首先建立了轉(zhuǎn)臺(tái)ISAR成像模型,提出一種結(jié)合參數(shù)估計(jì)的雙基地ISAR圖像融合方法,利用散射單元在前后子孔徑下的多普勒偏移估計(jì)出目標(biāo)的轉(zhuǎn)動(dòng)角速度,利用兩幅ISAR圖像的幾何變換關(guān)系估計(jì)出半雙基地角,再將不同視角下的數(shù)據(jù)映射到同一個(gè)坐標(biāo)平面中進(jìn)行融合處理,得到信噪比和對比度更好的圖像。第三章以直線構(gòu)型的多基地ISAR為例,介紹了分布式ISAR(Distributed ISAR)提高方位分辨率的原理,提出了數(shù)據(jù)塊相干化處理方法。首先建立了分布式ISAR成像的幾何模型,分析了該體制提高ISAR橫向分辨率的原理,針對各個(gè)雷達(dá)等效觀測角存在重疊區(qū)域的情況,提出了利用二維相關(guān)函數(shù)最大化搜索的分布式ISAR方位信號相干化處理方法,并利用仿真試驗(yàn)結(jié)果證明了方法的有效性和分布式ISAR提高方位分辨的性能；針對各個(gè)雷達(dá)等效觀測角存在間隔的另一種情況,構(gòu)建了數(shù)據(jù)采樣和成像的矩陣模型,采用擬牛頓迭代的稀疏重構(gòu)算法進(jìn)行高分辨成像,克服等效方位數(shù)據(jù)缺損引入的誤差。第四章研究了大轉(zhuǎn)角雷達(dá)成像(Wide Angle Radar Imaging, WARI)的子孔徑成像方法,并給出一種全孔徑圖像綜合算法。大轉(zhuǎn)角成像通過積累更寬角度回波,能夠顯著增強(qiáng)目標(biāo)分辨能力和信息提取能力,但這時(shí)小角度近似和各向同性假設(shè)均不再成立,傳統(tǒng)基于傅里葉變換的成像方法不再適用。針對這個(gè)問題,首先建立了大轉(zhuǎn)角成像模型,將全孔徑分為若干重疊的子孔徑,分別利用極坐標(biāo)格式算法(Polar Format Algorithm, PFA)成像得到若干不同視角下的子圖像,然后針對子圖像的綜合問題,構(gòu)造了稀疏增強(qiáng)非負(fù)矩陣分解(Sparsity Enhanced Non-negative Matrix Factorization, SENMF)問題并給出相應(yīng)的乘性迭代算法,對旋轉(zhuǎn)配準(zhǔn)后的子圖像在NMF特征子空間進(jìn)行迭代融合,獲得目標(biāo)增強(qiáng)和信噪比更高的全孔徑綜合圖像。第五章介紹了量子關(guān)聯(lián)成像理論(Quantum Imaging, or Correlated Imaging),并將這一方法推廣到微波頻段,分析了雷達(dá)關(guān)聯(lián)成像(Radar Correlated Imaging)的信號模型與實(shí)現(xiàn)的必要條件—即產(chǎn)生可控可測的隨機(jī)漲落微波輻射場,然后給出—種利用相控陣生成隨機(jī)輻射場的方法并分析不同陣面排布對輻射場的影響,并結(jié)合壓縮感知稀疏求解方法突破常規(guī)實(shí)孔徑陣列雷達(dá)成像的方位向瑞利分辨率極限；然后結(jié)合寬帶信號體制,推廣到運(yùn)動(dòng)平臺(tái)的前視三維超分辨成像,利用仿真進(jìn)行了有效性驗(yàn)證,分析了模型誤差,并給出外場靜態(tài)摸底試驗(yàn)結(jié)果。這種全新的體制不依賴于合成孔徑,并且可以用較少的數(shù)據(jù)采樣恢復(fù)出目標(biāo)場景的圖像,具有廣闊的應(yīng)用前景。第六章給出研究總結(jié)以及下一步工作方向。
【關(guān)鍵詞】：高分辨雷達(dá)成像 圖像融合 雙/多基地雷達(dá) 大轉(zhuǎn)角 關(guān)聯(lián)成像
【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】：TN957.52
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-14
• 符號對照表14-16
• 縮略語對照表16-21
• 第一章 緒論21-31
• 1.1 雷達(dá)成像發(fā)展概況21-25
• 1.1.1 SAR國內(nèi)外發(fā)展概況22-23
• 1.1.2 ISAR國內(nèi)外發(fā)展概況23-25
• 1.2 研究背景和意義25-29
• 1.2.1 雷達(dá)成像發(fā)展的新動(dòng)態(tài)與新趨勢25-28
• 1.2.2 本文研究意義28-29
• 1.3 本文內(nèi)容安排29-31
• 第二章 數(shù)據(jù)域雙基地ISAR圖像融合方法31-55
• 2.1 引言31-32
• 2.2 單基地ISAR成像原理32-33
• 2.3 雙基地ISAR成像模型33-36
• 2.3.1 幾何模型33-34
• 2.3.2 成像分析34-36
• 2.4 雙基地ISAR圖像的數(shù)據(jù)域融合方法36-38
• 2.5 基于子孔徑分解和特征匹配的參數(shù)估計(jì)38-46
• 2.5.1 轉(zhuǎn)角速度估計(jì)38-42
• 2.5.2 半雙基地角估計(jì)42-46
• 2.6 仿真實(shí)驗(yàn)與分析46-53
• 2.7 本章小結(jié)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成像幾何模型56-59
• 3.3 多基地分布式雷達(dá)ISAR成像方法59-67
• 3.3.1 分布式ISAR提高橫向分辨率原理59-61
• 3.3.2 成像模型的一些討論61-63
• 3.3.3 改進(jìn)的分布式ISAR雷達(dá)相干化拼接方法63-64
• 3.3.4 仿真試驗(yàn)與分析64-67
• 3.4 基于稀疏優(yōu)化的分布式ISAR成像67-75
• 3.4.1 觀測間隔存在時(shí)分布式ISAR模型構(gòu)建67-69
• 3.4.2 稀疏優(yōu)化求解算法69-71
• 3.4.3 仿真試驗(yàn)與分析71-75
• 3.5 本章小結(jié)75-77
• 第四章 大轉(zhuǎn)角雷達(dá)成像的子孔徑圖像融合增強(qiáng)方法77-91
• 4.1 引言77-78
• 4.2 大轉(zhuǎn)角雷達(dá)成像分析78-81
• 4.2.1 大轉(zhuǎn)角成像模型78-79
• 4.2.2 大轉(zhuǎn)角成像的子孔徑算法79-81
• 4.3 基于稀疏非負(fù)矩陣分解的全孔徑圖像合成81-85
• 4.3.1 稀疏非負(fù)矩陣分解(SENMF)原理81-83
• 4.3.2 全孔徑圖像合成的乘性迭代算法83-84
• 4.3.3 處理步驟流程84-85
• 4.4 仿真試驗(yàn)與分析85-89
• 4.5 本章小結(jié)89-91
• 第五章 微波雷達(dá)關(guān)聯(lián)成像技術(shù)91-127
• 5.1 引言91-92
• 5.2 量子關(guān)聯(lián)成像原理92-95
• 5.3 微波關(guān)聯(lián)成像原理95-104
• 5.3.1 微波關(guān)聯(lián)成像信號模型95-97
• 5.3.2 隨機(jī)輻射場的產(chǎn)生97-100
• 5.3.3 陣面排布對輻射場影響100-104
• 5.4 基于壓縮感知的超分辨關(guān)聯(lián)成像方法104-113
• 5.4.1 壓縮感知框架下的成像模型104-106
• 5.4.2 微波暗室試驗(yàn)與分析106-113
• 5.5 基于微波關(guān)聯(lián)的前視三維雷達(dá)成像113-125
• 5.5.1 原理與信號模型113-116
• 5.5.2 仿真實(shí)驗(yàn)與分析116-123
• 5.5.3 外場實(shí)測數(shù)據(jù)處理與分析123-125
• 5.6 本章小結(jié)125-127
• 第六章 總結(jié)和展望127-131
• 6.1 本文工作總結(jié)127-128
• 6.2 研究展望128-131
• 參考文獻(xiàn)131-143
• 致謝143-145
• 作者簡介145-146

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