逆合成孔徑雷達(dá)（Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR）成像技術(shù)具有遠(yuǎn)距離探測、全天候、全天時(shí)工作的特點(diǎn),有效的提升了雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取和信息感知的能力,被廣泛應(yīng)用于軍事和民用領(lǐng)域。隨著應(yīng)用需求的不斷增加,ISAR成像技術(shù)逐漸從粗分辨率向高分辨率成像,從單天線、單極化向多天線多極化等多維度成像,從單傳感器到多傳感器協(xié)同處理等方向發(fā)展。并且,隨著雷達(dá)系統(tǒng)和相控陣技術(shù)的不斷發(fā)展,現(xiàn)代多功能ISAR在具有高分辨成像能力的同時(shí),還要具有廣域觀測、多目標(biāo)跟蹤和定標(biāo)的能力。然而,在實(shí)際成像中,對(duì)單個(gè)目標(biāo)而言,用于寬帶成像的時(shí)間和資源是有限的,通常會(huì)導(dǎo)致方位孔徑較短或稀疏不連續(xù)等問題。因此,結(jié)合現(xiàn)代雷達(dá)寬帶體制和成像應(yīng)用的發(fā)展特性,對(duì)ISAR精確的相位誤差補(bǔ)償、高分辨成像和定標(biāo)技術(shù)的研究將有利于雷達(dá)成像和目標(biāo)識(shí)別能力的提升。在不增加現(xiàn)有雷達(dá)系統(tǒng)復(fù)雜度的前提下,本文旨在研究利用稀疏信號(hào)處理方法來提高雷達(dá)成像的分辨率、穩(wěn)健性、及應(yīng)用的靈活性。研究內(nèi)容主要針對(duì)ISAR方位定標(biāo)、稀疏孔徑運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償和多通道三維高分辨成像三個(gè)關(guān)鍵問題。論文圍繞國家“973”計(jì)劃課題“稀疏微波成像的... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：117 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖１．?６?Ｃｏｂｒａ?Ｊｕｄｙ雷達(dá)稀疏頻帶合成高分辨成像圖??（３）化載ＩＳＡＲ雷達(dá)系統(tǒng)

第一章緒論??疏頻帶合成技術(shù)，將Ｓ波段和Ｘ波段記錄的觀測信號(hào)的頻帶進(jìn)巧內(nèi)插和外推，從??而獲得超寬帶頻譜來實(shí)現(xiàn)高分辨成像，如圖１．６所示。Ｃｏｂｒａ?Ｊｕｄｙ雷達(dá)具有對(duì)彈道??導(dǎo)彈監(jiān)視與預(yù)警的能為，是目前最大的移動(dòng)雷達(dá)。１９９６年，在美國空軍部口的委??托下，林肯實(shí)驗(yàn)室研制了新的可移動(dòng)測量雷達(dá)，即Ｃｏｂｒａ?Ｇｅｍｉｎｉ，該雷達(dá)系統(tǒng)可??陸海兩用，并于１９９９年３月將其安裝在＂無敵號(hào)＂，如圖１．５（ｂ）所示。Ｃｏｂｒａ?Ｇｅｍｉｎｉ??雷達(dá)同樣具備Ｘ和Ｓ波段，其中Ｓ波段信號(hào)帶寬為３００ＭＨｚ，用于目標(biāo)的跟蹤，??當(dāng)雷達(dá)工作在Ｘ波段時(shí)，帶寬為ＩＧＨｚ，分辨率為化２５米，可用于雷達(dá)成像。??哲圍??圖１．?６?Ｃｏｂｒａ?Ｊｕｄｙ雷達(dá)稀疏頻帶合成高分辨成像圖??（３）化載ＩＳＡＲ雷達(dá)系統(tǒng)。ＩＳＡＲ系統(tǒng)除了地基、艦載系統(tǒng)外，還有將雷達(dá)放??置于飛機(jī)或衛(wèi)星平臺(tái)上的機(jī)載雷達(dá)系統(tǒng)。比較典型的有法國和德國聯(lián)合研究的機(jī)??載ＯｃｅａｎＭａｓｔｅｒ４００雷達(dá)其雷達(dá)裝載平臺(tái)及雷達(dá)系統(tǒng)組件分別如圖１．７?（ａ）、??１．７?（ｂ）所示。該雷達(dá)工作波段為Ｘ波段，探測距離可達(dá)３０公里，具有高分辨率，??且能夠同時(shí)監(jiān)測多達(dá)２０多個(gè)目標(biāo)。圖１．７?（ｄ）為該雷達(dá)對(duì)圖

?腳??圖３．?７極坐標(biāo)映射圖像（ａ）?的極坐標(biāo)映射圖化）的極坐標(biāo)映射圖??對(duì)于ＣＰＩ較短且存在強(qiáng)噪聲干擾的ＩＳＡ民回波信號(hào)，其距離像如圖３．８?（ａ）所??示，傳統(tǒng)ＲＤ算法處理后所得到的圖像存在分辨率低，圖像散射點(diǎn)分布和結(jié)構(gòu)特征??模糊的問題，不利于目標(biāo)的識(shí)別，如圖３．８化）所示。利用ＣＳ超分辨算法所得結(jié)??果如圖３．８?（Ｃ）所不，雖然能夠提局圖像分辨率，但是不能有效地抑制噪聲，并??且在此種情況下，能量比較弱的散射點(diǎn)相對(duì)強(qiáng)噪聲就可能無法精確提取出來，不??利于目標(biāo)的識(shí)別。與此相比，利用本章所提ＷＣＳ方法對(duì)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，能夠??有效地抑制噪聲，同時(shí)將散射點(diǎn)較精確的恢復(fù)，得到分辨率較高且目標(biāo)輪廓更加??清晰，成像質(zhì)量效果更好的圖像，有利于后續(xù)的定標(biāo)處理，如圖３．８?（ｅ）所示。??按照方位定標(biāo)算法處理流程對(duì)ＲＡＶ進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果為??咕


本文編號(hào)：3513193