高分辨雷達非模糊成像與運動補償研究.pdf

1、合成孔徑雷達(SAR)和逆合成孔徑雷達(ISAR)成像技術具有全天時、全天候、遠距離探測以及高分辨成像等特點，極大提高了現(xiàn)代雷達獲取信息的能力，在軍事和民事領域得到廣泛的應用。
　　分辨率是SAR/ISAR成像技術中的重要指標之一，提高分辨率不僅對雷達系統(tǒng)提出越來越高的要求，而且需要更為精確穩(wěn)健的運動補償技術。在運動補償方法中，補償精度和運算效率是一對矛盾體，高精度的相位誤差估計算法一般運算復雜度較高，很大程度上限制了其在實際中的

2、應用。當雷達工作在大斜視和寬波束模式時，相位誤差中含有明顯的方位空變特性，方位空變的相位誤差給獲得高分辨的目標圖像帶來極大的挑戰(zhàn)。
　　現(xiàn)代多功能ISAR具有廣域搜索、多目標跟蹤和成像的能力。當對單目標進行成像時，由于采用分時系統(tǒng)在搜索模式和成像模式之間切換，使得對目標的寬帶觀測有限，方位孔徑呈現(xiàn)稀疏性。若目標非合作時，同時伴有嚴重的距離走動現(xiàn)象。當對群目標進行成像時，為了避免距離模糊而引入多普勒模糊，同時多普勒模糊下的距離走動校

3、正也是成像處理中急需解決的問題。
　　本論文圍繞上述問題展開研究，研究內容涵蓋了新的相位誤差補償技術，包括方位非空變相位誤差補償技術、方位空變相位誤差補償技術，以及稀疏孔徑高分辨成像及距離走動校正技術、群目標的非模糊高分辨成像及距離走動校正技術四個部分:
　　第一部分研究了方位非空變的相位誤差補償方法。傳統(tǒng)的特征向量分解法利用最大特征值對應的特征向量對相位誤差進行最大似然估計，能夠獲得理想的相位誤差估計效果。盡管它估計精度高

4、且魯棒性好，但是由于需要對樣本的協(xié)方差矩陣進行特征值分解，運算復雜度較高，很難在實際中滿足實時性。第二章提出了一種基于加權最大范數(shù)的相位誤差估計和校正方法。通過求解基于2范數(shù)最大化的代價函數(shù)，可以獲得相位誤差的最優(yōu)估計，避免了對樣本的協(xié)方差矩陣進行特征值分解，極大地降低了算法的運算復雜度。通過對不同的距離單元增加不同的權值，增強了信號的信噪比，提高了相位誤差的估計精度。
　　第二部分研究了方位空變的相位誤差補償方法。方位空變的相位

5、誤差通常是由平臺的速度和加速度引入的，傳統(tǒng)的相位誤差補償算法建立的信號模型中忽略了相位誤差的空變特性。當空變的相位誤差存在時，即使采用子圖分割的技巧也很難獲得理想的聚焦結果。第三章針對SAR圖像中出現(xiàn)的方位空變相位誤差，提出了一種方位空變相位誤差補償算法。利用更具普適性的相位誤差參數(shù)模型，建立了基于對比度最大化的方位相位誤差估計代價函數(shù)，并利用梯度法對代價函數(shù)進行最優(yōu)化求解。實驗結果表明僅需要很少的循環(huán)迭代步驟，就可以聚焦含有方位空變相

6、位誤差的SAR圖像。
　　第三部分研究了機動目標的稀疏孔徑高分辨成像及距離走動校正方法。在對機動目標進行ISAR成像時，回波信號中常常出現(xiàn)距離走動和時變的多普勒。傳統(tǒng)成像方法通常建立在小轉角和短相干時間的假設前提下，距離走動和時變的多普勒的出現(xiàn)對傳統(tǒng)的成像和補償方法是一種挑戰(zhàn)。而且，對于多功能ISAR雷達，由于需要完成其他的雷達功能，無法滿足對全孔徑數(shù)據(jù)的測量，從而引入了稀疏孔徑數(shù)據(jù)。第四章提出了一種機動目標的稀疏孔徑成像方法，該

7、方法同時考慮了距離走動和時變的多普勒的影響。通過利用包含一階距離方位耦合項的Chirp-Fourier基向量，采用改進的正交匹配追蹤方法來解決稀疏重構中的最優(yōu)化問題，同時將距離走動校正很好地嵌入到機動目標稀疏孔徑成像中的全孔徑重構過程當中。
　　第四部分研究了利用稀疏分解方法對群目標進行非模糊高分辨成像。在對群目標進行ISAR成像時，低脈沖重復頻率必然引入多普勒模糊問題。第五章介紹了利用稀疏分解的方法對群目標成像中的多普勒模糊問題