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基于合成孔径三维成像的雷达散射截面测量技术研究

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第一章 绪 论

1.1 研究工作的背景与意义

1.2 RCS测量的国内外研究历史与现状

1.3 本文的主要贡献与创新

1.4 本论文的结构安排

第二章 基于合成孔径三维成像的RCS测量基本原理

2.1三维LASAR成像基础

2.2 目标的电磁散射特性

2.3 RCS的成像测量

2.4 本章小结

第三章 基于综合平面波三维成像的RCS近场测量

3.1 三维LASAR的平面波综合

3.2基于综合平面波的RCS测量

3.3 稀疏阵列综合平面波

3.4 本章小结

第四章 基于稳态表面电磁流模型三维成像的RCS测量

4.1 散射中心模型缺陷

4.2稳态表面电磁流模型

4.3 基于稳态表面电磁流模型三维成像的RCS测量

4.4 本文两种RCS测量方法对比

4.5 小结

第五章 基于子孔径逼近的快速算法

5.1 三维BP算法的运算量

5.2基于子孔径逼近的快速成像方法

5.3运算量分析与讨论

5.4 基于子孔径逼近快速算法的RCS测量

5.5 小结

第六章 全文总结与展望

6.1 全文总结

6.2 后续工作展望

致谢

参考文献

攻读博士学位期间取得的成果

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摘要

为了满足日益增长的目标遥感、识别、侦察与反侦察的应用需求,目标雷达散射截面(RCS)测量方法的研究逐渐成为热点之一。由于电磁计算手段对于复杂及复合材料目标的RCS计算非常困难,实际测量是最有效和最准确的手段。但是,传统的远场实测和紧缩场实测存在成本高、环境影响大或者目标大小受限等问题。三维合成孔径雷达(SAR)成像作为一种新型的目标散射系数分布测量技术,在解决以上问题时有巨大的优势。本文以三维SAR成像技术为基础,以基于合成孔径三维成像的RCS测量技术为主要研究内容,针对近远场变换、回波相参性缺失和运算量大等问题,研究并提出了基于综合平面波三维成像的RCS近场测量方法、基于稳态表面电磁流模型三维成像的RCS测量方法及基于子孔径逼近的快速算法。本文主要工作和创新总结如下:
  1、研究了基于合成孔径三维成像的RCS测量基本原理,提出了目前面临的主要问题,分析了该技术的优势。首先从三维线阵SAR成像原理入手,介绍了其几何结构及信号模型,为RCS测量新方法提供了理论基础,并分析了成像算法,指出了三维后向投影(BP)算法精度高但运算量大的问题。其次,联合分析了目标电磁散射的区域划分、RCS的定义及线阵SAR的三维分辨率,指出了基于高分辨SAR成像的RCS测量必然在近场进行、须进行近远场变换的问题,并以散射中心模型为切入点,提出了大合成孔径角下回波相参性缺失的问题。最后,通过与基于一维、二维成像的RCS测量技术的对比分析,说明了基于三维成像的RCS测量具有三维分辨能力的优点,可以提取目标感兴趣部分的RCS,或者分离环境噪声,适用于外场测量,测量成本低,并利用实测实验验证了这一优点。
  2、针对在近场测量的需求,提出了基于综合平面波三维成像的RCS测量方法,能够反演目标的远场RCS。首先,利用基于综合平面波的近远场变换数字信号处理技术,在线阵SAR近场测量的系统架构下实现了入射波与散射波的近远场变换,满足了远场RCS的测量要求。其次,改进了BP算子,提出了基于改进BP算子的综合平面波近远场变换方法,并推导了基于改进BP算子的综合平面波三维SAR成像模型,使得其能够同时实现近远场变换和三维成像。再次,建立了基于综合平面波三维成像的RCS测量方法,可以从微波三维图像中,提取目标特征,并反演目标远场RCS在不同角度、不同频率的值,仿真验证了该方法的部分RCS提取能力和测量精度。最后,针对传统基于综合平面波的近远场变换技术在稀疏阵列下不适用的缺点,验证了基于改进BP算子的综合平面波近远场变换方法在稀疏阵列下仍然有效,并且能够准确反演出目标远场RCS。
  3、针对回波相参性缺失问题,提出了基于稳态表面电磁流模型三维成像的RCS测量方法,能够提高大合成孔径角下的RCS测量精度。首先,通过对实测数据的分析发现,腔体、角反射器等类型目标在大合成孔径角下的回波会产生相位逆转现象,并导致散射中心模型失效进而影响RCS测量精度。其次,针对该问题,提出了固定发射源的解决方案,并基于此建立了基于稳态表面电磁流的成像模型,通过推导证明了微波三维图像是对目标表面电流密度与磁流密度的联合估计。最后,将稳态表面电磁流成像模型应用于RCS测量,提出了基于稳态表面电磁流模型三维成像的RCS测量方法。与基于综合平面波三维成像的RCS测量方法相比,该方法可以消除回波相位逆转现象,提高大合成孔径角下的RCS测量精度,但是分辨率和测量效率较低。因此,两种方法可以相互补充,集成在一套测量系统中,适应不同的测量要求。
  4、针对运算量大的问题,提出了基于子孔径逼近的快速算法,能够提高数据处理效率。首先,从三维BP算法的原理出发,结合微波三维图像的稀疏特性,指出了三维BP算法的逐点扫描会带了很多无用的运算量。其次,提出了利用子孔径、低分辨成像,提取目标散射点所在区域的先验信息,以剔除无用运算量,提升高分辨成像效率的子孔径逼近快速算法,并利用实测数据验证了该算法的有效性。然后,对运算量进行分析,指出一但确定了最优的子孔径选择方式,该算法的运算量只与目标的特性(目标结构和场景稀疏度)相关。针对大场景成像,一般稀疏度非常大,当稀疏度大于97.6%时,子孔径逼近快速算法运算量只相当于BP算法运算量的十分之一左右。最后,将子孔径逼近快速算法应用于RCS测量,得到了可靠的结果,提升了RCS测量的数据处理效率。
  总之,本文建立了基于合成孔径三维成像的RCS测量基本原理,并在近远场变换、测量模型和算法效率优化等方面取得了一系列有价值的研究成果,为新型RCS测量技术的研究和应用提供了重要的理论指导和技术支持。

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