ISAR

摘要： 机载雷达对海上目标的精确分类识别在实战中具有重要意义.针对目前在军民舰船分类识别方面存在的问题,论文在机载雷达对海和逆合成孔径成像(ISAR)等不同工作模式,分别开展了基于回波、尺寸、编队等多维特征融合的海面目标粗分类、海面舰船目标ISAR军民精细分类识别、AIS与雷达融合的舰船目标军民分类技术进行了深入分析,能够有效提升海上目标的分类识别能力.

摘要： 战场情况瞬息万变并逐渐复杂化,雷达需执行的任务数量不断增多,因而雷达需要对资源进行分配调度,以实现最大化任务执行效益.而在雷达资源认知调度中,对任务目标优先级的评价是进行资源调度面临的首要问题.针对在目前雷达资源认知调度中,目标优先级的评价受主观影响较大、未能考虑到任务之间客观联系的问题,提出了基于熵权灰色关联法对目标优先级进行在线评估的方法,并应用到认知ISAR的雷达成像资源自适应调度中.该方法对影响目标优先级的多个参数,运用熵权法在线评估出各参数的权重,再通过灰色关联法对各目标优先级排序,最后将优先级排序应用到认知ISAR成像的雷达资源调度中,保证了资源分配的客观性.仿真实验表明,该方法能够在满足目标图像分辨率基本要求上,提高时间资源利用率,且保证目标优先级评估的客观性.

摘要： Microwave photonic radars can transmit large bandwidth and high carrier frequency signals, which makes two-dimensional high-resolution Inverse Synthetic Aperture Radar (ISAR) imaging possible. It is important to study the corresponding real-time imaging algorithms. However, the high range resolution and high carrier frequency of the signal make the space curvature of the distance bend non-negligible. This is the reason for the poor imaging performance of the traditional Doppler real-time imaging algorithm. In addition, the computationally intensive beam domain imaging algorithm is not suitable for microwave photonic radar signals of large data volume. Therefore, a high-efficiency microwave photonic ISAR high-resolution real-time imaging algorithm is proposed in this paper. Firstly, this algorithm uses the Generalized Keystone Transform (GKT) to extract the phase of the special display point. Next, it inverts the target lateral velocity from phase modulation frequency. Finally, the result of velocity estimation and Frequency Scaling (FS) are used to correct the distance space-bending and conduct matched filtering imaging in azimuth. The simulation results and the measured data have been shown to verify the effectiveness of the proposed algorithm.%微波光子雷达具有发射大带宽和高载频信号的能力，可实现2维高分辨的逆合成孔径雷达(ISAR)成像。研究相应的实时成像算法具有重要意义。但信号的高距离分辨率特点使得距离弯曲的空变性无法忽略，高载频特性使得相位历程的空变性无法忽略，导致传统的多普勒域实时成像算法成像效果差。另外，计算量较大的波束域成像算法不适用于大数据量的微波光子雷达信号。因此该文提出一种高效率的微波光子ISAR高分辨实时成像算法，该算法首先利用广义楔石变换(GKT)提取特显点相位，进而由相位调频率反演目标横向速度，最后利用速度估计结果结合频率变标(FS)算法完成空变的距离弯曲校正和方位匹配滤波成像。仿真和实测数据的处理结果验证了该算法的有效性。

摘要： 介绍一种基于广义最小最大凹(generalized minimax concave,GMC)惩罚项的ISAR稀疏成像方法.该方法的惩罚项形式与L1范数最小化方法不同,不仅使最小二乘损失函数凸性最小,而且避免了L1范数最小化方法系统性幅值低估问题.通过仿真实验说明GMC算法在ISAR成像中的幅度保持特性.利用Yak-42飞机的实际数据进行ISAR成像,结果表明GMC算法在成像精度方面优势明显,具有更好的成像效果.

摘要： 介绍一种基于广义最小最大凹(generalized minimax concave,GMC)惩罚项的ISAR稀疏成像方法。该方法的惩罚项形式与L1范数最小化方法不同,不仅使最小二乘损失函数凸性最小,而且避免了L1范数最小化方法系统性幅值低估问题。通过仿真实验说明GMC算法在ISAR成像中的幅度保持特性。利用Yak-42飞机的实际数据进行ISAR成像,结果表明GMC算法在成像精度方面优势明显,具有更好的成像效果。

摘要： 国内的海事雷达可以对目标船只进行监控和定位,但无法做到实时成像,因而无法对船只进行识别和分类.基于逆合成孔径雷达技术(ISAR)的多基站雷达监控系统可以做到对目标船只的全覆盖成像监控.本文提出了基于多基站ISAR技术的雷达系统用以监控海面船只并公布了在某海域的对船成像结果.

摘要： For non-cooperative ISAR targets, the rotation motion and the translation motion are coupled under wide-angle circumstance, and it is hard to compensate the translation motion precisely. A two dimensional autofocus translation compensation method for wide-angle ISAR imaging is proposed. Firstly, the translation motion is compensated coarsely; then, two dimensional coupling between rotation and translation is decoupled through Polar Format Algorithm (PFA); finally, the error phase is extracted by autofocus algorithm and then the residual translation is estimated from the error phase. The proposed method can correct the envelope and phase errors simultaneously, and compared with traditional translation compensation methods,range alignment combining with autofocus, the proposed method has a higher precision; compared with the methods of optimization for jointing alignment and phase, the proposed method is more efficient. The experimental results using both simulated data and measured data collected in microwave chamber confirm the validation and practicality of the proposed algorithm.%针对ISAR目标在大转角情况下转动和平动分量耦合在一起,难以对平动分量精确补偿的问题,该文提出一种大转角ISAR两维自聚焦平动补偿方法.首先对平动粗补偿,再通过极坐标格式算法(PFA)对转动和平动2维解耦,最后利用自聚焦算法提取误差相位,从中估计剩余平动并补偿.所提方法可以同时校正由平动引起的包络误差和相位误差,且相比于传统的包络对齐级联自聚焦的平动补偿方法精度更高,相比于包络相位联合优化求解方法效率更高.仿真数据和暗室实测数据的实验结果证了所提方法的有效性与实用性.

摘要： 介绍一种基于弹跳射线SBR(shooting and bouncing ray)技术的快速三维ISAR(inverse synthetic aperture radar)成像仿真方法.利用SBR理论推导出任意入射角三维图像域射线管积分公式，从而实现快速三维ISAR成像.传统ISAR成像方法需要对一定频率.观测角范围内的远场数据进行逆傅立叶变换，与此相比，本文所述方法仅需进行一次射线追踪以及在一个小立方角范围内做双站PO积分，极大的减少了计算量，缩短了计算时间。

摘要： 介绍一种基于弹跳射线SBR(shooting and bouncing ray)技术的快速三维ISAR(inverse synthetic aperture radar)成像仿真方法.利用SBR理论推导出任意入射角三维图像域射线管积分公式，从而实现快速三维ISAR成像.传统ISAR成像方法需要对一定频率.观测角范围内的远场数据进行逆傅立叶变换，与此相比，本文所述方法仅需进行一次射线追踪以及在一个小立方角范围内做双站PO积分，极大的减少了计算量，缩短了计算时间。

摘要： 介绍一种基于弹跳射线SBR(shooting and bouncing ray)技术的快速三维ISAR(inverse synthetic aperture radar)成像仿真方法.利用SBR理论推导出任意入射角三维图像域射线管积分公式，从而实现快速三维ISAR成像.传统ISAR成像方法需要对一定频率.观测角范围内的远场数据进行逆傅立叶变换，与此相比，本文所述方法仅需进行一次射线追踪以及在一个小立方角范围内做双站PO积分，极大的减少了计算量，缩短了计算时间。

摘要： 介绍一种基于弹跳射线SBR(shooting and bouncing ray)技术的快速三维ISAR(inverse synthetic aperture radar)成像仿真方法.利用SBR理论推导出任意入射角三维图像域射线管积分公式，从而实现快速三维ISAR成像.传统ISAR成像方法需要对一定频率.观测角范围内的远场数据进行逆傅立叶变换，与此相比，本文所述方法仅需进行一次射线追踪以及在一个小立方角范围内做双站PO积分，极大的减少了计算量，缩短了计算时间。

摘要： 该文提出了一种基于拉伸信号的ＩＳＡＲ成像运动补偿新方法，研究了利用常载频窄脉冲信号通过时频分析来精确估计出目标的运动参数，并对回波信号进行补偿，从而使之在形成一维距离像的同时，也完成了包络对剂和聚焦处理，最后，仿真结果表明，该方法是可行的。

摘要： 该文提出了一种基于拉伸信号的ＩＳＡＲ成像运动补偿新方法，研究了利用常载频窄脉冲信号通过时频分析来精确估计出目标的运动参数，并对回波信号进行补偿，从而使之在形成一维距离像的同时，也完成了包络对剂和聚焦处理，最后，仿真结果表明，该方法是可行的。

摘要： 该文提出了一种基于拉伸信号的ＩＳＡＲ成像运动补偿新方法，研究了利用常载频窄脉冲信号通过时频分析来精确估计出目标的运动参数，并对回波信号进行补偿，从而使之在形成一维距离像的同时，也完成了包络对剂和聚焦处理，最后，仿真结果表明，该方法是可行的。

摘要： 该文提出了一种基于拉伸信号的ＩＳＡＲ成像运动补偿新方法，研究了利用常载频窄脉冲信号通过时频分析来精确估计出目标的运动参数，并对回波信号进行补偿，从而使之在形成一维距离像的同时，也完成了包络对剂和聚焦处理，最后，仿真结果表明，该方法是可行的。

摘要： 本发明涉及基于宽带去斜的ISAR转动补偿快速聚焦方法，其特征在于，所述方法首先对目标采用逆合成孔径雷达ISAR进行成像，获取所述目标的回波数据；对目标相对参考点的平动进行补偿，对回波数据求逆傅里叶变换，进行圆位移后实现线性调频的Z变换处理，矫正转动带来的距离徙动，从而对目标进行聚焦。

摘要： 本发明公开了航道监测领域的一种基于ISAR成像的河面船只监测方法及系统，通过信号生产单元生成雷达信号，将雷达信号转变为微波信号；通过收发天线向河面发射微波信号和接收河面反射的回波信号；将回波信号处理转变为接收信号；将雷达信号和接收信号进行脉冲压缩，形成一维距离像；对各时间的一维距离像进行二维成像，形成相应时间的二维像；在二维像中对监测河面船只进行距离标定，并结合收发天线的地理位置信息，确定河面船只的真实位置信息进行监测；本发明可完成的夜间监测、极端气候条件下的监测，实现精确提取河面船只的图像信息。

摘要： 基于多学习器优化的XGBoost的小样本条件下空间目标ISAR图像分类方法，属于ISAR图像处理技术领域。是为了解决针对现有对小样本条件下空间目标ISAR图像识别率低的问题。本发明针对待分类的ISAR自旋空间目标图像，利用基于多学习器优化的XGBoost模型进行空间目标ISAR图像分类；XGBoost模型是利用XGBoost算法集成堆叠网络形成的XGBoost网络模型，堆叠网络中并行的基础学习器包括图卷积网络、胶囊网络和加入基于旋转不变性的注意力机制模块的Alexnet网络；其中，胶囊网络包含一个基础特征提取模块、一个向量特征提取模块以及动态路由层，且胶囊网络中不含有池化层。主要用于ISAR图像的分类。

摘要： 本发明公开了一种稀疏孔径ISAR机动目标成像与定标方法，包括如下步骤：建立机动目标ISAR稀疏孔径信号模型，通过构造包含MTRC的变尺度非均匀傅里叶二维字典以表征目标机动性；通过最大后验估计构造参数化稀疏成像模型，表示为联合目标参数估计和稀疏成像的代价函数；通过最小熵法寻找目标转动参数，通过坐标下降法进行参数迭代实现对机动目标旋转参数的粗估计；通过联合稀疏ISAR成像和目标转动参数估计，分解为稀疏成像和字典学习，依次迭代求解，实现具有MTRC校正和精确参数估计的高质量成像。本发明实现了利用稀疏孔径回波数据来解决ISAR机动目标高分辨率成像难题，大大增加了雷达成像的实现范围和应用场景。

摘要： 一种基于深度学习的机动目标ISAR自聚焦成像方法，本发明涉及基于深度学习的机动目标ISAR自聚焦成像方法。本发明的目的是为了解决现有机动目标的ISAR像存在分辨率低和噪声干扰等问题。过程为：一、设定最大循环次数T；设循环次数为1，设定机动目标形态及运动参数初值；二、获得ISAR图像；三、获得目标的参考图像；四、判断是否达到T，若没达到，令循环次数加1，随机改变机动目标形态及运动参数初值；重复执行二三，直至达到T，得到T组目标的ISAR图像和参考图像；五、构建ResU‑Net网络；六、获得待测目标回波，经过二处理后输入到网络中，输出补偿后的机动目标的ISAR成像结果。本发明用于雷达技术领域。

摘要： 本发明提供一种空间机动目标ISAR成像方法、装置、设备及存储介质，其中，方法将回波信号完成脉冲压缩和运动补偿，得到原始信号，接着利用高阶模糊函数对原始信号降阶，并利用相干积累立方相位函数实现参数估计，重构原始信号实现ISAR成像。该方案能够同时估计原始信号的二阶和三阶参数，具有较高的运算效率，降低了计算复杂度；同时通过增加了自项能量，降低了信噪比门限，提高了低信噪比下参数估计的鲁棒性。

摘要： 本发明涉及一种基于CINTAF的机动目标ISAR成像方法，包括：获取待测目标在每个距离单元中的散射点的雷达回波信号；对雷达回波信号进行脉冲压缩处理和运动补偿后建模为立方相位信号；采用相参积累非均匀三线性自相关函数和解线性调频技术对立方相位信号进行参数估计，得到预估参数；根据预估参数更新每个距离单元中的散射点的雷达回波信号；根据更新后的雷达回波信号，结合距离瞬时多普勒技术，重建得到待测目标的ISAR图像。本发明的基于CINTAF的机动目标ISAR成像方法，使用了非均匀采样，简化了计算过程，通过复乘、变尺度傅里叶变换、快速傅里叶变换操作快速完成计算过程，计算过程更快。

摘要： 本发明属于雷达成像领域，具体涉及一种基于C‑ADMMN的结构化稀疏孔径ISAR成像方法，包括以下步骤：S1对稀疏孔径ISAR回波信号进行建模；S2构建C‑ADMMN前向传播模型；S3利用C‑ADMMN求解结构化稀疏孔径ISAR成像问题。本发明取得的有益效果为：通过本发明可实现目标结构化稀疏孔径ISAR成像，在稀疏孔径条件下，可快速获得目标结构完整的高分辨率ISAR图像，能较好地反映ISAR图像散射点分布特性，能更清晰地获取目标结构信息。同时，本发明不依赖人工参数设置即可获取较好的成像效果。对于稀疏孔径条件下的目标雷达成像、特征提取与目标识别有重要的工程应用价值。

摘要： 本发明涉及雷达成像领域，公开了一种基于深度展开网络的稀疏孔径微动目标ISAR成像方法，通过获取雷达回波数据，根据所述回波数据进行预处理和建模；利用深度展开框架建立模型驱动的深度学习成像算法；构建所述深度学习成像算法相应的损失函数并选择训练数据集；对网络参数进行初始化设置，并设定参数更新优化算法以及训练的回合数；通过优化算法对参数更新调整；在满足训练回合数时，保存最优网络参数以输出最优算法模型，提升雷达在稀疏孔径条件下对微动目标成像的效能。

摘要： 一种多目标ISAR成像时间点自动选取方法，包括以下步骤：S1：对多目标成像的宽带回波序列进行脉冲压缩；S2：进行距离像平均并计算平均距离像的波形熵；S3：取所述波形熵最大的距离像所对应时刻作为时间基准，进行Keystone变换；S4：对所述距离像序列进行方位向压缩，得到多目标距离‑多普勒二维像；S5：在所述距离‑多普勒平面上进行目标分离后，即可对各目标分别作运动精补偿和R‑D成像处理，得到各目标的ISAR图像。本发明通过计算平均距离像波形熵的方法，可自动选取多目标在距离向上重叠最小的时间点，提高了计算效率；能够自动选取的时间点目标回波具有最好的可分离性，提高了成像效率。