CN108107430B - 一种基于分数阶傅立叶变换的舰船目标isar成像方法 - Google Patents
一种基于分数阶傅立叶变换的舰船目标isar成像方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108107430B CN108107430B CN201711101525.4A CN201711101525A CN108107430B CN 108107430 B CN108107430 B CN 108107430B CN 201711101525 A CN201711101525 A CN 201711101525A CN 108107430 B CN108107430 B CN 108107430B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- signal
- phase coefficient
- fourier transform
- order
- estimated value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims abstract description 65
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 29
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 12
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims abstract description 10
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 37
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 11
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 8
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims description 3
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 abstract description 4
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 abstract description 4
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 abstract description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 26
- 239000000047 product Substances 0.000 description 21
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 18
- 230000006870 function Effects 0.000 description 15
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 10
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 7
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 6
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 6
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 4
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 description 2
- 229910052731 fluorine Inorganic materials 0.000 description 2
- 125000001153 fluoro group Chemical group F* 0.000 description 2
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000006227 byproduct Substances 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000036461 convulsion Effects 0.000 description 1
- 230000007123 defense Effects 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000001308 synthesis method Methods 0.000 description 1
- 230000008685 targeting Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
- G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
- G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
- G01S13/904—SAR modes
- G01S13/9064—Inverse SAR [ISAR]
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
- G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
- G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
- Medicines Containing Antibodies Or Antigens For Use As Internal Diagnostic Agents (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于分数阶傅立叶变换的舰船目标ISAR成像方法，包括：获取舰船目标在每个距离单元中的散射点的雷达回波信号；将获取的距离单元中雷达回波信号经脉冲压缩和运动补偿后建模为多分量的二次调频信号；根据二次调频信号确定距离单元中的散射点回波信号的预估参数；采用距离单元中散射点回波信号的预估参数更新距离单元中雷达回波信号；利用更新后的雷达回波信号获取舰船目标的ISAR图像。本发明对雷达回波信号依次采用对称相关函数、分数阶傅里叶变换和多次乘积处理，不仅避免了时间和时延的耦合，而且高精度的估计了二次项相位系数和三次项相位系数；结合参数估计的距离‑瞬时‑多普勒成像技术，得到运动目标的高质量、高精度的ISAR图像。
Description
技术领域
本发明涉及微波成像技术，具体涉及一种基于分数阶傅立叶变换的舰船目标ISAR成像方法。
背景技术
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种最为常见的成像雷达，通常装在飞机、卫星等运动平台上，针对精致目标即对地进行成像。它的本质是通过雷达与目标之间的相对运动，等效地在方位向上合成巨大有效的天线孔径，从而突破了雷达的实孔径天线对方位向分辨率的限制，使雷达成像技术迈向了一个新台阶。逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR)是在SAR基础上发展起来的另一种雷达成像技术，旨在解决运动目标的成像问题。ISAR多放置在固定位置，对运动目标来成像，主要是对非合作目标进行二维成像，在战略防御、反卫星、战术武器以及雷达天文学中都体现出重要的应用价值。ISAR成像的非合作目标导致了成像所需的参数都是未知的，因而ISAR成像相比SAR的成像要复杂一些，需要进行必要的运动补偿。由于ISAR假设发射的电磁波前为平面波，目标尺寸远远小于雷达与目标之间的距离，因此ISAR通常用于对远距离的非合作目标成像。
舰船是海洋场景中最重要的目标之一，获得目标高质量的图像有很重要的意义。低海况下，ISAR对舰船的检测和成像可以采用传统的成像方法。但是高海况条件下，海浪的起伏导致舰船目标出现机动(即三维旋转，横摇、纵摇和偏航)，这造成舰船目标成像困难的主要原因。虽然舰船的三维旋转运动规律可循(呈正弦规律)，但是摇摆的周期和初相不尽相同，这导致回波复杂多变很难获得目标信息，传统方法的成像结果出现严重的散焦。因此如何在复杂海况下更有效的获得舰船的ISAR图像是一个具有挑战性和实际意义的工作。
现有技术中为避免几何分辨率损失，当目标复杂运动不是特别剧烈时，可以将距离单元内的回波建模为多分量线性调频(Linear frequency modulated,LFM)信号，从上个世纪九十年代开始就出现了基于该模型的参数估计ISAR成像算法。在海面情况较复杂的情况下，舰船目标的运动也较复杂，目标三维的旋转很严重且多普勒频率的时变性更没有规律，这时把回波信号建模为LFM信号已经不能满足实际情况的需求，如何准确的估计出信号的各个参数是迫切需要解决的问题。
发明内容
为了解决现有技术中所存在的上述不足，本发明提供一种基于分数阶傅立叶变换的舰船目标ISAR成像方法，包括：
获取舰船目标在每个距离单元中的散射点的雷达回波信号；
将获取的所述距离单元中雷达回波信号经脉冲压缩和运动补偿后建模为多分量的二次调频信号；
根据所述二次调频信号确定所述距离单元中的散射点回波信号的预估参数；
采用所述距离单元中散射点回波信号的预估参数更新距离单元中雷达回波信号；
利用更新后的雷达回波信号获取舰船目标的ISAR图像。
优选的，所述多分量的二次调频信号按下式计算：
式中，n:发射的第n个脉冲的时间点,其中，
K：距离单元中散射点的数目；N：发射的脉冲数目；Ak：第k个信号的幅度；ak,1：第k个信号的一次项相位系数；ak,2：第k个信号的二次项相位系数；ak,3：第k个信号的三次项相位系数。
优选的，所述散射点回波信号的预估参数包括：二次项相位系数预估值、三次项相位系数预估值、一次项相位系数预估值和幅度预估值。
优选的，所述根据所述二次调频信号确定所述距离单元中的散射点回波信号的预估参数，包括：
根据对所述二次调频信号的对称相关函数的处理确定所述距离单元中的散射点回波信号的二次项相位系数预估值和三次项相位系数预估值；
通过对所述二次调频信号进行相位补偿，确定所述散射点回波信号的一次项相位系数预估值和幅度预估值。
优选的，所述根据对所述二次调频信号的对称相关函数的处理确定所述距离单元中的散射点回波信号的二次项相位系数预估值和三次项相位系数预估值，包括：
利用对称相关函数对所述二次调频信号进行降阶，获取所述二次调频信号的降阶信号；
对所述二次调频信号的降阶信号进行分数阶傅里叶变换，获取所述二次调频信号的降阶信号的分数阶傅里叶变换方程；
通过不同的延迟时刻对所述分数阶傅里叶变换方程进行多次乘积处理；
根据多次乘积处理后的分数阶傅里叶变换方程确定所述散射点回波信号的二次项相位系数预估值和三次项相位系数预估值。
优选的，所述通过对所述二次调频信号进行相位补偿，确定所述散射点回波信号的一次项相位系数预估值和幅度预估值，包括：
对所述二次调频信号进行高阶相位补偿，并对高阶相位补偿后的二次调频信号进行快速傅里叶变换，获取所述散射点回波信号的一次项相位系数预估值；
根据散射点回波信号的一次项相位系数预估值、二次项相位系数预估值和三次项相位系数预估值确定幅度预估值。
优选的，所述利用对称相关函数对所述二次调频信号进行降阶，获取所述二次调频信号的降阶信号，包括：
按下式确定所述二次调频信号x(n)的所述二次调频信号的降阶信号SCF(n,m,m1)：
式中，j:j2＝-1，指数型信号中的复数单位；m：第一时间延迟；m1：第二时间延迟；m0：第二时间延迟m1与第一时间延迟m之间的差值；x*：回波信号x的共轭；x(n+m)：发射的第n个脉冲的延时m的时间点处的信号；x*(n-m)：发射第n个脉冲的延时m的时间点处信号的复共轭；Ak：第k个信号的幅度；ak,1：第k个信号的一次项相位系数；ak,2：第k个信号的二次项相位系数；ak,3：第k个信号的三次项相位系数；SCFcross(n,m,m1)：各分量信号的交叉项。
优选的，所述对所述二次调频信号的降阶信号进行分数阶傅里叶变换，获取所述二次调频信号的降阶信号的分数阶傅里叶变换方程，包括：
令cotα＝12ak,3m0时，所述二次调频信号的降阶信号的分数阶傅里叶变换方程如下式所示：
式中，
分数阶傅里叶变换的旋转角度，p：分数阶变换的阶次；Aα：分数阶傅里叶变换核函数的常数项系数；un：分数阶傅里叶变换域频率；Ak：第k个信号的幅度；Rk(m)：为与时间n无关的指数型因子；N：距离单元中每个信号的采样点数；m0：第二时间延迟m1与第一时间延迟m之间的差值；ak,3：第k个信号的三次项相位系数；ak,2：第k个信号的二次项相位系数；FrSCFcross(un,m)：交叉项SCFcross(n,m,m1)经过分数阶傅里叶变换后的结果。
优选的，所述与时间n无关的指数型因子Rk(m)按下式计算：
式中，ak,1：第k个信号的一次项相位系数；m：第一时间延迟；j:j2＝-1，指数型信号的复数单位。
优选的，所述通过不同的延迟时刻对所述分数阶傅里叶变换方程进行多次乘积处理，包括：
按下式对所述分数阶傅里叶变换方程FrSCF(un,m)进行多次乘积处理：
式中，un：分数阶傅里叶变换域中的频率；ml：不同的时间延迟时刻；L：乘积处理次数。
优选的，所述根据多次乘积处理后的分数阶傅里叶变换方程确定所述散射点回波信号的二次项相位系数预估值和三次项相位系数预估值，包括：
当所述多次乘积处理后的分数阶傅里叶变换方程产生能量聚集时，则有：
式中，un：分数阶傅里叶变换域中的频率；α：
分数阶傅里叶变换的旋转角度；m0：第二时间延迟m1与第一时间延迟m之间的差值；
则，按下式确定所述散射点回波信号的二次项相位系数预估值
和三次项相位系数预估值
优选的，所述对所述二次调频信号进行高阶相位补偿，并对高阶相位补偿后的二次调频信号进行快速傅里叶变换，获取所述散射点回波信号的一次项相位系数预估值，包括：
按下式对所述二次调频信号进行高阶相位补偿：
xrem(n)＝xk(n)·xcom(n)
式中，xcom(n)：xk(n)的高阶相位补偿函数；
并按下式对高阶相位补偿后的二次调频信号进行快速傅里叶变换，获取所述散射点回波信号的一次项相位系数预估值：
式中，j:j2＝-1，指数型信号中的复数单位；ω:频率；n:发射的第n个脉冲的时间点；N：发射的脉冲数目；
则按下式计算所述散射点回波信号的一次项相位系数预估值
优选的，所述xk(n)的高阶相位补偿函数xcom(n)如下式所示：
式中，
散射点回波信号的二次项相位系数的预估值；
散射点回波信号的三次项相位系数的预估值；n:发射的第n个脉冲的时间点。
优选的，所述根据散射点回波信号的一次项相位系数预估值、二次项相位系数预估值和三次项相位系数预估值确定幅度预估值，包括：
所述幅度预估值按下式计算:
式中，
信号幅度的预估值；N：距离单元中每个信号的采样点数；ak,1：第k个信号的一次项相位系数；ak,2：第k个信号的二次项相位系数；ak,3：第k个信号的三次项相位系数；j:j2＝-1，指数型信号的复数单位。
优选的，所述利用更新后的雷达回波信号获取舰船目标的ISAR图像，包括：
利用更新后的雷达回波信号采用参数估计的距离-瞬时-多普勒成像技术获取所述舰船目标的ISAR图像。
一种基于分数阶傅立叶变换的舰船目标ISAR成像系统，包括：
获取模块，用于获取舰船目标在每个距离单元中的散射点的雷达回波信号；
建模模块，用于将获取的所述距离单元中雷达回波信号经脉冲压缩和运动补偿后建模为多分量的二次调频信号；
预估模块，用于根据所述二次调频信号确定所述距离单元中的散射点回波信号的预估参数，并采用所述距离单元中散射点回波信号的预估参数更新距离单元中雷达回波信号；
图像获取模块：用于利用更新后的雷达回波信号获取舰船目标的ISAR图像。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明提供的技术方案，将距离单元的雷达回波信号经脉冲压缩和运动补偿后建模为多分量的二次调频信号，采用对称相关函数和傅里叶变换对二次调频信号进行处理，从而准确的估计出了散射点回波信号的参数；
本发明提供的技术方案采用对称相关函数对二次调频信号进行处理，使得信号时间和时延之间没有耦合关系，避免了消除耦合关系而采取一系列的方法；
本发明提供的技术方案在分数域采用多次乘积形式，有效抑制了交叉项避免了交叉项对信号的峰值产生干扰，进而使得根据峰值确定的二次项相位系数预估值和三次项相位系数预估值更加准确；
本发明采用基于参数估计的距离-瞬时-多普勒成像技术，得到了复杂运动目标的高质量和高精度的ISAR图像。
附图说明
图1为本发明的舰船目标ISAR成像方法的流程图；
图2为本发明中两个信号未抑制交叉项的效果示意图；
图3为本发明中两个信号采用乘积抑制交叉项后的效果示意图；
图4为本发明中抑制交叉项所需要的乘积数目；
图5为本发明中二次项与三次项相位系数完全相同时两个信号抑制交叉项的效果图；
图6为本发明中二次项相位系数相同，三次项相位系数不同时两个信号抑制交叉项的效果图；
图7为本发明中二次项相位系数不同，三次项相位系数相同时两个信号抑制交叉项的效果图；
图8为本发明中仿真过程中采用的点目标模型：
(a)点目标模型；
(b)RD成像效果图；
图9为本发明的仿真点目标基于PHMT方法的ISAR成像效果图；
图10为本发明的仿真点目标基于MCPF方法的ISAR成像效果图；
图11为本发明的仿真点目标的ISAR成像效果图；
图12为本发明的实测船舰目标的RD成像效果图；
图13为本发明的实测船舰目标基于PHMT方法的ISAR成像效果图；
图14为本发明实测船舰目标基于MCPF方法的ISAR成像效果图；
图15为本发明实测船舰目标的ISAR成像效果图；
图16为本发明的舰船目标ISAR成像方法算法流程图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合说明书附图和实例对本发明的内容做进一步的说明。
本发明提供了一种基于分数阶傅立叶变换的舰船目标ISAR成像方法，如图1和图16所示，包括：
(1)获取舰船目标在每个距离单元中的散射点雷达回波信号：
其中，距离单元是根据雷达的距离分辨率划分距离单元，在雷达图像中，当两个目标位于同一方位角时，但与雷达的距离不同时，二者被雷达区分出来的最小距离成为距离分辨率。通常定义为：当较近目标回波脉冲的下降沿与较远目标回波的上升沿刚好重合时，作为可分辨的极限。此时两目标间的距离就是距离分辨率。
(2)将获取的距离单元中的雷达回波信号经距离压缩和运动补偿后建模为多分量的二次调频信号：
本发明是针对海面情况较复杂的情况，舰船目标的运动也较复杂：三维的旋转很严重且多普勒频率的时变性没有规律，所以在某个距离单元内，回波信号经过脉冲压缩和运动补偿后把回波信号建模成为多分量二次调频(QFM)信号。现对第r个距离单元，雷达天线获取舰船目标反射回来的回波信号，经过脉冲压缩和运动补偿后，将该距离单元的回波建模为有K分量的QFM信号：
其中，K:距离单元中散射点的数目；N：发射的脉冲数目，Ak,ak,1,ak,2,ak,3分别代表第k个信号的幅度，以及一次项、二次项、三次项相位系数。
(3)根据所述二次调频信号确定距离单元中散射点回波信号的预估参数对二次调频信号进行处理：
令k＝1，则
xk(n)＝x(n) (2)
为了更好的处理多分量的QFM信号，我们采用对称相关函数(symmetriccorrelation function,SCF)对二次调频信号x(n)进行降阶处理，具体形式如下式：
其中，j:j2＝-1，指数型信号中的复数单位；m：第一时间延迟，其范围为-(N-1)/2,…,(N-1)/2-m0；m1：第二时间延迟,其范围-(N-1)/2+m0,…,(N-1)/2；m0：第二时间延迟m1与第一时间延迟m之间的差值；x*：回波信号x的共轭；x(n+m)：发射的第n个脉冲的延时m的时间点处的信号；x*(n-m)：发射第n个脉冲的延时m的时间点处信号的复共轭。Ak：第k个信号的幅度；ak,1：第k个信号的一次项相位系数；ak,2：第k个信号的二次项相位系数；ak,3：第k个信号的三次项相位系数；SCFcross(n,m,m1)：各分量信号的交叉项。
本发明提出的多线性相关函数的方法，对于多分量二次调频信号(QFM)会产生交叉项SCFcross(n,m,m1)。交叉项的抑制效果直接影响参数估计的精度，进而影响具有复杂运动的船舰目标的雷达图像质量。所以交叉项的抑制在参数估计过程中极其重要的内容。
我们通过分数域乘积抑制交叉项SCFcross(n,m,m1)，具体如下：
本发明采用FrFT处理由多分量二次调频信号降阶得到的LFM信号。FrFT是一种广义的傅里叶变换，它可解释为信号在时频平面上围绕原点逆时针作任意角度的旋转，可以展示出信号在时频平面旋转过程中的所有特征。它的基函数是一组LFM信号，因此从(3)中可以发现，时间n和时延m之间没有耦合关系，沿时间轴n进行分数阶傅里叶变换(FrFT)如下式所示，
当cotα＝12ak,3m0时，
其中，
分数阶傅里叶变换的旋转角度，p：分数阶变换的阶次；Aα：分数阶傅里叶变换核函数的常数项系数；un：分数阶傅里叶变换域频率；Ak：第k个信号的幅度；Rk(m)：为与时间n无关的指数型因子；N：距离单元中每个信号的采样点数；m0：第二时间延迟m1与第一时间延迟m之间的差值；ak,3：第k个信号的三次项相位系数；ak,2：第k个信号的二次项相位系数；FrSCFcross(un,m)：交叉项SCFcross(n,m,m1)经过分数阶傅里叶变换后的结果。
与时间n无关的指数型因子Rk(m)按下式计算：
FrSCFcross(un,m)为交叉项SCFcross(n,m,m1)经过分数阶傅里叶变换后的结果。为抑制交叉项，我们对分数阶傅里叶变换域的信号通过不同的延迟时刻进行多次乘积处理，下式为对FrSCF(un,m)多次乘积的形式：
其中，un：分数阶傅里叶变换域中的频率；ml：不同的时间延迟时刻；L：乘积处理次数。
为了更好的抑制交叉项并一定程度的降低计算量，我们需要讨论L和m的选取。
1)对于L来讲：如果L太小，很显然，乘积形式不能有效地抑制交叉项；如果L太大，必然会增加计算量。
2)对于m来讲，我们主要讨论相邻的两个m之间的间隔大小：如果间隔相对较大，这必然限制了L的选择，即L需要较小，进而交叉项的抑制效果降低；如果m之间的间隔较小，由于交叉项的能量分布是相似的，导致交叉项能量可能被聚集，无法得到自项信号的准确估计。
设定信号长度N＝513,时延时间长度M＝449。在之后的仿真过程中，初始m＝40，选取的L＝15，不同的m之间的间隔是15。
采用FrFT处理QFM信号，可同时估计出QFM信号中的两个参数：三阶相位系数预估值和二阶相位系数预估值。
当un和α同时满足cotα＝12ak,3m0和uncscα+4ak,2m0＝0时，变换后的信号将产生能量聚集(即冲激)。通过峰值搜索得到冲激产生的位置un和α，进而由下面公式
进而，由下式可得到散射点回波信号的二次项相位系数预估值
和三次项相位系数预估值
在多分量二次调频信号经过SCF处理，不可避免地产生交叉项。经过分析，采用在分数域中进行乘积的方式进行抑制交叉项。
对于多分量的二次调频信号在经过对称相关函数中必然产生交叉项。不失一般性，我们对多个线性调频信号在处理过程中产生的交叉项进行分析。其中交叉项可以根据多个信号在对称相关函数中的组合方式分为四类：
SCFcross(m,n)＝SCF1cross(m,n)+SCF2cross(m,n)+SCF3cross(m,n)+SCF4cross(m,n)
(9)
现在我们对交叉项SCFcross(n,m,m1)的第一类交叉项SCF1cross(n,m)为例进行分析：
沿时间轴n经过分数阶傅里叶变换可得到结果：：
对于交叉项，在与旋转角度α有关的分数域中，会随着时延轴m的不同而得到不同的参数估计结果。在公式(7)中，所有的自相关项在分数阶傅里叶变换域中不会随时延轴m的变化而变化。由此，我们在对信号经过分数阶傅里叶变换之后，选择不同的时延时刻，将变换结果进行乘积。
这样，信号自相关项在同一个分数阶傅里叶变换域，同一时刻中使得能量增强，交叉项在不同分数阶傅里叶变换域，不同时刻的乘积使得其能量不断降低，即抑制了交叉项。最后通过峰值搜索，极易得到信号自相，进而得到参数估计结果。其仿真对比效果见图2和图3。
从图2可以看出，交叉项虽然没有淹没自项信号，但是其能量也不可忽视。经过在分数阶傅里叶变换域对信号进行乘积的方法，交叉项的抑制效果十分明显，其能量几乎可以忽略不计，效果见图3.
通过不同的延迟时刻对所述分数阶傅里叶变换方程进行多次乘积处理，实现抑制交叉项具有普遍的适应性，下面我们针对实际雷达回波信号中存在部分相位参数相同的情况下交叉项的抑制效果进行讨论分析：
1)当ai,3＝aj,3，ai,2＝aj,2时，分数阶傅里叶变换结果为
公式(12)中的估计得到的结果与第j个信号的估计结果一致，则可进一步增强信号能量。仿真对比效果见图5中的(a)和(b)。从这两张效果图中可见，如果信号的三次和二次相位系数一致，将会有助于我们更好地估计信号。
2)当ai,3≠aj,3，ai,2＝aj,2时，分数阶傅里叶变换结果为
交叉项虽在同一时刻出现峰值，但不同的时延m对应不同的分数域，所以乘积仍然可抑制交叉项。仿真对比效果见图6。
3)当ai,3＝aj,3，ai,2≠aj,2时，分数阶傅里叶变换结果为
交叉项虽在同一分数域，但不同的时刻出现峰值，所以乘积仍然可抑制交叉项。仿真对比效果见图7。
通过图5至图7可以看出，不管信号的参数是否出现以上的特殊情况，通过本发明提出的方法，都不会影响我们对信号的检测和估计。
估计一次项相位系数预估值和信号幅度预估值
为了继续估计一阶相位系数和信号的幅度，对二次调频信号构造补偿函数将对应的相位消去，得到近似的正弦信号，然后进行快速傅里叶变换即可。因此，我们需要构造补偿函数用来消去对应信号的二阶相位项和三阶相位项，首先构造信号xk(n)的补偿函数：
对xk(n)进行补偿:
xrem(n)＝xk(n)·xcom(n) (16)
式中，xrem(n)可以近似为正弦信号。
1)通过对二次调频信号进行高阶相位补偿，并进行快速傅里叶变换，如下式所示：
由变换后的快速傅里叶变换得到一次项相位系数预估值
如下式所示：
式中，j:j2＝-1，指数型信号中的复数单位；ω:频率；n:发射的第n个脉冲的时间点
2)将散射点回波信号的一次项相位系数预估值、二次项相位系数预估值和三次项相位系数预估值带入以下公式，求得信号幅度预估值：
式中，
信号幅度的预估值；N：单元中每个信号的采样点数；
第k个信号的二次项相位系数的预估值；
第k个信号的三次项相位系数的预估值；n:发射的第n个脉冲的时间点；
第k个信号的一次项相位系数的预估值；j:j2＝-1，指数型信号的复数单位。
如图16所示的本发明的舰船目标ISAR成像方法算法流程图，经过本发明提出的得到xrem(n)＝xk(n)xcom(n)。通过傅里叶变换得到信号的一阶相位系数预估值和幅度预估值后，即可完成第k个信号的重构。为了继续估计下一个信号，我们采用带限滤波对xrem(n)的傅里叶变换进行作用，即可将第k个信号从该距离单元的回波信号中消去。其中，带限滤波为
接下来，采用本发明中提出的方法，继续估计下一个信号。
A、滤波。
根据参数估计结果重构信号
采用带限滤波从回波信号x(n)消去第k个信号分量xk(n)。
B：估计下一个信号分量。
令k＝k+1，继续估计下一个信号分量，直到信号能量剩余小于阈值ξ。
C：估计下一个距离单元的信号。
令r＝r+1,重复步骤1--步骤7。继续估计下一个距离单元的信号，直到r＝N。
(4)利用距离单元中散射点回波信号的预估参数更新所述距离单元中雷达回波信号。
(5)利用更新后的雷达回波信号获取舰船目标的ISAR图像。
由以上步骤，可得到所有信号的参数，采用基于参数估计的距离-瞬时-多普勒(Range-Instantaneous-Doppler，RID)成像技术得到雷达目标图像。
通过图5至图7可以看出，不管信号的参数是否出现以上的特殊情况，通过本发明提供的方法实现的雷达成像过程具体如下：
我们可通过具有复杂运动的仿真目标模型和实测目标的ISAR成像结果来展示本发明的成像优势。设定仿真中雷达发射信号参数如表1、仿真目标的运动参数如表2。
| 发射信号参数 | 取值 |
| 中心频率(GHz) | 10 |
| 带宽(MHz) | 150 |
| 采样率(MHz) | 300 |
| 脉冲重复频率(Hz) | 500 |
| 脉宽(us) | 0.5 |
| 距离单元数 | 400 |
| 脉冲数 | 400 |
表1
| 点目标运动参数 | 取值 |
| 目标中心到雷达距离(km) | 10 |
| 旋转速度(rad/s) | 0.01 |
| 旋转加速度(rad/s<sup>2</sup>) | 0.008 |
| 旋转加速度率(rad/s<sup>3</sup>) | 0.03 |
| 观测时间(s) | 0.8 |
表2
从表2中可以看出，假设完成了运动补偿，目标只存在三维旋转运动：不仅仅具有旋转速度和加速度，还有旋转加加速度。这表明目标运动极其复杂，并不是简单的匀速平稳运动，必然导致回波信号中多普勒频率的是时变性。实测环境中由于海浪波动的不规律性，必然导致目标运动的不平稳性，所以其回波信号中的多普勒频率也是时变的，其雷达信号参数和目标运动参数参见表3和表4。
| 发射信号参数 | 取值 |
| 中心频率(GHz) | 9.25 |
| 带宽(MHz) | 500 |
| 脉冲重复频率(Hz) | 200 |
| 脉宽(us) | 600 |
| 距离单元数 | 256 |
| 脉冲数 | 256 |
表3
| 实测船舰目标参数 | 取值 |
| 目标到雷达的距离(km) | 6 |
| 船舰大小(m) | 24 |
| 速度(m/s) | 8 |
表4
传统的距离多普勒(Range-Doppler,RD)成像方法只能在多普勒频率是定值时得到高质量的雷达图像，而对于具有复杂运动的目标，其多普勒频率是时变的，所以基于RD成像算法得到的ISAR图像是模糊的、散焦的。仿真模型的RD图像效果见图8(b)，实测船舰目标的RD成像效果见图12，从这两幅图中即可看出其聚焦效果确实比较差。
本发明结合基于参数估计的RID成像技术，在完成雷达回波信号的参数估计后，即可得到任意时刻的高质量雷达目标的ISAR图像。仿真模型的ISAR图像对比效果见图9-11，实测船舰目标的ISAR图像对比效果见图12-14.在图9-11中，简单的仿真点目标仿真模型帮助我们近距离的看到本发明提出的ISAR成像算法的聚焦效果比其它对比方法有很大优势。从图12-14中可以看出，图14中的散射点最清晰，得到的船舰目标ISAR图像聚焦效果最好。
为了更清楚的对比本发明采用的基于参数估计的RID成像技术的优势，表5是将本发明采用的基于参数估计的RID成像技术与传统的PHMT和MCPF成像算法就仿真点目标图像熵和实测舰船目标图像熵进行对比分析，详见表5：
| 成像算法 | 仿真点目标图像熵 | 实测船舰目标图像熵 |
| PHMT | 图8：4.6473 | 图12：4.5335 |
| MCPF | 图9：4.6278 | 图13：4.2001 |
| 本发明 | 图10：4.3610 | 图14：3.6527 |
表5
为了进一步对图像质量进行量化评价，本发明采用图像熵来评价图像质量，其计算公式如下：
其中，N：发射的脉冲数目；n:发射的第n个脉冲的时间点；m：第一时间延迟；M:表示距离向的离散采样点数目；I(m,n)代表ISAR图像，
对于一种图像I(m,n)，其图像熵E越小，说明图像的质量越好。仿真点目标模型和实测船舰目标的ISAR图像的图像熵见表4。通过表4可以发现，与其它方法相比，不论是仿真点目标模型ISAR成像还是实测船舰目标的ISAR成像，如图15所示，本发明提出的方法都能够使得图像更好地聚焦，得到更加清晰的目标ISAR图像。
本发明还提供了一种基于分数阶傅立叶变换的舰船目标ISAR成像系统，包括：
获取模块，用于获取舰船目标在每个距离单元中的散射点雷达回波信号；
建模模块，用于将获取的所述距离单元中雷达回波信号经脉冲压缩和运动补偿后建模为多分量的二次调频信号；
预估模块，用于根据所述二次调频信号确定所述距离单元中散射点回波信号的预估参数，并利用所述距离单元中散射点回波信号的预估参数更新所述距离单元中雷达回波信号；
图像获取模块：利用更新后的雷达回波信号获取舰船目标的ISAR图像。
将获取的所述距离单元中雷达回波信号经运动补偿后建模为多分量的二次调频信号如下式所示：
式中，n:发射的第n个脉冲的时间点,其中，
K：距离单元中散射点的数目；N：距离单元中发射的脉冲数目；Ak：第k个信号的幅度；ak,1：第k个信号的一次项相位系数；ak,2：第k个信号的二次项相位系数；ak,3：第k个信号的三次项相位系数。
预估模块包括：处理单元和计算单元；
处理单元，用于对二次调频信号进行处理，具体包括：
利用对称相关函数对所述二次调频信号进行降阶，获取所述二次调频信号的降阶信号；
对所述二次调频信号的降阶信号进行分数阶傅里叶变换，获取所述二次调频信号的降阶信号的分数阶傅里叶变换方程；
通过不同的延迟时刻对所述分数阶傅里叶变换方程进行多次乘积处理；
对所述二次调频信号进行高阶相位补偿，并对高阶相位补偿后的二次调频信号进行快速傅里叶变换。
计算单元，用于计算散射点回波信号的二次项相位系数预估值、三次项相位系数预估值、一次项相位系数预估值和幅度预估值。具体包括：
根据多次乘积处理后的分数阶傅里叶变换方程确定所述散射点回波信号的二次项相位系数预估值和三次项相位系数预估值；
对高阶相位补偿后的二次调频信号进行快速傅里叶变换，获取所述散射点回波信号的一次项相位系数预估值；
根据散射点回波信号一次项相位系数预估值、二次项相位系数预估值和三次项相位系数预估值确定信号幅度预估值。
按下式确定所述二次调频信号x(n)的降阶信号SCF(n,m,m1)：
其中，j:j2＝-1，指数型信号中的复数单位；m：第一时间延迟，其范围为-(N-1)/2,…,(N-1)/2-m0；m1：第二时间延迟,其范围-(N-1)/2+m0,…,(N-1)/2；m0：第二时间延迟m1与第一时间延迟m之间的差值；x*：回波信号x的共轭；x(n+m)：发射的第n个脉冲的延时m的时间点处的信号；x*(n-m)：发射第n个脉冲的延时m的时间点处信号的复共轭。Ak：第k个信号的幅度；ak,1：第k个信号的一次项相位系数；ak,2：第k个信号的二次项相位系数；ak,3：第k个信号的三次项相位系数；SCFcross(n,m,m1)：各分量信号的交叉项。
令cotα＝12ak,3m0时，所述二次调频信号的降阶信号的分数阶傅里叶变换方程如下式所示：
式中，
分数阶傅里叶变换的旋转角度，p：分数阶变换的阶次；Aα：分数阶傅里叶变换核函数的常数项系数；un：分数阶傅里叶域频率；Ak：第k个信号的幅度；Rk(m)：为与时间n无关的指数型因子；N：距离单元中每个信号的采样点数；m0：为时间延迟m1与时间延迟m之间的差值；ak,3：第k个信号的三次项相位系数；ak,2：第k个信号的二次项相位系数；FrSCFcross(un,m)：交叉项SCFcross(n,m,m1)经过分数阶傅里叶变换后的结果。
与时间n无关的指数型因子Rk(m)按下式计算：
式中，ak,1：第k个信号的一次项相位系数；ak,3：第k个信号的三次项相位系数；m0：为时间延迟m1与时间延迟m之间的差值；m：时间延迟；j:j2＝-1，指数型信号的复数单位。
按下式对所述分数阶傅里叶变换方程FrSCF(un,m)进行多次乘积处理：
式中，un：分数阶傅里叶变换域中的频率；ml：不同的时间延迟时刻；L：乘积处理次数。
当所述多次乘积处理后的分数阶傅里叶变换方程产生能量聚集时，则有：
式中，un：分数阶傅里叶变换域中的频率；α：
分数阶傅里叶变换的旋转角度；m0：时间延迟m1与时间延迟m之间的差值；
则，按下式确定所述散射点回波信号的二次项相位系数预估值
和三次项相位系数预估值
按下式对所述二次调频信号进行高阶相位补偿：
xrem(n)＝xk(n)·xcom(n)
式中，xcom(n)：xk(n)的高阶相位补偿函数；
xk(n)的高阶相位补偿函数xcom(n)如下式所示：
式中，
第k个信号的二次项相位系数的预估值；
第k个信号的三次项相位系数的预估值；n:发射的第n个脉冲的时间点。
并按下式对高阶相位补偿后的二次调频信号进行快速傅里叶变换，获取所述散射点回波信号的一次项相位系数：
式中，j:j2＝-1，指数型信号中的复数单位；ω:频率；n:发射的第n个脉冲的时间点；
则按下式计算所述散射点回波信号的一次项相位系数预估值
根据一次项相位系数、二次项相位系数和三次项相位系数预估值按下式确定信号幅度预估值:
式中，
信号幅度的估计值；N：单元中每个信号的采样点数；ak,1：第k个信号的一次项相位系数；ak,2：第k个信号的二次项相位系数；ak,3：第k个信号的三次项相位系数；j:j2＝-1，指数型信号的复数单位。
图像获取模块利用更新后的雷达回波信号采用参数的距离-瞬时-多普勒成像技术获取所述舰船目标的ISAR图像。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。
Claims (12)
1.一种基于分数阶傅立叶变换的舰船目标ISAR成像方法，其特征在于，包括：
获取舰船目标在每个距离单元中的散射点的雷达回波信号；
将获取的所述距离单元中雷达回波信号经脉冲压缩和运动补偿后建模为多分量的二次调频信号；
根据所述二次调频信号确定所述距离单元中的散射点回波信号的预估参数；
采用所述距离单元中散射点回波信号的预估参数更新距离单元中雷达回波信号；
利用更新后的雷达回波信号获取舰船目标的ISAR图像；
所述散射点回波信号的预估参数包括：二次项相位系数预估值、三次项相位系数预估值、一次项相位系数预估值和幅度预估值；
所述根据所述二次调频信号确定所述距离单元中的散射点回波信号的预估参数，包括：
根据对所述二次调频信号的对称相关函数的处理确定所述距离单元中的散射点回波信号的二次项相位系数预估值和三次项相位系数预估值；
通过对所述二次调频信号进行相位补偿，确定所述散射点回波信号的一次项相位系数预估值和幅度预估值；
所述根据对所述二次调频信号的对称相关函数的处理确定所述距离单元中的散射点回波信号的二次项相位系数预估值和三次项相位系数预估值，包括：
利用对称相关函数对所述二次调频信号进行降阶，获取所述二次调频信号的降阶信号；
对所述二次调频信号的降阶信号进行分数阶傅里叶变换，获取所述二次调频信号的降阶信号的分数阶傅里叶变换方程；
通过不同的延迟时刻对所述分数阶傅里叶变换方程进行多次乘积处理；
根据多次乘积处理后的分数阶傅里叶变换方程确定所述散射点回波信号的二次项相位系数预估值和三次项相位系数预估值；
所述通过对所述二次调频信号进行相位补偿，确定所述散射点回波信号的一次项相位系数预估值和幅度预估值，包括：
对所述二次调频信号进行高阶相位补偿，并对高阶相位补偿后的二次调频信号进行快速傅里叶变换，获取所述散射点回波信号的一次项相位系数预估值；
根据散射点回波信号的一次项相位系数预估值、二次项相位系数预估值和三次项相位系数预估值确定幅度预估值。
2.如权利要求1所述的舰船目标ISAR成像方法，其特征在于，所述多分量的二次调频信号按下式计算：
式中，n:发射的第n个脉冲的时间点,其中，
K：距离单元中散射点的数目；N：发射的脉冲数目；Ak：第k个信号的幅度；ak,1：第k个信号的一次项相位系数；ak,2：第k个信号的二次项相位系数；ak,3：第k个信号的三次项相位系数。
3.如权利要求1所述的舰船目标ISAR成像方法，其特征在于，所述利用对称相关函数对所述二次调频信号进行降阶，获取所述二次调频信号的降阶信号，包括：
按下式确定所述二次调频信号x(n)的所述二次调频信号的降阶信号SCF(n,m,m1)：
式中，j:j2＝-1，指数型信号中的复数单位；m：第一时间延迟；m1：第二时间延迟；m0：第二时间延迟m1与第一时间延迟m之间的差值；x*：回波信号x的共轭；x(n+m)：发射的第n个脉冲的延时m的时间点处的信号；x*(n-m)：发射第n个脉冲的延时m的时间点处信号的复共轭；Ak：第k个信号的幅度；ak,1：第k个信号的一次项相位系数；ak,2：第k个信号的二次项相位系数；ak,3：第k个信号的三次项相位系数；SCFcross(n,m,m1)：各分量信号的交叉项。
4.如权利要求1所述的舰船目标ISAR成像方法，其特征在于，所述对所述二次调频信号的降阶信号进行分数阶傅里叶变换，获取所述二次调频信号的降阶信号的分数阶傅里叶变换方程，包括：
令cotα＝12ak,3m0时，所述二次调频信号的降阶信号的分数阶傅里叶变换方程如下式所示：
式中，
分数阶傅里叶变换的旋转角度，p：分数阶变换的阶次；Aα：分数阶傅里叶变换核函数的常数项系数；un：分数阶傅里叶域频率；Ak：第k个信号的幅度；Rk(m)：为与时间n无关的指数型因子；N：距离单元中每个信号的采样点数；m0：第二时间延迟m1与第一时间延迟m之间的差值；ak,3：第k个信号的三次项相位系数；ak,2：第k个信号的二次项相位系数；FrSCFcross(un,m)：交叉项SCFcross(n,m,m1)经过分数阶傅里叶变换后的结果。
5.如权利要求4所述的舰船目标ISAR成像方法，其特征在于，所述与时间n无关的指数型因子Rk(m)按下式计算：
式中，ak,1：第k个信号的一次项相位系数；m：第一时间延迟；j:j2＝-1，指数型信号的复数单位。
6.如权利要求1所述的舰船目标ISAR成像方法，其特征在于，所述通过不同的延迟时刻对所述分数阶傅里叶变换方程进行多次乘积处理，包括：
按下式对所述分数阶傅里叶变换方程FrSCF(un,m)进行多次乘积处理：
式中，un：分数阶傅里叶变换域中的频率；ml：不同的时间延迟时刻；L：乘积处理次数。
7.如权利要求1所述的舰船目标ISAR成像方法，其特征在于，所述根据多次乘积处理后的分数阶傅里叶变换方程确定所述散射点回波信号的二次项相位系数预估值和三次项相位系数预估值，包括：
当所述多次乘积处理后的分数阶傅里叶变换方程产生能量聚集时，则有：
式中，un：分数阶傅里叶变换域中的频率；α：
分数阶傅里叶变换的旋转角度；m0：第二时间延迟m1与第一时间延迟m之间的差值；
则，按下式确定所述散射点回波信号的二次项相位系数预估值
和三次项相位系数预估值
8.如权利要求1所述的舰船目标ISAR成像方法，其特征在于，所述对所述二次调频信号进行高阶相位补偿，并对高阶相位补偿后的二次调频信号进行快速傅里叶变换，获取所述散射点回波信号的一次项相位系数预估值，包括：
按下式对所述二次调频信号进行高阶相位补偿：
xrem(n)＝xk(n)·xcom(n)
式中，xcom(n)：xk(n)的高阶相位补偿函数；
并按下式对高阶相位补偿后的二次调频信号进行快速傅里叶变换，获取所述散射点回波信号的一次项相位系数预估值：
式中，j:j2＝-1，指数型信号中的复数单位；ω:频率；n:发射的第n个脉冲的时间点；N：发射的脉冲数目；
则按下式计算所述散射点回波信号的一次项相位系数预估值
9.如权利要求8所述的舰船目标ISAR成像方法，其特征在于，所述xk(n)的高阶相位补偿函数xcom(n)如下式所示：
式中，
散射点回波信号的二次项相位系数的预估值；
散射点回波信号的三次项相位系数的预估值；n:发射的第n个脉冲的时间点。
10.如权利要求1所述的舰船目标ISAR成像方法，其特征在于，所述根据散射点回波信号的一次项相位系数预估值、二次项相位系数预估值和三次项相位系数预估值确定幅度预估值，包括：
所述幅度预估值按下式计算:
式中，
信号幅度的预估值；N：距离单元中每个信号的采样点数；ak,1：第k个信号的一次项相位系数；ak,2：第k个信号的二次项相位系数；ak,3：第k个信号的三次项相位系数；j:j2＝-1，指数型信号的复数单位。
11.如权利要求1所述的舰船目标ISAR成像方法，其特征在于，所述利用更新后的雷达回波信号获取舰船目标的ISAR图像，包括：
利用更新后的雷达回波信号采用参数估计的距离-瞬时-多普勒成像技术获取所述舰船目标的ISAR图像。
12.一种基于分数阶傅立叶变换的舰船目标ISAR成像系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取舰船目标在每个距离单元中的散射点的雷达回波信号；
建模模块，用于将获取的所述距离单元中雷达回波信号经脉冲压缩和运动补偿后建模为多分量的二次调频信号；
预估模块，用于根据所述二次调频信号确定所述距离单元中的散射点回波信号的预估参数，并采用所述距离单元中散射点回波信号的预估参数更新距离单元中雷达回波信号；
图像获取模块：用于利用更新后的雷达回波信号获取舰船目标的ISAR图像；
预估模块包括：处理单元和计算单元；
处理单元，用于利用对称相关函数对所述二次调频信号进行降阶，获取所述二次调频信号的降阶信号；
对所述二次调频信号的降阶信号进行分数阶傅里叶变换，获取所述二次调频信号的降阶信号的分数阶傅里叶变换方程；
通过不同的延迟时刻对所述分数阶傅里叶变换方程进行多次乘积处理；
对所述二次调频信号进行高阶相位补偿，并对高阶相位补偿后的二次调频信号进行快速傅里叶变换；
计算单元，用于根据多次乘积处理后的分数阶傅里叶变换方程确定所述散射点回波信号的二次项相位系数预估值和三次项相位系数预估值；
对高阶相位补偿后的二次调频信号进行快速傅里叶变换，获取所述散射点回波信号的一次项相位系数预估值；
根据散射点回波信号一次项相位系数预估值、二次项相位系数预估值和三次项相位系数预估值确定信号幅度预估值；
其中，所述散射点回波信号的预估参数包括：二次项相位系数预估值、三次项相位系数预估值、一次项相位系数预估值和幅度预估值。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711101525.4A CN108107430B (zh) | 2017-11-09 | 2017-11-09 | 一种基于分数阶傅立叶变换的舰船目标isar成像方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711101525.4A CN108107430B (zh) | 2017-11-09 | 2017-11-09 | 一种基于分数阶傅立叶变换的舰船目标isar成像方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108107430A CN108107430A (zh) | 2018-06-01 |
| CN108107430B true CN108107430B (zh) | 2023-03-03 |
Family
ID=62207435
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711101525.4A Active CN108107430B (zh) | 2017-11-09 | 2017-11-09 | 一种基于分数阶傅立叶变换的舰船目标isar成像方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108107430B (zh) |
Families Citing this family (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111562624B (zh) * | 2019-02-28 | 2024-04-26 | 杭州芯影科技有限公司 | 适用于非合作对象的毫米波三维成像方法和系统 |
| CN111983607A (zh) * | 2019-05-24 | 2020-11-24 | 西安电子科技大学 | 一种雷达三维成像方法及系统 |
| CN112946638B (zh) * | 2020-03-25 | 2022-10-18 | 北京理工大学 | 一种基于分段相参积累的isar成像方法 |
| CN111781591B (zh) * | 2020-05-26 | 2024-02-09 | 中国空间技术研究院 | 基于分数阶傅里叶变换的雷达目标速度快速估计方法 |
| CN111983611B (zh) * | 2020-08-10 | 2023-06-16 | 中国人民解放军空军工程大学 | 一种复杂机动目标快速成像方法 |
| CN111896958B (zh) * | 2020-08-11 | 2023-04-21 | 西安电子科技大学 | 基于相关算法的舰船目标前视三维成像方法 |
| CN111999725B (zh) * | 2020-09-01 | 2023-07-11 | 中国电子科技集团公司第三十八研究所 | 窄带信号引导下的宽带多项式相位信号去斜方法及装置 |
| CN113933833B (zh) * | 2021-09-11 | 2024-05-31 | 中国人民武装警察部队工程大学 | 一种高速目标成像方法、系统、计算机设备、处理终端 |
| CN113777608B (zh) * | 2021-09-18 | 2022-05-31 | 哈尔滨工业大学 | 基于多普勒中心估计的机载sar预处理方法 |
| CN114280604A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-04-05 | 南京长峰航天电子科技有限公司 | 一种基于isar成像的河面船只监测方法及系统 |
| CN115469310A (zh) * | 2022-09-29 | 2022-12-13 | 河南大学 | 基于长相干处理间隔的机载逆合成孔径雷达舰船目标聚焦方法、系统、存储介质及电子设备 |
| CN115542323B (zh) * | 2022-12-01 | 2023-03-03 | 中国人民解放军国防科技大学 | Sar运动目标图像快速重聚焦方法、装置和计算机设备 |
| CN116524051B (zh) * | 2023-04-10 | 2024-01-09 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于分数阶傅里叶变换域模态分解的高分辨isar成像方法 |
| CN116243315B (zh) * | 2023-04-27 | 2023-07-28 | 中国人民解放军国防科技大学 | 三维摆动目标的sar图像重聚焦方法、装置及设备 |
| CN116701920B (zh) * | 2023-08-08 | 2023-10-31 | 北京理工大学 | 一种提取oct色散失配系数的方法 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3519360B2 (ja) * | 2000-11-02 | 2004-04-12 | 三菱電機株式会社 | Ｉｓａｒ信号処理方法および装置 |
| CN101900813B (zh) * | 2010-05-31 | 2012-07-25 | 西安电子科技大学 | 基于机动目标距离-瞬时调频的isar成像方法 |
| CN102778680B (zh) * | 2012-06-06 | 2014-03-19 | 西安电子科技大学 | 基于参数化的匀加速运动刚体群目标成像方法 |
| CN102944875B (zh) * | 2012-11-21 | 2014-07-23 | 西安电子科技大学 | Isar图像距离单元选择横向定标方法 |
| CN103901429B (zh) * | 2014-04-09 | 2016-08-17 | 西安电子科技大学 | 基于稀疏孔径的机动目标逆合成孔径雷达成像方法 |
-
2017
- 2017-11-09 CN CN201711101525.4A patent/CN108107430B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108107430A (zh) | 2018-06-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108107430B (zh) | 一种基于分数阶傅立叶变换的舰船目标isar成像方法 | |
| Chen et al. | Radon-fractional ambiguity function-based detection method of low-observable maneuvering target | |
| Wang et al. | ISAR imaging of maneuvering target based on the local polynomial Wigner distribution and integrated high-order ambiguity function for cubic phase signal model | |
| Zhang et al. | Phase adjustment and ISAR imaging of maneuvering targets with sparse apertures | |
| Fan et al. | A high-precision method of phase-derived velocity measurement and its application in motion compensation of ISAR imaging | |
| CN107132534B (zh) | 一种高速雷达目标频域检测的优化方法 | |
| Zheng et al. | ISAR imaging of targets with complex motions based on a noise-resistant parameter estimation algorithm without nonuniform axis | |
| Li et al. | Scaled Radon-Wigner transform imaging and scaling of maneuvering target | |
| CN109669182B (zh) | 无源双基地sar动/静目标联合稀疏成像方法 | |
| CN110988874B (zh) | 一种复杂运动目标的isar成像方法 | |
| CN110146886A (zh) | 非均匀旋转目标运动参数的快速估计方法 | |
| CN108445490A (zh) | 基于时域反投影与粒子群优化的isar成像方法 | |
| CN110244300B (zh) | 基于球体模型和fenlcs算法的弹载sar平飞段高分辨率成像方法 | |
| Yu et al. | Ground moving target motion parameter estimation using Radon modified Lv's distribution | |
| CN103245949B (zh) | 一种基于改进理想滤波器的sar方位模糊抑制方法 | |
| Chen et al. | Compensation for high-frequency vibration of SAR imaging in the terahertz band based on linear chirplet transform and empirical mode decomposition | |
| Ryu et al. | Frame selection method for isar imaging of 3-d rotating target based on time–frequency analysis and radon transform | |
| Dai et al. | High accuracy velocity measurement based on keystone transform using entropy minimization | |
| Xin et al. | ISAR imaging of target with complex motion associated with the fractional Fourier transform | |
| CN109884621B (zh) | 雷达高度表回波相参积累方法 | |
| CN107450058B (zh) | 基于FrFT和HT的雷达信号时频参数估计方法 | |
| Thammakhoune et al. | Moving target imaging for synthetic aperture radar via RPCA | |
| Wang et al. | Optimal coherent processing interval selection for aerial maneuvering target imaging using tracking information | |
| Fan et al. | A novel range-instantaneous-Doppler ISAR imaging algorithm for maneuvering targets via adaptive Doppler spectrum extraction | |
| Wang et al. | ISAR imaging of target with complex motion based on novel approach for the parameters estimation of multi-component cubic phase signal |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |