CN109031299B - 低信噪比条件下基于相位差分的isar平动补偿方法 - Google Patents

低信噪比条件下基于相位差分的isar平动补偿方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109031299B
CN109031299B CN201811004464.4A CN201811004464A CN109031299B CN 109031299 B CN109031299 B CN 109031299B CN 201811004464 A CN201811004464 A CN 201811004464A CN 109031299 B CN109031299 B CN 109031299B
Authority
CN
China
Prior art keywords
matrix
echo
phase difference
phase
translational
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
Application number
CN201811004464.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109031299A (zh
Inventor
邢孟道
符吉祥
孙光才
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xidian University
Original Assignee
Xidian University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xidian University filed Critical Xidian University
Priority to CN201811004464.4A priority Critical patent/CN109031299B/zh
Publication of CN109031299A publication Critical patent/CN109031299A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109031299B publication Critical patent/CN109031299B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

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
    • 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
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • 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]

Abstract

一种低信噪比条件下基于相位差分的逆合成孔径雷达ISAR平动补偿方法，实现步骤是：(1)接收低信噪比环境下非合作运动目标雷达回波；(2)生成相位差分后回波矩阵；(3)获得自身项回波矩阵；(4)生成相位矩阵；(5)线性拟合相位矩阵；(6)计算非合作运动目标的平动速度；(7)二次拟合截距向量；(8)计算非合作运动目标的平动加速度；(9)计算非合作运动目标运动的平动加加速度；(10)生成平动补偿矩阵；(11)平动补偿回波矩阵。本发明基于相位差分理论实现逆合成孔径雷达ISAR平动补偿，可用于低信噪比复杂电磁环境下对空间与空中非合作运动目标的平动补偿。

Description

低信噪比条件下基于相位差分的ISAR平动补偿方法
技术领域
本发明属于雷达技术领域，更进一步涉及雷达信号处理技术领域中的一种低信噪比条件下基于相位差分的逆合成孔径雷达ISAR(Inverse Synthetic Radar)平动补偿方法。本发明可在逆合成孔径雷达ISAR接收到的目标回波后，实现空间与空中非合作目标的逆合成孔径雷达ISAR平动补偿。
背景技术
由于具有全天时、全天候、高分辨率和远距离等特点，逆合成孔径雷达ISAR在航空与航天目标观测中发挥着重要作用。当逆合成孔径雷达ISAR对远距离小目标进行探测时，回波信噪比较低，传统基于包络的方法很难从回波中估计精确的平动参数。对于逆合成孔径雷达ISAR，目标散射点回波具有很强的相干性，充分利用其相干性，在低信噪比情况下实现空间目标精确的平动补偿是提高现有雷达对空间、空中目标探测与监视能力的关键技术。
西安电子科技大学在其申请的专利文献“分段线性估计的多项式拟合ISAR包络对齐方法”(公开号：CN103616687B，申请号：201310655227.5)中公开了一种分段线性走动估计的低信噪比ISAR包络对齐方法。其实现方案是：利用目标运动的连续性，将目标回波的包络误差建模为高阶多项式形式，并将全孔径时间分成若干个子孔径时间，将每个子孔径时间内的包络误差可近似为线性。运用传统的包络对齐算法对每个子孔径进行线性系数的估计，利用子孔径的线性系数估计结果，通过最小二乘算法实现对全孔径包络误差的估计。该方法存在的不足之处是，由于该方法基于传统包络对齐算法，所以在目标包络淹没在噪声的低信噪比情况下，该方法无法对目标回波进行有效的平动补偿，无法获得聚焦良好的逆合成孔径雷达ISAR图像。
Li D,Zhan M Y,Liu H W,et al在其发表的论文“A Robust TranslationalMotion Compensation Method for ISAR Imaging Based on Keystone Transform andFractional Fourier Transform Under Low SNR Environment”(IEEE Transactions onAerospace and Electronic Systems,2017,53(5):2140-2156)中提出了一种基于碶石形变换和分数阶傅立叶变换的逆合成孔径雷达ISAR平动补偿方法。该方法首先利用相位差分和碶石形变换将所有散射点的能量聚集到一个距离单元中，然后再利用分数阶傅立叶变换搜索合适的系数将所有散射点的能量相干积累到一个峰值点，最后利用搜索得到的系数计算目标的平动参数。该方法存在的不足之处是，由于该方法中使用了碶石形变换和分数阶傅立叶变换，其中包含了插值和搜索操作，产生较大的运算量，平动补偿处理效率较低。
发明内容
本发明的目的在于针对上述现有技术的问题，提出一种低信噪比条件下基于相位差分的逆合成孔径雷达ISAR平动补偿方法，以实现在低信噪比情况下的空间、空中目标逆合成孔径雷达ISAR平动补偿。
实现本发明目的的思路是：基于相位差分理论，将逆合成孔径雷达ISAR的平动补偿问题分解为信号分离和参数估计问题，接收低信噪比环境下非合作运动目标雷达回波，生成相位差分后回波矩阵，线性拟合相位矩阵，二次拟合截距向量，最终实现低信噪比条件下的逆合成孔径雷达ISAR平动补偿。
为实现上述目的，本发明的主要步骤如下：
(1)接收低信噪比环境下非合作运动目标雷达回波：
逆合成孔径雷达ISAR向运动的非合作运动目标发射线性调频信号后，获取低信噪比环境下所发射线性调频信号回波矩阵，其中，回波矩阵的大小为M×N，M表示回波的距离单元数，N表示回波的方位单元数；
(2)生成相位差分后回波矩阵：
(2a)利用频域匹配滤波方法，对回波矩阵进行距离向脉冲压缩处理，得到距离脉冲压缩后的矩阵；
(2b)对距离脉冲压缩后矩阵的第1列到第N-1列数据进行共轭操作，得到共轭矩阵，提取距离脉冲压缩后的矩阵的第2列到第N列数据，得到待乘矩阵，将共轭矩阵与待乘矩阵进行矩阵点乘，得到相位差分后回波矩阵；
(3)获得自身项回波矩阵：
(3a)对相位差分后回波矩阵进行两维傅立叶变换，得到两维频域相位差分矩阵；
(3b)对两维频域相位差分矩阵进行滤波处理，得到自身项回波矩阵；
(3c)对两维频域自身项回波矩阵进行两维逆傅立叶变换，得到自身项回波矩阵；
(4)生成相位矩阵：
利用相位计算公式，计算自身项回波矩阵中每个元素的相位，由所有元素的相位组成相位矩阵；
(5)线性拟合相位矩阵：
用相位矩阵每一列元素的序号减去M/2，以每一列元素的差值为自变量、相位矩阵每一列的元素值为因变量，进行线性拟合，得到相位矩阵每一列的斜率和截距，将相位矩阵所有列的斜率和截距，分别组成斜率向量和截距向量；
(6)按照下式，计算非合作运动目标的平动速度：
Figure BDA0001783700550000031
其中，v表示非合作运动目标的平动速度，c表示光在真空中传播的速度，f表示线性调频信号中的脉冲重复频率参数，kq表示斜率向量中第q个元素的值，其中，
Figure BDA0001783700550000032
Figure BDA0001783700550000033
表示向上取整操作；
(7)二次拟合截距向量：
以截距向量每个元素的序号为自变量、截距向量的值为因变量，进行二次多项式拟合，得到截距向量的一次项系数和二次项系数；
(8)按照下式，计算非合作运动目标的平动加速度：
Figure BDA0001783700550000034
其中，a表示非合作运动目标的平动加速度，d表示截距向量的一次项系数，fc表示线性调频信号中的载频参数；
(9)按照下式，计算非合作运动目标运动的平动加加速度：
Figure BDA0001783700550000035
其中，g表示非合作运动目标的平动加加速度，h表示截距向量的二次项系数；
(10)生成平动补偿矩阵：
利用平动补偿计算公式，计算平动补偿矩阵中每个元素，由所有元素组成平动补偿矩阵；
(11)平动补偿回波矩阵：
将距离脉冲压缩后的矩阵与平动补偿矩阵进行矩阵点乘，得到平动补偿后的回波矩阵。
本发明与现有技术相比，具有以下优点：
第一，由于本发明充分利用了回波数据相干的性质，生成相位差分后回波矩阵，通过两维傅立叶变换，将自身项相干积累在峰值点附近很小的范围内，利用滤波操作将绝大部分交叉项和噪声去除，克服了现有技术中目标包络淹没在噪声的低信噪比情况下，无法对目标回波进行有效的平动补偿的问题，使得本发明能够在低信噪比条件下，进行精确的逆合成孔雷达ISAR平动补偿。
第二，由于本发明使用了矩阵点乘和傅立叶变换操作获得自身项回波矩阵，使得本发明运算量很小，解决了现有技术中因为包含了插值和搜索操作，产生较大的运算量的问题，使得本发明能够提高了逆合成孔雷达ISAR平动补偿的效率。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明的仿真图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的描述。
参照附图1，对本发明的具体实施步骤做进一步的描述。
步骤1，接收低信噪比环境下非合作运动目标雷达回波。
逆合成孔径雷达ISAR向运动的非合作运动目标发射线性调频信号后，获取低信噪比环境下所发射线性调频信号回波矩阵，其中，回波矩阵的大小为M×N，M表示回波的距离单元数，N表示回波的方位单元数。
所述线性调频信号中包含调频率参数，脉冲重复频率参数，采样率参数，载频参数。
步骤2，生成相位差分后回波矩阵。
利用频域匹配滤波方法，对回波矩阵进行距离向脉冲压缩处理，得到距离脉冲压缩后的矩阵。
所述频域匹配滤波方法的步骤如下：
第1步，将回波矩阵进行距离维傅立叶变换，得到距离频域方位时域回波矩阵。
第2步，按照下式，计算匹配滤波矩阵中的每个元素值：
Figure BDA0001783700550000051
其中，Hm,n表示匹配滤波矩阵中第m行第n列的元素值，exp表示以自然常数为底的指数操作，j表示虚数单位符号，π表示圆周率，m表示匹配滤波矩阵的行序号，其取值范围为[1,M]，F表示线性调频信号中的采样率参数，γ表示线性调频信号中的调频率参数，E表示全1向量，其元素值全为1，向量长度为N，n表示全1向量的序号，其取值范围为[1,N]。
第3步，将匹配滤波矩阵与距离频域方位时域回波矩阵进行矩阵点乘，得到距离脉冲压缩后的矩阵。
对距离脉冲压缩后矩阵的第1列到第N-1列数据进行共轭操作，得到共轭矩阵，提取距离脉冲压缩后的矩阵的第2列到第N列数据，得到待乘矩阵，将共轭矩阵与待乘矩阵进行矩阵点乘，得到相位差分后回波矩阵，按照下式，计算相位差分后回波矩阵中的每个元素值：
Figure BDA0001783700550000052
其中，Rm,n表示相位差分后的矩阵中第m行第n列的元素值，Sm,n+1表示距离脉冲压缩后矩阵中第m行第n+1列的元素值，Sm,n表示距离脉冲压缩后矩阵中第m行第n列的元素值，*表示共轭操作。
步骤3，获得自身项回波矩阵。
对相位差分后回波矩阵进行两维傅立叶变换，得到两维频域相位差分矩阵。
对两维频域相位差分矩阵进行滤波处理的具体步骤如下：
第1步，检测两维频域相位差分矩阵的最大幅度值，得到最大幅度值在的矩阵中位置(mp,np)，其中，mp表示最大值位置在矩阵中的行的序号，np表示最大值位置在矩阵中的列的序号。
第2步，构造两维矩形窗函数，矩形窗函数的中心为(mp,np)，矩形窗的长和宽均为17。
第3步，将两维矩形窗函数与两维频域相位差分矩阵进行矩阵点乘，得到两维频域自身项回波矩阵。
对两维频域相位差分矩阵进行滤波处理，得到自身项回波矩阵。
对两维频域自身项回波矩阵进行两维逆傅立叶变换，得到自身项回波矩阵。
步骤4，生成相位矩阵。
利用相位计算公式，计算自身项回波矩阵中每个元素的相位，由所有元素的相位组成相位矩阵。
所述述相位计算公式如下：
Figure BDA0001783700550000061
其中，Pm,n表示自身项回波矩阵中第m行第n列的相位，arctan表示反正切操作，Re表示取实部操作，Sm,n表示自身项回波矩阵第m行第n列的元素值，Im表示取虚部操作。
步骤5，线性拟合相位矩阵。
用相位矩阵每一列元素的序号减去M/2，以每一列元素的差值为自变量、相位矩阵每一列的元素值为因变量，进行线性拟合，得到相位矩阵每一列的斜率和截距，将相位矩阵所有列的斜率和截距，分别组成斜率向量和截距向量。
步骤6，按照下式，计算非合作运动目标的平动速度。
Figure BDA0001783700550000062
其中，v表示非合作运动目标的平动速度，c表示光在真空中传播的速度，f表示线性调频信号中的脉冲重复频率参数，kq表示斜率向量中第q个元素的值，其中，
Figure BDA0001783700550000063
Figure BDA0001783700550000064
表示向上取整操作。
步骤7，二次拟合截距向量。
以截距向量每个元素的序号为自变量、截距向量的值为因变量，进行二次多项式拟合，得到截距向量的一次项系数和二次项系数。
步骤8，按照下式，计算非合作运动目标的平动加速度：
Figure BDA0001783700550000071
其中，a表示非合作运动目标的平动加速度，d表示截距向量的一次项系数，fc表示线性调频信号中的载频参数。
步骤9，按照下式，计算非合作运动目标运动的平动加加速度：
Figure BDA0001783700550000072
其中，g表示非合作运动目标的平动加加速度，h表示截距向量的二次项系数。
步骤10，生成平动补偿矩阵：
利用平动补偿计算公式，计算平动补偿矩阵中每个元素，由所有元素组成平动补偿矩阵。
所述平动补偿计算公式如下：
Figure BDA0001783700550000073
其中，Gm,n表示平动补偿矩阵第m行第n列的元素值。
步骤11，平动补偿回波矩阵。
将距离脉冲压缩后的矩阵与平动补偿矩阵进行矩阵点乘，得到平动补偿后的回波矩阵。
下面结合仿真实验，对本发明的效果做进一步的说明。
1.仿真条件：
本发明的仿真实验中所使用实验数据是，通过仿真得到在X波段雷达的Yak-42飞机回波数据，所述X波段对应的载频为10GHZ，带宽为1GHZ，脉冲宽度为10μs，脉冲重复频率为600HZ。
2.仿真内容和仿真结果分析：
本发明的仿真实验有三个。
仿真实验1：利用现有技术中的匹配滤波方法，对Yak-42飞机回波数据，进行距离维脉冲压缩，得到压缩后的回波数据，在压缩后的回波数据中添加-7dB的高斯白噪声，将得到的低信噪比下压缩后的回波数据绘制成图像，如图2(a)所示。
图2(a)为利用现有技术中匹配滤波方法，在低信噪比条件下，对Yak-42飞机回波数据沿距离维脉冲压缩后的图像，图2(a)中的横坐标表示低信噪比下压缩后的回波数据的方位向采样单元，纵坐标表示低信噪比下压缩后的回波数据的距离向采样单元。由图2(a)可以看出,在-7dB的低信噪比条件下，目标包络被淹没在噪声中。
仿真实验2：利用现有技术中的最小熵包络对齐方法，对低信噪比下压缩后的回波数据，进行平动补偿，得到平动补偿后的回波数据，再利用现有技术中的极坐标方法,对平动补偿后的回波数据进行成像，将得到的成像结果绘制成图像，如图2(b)所示。
图2(b)为利用现有技术中的最小熵包络对齐方法，对回波沿距离维脉冲压缩后的数据进行平动补偿，再进行极坐标方法成像的结果图，横坐标表示成像结果的方位向采样单元，纵坐标表示成像结果的距离向采样单元。由图2(b)可以看出，利用现有技术中的最小熵包络对齐方法得到的成像结果聚焦性不好，且虚假点较多。
仿真实验3：利用本发明对低信噪比下压缩后的回波数据进行平动补偿，得到平动补偿后的回波数据,再利用现有技术中的极坐标方法,对平动补偿后的回波数据进行成像，将得到的成像结果绘制成图像，如图2(c)所示。
图2(c)为利用本发明所提出的方法，对回波沿距离维脉冲压缩后的数据数据进行平动补偿，再进行极坐标方法成像的结果图，横坐标表示成像结果的方位向采样单元，纵坐标表示成像结果的距离向采样单元。图2(c)与图2(b)对比可得，利用本发明所得的成像结果能够清楚地呈现飞机目标的几何结构，聚焦性更好。
由上述仿真结果表明，本发明基于相位差分理论，将逆合成孔径雷达ISAR的平动补偿问题分解为信号分离和参数估计问题，接收低信噪比环境下非合作运动目标雷达回波，对距离脉冲压缩后的矩阵进行相位差分操作，生成相位差分后回波矩阵，线性拟合相位矩阵，二次拟合截距向量，构造平动补偿矩阵对距离脉冲压缩后的矩阵进行平动补偿，充分利用了雷达回波相干的性质，在低信噪比条件下，能够实现逆合成孔径雷达ISAR精确的平动补偿，得到聚焦良好的逆合成孔径雷达ISAR图像。

Claims (5)

1.一种低信噪比条件下基于相位差分的逆合成孔径雷达ISAR平动补偿方法，其特征在于，接收低信噪比环境下非合作运动目标雷达回波，生成相位差分后回波矩阵，线性拟合相位矩阵，二次拟合截距向量；该方法的具体步骤包括如下：
(1)接收低信噪比环境下非合作运动目标雷达回波：
逆合成孔径雷达ISAR向运动的非合作运动目标发射线性调频信号后，获取低信噪比环境下所发射线性调频信号回波矩阵，其中，回波矩阵的大小为M×N，M表示回波的距离单元数，N表示回波的方位单元数；
(2)生成相位差分后回波矩阵：
(2a)利用频域匹配滤波方法，对回波矩阵进行距离向脉冲压缩处理，得到距离脉冲压缩后的矩阵；
(2b)对距离脉冲压缩后矩阵的第1列到第N-1列数据进行共轭操作，得到共轭矩阵，提取距离脉冲压缩后的矩阵的第2列到第N列数据，得到待乘矩阵，将共轭矩阵与待乘矩阵进行矩阵点乘，得到相位差分后回波矩阵；
(3)获得自身项回波矩阵：
(3a)对相位差分后回波矩阵进行两维傅立叶变换，得到两维频域相位差分矩阵；
(3b)对两维频域相位差分矩阵进行滤波处理，得到自身项回波矩阵；
(3c)对两维频域自身项回波矩阵进行两维逆傅立叶变换，得到自身项回波矩阵；
(4)生成相位矩阵：
利用相位计算公式，计算自身项回波矩阵中每个元素的相位，由所有元素的相位组成相位矩阵；
(5)线性拟合相位矩阵：
用相位矩阵每一列元素的序号减去M/2，以每一列元素的差值为自变量、相位矩阵每一列的元素值为因变量，进行线性拟合，得到相位矩阵每一列的斜率和截距，将相位矩阵所有列的斜率和截距，分别组成斜率向量和截距向量；
(6)按照下式，计算非合作运动目标的平动速度：
Figure FDA0003464694210000021
其中，v表示非合作运动目标的平动速度，c表示光在真空中传播的速度，f表示线性调频信号中的脉冲重复频率参数，kq表示斜率向量中第q个元素的值，其中，
Figure FDA0003464694210000022
Figure FDA0003464694210000023
表示向上取整操作，π表示圆周率，F表示线性调频信号中的采样率参数；
(7)二次拟合截距向量：
以截距向量每个元素的序号为自变量、截距向量的值为因变量，进行二次多项式拟合，得到截距向量的一次项系数和二次项系数；
(8)按照下式，计算非合作运动目标的平动加速度：
Figure FDA0003464694210000024
其中，a表示非合作运动目标的平动加速度，d表示截距向量的一次项系数，fc表示线性调频信号中的载频参数；
(9)按照下式，计算非合作运动目标运动的平动加加速度：
Figure FDA0003464694210000025
其中，g表示非合作运动目标的平动加加速度，h表示截距向量的二次项系数；
(10)生成平动补偿矩阵：
利用下述平动补偿计算公式，计算平动补偿矩阵中每个元素，由所有元素组成平动补偿矩阵；
Figure FDA0003464694210000026
其中，Gm,n表示平动补偿矩阵第m行第n列的元素值，exp表示以自然常数e为底的指数操作，j表示虚数单位符号，m表示匹配滤波矩阵的行序号，其取值范围为[1,M]；
(11)平动补偿回波矩阵：
将距离脉冲压缩后的矩阵与平动补偿矩阵进行矩阵点乘，得到平动补偿后的回波矩阵。
2.根据权利要求1所述低信噪比条件下基于相位差分的逆合成孔径雷达ISAR平动补偿方法，其特征在于，步骤(1)中所述线性调频信号中包含调频率参数，脉冲重复频率参数，采样率参数，载频参数。
3.根据权利要求1所述低信噪比条件下基于相位差分的逆合成孔径雷达ISAR平动补偿方法，其特征在于，步骤(2a)中所述频域匹配滤波方法的步骤如下：
第一步，将回波矩阵进行距离维傅立叶变换，得到距离频域方位时域回波矩阵；
第二步，按照下式，计算匹配滤波矩阵中的每个元素值：
Figure FDA0003464694210000031
其中，Hm,n表示匹配滤波矩阵中第m行第n列的元素值，γ表示线性调频信号中的调频率参数，E表示全1向量，其元素值全为1，向量长度为N，n表示全1向量的序号，其取值范围为[1,N]；
第三步，将匹配滤波矩阵与距离频域方位时域回波矩阵进行矩阵点乘，得到距离脉冲压缩后的矩阵。
4.根据权利要求1所述低信噪比条件下基于相位差分的逆合成孔径雷达ISAR平动补偿方法，其特征在于，步骤(3b)中所述对两维频域相位差分矩阵进行滤波处理的具体步骤如下：
第一步，检测两维频域相位差分矩阵的最大幅度值，得到最大幅度值在的矩阵中位置(mp,np)，其中，mp表示最大值位置在矩阵中的行的序号，np表示最大值位置在矩阵中的列的序号；
第二步，构造两维矩形窗函数，矩形窗函数的中心为(mp,np)，矩形窗的长和宽均为17；
第三步，将两维矩形窗函数与两维频域相位差分矩阵进行矩阵点乘，得到两维频域自身项回波矩阵。
5.根据权利要求1所述低信噪比条件下基于相位差分的逆合成孔径雷达ISAR平动补偿方法，其特征在于，步骤(4)中所述相位计算公式如下：
Figure FDA0003464694210000041
其中，Pm,n表示自身项回波矩阵中第m行第n列的相位，arctan表示反正切操作，Re表示取实部操作，Sm,n表示自身项回波矩阵第m行第n列的元素值，Im表示取虚部操作。
CN201811004464.4A 2018-08-30 2018-08-30 低信噪比条件下基于相位差分的isar平动补偿方法 Active CN109031299B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811004464.4A CN109031299B (zh) 2018-08-30 2018-08-30 低信噪比条件下基于相位差分的isar平动补偿方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811004464.4A CN109031299B (zh) 2018-08-30 2018-08-30 低信噪比条件下基于相位差分的isar平动补偿方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109031299A CN109031299A (zh) 2018-12-18
CN109031299B true CN109031299B (zh) 2022-03-04

Family

ID=64626379

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811004464.4A Active CN109031299B (zh) 2018-08-30 2018-08-30 低信噪比条件下基于相位差分的isar平动补偿方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109031299B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110058231B (zh) * 2019-04-08 2022-04-22 南京信息职业技术学院 一种应用混沌振子的逆合成孔径雷达距离像增强方法
CN110031552B (zh) * 2019-05-27 2021-10-22 嘉兴博传科技有限公司 一种结构健康监测损伤特征值计算方法
CN110969121A (zh) * 2019-11-29 2020-04-07 长沙理工大学 一种基于深度学习的高分辨率雷达目标识别算法
CN111856466A (zh) * 2020-08-14 2020-10-30 重庆航天火箭电子技术有限公司 一种高效的复杂运动目标isar平动补偿方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103760558A (zh) * 2014-01-23 2014-04-30 电子科技大学 一种太赫兹雷达isar成像方法
CN103941255A (zh) * 2013-01-17 2014-07-23 南京航空航天大学 一种基于设计结构化Gram矩阵的ISAR运动补偿方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103941255A (zh) * 2013-01-17 2014-07-23 南京航空航天大学 一种基于设计结构化Gram矩阵的ISAR运动补偿方法
CN103760558A (zh) * 2014-01-23 2014-04-30 电子科技大学 一种太赫兹雷达isar成像方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A Robust Translational Motion Compensation Method for ISAR Imaging Based on Keystone Transform and Fractional Fourier Transform Under Low SNR Environment;DONG LI等;《IEEE TRANSACTIONS ON AEROSPACE AND ELECTRONIC SYSTEMS》;20171031;第53卷(第5期);全文 *
应用联合自聚焦实现低信噪比ISAR成像平动补偿;杨磊等;《西安电子科技大学学报》;20120105(第03期);全文 *
逆合成孔径雷达成像运动补偿自聚焦方法研究;郑学合;《现代防御技术》;19990620(第03期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109031299A (zh) 2018-12-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109031299B (zh) 低信噪比条件下基于相位差分的isar平动补偿方法
Zheng et al. Radar high-speed target detection based on the scaled inverse Fourier transform
Xing et al. New ISAR imaging algorithm based on modified Wigner–Ville distribution
Su et al. High-speed multi-target detection with narrowband radar
Delisle et al. Moving target imaging and trajectory computation using ISAR
CN101900813B (zh) 基于机动目标距离-瞬时调频的isar成像方法
CN103760558B (zh) 一种太赫兹雷达isar成像方法
CN110568434B (zh) 一种多通道匀加速sar动目标二维速度估计方法
CN111142105A (zh) 复杂运动目标isar成像方法
CN108226928B (zh) 基于期望传播算法的逆合成孔径雷达成像方法
CN104698459B (zh) 一种应用于缺失数据的条带sar压缩感知成像方法
CN109407070B (zh) 一种高轨平台地面运动目标检测方法
EP0544533B1 (en) Improved ISAR imaging radar system
CN110275158A (zh) 基于贝叶斯压缩感知的宽带雷达回波信号参数估计方法
CN109613507B (zh) 一种针对高阶机动目标雷达回波的检测方法
Yu et al. Ground moving target motion parameter estimation using Radon modified Lv's distribution
CN109143236B (zh) 适用于复杂飞行轨迹的双基聚束sar大场景成像方法
CN109143235B (zh) 一种双基前视合成孔径雷达地面运动目标检测方法
CN106772373B (zh) 针对任意地面运动目标的sar成像方法
Thammakhoune et al. Moving target imaging for synthetic aperture radar via RPCA
Zeng et al. Grating lobes suppression method for stepped frequency GB-SAR system
Zhang et al. Tensor RPCA for downward-looking 3-D SAR imaging with sparse linear array
Zheng et al. Distributed spaceborne sar echo time delay fast algorithm
Chen et al. Fast and Reftned Radar Processing for Maneuvering Target via Two-Stage Integration Detection
Gelli et al. Extended Space Doppler Adaptive Processing for Bistatic Multichannel ISAR imaging of targets masked by strong clutter

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