导读:本文包含了机动目标成像论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:逆合成孔径激光雷达,机动目标成像,积分立方次相位函数,分数阶傅里叶变换
机动目标成像论文文献综述
吕亚昆,吴彦鸿,薛俊诗,王宏艳[1]（2018）在《机动目标逆合成孔径激光雷达成像算法》一文中研究指出针对逆合成孔径激光雷达对机动目标成像时,其回波信号存在距离向色散和方位向多普勒时变的问题,在建立机动目标精确回波信号模型的基础上,提出一种基于积分立方次相位函数-分数阶傅里叶变换的成像算法.在距离压缩时,首先采用积分立方次相位函数快速估计出回波脉冲的调频率,进而在最佳旋转角下采用分数阶傅里叶变换实现距离像压缩,消除距离色散.经过运动补偿后,在方位压缩时结合积分立方次相位函数-分数阶傅里叶变换与Clean技术实现对每一距离单元上强弱散射点的分离成像,解决由于机动运动产生的方位多普勒时变而形成的图像散焦问题.最后,通过散射点模型的仿真实验,验证了所提方法的有效性.(本文来源于《光子学报》期刊2018年11期）
杨旭,皮亦鸣,李晋,刘通[2]（2018）在《采用二阶Keystone变换的机动目标ISAR成像算法》一文中研究指出针对具有复杂运动的机动目标在相干成像时间内产生的一阶距离徙动和二阶距离徙动的问题,本文提出了基于二阶Keystone变换的二维ISAR成像算法。文章首先结合去调频接收机技术,建立并分析了机动目标的回波信号模型,并对回波信号使用二阶Keystone变换以去除二阶距离徙动。然后,采用分数阶傅里叶变换(Fr FT)估计二阶Keystone变换后新生成的二次相位项的调频斜率,并依此补偿该二次相位项。对补偿后的回波信号再次使用二阶Keystone变换以去除一阶距离徙动。最后,对回波信号使用2D FFT以获取机动目标的高分辨2D ISAR图像。数值仿真和实测数据成像结果验证了本算法的有效性。(本文来源于《信号处理》期刊2018年11期）
邬俊,徐刚[3]（2018）在《ISAR机动目标联合高分辨成像和参数估计》一文中研究指出在逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像中,目标的机动特性会引入高阶相位调制,从而增加在低信噪比下成像聚焦和定标的难度。为了解决此问题,本文提出了一种联合成像和目标参数估计的算法,能够实现良好的聚焦成像和精确的图像定标处理。考虑目标转动加加速度,建立高机动性目标信号模型。针对目标转动参数和转动中心位置未知,利用最小熵方法进行联合目标成像和转动参数估计。同时,利用估计转动参数实现图像方位定标,以提取目标二维几何特征。相比传统成像算法(如时频类方法),本文方法能够获得全孔径成像分辨率,并且在低信噪比下取得较好的成像质量。最后,通过实验分析验证了本文算法的有效性。(本文来源于《信号处理》期刊2018年11期）
阿里谢里夫·阿卜杜勒卡德（ALI,CHERIF,ABDELKADER）[4]（2018）在《基于多分量叁次相位信号的机动目标ISAR成像》一文中研究指出雷达成像技术的快速发展为如何准确地观察目标提供了有效的方法。逆合成孔径雷达(ISAR)系统是一种常见的雷达成像方法,它是雷达信号处理领域的一种有效工具,用于获取非均匀旋转目标的聚焦图像。然而,由于时变多普勒参数的影响,ISAR成像技术一直面临挑战;ISAR成像质量与目标本身的运动特性有关。在运动补偿转换后,用多分量多项式相位信号(m-PPS)来表示回波的方位向信息,ISAR聚焦图像可以利用距离——瞬时多普勒(RID)技术结合mPPS的参数估计来获得。本文重点研究了基于多分量叁次相位信号(m-CPS)的高机动目标ISAR成像技术。m-CPS的参数估计的准确性对成像质量有着非常重要的影响。因此,本文的主要目的是提出m-CPS的参数估计新方法,来提高目标的ISAR成像质量。本文的主要研究内容包括以下几个方面:1、通过改进传统的离散多项式变换(DPT)方法,本文提出了一种基于修正离散多项式变换(MDPT)的m-CPS信号参数估计方法。可实现叁次相位信号的参数估计。本文通过真实目标的成像结果来说明这种算法的有效性。2、本文提出了一种修正乘积型高阶模糊度函数(IPHAF)的算法来估计mCPS信号的相位系数,它是一种改进的高阶模糊度函数(HAF)算法。与传统的HAF算法相比,IPHAF算法能够非常有效的获得高聚焦的ISAR图像。本文通过实测数据成像结果验证了新算法的有效性。3、对于具有高机动性的目标,目标的旋转运动可能会引起的散射点越分辨单元走动(MTRCs),因此在观测时间内目标回波信号振幅的变化不能忽略。本文提出了两种估计时变振幅(TVA)的方法。第一种是基于Dechip技术与逆FT相结合的方法,并将IPHAF算法扩展到相位系数估计中。第二种方法是基于特殊窄谱滤波器,并且用MCPF方法来对相位参数进行估计。利用实验结果分别验证了在恒定振幅和时变振幅两种情况下IPHAF算法和MCPF算法的有效性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
祁明硕[5]（2018）在《机动目标逆合成孔径雷达高分辨率成像与定标方法》一文中研究指出逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)凭借其全天时、全天候和远作用距离的优势,在空间目标监视、海洋舰船检测和防空反导等军事与民用领域获得了广泛的应用。对于平稳运动目标,传统的距离-多普勒(Range-Doppler,RD)成像方法即可获得聚焦良好的ISAR图像。然而,对于存在机动运动的ISAR目标而言,其非均匀的平动和转动运动使得传统的平稳运动目标ISAR成像方法面临以下问题:首先,机动目标非均匀的平动运动使得现有参数化的平动运动补偿方法性能下降,尤其在低信噪比条件下,无法获得机动目标的聚焦图像;其次,机动目标的非均匀旋转运动使得ISAR方位回波中存在高次相位和高阶的越距离单元徙动(Migration Through Range Cells,MTRC)现象,严重降低ISAR图像的聚焦度;最后,目标的非均匀旋转运动使得其参数估计困难,无法对机动目标的ISAR图像实现精确定标,不利于对目标的分类和识别。因此,本论文针对机动目标的ISAR高分辨率成像算法开展研究,提出基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的目标平动估计与补偿方法,基于PSO和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的机动目标非均匀旋转运动估计和补偿方法,进而实现ISAR图像的精确标定。本文的内容安排如下:1、阐述了ISAR成像的基本原理,对常用的平动补偿方法和基于一阶Keystone变换的MTRC校正方法进行了论述。接着,构建了机动目标的运动模型和ISAR成像模型,并通过仿真实验结果阐明了平稳目标ISAR成像算法在处理机动目标ISAR成像时面临的问题。2、针对长相干积累时间下机动目标平动分量的精确估计和补偿问题,提出了基于PSO算法的平动分量估计和补偿方法。首先,将长相干积累时间内的ISAR回波划分为短孔径,分析短孔径下机动目标运动的平动分量模型,将平动分量建模为二阶多项式。其次,以图像熵值为代价函数,将目标平动运动参数的估计建模为一个无约束的优化问题,并提出一种基于PSO算法的参数估计方法,实现平动分量的精确估计和补偿。然后,基于相干的短孔径ISAR回波,利用正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuits,OMP)方法实现机动目标短孔径回波的高分辨率成像。最后,通过仿真和实测数据实验验证了算法的有效性和稳健性。3、针对机动运动目标非均匀转动引起的高阶相位和MTRC问题,提出了基于PSO和GA的目标转动参数估计和补偿方法,获得仿真和电磁数据聚焦良好的ISAR成像结果,实现ISAR图像的精确标定。首先,本章构建了目标等效旋转运动的恒加速度模型,以图像熵值为目标函数,将目标非均匀旋转运动参数的估计建模为一个无约束的优化问题。接着,分别提出基于PSO算法和GA的旋转运动参数估计方法,两种方法模型简单、实现简便且计算效率高。然后,根据估计得到的目标旋转运动参数,利用重采样技术将目标的非平稳旋转转换为匀速旋转,并构造补偿相位项来消除残留的高次相位对目标ISAR图像聚焦度的影响。之后,由于非均匀旋转运动补偿消除了距离和方位两维之间的耦合,应用一阶Keystone变换即可消除MTRC影响,并通过方位压缩得到聚焦良好的目标ISAR图像。最后,基于旋转运动参数估计结果,实现ISAR图像的精确标定。基于仿真和电磁数据的实验结果对本章所提方法的有效性和稳健性进行了验证。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-06-01）
董祺[6]（2018）在《机动平台SAR场景成像和动目标成像算法研究》一文中研究指出合成孔径雷达成像相对于光学成像而言,在不同的天气状况,无论昼夜均可进行成像,而且具有较强的穿透能力,可以绕过障碍物进行成像,在军事和民用应用中都具有重要的价值。由于机动平台可以灵活的变更飞行轨迹,更适合军事应用的需求,所以使用机动平台搭载合成孔径雷达的技术已经引起越来越多的关注,机动平台的SAR成像也被广泛研究。但由于机动平台轨道一般不同于直线平飞轨道,很多基于直线平飞模型的成像算法无法直接应用于机动平台SAR成像,需要对非直线平飞轨道的成像算法进行研究,以满足对高精度和高效SAR成像的需求。本文分析了现有成像算法的不足,从提升精度和效率的需求出发,从频域和时域两种处理角度着手,分别对场景SAR成像和动目标SAR成像进行了研究。论文主要内容概括如下:机动平台的下降段飞行一般可以分为直线下降和带加速度的曲线下降。针对机动平台的匀速直线俯冲飞行阶段,方位平移不变性不成立的问题,第二章将目标的斜距模型转换为沿飞行方向的斜距模型,使得方位平移不变性成立,再利用坐标轴的旋转提升频谱利用率,最后在方位频域进行成像以避免短孔径时间内时域成像可能出现的场景混迭。针对机动平台带加速度的曲线下降阶段,加速度引起方位空变的问题,首先构造带加速度的斜距历程形式,将斜距的非空变部分和加速度引起的方位空变部分进行分离,通过对方位空变项进行补偿,即可使用常规的RMA成像算法,最后在频域完成对目标的较为精确的成像。仿真和实测数据的处理结果验证了所提方法的有效性。时域算法与频域算法相比,能够在任意轨道下进行成像,随着运算元器件性能的飞速发展,时域算法更适合进行机动平台的精确SAR成像。时域算法的计算量主要来自对场景点的斜距历程计算,针对这一问题,第叁章通过简化斜距历程的形式,实现对时域快速后投影算法的加速。如果在斜距误差允许的情况下,对成像质量产生的影响较小,利用这一原则,对场景进行分块,将每一小块场景中所有点的斜距历程通过平面波假设进行近似,这样只需要对子场景的中心点精确计算斜距历程,对于同一子场景中其他点的斜距历程,通过平面波近似即可。仿真实验处理结果表明该方法在保证精度的情况下,能够在一定程度上实现对时域算法的加速。时域算法能够在非直线轨迹下进行精确SAR成像,能够对机动平台进行高精度SAR成像。FBP和FFBP一类加速算法,都使用了分级思想,在极坐标系下进行逐级成像,大幅提升了时域算法的运算效率。但是局部极坐标系间的投影操作需要通过插值实现,带来的运算量较大,并会引起误差的积累,造成成像质量的下降。针对这一问题,第四章通过分析波数谱宽度,得到波数谱与场景宽度的关系,提出波数谱的压缩核,将子孔径图像相干迭加的过程在直角坐标系下进行,通过子图像平移相加操作实现图像的相干积累。避免了插值过程引入的计算量,并且避免了插值操作带来的误差积累。通过仿真和实测数据处理结果证实了算法的有效性。在使用机动平台对场景进行SAR成像的过程中,场景的SAR图像中也可能存在散焦的动目标,需要对其进行有效的聚焦以为后续信息提取工作提供高精度成像结果。由于机动平台常常做曲线运动,首先需要通过BP算法补偿轨道曲线运动带来的影响。针对动目标的精确聚焦问题,第五章从BP成像的原理出发,推导了动目标在二维波数域的精确形式,提出直接将动目标所在区域的图像变换到二维波数域,通过对速度信息的一维搜索,对二维波数谱中的散焦相位进行补偿,得到的熵值最小的成像结果即为动目标的精确成像结果。相对于传统算法来说,避免了将动目标散焦结果变换回到回波域进行处理的复杂过程。实测数据和仿真结果证明了该方法的有效性。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-04-01）
杨骏泽,王昕[7]（2018）在《基于ICPF的步进频率雷达机动目标高分辨率成像处理》一文中研究指出针对机动目标步进频率回波信号一维距离像模糊的问题,本文提出了基于求和立方相位函数(Integrated cubic phase function,ICPF)的运动参数估计和补偿方法。首先,构建机动目标的步进频率回波叁阶相位信号模型,采用一阶差分处理实现相位降阶。其次,计算降阶信号的ICPF,依次估计和补偿加速度以及速度引入的误差相位。然后,对运动补偿后信号进行IFFT处理可以获得目标高分辨一维距离像。其中,对加速度和速度的估计只需要进行一维搜索,算法运算量很小。最后,分别在无噪声和较低信噪比的情况下进行计算机仿真,实验结果验证了本文所提方法的有效性。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2018年02期）
杨骏泽[8]（2017）在《机动目标ISAR成像关键技术研究》一文中研究指出逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)能够对空间、空中和海面运动目标进行全天时、全天候成像,在国家安全和国民经济领域拥有重大的应用价值。但是,对机动目标回波进行成像处理时仍然存在一些问题。机动运动状态下,雷达回波信号运动补偿后,仍然包含加速度等引入的高阶相位项,导致重建二维图像在方位向发生散焦,成像质量下降。此外,步进频率体制下,雷达回波信号会受到机动目标运动径向速度和加速度影响,直接进行成像处理后重建一维距离像出现散焦和移位现象。针对上述问题,本文对机动运动目标的ISAR成像处理和一维距离像重建进行研究并提出解决方案。首先,本文介绍了ISAR成像的基本原理,包括ISAR转台成像模型和线性调频信号,并且概述了成像基本技术脉冲压缩和运动补偿的方法。另外,通过实验仿真飞机目标回波和RD成像算法,为后续的机动目标ISAR成像奠定了理论基础。其次,详细分析了强机动目标回波的特征,建立强机动目标立方相位信号(Cubic Phase Signal,CPS)模型。针对CPS中调频率和二次调频率导致的图像方位向散焦问题,提出相位差分-调频傅立叶变换算法。先估计出CPS的所有参数后重构目标回波信号,再运用RD算法进行成像,就可以获得高分辨率的ISAR像。MATLAB仿真验证本章算法能够获得较好的成像结果。然后,研究了目标机动运动对步进频率脉冲回波信号一维距离像的影响。对机动运动引入的加速度和速度如何影响距离向成像进行了详细分析,提出基于求和立方相位函数(Integrated Cubic Phase Function,ICPF)的参数估计方法,对目标运动参数进行精确估计。然后通过Dechirp技术完成运动补偿,经逆快速傅立叶变换后获取高分辨率的一维距离像。同时,对步进频率脉冲信号高分辨率成像进行了仿真,验证了该方法的有效性。最后,对本文全部工作进行总结,并对未来需要继续研究的问题进行了展望。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2017-10-26）
赵程亮,张占月,赵双,刘瑶[9]（2017）在《成像卫星协同观测区域机动目标方法研究》一文中研究指出针对成像卫星观测搜索区域机动目标的任务规划问题,提出了一种通过卫星之间条带重迭拼接的多星协同观测区域机动目标的方法。建立了成像卫星侧摆角度计算模型及观测条带顶点坐标计算模型,并提出针对区域机动目标搜索监视的规划模型。通过卫星每次过境观测时调整侧摆角度对待观测目标进行任务分解观测。仿真结果表明,成像卫星协同条带重迭拼接方法是一种有效的机动目标侦察监视方法,对区域机动目标搜索有一定的实际应用意义。(本文来源于《第四届高分辨率对地观测学术年会论文集》期刊2017-09-17）
桂小刚[10]（2017）在《空间快速机动小目标ISAR成像算法研究》一文中研究指出远距离机动小目标/隐身目标逆合成孔径雷达(Inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像在国防空间目标监视领域具有重要作用。在对空间快速机动小目标/隐身目标进行ISAR成像过程中,由于空间目标尺寸小/隐身特性且目标与雷达的作用距离远,导致接收的回波信号具有信噪比(SNR)低和方位多普勒频率时变等问题;使得传统的基于傅里叶变换的距离-多普勒(RD)成像算法获得的ISAR图像出现散焦和拖尾,难以识别。因此,如何在低信噪比下实现对机动目标成像已成为近年来国内外研究的热点和难点问题。而且,由于机动目标的双面体和叁面体构件或目标复杂运动导致散射点存在越距离单元走动,导致的回波信号幅度具有时变特性,给ISAR成像算法设计带来进一步的挑战。本文围绕上述存在的问题展开研究,主要的研究内容和创新点如下:(1)由于传统的时频分析方法存在交叉项抑制与时频高分辨率相互制约的问题,导致基于时频分析的机动目标ISAR成像算法难以获得清晰高分辨的ISAR图像。本文提出了一种基于同步挤压变换(Synchrosqueezing transformation,SST)的机动目标高分辨ISAR成像方法。首先把平动补偿后的距离门回波信号建模为多成分多项式相位信号(Polynomial phase signal,PPS),然后利用SST对多成分PPS进行时频分析,得到的回波信号时频分布具有高的时频聚集性且不带来任何交叉项,且沿某一方位时刻取切片即可得到机动目标的高分辨ISAR图像。最后,计算机仿真和实测数据验证了提出算法的有效性。(2)针对已有的参数估计方法在低信噪比下无法实现对多成分PPS信号参数的准确估计,本文通过挖掘同时利用PPS信号的幅度和相位信息,提出了一种相干积累的叁次相位函数(CPF)来提高输出信噪比,及抑制交叉项和虚假伪峰;有效的解决了传统的参数估计方法在低信噪比情况下难以完成对多成分PPS信号的参数估计问题,并通过引入非均匀快速傅立叶变换(NUFFT)来降低算法计算复杂度。最后,给出一种机动目标的高分辨ISAR成像方法,计算机仿真结果验证了提出算法的有效性。(3)在机动目标存在双面体和叁面体构件或复杂运动导致散射点存在越距离单元走动时,现有的恒定幅度QFM信号模型无法准确描述机动目标回波信号的幅度时变特性,本文采用更精确的回波信号模型多成分调幅—平方调频(AM-QFM)信号,即把平动补偿后各距离单元的回波信号建模为多成分幅度时变的QFM信号;并提出一种低信噪比下AM-QFM信号参数估计方法。相比于现有的基于恒定幅度模型ISAR成像算法,提出的方法能够得到聚焦良好的机动目标ISAR图像。最后,通过计算机仿真验证了提出方法的有效性。(本文来源于《重庆大学》期刊2017-04-01）
机动目标成像论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对具有复杂运动的机动目标在相干成像时间内产生的一阶距离徙动和二阶距离徙动的问题,本文提出了基于二阶Keystone变换的二维ISAR成像算法。文章首先结合去调频接收机技术,建立并分析了机动目标的回波信号模型,并对回波信号使用二阶Keystone变换以去除二阶距离徙动。然后,采用分数阶傅里叶变换(Fr FT)估计二阶Keystone变换后新生成的二次相位项的调频斜率,并依此补偿该二次相位项。对补偿后的回波信号再次使用二阶Keystone变换以去除一阶距离徙动。最后,对回波信号使用2D FFT以获取机动目标的高分辨2D ISAR图像。数值仿真和实测数据成像结果验证了本算法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
机动目标成像论文参考文献
[1].吕亚昆,吴彦鸿,薛俊诗,王宏艳.机动目标逆合成孔径激光雷达成像算法[J].光子学报.2018
[2].杨旭,皮亦鸣,李晋,刘通.采用二阶Keystone变换的机动目标ISAR成像算法[J].信号处理.2018
[3].邬俊,徐刚.ISAR机动目标联合高分辨成像和参数估计[J].信号处理.2018
[4].阿里谢里夫·阿卜杜勒卡德（ALI,CHERIF,ABDELKADER）.基于多分量叁次相位信号的机动目标ISAR成像[D].哈尔滨工业大学.2018
[5].祁明硕.机动目标逆合成孔径雷达高分辨率成像与定标方法[D].西安电子科技大学.2018
[6].董祺.机动平台SAR场景成像和动目标成像算法研究[D].西安电子科技大学.2018
[7].杨骏泽,王昕.基于ICPF的步进频率雷达机动目标高分辨率成像处理[J].数据采集与处理.2018
[8].杨骏泽.机动目标ISAR成像关键技术研究[D].南京邮电大学.2017
[9].赵程亮,张占月,赵双,刘瑶.成像卫星协同观测区域机动目标方法研究[C].第四届高分辨率对地观测学术年会论文集.2017
[10].桂小刚.空间快速机动小目标ISAR成像算法研究[D].重庆大学.2017