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严重方位模糊下的合成孔径雷达微弱运动目标聚焦与参数估计方法 被引量:4
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作者 万俊 周宇 +1 位作者 张林让 陈展野 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期85-91,108,共8页
针对现有运动目标聚焦方法存在的对多普勒模糊敏感、信噪比要求高、不能较好地实现无模糊运动参数估计的问题,提出一种严重方位模糊下的合成孔径雷达微弱运动目标聚焦与参数估计方法。首先,构造方位谱压缩函数压缩目标方位谱带宽;其次,... 针对现有运动目标聚焦方法存在的对多普勒模糊敏感、信噪比要求高、不能较好地实现无模糊运动参数估计的问题,提出一种严重方位模糊下的合成孔径雷达微弱运动目标聚焦与参数估计方法。首先,构造方位谱压缩函数压缩目标方位谱带宽;其次,应用二阶Keystone变换补偿距离弯曲;随后,通过所构造的距离走动补偿函数与吕氏分布变换(LVD)完成剩余距离徙动和多普勒徙动的补偿,进而实现目标能量聚焦;最后,结合参数粗估计结果,设计一种LVD域的无模糊参数精估计准则。仿真结果表明:该方法不受方位多普勒谱分裂与LVD域多普勒模糊的影响,具有较强的抗噪性,与Radon分数阶傅里叶变换的方法和基于非线性变换的方法相比,信噪比损失分别降低了约2dB和15dB。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 微弱运动目标聚焦 无模糊参数估计 多普勒谱分裂 距离徙动 多普勒徙动
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基于时间反转和降阶Keystone的SAR-GMTI快速聚焦方法 被引量:2
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作者 万俊 周宇 +1 位作者 张林让 陈展野 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期166-176,共11页
对合成孔径雷达(SAR)地面运动目标聚焦技术进行了研究。针对现有运动目标聚焦方法存在的问题,提出了一种基于时间反转和降阶Keystone的SAR地面运动目标检测(SAR-GMTI)快速聚焦方法。首先,根据目标的机动特性建立了3阶距离模型;其次,针... 对合成孔径雷达(SAR)地面运动目标聚焦技术进行了研究。针对现有运动目标聚焦方法存在的问题,提出了一种基于时间反转和降阶Keystone的SAR地面运动目标检测(SAR-GMTI)快速聚焦方法。首先,根据目标的机动特性建立了3阶距离模型;其次,针对目标多普勒中心模糊引起的多普勒谱分裂现象,结合所提时间反转处理(TRP)和降阶Keystone变换处理估计出运动目标2阶参数。此后,构造2阶相位补偿函数补偿运动目标的2阶距离徙动和多普勒徙动,从而完成运动目标的聚焦。同时,所提方法没有任何参数搜索过程,降低了计算复杂度。最后,仿真实验验证了所提算法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 地面运动目标聚焦 时间反转处理 KEYSTONE变换 距离徙动 多普勒徙动
原文传递
宽带变多通道窄带信号检测高速目标算法
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作者 史小斌 顾红 苏卫民 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期647-653,共7页
高速目标的宽带信号回波产生的目标距离走动会导致传统动目标检测相参积累信噪比损失较大.Keystone变换以及相关改进算法虽然能够校正目标距离走动,但该类算法需要预先估计目标较为精确的多普勒速度,难于应用到实际工程中.文中采用一种... 高速目标的宽带信号回波产生的目标距离走动会导致传统动目标检测相参积累信噪比损失较大.Keystone变换以及相关改进算法虽然能够校正目标距离走动,但该类算法需要预先估计目标较为精确的多普勒速度,难于应用到实际工程中.文中采用一种宽带线性调频信号变多通道窄带信号处理方法,在没有目标速度先验知识的情况下,能够对高速目标回波信号能量进行有效积累,从而提高目标检测性能.给出了算法框图,经仿真验证该方法有效. 展开更多
关键词 宽带线性调频雷达 高速运动目标 距离走动 动目标检测
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基于HQBA的平移不变双基地SAR成像
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作者 耿旭朴 闫鸿慧 +1 位作者 余慧 王岩飞 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期1288-1291,共4页
该文使用HQBA(Half Quasi-Bistatic Angle)的概念和驻定相位原理,推导平移不变双基地SAR点目标回波信号的二维精确频谱,深入分析频谱中各相位项的物理意义,提出基于HQBA计算的RD成像处理流程,并对平移不变双基地SAR的HQBA,RCM和成像效... 该文使用HQBA(Half Quasi-Bistatic Angle)的概念和驻定相位原理,推导平移不变双基地SAR点目标回波信号的二维精确频谱,深入分析频谱中各相位项的物理意义,提出基于HQBA计算的RD成像处理流程,并对平移不变双基地SAR的HQBA,RCM和成像效果进行仿真。结果表明,该方法能有效校正平移不变双基地SAR的距离单元徙动,提高成像质量。 展开更多
关键词 合成孔径雷达(SAR) 双基地SAR 平移不变 距离单元徙动
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