免费论文摘要：高辨别及多目的ISAR成像本领接洽

    正文重要接洽逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）成像中的高辨别本领和多目的成像本领。对于高辨别本领，正文运用收缩感知（Compressive Sensing，CS）来普及方位向辨别率；在多目的成像中，正文在方位向对来自各别目的的旗号举行辨别，而后独立成像。    辨别率是测量雷达图像的要害目标。在鉴于傅立叶变幻的处置本领中，方位向辨别率是有限的，为了克复这种控制性，正文运用鉴于收缩感知的算法来普及方位向辨别率。    开始，咱们运用短功夫内所赢得的数据对稳固目的举行成像。在创造起鉴于稠密表白的成像模子之后，成像题目变化成了旗号重构的题目。其余，方位向回波在某些功夫有大概是稠密的，在这种情景下，咱们创造与方位功夫相映的收缩感知矩阵，而后对目的举行重构。    但是，咱们有需要对灵活目的举行高辨别成像。正文提出了一种鉴于线性调频基的CS高辨别成像算法来领会灵活目的的方位回波。运用这种矫正的基矩阵，贯串图像的拉普拉斯先验消息，不只不妨估量出与方位场所成正比的初始多普勒频次消息，并且不妨赢得高方位辨别率。    另一上面，在ISAR成像中，地线波束大概会映照到不只一个目的上，进而引导回波臃肿。对多疏通目的成像的要害题目是辨别来自各别目的的回波，本文华用两种办法来辨别回波旗号。第一种是鉴于参数估量的，第二种鉴于图像分隔。    在第一种本领中，咱们运用各别目的在方位向的调频次来辨别旗号，引入分数阶自关系来估量调频次，对立于配合傅里叶变幻（Discrete Chirp-Fourier transform，DCFT）、Radon-Wiginer变幻（Radon-Wiginer Transtrom，RWT），所提本领将检验和测定与参数估量的二维探求降为一维探求，结果贯串逐级消去法来辨别回波。    在第二种本领中，正文运用编队多目的呈好像刚性的特性，提出运用同一个径向加速率对方位向回波举行一致的二次相位积累，而后运用Keystone变幻实行隔绝对齐，以贬低回波在多普勒域的臃肿，从而在粗图像域索取和辨别各别目的的旗号。当各别目的的回波获得辨别之后，结果用惯例积累算法对所辨别的各个单目的旗号辨别举行成像。仿真截止考证了该算法的灵验性。 

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