系统工程与电子技术 ›› 2023, Vol. 45 ›› Issue (7): 2022-2030.doi: 10.12305/j.issn.1001-506X.2023.07.12

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双基地ISAR稀疏孔径机动目标MTRC补偿成像算法

朱瀚神1, 胡文华1,*, 郭宝锋1, 焦丽婷1, 朱晓秀2, 朱常安1   

  1. 1. 陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系, 河北 石家庄 050003
    2. 中国人民解放军32398部队, 北京 100192
  • 收稿日期:2022-03-11 出版日期:2023-06-30 发布日期:2023-07-11
  • 通讯作者: 胡文华
  • 作者简介:朱瀚神 (1996—), 男, 硕士研究生, 主要研究方向为雷达信号处理、雷达成像技术
    胡文华 (1970—), 男, 副教授, 博士, 主要研究方向为雷达故障诊断、雷达监测
    郭宝锋 (1987—), 男, 讲师, 博士, 主要研究方向为雷达信号处理、雷达成像技术
    焦丽婷 (1995—), 女, 硕士研究生, 主要研究方向为雷达信号处理、雷达图像融合
    朱晓秀 (1993—), 女, 助理工程师, 博士, 主要研究方向为雷达信号处理、雷达图像融合、雷达成像技术
    朱常安 (1989—), 男, 硕士研究生, 主要研究方向为雷达性能检测、雷达故障诊断
  • 基金资助:
    河北省自然科学基金(F2019506031);陆军工程大学基础前沿科技创新项目(KYSZJQZL2020)

Bistatic ISAR sparse aperture maneuvering target MTRC compensation imaging algorithm

Hanshen ZHU1, Wenhua HU1,*, Baofeng GUO1, Liting JIAO1, Xiaoxiu ZHU2, Chang'an ZHU1   

  1. 1. Department of Electronic and Optical Engineering, Shijiazhuang Campus, Army Engineering University, Shijiazhuang 050003, China
    2. Unit 32398 of the PLA, Beijing 100192, China
  • Received:2022-03-11 Online:2023-06-30 Published:2023-07-11
  • Contact: Wenhua HU

摘要:

针对双基地逆合成孔径雷达(bistatic inverse synthetic aperture radar, Bi-ISAR)稀疏孔径条件下机动目标的越距离单元徙动(migration through range cells, MTRC)补偿难的问题, 提出了一种将Keystone变换与加权l1范数稀疏约束最优化算法相结合的补偿并成像的算法。Bi-ISAR稀疏孔径机动目标回波完成平动补偿后, 假设目标图像各像元稀疏非同分布, 对每个距离单元建立含Keystone变换参数与时变双基地角的变尺度傅里叶变换稀疏基, 使用加权l1范数稀疏约束最优化算法逐距离单元恢复方位向的散射系数并成像。实验结果证明了所提算法的有效性和鲁棒性。

关键词: 双基地逆合成孔径雷达, 稀疏孔径, 机动目标, 越距离单元徙动

Abstract:

Aiming at the problem that it is difficult to compensate the migration through range cells (MTRC) of maneuvering target under the condition of sparse aperture in bistatic inverse synthetic aperture radar (Bi-ISAR) system, a compensated imaging method combining Keystone transform and weighted l1 norm sparse constrained optimization algorithm is proposed. Based on the Bi-ISAR sparse aperture echo data after translation compensation, assuming that each pixel of the target image is sparse and non identically distributed, a variable scale Fourier transform sparse basis with Keystone transform parameters and time-varying bistatic angle is established for each range cell, and the weighted l1 norm sparse constrained optimization algorithm is used to recover the azimuth scattering coefficient imaging. Experimental results show the effectiveness and robustness of the proposed algorithm.

Key words: bistatic inverse synthetic aperture radar (Bi-ISAR), sparse aperture, maneuvering target, migration through range cells (MTRC)

中图分类号: