基于简化属性散射中心模型的空间目标ISAR超分辨成像方法研究

As the capabilities of space targets grow, the effective load of space targets indicated a complicated tendency. It brings the threat evaluating great difficulties. Inverse synthetic aperture radar (ISAR) super-resolution imaging is an essential technology. It can obtain the types and structure of space targets. However, the signal model of the present super-resolution ISAR imaging methods is still point scattering model, which crippled the targets’ integrity. Comparing to the point scattering models, the attributes scattering center model can descript the targets’ electromagnetic scattering mechanism more exactly, while the high dimension and strong coupling were present simultaneously. To counter the exist problems of present ISAR supper-resolution imaging methods, this program using the motion compensation methods as a basis, researching the super-resolution ISAR imaging method of space targets based on simplified attributed scattering center model. This program will develop the research on three aspects, simplification of attributed scattering center model, optimal parameter estimation of simplified model and super-resolution imaging method based on simplified model. And the real data experiments will be used to verity the algorithm validity finally. The research results are beneficial to the next work of multi-angle fusion method based on the Video-ISAR imageries. It also provides theory and technique supports for the improvements in imaging capability and information acquisition capability of future radar systems.

空间目标随着功能的不断完善，呈现出载荷复杂化的趋势，这为评估其威胁程度带来极大困难。利用逆合成孔径雷达超分辨成像技术，有望获得空间目标的载荷种类、结构等特点，进而提高对其识别概率。现有的超分辨成像方法普遍采用点散射模型，在提高分辨率的同时破坏了目标的整体性。属性散射中心模型较点散射模型更精确地反映了目标的电磁散射机理，但其存在参数维度高及强耦合的难题。因此，针对以上问题，本项目以精确稳健的运动补偿技术为基础，重点开展基于简化属性散射中心模型的空间目标ISAR超分辨成像方法研究，主要包括精度保持下的属性散射中心模型简化方法、精确高效的简化模型参数最优估计方法以及基于简化模型的ISAR超分辨成像方法三部分内容，并最终利用实测数据验证算法的有效性。本项目研究成果有利于开展基于Video-ISAR序列像的多视角融合技术研究，可为提升未来雷达的成像能力、信息感知能力提供理论和技术支持。

空间目标随着功能的不断完善，呈现出载荷复杂化的趋势，这为评估其威胁程度带来极大困难。利用逆合成孔径雷达超分辨成像技术，有望获得空间目标的载荷种类，结构等特点，进而提高对其识别概率。目前国内空间目标的成像研究工作主要在成像聚焦性能改善上，在应用方面主要是对已知目标的状态确认和未知目标形态的大致判断。结合空间目标ISAR成像的目标特征提取与识别研究目前多是沿用光学的图像处理方法，鲜有针对微波雷达成像本质特点进行研究。特别针对未知空间目标的载荷和状态分析，还处于起步阶段。其原因在于先验信息的缺失下，利用雷达成像手段来获得未知空间目标的真实载荷和细致形态不仅面临电子散射建模的理论问题，也需要克服高分辨ISAR图像的获取问题。.针对以上问题，本项目以精确稳健的运动补偿技术为基础，重点开展了基于简化属性散射中心模型的空间目标ISAR超分辨成像方法研究，主要包括精度保持下的属性散射中心模型简化方法，精确高效的简化模型参数最优估计方法以及基于简化模型的ISAR超分辨成像方法三部分内容，是传统基于点散射模型ISAR成像方法的有力扩展，能够更加准确真实的反映目标的电磁散射机理，更加接近人的视觉感知方式。并利用matlab仿真数据，FEKO电磁仿真数据以及微波暗室数据验证了算法的有效性。本项目是在电磁场与电磁波、雷达信号处理两个交叉学科中的一次探索性研究，可为提升未来雷达的成像能力、信息感知能力提供理论和技术支持。