当前课程知识点：分数域信号与信息处理及其应用 > 第8章 分数域探测信号处理 > 8.8 分数阶相位匹配时频分布的应用 > 8.8 分数阶相位匹配时频分布的应用
各位同学好
今天我们讲
分数阶相位匹配时频分布的应用
应用领域为雷达成像
首先进行背景介绍
雷达成像具有全天时全天候
远距离获取目标轮廓
和细节信息的特点
可以对目标进行识别
以及完成遥感遥测等功能
对军用和民用都有重大实用价值
存在的难题是
在雷达信号处理中
对于机动目标的逆合成孔径雷达成像
或动目标的合成孔径雷达成像中
散射点回波信号的频率
随时间发生复杂变化
导致传统的信号分析方法
无法精确描述
复杂非平稳信号的内在结构信息
严重影响目标的成像质量
其中的关键技术是
基于分数阶相位匹配原理
构造新型时频分布
在抑制交叉项的同时
保持高的时频聚集性
可分析多分量复杂非平稳信号
在雷达发展的初期阶段
其分辨率低
探测目标
是以点目标的形式
反映在雷达显示器上
可以获取目标的距离和速度等信息
而无法获得目标的轮廓和细节信息
这严重影响了雷达系统的实际应用
因此需要通过
提高雷达分辨力
来获取目标的图像信息
雷达成像的方式包括
合成孔径雷达(SAR)
和逆合成孔径雷达(ISAR)
两种基本模式
其中合成孔径雷达
是将雷达放置在飞机卫星等运动载体上
对静止目标进行成像
逆合成孔径雷达是雷达固定
对非合作运动目标进行成像的过程
目前SAR和ISAR
是雷达成像的两种基本模式
这里给出雷达成像结果实例
左图为
分辨率3米的合成孔径雷达图像
可很好地反映成像场景的细节信息
右图为
飞机目标的逆合成孔径雷达图像
可很好地反映出目标的轮廓和细节信息
最后可根据雷达图像
实现目标的特征提取与分类识别
以ISAR成像为例
可对空中或海面的非合作目标
进行成像
进而根据成像结果进行目标识别
而当目标的运动状态比较复杂时
其受到较强干扰时
其ISAR成像过程是一个难题
这里给出
ISAR成像的横纵向分辨率
其纵向分辨率
取决于发射信号的带宽
方位像分辨率取决于
发射信号波长
以及成像积累时间内
目标相对雷达转过的角度
当目标相对雷达进行匀速旋转时
散射点回波信号为多分量单频信号
可采用经典的距离
多普勒算法获取目标的成像结果
而当目标做机动运动时
由于目标回波形式复杂
导致距离 多普勒算法失效
选取飞机平稳飞行数据段
采用距离
多普勒(RD)算法进行ISAR成像
其结果如下图所示
可见对于平稳飞行的数据段
RD算法的成像质量很好
计算某一距离单元回波数据的
Wigner-Ville分布(WVD)
可见当飞机平稳飞行时
散射点回波信号的多普勒频率
近似为常数
在实际情况下
飞机是极少做平稳飞行的
绝大多数为机动飞行
这里选取飞机目标
机动飞行数据段
采用距离
多普勒(RD)算法进行ISAR成像
其结果如下图所示
可见对于机动飞行数据段
RD算法的成像质量很差
图像模糊无法识别目标
此时计算某一距离单元回波数据的
Wigner-Ville分布(WVD)
可见当飞机目标机动飞行时
散射点回波信号的多普勒频率
随时间发生复杂变化
这里对机动目标ISAR回波信号的特点
进行总结分析
对于机动目标ISAR成像
其回波信号
可用多分量多项式相位信号来刻画
而时频分布
是处理多项式相位信号的有效手段
以舰船目标为例
其运动状态复杂
包括偏航 俯仰和侧摆的三维摆动
此时回波信号的多普勒频率
随时间发生复杂变化
导致传统的成像方法
会出现严重的方位向散焦现象
因此可以从时频分析角度
揭示机动目标ISAR成像新机理
并提出多分量信号时频分析新方法
这里采用时频分析新方法
解决方位向散焦问题
获得了目标的成像信息
并形成了ISAR成像
时频分析研究新方向
其核心技术
即为运动补偿后
回波信号的时频分析
并通过时间采样
获取目标时频ISAR图像
该技术可解决
机动目标复杂运动情况下的
雷达成像积累问题
这里给出
舰船目标实测数据分析结果
图中所示
为某一距离单元回波信号的
不同类型时频分布
包括Wigner-Ville分布
Choi-Williams分布
短时傅里叶变换
以及基于分数阶相位匹配原理
所构造的新型时频分布
可见新型时频分布
在抑制交叉项的同时
保持较高的时频聚集性
这里给出
舰船目标实测数据成像结果
图中所示
为不同类型时频分布的ISAR成像结果
由于舰船目标的复杂运动
距离多普勒算法
出现严重的方位向散焦现象
Wigner-Ville分布
和Choi-Williams分布方法
受到交叉项干扰
或时频聚集性低等因素的影响
成像质量不高
短时傅里叶变换方法
也受到低时频聚集性的影响
基于分数阶相位匹配原理
所构造的新型时频分布
进行ISAR成像
可获得最优的成像结果
总结 基于分数阶相位匹配原理
所构造的新型时频分布
可应用在机动目标雷达成像等领域
获取目标清晰的雷达成像结果
今天我们的课就讲到这里
谢谢大家
-1.1 分数傅里叶变换背景与理论
-1.2 分数傅里叶变换应用
-第1章 讨论题
--第1章 讨论题1
--第1章 讨论题2
-第1章 习题
--第1章 习题
-2.1 分数傅里变换的定义
-2.2 分数傅里叶变换的性质
-2.3 一维/二维分数傅里叶变换
-第2章 讨论题
--第2章 讨论题1
--第2章 讨论题2
-第2章 习题
--第2章 习题
-3.1 分数卷积I
-3.2 分数卷积II
-3.3 功率谱
--3.3 功率谱
-3.4 分数功率谱
-第3章 讨论题
--第3章 讨论题1
--第3章 讨论题2
-第3章 习题
--第3章 习题
-4.1 傅里叶域均匀采样定理
-4.2 分数域均匀采样定理I-采样信号的分数域谱分析
-4.3 分数域均匀采样定理II-信号重建
-4.4 傅里叶域带通采样定理
-4.5 分数域带通采样定理
-4.6 周期非均匀采样定理
-第4章 讨论题
--第4章 讨论题1
--第4章 讨论题2
--第4章 讨论题3
-第4章 习题
--第4章 习题
-5.1 多分量chirp信号检测与参数估计方法
-5.2 多分量chirp信号检测与参数估计背景及仿真
-5.3 基于分数傅里叶变换的时延估计
-5.4 立方相位信号参数估计理论与应用
-第5章 讨论题
--第5章 讨论题1
--第5章 讨论题2
-第5章 习题
--第5章 习题
-6.1 分数傅里叶变换离散算法
-6.2 离散分数变换
-6.3 广义Hilbert变换
-6.4 稀疏傅里叶变换的定义
-6.5 稀疏分数傅里叶变换
-第6章 讨论题
--第6章 讨论题1
--第6章 讨论题2
--第6章 讨论题3
-第6章 习题
--第6章 习题
-7.1 短时分数傅里叶变换
-7.2 分数小波变换I
-7.3 分数小波变换II
-7.4 基于分数阶相位匹配原理时频分布构造
-第7章 讨论题
--第7章 讨论题1
--第7章 讨论题2
--第7章 讨论题3
-第7章 习题
--第7章 习题
-8.1 分数傅里叶变换与模糊函数
-8.2 分数傅里叶变换与MIMO雷达模糊函数
-8.3 分数傅里叶变换与雷达通信一体化
-8.4 分数域海杂波抑制
-8.5 分数域雷达动目标检测
-8.6 分数域长时间相参积累及其应用
-8.7 分数域辐射源定位技术
-8.8 分数阶相位匹配时频分布的应用
-第8章 讨论题
--第8章 讨论题1
--第8章 讨论题2
--第8章 讨论题3
--第8章 讨论题4
-第8章 习题
--第8章 习题
-9.1 分数傅里叶光学
-9.2 分数域光学相干层析成像色散补偿技术
-9.3 基于分数傅里叶变换的牛顿环参数估计
-9.4 基于分数傅里叶变换的光纤端面检测仪
-第9章 讨论题
--第9章 讨论题1
--第9章 讨论题2
--第9章 讨论题3
--第9章 讨论题4
-第9章 习题
--第9章 习题
-10.1 分数域高光谱信号处理
-10.2 分数域高光谱异常检测
-10.3 分数域高光谱协同分类
-第10章 讨论题
-第10章 习题
--第10章 习题
