基于联合分布的混合信号分离与参数估计方法研究

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合成孔径雷达(SAR)具有全天时、全天候和远距离探测的优势,是战略侦察和战场监视的重要组成部分。将SAR和地面运动目标检测(GMTI)相结合,可同时获得战场中的静态和动态信息,得到全面详尽的战场态势图。随着SAR-GMTI在军事和民用方面日益广泛地应用,SAR-GMTI也面临许多新的问题与挑战,例如复杂干扰的抑制、机动目标的参数估计以及多目标精确成像等。而在这些挑战中,雷达回波信号往往具有非平稳特性,采用一维的信号处理方式难以对回波信号进行充分的刻画。基于此,本文对雷达回波信号的联合分布(时频分布、时间-调频率分布等)开展研究,并将研究成果应用于SAR干扰抑制、匀速/机动目标多普勒参数估计以及多目标分离成像。本论文主要研究内容包括以下几个方面:1.研究了干扰抑制方法。窄带干扰(NBI)和宽带干扰(WBI)是SAR干扰的两种主要形式,干扰的存在会大幅度地降低SAR图像的质量,尤其是宽带干扰,在时域和频域内与有用的回波信号高度重叠,通过一维的信号处理方式难以有效地抑制干扰。针对这一问题,在分析NBI和WBI时频特性的基础上,利用干扰信号与有用信号在时频平面内能量聚集特性的差异,提出了一种基于Wigner分布(WD)和时频面滑窗掩膜技术的干扰抑制算法。该算法首先利用瞬时时刻重构序列与原序列之间的联系,提出了一种基于WD的高效信号重构算法,能够从信号的WD中准确快速地恢复出信号;然后采用平滑伪WD分布(SPWD)作为时频掩膜抑制WD的交叉项,并结合WD信号重构算法和时频平面滑窗掩膜技术重构干扰信号;最后将重构的干扰信号与原始回波进行对消实现干扰抑制。该算法能有效抑制SAR图像中时变的NBI和WBI,同时尽可能保留有用的SAR回波信号。仿真和实测数据处理结果验证了本文方法的有效性。2.研究了匀速运动目标的多普勒参数估计问题。对于匀速运动目标,当目标的距离走动和距离弯曲校正后,其回波形式可描述为线性调频(LFM)信号。LFM信号的中心频率和调频率分别与目标的距离向速度和方位向速度有关。通过对LFM信号的参数估计可以得到目标的运动参数。立方相位函数(CPF)能有效地估计单分量LFM信号的参数,但在处理多分量LFM信号时会产生交叉项和伪峰。针对这一问题,本论文提出了一种针对LFM信号的相参积累CPF算法。该算法利用了LFM信号在时间-调频率平面内沿平行于时间轴的直线分布这一特性,结合解线频调技术沿时间轴对目标信号进行相参积累,最后在频率-调频率二维平面内同时估计目标的中心频率和调频率参数。所提算法能够有效抑制交叉项和伪峰分量,并且不需要参数搜索过程。仿真和实测数据处理结果表明所提算法是一种有效的LFM信号参数估计算法。3.研究了机动目标的多普勒参数估计问题。对于机动目标,其加速度会在回波历程中引入三阶相位项(二次调频率),其回波形式可描述为立方相位信号(CPS)。三阶相位项会造成机动目标的回波在时间-调频率平面内出现调频率走动。根据这一性质,提出了一种基于坐标轴旋转的相参积累CPF算法。首先利用坐标轴旋转校正由三阶相位项带来的调频率走动,再结合坐标轴旋转角度与解线频调技术,对机动目标进行相参积累。所提算法采用了相参积累方式,因此具有较低的信噪比门限,同时能够有效地抑制交叉项和伪峰分量。与现有的相关参数估计算法相比,所提算法在增加一定计算复杂度的基础上提高了低信噪比下的参数估计性能。4.研究了高信噪比下多目标分离成像方法。针对多目标回波信号在距离频域-方位时域能够近似为多分量LFM信号这一特性,提出了一种稳健的多分量LFM信号合成算法。该算法首先利用了多分量LFM信号的自项经过模糊函数平面原点这一特性,结合Radon变换和其逆变换,提出一种稳健的交叉项抑制方法。接着,结合矩阵重排和特征值分解,提出了一种基于模糊函数的信号合成算法。所提算法能够解决基于遮隔Wigner分布的信号合成方法中存在的问题。将所提算法应用到多目标回波的每一个距离频率切面内,可实现多目标回波信号的逐一提取与合成。仿真与实测数据处理结果证明在高信噪比下,所提算法在距离频域-方位时域内可有效分离多目标信号。
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