ISAR成像原理-附matlab-simulation

1．成像原理

逆合成孔径雷达成像是指⽬标运动⽽雷达不动，利⽤⼆者之间的相对运动形成的弧形合成孔径来得到⽅位向的⾼分辨率，距离向的⾼分辨率依然是经过⼤带宽信号的脉冲压缩得到的。同样是相对运动，但由于ISAR成像中，对于⽬标的运动情况不能确知，所以合成阵列的分布是不可能准确测量的，好在为得到亚⽶级的横向分辨率，雷达对⽬标视线的变化只要很⼩⼏度，在这期间，由于⽬标的惰性，其姿态变化不可能⼗分复杂。

逆合成孔径雷达在另⼀些⽅⾯要⽐合成孔径雷达简单，主要是⽬标的尺⼨⽐合成孔径雷达所要观测的场景⼩的多，⼀般⽬标不超过⼗⼏⽶，⼤的也只有百余⽶，当⽬标位于⼏⼗千⽶以外时，电波的平⾯波假设总是成⽴的。

现在来分析⼀下⽬标相对于雷达的运动。可将⽬标的运动分解为转动和平动，⽬标平动是指该⽬标上的参考点沿运动轨迹移动，⽽⽬标相对于雷达射线的姿态保持不变；⽽转动分量是指⽬标围绕该参考点转动。

要获得⾼的距离向分辨率，则发射的脉冲较窄，通常为纳秒级的，⽽回波序列的时延变化常⽐脉冲宽度⼤得多，所以这时的时序脉冲包络在时间上是错开的（由于通常要求在成像时间内转动分量引起的散射点在距离向的⾛动不超过⼀个距离分辨单元），所以认为⼀维距离像的错开主要是平动分量的影响。在这种情况下，⽬标上同⼀散射点的各个回波经过距离分辨以后，将处于不同的距离单元，因此必须对平动分量引起的包络时延进⾏补偿，否则⽆法对⽅位向进⾏分辨。通常的做法是以某⼀次回波为基准，⽽将各次的包络对齐（保持原包络的振幅和相位不变，只是位置搬移），再⽐较各次回波的相位变化，从⽽得到点⽬标的多普勒。

经过包络对齐处理，各次回波的距离单元已基本对齐，各距离单元回波包络序列的幅度和相位的横向变化基本正常。⽽各次回波中还包含平动分量表现出来的初相，为了进⾏⽅位向分辨，ISAR需要⽬标相对于雷达有等效的姿态转动。在理想的转台成像模式下，⽬标的运动只有相对于雷达的转动，易于得到⽬标的⼆维⾼分辨率图像，⽽实际中，平动分量的存在（尤其在载频很⾼的情况下），平移运动在⽅位向引⼊了⼆次的相位分量，必须要消除其影响，否则在进⾏⽅位向分辨时（FFT），会造成图像⽅位向散焦。

所以，成像的具体步骤有三：（1）距离向脉压；

（2）运动补偿，包括包络对齐和初相校正；（3）⽅位向分辨的获得。2．⽬标与雷达位置参数：

雷达位于直⾓坐标系的原点，⽬标位于（50000，25000）处，且⽬标沿x轴负⽅向以50m/s的速度飞⾏。成像⾓度为2.865度，⽅位向有128次回波采样。

在经过距离向的脉冲压缩之后，进⾏包络对齐处理，采⽤的是相邻相关法，为了减⼩积累误差的影响，在第六次回波之前的对齐处理是与此前所有已对齐好的回波做相关，在取其偏移量的平均值，在第六次以后的是与其前⾯的五次对齐。使⽤这种对齐⽅法得到包络对齐后的⼀维距离向如图1所⽰；由于有积累误差的存在，使得对齐结果产⽣偏移，即单点⽬标的⼀维距离向之后是初相校正：因只有⼀个点⽬标，采⽤的单特显点⽅法。可是现在⽤判断单特显点的⽅法得到的居然根本不是包络所在处的特显点，所以就采⽤了有包络存在距离单元的平均距离单元作为初相的参考点。最后是⽅位向FFT得到⼆维ISAR图像。

图⽚:1.JPG

Re:ISAR距离－多普勒单点⽬标成像算法仿真对应程序clear all;close all;C=3e8;%光速Fc=1e10;%载频lamda=C/Fc;%⼯作波长Tr=51.2e-6;%发射脉宽

Br=1e7;%发射信号频宽Kr=Br/Tr;

theta=2.865/180*pi;%成像所需转⾓

x0=50000;%雷达位于坐标系原点，初始时刻⽬标位置y0=25000;r0=(x0^2+y0^2)^0.5;%⽬标与雷达的距离v=50;%⽬标速度pr=1.2*Br;sampr=1/pr;sn=0:sampr:Tr;

time_acct=r0*theta/v;%成像时间对应的⽬标运动时间Ba=1/time_acct;%⽅位向的多普勒展宽%pa=2*Ba;%⽅位向的采样率%sampa=1/pa;%⽅位向采样间隔tm=linspace(0,time_acct,128);M=length(tm);N=length(sn);x=x0-v*tm;

R=sqrt(x.^2+y0^2);%回波信号模型tau=2*R/C;

Dfast=ones(M,1)*sn-tau'*ones(1,N);

phase=pi*Kr*Dfast.^2-(4*pi/lamda)*(R'*ones(1,N)); Srnm=exp(j*phase);Srf=exp(j*pi*Kr*sn.^2);%参考信号

Sr=ifty(fty(Srnm).*(ones(M,1)*conj(fty(Srf))));%for i=1:128

% Sr1(i,:)=fft(Srnm(i,:)).*conj(fft(Srf));%end%for i=1:128% Sr(i,:)=ifft(Sr1(i,:));%end

%对距离压缩后的信号进⾏包络对齐Sr2=zeros(M,N);Sr2com=zeros(M,N);Sr3=zeros(M,N*8);

Sr3=(ifft(fft(abs(Sr).',N*8))).';%插值(⼀维距离像) Sr4=(ifft(fft(Sr.',N*8))).';%回波复包络Sr2(1,:)=Sr(1,:);

temp1=zeros(1,8*N);%中间变量

temp2=zeros(1,8*N);%index_max=zeros(1,8*N);for i=1:127 %包络对齐diff=0;b=(Sr3(i+1,:));if(i<6)for j=1:ia=(Sr3(j,:));c=xcorr(a,b);maxv=max(c);

index_max=find(c==maxv);diff=index_max-8*N+diff;end

diff=floor(diff/i);else for j=i-4:ia=(Sr3(j,:));c=xcorr(a,b);maxv=max(c);

index_max=find(c==maxv);diff=index_max-8*N+diff;end

diff=floor(diff/5);end