isar成像中jem干扰的抑制

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1、第1章绪论第1章绪论1.1ISAR成像系统中抑制JEM干扰的研究背景及意义作为一种高分辨率的成像雷达,逆合成孔径雷达(ISAR)在近半个世纪得到了快速的发展,它能够对运动目标、特定区域的目标进行成像和识别,大大提高了雷达工作的实用性和灵活性[1~5]。早期的雷达功能只是检测和估计目标的位置和运动信息,分辨率很低,分辨单元甚至要大于目标尺寸,这种情况下对目标成像是不可能的,需要大幅度的提高雷达分辨率。利用脉冲压缩技术可以发射宽频带的信号,从而提高了距离像的分辨率,得到亚米级的距离分辨率已经成为现实。再利用雷达与目标之间的相对运动形成虚拟的合成阵列,所获

2、得的大孔径又能大大的提高目标的横向分辨率。由此,ISAR在目标成像方面具有明显的应用前景。迄今为止,ISAR系统已经可以成功的对很多类型的飞机和其它类型空中目标成像。但是当ISAR系统对带有螺旋桨等高速旋转器件的飞机目标进行成像时,人们发现飞机的雷达回波会被附加上一种周期性的调制信号。由于这种调制现象最初发现于喷气式飞机在特殊角度下的回波,所以称之为JEM(JetEngineModulation)现象[6]。这种JEM效应,或称为螺旋桨回波调制,对于ISAR成像有两方面影响。其一是在某些角度下接收到的机身回波同时也包含强度很大的螺旋桨的闪烁脉冲,使相

3、邻回波的一维距离像产生很大变化,影响距离对准;其二,即便能够较精确的进行距离对准,这些螺旋桨回波也会造成二维压缩的ISAR像的横向散焦,就是在ISAR像的横向产生具有一定宽度的条带,影响成像的质量。虽然这种JEM效应会变成回波信号中的噪声影响回波质量,最终影响成像的结果。然而JEM效应回波中包含有旋翼旋转速度和叶片数目的信息,这是分析其特性的重要依据。因此JEM特性在许多的低分辨雷达应用中作为目 标识别和分类的有效方法[7~9]。但是在ISAR雷达成像的研究中,由于最终的目的是对目标进行成像,所以要尽量的去除这种回波调制干扰。众所周知,几乎所有的飞机

4、上都带有高速的旋转器件,例如直升飞机的旋翼,转速一般在255rpm(转每分钟);螺旋桨飞机的螺旋桨,转速一般在1100rpm以上;甚至是更高速的喷气式飞机的引擎,其转速更是高达-1-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文3500rpm。这些带有明显旋转特性的飞行器件均会对ISAR信号的回波造成时域上和频域上的调制干扰,这种干扰信号与旋转器件的尺寸、数目以及转速等因素有关,影响最终的成像效果。因此,为了得到高质量的ISAR图像,就必须对ISAR中的JEM干扰信号进行必要的抑制,抑制的同时又要尽可能保证正常信号的ISAR成像不受到影响。1.1国内外的研究现状随着

5、ISAR的发展,一些相关问题也逐渐的出现在研究者的面前。早在20世纪60年代,螺旋桨给雷达带来的干扰现象就被人们所关注。对于特定视角下的螺旋桨桨叶后向散射所引起的雷达回波的周期性的调制效应被称为JEM效应,即螺旋桨回波调制效应。最早研究螺旋桨对雷达的调制现象是基于实测的数据,ISAR系统在对具有旋转部件的飞机目标成像时,在某些特定的视角下会在螺旋桨处产生严重的“横向散焦”现象,这就是条带效应,也就是JEM效应在ISAR系统中的影响。1961年,Gardner,R.E在美国海军研究实验室的一篇报告里首次提到了 喷气式飞机引擎的JEM调制现象,并且做了详

6、细分析和研究[10]。此后Hynes,R和Gardner,R.E又对JEM调制现象进行了很多研究工作,并把JEM调制现象延伸到所有旋转部件对雷达回波的调制现象。但是早期的对JEM现象的关注主要应用于由JEM所引入的多普勒跟踪噪声。1986年Fliss,G.G和Mensa,D.L对螺旋桨的谱特征进行了详细的分析和 研究[11],并且得出了描述JEM谱特征的经验公式。1987年Schneider,H也对 带有旋转部件的飞机回波的JEM谱做了更加深入的模型化分析[12]。1990年,J.Martin和B.Mugrew针对以往谱分析中假设桨叶为线性同性的情况

7、 [13],提出桨叶不同性的情况下JEM调制模型的结构,使得对JEM谱的理解更加深入。1993年,MarkR.Bell和RobertA.Grubbs提出了JEM建模及其利用 对JEM特征的测量来进行目标识别的概念[14],可谓是目标识别领域的一个突破。本文用级数的方法对JEM特征进行数学建模,分析了回波的周期特征、相位混叠问题,并提出了对JEM特征进行测量的方案,最后利用实测数据对模型进行了验证。1999年EnricoPiazza提出了利用JEM模型来进行目标 识别的具体方案[15],以两种实际雷达参数为例,设计了基于JEM谱分析的目标识别系统。至此

8、为止,利用旋转部件引起的飞机回波JEM调制特性进行-2-第1章绪论目标识别已得到了广泛的应用。从2002年起

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