1、合成孔徑雷達(dá)(SAR)和逆合成孔徑雷達(dá)(ISAR)成像技術(shù)具有全天時(shí)、全天候、遠(yuǎn)距離探測(cè)以及高分辨成像等特點(diǎn)，極大提高了現(xiàn)代雷達(dá)獲取信息的能力，在軍事和民事領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。
　　分辨率是SAR/ISAR成像技術(shù)中的重要指標(biāo)之一，提高分辨率不僅對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)提出越來(lái)越高的要求，而且需要更為精確穩(wěn)健的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)。在運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法中，補(bǔ)償精度和運(yùn)算效率是一對(duì)矛盾體，高精度的相位誤差估計(jì)算法一般運(yùn)算復(fù)雜度較高，很大程度上限制了其在實(shí)際中的

2、應(yīng)用。當(dāng)雷達(dá)工作在大斜視和寬波束模式時(shí)，相位誤差中含有明顯的方位空變特性，方位空變的相位誤差給獲得高分辨的目標(biāo)圖像帶來(lái)極大的挑戰(zhàn)。
　　現(xiàn)代多功能ISAR具有廣域搜索、多目標(biāo)跟蹤和成像的能力。當(dāng)對(duì)單目標(biāo)進(jìn)行成像時(shí)，由于采用分時(shí)系統(tǒng)在搜索模式和成像模式之間切換，使得對(duì)目標(biāo)的寬帶觀測(cè)有限，方位孔徑呈現(xiàn)稀疏性。若目標(biāo)非合作時(shí)，同時(shí)伴有嚴(yán)重的距離走動(dòng)現(xiàn)象。當(dāng)對(duì)群目標(biāo)進(jìn)行成像時(shí)，為了避免距離模糊而引入多普勒模糊，同時(shí)多普勒模糊下的距離走動(dòng)校

3、正也是成像處理中急需解決的問題。
　　本論文圍繞上述問題展開研究，研究?jī)?nèi)容涵蓋了新的相位誤差補(bǔ)償技術(shù)，包括方位非空變相位誤差補(bǔ)償技術(shù)、方位空變相位誤差補(bǔ)償技術(shù)，以及稀疏孔徑高分辨成像及距離走動(dòng)校正技術(shù)、群目標(biāo)的非模糊高分辨成像及距離走動(dòng)校正技術(shù)四個(gè)部分:
　　第一部分研究了方位非空變的相位誤差補(bǔ)償方法。傳統(tǒng)的特征向量分解法利用最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量對(duì)相位誤差進(jìn)行最大似然估計(jì)，能夠獲得理想的相位誤差估計(jì)效果。盡管它估計(jì)精度高

4、且魯棒性好，但是由于需要對(duì)樣本的協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解，運(yùn)算復(fù)雜度較高，很難在實(shí)際中滿足實(shí)時(shí)性。第二章提出了一種基于加權(quán)最大范數(shù)的相位誤差估計(jì)和校正方法。通過(guò)求解基于2范數(shù)最大化的代價(jià)函數(shù)，可以獲得相位誤差的最優(yōu)估計(jì)，避免了對(duì)樣本的協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解，極大地降低了算法的運(yùn)算復(fù)雜度。通過(guò)對(duì)不同的距離單元增加不同的權(quán)值，增強(qiáng)了信號(hào)的信噪比，提高了相位誤差的估計(jì)精度。
　　第二部分研究了方位空變的相位誤差補(bǔ)償方法。方位空變的相位

5、誤差通常是由平臺(tái)的速度和加速度引入的，傳統(tǒng)的相位誤差補(bǔ)償算法建立的信號(hào)模型中忽略了相位誤差的空變特性。當(dāng)空變的相位誤差存在時(shí)，即使采用子圖分割的技巧也很難獲得理想的聚焦結(jié)果。第三章針對(duì)SAR圖像中出現(xiàn)的方位空變相位誤差，提出了一種方位空變相位誤差補(bǔ)償算法。利用更具普適性的相位誤差參數(shù)模型，建立了基于對(duì)比度最大化的方位相位誤差估計(jì)代價(jià)函數(shù)，并利用梯度法對(duì)代價(jià)函數(shù)進(jìn)行最優(yōu)化求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明僅需要很少的循環(huán)迭代步驟，就可以聚焦含有方位空變相

6、位誤差的SAR圖像。
　　第三部分研究了機(jī)動(dòng)目標(biāo)的稀疏孔徑高分辨成像及距離走動(dòng)校正方法。在對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行ISAR成像時(shí)，回波信號(hào)中常常出現(xiàn)距離走動(dòng)和時(shí)變的多普勒。傳統(tǒng)成像方法通常建立在小轉(zhuǎn)角和短相干時(shí)間的假設(shè)前提下，距離走動(dòng)和時(shí)變的多普勒的出現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)的成像和補(bǔ)償方法是一種挑戰(zhàn)。而且，對(duì)于多功能ISAR雷達(dá)，由于需要完成其他的雷達(dá)功能，無(wú)法滿足對(duì)全孔徑數(shù)據(jù)的測(cè)量，從而引入了稀疏孔徑數(shù)據(jù)。第四章提出了一種機(jī)動(dòng)目標(biāo)的稀疏孔徑成像方法，該

7、方法同時(shí)考慮了距離走動(dòng)和時(shí)變的多普勒的影響。通過(guò)利用包含一階距離方位耦合項(xiàng)的Chirp-Fourier基向量，采用改進(jìn)的正交匹配追蹤方法來(lái)解決稀疏重構(gòu)中的最優(yōu)化問題，同時(shí)將距離走動(dòng)校正很好地嵌入到機(jī)動(dòng)目標(biāo)稀疏孔徑成像中的全孔徑重構(gòu)過(guò)程當(dāng)中。
　　第四部分研究了利用稀疏分解方法對(duì)群目標(biāo)進(jìn)行非模糊高分辨成像。在對(duì)群目標(biāo)進(jìn)行ISAR成像時(shí)，低脈沖重復(fù)頻率必然引入多普勒模糊問題。第五章介紹了利用稀疏分解的方法對(duì)群目標(biāo)成像中的多普勒模糊問題