1．    成像原理 KM_)7?`
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。 s=q%:uCO
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。 ~4=]%XYz
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。 ^^4K/XBve
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。 uGP[l`f|FQ
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。 + +T "+p
所以，成像的具体步骤有三： uHUvntr
（1）    距离向脉压； w| -0@
（2）    运动补偿，包括包络对齐和初相校正； ' FPcAW^8
（3）    方位向分辨的获得。 <i{m.p R>
2．    目标与雷达位置参数： v|4STR
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。 `eMrP`
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 ]689Q%D
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。 ;I!+ lx3[
最后是方位向FFT得到二维ISAR图像。 -A~;MGY
图片:1.JPG
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Re:ISAR距离－多普勒单点目标成像算法仿真 对应程序
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close all; Jd"s~n<>K
~U6YN_ W
C=3e8;%光速 ?$4R <
Fc=1e10;%载频 ptni'W3
lamda=C/Fc;%工作波长 810<1NP
Tr=51.2e-6;%发射脉宽 z TT
Br=1e7;%发射信号频宽 T&"dBoUq>G
Kr=Br/Tr; pQ(eF0KG
theta=2.865/180*pi;%成像所需转角 m&0BbyE.z
x0=50000;%雷达位于坐标系原点，初始时刻目标位置 C!k9JAa$Z
y0=25000; EZumJ."
r0=(x0^2+y0^2)^0.5;%目标与雷达的距离 vcJb\LW
v=50;%目标速度 D6)Cjc>a
JBEgiQ/
pr=1.2*Br; s?x>Yl %
sampr=1/pr; skD k/-*R
sn=0:sampr:Tr; >{qK ]xj
time_acct=r0*theta/v;%成像时间对应的目标运动时间 }A)36
Ba=1/time_acct;%方位向的多普勒展宽 (GcKaUg8*
%pa=2*Ba;%方位向的采样率 ?}3PJVy?
%sampa=1/pa;%方位向采样间隔 tGO[A#9a
tm=linspace(0,time_acct,128); eMl]td rI
M=length(tm); =Q8H]F
N=length(sn); '0_j{ig
q]i(CaKh
x=x0-v*tm; Ns!3- Y
R=sqrt(x.^2+y0^2);%回波信号模型 0fPHh>u
tau=2*R/C; *)`kx
Dfast=ones(M,1)*sn-tau'*ones(1,N); jq("D,
phase=pi*Kr*Dfast.^2-(4*pi/lamda)*(R'*ones(1,N)); Y7kb1UG
Srnm=exp(j*phase); Z ]aK'
Srf=exp(j*pi*Kr*sn.^2);%参考信号 4Ay`rG
Sr=ifty(fty(Srnm).*(ones(M,1)*conj(fty(Srf)))); :e&n.i^
%for i=1:128 1] %W\RHxo
%  Sr1(i,:)=fft(Srnm(i,:)).*conj(fft(Srf)); n-hvh-ZO
%end zD)IU_GWa
%for i=1:128 eg2U+g4
%    Sr(i,:)=ifft(Sr1(i,:)); fKT Dt%
%end b\?7?g
%对距离压缩后的信号进行包络对齐 YA"Ti9-EV
Sr2=zeros(M,N); ~&DB!6*
Sr2com=zeros(M,N); SLdN.4idK
Sr3=zeros(M,N*8); =sE2}/g
Sr3=(ifft(fft(abs(Sr).',N*8))).';%插值(一维距离像) Xq,UV
Sr4=(ifft(fft(Sr.',N*8))).';%回波复包络 g5tjj.
Sr2(1,:)=Sr(1,:); 't|Un G
temp1=zeros(1,8*N);%中间变量 IpWy)B>Fl3
temp2=zeros(1,8*N); Lj&1K~U
%index_max=zeros(1,8*N); >d8x<|D
for i=1:127 %包络对齐 ~K~b`|1
    diff=0; c=A(o
    b=(Sr3(i+1,:)); .D8~)ZWN
    if(i<6) 3h9Sz8
        for j=1:i YgE]d?_h
        a=(Sr3(j,:)); `Yx-~y5X
        c=xcorr(a,b); Sl3KpZ
        maxv=max(c); .FIt.XPzv
        index_max=find(c==maxv); _PXG AS
        diff=index_max-8*N+diff; (jU/Wj!q
        end 7 I_1 #O
        diff=floor(diff/i); #yW.o'S+
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    else for j=i-4:i 9z5\*b s
            a=(Sr3(j,:)); -1qZqU$h
            c=xcorr(a,b); ecr886
            maxv=max(c); &|v{#,ymeb
            index_max=find(c==maxv); 3gb|x?
            diff=index_max-8*N+diff; M]}l^ m>L
        end yGU .AM
          diff=floor(diff/5); ^vJ"-{
    end NF6X- ,c d
  1hl]W+9
    temp1(diff+1:8*N)=Sr3(i+1,1:8*N-diff); z< z*Wz
    temp2(diff+1:8*N)=Sr4(i+1,1:8*N-diff); e # t3u_
    if(diff~=0) b9!.-^<8y
    temp1(1:diff)=Sr3(i+1,8*N-diff+1:8*N); XC=%H'p
    temp2(1:diff)=Sr4(i+1,8*N-diff+1:8*N); /QQ8.8=5
    end  7 _`L$<-n
  Sr3(i+1,:)=temp1; !)N|J$FU
  Sr4(i+1,:)=temp2; CdY8 #+"
%indexr=zeros(1,M); # kyl?E
%for i=1:M r#A_RZ2~@
%temp=abs(Sr2(i,:)); $[g_=Z
%    maxr=max(temp); r!7Y'|
%    indexr(i)=find(maxr==temp); oK2pM18