基于慢时间积分的雷达目标微多普勒信息提取方法

本文主要探讨了在合成孔径雷达(ISAR)成像过程中，当雷达目标包含旋转部件，如直升机上的旋翼，会导致回波信号受到微多普勒效应的影响，这将严重影响成像质量，甚至可能导致无法形成清晰的图像。针对这一问题，作者提出了一种基于慢时间域积分的方法来解决微多普勒信息的提取和目标主体信息的分离。 慢时间积分法是一种利用信号的时域特性来抑制微多普勒效应的技术。通过在慢时间尺度上对回波信号进行积分，可以有效减小由旋转部件引起的频率变化，使得主体信号的幅度和相位变化相对平滑，从而更容易分离出来。这种方法的关键在于选择适当的积分时间窗口，以平衡微多普勒信息的抑制和目标信息的保留。 文中详细阐述了如何运用这种技术，首先对原始回波信号进行慢时间积分处理，然后通过滤波和去噪步骤进一步优化信号。通过对积分后的信号进行分析，不仅能够得到较清晰的目标主体像，还能提取出旋转部件的运动信息，如旋转半径和频率。这些信息对于目标识别和分析至关重要，因为它们提供了关于目标动态特性的额外信息。 通过仿真实验，作者验证了这种方法的有效性，展示了在不同信噪比环境下，该方法能够准确地提取微多普勒谱，即使在噪声较大的情况下也能够保持良好的性能。这项工作对于提升ISAR成像系统的稳健性和实用性具有重要意义，有助于改进雷达系统对复杂动态目标的识别能力。 本文的主要贡献是提供了一种实用且有效的技术来处理ISAR成像中的微多普勒问题，为雷达工程师和研究人员提供了一种新的工具，以便在实际应用中更好地理解和控制雷达目标的动态特性。