基于实测数据的雷达成像方法研究

资 源 简 介

基于实测数据的雷达成像方法研究

详 情 说 明

雷达成像技术作为现代遥感系统中的重要手段，其核心在于通过处理回波信号重建目标场景的二维或三维图像。与传统仿真数据不同，基于实测数据的研究需直面三大挑战：环境噪声干扰、设备非理想特性以及目标散射复杂性。

研究首先聚焦信号预处理阶段，涉及脉冲压缩、运动补偿等关键技术。实测数据中常见的距离徙动问题需通过频域校正算法解决，而多普勒频移的精确补偿直接影响成像分辨率。针对地物杂波抑制，通常采用空时自适应处理（STAP）结合实测数据特性进行优化。

在成像算法层面，后向投影（BP）算法虽计算量大但适用于不规则航迹数据，而频率域算法（如RD和CS）则依赖航迹线性假设。实测数据往往需要混合算法框架，例如将压缩感知（CS）理论与传统算法结合，以应对数据缺失或稀疏采样场景。

目标识别环节利用成像结果提取散射中心特征，基于深度学习的分类方法能有效利用历史实测数据构建识别模型。研究特别强调算法工程化实现时需考虑的实时性约束，这对硬件加速架构设计提出新要求。

该领域未来发展方向包括：多源异构数据融合成像、面向复杂运动目标的非线性成像方法，以及结合物理模型的深度学习框架。这些突破将显著提升雷达在自动驾驶、灾害监测等实际场景中的应用精度。