高分辨率ISAR成像与运动补偿仿真识别分析系统

资 源 简 介

本项目旨在构建一个完整的逆合成孔径雷达（ISAR）成像模拟与信号处理平台，专门用于非合作目标的远程观测与特征提取。系统核心功能涵盖了从雷达回波信号建模到最终二维图像生成的全过程。首先，通过模拟宽带线性调频信号（LFM）与多散射点目标的相互作用，生成原始回波数据。系统实现了高分辨率的一维距离像（HRRP）提取，并重点解决了ISAR成像中的运动补偿难题，包括利用互相关法或最小熵法进行的距离包络对齐，以及利用相位梯度自聚焦（PGA）或主散射点法进行的相位校正。在成像算法模块，系统集成了经典的距离-多普勒（RD）

详 情 说 明

基于MATLAB的高分辨率逆合成孔径雷达（ISAR）成像仿真与识别分析系统

项目介绍

本项目提供了一个完整的ISAR（逆合成孔径雷达）成像仿真平台，旨在模拟并分析雷达对非合作远距离目标的成像过程。系统通过物理建模手段生成雷达回波，并集成了一系列先进的信号处理算法，包括脉冲压缩、运动补偿（距离对齐与相位校准）、二维成像及目标特征识别。该系统能够真实反映目标在复杂运动状态下的电磁散射特性，为雷达系统设计、目标识别算法开发以及国防观测研究提供强有力的仿真支撑。

功能特性

• 全流程仿真能力：涵盖从线性调频（LFM）回波生成、运动目标模拟到最终二维图像生成的全过程。
• 多散射点建模：内置精细化的飞机散射点模型，模拟复杂目标的几何形状与散射强度分布。
• 高精度运动补偿：利用互相关法实现子像素级的距离包络对齐，并结合相位梯度自聚焦（PGA）算法消除相位抖动。
• 多维度分析工具：系统提供一维距离像（HRRP）演化分析、时频分析（STFT）以及自动化的目标评估报告。
• 特征提取与识别：自动计算图像熵衡量聚焦效果，并根据分辨率参数估算目标的实际物理尺寸（长度、宽度），实现目标类型的初步判定。

系统实现逻辑

系统遵循经典的雷达信号处理流程，具体步骤如下：

1. 场景与信号配置：设置雷达载频（X波段）、带宽（1GHz）、采样率等参数，定义包含14个关键散射点的飞机几何模型，并赋予其径向速度、加速度及旋转角速度。
2. 回波数据合成：基于LFM信号模型。计算每个脉冲时刻目标散射点因平移和转动产生的瞬时距离，生成反映目标动态特性的二维原始回波矩阵（慢时间-快时间矩阵）。
3. 距离向脉冲压缩：通过频域匹配滤波处理，将宽带信号压缩为窄脉冲，获得反映目标结构的一维距离像（HRRP）。
4. 距离包络对齐：针对因目标径向运动引起的“距离走样”问题，采用互相关法寻找相邻距离像之间的偏移量。利用频域相移原理实现子像素精度的包络平移，确保目标散射点在距离单元上对齐。
5. 相位梯度自聚焦（PGA）：这是成像质量的关键。系统通过多轮迭代，选取最强散射点进行中心化，并在时域进行动态窗口截取。通过计算相位梯度的最大似然估计并进行积分，提取并补偿非线性运动引起的相位误差。
6. 二维距离-多普勒成像：对方位向（慢时间）进行离散傅里叶变换，利用旋转产生的多普勒频率差异区分不同横向位置的散射点，生成最终的二维ISAR图像。
7. 特征评估与显示：提取聚焦后图像的统计特征，计算几何尺度，并在可视化界面中输出分析结论。

核心算法说明

• 线性调频（LFM）脉冲压缩：利用大带宽信号获取极高的距离分辨率（本系统理论分辨率可达0.15m），实现对目标细微结构的刻画。
• 互相关距离对齐：通过最大化相邻回波的相关性来补偿径向平移运动，解决了目标穿越距离单元（MTRC）导致的图像模糊问题。
• 相位梯度自聚焦（PGA）算法：该算法不依赖于特定的运动模型。通过估计回波信号的相位梯度，能够有效消除高阶运动分量引起的相位畸变，是实现高分辨率成像的核心。
• 时频分析（Spectrogram）：对目标强散射单元进行短时傅里叶变换，观察其多普勒频率随时间的演化，辅助分析目标的运动状态。
• 图像熵评估：利用信息熵原理评价图像聚焦质量。熵值越小，代表图像对比度越高、聚焦效果越好。

使用指南

1. 参数自定义：用户可在代码起始区域修改雷达波形参数（如带宽B、脉宽T）或目标运动参数（如转速omega、速度v）。
2. 运行仿真：在MATLAB环境中运行主脚本。系统将自动执行信号处理流程，无需人工干预。
3. 结果解读：

* 图表1 & 2展示了运动补偿前后的距离像对比，反映了对齐算法的有效性。 * 图表3显示了自聚焦算法提取的相位误差曲线。 * 图表4为最终的二维ISAR效果图，坐标轴已转换为实际空间距离（米）。 * 图表5反映了目标中心点在观测时间内的多普勒变化趋势。 * 图表6提供了自动识别报告，包括熵值、估计尺寸及分类建议。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 工具箱需求：Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）。
• 硬件建议：由于涉及多次FFT运算与迭代处理，建议配备 8GB 以上内存以保证处理速度。