散射回波仿真Matlab,基于散射中心模型的ISAR回波仿真方法
1引言传统的成像雷达目标回波仿真采用全姿态角一维距离像建立模板库进行目标回波仿真,实时性较差,而且需要相当大的存储量。对于宽带ISAR而言,其真实回波信号包含着非常丰富的信息,仅依靠一维距离像模型进行仿真,无法满足回波对特定信号的要求。此外,单纯凭借一维距离像获取精细的雷达图像,必须要有超大容量的数据库以及极快的计算速度。以当前的技术水平来看,很难完全解决这个问题。所以,必须寻找新的途径来满足实际需求。本文在传统的基于一维距离像模型回波仿真方法的基础上,提出了一种基于二维散射中心模型的仿真方法。2基于一维距离像模型的回波仿真方法当宽带雷达工作在光学区时,目标模型一般认为是散射点模型,目标的回波可看作是该模型众多散射点子回波之和。宽带雷达通过匹配滤波将线性调频信号压缩成窄脉冲,对应的回波窄脉冲分布相当于目标散射点子回波向量之和。在平面波入射的前提条件下,可以将其描述为沿波束照射方向的相同距离单元里的子回波作向量相加。通常将这种情况下该回波的幅度分布称为一维实距离像,简称一维距离像。利用一维距离像构建目标的径向散射模型,再与发射信号进行卷积处理即得到目标的回波。设宽带雷达发射信号为线性调频脉冲串(LFM)f(t),表达式为:f(t)=n=-rect(t-nTr)exp{j[2fc(t-nTr)+k(t-nTr)2-(t-nTr)]}(1)式中,rect()为矩形窗函数,宽度为t;fc为载频;k为发射脉冲的线性调频率;Tr为脉冲重复周期。根据雷达回波的定义,可推导出基于一维距离像模型的仿真回波表达式:s(t)=D(x,r)Wa(x-x)Wr(r-r)rect(t-2R(x,r)/c)exp{j2fc[t-2R(x,r)/c]+jk[t-2R(x,r)/c]2}dxdr(2)式中,D表示波束照射的区域,(x,r)表示点(x,r)的雷达后向散射系数,Wa()为方位向的天线增益系数,Wr()为距离像的天线增益系数,R(x,r)表示雷达平台到目标点的距离,(x,r)、(x,r)分别为雷达固有坐标系和视线坐标系下的横、纵坐标。可见,在仿真目标回波过程中,(x,r)起着至关重要的作用,而在式中L(x,r)dx表示该方位角下目标散射函数在纵向上的投影,即目标的一维距离像。由上式可知,要得到目标的回波,关键在于获取该方位角下目标的一维距离像。在利用一维距离像建立模板库进行目标回波仿真的过程中,往往将角度划分得过细,这就导致了采样速度的降低,间接上也影响到了存储速度。3基于二维散射中心模型的回波仿真方法在光学区,目标受到雷达宽带信号的照射时,其散射场的主要组成部分是镜面反射的场。这些对应于目标散射点的场分量可以用散射中心的概念来描述,并可建立目标基于其散射中心的参数模型,该模型称为二维散射中心模型。基于二维散射中心模型的目标回波仿真方法,实质上是对一维距离像模型回波仿真方法的改进。一维距离像模型对计算机的运算速度和存储空间都提出了很高的要求,而二维散射中心模型对应的存储空间即使是二维加权,角区总数也比一维距离像模型的存储量少得多。此外,角区的变化将引起遮挡和漂移效果,一维距离像模型无法解决这一问题,二维散射中心模型却能够弥补这一缺陷。模型的二维结构保证了散射点不致被忽视或丢失,能够更好地反映出各个散射点的相对位置。构建二维散射中心模型的主要思路是:根据ISAR成像原理,利用全姿态角下的一维距离像模型,在小角区内对其进行傅里叶变换,获得二维散射中心模型。出于计算量等因素的考虑,需要对模型进行优化,在使目标散射特性不受影响的前提下尽量减少数据存储。模型优化的具体步骤包括:强
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