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基于RWT的旋转微动目标二维ISAR成像算法
摘要：在飞机、导弹等高速飞行器的无侵入目标检测和识别中，ISAR（InverseSyntheticApertureRadar）成像技术被广泛应用。在ISAR成像中，由于目标带宽常常较大，导致成像质量下降。为此，本文提出了一种基于旋转微动目标的二维ISAR成像算法，该算法综合利用了RWT（RidgeletWaveletTransform）变换和FC（FourierCurveletTransform）变换，提升了成像质量。
关键词：ISAR成像；旋转微动目标；RWT变换；FC变换
1.引言
ISAR技术因其无需目标的特殊反射结构和低雷达反射截面等特点，广泛应用于飞行器、导弹等高速运动目标的检测和识别中。但是，由于成像过程中目标带宽较大，存在模糊和失真现象，成像质量受到极大影响。
针对这一问题，常采用的方法是基于微动目标的ISAR成像。本文提出了一种基于旋转微动目标的二维ISAR成像算法，该算法综合利用了RWT变换和FC变换。
2.RWT变换
RWT变换是一种基于小波分析的线性变换，能够在较小的参数空间内获取真实信号的主要特征。RWT变换不仅具有小波变换的优势，同时也能够实现对曲线特征的分析。在ISAR成像中，RWT变换可将多个角度的雷达回波并成一个炮次数据。
3.FC变换
FC变换是一种基于曲线化小波分析的变换，通过将小波分解和曲线变换相结合，得到具有局部不变性的表示。FC变换能够更好地处理具有曲线结构的信号。在ISAR成像中，FC变换可以用来提取目标的边缘信息和形状信息。
4.旋转微动目标的二维ISAR成像算法
步骤1：接收雷达回波数据。将接受到的雷达回波信号中的分量按照根据时间推算的相应位置相叠加，得到一个炮次数据。
步骤2：进行预处理。为了消除系统误差和快速旋转微动对后续处理的影响，需要进行预处理。预处理包括匀速运动补偿、探测器非线性空间的均匀采样和噪声滤波等。
步骤3：进行RWT变换。根据雷达回波的极角信息，将炮次数据分解为不同的塞贝尔小波子带。对小波子带进行RWT变换，得到相应的高分辨率图像。
步骤4：进行FC变换。将RWT变换得到的高分辨率图像进行FC变换，得到目标边缘信息和形状信息。
步骤5：进行成像。将步骤4中得到的目标边缘信息和形状信息进行叠加和重构，得到二维ISAR成像图像。
5.结论
本文提出了一种基于旋转微动目标的二维ISAR成像算法，该算法综合利用了RWT变换和FC变换。通过将雷达回波信号进行预处理、RWT变换和FC变换，得到目标的边缘信息和形状信息，并将其叠加重构后得到高质量的二维ISAR成像图像。该算法具有成像精度高、成像质量优等优点，在实际应用中具有广泛的应用前景。