【摘 要】
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逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像技术是利用目标与雷达之间的相对运动来形成高分辨率图像。ISAR不仅可以克服雾雪等恶劣天气，同时也可以在夜间无自然光条件下工作，在目标识别、辨别和分类等军事领域发挥着重要的作用。当目标具有简单运动时，通过传统成像算法可以获得高分辨率雷达图像，但是当目标具有复杂运动时，通过传统算法难以重建高质量的图像。基于此，该文提出了基于深度学习的ISAR自聚焦成像算法。具体研究内容如下：
首先，建立ISAR成像几何模
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逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像技术是利用目标与雷达之间的相对运动来形成高分辨率图像。ISAR不仅可以克服雾雪等恶劣天气，同时也可以在夜间无自然光条件下工作，在目标识别、辨别和分类等军事领域发挥着重要的作用。当目标具有简单运动时，通过传统成像算法可以获得高分辨率雷达图像，但是当目标具有复杂运动时，通过传统算法难以重建高质量的图像。基于此，该文提出了基于深度学习的ISAR自聚焦成像算法。具体研究内容如下：
首先，建立ISAR成像几何模型，着重阐述了ISAR成像的基本概念，如一维距离向和方位向，平动补偿和转动补偿，并介绍了距离-多普勒成像算法(Range Doppler,R-D)和基于过采样平滑(Oversampling Smoothness,OSS)的ISAR成像算法，通过实验仿真对两种算法进行了分析。
其次，针对大转角运动目标，建立了机动目标成像几何模型，提出一种基于keystone变换和深度学习的运动补偿算法，根据ISAR成像特点对u-net网络结构进行调整，优化了网络结构，利用keystone变换对目标旋转运动所导致的距离徙动(Range Cell Migration,RCM)进行了补偿，通过仿真实验得到包含3000个样本的训练集，经过训练后的网络可以提高ISAR成像分辨率。对不同运动参数下的点目标和面目标分别进行测试，得到了较为理想的输出结果，证明了此方法的有效性。
最后，针对运动复杂的机动目标，提出一种基于Gabor小波变换(Gabor Wavelet Transform,GWT)和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的ISAR成像算法，将GWT作为一种时频分析工具应用于运动补偿和ISAR成像中，GWT消除了多普勒频移中的时变项，对运动目标起到了粗补偿作用，接着使用CNN进行高分辨率成像，得到了清晰的ISAR图像。
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