提出了一种基于激光束边界面的快速求交算法。基于激光雷达信号的时空分布特性,推算出了探测目标对信号的响应函数,建立了二者的作用过程模型,构建了基于激光反射断层成像的目标重构仿真系统。利用采样间隔和探测角度对重构图像质量的影响,进行了两组对比仿真实验,在不同条件下运用滤波反投影算法实现了目标二维轮廓的图像重构。

为精确估计高阶运动状态下的目标微动参数,实现目标精细识别,提出一种基于相位信息的分离估计方法。通过对解卷绕得到的真实相位进行求导,消除信号中的多项式相位信号项,实现目标运动和微动分量的分离。针对包含多维微动参数的正弦调频项,提出改进的粒子滤波静态参数估计方法,通过设计自适应方差法和变化粒子数提升了算法效率,通过设计累积残差作为观测概率密度函数,实现了对非线性模型中多维参数的同时估计。仿真和实验分析验证了算法的有效性和必要性。算法通过对相位进行处理降低了原始信号的非线性程度,减少了计算量,具有较强的抗噪性能。基于粒子滤波的微动参数估计方法减少了估计流程,避免了误差传递效应,提高了估计精度。

为实现旋翼的遥感探测分类与识别, 对基于微多普勒效应的扩展旋翼面目标激光回波特征开展研究。采用物理光学面元法构建了运动扩展旋翼的相干激光探测微多普勒回波模型, 分析计算了旋翼激光角度散射特性, 证明远场条件下旋翼各处回波反射率一致。对三种典型形状旋翼的激光探测回波进行了仿真, 通过平滑伪魏格纳维利(SPWV)变换得到了扩展旋翼的时频特征。电磁散射机理证实各频率带的产生与旋翼结构形状相关, 且桨叶数量以及整体平动速度并不影响旋翼形状在时频图中的特征表达。据此提出了旋翼形状参数的激光探测求解方法, 通过仿真验证了展弦比、根梢比以及桨尖后掠角三种参数算法的正确性, 为后续的旋翼探测识别奠定了基础。

为实现直升机、螺旋桨飞机和喷气式飞机的激光遥感探测分类,研究了基于时频图的飞机目标微动纹理特征提取算法。根据旋翼微多普勒模型仿真三类飞机旋转部件回波信号,将平滑伪魏格纳-维利变换得到的时频分布生成灰度图像。采用大津(OTSU)法结合灰度拉伸对图像进行阈值去噪处理,提取目标灰度共生矩阵(GLCM)特征以及Tamura特征,并针对时频图差异进行特征优化,最后使用支持向量机(SVM)实现飞机目标分类。仿真数据分类结果表明:GLCM特征对噪声表现敏感,经所提方法对时频图去噪,信噪比(SNR)R_SN=0 dB时的分类正确率可达96.4%。Tamura特征在高信噪比条件下分类正确率较高,但当R_SN<5 dB时下降明显。因此提取时频图纹理特征可以达到较为理想的飞机分类效果,且利用改进GLCM特征能够实现低信噪比条件下的目标准确分类。

为选择最佳参数估计方法估计目标微多普勒特征, 需要研究参数估计的克拉美-罗界, 来评价各估计方法的性能。以相干激光探测为背景, 考虑噪声方差未知的影响, 严格推导了高斯白噪声环境下微动目标回波信号各参数估计的克拉美-罗界的闭合表达式, 仿真分析了目标相对于雷达的位置信息、数据处理长度以及回波信噪比与参数估计方差下界的关系。结果表明, 克拉美-罗界与噪声方差无关, 目标相对于雷达的方位角、俯仰角越小, 数据长度和信噪比越大, 参数估计的方差下界越小。对目前常用的两种微动参数估计方法方差进行了计算, 并与推导克拉美-罗界进行了对比。最后, 与通过近似处理方法得到的克拉美-罗界进行了对比, 指出了精确推导方差下界的意义。

为实现基于微多普勒效应的旋翼目标激光探测与识别, 研究了面目标旋翼对激光回波的调制作用.利用物理光学法中面元散射回波叠加原理, 构建了矩形面旋翼的微多普勒激光回波模型.通过仿真, 利用时频分析方法提取了异于线目标模型的微多普勒特征.机理分析证实该特征反映弦长即旋翼横向尺寸信息, 据此提出了相干探测激光回波的矩形旋翼弦长计算方法.不同展弦比旋翼的回波仿真结果与理论公式吻合较好, 验证了该方法的有效性.误差分析表明, 与进行单一窗长条件下的短时傅里叶变换相比, 利用改变窗长的方法分别提取时间、频率信息可有效减小弦长计算误差至1.58%.该模型可实现对旋翼飞行器弦长尺寸的计算, 为进一步的旋翼形状探测识别提供了依据.

最大似然估计是提取目标微动特征参数的最佳估计方法，但直接用网格法求解计算量巨大，且激光探测微多普勒回波信号对应的代价函数具有高度非线性，存在多个局部最大值。为此，提出均值似然估计与蒙特卡罗结合的估计方法，给出了最大似然参数估计的闭合表达式，再通过设计压缩似然函数获得全局最大值，通过蒙特卡罗法抽样并计算循环均值估计出参数。该方法避免了传统方法中对高精度初始值和复杂迭代算法的依赖，能够实现参数的联合估计。对于多分量微多普勒信号，该方法可在参数估计的同时实现各微动分量分离，且不增加算法的复杂性。对仿真和实验数据进行估计，结果表明，该方法在达到近似于最大似然估计性能的同时可有效降低计算复杂度并确保了全局收敛，实现信号的分离和参数估计。

采用径向风速的估计不确定度和探测概率作为评价指标, 研究了周期图最大似然(PML)算法的多普勒频率估计性能.基于大气分层激光回波模型, 分别以PML和周期图最大值法(PM)对回波信号进行处理, 验证了PML算法在相干激光测风中的可行性; 分析比较不同信噪比条件下PML算法的风速估计不确定度与探测概率.仿真结果表明, 在发射脉冲宽度为400 ns、采样点数为128时, PML算法适合在中等信噪比条件下使用, 且风速估计的不确定度整体小于PM算法的, 在信噪比为-13 dB时径向风速的估计不确定度为0.75 m/s, 探测概率在90%以上, 该研究为后续的外场试验提供了指导.

在目标回波光子仍为纯态的假设前提下，推导了M&M′态的量子照明目标探测错误概率边界，并与非纠缠Fock态、NOON态进行了对比.仿真结果表明：M&M′态相对于非纠缠Fock态的探测优势仅受限于信号与闲置光路间光子数的分配比例；这使得以M&M′态作为光源的量子照明探测，能够在更大信噪比动态范围内(至少两倍于NOON态)获得优于非纠缠Fock态的目标探测性能.

面向远距离目标微多普勒效应的探测，建立了本振光功率变化对激光平衡外差探测回波信噪比影响的数学模型，并进行了仿真分析。通过搭建的1 550 nm激光平衡外差探测实验平台测试了由于本振功率变化对于目标微多普勒特征提取效果的影响。研究结果表明，对于平衡外差探测，由于两光电探测器量子效率不可能完全匹配，考虑到散粒噪声、热噪声和本振相对强度噪声的影响，将存在一个最佳本振功率值使探测信噪比达到最大。当选取该本振功率进行探测时，获得的目标微多普勒特征可读性更强，提取误差更小。