双基地MIMO雷达收发阵列互耦条件下目标定位方法

利用均匀线阵互耦矩阵的带状、对称Toeplitz特性,基于子空间原理,提出了一种双基地MIMO雷达目标定位及互耦自校正方法.将对目标二维方位角估计与互耦参数估计相"去耦",不需要任何互耦矩阵信息,且角度估计性能与互耦已知时二维MUSIC算法相近;同时,基于信源二维方位角的精确估计,算法还可以精确地估计出互耦矩阵,从而实现双基地MIMO雷达的互耦自校正.该方法对目标二维方位角与互耦矩阵的联合估计不涉及高维的非线性优化搜索,只需一维搜索,具有较小的计算量.计算机仿真结果证明了本方法的正确性和可行性.     

旋转PE算法在目标电磁散射分析中的应用

对抛物线方程算法的基本原理进行了详细论述,并将其运用到二维导体目标的电磁散射特性分析中.通过对传统波动方程的分解和伪微分算子的近似展开,获得了标准抛物线方程.并提出了旋转抛物线方程算法,实现了目标任意角度雷达散射截面的快速计算.该算法的优势在于将传统的波动方程进行了降维处理,节约了计算机资源.数值结果表明:标准抛物线方程算法在计算目标雷达散射截面时具有较高精度,且计算速度大大提高.     

利用极化信息的高频地波雷达TBD检测算法

为解决复杂的杂波背景造成高频地波雷达目标检测上的困难,针对高频地波雷达的极化特性,提出了一种将极化信息与传统动态规划算法相结合的TBD检测新方法.该方法利用运动目标方向信息和极化信息对算法进行优化,并通过预检测减小计算量.在高斯背景和高频地波雷达实测数据中的仿真和检测结果表明,存在电离层杂波干扰时,基于极化信息的检测前跟踪新方法比传统动态规划算法性能明显提高.     

双基地MIMO雷达目标定位及互耦自校正算法

利用均匀线阵互耦矩阵的带状和对称Toeplitz特性,提出了一种基于旋转不变技术估计目标参数(ESPRIT)的双基地多输入多输出(MIMO)雷达目标定位及互耦自校正算法.该算法通过ESPRIT算法中子阵的选取,将目标二维方位角估计与互耦参数估计相"去耦",角度估计过程不需任何互耦矩阵信息,且估计精度高、分辨力强;基于对目标二维方位角的估计,算法还可以精确地估计出互耦矩阵,从而实现双基地MIMO雷达的互耦自校正.该算法对目标二维方位角与互耦矩阵的估计不涉及任何角度搜索和迭代过程,具有较小的运算量.计算机仿真结果证明了该算法的正确性和可行性。     

基于航迹关联的一、二次雷达联合跟踪

该文针对一、二次雷达在杂波环境下多目标多传感器协同跟踪问题,提出了一种带二次雷达修正的基于航迹关联的一、二次雷达联合跟踪算法。该算法先通过一次雷达对敌友方目标和二次雷达对友方目标运用联合概率数据关联算法滤波跟踪得到航迹数据之后运用双门限航迹关联判定友方目标并撤消对友方目标的跟踪和利用二次雷达探测数据进行对敌方目标的高度信息进行自适应修正,通过蒙特卡洛仿真表明该算法在提高目标跟踪精度和减小处理器的运算量都是有效的。     

基于Unitary ESPRIT的双基地MIMO雷达目标定位算法

针对双基地MIMO雷达目标定位问题,提出一种基于Unitary ESPRIT的双基地MIMO雷达目标定位算法.该算法利用MIMO雷达发射阵列和接收阵列的相位延迟特性对接收数据矩阵进行重构,使协方差矩阵为Centro-Hermitian矩阵,然后通过酉变换将协方差矩阵从复数域变换为实数域,最后利用Unitary ESPRIT算法实现目标的DOD和DOA估计,且DOD和DOA自动配对.与传统的ESPRIT算法相比,该方法有效地增加接收数据信息,提高了目标角度估计性能,且所有的特征值分解及矩阵计算均在实数域进行,大大降低了运算复杂度.仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于二维属性直方图和遗传算法的图像阈值化

给出了二维属性直方图的概念,在此基础上提出了一种基于二维属性直方图和遗传算法的图像自动阈值化方法.该方法对二维阈值进行编码,根据二维属性直方图的Otsu算法确定适应度函数,通过遗传计算确定最佳分割阈值.将该方法用于一种海底小目标图像阈值化,经过240次适应度函数的计算即可得到最佳分割阈值.结果表明,该方法适用于直方图不是理想双峰形状的图像,比基于二维属性直方图的Otsu算法速度更快.     

基于匹配域处理的天波超视距雷达测高方法研究

结合电离层电子密度分布,建立了天波超视距雷达基于微多径的信号传输模型.针对多维非线性搜索计算量大的问题,提出了一种基于变步长搜索的匹配域处理最大似然估计天波雷达测高算法,并分析了该算法测高性能及影响测高精度的因素.理论分析及仿真结果表明:新的优化搜索算法比传统全局搜索算法更高效;基于单次快拍数据的匹配域测高算法计算量较小,搜索速度较快;在低空目标高度估计上,基于多次快拍数据的匹配域算法测高性能较稳定.该研究对提高OTHR目标高度的测量能力提供了参考     

高分辨率雷达的二维目标成像方法

研究了一种在较强杂波背景下雷达二维目标图像的获取方法，该方法基于现代雷达系统的步进频率方式实现的距离高分辨率技术，通过似然比检验准则，获得目标各散射中心的空间相关信息，形成目标的二维图像。并结合米格29战机目标模型验证可行性。该方法算法简便，实时快捷，抑制杂波能力强，是高分辨率雷达在杂波背景中进行目标识别的一种可行的方法。     

基于二维特征矩阵的特征融合算法

为了提高无线传感器网络信息融合的效率, 提出一种多传感器二维特征融合(2DFF)策略. 将多个传感器标准化后的特征集组合成二维特征矩阵, 引入图像压缩技术, 包括二维主成分分析(2DPCA)及MatPCA对特征矩阵进行特征提取, 实现特征融合. 从理论上剖析该方法之所以能够有效地适用于特征融合, 且区别于传统方法的内在本质. 相比传统的特征融合方法, 该方法能够获得更加精确的融合特征, 提高信息融合的效率. 基于实地采集的地面目标信号的实验结果表明,该方法既提高目标识别率, 又降低了计算复杂度.     

一种异构组网雷达系统抗欺骗式假目标方法

同构体系下组网雷达配置方式简单,抗欺骗式假目标算法单一。该文提出一种异构组网雷达系统抗欺骗式假目标方法,对于既包含两坐标雷达又包含三坐标雷达的异构组网雷达系统,首先利用三坐标雷达对目标进行定位,计算目标相对于两坐标雷达的距离、方位角信息。然后,将该计算值与两坐标雷达对目标的量测值进行比较,通过构造卡方检验对真假目标进行有效鉴别。仿真结果表明,该算法可以有效地鉴别欺骗式假目标,并分析了欺骗距离、目标量测个数和雷达测角精度对算法鉴别概率的影响。     

利用空间散射特性差异进行有源假目标鉴别

针对欺骗式假目标干扰,单站雷达的对抗能力有限,而组网雷达数据级信息损失率较高,导致数据级融合抗假目标干扰方法未能充分发挥其抗干扰能力.由于真实目标的雷达截面积随视角随机起伏,在长基线条件下真实目标回波具有各向异性,而有源假目标信号具有各向同性.利用此差异,提出基于目标空间散射特性的组网雷达有源假目标鉴别方法,通过对目标的慢时间复包络序列进行相关性检验,以鉴别假目标.仿真结果表明该方法可在保证较高真实目标的鉴别概率的情况下,实现对有源假目标的鉴别.     

MSPDAF算法在低空监视信息融合中的应用

为了实现对低空空域运行航空器的有效跟踪,进而保障低空空域运行安全,将一次雷达与无源雷达进行组合,运用MSPDAF算法进行两种雷达协同监视的信息融合,并将回波源于目标的概率应用于目标状态估计中.仿真结果表明,该算法相比单独一种雷达的跟踪算法具有更好的融合精度,能够在电磁环境复杂的低空空域中有效地进行目标跟踪,从而可以应用到低空空域航空器的监视,为低空运行提供更高的安全保障.     

第四代低空监视雷达技术体制探讨

随着低空威胁类型的变化促使雷达任务向多样化方向发展,下一代低空监视雷达的任务和技术体制面临路径选择.从低空监视的任务需求出发,讨论了低空监视技术和战术要求,分别从空基平台和地基平台两方面探讨四代雷达的作战任务和技术体制.空基平台应以系留气球平台为主,实现隐身目标远程预警和超视距信息支援两大任务;技术体制上,远程预警雷达采用一维相扫体制,超视距信息支援采用二维相控阵体制.地基低空监视雷达采用分布式网络化体制,技术体制上雷达选用一维相控阵体制,多站构成协同探测网实现区域覆盖.     

基于多元方差分析的雷达组网信息准确性度量方法

在分析信息熵的分解模型的基础上,提出了采用平均互信息来定量描述雷达组网系统信息的准确性。进而讨论了采用单因素多元方差分析计算测量误差方差阵的方法问题,并推导了平均互信息关于测量误差方差阵的度量模型。仿真结果表明：采用多元方差分析度量雷达组网系统信息准确性是可行的。     

低复杂度MIMO雷达波达方向的估计方法研究

为了降低MIMO雷达的运算复杂度,研究了基于对回波信号降维处理算法和基于子空间重构的信号子空间重构（SsR）算法的两类波达方向（DOA）估计方法．通过对5种算法的对比和仿真分析可知：RD—ESPRIT算法相比其他空间谱搜索算法,对降维矩阵的选择较敏感,更强调降维后阵列流型的旋转不变性;RD-求根算法、RD—MUSIC算法和RD—Capon算法则有更好的角度估计性能;RD-ESPRIT算法和RD-求根算法运算量相比其他三种算法低一到两个数量级;RD—ESPRIT算法运算复杂度最小．     

组网雷达弹道目标三维进动特征提取

针对单部雷达观测目标存在视角局限性的问题,提出了一种基于组网雷达的弹道目标三维进动特征提取法.首先,雷达网中各雷达分别从弹道目标的时间距离像信号中求得强散射点径向距离变化线性和信号,通过频谱分析估计出目标的自旋、锥旋频率以及进动角;然后,组网雷达通过系数加权法对各雷达得到的上述参数进行融合处理以提高参数精度;最后,根据雷达观测视角与微多普勒信号之间的关系,通过构造多元非线性方程组,进一步精确求解目标的三维进动参数.仿真实验证明,该方法既有效地提高了参数的估计精度,又得到进动目标的三维微动参数.     

抑制闪烁噪声的SMM-IUKF目标跟踪算法

针对末制导被动雷达跟踪测量的闪烁噪声问题,在分析多模型滤波及其简化算法的基础上,采用迭代不敏卡尔曼滤波(IUKF),设计了一种简化的多模型滤波器(SMM-IUKF),并以一个典型三维目标跟踪问题为例进行了蒙特卡洛仿真验证.该算法具有与SMM算法同阶的计算量,估计精确度高、收敛速度快,较好地解决了闪烁噪声滤波问题.     

基于HOS的雷达目标分类新算法

提出一种基于高阶谱（HOS）的雷达目标分类方法,将双谱概念从频域推广到时域和距离域,并给出了将双谱和双相干函数的“均值”及“重心”作为特征量的特征提取新算法,在目标散射信号中含有加性噪声和指数噪声的情况下,进行了模拟,同时对BSB(Brain State in Box)模型的人工神经网络进行了学习训练和分类仿真,结果证明本方法具有很好的性能和一定的实用价值。