基于ADSP的米波雷达测高算法实现

分析了一种新的时空级联最大似然算法，该算法重在利用目标直达波和多径回波之间的仰角关系，利用这一点使原来似然函数的二维搜索简化为一维搜索．这样使得整个处理过程中的运算量大大减少，结合AD公司的高性能浮点DSP和ALTERA公司的FPGA，实现了算法在具体工程上的应用。实际电路达到了理想的要求，整个系统运行稳定可靠。     

基于交替投影的DOA估计方法及其在米波雷达中的应用

由于低仰角目标回波中存在多径信号,使得米波雷达难以对低仰角目标进行高度测量,为此该文提出一种适用于多径信号情况下的波达方向估计的迭代方法。该方法将回波信号的相关矩阵,在各个信号子空间中交替投影,该方法可以同时对直达波和反射波进行精确的波达方向估计,并可以有效地对米波雷达中的低仰角低空目标进行高度测量。计算机仿真和某米波雷达实测数据的处理结果证实了该方法的有效性。Monte-Carlo试验结果表明在低仰角低空测高时,该方法具有比时空级联最大似然方法更好的性能。     

阵列米波雷达测高方法及性能分析

米波雷达在反隐身和抗反辐射导弹等方面有着独特的优势,在现代防空体系中,发挥着举足轻重的作用。但多径信号的存在,往往对米波雷达测高带来困难。该文紧密结合阵列米波雷达特点,在阵列多径信号模型基础上,总结和归纳了以传统最大似然(ML)算法为基础的3种米波雷达测高方法:基于时空级联ML算法的测高方法;基于改进的时空级联ML算法的测高方法;基于精确最大似然(RML)算法的测高方法。对这些方法进行了理论性能分析,梳理了3种方法之间的相互关系,并对理论分析结果进行了计算机仿真实验,最后给出一些有意义的结论。     

高山阵地米波雷达测高方法研究

合成导向矢量最大似然算法对平坦阵地的米波雷达测高具有较高的精度,但在高山阵地下,会出现仰角空间谱模糊的现象,测高精度较低。鉴于此,本文提出了一种基于合成导向矢量最大似然算法的雷达变频测高方法,依据不同频点空间谱模糊的周期不同的特点,通过变频计算得到真实的目标仰角,仿真数据验证了该方法的有效性。     

波束域最大似然测高方法

针对雷达在低仰角搜索和跟踪目标时波束打地、受阵地反射多径影响严重的问题,提出了波束域最大似然雷达低仰角测高方法。该方法首先形成俯仰多波束覆盖目标,然后使用最大似然算法对多波束的目标数据进行处理,通过空间谱能量最大化的角度信息估计目标仰角和高度。与传统的和差波束及多波束比幅测角方法相比,该方法受多径影响小,具有较高的角度分辨率和高测量精度。计算机仿真和实测数据的处理结果验证了该算法可行有效。     

米波雷达低仰角测高方法研究

针对米波雷达低仰角测高问题,提出米波雷达低仰角测高解决方案和基于遗传交替投影算法的最大似然超分辨方法.仿真结果表明该方法的有效性和可行性.     

复杂阵地米波雷达低仰角测高算法研究

针对复杂阵地下的米波雷达低仰角测高问题,建立多径信号服从高斯分布源的阵列信号模型,提出一种基于多维交替投影的合成导向矢量最大似然算法。该方法将回波信号的相关矩阵,在各个模型参数中交替投影,该方法可以同时对直达波角度和多径信号分布源参数进行精确的估计,并可以有效地对低仰角低空目标进行高度测量。与现有的测高算法相比,该方法在复杂阵地下能有效进行目标高度估计。计算机仿真结果和实测数据处理结果证实了该算法的可行性。     

三子孔径算法在米波雷达仰角测量中的应用

为了解决米波雷达仰角估计中的地(海)面多径反射问题,阵列超分辨算法得到了广泛重视,特别是MLE(最大似然估计)算法能够很好地解决多径相干源的测角(波达方向估计)问题。三子孔径算法(3SA)就是在MLE算法的基础上提出的一种算法,该算法在减少运算量的同时保持了较高的测角精度。在三子孔径算法的基础上,利用米波雷达仰角测量模型中目标信号与地(海)面多径反射信号(又称镜像信号)的几何关系,提出了改进的三子孔径算法。同时通过计算机仿真验证了改进算法要优于原始算法。     

米波雷达低仰角测高的地形补偿方法

由于多径效应,米波雷达低仰角测高一般通过空间平滑去相干,或者由反射模型建立合成导向矢量,进而采用多信号分类、最大似然等仰角匹配算法来实现。但固定系数反射模型通常只能适用于平坦地形,在起伏地形条件下建立准确的变系数反射模型极困难。文中分析了目标位置变化过程中地面反射系数的变化情况,提出了一种通过检飞数据直接估算合成导向矢量的方法,以提高起伏地形条件下米波雷达低仰角测高算法的稳健性和精度。实验结果表明了所提方法的有效性,特别在目标距离较远时,使用所提方法得到的仰角精度明显优于传统方法。     

跳频信号的时差直接定位

针对跳频信号,提出了两种时差直接定位方法--最大似然直接定位法与最大相关累积直接定位法.第一种算法利用跳频信号频域有限分布特性,通过频域构造互相关函数（Cross Correlation Function,CCF）矩阵,在二维网格中搜索CCF矩阵的最大特征值得到目标的位置估计.第二种算法以各站与参考站的CCF之和为目标函数,直接在二维网格中搜索得到目标位置估计.两种算法进行了对比,第一种方法在性能上优于第二种,但计算量更大.蒙特卡洛仿真表明,提出的最大似然直接定位方法的性能是最优的,最大相关累积方法性能也优于传统的两步法.     

基于自适应邻域双边滤波的点目标检测预处理算法

该文通过分析点目标的成像原理,提出一种基于自适应邻域时空双边滤波的点目标检测预处理算法。算法针对每个像素建立自适应邻域,对不同类的邻域分别定义其定义域和值域势函数的乘积为滤波模板,并通过限制自适应邻域的大小加快了算法速度。与固定邻域的空域双边滤波算法和时空双边滤波算法相比,该文算法能够快速、有效去除噪声,同时增强点目标和背景的对比度。     

带多普勒量测的序贯SCKF雷达目标跟踪算法

为提高非线性观测条件下雷达目标的跟踪性能,将序贯处理方法引入均方根容积卡尔曼滤波( SCKF),提出一种带多普勒量测的序贯均方根容积卡尔曼滤波( SSCKF-D)雷达目标跟踪算法,该算法通过建立伪量测去除径向距离和径向速度量测误差方差之间的相关性。基于SCKF算法,按照量测精确度的高低顺序对方位角、俯仰角、径向距离和伪量测序贯处理。 Monte Carlo仿真表明,与SCKF和带多普勒量测的均方根容积卡尔曼滤波( SCKF-D)算法相比,SSCKF-D算法跟踪精度更高,较后者提高20%以上,收敛速度更快,更适用于空间目标跟踪。     

基于最大似然法的天波超视距雷达相位解污染算法

电离层解相位污染是天波超视距雷达信号处理的关键技术之一。由于模型的不准确性和电离层的复杂性,已有算法在污染较大时大多精度不高。该文提出一种基于最大似然法的相位解污染算法。该算法将信号建模为相位多项式,通过最大化似然函数来实现污染相位的估计。为了避免最大似然法中的矩阵求逆运算,该文进一步将最大似然问题转化为最小二乘问题,利用遗传算法求解相位系数。仿真结果表明,与传统算法比较,该文算法具有以下优点:相比HRR算法和CED算法,该文算法精度更高,校正后的信号频谱更加尖锐;在相位污染较大的情况下,该文算法仍具有较高的精度,有利于目标信息的提取;该文算法采用高阶多项式,避免分段处理和矩阵求逆,简化了运算。     

网格运动分析与形态学滤波相结合的视频对象分割

提出了一种基于二维网格运动分析与改进形态学滤波空域自动分割策略相结合的视频对象时空分割算法。该算法首先利用高阶统计方法对视频图像的二维网格表示进行运动分析，快速得到前景对象区域，通过后处理有效获得前景对象运动检测掩膜。然后，用一种结合交变序列重建滤波算法和自适应阈值判别算法的改进分水岭分割策略有效获得前景对象的精确边缘。最后，用区域基时空融合算法将时域分割结果和空域分割结果结合起来提取出边缘精细的视频对象。实验结果表明，本算法综合了多种算法的优点，主客观分割效果理想。     

Penalized maximum-likelihood estimation of covariance matrices withlinear structure

In this paper, a space-alternating generalized expectation-maximization (SAGE) algorithm is presented for the numerical computation of maximum-likelihood (ML) and penalized ML (PML) estimates of the parameters of covariance matrices with linear structure for complex Gaussian processes. By using a less informative hidden-data space and a sequential parameter-update scheme, a SAGE-based algorithm is derived for which convergence of the likelihood is demonstrated to be significantly faster than that of an EM-based algorithm that has been previously proposed. In addition, the SAGE procedure is shown to easily accommodate penalty functions, and a SAGE-based algorithm is derived and demonstrated for forming PML estimates with a quadratic smoothness penalty     

基于MUSIC和ML方法的MIMO系统参数估计

该文提出了一种基于MUSIC和ML方法联合估计MIMO系统频偏和信道增益的算法,该算法首先使用MUSIC方法估计出多个发射天线到某一接收天线的频偏子集,然后利用最大似然方法在这个有限子集中分离出不同天线对之间的频偏,最后在频率同步的基础上利用最大似然估计器对信道增益进行估计。该算法解决了在估计多个频偏时直接使用最大似然估计进行多维搜索的问题,将多维搜索转化为一维搜索,降低了算法的复杂度。     

用时域信息改善机扫雷达参数估计性能的方法

针对一个波束宽度内存在多目标的情况,提出了一种基于时空级联处理的用单天线、单接收通道实现目标角度和多普勒频率联合超分辨估计的方法.与阵列天线利用目标反射波的相位关系不同,单天线、单通道方法是根据天线扫描时,对回波脉冲的增益变化而构造导向矢量阵的,此时若直接采用常规空间谱估计方法,则实现的是信号多普勒频率的超分辨,角度估计效果较差.时空级联处理方法可充分利用信号的时域结构信息,明显提高角度的估计性能,并且无需高维搜索,计算量小.计算机仿真结果证明了新算法的有效性和正确性.