基于AR模型参数双谱估计的雷达目标识别

本文利用双谱分析方法,提出用非高斯AR模型对雷达目标回波信号进行参数化双谱估计。通过对实测飞机目标回波数据的分析,合理地选择目标特征构成特征矢量,取得了较好的识别结果。     

基于时频谱图和CNN的雷达空中目标识别方法

传统雷达空中目标识别方法容易受到杂波和有效特征难挖掘等因素影响,其识别准确率难以满足实际雷达系统的目标识别需求。为了改善雷达对空中目标的识别性能,提出一种基于时频谱图和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的空中目标识别方法。该方法首先提取雷达目标检测点迹所在距离单元的多脉冲回波数据,然后通过杂波抑制和基于CLEAN算法的雷达目标机身分量消除,得到以目标微多普勒分量为主的时域回波数据,接着通过短时傅里叶变换得到目标微多普勒时频谱图,最后利用时频谱图对设计的卷积神经网络进行训练和测试,实现喷气式飞机、直升机、螺旋桨飞机三类典型空中目标的识别。实测雷达数据测试结果表明,所提方法对三类飞机目标的识别准确率高于传统方法。所提方法避免了传统人工提取微动统计特征,消除了杂波与机身分量的影响,提高了雷达对空中目标识别的性能。     

基于时频图的飞机目标特征提取算法

研究了两种基于时频分析的飞机目标特征提取算法。首先,介绍利用短时傅里叶变换获得目标二维时频图信息,然后,分析飞机目标回波时频图的图像熵特征和平均时频谱特征,给出了这两种特征的提取算法,仿真得到利用这些特征对三类飞机的分类识别结果,分析了其目标分类识别性能以及适用情况。在研究时频图平均时频谱特征提取算法时,发现单独使用此特征在飞机目标分类识别中存在的问题,加入基于平均时频谱的方差特征,综合两种特征实现了对三类飞机目标的的分类识别。仿真结果表明,这两种特征的目标识别正确率都能达到94％以上。     

防空雷达飞机回波的扩展分形特性分析与目标分类研究

低分辨雷达飞机回波的扩展分形特性提供了对目标回波在不同尺度下的粗糙度的精细描述,为防空雷达飞机目标的分类和识别提供了一种新的途径。该文在介绍扩展分形理论的基础上,首先利用扩展分形分析手段,对从某VHF波段防空警戒雷达上录取的飞机目标回波数据的扩展分形特性进行了分析,然后从模式识别的角度出发,提出了基于扩展分形特征的防空雷达飞机目标分类方法,最后采用不同类型飞机目标的实测回波数据进行分类识别实验,对该方法的性能进行了对比和分析。分类识别实验的结果表明,广义Hurst指数等扩展分形特征参数可以作为飞机目标分类和识别的有效特征,所提出的方法具有良好的分类识别性能,是一种有效的目标分类方法。      

基于有源／无源特征识别飞机目标的初探

在分析利用有源回波特征、无源辐射特征识别飞机目标的可能性与局限性的基础上．提出了联合有源回波特征与无源辐射特征识别飞机目标的新思路，分析讨论了联合有源／无源特征识别飞机的关键技术，勾画出了联合识别系统的框架，为解决防空雷达飞机目标识别提供了一种新的方法。     

基于Hilbert-Huang变换的雷达信号特征提取技术

针对高分辨雷达目标散射回波的非平稳特性,提出了利用Hilbert—Huang变换进行时频分析获得目标特性的方法。首先利用简单电磁散射模型仿真了三类目标的一维距离像,然后采用Hilbert—Huang变换对各类目标在不同姿态角下的回波进行时频分析,提取时频分布图的边际谱作为目标特征矢量,利用径向基函数神经网络分类器对特征矢量进行训练和学习,最后对三类目标作了识别,仿真对比实验验证了该方法的有效性。     

基于多重变换的一种雷达目标识别方法

利用多重变换，提出了一种雷达上述识别方法，将雷达回波信号与本振信号混频处理后采样，进行FFT，得到目标的一维距离像，计算其马氏距离，利用小波变换对马氏距离序列进行数据压缩，得到目标的特征向量，由相关识别法进行目标识别，由3类飞机模型测量数据的识别结果表明，该方法具有较高的识别率。     

一种基于调制特征向量的空目标识别方法

空中目标旋转部件对雷达回波有调制作用。将回波时域幅度调制信息的幅度偏差系数作为调制特征,首先利用仿真数据分析了固定翼飞机目标和直升机飞机目标的差异,随后提出了一种最近邻分类器的设计方法,最后利用实测数据对目标进行分类,取得了较高的识别率。与支持向量机的算法相比,该分类器算法复杂度低,计算量小,识别率高,在工程上可以选用这种方法对两类目标进行分类识别。     

基于中心矩特征的空间目标识别方法

目标的雷达散射截面（RCS）包含了丰富的目标类别信息，有效地利用目标RCS特征对空间目标的雷达识别具有重要的意义。该文利用空间目标回波的距离维信号来进行识别。中心矩特征具有平移不变性，是一种简单有效的波形特征提取算法。文中首先提取中心矩作为特征向量，再采用Fisher判据进一步进行特征压缩，最后利。用支撑矢量机（SVM）分类算法实现识别。基于实测数据的仿真实验结果表明，该方法具有较好的识别性能和推广能力。     

基于离散小波变换的低分辨雷达空间目标识别算法

针对低分辨率雷达体制下的空间目标识别问题,提出了基于离散小波变换的低分辨雷达空间目标识别算法。该算法首先对于空间目标的雷达回波信号进行离散小波变换,然后在时间-尺度平面上提取十个有效的统计特征,最后基于模糊分类来识别六类空间目标。计算机仿真实验表明,即使在较低的输入信噪比下,该算法依然对六类目标取得了比较好的识别效果。     

基于循环相关的LFM脉冲雷达宽带回波Doppler和多径时延的联合估计

基于循环相关特性,该文提出了针对线性调频(LFM)脉冲雷达宽带回波Doppler和多径时延联合估计的方法。该方法首先利用雷达回波的循环相关变换,通过多径分量的能量累积估计Doppler频移尺度参数,然后结合发射信号的先验信息构造降阶函数,将回波信号降为多个单频信号,最后利用零频率截面循环谱能够将时间上有重叠的多径回波信号在该截面上分开且分辨率加倍的特性,估计出各多径分量的时延值。该方法只需要一个脉冲信号即可完成Doppler和多径时延的联合估计,对低信噪比噪声有较强的容忍性,能抑制各径相关交叉项的影响,并且具有较高的多径时延估计分辨率。文中给出了计算机仿真实验,仿真结果表明了该算法的有效性。     

LFM脉冲雷达回波Doppler与多径时延的联合估计

基于最大似然参数估计,本文提出了一种对LFM脉冲雷达回波Doppler频移和多径时延联合估计的方法.该方法先利用WHT估计Doppler频移,然后结合发射信号的先验知识重构参考信号,最后利用WVD能将时间上有重叠的多径信号在时频域分开的特性,采用本文称之为"修正时频相关函数"估计多径时延.该方法只需一个周期的脉冲信号就能完成频移和时延的联合估计,对加性高斯白噪声具有强的鲁棒性,其运算量小.     

基于Chirp-Z变换的串行双站斜视SAR成像算法

该文首先建立了串行双站斜视SAR的几何模型,给出了雷达回波的数学表达式,推导了它的2维频谱并对其特点做了分析。在2维频域内先用聚焦函数对观测场景中心的点目标进行精确成像,然后利用Chirp-Z变换校正了中心点两侧目标回波的距离徙动,再通过方位向逆傅里叶变换得到了雷达图像。该算法利用了Chirp-Z变换能够处理非线性调频信号的特点,简化了处理过程并提高了成像精度。仿真实验验证了这种基于Chirp-Z变换的新算法在处理串行双站斜视SAR数据时的有效性。     

基于短时Fourier变换和Gabor变换的SAR运动目标检测

本文针对机载合成孔径雷达（SAR）运动目标回波信号的特点,提出了基于短时Fourier变换和Gabor变换的机载SAR运动目标检测方法。与常用的Wigner-Ville分布相比,在多目标存在的情况下,Wigner-Ville分布不但受到交叉项的影响,而且由于多普勒模糊引起的“折叠”现象严重影响了Radon变换的性能;而新算法中应用的短时Fourier变换、Gabor变换无交叉项的影响,其多普勒不模糊范围也比Wigner-Ville分布大一倍,再与Radon变换相结合具有很好的性能。仿真实验的结果证明了算法的有效性。     

宽带雷达机动多目标检测

该文提出一种高机动多目标的宽带信号检测方法。即先通过相邻相关对回波信号进行降阶处理,然后对相关结果中自身项所在单元进行模糊变换,并进一步对其进行Radon变换实现目标的能量积累,从而对目标进行检测。仿真数据的处理验证了该方法的有效性。     

一种基于线性预处理的米波雷达低仰角处理算法

由于多径效应的存在,使得米波雷达在低仰角时接收到的回波是两组相干信号,即直达信号和反射信号的矢量叠加.本文提出了一种米波雷达在低仰角情况下DOA(波达方向估计)的新方法,先对实测数据进行线性变换,然后对线性变换后的数据和实测数据的差分结果应用角度超分辨算法,实现米波雷达低仰角的波达方向估计.算法对信号所处环境不敏感,可以有效地克服多径效应.理论分析和计算机仿真都表明新算法的优越性.     

基于Level-II数据和模糊逻辑推理的气象雷达风电场杂波检测与识别方法

风电场杂波具有强散射性和由于其叶片旋转导致的频谱展宽特性,其雷达回波很难用传统的杂波滤波器滤除,进而导致气象目标探测过程中的误检测与误识别,这是影响新一代气象雷达探测性能的一个重要因素。该文通过分析风电场杂波区别于气象目标的回波特性,基于气象雷达二次产品(Level-II)实测数据选取某些特征参量,通过构造特征量的概率分布直方图和1维值域分布确定用于识别风电场杂波的各个特征量的隶属度函数,并设置相应的逻辑规则,利用模糊逻辑推理系统(FIS)实现风电场杂波的自适应检测与识别。通过采集几组典型的Level-II数据对所提方法进行测试与验证,均较为准确地识别出存在于气象雷达视野内的风电场杂波,实验结果证明了该文算法的可靠性。     

基于空域联合时频分解的海面微弱目标检测方法

海面目标不仅影响其位置处波浪运动,还会影响其周围的水域,其雷达回波信号分布于多个相邻的距离单元,所以目标回波信号表现出明显的空域相关性。该文根据海面目标信号的空间相关性提出了一种基于空域联合时频分解的海面微弱目标检测方法。该文提出的一种两信号互S-方法将相邻两个距离单元的回波信号变换到时频域,再利用互维格纳-威尔逆变换实现两距离单元信号的联合时频分解,最后根据分解分量的联合时频聚集性实现目标检测。实测X波段雷达海面回波的处理结果表明该文方法能够较精确地从海面回波中检测出微弱目标,并且能够显示目标的瞬时运动特性。      

Time Domain Synthesis of Pulsed Arrays

Pulsed arrays are becoming popular in new ultrawideband applications to enhance the robustness of transmitted and received signals in complex environments and to identify the angle of arrival of multiple echoes. A global synthesis technique is here proposed to shape the array field in accordance to given angle-time constraints. The synthesis problem is cast as the inverse Radon transform of a desired array mask, applying the alternate projections method to include constraints over the input signals' waveform and to improve the synthesis robustness. The unknown array currents are generated as linear combinations of Hermite–Rodriguez functions in order to achieve a simple and realizable beamforming network. The effectiveness of the method is demonstrated by many examples.      

基于小波变换的一种ISAR雷达目标成像方法

基于小波变换的性质,提出了一种ISAR雷达目标成像方法.通过对ISAR回波的横向数据进行Morlet小波变换,搜索小波变换模的极大值和对应的极大值点,得到目标的时间-距离-多普勒三维像,然后按时间点进行采样,得到目标的距离-瞬时多普勒像.由实验结果得出:运用此方法,不仅能够得到目标高分辨的距离-瞬时多普勒像,而且能够观测到目标的运动姿态.