基于矩阵束算法的多雷达信号融合超分辨成像

利用多雷达回波信号对目标进行融合成像可以有效提高分辨率.本文实现了一种多雷达融合联合超分辨成像算法,该方法基于单雷达观测数据指数和模型,建立了联合的多雷达观测数据模型,并将雷达二维成像的矩阵束算法引入到多雷达观测融合成像中,利用多雷达观测数据估计散射中心的参数,有效提高了分辨率.仿真实验表明,该算法有效提高了雷达成像的分辨性能,有利于后续的目标检测与识别.     

基于几何绕射模型的多频带信号融合新方法

多频带雷达信号融合处理利用从不同频段获取的目标在一维谱域呈稀疏分布的雷达观测数据,通过信号级相干融合来提高目标散射中心参数估计精度和一维距离像的分辨能力。传统谱估计类融合方法的性能都受限于模型阶数估计。而多频带的稀疏分布,破坏了观测系统矩阵的互相干性度量,从而使得基追踪（基于l1范数的稀疏表示）方法的全局最优解可能并不等于信号的真实稀疏表示。本文在GTD散射模型的基础上,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的融合方法,既避免了阶数估计,又克服了基追踪方法的缺陷。实验结果也表明了此方法的优越性。      

基于GTD模型的多雷达信号二维融合

多雷达信号2维融合是一种能显著提高成像分辨率和图像质量的参数化成像新方法。但是在宽带小角度观测的情况下,实际目标散射是随着频率的变化而变化,因此传统先插值后处理的融合方法就不再适用了。该文针对以上情况,提出了一种基于几何绕射模型的多雷达信号2维融合的方法,将多雷达信号2维融合问题转化为信号稀疏表示问题,并利用正则化的方法来估计散射模型参数。此方法不仅不需要2维解耦处理,而且通过信号稀疏表示方法可以准确地估计目标散射的频率依赖因子。仿真实验也表明该文方法有效性。     

一种新的多频段雷达信号相干算法

多频段雷达信号融合成像技术是提高目标距离像分辨率的一种有效方法。相干处理是多频段融合成像的前提和关键。本文分析了用不同雷达测得的动目标频率响应间的非相干量。针对传统相干方法所需的频谱外推所带来的低信噪比下相干精度差、计算量较大的缺陷,本文提出利用不同频段强散射中心极点信息的差异来估计非相干量,并对算法的处理流程和实际应用中可能遇到的几个问题进行了细致分析。计算机仿真实验和实测数据处理结果表明所提方法有效地改善了估计效果并降低了运算量。      

基于稀疏信号表示的雷达目标成像技术

雷达目标成像本质上是对雷达目标散射特性进行信号表示的过程.在高频区,雷达目标散射特性可用少数几个散射中心来描述,利用散射中心稀疏分布的先验信息能有效增强雷达图像的分辨率.以稀疏信号表示为基础,针对雷达成像系统的结构特点,提出了一种基于FFT和分块Toeplitz系统的快速成像算法.该算法无需存储系数矩阵,极大地降低了存储量和运算量.仿真结果表明,该技术对雷达目标图像具有良好的分辨率增强能力.     

基于互累积量的多雷达信号层融合检测

针对多雷达检测海上目标的研究背景,本文提出了一种新的基于互累积量的多带雷达信号层融合检测方法,该方法融合不同雷达的观测信息,对不同频带的雷达观测在统计相关域上进行积累,最后进行检测。仿真结果表明,与传统的融合检测方法相比,新方法能够显著提高融合处理后的信杂比,有效提高海上目标检测概率。     

一种基于二维信号稀疏重构的互质采样星载SAR成像处理方法

互质采样星载SAR通过方位互质采样代替传统方位均匀采样,可有效缓解空间分辨率与有效成像宽度之间的相互制约,提升SAR系统的对地探测性能。然而,方位向互质采样使得回波信号呈现方位欠采样及非均匀采样特性,导致传统SAR成像处理方法无法实现互质采样星载SAR的有效成像处理。该文提出一种基于2维信号稀疏重构的互质采样星载SAR成像处理方法。该方法在距离向脉冲压缩后,根据各距离门的多普勒参数截取2维观测信号并构造相应的稀疏字典,然后通过改进的2维信号稀疏度自适应匹配追踪算法完成方位聚焦处理。该方法不仅可以补偿SAR回波信号的距离方位2维耦合,还可以消除成像参数随距离空变对稀疏重构造成的影响,从而实现全场景的精确重构。点目标及分布目标仿真实验结果验证了所提算法可在远低于奈奎斯特采样率的情况下实现稀疏场景的有效重构。      

基于稀疏贝叶斯学习的多频带雷达信号融合

针对多频带雷达信号融合,建立了多频带雷达信号表示模型,将多频带信号融合问题等价于一个信号表示问题。研究了基追踪算法在多频带信号融合中的局限性,研究表明:由于多个频带的稀疏分布,破坏了字典的相干性,使得基追踪算法可能无法收敛到真实的稀疏解。提出了基于稀疏贝叶斯学习的多频带信号融合方法,并证明了字典满足唯一表示性条件从而可以保证算法收敛到真实的稀疏解。实验表明:基于稀疏贝叶斯学习的多频带信号融合方法能够更加真实地反映目标散射特性。     

一种稀疏重建的多基地雷达多目标定位算法

采用距离和信息的多基地雷达多目标投影定位算法中,距离向脉冲压缩后分辨率降低,需要已知空间中目标个数.针对此问题,提出了一种稀疏重建的多基地雷达多目标定位方法.该方法利用多个接收机中目标稀疏度相同的特点,通过构造平均重构残余误差变化率和平均散射系数变化率作为正交匹配追踪(OMP)算法迭代终止判定条件,自适应地终止OMP算法的同时获得稀疏重建信号以及信号稀疏度的估计值,提高了距离向分辨率,获得了对空间中目标个数的估计.仿真实验表明所提算法有效抑制了距离向主瓣展宽和旁瓣串扰,提高了距离向分辨率.同时,所提算法在不同噪声环境下能准确估计空间中目标个数并提取其空间位置,实现对空间中目标的准确定位.     

基于目标稀疏性的雷达距离超分辨

雷达目标在观测空间中通常是稀疏的。当雷达发射线性调频信号时,目标回波的匹配滤波实际上是频域去斜脉压,回波信号在频域去斜后变成复正弦波。基于目标稀疏性和去斜回波的复正弦形式,可以构造多目标频域去斜回波的距离维稀疏信号模型,然后利用凸优化方法求解目标的距离,同时实现雷达距离超分辨。本文提出了一种基于目标稀疏性和频域去斜的距离超分辨方法,理论分析和仿真实验表明,该方法的距离分辨率超过了常规脉冲压缩技术,从而实现了雷达距离超分辨。     

HIGH RESOLUTION RANGE PROFILE FORMATION BASED ON LFM SIGNAL FUSION OF MULTIPLE RADARS

This paper presents a new method of High Resolution Range （HRR） profile formation based on Linear Frequency Modulation （LFM） signal fusion of multiple radars with multiple frequency bands. The principle of the multiple radars signal fusion improving the range resolution is analyzed. With the analysis of return signals received by two radars, it is derived that the phase difference between the echoes varies almost linearly with respect to the frequency if the distance between two radars is negligible compared with the radar observation distance. To compensate the phase difference, an entropy-minimization principle based compensation algorithm is proposed. During the fusion process, the B-splines interpolation method is applied to resample the signals for Fourier transform imaging. The theoretical analysis and simulations results show the proposed method can effectively increase signal bandwidth and provide a high resolution range profile.     

非连续谱FMCW雷达信号分析与处理

高频地波雷达工作在干扰严重的高频段,系统很难找到一段连续寂净的工作频段.为提高雷达抗干扰性能,用几个不连续的干净频带来合成系统的有效带宽.分析了一种非连续谱线性调频雷达信号;根据信号特点采用先速度后距离的二维处理方式;通过对每段信号进行分解、相位补偿、重构的方法来消除由频率跳变所引起的距离旁瓣增高,谱峰分裂、偏移等影响.仿真结果表明了该方法能有效地抑制旁瓣,实现目标的二维分辨.     

一种新的多波段雷达相参处理方法

针对宽带多波段雷达信号层融合中的相参处理问题,提出了一种基于频率外推和散射中心提取的相 参处理算法。该方法利用MUSIC 算法估计各频带数据的模型参数,然后进行频率外推,对外推后的扫频数 据提取散射中心可获得幅度误差、线性相移和固定相移的估计。通过分别估计幅度补偿、线性相移和固定 相移,避免了多维优化求解时计算量大且易陷入局部极小值的问题。通过仿真实验证明了该算法的有效性。     

基于DT-CWT与TVAR的多雷达信号融合

针对目标散射回波数据非平稳的特点,本文提出了一种基于DT-CWT与TVAR的雷达信号融合方法。本文利用复小波对雷达信号进行分解,然后对各个小波子空间上的信号进行TVAR建模预测,最后再通过复小波重构雷达信号, 并对两部雷达信号进行幅相补偿和融合,从而获得了超分辨的雷达一维距离像。     

一种ISAR二维压缩感知成像的运动补偿方法

 通过发射一组具有随机脉冲重复间隔(PRI)的线性调频信号,并对经过去斜率(Deramp)处理的回波信号随机下采样,可以得到目标的二维随机观测回波数据.本文通过分析该类回波信号的模型和信号的稀疏性,针对ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)二维压缩感知成像技术提出了一种运动补偿算法.实测数据处理结果表明,本文提出的算法可以有效地针对ISAR二维随机观测回波数据实现运动补偿.     

一种新的高速运动目标成像方法

提出了一种基于相位编码信号的高速运动目标逆合成孔径成像的新方法。相位编码信号在距离维和速度维具有良好的分辨力,属于多普勒敏感信号,因此在进行脉压前一般需要补偿多普勒相位。当目标高速运动时,还要考虑回波信号包络展缩的影响。研究了相位编码信号逆合成孔径成像的运动补偿方法,即采用宽带相位编码信号和窄带线性调频信号结合的方式,窄带信号用来完成目标检测和测速,宽带信号用来提高测速精度和成像。仿真结果表明该算法的有效性。     

时分MIMO滑坡雷达稀疏成像算法

针对现用于成像的MIMO山体滑坡雷达均匀线性阵列数目过多、数据处理复杂度高的问题，引入稀疏阵列时分地基MIMO雷达模型，提出一种基于逆傅里叶变换和混合匹配追踪算法的成像方法。首先通过对雷达回波信号作逆傅里叶变换实现距离向压缩，并进行近似相位补偿，然后采用一种基于时延补偿因子稀疏基的压缩感知算法实现方位向压缩。同时针对多目标成像的伪影点问题，方位向数据压缩引入子空间追踪算法和正交匹配追踪算法的结合算法重构出高分辨率且没有伪影的二维图像。根据真实的山体滑坡监测成像场景参数，通过数值仿真验证了该方法能够在低于传统均匀阵列的天线数目情况下实现目标高质量成像，且具有一定的抗噪性。