采用最大熵法的自适应脈冲多卜勒雷达信号处理

脉冲多卜勒雷达信号处理的功能是检测所存在的目标和估计它们的径向速度。如果目标被埋没在严重的非平稳杂波和噪声环境中,那么除非采用某些自适应信号处理方法,否则检测损失也许会达到不可容忍的地步。当前关于距离门脉冲多卜勒雷达系统自适应多卜勒滤波用的几种待选算法的研究,证明了Burg提出的最大熵法(MEM)的优越性。本文慨述采用最大熵法的自适应信号处理器的基本要求,并示出推导自适应多卜勒滤波器响应函数的典型最大熵法,这些响应函数是从严重杂波环境下仿真的和实际的雷达回波两者中得到的。应用最大熵法,可在一个波束停留期内完成对严重杂波环境的自适应,从而使信号对杂波加噪声的性能接近最佳。     

基于多普勒谱非广延熵的海面目标检测方法

根据海杂波和目标多普勒谱的聚集性差异,可以用熵特征来检测海杂波背景下的小目标,然而常用的香农熵仅仅是统计学角度的宏观量值,并不能反映出海杂波的非线性特性。非广延熵是香农熵的推广,可以描述海杂波已被证实的多重分形特性。该文首先给出了非广延熵与分形维数的关系,然后结合有目标单元回波的多普勒谱较纯杂波单元回波的多普勒谱聚集性更强以及海杂波回波具有多重分形特性的特点,提出了基于多普勒谱非广延熵的海杂波背景下的小目标检测方法,最后通过实测数据进行实验比较,验证了该文算法的有效性,在观测时间较短的情况下,与现有的多重分形频域Hurst指数方法和基于香农熵的方法相比,该文算法具有更好的检测性能。      

基于多普勒谱特征的海杂波背景下小目标检测

海杂波中的小目标检测是雷达信号处理中较为复杂的问题之一。该文在分析海杂波多普勒谱特性的基础上,提出了基于联合瑞利分布的海杂波多普勒谱统计模型和描述多普勒谱扩展程度的波形熵特征,并给出了海杂波背景下的小目标检测算法。基于加拿大IPIX雷达实测数据的检测结果,证实了文中算法的有效性。     

杂波环境中改善雷达性能的自适应多卜勒处理

脉冲多卜勒雷达信号处理机能够完成探测目标及估算其径向速度的功能。在严重的气象干扰、箔条干扰及其他干扰的杂波环境下,除了采用某些自适应抑制杂波影响的方法以外,探测损耗是不能允许的。本文的目的是:怎样通过采用脉冲多卜勒信号处理机中的自适应多卜勒滤波来改善雷达性能,也讨论和分析利用伯格最大熵法(MEM)的自造应多卜勒处理的实用方法。分析的结果是基于模拟杂波数据。     

基于图像域检测的SAR杂波干扰评估

杂波干扰在时域、频域及多普勒域与雷达回波信号具有相似特征,其特点是在SAR成像后形成局部类似杂波的输出效果.为了定量评估干扰效果,图像域采用双参数恒虚警检测方法,通过比较杂波干扰和高斯白噪声干扰对检测性能的影响,验证了杂波干扰优于白噪声干扰的效果以及基于图像域检测方法对干扰效果评估的有效性.     

应用多级门限法去除气象回波图像噪声

文中介绍了应用功率、杂波校正因子（ＣＣＯＲ）和信号质量指数（ＳＱＩ）等多级门限联合处理的气象目标回波图像噪声去除算法。通过利用气象回波信号底层处理时的相关信息进行地杂波和白噪声的去除,突破了以往只能在高层采用图像处理的去除噪声的局限。由于充分利用了信号与地杂波和白噪声的不同特征信息,仅增加少量运算就去除了噪声干扰,同时很好地保留了小信号。经过在自行研制的基于Ｃ３Ｘ的并行ＤＳＰ阵列处理机上现场运行并     

广域监视模式下新的杂波加噪声谱密度矩阵估计方法

该文研究了SAR/GMTI系统广域监视(WAS)模式下杂波的特点,基于该特点,可以通过一个多普勒单元的杂波加噪声谱密度矩阵来估计另一个多普勒单元的杂波加噪声谱密度矩阵,并推导了相应的估计公式。在此基础上提出新的杂波加噪声谱密度矩阵估计方法,即通过第#em/em#-1个和第#em/em#+1个多普勒单元的杂波加噪声谱密度矩阵来估计第#em/em#个多普勒单元的杂波加噪声谱密度矩阵,并联合特征矢量子空间投影的方法可以大大减弱目标污染样本对空时处理性能的影响。仿真结果表明这种方法的有效性。     

基于深度学习的雷达目标检测技术

根据纽曼-皮尔逊准则,恒虚警方法（CFAR）在虚警率10-6、检测概率90%的条件下,可检测目标的信噪比需大于12.8dB。由于可用于参考的环境单元有限且实际环境中杂波分布差异性大,特别是隐身、低慢小等目标的能量强度值很难达到检测门限的要求。本文基于深度学习方法,利用含杂波/噪声/干扰的目标距离多普勒(RD)域图像与相应理想情况下的目标RD图作为网络训练数据集,网络中的生成模型向判决模型提供抑制处理后的RD图,根据判决模型反馈来调整杂波抑制处理参数。这一动态对抗博弈的过程最终优化所得的生成模型将有效学习环境中杂波/噪声/干扰的特性并将其过滤。通过杂波、噪声和干扰环境下的实验证明,本文方法可以在RD域有效抑制杂波,增强目标信息,具备在实际杂波抑制场景下的可行性。     

一种解决自动地雷检测问题的形态学方法

探讨了多谱传感器成像的地雷和似地雷目标的检测问题，并提出了一种在中等杂波环境中能够得到准确检测结果的算法，该算法基于数学形态学（ＭＭ）。对于强杂波环境中的目标，要想减轻杂波影响、增强目标存在性，就应采用一种基于最大噪声分数（ＭＮＦ）变换的预处理步骤。该方法简便易行，只需要知道目标尺寸近似值。     

基于子带矩阵CFAR的海面慢速小目标检测算法

对于K分布海杂波环境下的目标检测,基于信息几何理论的矩阵CFAR检测器是一种有效的目标检测方法。但矩阵CFAR方法计算复杂度高且当目标多普勒频率严重偏离杂波频谱中心时,其检测性能不如自适应归一化匹配滤波器(ANMF)方法,影响其实际应用。为此,该文以滤波器组对接收信号进行滤波处理,提出一种基于滤波器组子带分解最大特征值的矩阵CFAR检测方法(FD-MEMD),通过双杂波抑制来解决目标多普勒频率偏离杂波频谱中心时矩阵CFAR方法失效的难题。最后,仿真实验验证了所提FD-MEMD具有较好的检测性能。     

两级多普勒相关性判别的海杂波抑制方法

为了解决强海杂波背景下目标检测困难这一问题,提出了一种基于两级多普勒频率相关性判别的海杂波抑制算法。根据运动目标和海杂波的多普勒频率在连续脉冲间、距离时间二维区域间的相关性差异,对多普勒频率先后进行时间相关性判别、空间相关性判别二值化处理,再根据二值化后的多普勒值确定杂波区,抑制海杂波,保留目标信息,从而实现了强海杂波背景下的运动目标检测。该方法不依赖于具体海杂波模型,具有通用性,且海杂波抑制效果显著。实测数据处理结果验证了该算法的正确性和有效性。     

基于子带矩阵CFAR的海面慢速小目标检测算法

对于K分布海杂波环境下的目标检测,基于信息几何理论的矩阵CFAR检测器是一种有效的目标检测方法.但矩阵CFAR方法计算复杂度高且当目标多普勒频率严重偏离杂波频谱中心时,其检测性能不如自适应归一化匹配滤波器(ANMF)方法,影响其实际应用.为此,该文以滤波器组对接收信号进行滤波处理,提出一种基于滤波器组子带分解最大特征值的矩阵CFAR检测方法(FD-MEMD),通过双杂波抑制来解决目标多普勒频率偏离杂波频谱中心时矩阵CFAR方法失效的难题.最后,仿真实验验证了所提FD-MEMD具有较好的检测性能.     

机载双基地STAP的OP-DW预处理算法及其性能研究

距离模糊杂波和杂波数据样本距离非均匀对机载双基地雷达杂波STAP性能影响严重,文章提出了一种正交投影-多普勒频移算法以实现模糊杂波抑制和非均匀性补偿.该算法首先基于待检测距离环杂波空间和时间多普勒频率信息构造空间和时间投影矩阵,重构杂波数据,消除模糊杂波,然后利用多普勒频移对杂波样本间距离非均匀性进行补偿.仿真表明:该...     

基于多普勒信息辅助的小目标跟踪算法研究

针对强杂波环境中的小目标探测问题,提出了一种基于目标多普勒信息辅助的跟踪算法,利用目标与环境杂波多普勒特性的差异来改善数据关联的权值,能够提升对小目标的跟踪性能,并通过数据仿真验证了该算法的有效性.     

对运动目标约束的机载前视阵雷达杂波谱补偿方法

在机载前视阵雷达中,由于地面杂波存在距离依赖性,使得杂波协方差矩阵估计不准确,进而导致空时自适应处理(STAP)的杂波抑制性能严重下降。基于配准的杂波补偿方法(RBC)能够有效地对地面杂波的距离依赖性进行补偿,但当杂波数据中含有运动目标时,使用该方法对杂波补偿后,包含在杂波中的运动目标信息会在空时平面散开,导致其无法被检测。针对上述问题,提出一种运动目标约束的杂波补偿方法,即在基于配准的方法中,根据运动目标与杂波的多普勒频率不同来添加运动目标约束保护。计算机仿真结果表明:该方法不仅能够降低杂波距离依赖性,而且可以有效地对运动目标信息进行保护。     

雷达杂波的最大熵谱分析

本文探讨最大熵谱分析在雷达杂波谱估计中的应用。理论分析,计算机模拟实验及实际杂波数据的最大熵谱分析的结果表明;最大熵谱分析比普通谱分析分辨率高,且适合于短数据的杂波谱分析。因此,最大熵谱分折有可能成为雷达杂波分类和短谱估计的一种有效方法。     

基于四极化通道融合的海面漂浮微弱目标特征检测

海杂波背景下的微弱漂浮目标检测是雷达目标检测的热点和难点问题。由于海杂波背景下的微弱漂浮目标的回波能量低和多普勒频率通常位于主杂波区,传统的自适应类相参积累检测方法无法有效检测该类目标。基于特征类的目标检测方法是解决海面漂浮目标检测问题的有效途径。本文首先分别提取四个极化通道的三种时域和频域特征（相对平均振幅、相对多普勒峰高和向量熵）,然后在极化通道维度上进行融合,获得四极化通道融合特征。最后,在三维特征空间中使用快速凸包学习算法来确定海杂波的判决区域,从而完成检测。实测海杂波数据实验验证了新方法的有效性,并表明其具有优良的检测性能。      

一种用于墙后静止人体微动特征检测的杂波抑制方法

在穿墙生命探测中,由于墙的双程穿透衰减,墙后的人体目标雷达回波非常微弱,比天线耦合和墙的一次反射回波小得多,必须对其进行杂波抑制才能从中检测出目标特征。在冲激体制下,针对墙后微动目标在多个周期回波中位置的微小变化,以及由此产生的微多普勒频率与固定杂波多普勒频率的不同,提出了一种基于慢时间频域的杂波抑制方法。这种杂波抑制滤波器比常规MTI滤波器的幅频响应具有更窄的过渡带,因而在抑制固定杂波的同时,保留了目标的多普勒频率信息。实测数据的处理结果表明,这种方法可以有效抑制固定杂波,从而检测到墙后的微动人体目标。     

采用最大熵谱分析法计算天线方向图

本文将超分辩率的最大熵谱分析法与天线阵列数据处理直接联系起来,叙述最大熵法计算天线方向图的基本原理,并给出模拟实验结果。从得到的天线方向图来看,最大熵法比常规波束求和法好。最大熵天线方向图具有主辩窄、副辩低、分辩率高等优点,它能分辩出角间距小于天线波束宽度〈λ/D〉的两个目标,而普通波束求和法是分辫不出来的。但是最大熵方向图受噪声影响较大,本文采用平均预测误差滤波系数的方法,以稳定最大熵方向图.     

基于相参处理的机载雷达舰船检测方法

机载雷达舰船目标检测主要在海杂波背景下进行,受海杂波影响大,常规非相参积累检测没有充分利用目标和海杂波的特性差异,检测性能有待提升。文中对机载雷达杂波特性、目标特性进行了理论分析建模,提出了基于相参处理的舰船目标检测架构,该方法综合干扰抑制、相参积累、杂噪识别和分区检测进行相参处理,在距离、多普勒平面有效识别海杂波和噪声区域的基础上实现匹配检测。最后基于实测数据进行了分析验证,显示了很高的工程应用价值。