距离多普勒域多雷达信号融合

传统的单雷达目标检测算法在低信杂噪比(SCNR)场景下,其检测性能较差,对低空微弱目标检测时,由于杂波信号很强,目标回波信号可能在单个雷达的回波中被杂波淹没,导致不能检测到目标。所以,文中提出一种多雷达信号融合算法检测动目标,在距离多普勒域对多个雷达回波信号进行融合,增强目标信杂噪比。最后,通过仿真来验证提出的算法的有效性。     

基于速度搜索的频率编码雷达动目标检测方法

频率编码脉冲信号是一种常用的LPI雷达信号,相较于传统PD雷达,频率编码脉冲信号在一个CPI内由一连串载频随编码序列随机跳变的窄脉冲组成,具有很大的合成带宽,大大降低了信号功率谱密度,使得带宽一定的截获接收机难以截获。同时,由于发射脉冲载频跳变,对于相同动目标不同脉冲回波叠加了不同的多普勒频移,传统PD雷达的动目标处理方法无法实现多普勒聚焦。提出一种基于速度搜索的频率编码脉冲多普勒雷达动目标检测方法,并从理论分析了算法性能,最后通过计算机仿真对算法性能进行了验证。     

一种简单的相干雷达极化恒虚警检测算法

该文提出了高斯杂波背景下一种结构简单的相干雷达极化恒虚警检测算法。利用雷达回波的极化信息来提高检测性能,推导出了虚警概率表达式。研究结果表明,该相干雷达极化恒虚警检测算法相对于杂波协方差矩阵有恒虚警的性质。该检测算法比极化广义似然比检测算法计算量小,易于工程实现,适合于强信杂比和目标信号导向矢量未知的情况。同时仿真分析了不同极化状态时的检测性能。     

动态规划算法进行弱目标检测的机理研究

低信杂噪比环境中对弱小目标的检测,已经在信号处理、红外图像序列检测等领域中引起人们的广泛关注。动态规划实际上是一个多阶段决策的优化问题,它是检测前跟踪(TBD)处理过程中提出的一种有效检测弱小运动目标的方法。该文分析了动态规划算法进行弱小目标检测的机理,在此基础上对两类动态规划算法进行了革新,并给出了一个统一的递推关系式。仿真结果表明此算法对弱小目标具有较强的检测能力,比一般的弱目标的检测方法SNR性能上约提高3～5dB。     

检测性能约束下目标估计的波形优化设计

为了提高杂波背景下检测性能约束的扩展目标估计性能,提出一种基于凸优化和随机化方法的波形优化设计算法。文中考虑了实际雷达系统应用对目标检测性能的要求,定义了随机目标场景下的信杂噪比,并将之作为约束条件,以最大化接收回波与目标随机冲激响应之间的互信息作为优化准则,利用凸优化和随机化方法进行恒包络相位编码信号的设计。仿真实验结果表明,该算法获得的发射信号能够满足系统最低检测信杂噪比的要求,最大化互信息,提高了目标的估计性能,将扩展目标估计性能和检测性能有效统一起来。     

利用发射自由度提高机载相控阵雷达检测性能的方法

机载相控阵预警雷达由于载机运动,收到的杂波信号呈现二维分布特性。针对地杂波二维耦合特性,文中提出一种利用发射自由度预白化杂波的方法,可以有效提高机载相控阵雷达的检测目标性能。该方法利用了二进制伪随机序列的自相关特性,通过在不同脉冲之间使用不同的发射权值,将来源于发射方向图副瓣的地杂波白化到噪声空间,进而提升了机载雷达的动目标检测性能。通过数值仿真实验,证明该方法能够预白化地杂波,有效提升了雷达检测目标的信杂噪比。     

雷达探测性能仿真中的地杂波模型

通过对脉冲多普勒雷达地面杂波模型的探讨,选取适合工程计算的模型计算杂波功率及信噪比、信杂比,以确定不同的杂波区对信号检测的影响,为雷达探测性能仿真建模提供理论依据。     

脉冲雷达微弱目标的IPPS检测

针对单频／窄带脉冲体制雷达系统，研究了微弱目标的检测问题。首先给出了目标信号和接收机噪声的瞬态“极化”投影序列(IPPS)表征方法，导出了接收机噪声的IPPS到期望点广义距离的统计特性。在此基础上，利用雷达目标回波信号在相邻脉冲之间的相关性及接收机噪声在相邻脉冲之间随机的特性，借鉴极化积累的思想，提出了一种微弱目标的IPPS检测算法，仿真结果表明了该算法比常规脉冲匹配检测性能提高了近10dB左右，极大地改善了脉冲体制雷达的探测性能。     

基于变标处理和分数阶傅里叶变换的运动目标检测算法

针对线性调频脉冲压缩雷达检测高速和加速运动目标时受到距离徙动和多普勒频率徙动的影响,首先建立了回波信号模型,分析了回波信号徙动的特点,然后提出了一种基于变标处理和分数阶傅里叶变换的运动目标检测算法.该算法利用变标处理补偿距离徙动,利用分数阶傅里叶变换补偿多普勒频率徙动.仿真分析表明本文所提算法能够实现距离徙动和多普勒频率徙动的补偿,提高雷达对高速和加速运动目标的检测性能.     

基于Duffing振子的机场异物自动判决算法

基于毫米波雷达的机场异物(FOD)检测技术具有高分辨率和低功耗的特点,但是传统恒虚警(CFAR)类检测算法在低信杂比(SCR)情况下虚警过高。该文提出一种基于Duffing振子的FOD检测算法。该算法首先利用杂波图CFAR检测算法将雷达接收机接收回波中的背景杂波初步分离,获得目标(包含虚警)的距离信息,并利用该信息构造Duffing方程,之后将此方程作为系统检测模型,输入接收回波信号,求解输出信号方差,采用方差极值法区分目标和虚警。仿真结果表明,在低信杂比情况下,即使虚警概率为10–3,该文检测算法也可以降低虚警率,实现目标与虚警的自动判决。与传统CFAR检测算法相比,该算法的检测概率高于传统检测算法且随信杂比的下降减小速度缓慢,即使在信杂比–30 dB的情况下所提算法仍然可以保持84%的检测概率。     

Radar waveform synthesis method--A new radar detection scheme

A new scheme for radar detection and discrimination, the radar waveform synthesis method, is investigated. This scheme consists of synthesizing the waveform of an incident radar signal which excites the target in such a way that the return radar signal from the target contains only a single natural resonance mode of the target. When the synthesized incident radar signal for a known preselected target is applied to a wrong target, the return radar signal will be significantly different from that of a natural mode of resonance, thus the wrong target can be sensitively discriminated. A simple geometry of a thin wire illuminated by a radar signal at normal incidence has been studied. The induced current on the target and the backscattered field from the target are obtained in terms of natural resonance modes. The required waveforms for the incident radar signal for exciting return radar signals which contain various single natural mode of resonance are obtained. When an incident radar signal synthesized to excite a natural resonance mode of a thin wire is applied to a slightly shorter or longer thin wire, the return radar signal from the wrong target is shown to be significantly different from that of a pure natural mode of resonance.     

The high resolution MIMO radar system based on minimizing the statistical coherence of compressed sensing matrix

Compressed Sensing (CS) theory is a great breakthrough of the traditional Nyquist sampling theory. It can accomplish compressive sampling and signal recovery based on the sparsity of interested signal, the randomness of measurement matrix and nonlinear optimization method of signal recovery. Firstly, the CS principle is reviewed. Then the ambiguity function of Multiple-Input Multiple- Output (MIMO) radar is deduced. After that, combined with CS theory, the ambiguity function of MIMO radar is analyzed and simulated in detail. At last, the resolutions of coherent and non-coherent MIMO radars on the CS theory are discussed. Simulation results show that the coherent MIMO radar has better resolution performance than the non-coherent. But the coherent ambiguity function has higher side lobes, which caused a deterioration in radar target detection performances. The stochastic embattling method of sparse array based on minimizing the statistical coherence of sensing matrix is proposed. And simulation results show that it could effectively suppress side lobes of the ambiguity function and improve the capability of weak target detection.     

三频段准连续波雷达信号目标检测性能分析

准连续波雷达是一种低截获概率雷达,结合了脉冲雷达收发隔离和连续波雷达截获概率低的优点,但其检测性能的优劣很大程度依赖于信号形式,普通的编码信号和线性调频信号已经不能满足其对目标探测的要求。为解决这个问题,设计了一种三频段信号和与之相应的收发系统,对系统结构及三频段信号的参数选择原则、目标检测原理、模糊函数、抗近距离盲区性能做了详细分析,并指出了三频段信号相对于相位编码信号和分时发射信号的优势所在,最后通过仿真证明,将三频段信号应用于准连续波体制雷达中时能准确探测目标,得到目标的各个参数并且能有效消除近距离盲区。     

随机共振在生命信号检测中的应用

针对生命探测雷达的信号处理部分对于强噪声背景下微弱生命信号探测不能满足在线实时性的需要,提出了一种新的综合运用传统自相关检测和随机共振模型的微弱生命信号检测新方法。该方法前期首先利用自相关检测方法初步去噪,再利用双层级联形式的随机共振方法提取微弱信号,在每一层随机共振处理中采用频域压缩的思路使信号满足绝热小参数条件。仿真分析表明,该方法使得微弱生命信号检测的门限值得到极大的提高。     

深度学习在雷达目标检测中的应用综述

雷达目标检测技术能够判断回波信号中目标存在与否,并提取目标位置信息。随着雷达图像质量的提升和人工智能技术的发展,利用雷达图像数据通过深度学习方法实现雷达目标检测功能成为一种新的思路。该文首先从雷达目标检测原理入手,对传统和现代两类检测方法进行了梳理,分析了各类检测方法的特点及适用性。然后针对现代雷达回波信号复杂性增大导致传统检测方法统计建模难的问题和机器学习方法特征提取难度大的问题,对深度学习目标检测方法进行了归纳,主要从深度学习算法、雷达回波图像数据类型和应用场景三个方面进行总结。最后分析了深度学习在雷达目标检测应用中面临的挑战,展望了未来的发展趋势。     

基于随机共振的微弱信号检测研究

微弱信号是淹没在噪声中的小信号,且一般其信噪比比较低。微弱信号的检测在物理、电子和生物医学方面都具有重要的意义。依据随机共振理论,噪声在一定的条件下有利于微弱信号的检测。研究了随机共振的原理、双稳态系统中的随机共振现象及随机共振的应用研究现状。     

TNR型调频广播外辐射源雷达探测实验

针对信号带宽时变、目标RCS闪烁造成单调频广播外辐射源雷达探测性能下降的问题,研究了一种TNR型外辐射源雷达的试验方案,并开展了外场试验验证。首先,阐述了TNR型外辐射源雷达的定位原理。然后,基于外辐射源雷达探测原理和广播信号的特性,提出了TNR调频广播外辐射源雷达探测系统中多个辐射源的筛选原则。最后,构建试验系统并给出探测试验结果。结果表明,TNR型系统方案可以大幅度提高调频广播外辐射源雷达的发现概率和定位精度等性能。     

随机共振技术在弱信号检测中的应用

针对淹没在噪声中的弱信号测量,利用随机共振技术进行了信号检测的研究。论文就非线性系统的结构参数和弱信号及噪声之间的关系进行了仿真研究,并对信号经随机共振处理和没有处理进行检测比较。实验证明了随机共振技术在强噪声背景下弱信号检测的优越性。     

雷达杂波环境恒虚警率处理的实现

恒虚警率检测器是雷达信号处理机中的重要组成部分.对雷达自动检测和恒虚警率处理方法进行了综述,讨论了瑞利分布杂波背景中雷达目标恒虚警检测的原理,阐述了实现杂波背景中雷达目标恒虚警检测的方法.     

海况对海面目标雷达回波的影响分析

海面自身随机多变的特性会对海面目标的雷达回波信号检测产生重要影响。文中利用分形方法对海面建模仿真, 模拟了五种不同的海况,基于雷达工作原理设计了一款雷达视频回波信号仿真软件,提高了仿真的逼真度和实时性。针对雷达散射截面(RCS)不同的舰船目标模拟仿真雷达回波,研究了海况对海面目标雷达回波的影响。结果表明:随海况等级的增加,海杂波噪声信号增强,RCS 相对较小目标的雷达回波会逐渐被海杂波淹没。海面目标雷达回波仿真软件既能用于分析海面及目标的电磁散射特性;同时,在目标检测与识别中会有重要应用价值。