谐振区目标散射特性与曲面绕射机理的研究

针对目标在谐振区的散射模型，提出了将高频方法应用于谐振区的两种改进办法，用以解决高频方法在谐振区精确度有所下降的问题.在谐振区，随着频率和目标电尺寸的降低，对于表达式中的高频级数解，需要更多的求和项才能使级数得以收敛，除此之外还考察了高阶爬行波对散射场的影响.在此基础上，为了分析谐振区的散射特性与散射机理，将混合几何光学-物理光学算法与一致性几何绕射理论相结合，同时推导了爬行波随爬行距离等参数衰减的表达式，并且通过计算金属球和二维圆柱的散射场，总结出目标在谐振区的散射特性.     

基于GTD模型的目标二维散射中心提取

为精确描述隐身目标的高频电磁散射特性,该文用基于几何绕射理论的GTD模型代替以镜面散射为主的指数和模型。同时,为克服传统矩阵束算法(MEMP)计算量大、距离坐标配对等问题,该文提出用修正矩阵束算法和二维旋转不变技术(2D-ESPRIT)提取基于GTD模型的目标二维散射中心参数。仿真实验表明,该文的两种方法均适用于以边缘绕射等为主要散射源的隐身目标。     

基于改进矩阵束的超宽带一维散射中心提取方法

针对微动参数的高精度快速估计问题,该文提出一种基于几何绕射(GTD)模型和改进矩阵束的超宽带(UWB)散射中心提取算法,可实现散射中心径向距离、类型参数及散射强度的同时估计.该方法将超宽带条件下的目标GTD散射模型转化为状态空间方程,利用奇异值分解将汉克尔矩阵中的噪声分量去除,对降秩的汉克尔矩阵做广义特征值分解,利用单...     

色噪声环境下GTD模型的参数估计

本文将能够精确描述高频电磁散射的GTD信号模型引入MUSIC算法,并对MUSIC算法做了相应改进。提出利用特征分析方法中信号与噪声子空间正交特性,使改进后的MUSIC算法既能够精确估计目标散射中心位置,又能估计散射中心类型。本文采用基于四阶累量的MUSIC算法,在一定程度上克服了高斯色噪声对MUSIC算法的影响,拓宽了GTD 模型参数求解的条件。     

基于GEESE算法对GTD模型参数估计的影响因素研究

将利用信号子空间特征向量的广义特征值（GEESE）算法应用到能够精确描述雷达目标电磁散射的几何绕射（GTD）模型中,仿真结果表明GEESE算法能精确估计目标散射中心的距离参数、类型参数和幅度参数,最后分析了影响GEESE算法估计精度的几个重要因素。     

基于压缩感知的二维GTD模型参数估计方法

几何绕射理论(Geometrical Theory of Diffraction,GTD)模型能够精确描述高频区雷达目标的电磁散射机理.该文在分析雷达回波稀疏特性的基础上,将参数估计问题转化为压缩感知理论中的稀疏信号重构问题,据此提出了一种基于压缩感知的2维GTD模型参数估计方法.该方法首先利用2维傅里叶变换成像确定目标散射中心的支撑区域,然后在支撑区域内对散射中心的GTD参数进行估计,最后利用聚类方法和最小二乘方法对估计结果进行修正.仿真和暗室测量数据实验结果表明,与现有方法相比,所提方法能有效改善模型参数的估计性能,且对提高散射中心类型参数的估计精度更为明显.     

GTD散射模型参数解调耦估计技术

文中通过分析最大似然方法估计GTD散射模型参数的不足，提出了一种基于参数解耦的综合估计流程。首先利用矩阵束方法求得散射中心的距离参数，然后在对GTD散射模型近似处理的基础上提出了一种估计散射中心类型参数的新方法，最后利用线性最小二乘技术估计出散射中心幅度参数。实验结果表明综合估计算法能够较好地估计出散射中心参数。     

利用弹头目标微动信息的两种三维散射中心提取方法

雷达目标三维散射中心提取技术广泛应用于散射特性分析、建模以及目标跟踪。结合空间机动目标的微动信息,可以间接得到雷达视角信息。本文在分析了此转化关系的基础上,提出两种三维散射中心提取方法,分别是投影方程求解法和球面拟合法。原理上,分别从代数和几何两个方向体现一维投影距离到三维空间位置的映射原理;算法上,解方程法是基于映射原理,进而求解矩阵方程来实现的;球面拟合法根据一维投影数据的球形分布规律从映射图中提取球面,过原点的直径与球面的交点即为强散射中心。GTD散射模型回波数据和暗室测量数据分别验证了这两种方法的有效性。最后,对两种方法的特点和性能进行了比较,同信噪比下,球面拟合法优于解方程法约15dB。      

基于协同粒子群优化的GTD模型参数估计方法

针对雷达目标散射中心GTD(Geometric Theory of Diffraction)模型最大似然估计中存在的高维、非线性、混合参数估计问题,提出一种基于协同粒子群优化算法的参数估计方法.该方法能够同时估计得到散射中心的类型、幅度和位置参数,且对初始值不敏感,与基于RELAX的估计方法相比,不需要反复迭代估计,降低了计算复杂度.仿真实验结果表明,该算法能够较准确地估计得到GTD模型的散射中心参数.     

基于正交投影的GTD模型参数估计方法

雷达目标散射中心的参数估计在目标高频电磁散射特性分析和识别中有着许多重要的应用.以几何绕射(GTD)模型为基础,提出了一种基于正交投影的模型参数估计方法.该方法依据GTD模型中散射中心位置与类型参数的低耦合,利用信号子空间的平移不变结构估计散射中心的位置,根据频率依赖项的正交投影系数对类型参数进行鉴别.由于整个估计过程一次完成,因此,具有较低的计算复杂性.仿真实验结果表明:该方法具有较高的估计精度和良好的推广性能.     

GTD模型参数估计的时域稀疏成分分析法

准确高效地估计GTD模型参数对目标特性研究和目标识别有重要的意义.本文根据雷达宽带时域信号能量集中的特点,建立稀疏成分分析的时域模型,实现GTD模型参数估计.该时域模型,根据高分辨率一维像自适应地缩小散射中心分布的可能区域,缩减字典的列数;利用GTD模型的时域响应构建时域字典,并截断字典中值较小的元素使字典成为稀疏矩阵.根据模型的特点设计了一个基于正交匹配追踪的求解方法.与现有频域模型相比,时域模型的字典不但维数减少而且是一个稀疏矩阵,能极大地降低字典的数据量和模型求解计算量.通过实验验证了时域字典的性能和参数估计方法的有效性.     

基于CP-GTD模型的三维散射中心参数估计

 散射中心是目标光学区电磁散射的基本特征,可反映目标精细物理结构.在建立精确描述目标高频电磁散射的三维CP-GTD模型的基础上,根据散射中心类型和位置参数的弱耦合性,提出基于三维ESPRIT方法估计目标全极化三维散射中心的位置,进而利用特征分析中信号子空间与噪声子空间的正交性和最小二乘方法,实现散射中心类型和相干极化散射矩阵的估计.与现有基于单极化观测模型的估计方法相比,所提方法不仅具有更好的估计性能与抗噪能力,而且能够直接估计出目标散射中心的相干散射矩阵,仿真实验验证了上述结论的正确性.     

独立属性散射中心参数降耦合估计方法

属性散射中心模型是基于几何绕射(GTD)模型完善得到,其模型参数具有频率和方位依赖特性,相比点散射模型对目标特征描述更为准确。但属性散射中心模型中也引入了参数维数增加的问题,模型参数估计相对困难。针对属性散射中心模型的参数估计,该文对图像分割后获得的独立散射中心进行研究,提出一种将部分参数降耦合的参数估计算法。通过建立合理的代价函数进行参数估计。相对传统参数估计方法,该方法无需获取准确的参数的初始值,从而在复杂性和时效性上有很大的改进。最后,基于仿真数据的实验论证了该文方法的有效性。     

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。     

Scattering center analysis of radar targets using fitting schemeand genetic algorithm

Development of successful radar target discrimination schemes using ultrawideband signatures hinges on an accurate understanding of the scattering behavior of complex radar targets. Since it is very difficult to calculate the scattered field of complex targets theoretically, a mathematical model (Altes (1976) model) representing scattering center impulse response has been developed to describe the scattered field. The extraction of temporal positions, pulse responses, and transfer functions of target scattering centers is demonstrated using artificially created and measured responses. Two different scale aircraft models (B-58 and B-52) are utilized. The fitting scheme based on the least squares method is quite satisfactory but its accuracy deteriorates when the overlapping of scattering-center pulse responses is severe. To overcome this problem a genetic algorithm is used to improve the results. While the genetic algorithm gives much better accuracy, it consumes much more computer time due to its global nature and lack of derivative information. The purpose of this analysis is to provide a method to reduce data storage for ultrawideband signatures in target discrimination     

基于空域滤波的雷达目标二维散射中心快速提取

针对几何绕射(GTD)模型,该文提出一种基于空域滤波的2维散射中心参数快速提取方法。该方法利用空域滤波过程将2维散射中心参数提取问题分解为多个1维散射中心提取问题,并利用1维旋转不变技术(1D-ESPRIT)来估计散射中心各维参数,最后利用最小欧氏距离实现2维参数的配对。与基于2维旋转不变技术(2D-ESPRIT)的方法相比,该方法避免了高维数的特征值分解,因而可以显著地降低计算的复杂度。仿真实验表明,与2D-ESPRIT高分辨算法相比,该方法不仅能够显著降低计算量,并且还能获得较好的估计精度,可以有效地用于提取目标散射中心参数信息。