一种改进的雷达高分辨距离像统计识别方法

基于雷达目标一维高分辨距离像的统计目标识别中,需解决两大问题:其一是如何处理距离像对姿态敏感和平移敏感,其二是如何准确地描述距离像的统计特征.直接将一维距离像用于目标识别通常很难取得好的识别效果.本文将高斯混合模型(GMM)应用到空中目标高分辨一维距离像统计建模中,提出了一种改进的高斯混合模型模糊聚类分析方法并用于目标识别.与传统的k-means聚类算法的实验结果比较表明,该方法是有效、稳健的,在低信噪比条件下具有较好的识别效果.     

稀疏采样数据大转角高分辨ISAR成像技术研究

针对方位向稀疏采样条件下,大带宽大转角ISAR高分辨成像时,转动分量引起的一维距离像中目标散射点的距离走动和空变二次相位问题,研究了一种稀疏采样数据ISAR高分辨成像方法。对于方位向稀疏采样数据,该方法在包络对齐和相位补偿后,将Keystone变换和稀疏恢复相结合,实现方位向稀疏采样数据距离走动校正和缺失采样位置一维像重建,接着采用基于LVD变换的二阶相位估计方法对二阶转动相位进行估计并补偿,完成高分辨成像。计算机仿真和暗室测量数据验证了该方法的有效性。     

高速运动雷达目标一维成像新方法

针对频率步进体制雷达对高速运动雷达目标一维距离成像时所存在的问题,提出一种基于分数阶傅里叶变换的运动参数估计方法。利用估计得到的速度参数进行运动补偿后,通过改进的"循环移位"拼接算法,得到距离门内运动目标的全景一维距离像。仿真结果表明,该方法能够在较低信噪比、高速运动条件下得到高质量的一维距离像,且运算量较小,具有较高的实用价值。     

自测速频率跳变合成带宽波形设计及处理算法

合成带宽信号通过脉冲间频率跳变与相干处理,等效地合成大带宽,可获得高距离分辨能力。但是,当目标相对于雷达具有径向运动分量时,径向速度引起的多普勒效应会在回波信号中产生相应的一次相位项和二次相位项,严重影响目标一维高分辨距离像的成像质量。通常雷达需额外发射一组窄带脉冲用来辅助测速,极大浪费雷达资源。本文提出一种自测速频率跳变合成带宽波形设计及处理算法,该算法可以在低信噪比下有效估计目标速度信息,相比于现有算法具有更好的普适性和灵活性。同时,可以通过改变相关参数快捷、灵活地改变波形跳变形式,具有较强的抗干扰能力,蕴藏较大的实用潜力与价值。      

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。     

随机幅度多项式相位信号的时延估计方法

研究了一类非平稳信号具有随机幅度的多项式相位信号的时延估计问题。充分利用信号的高阶循环平稳性，提出了一种基于信号高阶循环矩的时延估计方法。该方法容易实现，估计精度能有效地抑制加性平稳非高斯和任何高斯噪声。试验结果证明了提出方法的正确性。     

调频步进雷达ISAR成像方法

针对调频步进雷达的ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)成像问题,提出了一维距离像和ISAR成像的分步补偿方法.通过优化雷达系统参数,在保证抽取损失和伪峰幅度在容许范围内的同时最大化了一维距离像的速度补偿误差容限.一维距离像运动补偿参数通过拟合子脉冲包络对齐的平移量获得,当拟合脉冲数足够多时,估计精度在一维距离像的速度补偿误差容限以下;对目标一维距离像进行包络对齐和相位聚焦完成ISAR成像的运动补偿.最后,通过仿真分析验证了算法的可行性.     

高斯白噪声信道下8PSK信号信噪比估计

针对高斯白噪声信道下传统信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)估计算法适用的相位键控(PSK)调制阶数低、信噪比估计过程中数值计算系数大的问题,提出了一种新的8PSK信号盲信噪比估计算法。该算法理论分析了高斯白噪声信道下8PSK信号信噪比与中间观测量的数值关系,采用多项式拟合和观测量归一化处理的方式推导了二者的解析关系式。数值仿真表明该算法在-6~10 dB范围内,可取得良好的信噪比估计效果。     

子波高分辨谱估计方法及其在毫米波雷达目标一维距离成像中的应用

文中研究了一种子波谱估计方法.将该方法用于实际的毫米波雷达目标一维距离成像背景之下,在信号采样频率、采样数据长度相同时,可以获得像分辨率高于相同条件下FFT方法的一维距离像,从而可以对一维距离像进行高分辨地分析,在实际应用中具有一定的意义。     

步进频率雷达基于二次速度估计的高分辨距离像成像算法

随着雷达成像技术日新月异的发展,高分辨率距离像在其中所占据的地位越来越高。本文首先推导了步进频率雷达高分辨距离像的成像原理,然后在分析影响步进频率雷达高分辨距离像成像质量的两个主要因素后,采用两次速度估计的方法解决了步进频率雷达在成像时的速度补偿问题,即先进行快速傅里叶变化获得估计范围再利用脉组求和准则进行精确速度估计,并与常用的频域互相关估计法进行效果比较。同时根据实际雷达系统的测试结果的特点,使用相位解卷绕方法完成成像前相位误差的校正。最后利用试飞院提供的雷达实测数据和仿真实验论证了该步进频率雷达高分辨距离像成像算法的可行性与正确性。     

基于自相关功率谱的生命迹象探测算法

在实际雷达生命迹象探测环境中,干扰噪声往往不是理想的高斯白噪声,而是非零均值、且具有相关性的高斯状色噪声。针对互功率谱算法在非理想高斯白噪声背景下提高信噪比能力有限这一问题,通过对其不足与缺陷的分析,提出一种在高斯状色噪声条件下,应用于步进频连续波生命探测雷达,基于自相关功率谱的生命迹象探测算法。该算法利用源目标回波信号的自相关性,对基带回波信号进行自相关处理,以此增强源目标信号功率谱密度,提高信噪比,提升探测性能。通过仿真,证明了该算法提升信噪比能力。同时利用步进频连续波生命探测雷达进行实际测试,统计、分析了探测环境中的噪声模型与数字特征,验证了自相关功率谱在实际探测环境中,具有更强的生命迹象检测性能。     

Location Error Analysis of an Active RFID‐Based RTLS in Multipath and AWGN Environments

In this paper, we analyze the location accuracy of real‐time locating systems (RTLSs) in multipath environments in which the RTLSs comply with the ISO/IEC 24730‐2 international standard. To analyze the location error of RTLS in multipath environments, we consider a direct path and indirect path, in which time and phase are delayed, and also white Gaussian noise is added. The location error depends strongly on both the noise level and phase difference under a low signal‐to‐noise ratio (SNR) regime, but only on the noise level under a high SNR regime. The phase difference effect can be minimized by matching it to the time delay difference at a ratio of 180 degrees per 1 chip time delay (Tc). At a relatively high SNR of 10 dB, a location error of less than 3 m is expected at any phase and time delay value of an indirect signal. At a low SNR regime, the location error range increases to 8.1 m at a 0.5 Tc, and to 7.3 m at a 1.5 Tc. However, if the correlation energy is accumulated for an 8‐bit period, the location error can be reduced to 3.9 m and 2.5 m, respectively.     

Improved Single‐Tone Frequency Estimation by Averaging and Weighted Linear Prediction

This paper addresses estimating the frequency of a cisoid in the presence of white Gaussian noise, which has numerous applications in communications, radar, sonar, and instrumentation and measurement. Due to the nonlinear nature of the frequency estimation problem, there is threshold effect, that is, large error estimates or outliers will occur at sufficiently low signal‐to‐noise ratio (SNR) conditions. Utilizing the ideas of averaging to increase SNR and weighted linear prediction, an optimal frequency estimator with smaller threshold SNR is developed. Computer simulations are included to compare its mean square error performance with that of the maximum likelihood (ML) estimator, improved weighted phase averager, generalized weighted linear predictor, and single weighted sample correlator as well as Cramér‐Rao lower bound. In particular, with smaller computational requirement, the proposed estimator can achieve the same threshold and estimation performance of the ML method.     

低信噪比条件下基于距离像互相关的相推测速方法

相推测速技术可以实现相位量级的测量精度,在微动测量和目标识别领域有着极大的应用前景。该方法对信噪比要求较高,且存在准确提取相位和解相位模糊两大难点。本文提出了针对低信噪比条件下的相推测速实现方法。首先,建立了宽带线性调频信号去斜处理的回波模型;然后推导了相邻帧距离像互相关结果,并分析了距离像互相关输出的峰值点相位;进而为了提高相推测速在低信噪比条件下的适用性,提出了对距离像互相关结果沿慢时间维进行积累的方法,该方法可以重新提取峰值点相位,以及获得目标速度的粗估计值进而辅助后续的解相位模糊。此外,为抑制噪声对相位提取精度的影响,本文提出根据相位的频谱特性设计滤波器的方法,进一步提高相推测速的精度。最后通过仿真和实测数据验证了所提方法的正确性及其在低信噪比条件下的适用性。      

基于FrFT的线性调频-伪码调相复合调制雷达信号截获与特征提取

针对线性调频-伪码调相复合调制雷达信号(LFM-PRBC)的截获与特征提取问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FrFT)平面切割与相关检测相结合的新方法.理论分析和计算机仿真验证表明,该方法具有较好的有效性和准确性,能快速完成高斯白噪声背景下低信噪比复合调制雷达信号的截获与特征提取,有一定的实际应用价值.     

基于四阶累积量的EM波达方向估计算法

针对低信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）下,经典波达方向估计性能下降的问题,提出将信号的四阶累积量与期望最大化（expectation maximization,EM）算法相结合的波达方向估计算法.该方法引入隐含变量进行更新迭代,并求隐含变量的四阶累积量,构造关于待估波达方向的极大似然函数从而求解出信号的波达方向角.仿真结果表明:本文算法能有效地抑制高斯噪声对信号参数估计的影响,同时能利用迭代来提高估计精度.在低SNR时其估计性能优良,具有很好的稳定性和分辨率,有利于高分辨地估计信号的波达方向.     

Cramer-Rao bounds and maximum likelihood estimation for randomamplitude phase-modulated signals

The problem of estimating the phase parameters of a phase-modulated signal in the presence of colored multiplicative noise (random amplitude modulation) and additive white noise (both Gaussian) is addressed. Closed-form expressions for the exact and large-sample Cramer-Rao Bounds (CRBs) are derived. It is shown that the CRB is significantly affected by the color of the modulating process when the signal-to-noise ratio (SNR) or the intrinsic SNR is small. Maximum likelihood type estimators that ignore the noise color and optimize a criterion with respect to only the phase parameters are proposed. These estimators are shown to be equivalent to the nonlinear least squares estimators, which consist of matching the squared observations with a constant amplitude phase-modulated signal when the mean of the multiplicative noise is forced to zero. Closed-form expressions are derived for the efficiency of these estimators and are verified via simulations     

基于多尺度功率谱子带梯度的宽带频谱感知算法与性能分析

为了应对复杂环境下非合作通信、电磁频谱监管等宽带接收中存在的先验信息缺失、信道失真严重以及频域呈现不平坦色噪声的挑战,提出一种基于多尺度功率谱子带梯度的宽带频谱感知算法,该算法不要任何的先验信息,对功率谱进行分段计算梯度,再进行自适应双阈值检测,通过多尺度的技巧提高了宽带频谱感知的稳定性。对该算法在不同信道模型下的统计特性、虚警概率、检测概率以及判决门限的表达式进行了理论推导。理论分析和实验仿真表明,算法适用于高斯噪声信道和平坦衰落信道,能够有效克服色噪声,并且能够实现用户频带范围定位,运算复杂度低、实时性强,对噪声不确定度具有稳健性,能够用于低信噪比场合。     

The “Harmonic” Rejecting Correlation Function

A classical problem in signal processing is accurate estimation of fundamental frequency/periodicity of periodic signals at low SNR. Typically, researchers address the estimation problem, assuming that the signal environment is a sum of sinusoids in white Gaussian noise. If the signals and noise are pulsed, the situation is much more complex since normal FFT based methods result in spectra which are sums of harmonic structures. Sorting radar signals can be especially difficult since there may be many pulsed signals present in a low SNR impulsive noise environment. In this paper, a method equivalent to integration along a hyperbola on the Wigner distribution is presented. This transform, which is closely related to both the Fourier transform and the correlation function, has the property that a periodic signal produces an expected non-zero complex-valued bulge at only the fundamental. The phase, magnitude and position of the correlation bulge are sufficient to characterize the time-domain pulse train. Finally, a simple super-resolution method is presented which may be used to refine the fundamental frequency/period estimate.