基于垂直声强流的水中目标深度分类方法

现有的基于声场干涉结构特征的目标深度分类方法的频率适用范围有限,仅适用于目标线谱频率激发前2阶简正波的情况。针对上述问题,该文提出基于匹配场处理的目标深度分类算法,该算法将垂直复声强无功分量作为匹配量进行目标深度的匹配估计,利用目标深度的粗略估计结果辅助进行目标深度的二元分类。算法适用于线谱频率激发前3阶简正波的情况,有效拓展了算法的频率适用范围。仿真结果验证了算法的可行性和稳健性。该文分析了环境失配情况对算法性能的影响。所提算法具有较高的准确性和稳健性。     

基于垂直声强流的水中目标深度分类方法

现有的基于声场干涉结构特征的目标深度分类方法的频率适用范围有限,仅适用于目标线谱频率激发前2阶简正波的情况.针对上述问题,该文提出基于匹配场处理的目标深度分类算法,该算法将垂直复声强无功分量作为匹配量进行目标深度的匹配估计,利用目标深度的粗略估计结果辅助进行目标深度的二元分类.算法适用于线谱频率激发前3阶简正波的情况,有效拓展了算法的频率适用范围.仿真结果验证了算法的可行性和稳健性.该文分析了环境失配情况对算法性能的影响.所提算法具有较高的准确性和稳健性.     

利用波导不变量的水平线阵被动估距方法研究

波导不变量是描述海洋声场距离-频率干涉结构现象的一个重要特征参量,可用于改善水听器接收声场的纵向相关性。本文在讨论波导不变量改善水平线阵两个子阵波束输出信号相关性的基础上,利用波束形成和浅海声传播模型得到目标方位和波导不变量的估计后,提出了一种基于波导不变量的水平线阵被动估距方法。通过浅海环境下360米水平线阵的数值仿真和实际海试数据处理研究表明:这种距离估计方法在偏离正横方向一定角度的条件下,当波束输出信噪比达到6~9dB以上时,对30公里以内的声源距离估计精度在10%以内,但在正横方向附近存在一个约20度的估距盲区,此盲区的范围有望通过目标距离的减小、阵孔径的增大或处理频段的升高而缩小。      

基于匹配场处理的天波雷达高度估计算法

天波超视距雷达通常采用距离-多普勒处理来检测海面上的目标.距离-多普勒处理可以获得目标的斜距和多普勒频率,而不能获得目标的高度信息.该文提出一种基于匹配场处理的算法来估计目标高度,算法利用单个驻留周期的回波数据来进行估计.仿真表明,在给定的仿真场景下,目标高度估计精度可达2000m左右.与已提出的对数似然函数算法相比,该算法具有更好的稳健性.     

基于ATI的双通道UWB SAR运动目标检测和距离向速度估计

本文对基于ATI的双通道UWB SAR运动目标检测和距离向速度估计算法进行了研究.针对运动目标易在UWB SAR图像上散焦的特点,本文对运动目标在双通道UWB SAR图像上散焦像轨迹之间的位置关系及干涉相位进行了分析;针对ATI算法运动目标检测中的盲速现象和距离向速度估计时的距离向速度模糊现象,本文根据UWB SAR大相对带宽的特点,提出了一种多频子带ATI方法消除盲速区、解除距离向速度模糊,该方法只需两部接收天线,相比多基线方法可大大节省硬件成本.基于半实测数据的实验证明了本文所提理论正确性和算法的有效性.     

一种改进的步进频率雷达信号的运动补偿研究

为解决步进频率雷达一维距离像失真和运动补偿的问题,提出了一种精确的速度估计方法。文中首先阐述了步进频率信号的改进原理及其处理方法,该方法先使用互相关FFT测速法对目标速度进行粗估计,然后再以最大脉组乘积求和为准则搜索精确速度,最后实现对运动目标的速度补偿从而得到精确的一维距离像。仿真结果表明,在信噪比为-4dB的时候仍能得到准确的结果,改进后的信号性能有了很明显的改善,一维距离像不会随目标的运动而产生失真,该运动补偿方法具有估计精度高、抗噪性能好的优点。     

一种SAR/GMTI空频联合处理杂波抑制技术的研究

本文针对一种距离多普勒域沿迹干涉主瓣杂波抑制技术进行研究:首先指出本文研究方法与传统主瓣杂波抑制技术-DPCA-最大的不同在于前者是空频联合处理,后者是空时联合处理,并给出距离多普勒域沿迹干涉算法的空频二维滤波器形式;其次,本文分析了影响沿迹干涉法杂波抑制能力的固有相位补偿误差和通道匹配误差,并通过仿真分析了固有相位补偿误差和系统参数的关系;第三,本文研究了RDATI杂波抑制处理对运动目标回波的影响,运动目标保留程度与系统参数及目标参数的关系,为进一步检测运动目标、估计运动目标参数打下基础.     

子带子孔径ATI地面运动目标检测及参数估计方法

该文提出了一种新的基于子带子孔径图像序列的顺轨干涉(ATI)地面运动目标检测方法。该方法利用超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)的大带宽大波束角和低频特性,生成了对应不同中心频率和视角的多幅子带子孔径顺轨干涉图,并联合运动目标的多频多子孔径干涉相位进行地面运动目标检测和参数估计。该方法相比传统的ATI方法的优点在于:在检测方面,消除了盲速,既能检测具有距离向速度的目标,又能检测具有方位向速度的目标;在速度估计方面,能无模糊地同时估计出目标的距离向速度和方位向速度。基于UWB SAR半实测回波的实验验证了该方法的有效性。     

基于CSI-MD的地面动目标聚焦成像技术

对于合成孔径雷达(SAR)图像,地面静止场景中同时存在运动目标;由于其运动参数未知,动目标在SAR图像上呈现方位向偏移和散焦;而在高分辨条件下,运动目标更可能会存在跨距离单元徙动现象,从而影响运动目标的聚焦成像。文中结合多通道合成孔径雷达-地面动目标显示技术,提出了基于杂波抑制干涉(CSI)和子视图相关法(MD)的动目标聚焦成像技术。该方法结合多通道SAR图像信息,在CSI抑制杂波后进行动目标检测,根据动目标散焦范围挑出包含动目标的区域;然后,用MD算法估计动目标所在距离单元的方位调频率,重新设计方位匹配滤波函数,对该区域内散焦的运动目标聚焦成像。仿真数据和实测数据的处理结果均证明了该方法能较好地实现动目标的聚焦成像。     

基于HT-MDCFT的高速机动目标运动参数估计

针对低信噪比条件下高速机动目标运动参数估计问题,将Hough变换(HT)和修正离散线性调频傅里叶变换(MDCFT)相结合,提出一种新的雷达信号处理算法(HMDCFT)。该算法首先采用Hough变换,从距离像图像中提取目标运动轨迹特征,校正距离走动并解速度模糊;然后利用MDCFT校正多普勒频率徙动,估计目标运动参数;最后沿估计的目标运动轨迹对回波能量进行相参积累。数值实验表明,该方法具有优越的抗噪声能力和运动参数估计性能。相比于利用距离像间相关性的包络互相关法,其抗噪声能力提升了约17.6 dB;即使雷达回波输入信噪比低至-35 dB,该方法仍可精确估计目标运动参数,充分聚焦目标回波能量。     

基于二维速度搜索的星载SAR运动目标聚焦算法研究

采用传统SAR成像方法对星载SAR地面运动目标进行成像处理时,运动目标通常会处于散焦状态,导致运动目标检测性能下降。该文结合RD算法,提出一种基于2维速度搜索的星载SAR运动目标检测算法,通过对运动目标距离向速度和方位向速度进行遍历来匹配运动目标多普勒参数,提取不同搜索速度下运动目标的最强幅度值用于恒虚警检测,可以提高运动目标的检测概率。仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于GPU并行运算的红外运动目标实时增强算法

在一些复杂场景中,红外目标容易受到背景杂波及噪声的干扰,因此难以被准确地检测和识别出来。提出了一种基于光流的红外运动目标增强算法,即利用运动目标与背景之间的速度场差异对目标进行增强处理.同时,对该算法进行了基于计算机图形处理器(Graphic Processor Unit,GPU)并行运算的优化,使其可以在线实时运行.与运动目标检测中常用的帧差法和背景差分法相比,本文算法具有更好的稳健性。由于对实际的红外视频进行了运动目标增强处理,该算法表现出了较好的增强效果和实时性能.     

运动目标循环移位舍弃像拼接算法

雷达目标一维高分辨距离像拼接是一维高分辨距离像用于雷达目标识别的前提。当目标运动时,距离像发生循环移位,采用传统的目标抽取算法如同距离舍弃法和同距离选大法将导致目标抽取结果产生像缺损。分析了目标运动对步进频率一维高分辨距离像的影响,提出了可避免抽取损失的循环移位舍弃像拼接算法。该算法基于幅度最强像修正抽取范围,将抽取范围与距离像同步移动,克服了目标运动对传统的距离像拼接算法的影响,同时避免了精确运动补偿计算量大的问题,具有工程应用价值。仿真实验验证了该算法的有效性。     

一种基于优化参差比的改进MTI滤波器

杂波的抑制 ,无论是从抗干扰还是提高雷达系统改善因子来说都是必不可少的。抑制杂波的同时为了避免陷入盲速区的目标损失过大 ,提出了一种基于优化参差比的MTI滤波器 ,该滤波器可在杂波谱中心形成随杂波散射元均方根速度展宽的凹口以抑制杂波 ,并利用参差脉冲将盲速推到三倍音速以外 ,而且通过最优参差码的选择使第一零点尽可能的浅 ,从而防止陷入凹口的弱目标丢失 ,最后通过对搜索最优参差比的简化 ,使运算量至少减少一半。仿真结果和性能分析验证了该算法的可行性和有效性     

浅海中声源激发的波场成分及特性分析

为更好地认识和利用浅海波导中的声场,该文对浅海中声源激发的波场成分及特性进行了研究。提出了能给出浅海中声场全波解的理论研究方法,给出了声场的复积分表达式,并在复平面上利用围道积分对声场复积分式进行求解,得出了浅海中声源激发出的声场组成部分;同时应用高阶交错网格有限差分法对浅海中声场进行数值模拟,呈现出了不同海水深度、声源频率和声源深度下浅海波导中的波场结构和空间能量分布。研究表明:浅海中声场由离散谱部分和连续谱部分组成;其中离散谱部分包括各阶简正波和Scholte波,连续谱部分包括侧面波;简正波和Scholte波的振幅与水平传播距离的开方成反比,而侧面波的振幅与水平传播距离的平方成反比;海水越浅、声源频率越小、声源深度越大,都会导致海水中的能量越少,越有利于Scholte波的激发,此时声源辐射的能量主要以Scholte波的形式传播出去,能量更多地集中在海底界面处。     

浅海声速剖面对声呐作用距离的影响研究

水声环境参数是影响声呐性能的重要因素。在浅海波导环境下,声速剖面随季节与海域的不同具有复杂多变的特性,而声速剖面对声呐的作用距离将产生较大的影响。针对典型的浅海声速剖面,利用简正波模型对海洋信道的传递函数进行了分析,并研究了其对声呐作用距离产生的影响。     

强海水混响背景下水中兵器攻击目标检测研究

水中兵器在对舰船目标攻击过程中受到海水混响杂波的影响,导致目标检测性能下降。传统方法采用时频分析方法进行目标检测,在信混比较低的情况下受到的干扰较强,导致虚警概率较高。提出一种舰船目标回波盲源分离的强海水混响背景下的水中兵器攻击目标检测算法。首先构建强海水混响干扰下的舰船目标回波模型,对舰船目标回波模型进行自相关匹配滤波,提取回波信号的高阶谱特征,实现目标信号的盲源分离,达到目标检测的目的。仿真结果表明,采用该算法进行目标检测,准确检测概率较高,降低了虚警概率,提高了水中兵器对目标的准确打击能力。     

一种基于双波段的红外搜索与跟踪系统的单站测距方法

提出了利用IRST系统的两个探测波段进行目标定位的单站测距算法，建立了系统的测量模型，推导出了相应的定位公式及径向速度公式，并对定位误差进行了系统分析。本方法同已有的单站单波段定位方法相比，其最大的优点是不依赖于目标的运动模型，从而克服了原来算法必须假定目标运动形式的缺陷。最后，通过计算机仿真验证了所提出算法的有效性及性能。     

基于时空压缩特征表示学习的毫米波雷达手势识别算法

针对现有无线射频信号的手势识别研究中的数据预处理和特征利用问题,该文提出一种用于调频连续波(FMCW)雷达的时空压缩特征表示学习的手势识别算法。首先对手部反射的毫米波雷达回波信号的距离-多普勒(RD)图进行静态干扰去除和动目标点筛选,减少杂波对手势信号的干扰,同时减少计算数据量;然后提出一种压缩手势时空特征的表示方法,利用动目标点的主导速度来表示手势的运动特征,实现多维特征的压缩映射,并保留手势运动的关键特征信息;最后设计了一个单通道的卷积神经网络(CNN)来学习和分类多维手势特征信息并应用于多用户和多位置的手势识别。实验结果表明,与现有其他手势识别算法相比,该文提出的手势识别方法在识别精度、实时性以及泛化能力上都具有明显的优势。