一种距离扩展目标的检测方法

针对宽带雷达中距离扩展目标的回波特性,提出了一种对高分辨距离像数据进行目标检测的新算法.先用窗函数估计目标的位置和噪声强度,并采用模糊门限映射对目标数据进行转换,再假设目标匀速平动对各次回波进行包络对齐,最后在对目标的导向矢量进行估计的基础上得到基于模糊门限映射的广义似然比(FTMD-GLRT)检测算子,并简要分析了该方法的恒虚警率性.实验结果表明,与基于散射点密度的广义似然比检测算法相比,FTMD-GLRT算法检测性能有明显的提高,可有效地解决宽带雷达的目标检测问题.     

一种利用稀疏表示的距离扩展目标检测新方法

针对在高斯白噪声背景下距离扩展目标检测问题,通过构造Sinc基来线性表示距离扩展目标的一维距离像,将稀疏表示理论引入到目标检测中,提出了基于Sinc基的自适应子空间检测器检测新方法．首先由基追踪算法估计噪声功率,再由基追踪去噪算法得到的残余分量估计噪声协方差矩阵,最后通过一阶高斯模型自适应子空间检测器来实现距离扩展目标检测．基于实测宽带雷达回波数据的实验结果表明,所构造的Sinc基可以很好地线性表示距离扩展目标的一维距离像,有效地实现距离扩展目标检测．     

一种基于参数模型的雷达目标架次检测方法

在研究时变自回归模型及非平稳信号时变频率估计的基础上,提出一种基于时变自回归模型的编队目标架次检测新方法．该方法利用时变自回归模型在短数据情况下可精确描述非平稳信号时频特性的优势,融合回波信号时变频率的精确估计和编队目标在距离上的分辨性能,检测编队目标架次．实测数据实验实现了短数据情况下的4架次编队目标架次检测．     

解线频调步进频率ISAR成像研究

提出一种采用两次相干化处理实现对解线频调步进频率的逆合成孔径雷达(ISAR)成像算法．首先对回波进行相干化预处理,以估计运动目标的参数,并对相干化后的回波进行补偿;之后,采用相位相干化技术对残留相位误差进行校正,并利用时域带宽拼接技术获得目标的高分辨一维距离像．最后利用传统方位成像算法获得目标的高分辨ISAR图像．仿真数据验证了该方法的有效性．     

对动目标检测雷达的正弦波调频干扰

提出一种针对动目标检测和成像雷达的正弦调频干扰产生模型,将接收到的雷达发射信号进行正弦波频率调制,再与假的动目标模板信号进行卷积后转发．假目标回波附加的正弦频率调制使得两个通道间信号的差异增大,相关性降低．当动目标回波功率与干扰功率比在区间［-16dB,-12dB］时,检测到的动目标方位向坐标和距离维速度估计出现较大误差,形成欺骗干扰．当动目标回波功率与干扰功率比小于-16dB时,大功率干扰信号的存在抬高了恒虚警检测门限,降低了检测概率,出现遮盖性干扰．仿真试验证明该方法干扰效果明显,且简单易实现．     

有效稳健的STAP GMTI算法FAGATA

针对机载／星载STAP雷达在非均匀杂波、干扰以及高密度目标回波存在时的动目标检测算法FRACTA及其增强型,提出了一种新的改进算法FAGATA．该算法利用多种离群点检测算法进行全局检查,将原算法的反复检查减少到一次．同时利用两种加权方法的自适应残留功率检验将检测层数从三层降低到两层,极大地提高了计算效率,不仅能够准确地检测运动目标、精确地估计目标参数,而且具有更高的检测效率和稳健性．仿真结果验证了算法的正确性和有效性．     

SAR分布目标原始回波数据模拟

为了减少分布目标原始回波数据模拟的计算量，针对合成孔径雷达（SAR）分布目标原始回波数据模拟，提出了一种基于距离时域脉冲相干的优化算法，通过对回波数据的统计分析以及成像处理验证了优化算法的有效性．     

一种新的非相干积累算法

针对宽带高分辨雷达体制下的未知速度运动目标检测问题,基于高分辨一维距离像提出一种新的非相干积累算法．首先利用改进的双向维特比算法估计目标速度及强散射点位置,提高了低信噪比下的估计精度,然后在强散射点周围选取待检测单元进行非相干积累,进一步提升了检测性能．两类飞机实测数据的多个实验结果表明,当目标发生距离走动的情况下,该算法性能相对传统的非相干积累算法有明显的提高．     

星载SAR动目标模拟研究

通过分析星载合成孔径雷达的工作原理，建立了静止目标和动目标的斜视等效距离模型；在此基础上提出一种星载SAR动目标模拟方法，即在真实星载SAR数据中加入目标模拟回波信号；最后利用RD算法对静止和运动目标模拟成像，结果证明该方法是可行的，从而为星载SAR动目标检测和成像算法提供了有效简洁的数据源。     

一种利用回波数据的沿航迹基线长度估计方法

研究了沿航迹多通道正侧视雷达无辅助校正源的基线长度估计问题．在获得场景距离-多普勒图像的基础上,利用回波相位矢量相关矩阵特征分解有效减轻了运动目标信号污染对通道相位特性估计的影响,采用最小二乘方法拟合通道绝对相位特性与多普勒频率的线性关系获得沿航迹基线长度的正确估计．理论分析和仿真结果表明该算法对运动目标信号污染具有稳健性,能获得毫米级的基线估计精度,满足测速、定位要求．     

Normal-distribution-test algorithm for range spread target detection

A range spread target detection algorithm based on the normal distribution test is proposed. Based on the fact that the range spread target signal generally does not follow normal distribution, the range spread target detection problem is equivalent to the normal distribution test problem. Analysis show that the normal distribution test detector has the characteristic of constant false alarm rate. The performance of the proposed detector is analyzed. Numerical experimental results based on simulation and measured high range resolution profile data show that the proposed detector outperform the energy integration detector.     

临近空间慢速平台SAR地面动目标检测与成像

临近空间慢速平台SAR具有生存能力强、持续工作时间长、机动性能好等特点。该文提出了一种临近空间慢速平台SAR地面动目标检测与成像方法。由于平台运动速度较慢,地面静止杂波多普勒展宽较窄,有利于将地面杂波与动目标回波进行分离。首先利用多普勒滤波器实现地面动目标回波与静止杂波的分离,提取出动目标回波;然后将一阶Keystone变换与变分辨多普勒调频率估计方法相结合,在动目标速度未知的情况下完成距离走动校正和距离弯曲校正,解决了动目标回波距离徙动校正难的问题。利用估计出的多普勒调频率设计出方位压缩函数进行方位聚焦,从而完成动目标的检测与成像。该方法不仅适用于地面慢速运动目标,同时也适用于快速运动目标。计算机仿真验证了该方法的有效性。     

雷达目标一维距离像的偶数阶中心矩特征的识别

针对雷达目标一维距离像的平移敏感性和姿态敏感性,提出一种提取一维距离像的偶数阶中心矩作为雷达目标特征的方法。用小波变换提高一维距离像的信噪比,在此基础上提取中心矩特征,再选取维数减半的比较稳定的偶数阶中心矩作为目标特征,以适用于支持向量机分类器进行识别分类。对实测雷达目标的数据进行试验,结果显示在减少模板特征向量的存储量和测试样本识别时的计算量的同时,得到了较高的识别率。     

基于卷积神经网络的高性能5G下行同步算法

为解决第5代移动通信系统(5G)下行同步在低信噪比和大频偏环境下成功率低的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的同步信号块(SSB)检测算法及改进的混合相关同步算法。在无先验信息的情况下,利用最大自相关准则和循环前缀的特性对无线信号进行分段,生成数据集。在此基础上,构建了适用于检测承载SSB信号片段的CNN,对任意一个SSB进行检测,实现了SSB目标区间的快速定位,减少了相关过程中的搜索范围。进一步使用改进的混合相关算法,在目标区间完成主同步信号定时同步及频偏估计。仿真结果表明,所提算法具有良好的SSB检测率和定时同步性能,能够有效抵抗噪声和频偏的影响。     

一种基于零相位表示法的雷达高分辨距离像识别方法

针对一种距离像零相位表示法,提出采用子带处理来降低对对齐精度的要求,并给出了相应的识别方法．与最大相关系数分类器相比,子带处理的方法在降低运算量的同时获得了较好的识别性能,优于基于频谱幅度特征的分类器的性能．     

基于极化高分辨距离像的SVM目标识别方法

针对支持向量机（SVM）对单一雷达目标高分辨距离像数据源识别率较低和鲁棒性较差的问题,结合雷达目标极化信息,生成了雷达目标的极化综合距离像,提出了一种基于极化高分辨距离像的SVM目标识别方法。应用该方法分别对四类实测和仿真目标的ISAR成像数据进行了处理和识别实验,所得结果明显优于单一极化状态下的正确识别率,且鲁棒性更高。     

一种统计RELAX方法的ISAR成像研究

针对在传统超分辨ISAR成像中仅依靠能量判断距离单元中的散射点数目可能会引起虚假点或散射点漏检的问题,提出了一种统计RELAX超分辨ISAR成像方法,该方法充分将目标所处环境的背景噪声与杂波的统计信息用于散射点的提取中,按照期望的虚警率设置检测门限,对所有的距离单元的回波信号进行高斯性检测, 确定存在散射点的距离单元, 最后利用统计RELAX超分辨技术进行散射点的提取并最终成像．实测数据的处理结果验证了该方法的虚假点远少于传统方法, 并且可充分表现目标的几何细节特征．     

HPRF雷达距离延拓检测前跟踪方法

针对高脉冲重复频率(HPRF)雷达弱小目标检测前跟踪的距离模糊问题,提出了一种基于距离延拓的检测前跟踪方法．该方法采用多重频参差工作模式,对动目标检测器(MTD)处理后的数据进行预处理,并按照不同的距离模糊数进行距离延拓．通过多重频组内直接能量积累和组间的航迹能量积累获取最大的目标能量．最后,采用航迹凝聚策略消除由动态规划算法引起的航迹团聚效应,依据虚假目标与真实目标的相关性去除由低信噪比而引起的虚假目标航迹．在未知目标初始化状态的情况下,该方法提高了对弱小目标的检测性能．仿真结果表明了该方法的有效性．     

机动目标跟踪波形和检测门限自适应算法

由于现有雷达目标跟踪波形和检测门限自适应算法大多围绕以距离、距离率作为量测的一维运动目标展开,忽略了角度对目标跟踪的影响,从而无法对目标进行跟踪定位。为此,提出一种杂波背景下针对二维机动目标跟踪的雷达波形和检测门限联合自适应算法。首先,对传统基于时延-多普勒分辨单元的理论作进一步扩展,设计出一种包含距离-距离率和方位为量测的具有“棱柱”结构的分辨单元;然后,给出了包含波形参数和检测门限的量测误差协方差的联合近似表达式;最后,利用认知雷达思想,以滤波误差协方差的迹最小为代价函数自适应选择下一时刻的波形参数和检测门限,以提高系统的跟踪性能。仿真结果表明,波形和检测门限联合自适应算法的跟踪性能要明显优于传统的固定参数跟踪算法。