基于三次相位补偿的运动目标参数估计

针对加速度在合成孔径雷达运动目标检测中会产生三次相位影响静止目标抑制和参数估计精度的问题, 提出基于三次相位补偿的参数估计方法. 在分析信号模型的基础上, 通过在时间-调频率平面内采用类似Dechirp和一维搜索的方法实现三次相位的补偿; 完成相位补偿后, 为克服某些时频分布中峰值重叠可能带来的目标丢失问题, 利用改进的分数阶傅里叶变换方法进行运动目标参数估计, 并给出了具体的参数估计方法. 最后, 计算机仿真验证了该方法的正确性和有效性.     

高精度LFM信号参数估计

解线性调频方法是实际工程中常采用的一种估计LFM信号参数的方法,然而该方法需要对调频斜率在一定范围内搜索,运算量大。针对这个问题本文提出了一种改进算法,首先通过计算LFM信号瞬时自相关的FFT得到调频斜率的估计值,然后在此值附近作小范围精细搜索,从而获得高精度的参数估计值。该方法缩小了搜索的范围,在运算量减少的同时,提高了参数的估计精度。仿真结果表明了此方法的有效性。     

分数阶自相关和FrFT的LFM信号参数估计

基于分数阶自相关和分数阶傅里叶变换的特点,提出了一种LFM信号检测与参数估计方法。相对分数阶傅里叶二维扫描法和匹配傅里叶变换,所提方法将检测与参数估计的二维搜索变为一维搜索,快速实现信号检测和参数估计,在多分量LFM信号情况下借助"Clean"的方法来抑制强分量对弱分量的干扰。计算机仿真表明了该算法在低信噪比多分量LFM信号检测与参数估计中的有效性。     

一种多通道运动目标重聚焦及运动参数估计方法

针对传统运动目标参数估计方法将运动目标假设为匀速运动的不足,提出了一种新的多通道运动目标参数估计方法．通过构造含有加速度的运动目标回波模型,拟合多通道方位向回波数据的瞬时频率曲线,求解方程组获得各种运动参数的估计值,并重新构造运动目标的方位向匹配函数,对运动目标进行重新聚焦．克服了用匀速运动目标模型对加速目标进行运动参数估计误差较大的问题．仿真分析验证了该运动参数估计方法的有效性．     

基于模糊函数切片和 FrFT 的快速 LFM 信号参数估计

RAT（Radon-Ambiguity Transform）和FrFT（Fractional Fourier Transform）被广泛应用于线性调频（LFM）信号的参数估计。针对RAT调频斜率估计时的全角度域搜索和FrFT参数估计时的两维搜索导致计算量增加的问题,提出了一种快速LFM信号参数估计方法。采用模糊函数（Ambiguity Function）切片和RAT相结合的方法快速估计调频斜率,并以此确定最优分数阶变换阶数,然后利用一次FrFT实现LFM信号的剩余参数估计。理论分析和实验仿真表明了该方法的有效性。     

分数阶Fourier变换在SAR动目标检测中的应用

基于分数阶Fourier变换与时频分布的关系，利用合成孔径雷达运动目标回波信号本质上为线性调频信号的特点，在分数阶Fourier域对运动目标进行检测和多普勒参数估计，并通过理论分析和计算机仿真证明了该方法的有效性。     

一种基于循环前缀的OFDM盲检测及参数估计算法

提出了一种基于循环前缀的OFDM盲检测及参数估计算法。该算法利用接收信号循环前缀的相关性进行OFDM信号的盲检测,并通过搜索联合相关函数的峰值来实现参数估计。该算法能区分OFDM与其它多种体制的信号,应用范围广范。实验结果表明该算法所需数据量小,检测及参数估计精度高,具有一定的可行性和实用性。     

基于移动最小二乘曲线拟合的LFM信号参数估计

针对二维搜索方法实现基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的线性调频信号(LFM)参数估计中存在的峰值估计偏差问题,提出可利用移动最小二乘(MLS)技术来拟合FrFT模函数峰值检测向量的方法以提高参数估计性能.该算法将复杂的二维搜索问题简化至一维曲线拟合来进行处理.理论分析与仿真结果表明,该方法在保留分数阶域处理优点的同时,可明显减少运算量,并达到较高估计精度,为基于FrFT的LFM信号实时检测提供了可能.     

一种基于Hilbert Huang变换和循环谱的直扩信号参数估计方法

尝试将Hilbert-Huang变换时频分析方法应用到直扩信号的参数估计领域,在研究传统循环谱参数估计方法的基础上,充分利用直扩信号的循环平稳特性和Hilbert-Huang变换的分解自适应性以及良好的时频聚集性,提出一种基于Hilbert-Huang变换和循环谱理论的参数估计方法。该方法避免了多维搜索,且不需要伪码序列和各频率参数等先验信息,可实现直扩信号的盲参数估计,仿真实验证明了该方法的有效性。     

一种新的高速多目标参数检测算法

该文提出一种新的高速、多目标窄带雷达目标检测和参数估计算法。首先采用基于循环平稳的联合Keystone变换与模糊数搜索方法完成目标运动参数粗估计,然后在粗估计基础上采用联合频域距离徙动补偿处理与分数阶傅里叶变换方法完成目标检测及参数估计。该算法适用于多目标及存在距离徙动、多普勒扩散和多普勒模糊的情况,其保持了循环平稳计算复杂度低的优点,且克服了已有循环平稳算法在工程应用中估计精度低和运动参数估计范围受限的缺陷。计算机仿真和实测数据验证了算法的有效性。     

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．     

一种移动机器人的全局动态运动规划方法

将遗传算法用于移动机器人的动态避障运动规划,使机器人在满足速度及加速度约束的前提下,按规划的运动规律运动,在实现动态避障的同时,从起始点到目标点耗时最少．为利用遗传算法实时、稳定地进行动态运动规划,将复杂的二维编码问题简化为一维编码问题,把边界约束、速度和加速度约束、动态避障、耗时最少要求融合为一个简洁的适应度函数．仿真实验表明了该方法的有效性．     

高速运动自旋目标的ISAR成像建模与分析

针对目标兼有高速运动和自旋特征时的逆合成孔径雷达（ISAR）成像问题,主要研究了该类目标的ISAR成像方法。依据高速运动自旋目标的运动特点,建立了其ISAR回波模型,并在回波模型分析的基础上提出了该类目标的ISAR成像投影像概念及计算方法。仿真实验同时验证高速运动自旋目标ISAR投影像计算方法和ISAR成像处理算法的有效性。     

基于Keystone变换的低信噪比ISAR成像

在ISAR成像中，当目标平稳飞行时，对于低信噪比的回波数据，常规的运动补偿方法不再适用，故提出一种基于Keystone变换的运动补偿方案，完成对低信噪比数据的处理、利用Keysktone变换校正由目标速度引起的线性距离走动，通过对相邻距离像相干积累以提高数据信噪比，进而引入相关法和PGA法完成对高次项运动的补偿。仿真实验的结果表明，针对低信噪比数据的处理，基于Keystone变换的运动补偿方法优于传统的方法，从而有效地提高了成像雷达的作用距离。     

用转台数据模拟运动目标的ISAR研究

有关ISAR成象的模拟研究,近年来得到广泛重视。在微波暗室转台实验数据的基础上,假设一定的目标轨迹移动,使之等效于从运动目标上获得的,然后对处理过的数据再作运动补偿和成象处理。最后给出了两种运动轨迹的模拟成象结果。     

ISAR运动参数估计和补偿改进方法

在使用FFT距离多普勒算法进行ISAR成像处理时,回波相关性的减弱将加大运动补偿难度,带来较大的误差。该文在常规相邻相关法基础上,提出了一种改进的运动补偿方法。在距离向上,利用基准回波相关法与曲线拟合,克服了低回波相关性下包络对齐时出现的包络漂移、包络跳变等缺陷;在方位向上,利用DCFT变换,对目标的运动参数进行精确估计并加以补偿,减小了回波相关性降低对相位补偿的影响。仿真验证了该方法的有效性。     

考虑运动加速度干扰的无人机姿态估计算法

为解决动态环境下无人机导航系统姿态估计易受传感器噪声和运动加速度干扰的难题,提出一种考虑运动加速度干扰的无人机姿态估计算法。首先,建立运动加速度估计模型,根据基于卡尔曼滤波的加速度误差模型和由外部传感器提供的速度信息实现对运动加速度的精确估计,利用运动加速度估计模型获得的运动加速度对加速度计的原始值进行修正,降低动态环境下运动加速度对姿态估计的干扰。随后,搭建基于互补滤波的姿态估计模型,利用磁力计信息和修正后加速度信息构建陀螺仪修正量,对陀螺仪原始值进行修正,设计互补滤波器滤除来自加速度计和磁力计的高频噪声和来自陀螺仪的低频噪声,避免传感器噪声信号对姿态估计的干扰。最后,利用无人机试飞过程中采集的传感器信息对该算法进行实验验证。实验结果表明,该算法可以精确估计无人机机动过程中所产生的运动加速度,有效减弱传感器噪声和运动加速度对姿态估计的干扰,该算法显著提高了无人机导航系统在动态环境下姿态估计的精度和抗干扰能力。     

Inverse synthetic aperture radar imaging based on sparse signal processing

Based on the measurement model of inverse synthetic aperture radar (ISAR) within a small aspect sector, an imaging method was presented with the application of sparse signal processing. This method can form higher resolution inverse synthetic aperture radar images from compensating incomplete measured data, and improves the clarity of the images and makes the feature structure much more clear, which is helpful for target recognition. The simulation results indicate that this method can provide clear ISAR images with high contrast under complex motion case.     

基于二维稀疏采样的HRRP合成及ISAR成像方法

在分析传统的线性调频(LFM)信号体制ISAR高分辨距离像(HRRP)合成及二维成像原理的基础上,结合压缩感知理论,提出了一种基于二维稀疏采样的高分辨距离像合成及ISAR成像方法。该方法对经过二维稀疏采样后的ISAR回波信号进行二维重构处理,在大幅降低LFM信号采样率、减少子脉冲个数的前提下,获得高质量的HRRP和二维ISAR像;为缓解数字信号处理机的采样负担、降低已方雷达信号的被截获概率奠定了基础。仿真实验证明了该方法的有效性和可行性,同时观察了其鲁棒性。     

一种匀加速空间目标高分辨距离像补偿算法

提出了基于立方相位函数参数估计的空间目标运动补偿方法,并推导得到了速度和加速度估计的克拉美-罗界,对该算法的估计性能进行了对比和分析．仿真表明,该方法可以在较低信噪比下实现速度和加速度的估计以及高分辨一维距离像的运动补偿,更有利于后续的ISAR成像和目标识别．