基于一维像序列的弹道中段目标进动特征提取

鉴于进动周期、进动角等微动参数的提取有助于解决弹道中段弹头、诱饵的识别问题,以中段旋转对称锥体弹头为研究对象,建立了锥体目标进动模型,分析了目标进动对一维距离像的影响,推导了散射点的投影距离变化公式.在此基础上,给出了一种进动周期估计方法,并提出了一种利用锥体目标一维距离像长度变化来估计进动角的方法.该方法可在弹头结构尺寸未知的条件下实现对进动角的提取.仿真结果表明：所提方法有效、稳定,其处理过程简单.     

空间锥体目标微动特性分析与识别方法

空间锥体目标在大气层外飞行过程中存在不同的微动,目标的微动为进动,诱饵的微动为摆动或自旋.根据目标与诱饵的微动差异,提出了应用特征谱作为识别特征的分类方法.基于多散射中心信号模型,分析了进动、摆动以及自旋调制信号的微多普勒特性.分析结果表明,进动、摆动与自旋目标的微多普勒谱虽然均可以近似为线谱,但是存在明显差异.应用谐波和的形式描述回波信号,并采用特征值分解提取特征谱作为识别特征.仿真结果表明,该方法能够有效地识别目标与诱饵.     

利用宽带回波的目标微动参数提取方法

高速目标平动补偿是弹道目标微动特征信息提取中一个较难解决的问题.利用弹道导弹宽带回波信号,提出了一种基于散射中心极化散射特性的非相干宽带回波对齐方法,通过极化相似性参数实现散射点中心对齐,并利用目标散射中心的高分辨一维距离像走动提取瞬时微动参数,对目标的尺寸和微动参数进行估计.仿真结果表明,该方法可以有效地在较低信噪比下实现包络对齐与微动参数提取,为后续工程化应用奠定了理论基础.     

组网雷达弹道目标三维进动特征提取

针对单部雷达观测目标存在视角局限性的问题,提出了一种基于组网雷达的弹道目标三维进动特征提取法.首先,雷达网中各雷达分别从弹道目标的时间距离像信号中求得强散射点径向距离变化线性和信号,通过频谱分析估计出目标的自旋、锥旋频率以及进动角;然后,组网雷达通过系数加权法对各雷达得到的上述参数进行融合处理以提高参数精度;最后,根据雷达观测视角与微多普勒信号之间的关系,通过构造多元非线性方程组,进一步精确求解目标的三维进动参数.仿真实验证明,该方法既有效地提高了参数的估计精度,又得到进动目标的三维微动参数.     

直升机旋翼叶片回波建模与特性分析

为提高直升机等具有微动特征目标的识别能力,对直升机旋翼叶片的微动特性进行了综合研究.首先基于旋翼叶片所有散射点都会产生回波这一事实,构建回波的散射点积分数学模型;其次基于该模型对回波在时域、频域的闪烁现象及原因进行了分析;最后对叶片数目奇偶性、初始旋转角、旋翼转动频率等参数和回波闪烁现象、微多普勒特征之间的关系作了理论分析和仿真实验.仿真结果表明,与矩形平板模型相比,散射点积分模型与目标闪烁情况吻合较好,更有利于提取微多普勒特征,为进一步识别直升机类目标提供了理论依据.     

混合体制雷达网弹道目标进动特征提取

针对同构组网雷达在提取弹道目标微动参数中存在的不足,提出了一种混合体制雷达网在获取目标散射中心数量不一致的条件下弹道目标进动特征提取方法.首先,对弹道目标进动和宽、窄带雷达信号进行了建模,分析了目标散射中心在窄带雷达和宽带雷达下的回波特性.根据目标散射中心的雷达回波特性,利用散射中心调制系数法实现了目标散射中心在不同雷达之间的匹配关联.然后,对宽带雷达获得的散射中心距离像信息进行分析,并利用广义Radon变换对距离像信息进行变换,通过变换关系求解得到了目标进动角.最后,构建宽窄带雷达微多普勒信息联合方程组,在求得进动角的基础上实现了雷达视角和结构参数的求解,接着采用二分法对三种求解组合得到的参数进行优化,进一步利用优化后的参数联立三维矢量求解方程组,求得了三维锥旋矢量.仿真结果表明,在信噪比大于5dB时,宽带雷达网参数求解精度与混合体制雷达网参数求解精度接近,且均比窄带雷达网参数求解精度高,从而验证了本文方法的有效性.     

利用最强散射点信息的平动补偿与微多普勒提取

为了解决强噪声和平动调制下多散射点微多普勒提取问题,提出了一种基于最强散射点瞬时多普勒信息的平动补偿和微多普勒提取方法．该方法利用Viterbi算法提取最强散射点瞬时多普勒,根据多普勒率与微多普勒关系提取最强散射点的平动多普勒;通过对平动多普勒的多项式回归得到平动参数,进而重构平动信号,并对回波信号进行平动补偿;通过对补偿后信号时频面进行Hough变换正弦检测来提取各散射点的微多普勒参数．仿真实验结果验证了该方法的有效性和精确性．     

基于逆Radon变换的旋翼目标微动参数估计方法

针对旋翼类目标特征参数提取问题,提出利用逆Radon变换估计旋翼目标微动参数的方法.首先建立了单旋翼直升机雷达回波的散射点模型,并基于线性调频信号,分析了回波的微动特性;其次研究了基于逆Radon变换在低信噪比条件下对旋翼目标微动参数估计的算法;最后进行了仿真与分析.仿真结果表明,与传统方法相比,本文所提方法在不同信噪比条件下均能实现对参数的稳健估计.     

一种改进的多普勒中心频率估计方法

在合成孔径雷达成像及其应用中,需要对多普勒中心频率进行估计。在分析目标回波多普勒历程的时频模型基础上,提出了一种时频滤波的方法,该方法通过滤除部分强散射点的时频分布来消除功率谱的扭曲,进而提高多普勒中心频率估计的精度。实验证明了该方法的有效性。     

基于功率谱AMSF的微动特征提取算法

以旋转周期估计为核心的微动特征提取技术是对空间自旋目标、空间碎片和弹头等目标进行成像和识别的基础,转速估计的精度直接影响成像和识别的结果.从旋转目标的窄带雷达散射机理出发,建立了旋转散射点的基频回波模型.针对旋转运动导致窄带回波是多分量SFM信号的特征,对多分量SFM信号的频谱进行了分析,根据其周期特征,提出了基于信号功率谱AMSF的微动特征提取算法.通过仿真验证了该算法在较低的信噪比下有较高的精度和稳定性.该方法有较强的应用前景.     

Parameter estimation method for the cone-shaped target under narrow-band radar observation

The parameter estimation for the space cone-shaped target based on precession is very important for target discrimination. This paper proposes a novel parameter estimation method via the scattering centers' micro-Doppler frequency contained in the narrowband echo. After the establishment of the target's precession model, the theoretical variation of top and bottom scattering centers' micro-Doppler frequency are derived, and then the micro-Doppler frequency of the bottom scattering center is expanded, and the relationship between the expansion coefficients and the target's size and precession parameter is analyzed. Finally, a linear system of equations is established to solve the expansion coefficients with the top and bottom scattering centers' micro-Doppler frequencies, and then the target's size and precession parameters are calculated based on the coefficients. Experiments based on electromagnetic computation data indicate that the proposed method is valid and accurate.     

基于电磁散射数据的进动目标微多普勒仿真与分析

以旋转对称锥柱体弹头为研究对象,建立了目标进动模型,推导了不同类型散射中心的微多普勒理论公式,给出了一种基于静态电磁散射数据仿真进动目标微多普勒的方案．最后,对进动目标的微多普勒进行了仿真实验,验证了理论分析和仿真方案的正确性,实验结果表明基于电磁散射数据仿真的微多普勒可以反映目标较为真实的散射机理,为后续弹道目标特征的有效提取与识别奠定了基础．     

复合运动目标微多普勒特征的分析和提取

目标的微运动所产生的微多普勒特征包含了目标的运动和结构信息.针对目标微运动特征的复杂性和差异性,以无旋翼目标和有旋翼目标为背景,分别建立了具有平动、加速与振动特征的散射点模型和具有平动、加速、振动及旋转运动特征的散射点模型,分析了两种模型的微多普勒特征及其差异.通过仿真,采用平滑伪Winger-Ville时频分析方法,从雷达回波中提取了两种复合运动的微多普勒特征,结果与理论推导一致,从而验证了模型及其微多普勒理论分析的正确性.     

太赫兹频段微动特征边缘检测及提取方法

太赫兹雷达大带宽、高频率等技术特点可以有效提高雷达系统对微动目标的探测精度,使得结合太赫兹雷达开展微动特征提取具有可行性。该文结合典型微动特征模型,针对时频谱曲线的提取,提出了一种基于边缘检测的时频曲线提取算法,进而获得微动特征参数。通过实测数据验证,该方法可有效提取多散射中心微动目标的特征参数,为进一步开展微动信号处理及目标识别提供了有效的技术途径。     

Micro-motion feature analysis and parameter estimation methods for moving ship

Micro-motion parameter estimation is an important way to improve ability of radar to detect the ship target. Focusing on the difficulty and speed problems existing in the current parameter estimation method of a complex moving ship, based on the analytical result of the echo's time-frequency features, a novel method to estimate the micro-motion period by calculating the backward shift cross-correlation coefficients of the echo's sparse time-frequency matrix is proposed in this paper. Firstly, the backward shift cross-correlation coefficients of the echo's sparse time-frequency matrix are calculated using the FFT (fast Fourier transform) algorithm. The peaks positions of the cross-correlation coefficients matrix are then detected. Finally, the period can be figured out quickly. Compared with the general method, the proposed method can estimate the micro-motion period accurately and quickly. A computer simulation is given to illustrate the effectiveness of the proposed method.     

Micro-Doppler effect testing technique for attitude of projectile in space flight

To measure projectile attitude in space flight,based on continuous wave( CW) radar,a new micro-Doppler effect testing technique is developed in this paper. It also establishes radar testing model for attitude of flying projectile and resolve micro-Doppler effect of projectile motion attitude.By distinguishing and geting attitude parameters such as micro-motion period,this technique can intuitively estimate the flight stability of projectile,and the validity of this technique is proved according to flight tests.