基于RCCF‒PCT的机动目标运动参数估计

针对高速机动目标的运动参数估计问题,基于鲁棒互相关和多项式调频小波变换(RCCF-PCT),提出了一种高速机动目标运动参数估计方法。该方法首先采用幂率变换增强信号,利用距离像互相关和鲁棒多项式回归完成距离徙动校正;再采用多项式调频小波变换对多普勒徙动初步补偿后的信号进行参数化时频分析,利用提取的时频脊特征完成目标运动参数的精确估计。通过数值实验验证了算法的有效性。     

雷达成像和衍射层析的内在联系梳理

从方程描述、方程求解和方程解析解三个层面,对雷达成像和衍射层析的内在联系进行了系统性梳理.首先,介绍了描述成像问题的电磁散射方程,发现描述雷达的方程是二维的面积分方程,而描述衍射层析的方程是三维的体积分方程.指出成像对象不同是导致方程不同的根源,并利用等效原理建立了两种成像间的联系.其次,指出两种成像的相同点是,对非线性的电磁散射方程的线性化近似求解.最后,指出两种成像的回波信号(在空间谱域)和成像目标(在空间域)均构成一组傅里叶变换对.给出了两种成像的解析解的统一数学模型,即成像结果可表示为观测点(散射系数或散射势)卷积点扩展函数(PSF)的形式.通过PSF对两者的成像性能进行了比较.     

基于全变分的高分辨SAR联合特征增强成像算法

稀疏约束下的合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）成像技术,通过对稀疏先验建模的稀疏特征进行增强,能有效获取目标特显点的有用信息,但无法对目标的结构特征进行恢复,且对不可避免的非系统误差十分敏感。为此,提出一种依靠交替方向多乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM）面向结构特征增强的稀疏恢复高分辨SAR成像（Structure-feature Enhancement-ADMM,SE-ADMM）算法。该算法引入全变分（Total Variation,TV）正则项建模结构特征,起到增强结构的作用;引入范数建模稀疏特征,起到压制噪声作用;引入最小熵范数建模聚焦特征,以保证算法对非系统乘性误差的不敏感性。在ADMM多特征优化框架下,利用“局部-全局”的运算机制,首先分别进行三个特征的邻近算子推导,以获得对应特征解析解,再进行目标全局优化保证特征解之间的协调平衡,以实现目标的多特征增强。另外,ADMM多特征优化框架下变量分裂和多正则项的引入,保证了算法的效率和稳健性。实验部分先后选取SAR仿真数据与实测数据来验证算法的有效性,通过相变热力图定量分析所提算法的恢复性能,进而验证了所提SE-ADMM算法的稳健性与优越性。     

多通道频率交织1.4 GHz宽带DRFM系统

更大的带宽是数字射频存储(DRFM)系统的发展方向,获取超宽带微波器件、高速AD/DA、高速存储/信号处理芯片等关键器件成为制约DRFM系统发展的瓶颈问题。该文提出了一种多通道频率交织架构,构建了一套C波段的超宽带DRFM系统。并针对系统复杂度增加带来的信号失真问题,在FPGA上设计并实现了补偿算法。实验结果表明:系统瞬时带宽达到f0±700 MHz、带内幅度平坦度优于6 dB、信号线性度优于5×10-5。从而实现利用通用器件构建超大带宽DRFM系统的目的。     

基于微动特性的单根箔条回波信号时频特性

针对箔条微动对回波信号调制的问题,提出一种单根箔条回波构建方法。首先建立单根箔条的典型微动模式的运动学方程,然后基于散射中心对该微动模式下的单根箔条回波进行仿真,最后通过时频方法对单根箔条回波信号的微动变化规律进行分析。仿真结果表明,建立的单根箔条微动模型能够有效地反映箔条回波信号的微动特性,为精确建立箔条云回波模型提供了技术支撑,并为有效识别箔条干扰、改善雷达性能提供了理论依据。     

浅析现代汽车电控系统信号传输的发展

汽车电子技术的运用在汽车技术中的比例越来越大,电控系统需要传输的电信号堪称海量,怎样才能在不影响信号传输的前提下,通过各种方法的运用,以达到减少电线的数量,提高传输质量和可靠性的目的。     

基于单频信号的662 GHz多普勒雷达层析成像

首先介绍了多普勒雷达层析成像的原理及该成像方法的极限分辨率理论推导,并通过仿真获得了单频信号的点目标扩展函数(PSF),验证了该成像方法在单频条件下的理论极限分辨率为波长的四分之一.然后,介绍了中物院构建的662GHz单频雷达系统,并针对该实验系统设计了基于卷积反投影的多普勒雷达层析成像算法.最后,通过实验在太赫兹频段验证了多普勒雷达层析成像的有效性,并利用测量获得的360°全姿态回波信号数据给出了分辨率优于1 cm的成像结果.     

基于0.14 THz成像雷达的RCS测量

介绍了一种在菲涅耳区测量雷达散射截面(RCS)的方法。通过近-远场变换,利用目标的一维距离像、二维逆合成孔径雷达(ISAR)像数据估计目标RCS,避免了太赫兹(THz)频段RCS测量不容易满足远场条件的困难。采用强散射点提取技术剔除支架等背景噪声对测量结果的影响,提高了RCS估计精确度。利用该方法对0.14 THz雷达缩比测量数据进行处理,获得了典型目标在P波段的RCS估计值。     

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。     

提高0.14 THz 雷达成像质量的新方法

目前,国际上多个科研小组相继开展了太赫兹逆散射成像方面的研究,已开发出多个太赫兹逆散射成像系统。其电磁散射模型及成像处理方式多借鉴于其他辐射源已经成熟的研究成果,例如:雷达目标散射中心模型及ISAR/SAR, Born/Rytov 近似模型及层析成像。但上述方法直接应用于太赫兹波段将导致成像质量的下降。首先简要介绍了太赫兹雷达成像和太赫兹层析成像之间的关系,在分析两种成像方法特点的基础上,重点研究了大孔径、大带宽条件下的太赫兹逆散射成像,提出了一种基于Range-Doppler 算法的改进成像方法。最后,利用该方法对中物院研制的0.14 THz 雷达样机实验数据进行成像,并给出了典型目标的成像结果,验证了新成像方法的有效性。