高分辨相干极化GTD散射模型及其应用

针对高分辨极化测量雷达体制,研究了雷达目标的高分辨极化特性的建模与提取问题.建立了能够精确描述雷达目标高频极化散射的高分辨相干极化GTD(CP-GTD)模型,并提出了基于CP-GTD模型的全极化散射中心参数估计方法.与常规GTD方法相比,CP-GTD方法的突出优点在于它不需要进行散射中心关联,并且能准确估计散射中心的相干散射矩阵.此外,全极化信息的利用,使其具有精度更高、速度更快等优点.基于仿真和实测数据的实验结果验证了CP-GTD模型的优越性.     

压缩感知雷达成像技术综述

压缩感知理论突破了传统Nyquist采样定理的限制,它基于信号的稀疏性、测量矩阵的随机性和非线性优化算法完成对信号的压缩采样和重构。这种全新的信号处理理论为克服传统雷达固有缺陷,解决传统高分辨雷达面临的高采样率、大数据量和实时处理困难等问题提供了可能。本文概述了压缩感知基本理论,详细讨论了基于压缩感知的雷达成像技术,对压缩感知在高分辨雷达成像领域中的研究现状进行了归纳和分析,应用对象包括SAR/ISAR、穿墙雷达、MIMO雷达、探地雷达等,充分体现了压缩感知在简化雷达硬件设计、弥补雷达数据缺陷、改善雷达成像质量等方面的巨大潜力,明确了研究中存在的问题,阐述了有待进一步研究的方向,并总结了压缩感知用于雷达成像的优势和缺陷。      

待定多线性约束最大信噪比波束形成器

在多线性约束(MLC)最小方差准则和最大信噪比准则的基础上,提出了待定多线性约束(MLCD)最大信噪比波束形成器,确定了最优增益向量,导出了最优权矢量和最大输出信号干扰噪声比的解析表达式,与多线性约束最小方差波束形成器相比,待定多线性约束最大信噪比波束形成器具有更优越的滤波性能。     

一种快速Kalman滤波算法实现及效果评估

该文介绍了一种新的快速Kalman滤波算法实现方法。对于某些不能够采取离线计算的滤波过程来说,它可以在保证一定精度的同时极大地提高计算速度和减少计算占用资源。文中以仿真实验的跟踪数据做出了对比仿真。     

干扰环境中部分极化信号的最佳滤波

研究了干扰环境中部分极化信号的最佳滤波问题,以信号干扰噪声比为优化对象,建立了带约束非线性优化模型,利用拉格朗日乘子法和参量矩阵的反对称性,将非线性最优化问题巧妙地转化为二次代数方程求根问题,得到了最优化问题两个备选解的解析表达式,给出了完整解法。     

基于遗传算法的模糊可靠性2冗余最优化分配模型及其实现

该文在经典系统可靠性冗余最优化的基础上,应用遗传算法对模糊目标和模糊约束分别为线性和非线性隶属函数的系统模糊冗余最优化问题作了研究,最后给出了一个应用实例。     

极化轨道上SINR滤波器的通带性能研究

本文研究了非相干、完全极化,单信号-干扰源情况下局部化SINR极化滤波器的通带特性,具体导出了在大圆、小圆极化轨道上SINR滤波器通带的计算公式,分析了滤波器通带性能与电磁环境参数的关系。并给出了一组典型滤波器通带特性曲线。     

目标识别决策层融合神经网络算法研究

该文针对毫米波／红外传感器融合目标识别问题,提出一种新的用于决策层目标识别的神经网络融合算法。该网络结构新颖,网络训练时修改的是门限而不是连接权值。融合后的识别率可比毫米波和红外子源提高9.7％到11.3％,因此,该算法是有效可行的。     

复杂目标的时频特征提取及识别方法研究

本文首先研究了复杂目标的时频分布,得出目标在较大方位角变化范围内其时频分布具有相对不变性的特点,而后,基于这稳定的时频特征,给出了目标识别方法。对三种飞机模型测量数据的识别结果表明,该方法有高的识别率和识别的鲁棒性。     

极化信号的优化接收理论:部分极化情形

本文针对部分极化波情形,利用电磁波的Stokes矢量表示法研究了极化信号的优化接收问题;利用Lagrange乘子法,分别推导了以信号干扰功率差(PDSI)和信号干扰噪声比(SINR)作为优化目标函数时接收天线的全局最优极化;并通过数值实例验证了文中结论。