基于改进RFT算法的宽带LFMCW雷达运动补偿方法

针对线性调频连续波(LFMCW)雷达运动补偿问题,提出了一种改进型Radon-Fourier变换(RFT)的参数类成像方法。首先用RFT算法在大搜索范围内进行了运动速度的粗估计;然后再在粗速度估计误差范围内基于Tsallis熵对速度进行了精估计;最后根据估计结果对LFMCW雷达目标完成了成像。由于改进的RFT算法的两次估计均使用到了相参积累,因此该算法可在低信噪比条件下对速度进行估计;此外该算法先在大范围内粗搜索,再在小范围内精搜索,这样的方式有效降低了算法运算量,使传统方法得到了改进。最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于分布式压缩感知的窄带LFMCW旋翼成像方法

针对窄带LFMCW体制雷达旋翼成像问题,研究了一种基于分布式压缩感知(DCS)的窄带LFMCW旋翼ISAR成像方法。在该方法中,根据窄带LFMCW体制雷达成像与传统脉冲体制回波模型上的差异,基于转速参数估计和压缩感知理论,建立了LFMCW体制雷达旋翼回波稀疏基以及稀疏表示模型,在此基础上,研究了相应的ISAR成像方法。在该算法中,首先提取出脉压后旋翼所在距离单元内的回波,通过自相关思想并利用图像熵完成对旋翼目标叶片个数和旋翼转速的估计;然后对于方位欠采样条件时传统方法不适用于LFMCW雷达的旋翼成像问题,根据旋翼转速信息构建出窄带LFMCW分布式稀疏基,将Dechirp后的回波信号通过DSOMP算法进行重构,实现最终成像。仿真结果验证了所研究方法的可行性和有效性。     

欠采样条件下基于DCS的LFM信号带宽估计方法

针对传统方法不适用于欠采样条件下线性调频(LFM)信号在低信噪比(SNR)条件下带宽估计问题,提出一种基于分布式压缩感知(DCS)的带宽估计方法,利用同一信源多个脉冲的联合稀疏特性进行LFM信号带宽估计。首先构建LFM欠采样信号模型,其次利用DCS算法对LFM带宽进行联合稀疏重构,然后分析了所提LFM信号带宽估计方法性能,最后利用仿真验证了方法的可行性和有效性。     

一种旋翼叶片微动特征提取新方法

利用旋翼目标的旋转运动引起的微多普勒效应,实现目标微动特征的准确提取,可为目标的精确识别提供重要依据。该文以旋翼叶片为例,提出一种基于自相关函数和图像域的微动特征快速提取方法。首先基于目标的回波信号的周期性,利用回波自相关函数的图像峰值位置与目标旋转频率的关系,实现旋转频率的快速提取。然后在图像域提取目标微多普勒特征的边缘信息,通过边缘信息获得叶片散射点位置和初相信息。仿真结果验证了该方法的有效性。     

WLFMCW雷达旋翼转速快速估计方法

针对用于脉冲体制雷达的旋翼转速估计方法不能完全应用至宽带线性调频连续波(WLFMCW)的问题,提出了一种基于WLFMCW的直升机旋翼转速快速估计方法。首先,建立了WLFMCW旋翼目标回波模型,并对回波特点进行了分析。然后,在微动特征骨架曲线上通过搜索相邻峰值的相位差来计算图像周期。最后,基于图像最小熵原理,对旋翼叶片搜索成像并估计出旋翼叶片个数,通过图像周期、旋翼叶片个数、旋翼转速三者的关系估计出旋翼转速。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。