基于压缩感知的弹道导弹微多普勒提取方法

利用微多普勒识别弹道目标的关键是宽带雷达回波信号的微多普勒提取。宽带雷达回波信号的高速采样对硬件和算法提出了更高的要求。将压缩感知方法应用到宽带雷达回波信号的微多普勒提取中,并给出了弹道导弹目标的微多普勒计算公式和利用压缩感知重构弹道导弹微多普勒的方法。在低采样频率下利用压缩感知理论从回波信号中提取的微多普勒,与在高采样频率下利用Gabor变换提取的微多普勒是一致的,这表明利用压缩感知理论以低频率采样弹道导弹回波信号,提取微多普勒,降低工程实现难度的方法是可行的、有效的。     

平飞模式地面振动目标的微多普勒效应分析

基于平飞双站SAR收发系统分置的特点,建立了正侧视模式下振动目标的回波信号模型,推导了由散射点振动引入的微多普勒调制的参数化表达式.理论分析表明,由目标振动引起的微多普勒调制不仅与其微动参数,载波频率有关,而且与系统的几何配置有关.文中着重讨论了目标振动方向,系统几何参数对微多普勒效应的影响,并由数值仿真验证了理论分析...     

相干激光雷达探测目标研究

介绍了相干激光雷达对目标探测的技术优点和现状,阐述了基于相干探测技术构建的激光雷达的主要组成,并给出了整个系统的工作流程。文中基于1.5μm光纤光学技术搭建了相干激光雷达系统。通过搭建的系统进行了外场试验,获得了外场目标的成像图和不同汽车引擎振动产生的微多普勒谱特征图。通过试验证明了相干激光雷达系统可以在目标自动侦察识别方面发挥重要作用。     

基于相干激光雷达的激光微多普勒探测

利用相干激光雷达探测目标微动特性技术是一种以单频激光为光源,用外差探测的方式实现对低速、低频多个运动物体进行微多普勒信息提取和识别的技术.以波长为1.064 μm的窄线宽单块激光器为光源,发射激光经过模拟长距离传输的4 km的光纤延迟,照射到以扬声器的发声单元和电动平移台为目标的微动物体上,目标反射的激光会聚进入单模光纤,参考光与信号光通过3 dB光纤合束器线性耦合进入同一根光纤,并在探测器表面进行相干.用于接收相干信号的探测器的接入方式为光纤输入,带宽为3.5 GHz.利用时间-频率域联合描述的方法对数/模(A/D)采样后的数据进行分析.在4 km光纤延迟时,本系统最低探测速度为0.5 mm/s,速度分辨率达到毫米每秒量级,频率分辨率达到千赫兹量级.利用微多普勒信息探测技术,实现了探测物体表面的微动状态信息和识别运动状态的目的.     

复合微多普勒效应中几种时频方法的比较

为了研究复合振动目标微多普勒信号中目标振动特征的提取问题,进行了激光微多普勒效应探测运动目标复合振动的实验研究,对实验结果的时频域的联合分析表明:时频分析方法能够较好地分析出运动目标复合振动的微多普勒特征。运用短时傅里叶变换(STFT)、Winger分布(WD)、Winger-Ville分布(WVD)和重排平滑伪Winger-Ville分布(RSPWVD)对微多普勒信号进行了时频分析,并对结果进行了比较。结果表明:重排平滑伪Winger-Ville分布(RSPWVD)能较好地揭示微多普勒信号的特征,是一种有效的时频分析方法。     

稀疏线性调频步进信号弹道导弹进动微多普勒特征重构与提取方法

通过理论推导分析了线性调频步进信号（FSCS）体制下弹头进动的微多普勒特征,并结合压缩感知（CS）理论,提出一种基于频谱稀疏FSCS的微多普勒谱图重构方法。该方法可在大幅减少FSCS子脉冲个数的条件下,准确重构出微多普勒谱图信息,同时,有效抑制了谱图中旁瓣的影响。在此基础上,针对CS理论重构出的微多普勒谱图,利用弹头进动微多普勒在谱图上的特征曲线的光滑性,提出一种基于动态规划的弹头进动微多普勒信息提取方法,并利用该方法准确提取到弹头进动微多普勒信息。仿真验证了文中方法的有效性和鲁棒性。     

基于微多普勒特征的运动车辆分类方法研究

本文首先分析了轮式车辆和履带式车辆的运动模型和微动特性。针对窄带雷达条件下轮式车辆和履带式车辆分类的问题,提出了两种基于微多普勒特征的分类方法。方法利用履带式车辆在行驶过程中,由履带的微动所产生的多普勒分量,实现对轮式车辆和履带式车辆的区分。基于实测数据的分析结果表明,所提方法对这两类目标具有较好的分类效果。     

基于微多普勒特征的单人与小分队分类技术

人体行走是典型的非刚体运动,通常情况下每个人行走时的摆动周期不可能完全相同。通过提取目标频谱归一化幅度和、多普勒谱线数和谱宽的标准差3个典型特征,采用支持向量机( SVM)分类器,实现了短驻留时间条件下单人与多人的有效鉴别,平均识别率大于90%。雷达实测数据表明所提特征是有效并且稳健的。     

弹道目标平动补偿与微多普勒特征提取方法

针对传统逆合成孔径雷达(ISAR)成像中的平动补偿方法并不适用于弹道目标平动补偿的问题,该文提出了一种弹道目标平动补偿与微多普勒(m-D)特征提取方法。在分析有翼弹道目标未完成平动补偿时的m-D效应的基础上,首先采用形态学中的骨架提取方法抑制1维距离像旁瓣,再在快时间频率(距离)-慢时间平面上搜索分离各散射点的m-D特征曲线,然后对其进行经验模式分解(EMD)分解,利用分解结果中的趋势项分量完成目标回波的平动补偿,并通过分析EMD分解结果获得了目标的自旋频率、锥旋频率等特征信息。仿真实验验证了所提方法的有效性与鲁棒性。     

基于欠定盲分离的多目标微多普勒特征提取

连续波雷达多目标回波中多种微多普勒特征分离问题采用独立成分分析方法实现,该方法在使用中存在较大局限性,要求待分离的微多普勒特征之间必须是统计独立的,且仅局限于恰定和超定的方程组求解问题。然而,在多目标雷达观测场景下,雷达接收的混叠回波的个数通常少于目标的个数,各目标的微多普勒特征可能存在相关性。为此,提出了一种基于欠定盲分离的多目标回波微多普勒特征分离方法。该方法可以从少数原始混叠回波中分离出多个目标的微多普勒特征,对待分离的微多普勒特征限制性弱。通过数值仿真,证实了该方法的可行性。