平行因子在被动相干定位系统中的应用

针对被动相干定位系统中匹配滤波计算量比较大的问题,该文提出基于平行因子的定位方法直接估计时延和多普勒频偏;为了改善频域盲源分离在大时延背景下时延估计精度不高的问题,建立新的张量接收器,并用联合对角化联合同时估计波束、时延和多普勒频偏。仿真表明,该文方法能获得比较高的估计精度。     

基于快速Radon-Fourier变换的雷达高速目标检测

Radon-Fourier变换(RFT)是一种根据目标的运动参数对位于距离-慢时间平面中的目标轨迹进行积分来积累雷达目标能量的方法。该文针对RFT算法的运算量大和未插值时由量化误差引起能量积累损失这两个问题,提出一种基于Chirp-Z变换(CZT)的快速RFT算法,该算法在频域实现,并将其实现过程和CZT算法结合在一起,成功的解决了以上问题。另外,在不增加运算量的前提下,该方法还能通过补偿目标的多普勒频率来消除匹配滤波损失。实验结果表明在理想情况下该方法的目标能量积累性能接近理论最优值。     

一种新的高速多目标快速参数化检测算法

针对线性调频脉冲压缩雷达参数化检测高速多目标时受到距离徙动、多普勒扩散和速度模糊的影响,该文首先采用联合频域变标脉冲压缩处理与吕方法(2011)实现目标信号的相参积累,然后在其基础上采用基于多普勒频率模糊数搜索的方法完成高速多目标的参数化检测.算法所提出的频域变标脉冲压缩处理可同步完成距离维的徙动补偿与多普勒维的模糊数补偿,降低了实现目标参数化检测的计算复杂度,且由于算法采用相参积累方式,在低信噪比下可以进行精确的目标检测和运动参数估计.相参积累算法运算量分析、计算机仿真以及实测数据处理结果验证了该文所提算法的有效性.     

无人机集群协同搜索跟踪任务规划方法

无人机集群在目标搜索、定位和跟踪等方面具有巨大的应用潜力,有效的任务规划方案能极大提高无人机集群执行任务的效率。在不确定的动态环境中,任务规划方案需要适应环境的变化,对任务规划的求解效率提出了较高的要求。针对动态环境下的无人机集群协同搜索跟踪任务规划问题,本文将其建模为动态多约束多目标优化问题（DMCMOPs）,并提出了基于动态自适应惩罚的动态约束双档案进化算法（DCTAEA）,其在收敛性种群更新中引入自适应惩罚函数机制,整合不可行个体的目标函数值和违反约束的惩罚值获得修正的目标函数值,实现有价值不可行解的利用,促使种群进入可行区域并向帕累托前沿面收敛,极大促进了种群的收敛。仿真结果证明,与第二代非支配排序遗传算法（NSGA-II）的动态版本、基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）、约束双档案进化算法（CTAEA）和动态双档案进化算法（DTAEA）相比,本文所提算法有效性较显著。     

线性调频连续波信号检测与参数估计算法

针对长时间积累的方法较难在线性调频连续波信号的检测和参数估计中应用的问题,该文基于归一化变窗长相干平均法,提出一种联合帧间相关法与循环平稳法的线性调频连续波信号检测与参数估计算法。该方法首先利用归一化变窗长相干平均法实现噪声方差的一致性,然后在此基础上利用帧间相关法实现周期的精确估计,最后利用循环平稳法估计信号的相位参数。该算法以较低的计算复杂度实现信号的长时间积累,在低信噪比条件下具有较好的估计性能。仿真结果验证了该方法的有效性。     

集群无人机载雷达阵列波束合成

集群无人机载雷达阵列具有较高的机动性与灵活性,相关研究受到广泛关注。波束合成是集群无人机载雷达阵列的重要功能之一,该功能的实现面临较多挑战。本文首先构建了波束合成信号模型并分析了位置不确定性、时间同步不确定性、天线指向不确定性以及通道不确定性的影响;其次,推导了波束合成信号模型的克拉美罗界和峰值旁瓣电平并提出了集群无人机构型优化方法;最后,提出了一种幅相误差处理策略,主要包括基于高精度测距的定位和时间同步系统设计以及幅相误差快速补偿两部分。仿真结果和工程实验证实了集群无人机载雷达阵列波束合成的可行性。     

线性调频连续波信号的检测和参数估计

针对长时间积累较难在线性调频连续波信号的检测和参数估计中应用的问题,该文提出一种联合变窗长相干平均法与循环平稳法的线性调频连续波信号检测与参数估计算法。首先基于分段相干的思想采用变窗长相干平均法提高信噪比的增益,然后利用循环平稳法完成信号的检测和参数估计。该算法以较低计算复杂度实现信号的长时间积累,并且解决了起始时间给信号检测和参数估计带来的问题,在低信噪比条件下具有较好的估计性能。仿真结果验证了方法的有效性。