基于Radon-CPF-Fourier变换的机动目标ISAR成像

由于机动目标的逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）成像中存在多普勒扩散现象，易导致成像分辨率降低。针对此问题，在多分量三次相位信号（Cubic Phase Signal,CPS）模型基础上，提出一种基于Radon-CPF-Fourier变换（Radon-Cubic Phase Function-Fourier Transform,RCFT）的机动目标ISAR成像方法。RCFT可实现CPF中自项能量的相干积累，减轻多普勒扩散带来的影响。与现有的基于时频分析和参数估计的ISAR成像算法相比，RCFT的主副比性能提升了至少2 dB，在时频分辨率无损失时具备更好的自项能量积累能力，可获得更高质量的成像结果。仿真验证了所提方法的有效性。     

基于联合特征空间投影的SAR图像域杂波抑制

杂波抑制是实现地面慢速目标检测(GMTI,Ground Moving Target Indication)的前提条件.本文研究基于高分辨合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)图像在杂波起伏时地面动目标检测问题.利用沿航迹(along-track)多幅SAR图像的相关性,提出一种基于广义特征分解的联合噪声子空间投影杂波相消算法.理论分析和仿真结果表明该算法在一定程度上能够有效抑制杂波内部起伏,并且对SAR图像配准误差具有稳健性.     

基于频率分集阵列的多功能一体化波形设计与信号处理方法

频率分集阵(FDA)是在相控阵基础上的一次体制革新,其通过在发射天线阵元间进行频率步进,得到的发射方向图是角度、距离、时间的多维函数,显著提升了波束控制能力与信号处理维度,经过收发联合处理后,可应用于多维参数联合估计、主瓣欺骗式干扰抑制、模糊杂波抑制、高分宽幅成像等方面。该文从系统层面出发,研究基于FDA的多功能一体化波形设计与信号处理方法,重点对其在检测与估计一体化、解模糊与抗干扰一体化、合成孔径雷达(SAR)成像与动目标检测一体化的信号处理新方法进行综述、评述及研究,并对FDA多功能一体化系统的应用前景进行展望。      

导航系统的通道自均衡空时抗干扰技术

针对导航系统由于通道之间幅相特性的不一致导致抗干扰性能下降的问题,本文提出了一种通道自均衡的空时抗干扰技术。该方法首先在无干扰的情况下,利用本地参考信号与接收数据的相关特性求出实际导向矢量,再采用波达方向估计方法估计出信号的理想波达方向,进而求出理想导向矢量,并由此实际导向矢量和理想导向矢量求得幅相误差矩阵,然后在有干扰的情况下,利用求得的幅相误差矩阵对接收数据进行阵列误差校正,再对校正后的数据进行波束形成,此方法可以改善通道失配导致干扰抑制性能下降的问题,仿真验证了其有效性和优越性。     

基于频率步进信号的旋转式合成孔径雷达成像方法

针对频率步进信号实现旋转式合成孔径雷达成像的难题,该文提出了脉冲间距离走动校正的旋转式合成孔径雷达成像方法。首先,推导了频率步进雷达旋转SAR 几何模型,然后提出了频率步进雷达脉冲间距离走动及其频域校正方法,接着采用-k 算法实现了场景的高分辨成像,最后对方位分辨性能进行了详细分析。计算机仿真结果验证了该方法的有效性以及高分辨性能。      

最大化阵列效率的方向图综合方法

基于自适应阵列理论和模板逼近的方向图综合方法常强调方向图形状的控制,而往往忽略了阵列的效率．针对此问题,提出了方向图形状约束下,最大化阵列效率的方向图综合方法．该算法以空域匹配权模值最小为目标函数,以主副比、3dB宽度、主瓣平顶或干扰陷零等为约束条件,优化出最优权,在保证方向图形状的同时兼顾了阵列效率．计算机仿真验证了该方法的有效性和优越性．     

基于雷达回波数据相位矢量的通道盲均衡

通道均衡是实现地面运动目标测速、定位的前提条件.本文研究机载多通道雷达基于空时二维回波数据的通道均衡问题.利用杂波在沿航迹多幅多普勒锐化图像(DBS,Doppler Beam Sharpening)间的相位关系,提出一种基于数据相位矢量的通道盲均衡算法.理论分析和实测数据处理表明该算法能有效均衡通道误差,并对运动目标信号污染具有稳健性.     

一种低复杂度的二维波达方向估计方法

提出了一种基于传播算子的低复杂度二维波达方向估计新算法,该方法避免了常规子空间方法中占主要运算量的估计信号协方差矩阵及其高维矩阵的特征分解,降低了运算复杂度,并且由于无阵列孔径损失,获得了良好的参数估计性能.最后计算机仿真验证了算法的有效性.     

基于球谐变换的无人机蜂群RCS快速分析算法

为了获取目标的雷达截面积(Radar Cross Section,RCS)，传统的方法是采用矩量法（Method of Moment,MOM）或多层快速多极子方法(Multi-level Fast Multipole Algorithm,MLFMA)，尽管对目标的RCS计算精确，但其要求计算机的存储量大且计算耗时。而对于由上百成千个小型无人机组成的无人机蜂群而言，若采用上述方法来计算其RCS，计算量巨大，甚至无法计算。针对上述问题，提出了采用球面波展开技术与球谐变换相结合的方法来提升对无人机蜂群RCS的仿真效率，其关键技术是通过改变球谐函数中的求和次序，利用快速傅里叶变换来计算偏心球面上离散点的电场分布。数值实例表明,相比于高精度的MLFMA，所提方法获取蜂群无人机RCS的结果与其吻合良好，但对计算机内存的需求远远小于MLFMA，且随着无人机数量的增加，其计算速度可提升几个数量级。     

一种利用回波数据的沿航迹基线长度估计方法

研究了沿航迹多通道正侧视雷达无辅助校正源的基线长度估计问题．在获得场景距离-多普勒图像的基础上,利用回波相位矢量相关矩阵特征分解有效减轻了运动目标信号污染对通道相位特性估计的影响,采用最小二乘方法拟合通道绝对相位特性与多普勒频率的线性关系获得沿航迹基线长度的正确估计．理论分析和仿真结果表明该算法对运动目标信号污染具有稳健性,能获得毫米级的基线估计精度,满足测速、定位要求．