一种LFMCW雷达多动目标检测方法

为适应车辆防撞及辅助智能驾驶应用需求,针对线性调频连续波雷达因固有距离-速度模糊,在检测多个动目标过程中常出现大量虚假目标,从而造成目标误检率高的问题,提出了一种应用频谱局部相似度的多目标频谱配准方法。在深入研究多个动目标上下扫频段内回波基带信号频谱特征的基础上,该方法通过计算目标上扫频段和下扫频段频谱的相关系数,确定了目标的频谱局部相似度,再依据相似程度进行目标频谱配准,从而去除虚假目标。Matlab环境下的大量仿真实验结果表明：与典型的调频连续波匹配方法相比,该方法有效降低了多个动目标情况下的雷达误检率;在一定速度范围内,误检率为0。     

一种正交随机相位编码的新型汽车脉冲雷达

相比遥感雷达,汽车雷达探测距离为0–1000 m近距离的车辆及行人等目标。常规的单天线汽车脉冲雷达通常发射纳秒级的短脉冲以实现近距目标的高分辨率探测。但在工程上实现纳秒级的高功率发射信号是非常困难的并需要很高的成本。另外,现有的汽车雷达存在空间角度分辨率低、点目标脉冲响应函数旁瓣高及汽车雷达间 相互强干扰的瓶颈问题。为克服这些难题,论文首先提出双天线脉冲雷达技术,使得雷达在测量发射大时宽脉冲信号成为可能。其次,通过数字波束形成技术实现高的空间分辨率,运用脉冲压缩技术实现距离向高分辨率,采用脉冲多普勒技术计算得到高分辨率的径向速度场。最后,为克服点目标脉冲响应函数旁瓣效应及汽车雷达间相互干扰的问题,提出了一种新的随机相位编码雷达信号。采用提出的雷达信号,汽车雷达间的强干扰可被有效抑制,并且在不损失信噪比的情况下,雷达的点目标脉冲响应函数的峰值旁瓣比可达–45 dB。大量的数值仿真实验验证了提出方法的有效性及先进性。      

干扰条件下UWB三维定位算法

在室内环境下,超宽带(UWB)信号常受到遮挡物干扰影响,进而导致测量距离数据异常以及产生虚假延时,导致定位性能下降。针对这一问题,本文提出了抗干扰的UWB三维定位方法。首先,以数据间的欧式距离作预处理,建立了K-means模型剔除了错误的观测数值。其次,利用L2范数正则化方法改进了常规的最小二乘定位方法。最后,为了验证该方法的有效性,本文设计了无人机在室内三维定位的一个应用实例,在无干扰和有干扰的条件下分别收集了无人机的飞行数据,然后应用提出的数据预处理方法消除了异常的数据,并利用改进的最小二乘法对这两种情况下无人机的位置进行估计。实例结果表明本文提出方法的有效性,可在干扰环境下提高UWB三维定位精度。     

利用时变噪声贝叶斯卡尔曼滤波的室内移动目标定位

基于射频识别的指纹滤波定位技术是当前室内定位中常使用的技术之一。针对该技术存在的卡尔曼滤波算法不能准确适应环境噪声变化,致使定位精度不高的问题,提出了一种适应时变噪声的贝叶斯卡尔曼滤波算法。所提算法结合Sage-Husa滤波模型和贝叶斯模型,实现了过程和测量协方差矩阵的最优化,有效地降低了噪声,提高了指纹滤波定位的精度。实验结果表明,与变分贝叶斯卡尔曼滤波和Sage-Husa滤波相比,无障碍情况下,基于改进算法的定位精度提高了6%以上;有障碍干扰下,则提高了14. 6%以上。     

8 mm脉冲磁控管测云雷达测速多普勒化

8 mm磁控管发射样本中频信号的起始相位随机分布,脉间频率抖动范围为±2 MHz ,脉内频率变化为500 kHz。为了克服这些问题,提出了一种适合于国内第一套毫米波 脉冲 磁控管测云雷达的测速多普勒化算法,幅度信息从回波数字下变频经低通滤波器后直接提取 , 相位信息由零中频回波IQ信号与发射样本IQ信号进行复卷积提取,并算法仿真结果表明多 普 勒频率误差不超过4 Hz。基于FPGA技术实现了测速多普勒化算法,利用高速缓存的设计 思想 实现了复卷器的优化,利用CORDIC算法实现了幅度与相位的高精度提取,并完成了算法在实 际 雷达系统中的测试,雷达的脉冲重复频率为1 000 Hz,多普勒频率在-496～500 H z范围内,雷 达终端显示的速度值与理论值一致;回波信号幅度值为-76～6 dBm,得到的速度值 与理论值 一致。经过该算法处理的地物杂波回波的多普勒速度在零值附近分布,云体目标的回波速度 图清晰可见。该算法已经成功应用于8 mm脉冲磁控管测云雷达系统。     

基于维纳滤波的汽车毫米波雷达干扰自适应抑制

随着毫米波雷达在高级辅助驾驶应用中增多,未来几年将呈现大规模应用的趋势,汽车毫米波雷达在同一交通道路上互相干扰的概率增加。为此,提出一种基于维纳滤波的汽车毫米波雷达干扰抑制方法。维纳滤波对常规平稳噪声干扰信号具有较好的抑制性能,然而雷达的干扰信号为非平稳非高斯类型。为了使经典的维纳滤波适用于汽车毫米波雷达的干扰抑制,首先对回波信号的噪声基底水平进行统计,进而区分回波信号的干扰部分与无干扰部分;在距离向傅里叶变换域中,利用短长度的滑动窗口对含有干扰的雷达回波信号进行维纳滤波,自适应动态地更新滤波器系数,对干扰回波进行抑制。进一步地根据现有的雷达系统参数,完成了77 GHz汽车毫米波雷达的仿真实验以及雷达硬件干扰实验。仿真及硬件实测实验结果表明该方法可有效抑制干扰信号,并成功将淹没在干扰信号中的目标恢复,目标的信号噪声干扰比提升9.1 dB。     

基于空间机器学习的城市小面积森林监测研究

为解决城市复杂地物环境中小面积森林检测的难题，提出了一种基于空间机器学习的城市小面积森林监测方法。该方法首先对卫星遥感大数据预处理，抑制云层和图像噪声。其次，提出了基于随机森林(random forest, RF)建立了森林识别模型。最后，选取了一个典型国家森林城市-江苏省南通市进行推广应用，实现了10 m空间分辨率城市森林变化监测。模型精度结果表明，对2021年南通市小面积森林覆盖精度为99.25%。在此基础上，利用时间序列差分方法得到南通市2019～2021年森林变化图。通过对比验证结果表明，提出的方法可有效监测小面积森林，将对测准城市森林系统碳汇具有重要的参考意义。     

面向人体呼吸心跳同时监测的雷达信号处理方法综述

利用雷达同时监测人体呼吸和心跳具有非接触、高隐私等优势，已成为当前国内外研究的热点之一。面向人体呼吸心跳同时监测场景，分析了不同类型的雷达系统工作原理，总结了在人体信号检测中的雷达数据预处理、呼吸和心跳信号分离以及呼吸率和心率估计的信号处理方法，指出了相关研究发展趋势。