RELAX参数估计算法在雷达目标特征提取中的应用

从理论上推导分析了聚束式SAR(Spotlight SAR)的chirp信号回波模型。在回波模型中,回波被分解为两部分——强散射点的回波信号以及噪声和杂波,强散射点的回波(正弦信号)为离散谱,而噪声和杂波为连续谱。基于该回波模型,将RELAX算法应用于对可分解为若干强散射点的特定目标的特征提取,从噪声和杂波的连续谱中估计出强散射点回波的离散谱参数,频率对应于强散射点的位置、幅值对应于强散射点的RCS,从而实现对目标的特征提取。最后,通过计算机仿真,验证RELAX算法的有效性和优越性。     

基于曲线合成孔径雷达的三维目标特征提取

介绍了曲线合成孔径雷达(CLSAR)的基本概念,推导了CLSAR的chirp信号回波数据模型,并在此基础上对CLSAR的三维目标重建机理进行了详细的分析。指出由于旁瓣的影响,传统的基于FFT的反演成像方法在曲线孔径下不再有效,进而采用基于谱估计的RELAX算法实现三维目标的特征提取。最后,通过系统仿真,验证了CLSAR利用RELAX算法实现三维目标特征提取的有效性和优越性。     

基于分布目标模型的SAR场景模拟

地理环境的场景回波模拟直接影响到合成孔径雷达(SAR)对抗系统仿真试验的效能评估.通过分析研究场景地表地物的电磁特性,利用高分辨率卫星影像数据的地物特征,采用面向对象的多尺度分类分割算法,提取得到了真实地物电磁特性数据.在构建分布目标模型时,先将实测数字高程模型(DEM)数据进行分形插值处理,建立几何模型,再利用小面单元模型建立散射模型,小面单元的电磁散射特性数据由与DEM数据对应区域的卫星影像数据提取得出,从而建立真实地理环境的SAR回波模型.通过ChirpScaling成像算法对回波信号进行处理,证明了方法的可行性.得到的场景回波模型与通常所用的忽略地物电磁特性得到的回波模型相比,具有逼真度高的优点,为SAR对抗系统仿真试验提供支持.     

基于信号杂波噪声比的认知雷达扩展目标探测波形设计

针对认知雷达在杂波环境下探测扩展目标时,回波信号的信号杂波噪声比(SCNR)较低的问题,提出了一种基于SCNR认知雷达发射波形优化设计方法。首先,不同于以往的点目标模型,通过建立扩展目标探测模型,得到认知雷达回波信号杂波噪声比(SCNR)与发射信号能量谱密度(ESD)间的关系;其次,根据最大SCNR准则推导出发射信号ESD的全局最优解;最后,为了得到有实际意义的时域信号,采用相位调制的方式,结合最小均方误差(MMSE)和迭代算法将最优ESD合成满足雷达发射要求的恒幅时域信号。仿真实验中,该方法所得时域合成信号幅度为1,在匹配滤波器输出端的SCNR为19.133 dB,仅小于理想值0.005 dB。结果表明,所得到的时域波形不仅能够满足恒幅要求,而且能使接收机输出端的SCNR接近理想值,提高了扩展目标探测性能。     

基于FastICA的SAR抗噪声干扰研究

在合成孔径雷达信号优化问题的研究中,信号很容易受到噪声的干扰,从而影响其成像结果.为了在信号处理端研究出抗噪声干扰的有效方法,分别将各种噪声干扰信号,如射频噪声干扰信号、噪声调幅干扰信号、噪声调频干扰信号等,与原始SAR回波信号的混合信号作为观测信号,模拟受到干扰之后的SAR回波信号,采用FastICA算法对观测信号进行分离,从而得到原始SAR回波信号,达到抗噪声调幅干扰的目的.通过对条带式SAR点目标成像进行仿真,结果表明,FastICA算法能有效地消除噪声干扰.     

基于图割及均值漂移的合成孔径雷达图像强散射目标分割

针对合成孔径雷达(SAR)图像的特点及标准图割分割算法计算量较大等问题,提出了一种基于图割及均值漂移(Mean Shift)的高效的SAR图像强散射目标分割方法。该方法利用均值漂移算法对SAR图像进行预处理,将原图像表示为基于过分割区域的图结构;然后,以这些过分割图像区域为节点建立区域邻接图,运用图割分割算法得到SAR强散射目标的分割结果。与标准图割算法中以单像素为节点构建邻接图相比,参与图割算法的节点和边的数目减少了两个数量级,计算效率大幅提高。另外,根据SAR图像中目标的强散射特性,自动定义终端节点,减少了人工交互量。实验表明,该方法充分利用均值漂移及图割的优点,能够在背景杂波的干扰下有效地提取SAR强散射目标。     

基于GPU并行处理的SAR回波仿真器设计方法

针对合成孔径雷达(SAR)设计了一种基于GPU的回波仿真器,使用并行计算的方法提高SAR回波模拟的效率。仿真数字回波信号通过数/模转换,转换为射频信号输出给SAR系统。使用了BP成像算法对仿真器模拟得到的点目标及分布式目标回波数据进行成像处理,验证了提出的SAR回波仿真器的有效性。实验分析表明,使用GPU并行处理的方法提高了SAR回波仿真的效率。     

SAR回波信号模拟平台设计

快速有效地仿真SAR的原始回波信号是建立SAR仿真系统的一项关键问题。根据机载正侧视SAR系统的工作原理,深入分析了一种SAR回波信号模拟平台的系统结构,利用原始DEM数据构建了随机地表模型的电磁散射单元模型,由雷达电磁散射机理建立了自然地表目标的回波信号数学模型,完成了SAR回波信号仿真平台的设计,为研究SAR回波信号处理等相关领域提供了一个切实有效的人机交互的仿真环境。试验结果表明平台实验结果满足对SAR系统开发预估测试要求。     

基于改进正则化方法的SAR图像区域特征提取

合成孔径雷达(SAR)图像上的各种噪声削弱了目标、阴影等感兴趣区域(region of interest,ROI)的细节特征,影响了后续的目标检测、分类和识别等应用。传统的正则化方法能够增强SAR图像的目标特征,但是运算量过大,实时性不好。提出一种改进的正则化方法,有效地提高了SAR图像区域特征提取的速度和精度。理论上证明,降质算子的优化可以使运算量由O(M3N3)降到O(MN),同时保留了区域特征增强的能力。利用MSTAR数据库中实测的SAR图像进行算法验证,实验结果表明该方法能够大幅度提高目标杂波比,有效抑制感兴趣区域内的噪声,从而更精确地把目标和阴影等区域从背景杂波中提取出来。     

接收机固定的双基SAR的CS算法

分析了接收机固定的双基SAR系统的回波信号模型,结合单基SAR的CS成像算法思想,推导和提出了接收机固定的双基SAR系统的CS成像算法.该算法可以很好的解决包络徙动及其空变问题,且不需要插值,运算量小,与波数域算法相比,效率更高,而且相位保持性好.最后用该算法对仿真的点目标双基回波进行成像处理,得到了点目标的聚焦图像,验证了本文算法的有效性.     

复杂背景下利用聚类决策的弱小目标提取方法

在背景为强杂波环境并且系统噪声影响比较小时,采用传统概念上提取弱小目标点方法的探测系统会主要被背景中的突变点和起伏干扰;针对复杂背景下的弱小目标图像提出了一种基于特征提取和理解的用于经过欧氏距离与灰度级均连续化处理后中间图像的聚类面积决策方法;算法利用直方图修正方法的结合来实现弱小目标图像背景中大面积对象干扰的类相似化,运算精度和实时性都比较高;实验结果表明,该方法大大减少了提取目标点时被复杂背景假点干扰的机会,提高了小目标探测的准确性。     

基于概率模型和倒谱差分的特征补偿算法

在概率模型中，给出了引入倒谱预测值的动态相关性来进行特征补偿的方法。该方法采用期望最大化(EM)算法来估计联合分布参数，基于语音和噪声的先验概率密度，在倒谱域中对语音特征参数进行最小均方误差预测(MMSE)，以提高语音识别精度。不同噪声环境和不同信噪比下的实验结果表明，该方法能有效地提高噪声环境下的中文连续语音识别的正确率。     

基于MUSIC谱估计的探地雷达回波处理方法

为了克服现有信号处理算法对探地雷达噪声及杂波滤除的不足,提出了一种基于MUSIC谱估计时域与频域联合滤波方法。利用常用的去直流波和均值滤波抑制方法进行雷达信号预处理,在此基础上,引入谱分析中信号子空间与噪声子空间的概念,将MUSIC算法与最小二乘法相结合来进行探地雷达杂波及噪声处理。仿真及实验结果表明,提出的回波处理方法可以有效地抑制雷达信号中的噪声和杂波,能提高测量数据的精度,具有较高的实用性和可用性。     

基于PCI总线的雷达杂波模拟器

该文介绍了一种基于PCI总线和FPGA技术的雷达杂波模拟器.该模拟器主要用于在实验室环境下对雷达进行工作效能测试.在该模拟器的设计中主要采用了通用的雷达杂波数学模型,通过该模型计算出雷达在特定环境下的杂波数据.同时该模拟器具备实际记录杂波的播放功能.杂波数据通过PCI总线,传输给杂波模拟器.通过时域和频域的数字信号处理的方法,用FPGA器件构成卷积器或FFT运算器,还原出与雷达信号形式相关的杂波信号.该输出的杂波信号连同模拟的目标回波信号将被注入到雷达的接收机前端,用于检测雷达在各种杂波及无源干扰条件下对目标的处理能力.在该文中还介绍了该模拟器的典型应用情况.     

基于码元高斯拟合的PUE攻击检测策略*

针对仿冒主用户（PUE）恶意干扰并占用有效频段所造成的频谱资源稀缺问题,提出了一种基于高斯函数特征提取的PUE攻击检测方法。在论证码元上包络起伏特征可以作为细微特征提取的基础上,结合高斯拟合,提取出不同用户发射源的特征参数,利用模糊C均值聚类算法来区分主用户与仿冒攻击用户。仿真实验证明,该方法在不同信噪比下所提取出的两辐射源特征差异明显,稳定性高,可靠性好,能够快速有效地检测出PUE攻击用户。     

基于双谱二次特征的通信信号识别算法研究*

针对卫星通信中辐射源信号分类识别问题,开展基于双谱二次特征的卫星通信信号分类识别算法研究。通过辐射源信号的对角切片双谱获取信号特征,利用Chirp-Z变换将双谱对角切片特征从频域扩展至复平面,并提出扩展的基于巴式（Bhattacharyya）距离的分离度准则作为信号双谱二次特征提取依据,提取出具有最强可分离度特征作为特征参数,并通过支持向量机进行分类识别仿真实验。实验表明,本文识别算法适用于不同类型的卫星通信信号,且对噪声变化不敏感,可实现较高的正确识别率。     

只估计AR参数的ARMA(p,q)谱估计的新算法

本文提出一种估计自回归AR参数的新算法.新算法采用递推Householder变换算法. 文中给出了ARMA(4,4)仿真计算例子及两个正弦加白噪声的仿真计算结果,并与最小二乘 法的计算结果进行了比较.结果表明新算法在分辨率和估计质量方面均优于最小二乘法和已 有的谱估计方法,也说明用提高算法稳定性的方法可解决负谱问题和提高谱估计质量.     

未知杂波环境下的多目标跟踪算法

提出了一种未知杂波环境下的多目标跟踪算法. 该算法通过有限混合模型(Finite mixtrue model, FMM)建立多目标似然函数, 其中混合模型参数可通过期望极大化(Expectation maximum, EM)算法及模型合并与删除技术得到. 由估计的混合模型参数可进一步得到杂波模型估计、目标个数估计以及多目标状态估计. 类似基于随机有限集(Random finite set, RFS)的多目标跟踪算法, 该算法也可避免目标与测量的关联过程. 仿真实验表明, 当杂波分布未知并且较复杂时, 本文算法的估计效果要明显优于未进行杂波拟合时的多目标跟踪算法.