基于记忆多项式的时间交织模数转换器自适应非线性失配校正方法

为了提高时间交织模数转换器(TIADC)的有效分辨率,需要对其通道之间的线性/非线性失配误差进行估计和补偿。该文针对M通道TIADC的带有记忆效应的非线性失配误差提出了一种自适应盲校正算法。通过子通道重构结构(SCR)重构非线性误差信号,并通过滤波降采样最小均方(FDLMS)算法估计非线性失配误差系数。实验仿真结果表明,该方法可以有效校正带有记忆效应的非线性失配误差,并且可以大大降低实现难度和硬件资源消耗。     

基于时域特性的并行系统的采样误差估计算法

为了降低并行时间交替采样系统中通道失配误差的 硬性,利用两个标准斜波 信号的时域特性,对斜波信号多次采样,采样点减去偏置误差得到的无偏置采样值,从而求 解采样点的时间误差和增益误差联立方程,计算时间和增益误差。本文算法的采样点数和推导计算量较少,是一种快速而 精确的工程实用算法;并使用Matlab对本文算法进行模拟仿真证明其可行性,并通过Farrow 结构的滤波器对估计所得的通道失配误差进行校正验证,校正后的无杂散动态范围(SFDR,spurious free dynamic range)至少达到50dB。     

多片ADC并行采集系统的误差时域测量与校正

并行时间交替采样是提高系统最大采样率的有效方法之一,但由于制造工艺的局限性,并行时间交替采样将不可避免地造成通道失配误差。本文利用正弦采样信号的时域特性,推导出一种快速而精确的算法,用于同时校正通道失配引起的增益误差、偏置误差和时间误差,并通过模拟仿真证明了算法的可行性。     

基于线下估计和线上补偿的时间交错采样ADC失配误差补偿方法

该文提出一种改进的时间交错采样模数转换器(TIADC)失配误差补偿方法。系统通过误差参数和简化的拉格朗日插值算法分别实现了对偏置、增益的失配误差补偿和采样时间的失配误差补偿。该补偿方法在FPGA中采用低复杂度的定点运算实现,在TIADC硬件平台中实现了对多通道ADC采样数据的线上校正。实验结果表明:所提改进方法在仿真环境下使无杂散动态范围提升了51 dB,并且在硬件实现过程中使SFDR优化达45 dB。在保持失配误差估计精度和补偿效果优良的前提下,该方法不仅降低了算法的计算复杂度,而且该补偿结构不受TIADC通道数目的限制。     

9.6Gsps 10bit 宽带雷达接收机设计与实现

交叉采样是提升雷达接收机采样率的有效方法,但该方法会引入通道失配,通道失配将严重降低系统的性能。本文首先介绍基于OpenVPX平台的四通道交叉采样宽带雷达接收机的硬件设计;其次对采集系统通道失配误差及其估计方法进行分析;最后针对传统的通道失配校正方法耗费大量时间的问题,提出一种在线校正系统通道失配的方法,该方法提高了通道失配校正的效率。测试结果表明,该设计可实现以采样率9.6Gsps、精度10bit对频带为1GHz~4GHz的中频信号直接采集,能够满足宽带雷达接收机脉冲压缩处理的要求,已成功应用于某宽带雷达。      

基于频域稀疏性的时间交替模数转换器时间相位失配盲测量算法

该文研究时间交替模数转换器(TIADC)的通道间时间相位失配参数的盲测量问题。基于TIADC系统架构、输入模拟信号的频域稀疏性和非混叠频率点,以采样定理和欠采样理论为基础,探索TIADC系统输入信号、输出信号以及与子ADC输出信号之间的频谱关系,推导出了一种新的基于非混叠频率点的相对频谱的离散傅里叶逆变换序列的相位信息的TIADC通道间时间相位失配参数的盲测量算法。仿真实验表明该文所提出的盲测量算法具有可以与正弦拟合算法相比拟的参数测量精度,并且具有对噪声不敏感,对输入信号频率无限制,对TIADC系统通道数无限制,不需要对输入信号过采样等突出优点。TIADC系统真实捕获数据测试进一步验证了该算法的准确性和有效性。     

基于海洋回波的雷达阵列通道校准新方法

高频地波雷达(GWR)使用空间谱估计中的多信号分类(MUSIC)算法估计信号到达角时,阵列天线的互耦和接收通道幅相特性的不一致直接影响到达角的分辨率、估计精度和稳定性.本文提出一种基于海洋回波的雷达阵列通道校准方法,综合考虑阵元互耦和通道失配,无需辅助信号源,从实测海洋回波数据中通过最优化的手段,来获取通道幅相补偿信息和信号到达角估计.利用福建龙海雷达站的实测数据进行计算机模拟实验,证明该方法是可行的.     

一种基于回波数据的机载雷达通道均衡的方法

 提出了一种适用于机载雷达的基于回波数据的通道频率响应均衡的方法.该方法从参考通道和待均衡通道中选取一组高相关性的回波,分别作为期望信号和均衡器输入,借助维纳滤波方法估计均衡器系数;理论分析表明,在杂噪比足够高的情况下,该均衡器响应逼近于实际的通道失配误差.无须改装现有的雷达设备,该方法就可以对馈线和接收机的失配一并进行均衡.实测数据实验验证了该方法有效性.     

基于代价函数的通道误差校正方法(英文)

方位多通道技术是合成孔径雷达(SAR)实现高分宽测的手段之一。在多通道系统中通道失配是不可避免的,这会导致SAR 图像模糊。已有的通道失配校正方法大多依赖于系统参数以及场景内容。参数的不确定性将会大大降低校正算法的稳定性。该文提出了一种改进的通道失配校正方法,根据失配产生的原因,将通道失配分为距离增益误差、脉冲采样时钟误差和传输相位误差3 项。前两项误差通过交替估计进行补偿,而传输相位误差则通过代价函数给予估计。该方法对成像场景的依赖较小,基于机载多通道验证平台实测数据的实验验证了该方法的有效性。      

MIMO雷达三维成像自适应Off-grid校正方法

在压缩感知成像算法中,真实目标点一般不会恰好落在预先划定的网格点上,这种网格偏离(Off-grid)问题会带来真实回波与测量矩阵之间的失配,严重降低雷达成像的性能。针对多输入多输出(MIMO)雷达3维成像的网格失配问题,该文提出一种自适应的Off-grid校正方法,基于Off-grid目标的稀疏回波模型构造贝叶斯概率密度函数,采用最大后验概率(MAP)方法求解含有失配偏差的稀疏像。与传统方法相比,该方法可以充分利用失配参数的先验信息,自适应地更新参数,降低了失配误差的影响,并能实现对稀疏目标和噪声功率的高精度估计。仿真结果表明,该方法可以有效地实现对网格失配的优化,具有精确且稳定的成像性能。     

步进扫频宽带探地雷达信号处理

基于一种步进扫频的宽带探地雷达前端设计,有效地解决探地雷达探测深度和高分辨率的矛盾。该前端系统发射151个步进频脉冲,接收地下物体反射的回波信号,对回波信号进行混频和滤波,然后,选取不同脉冲数处理回波信号,实现了对地探测深度深和分辨率高的优点。用Matlab对步进扫频宽带探地雷达信号进行仿真,并由实验平台验证超宽带步进频在目标探测应用中的有效性。实验结果表明,步进扫频宽带探地雷达可以实现较大的浅地层探测深度和较高的分辨率。     

雷达目标回波模拟研究与实现

对雷达目标回波模拟进行了简要分析,介绍了雷达目标回波模拟所需的航迹模型、时延模型、多普勒模型、幅度起伏模型和角闪烁模型等仿真模型,以及采用上述仿真模型和基于宽带数字射频存储器（DRFM）技术、直接数字合成（DDS）技术、频率合成技术、实时信号处理技术和微波射频技术的雷达目标回波模拟系统,给出了模拟的效果图,取得了较好的模拟效果。     

宽带运动目标回波的多普勒特性模拟方法

宽带雷达系统测试和性能评估中目标信息模拟精度和分辨率要求很高。针对宽带线性调频雷达运动目标的回波脉冲内多普勒频率呈现线性调频（LFM）变化特征、回波脉冲之间具有时移分布和相位相干特性的问题,采用基于数字射频存储（DRFM）系统的回波脉冲内LFM多普勒频率调制、多回波相参脉冲信号之间时移模拟的方法。探讨了基于宽带DRFM系统的高精度和高分辨率的运动目标多普勒频率信息实时模拟方法。采用仿真分析和实验验证方法,证实算法性能,运动目标的多普勒频率模拟精度/分辨率在特定条件下可达到Hz级。     

宽带雷达中频回波长脉冲压缩采样重构中的分段重叠处理及其机理分析

宽带雷达中频回波在频域上稀疏。根据压缩感知理论,可对其进行压缩采样并从压缩采样结果中以很高的概率重构出原信号。中频回波压缩采样的重构需要的矩阵尺寸由中频回波的长度决定。在长脉冲情况下,重构所需的矩阵尺寸大,占用内存资源过多,处理速度慢。针对此问题,论文将分段重叠处理引入重构过程。论文首先详细给出了引入分段重叠处理之后的重构方法,接着通过严格数学推导,证明了频谱泄漏与局部时域序列的关系具有如下特点:远离谱峰的谱值受时域序列两端的影响要强于靠近谱峰的谱值,利用该特点说明了分段重叠处理抑制误差的机理。实测数据实验表明了分段重叠处理在重构质量上优于分段不重叠处理,在对存储资源的要求上远低于不分段处理。     

正交解调误差对宽带波束形成的影响

 宽带相控阵雷达中解调误差的存在会对自适应宽带波束形成造成影响.论文以宽带信号和正交解调误差模型为基础,求解了时域和频域宽带波束形成中自相关矩阵的表达式.通过对自相关矩阵的分析论文指出,误差会引起干扰自由度增加、波束形成性能下降.在宽带波束形成中需要更多的空间自由度.     

一种强杂波环境下雷达目标微振动信号提取方法

基于宽带雷达的微振动测量是典型非接触式振动测量手段之一,具有可穿透障碍物、全天候工作的优势,在公路/铁路桥梁安全性监测、生命体征测量、目标识别等多个领域发挥重要作用。典型的雷达测振模型基于回波相位调制模型,即目标回波的相位变化线性依赖于目标振动。当目标位于强杂波环境中时,目标微振动对回波相位的调制程度减弱,容易被系统相位噪声淹没,因而难以高精确提取。为解决这一问题,本文提出一种基于慢时间差分共轭相乘的目标微振动信号提取方法,首先对目标复高分辨一维像作慢时间差分;然后差分结果与当前时刻目标像共轭相乘,取其实部;最后对上一步结果作积分得到目标上的微振动信号。该方法适用于强静止杂波环境下无宏观运动目标上的微振动信号高精度提取。      

一种宽带雷达回波信号模拟器设计

雷达回波信号模拟是雷达系统研制的重要组成部分,通过分析对比三种信号模拟方法各自的特点,根据实际工程背景选择了一种最适合的宽带雷达回波信号模拟器设计方法。该设计方法基于FPGA+AD9957结构,文中首先以固定点目标为例分析了ISAR信号目标回波的特点,然后根据相应的回波信号特点介绍了模拟器的设计思路及模块构成并阐述了基于AD9957的宽带信号生成方式。经实验证明,该回波信号模拟器具有输出带宽大和产生复杂信号的能力,满足工程技术指标要求。     

MIMO-ISAR匀加速旋转目标运动参数估计及性能分析

MIMO雷达采用ISAR技术成像时需要估计目标的运动参数,为回波数据的方位向重排与插值提供依据,以及实现距离-多普勒图像的横向定标。针对匀加速旋转目标,该文提出一种初始角速度和转动加速度联合估计方法。借助MIMO雷达多通道观测的结构优势,根据不同通道回波间相位差异,通过估计差异信号相位系数获得目标运动状态。在此基础上,分析了算法推导过程中因函数近似引起的误差,同时对算法的分辨能力给出定量评估。最后,通过仿真验证了分析推导的正确性。     

深度学习在雷达目标检测中的应用综述

雷达目标检测技术能够判断回波信号中目标存在与否,并提取目标位置信息。随着雷达图像质量的提升和人工智能技术的发展,利用雷达图像数据通过深度学习方法实现雷达目标检测功能成为一种新的思路。该文首先从雷达目标检测原理入手,对传统和现代两类检测方法进行了梳理,分析了各类检测方法的特点及适用性。然后针对现代雷达回波信号复杂性增大导致传统检测方法统计建模难的问题和机器学习方法特征提取难度大的问题,对深度学习目标检测方法进行了归纳,主要从深度学习算法、雷达回波图像数据类型和应用场景三个方面进行总结。最后分析了深度学习在雷达目标检测应用中面临的挑战,展望了未来的发展趋势。