基于神经网络的毫米波测云雷达云状识别研究

为了开展云状识别研究,增加云状观测的客观性,在毫米波测云雷达原有云状识别方法的基础上,利用2018年8月～2020年6月福建罗源、平和、建瓯三地毫米波测云雷达的12种云特征数据开展进一步的研究,通过BP神经网络算法对层云、层积云、高层云、积云、高积云、高云(卷云)6种云状开展自动分类识别.研究表明,实现的云状自动识别方...     

毫米波雷达在空调器上的应用研究

目前,在空调器上采用较多的环境感知传感器主要是红外传感器、摄像头,这类光学设备无法有效的保护隐私,用户易有排斥心理,且摄像头受光线影响大,无法全天候工作,不是最佳的环境感知传感器选择.不同于这些传感器,毫米波得益于电磁波的物理特性,可以实现高精度的距离、角度、速度的测量和目标的识别和追踪,可以几乎不受影响地在黑暗、强光、雾霾雨雪等恶劣天气工作,且没有隐私泄露的问题,非常合适作为环境感知传感器使用.通过对60 GHz毫米波雷达在空调器上的应用研究,证实其数据可靠性高,可作进一步深入研究.     

基于半监督生成对抗网络的毫米波雷达跨域手势识别

基于深度学习的毫米波雷达手势识别以其免接触、保护隐私和环境依赖性低等特点受到越来越多的关注。但是目前的学习方法大都采用全监督方法,其性能受限于雷达数据的获取和标注,且其学习样本都来源于单一环境,极大的影响了不同场景下的迁移能力,因此本文提出了一种基于半监督生成对抗网络的跨域手势识别方法。首先,通过数据预处理,提取动态混合特征时间图（DFTM）以消除环境干扰,并且对手势动态特征进行更加全面的表征;其次,结合毫米波信号特点进行数据增强,进一步扩充数据量,提高模型泛化能力;第三,针对实际应用中可获得的标记数据通常较少的问题,提出并构建了一个改进半监督生成对抗网络,在原始GAN的基础上增加了分类器,通过生成数据帮助提高分类器辨别能力,同时利用源域中的少量标记数据和目标域中的大量未标记数据,实现域无关的手势识别。实验结果表明,对于新用户、新环境和新位置的平均手势识别准确率分别达到 98.21%、95.23%和97.6%。与现有其他手势识别方法相比,本文所提方法在只有少量标记数据的情况下也能达到较高的跨域手势识别准确率,为后续毫米波雷达人机交互提供了新的研究思路。     

MUSIC法用于频率步进毫米波雷达目标回波信号分析

本文讨论ＭＵＳＩＣ算法用于频率步进毫米波雷达波高分辨率距离像的成像方法,分析了ＭＵＳＩＣ算法具分辨率高,劳瓣效应氏,抗噪能力强,能给出目标尖峰估计,从而改善距离像质量的原因。利用简化的目标散点模型进行了计算机仿真,表明采用ＭＵＳＩＣ算法可获得更好的目标距离像,有利于提高雷达目标的识别率。     

环境感知毫米波雷达抗干扰算法研究

环境感知毫米波雷达是自动驾驶系统中最重要的传感器之一。 随着安装毫米波雷达的汽车数量快速增加,雷达间相互 干扰问题日益突出,严重影响汽车的道路行驶安全。 毫米波雷达的干扰类型分为同频干扰和异频干扰两种,针对毫米波雷达同 频、异频干扰对雷达虚警和漏警的影响问题,本文提出了环境感知毫米波雷达的抗干扰算法。 采用随机跳频和随机初始时间的 抗干扰算法,降低信号碰撞概率,抑制同频干扰;通过希尔伯特变换提取包络截取干扰信号区域并采用拉格朗日插值法进行干 扰缓解,抑制异频干扰对毫米波雷达检测结果的影响。 仿真结果表明,上述抑制干扰的方法能够有效降低雷达的虚警和漏警 率,以达到理想的抗干扰效果。     

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...     

无人机搭载毫米波雷达巡检输电线路走廊的装置研究

利用无人机对输电线路走廊进行巡检并绘制三维地图,可以了解线路走廊环境。设计一种无人机搭载毫米波雷达巡检输电线路走廊的装置,介绍该装置的组成、安装位置、数据处理过程、巡检流程、创新及效果分析。利用该系统能够实现探测线路走廊地形,测量杆塔和导线高度并计算电力交跨线间距,为提高巡检工作的效率和安全性提供保障。     

基于Zynq-7000的毫米波雷达数据采集系统设计

针对当下毫米波雷达数据采集的不便性,提出一种基于Zynq-7000的毫米波雷达数据采集系统的方案。该系统搭载AXI4总线在处理系统(Processing System,PS)端向雷达设备发送雷达参数指令,使雷达设备能够正常的上电启动。雷达数据通过自定义UART模块接收后随即进行数据同步处理保留有效数据,同时将有效数据转化为AXI-Stream数据流进入DMA的 S2MM端口,最终通过硬核上的AHB端口将数据刷入DDR(Double Data Rate)中。此方案脱离了电脑(PC)直接将雷达有效数据缓存入ZYNQ的DDR中,有效的解决了现有采集系统成本高,功能单一的问题。为手势识别,泊车辅助以及无人机避障提供了一套小成本的数据采集系统。     

基于77GHz毫米波雷达感知的生命体征检测方法

本文针对在室内复杂环境中非接触式测量呼吸频率(HR)和心率(BR)时,存在准确度较低的问题,提出一种基于77GHz毫米波雷达感知的生命体征检测方法,通过在距离雷达不同距离进行多次实验,以Mindray心电监测仪测量数据为参考,验证本文方法的准确率。首先,通过脉冲间非相干积累技术处理多脉冲中频信号,提高信号的信噪比（SNR）和信号幅值。接着,采用基于距离维FFT频谱与CA-CFAR自适应门限的目标检测方法,从室内复杂环境中提取出人体目标相位信息,并使用Fir带通滤波器分离出呼吸和心跳信号,通过改进的平滑滤波结合相位二阶差分的方法,去除噪声和减小呼吸谐波对心跳信号的影响。之后,使用Root-MUSIC算法获得HR和BR。实验结果表明：本文方法得到的HR和BR的平均绝对误差率分别小于5.08%和2.61% ,平均绝对误差为0.94bpm和1.97bpm,因此,本文方法能够提高测量准确度。     

雾衰减对雷达探测距离影响分析

对海面和低空目标探测时,雷达电波传播过程中会受到雾体衰减和散射噪声的影响.分析平流雾和辐射雾对电磁波的衰减及雾体散射带来天线辐射噪声温度增加等特性,构建雾衰减影响下的雷达探测距离模型.仿真分析典型频率火控雷达在不同俯仰角、能见度和媒介属性条件下的雷达探测性能,结果表明较高频率雷达受雾的影响较大,雾区内含水量越多对雷达影...     

基于 SSA-SVM 的海杂波背景下小信号检测方法

针对传统检测方法不能有效地从强混沌背景噪声中检测出小信号,本文研究了强杂波背景下小目标检测原理,提出了一种基于SSA-SVM的混沌小信号检测方法。利用麻雀搜索算法优化SVM惩罚参数C与核函数参数σ提高预测准确性,从而降低检测门限,提高检测率。在Lorenz混沌系统中加入目标信号进行仿真,结果表明：提出的方法能有效地从强混沌背景噪声中检测出小信号,瞬态小信号预测的均方根误差为0.000 434 3(信噪比为-137.707 3 dB),比传统SVM算法预测信号的均方根误差0.049(信噪比为-54.60 dB)降低了两个数量级。利用IPIX雷达实测海杂波数据,对所提方法进行实验验证,进一步说明了该方法的有效性。     

CFAR detection of weak target in clutter using chaos synchronization

In this paper, a novel constant false alarm rate (CFAR) approach for detecting weak targets in sea clutter spectrum based on chaos synchronization is proposed. The weak target signal is detected when the synchronization between two identical chaotic systems is realized, even if the target spectrum lies inside the clutter spectrum. The threshold for the proposed CFAR detection is derived theoretically. The proposed chaos‐synchronization‐based CFAR technique is shown to be able to enhance the detectability of the target when the signal‐to‐clutter ratio and signal‐to‐noise ratio are low. Numerical experiments based on real radar sea clutter data confirm the effectiveness of the proposed chaos‐synchronization‐based CFAR detection method. The performance is superior to those of the standard autoregressive estimation‐based and the cell‐averaging CFAR detectors. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

压缩感知理论在MIMO雷达目标测量中的应用

目前,压缩感知理论和多输入多输出（MIMO）雷达系统得到了越来越多研究人员的关注。压缩感知理论已经成功应用在图像处理、无线通信等领域;MIMO雷达在目标检测中有着重要的应用。主要分析了压缩感知理论在MIMO雷达信号目标检测方面的应用。MIMO雷达系统通过多个发射天线发射一组正交探测信号（例如：频分窄带线性调频信号）,这些信号遇到空间中的运动目标后发生反射,回波被一组MIMO雷达接收天线接收。基于压缩感知理论,实现了从MIMO雷达接收的回波信号中提取匀速运动的目标、测量目标的速度和方位角,并在MATLAB仿真环境下取得了良好的效果。     

基于雷达视频累积的海冰密集度检测精度优化

针对海冰流速较慢的特点和雷达海冰监测系统对海冰密集度检测精度的需求,提出视频累积和优化均值滤波算法,分别在时间域和空间域两个维度对数据滤波。采用去卷积算法处理雷达回波,减小水平波束宽度θ导致的角向误差和雷达脉宽效应引起的径向误差。以噪声的统计特性为基础,利用数值仿真验证视频累积和优化均值滤波算法对海冰雷达回波图像信噪比的提升效果。以车载移动雷达FAR-2117在夏家河水域实测数据为例试验,结果表明,利用该方法检测海冰密集度的精度较高,误差在工程要求可接受的范围内。     

一种基于活动基模型的近岸舰船检测算法

针对高分辨率遥感图像近岸舰船的灰度与纹理特征与港口极其相似而较难实现舰船自动检测的问题,提出了一种基于活动基模型的近岸舰船检测算法。首先,学习船头的活动基模型来表示船头先验;然后,通过模板匹配来检测船头;最后,通过分析船头对称性来确定舰船主方向,并利用区域生长与上下文信息定位船身。实验结果表明,该方法不仅能够有效检测近岸舰船,而且对于舰船有附属物干扰的情况下,仍能取得好的检测效果。     

时空相干相关K分布海杂波仿真

海杂波通常会制约雷达对目标的检测,它的精确仿真关乎到雷达性能预估的准确性.首先介绍了海杂波的幅度统计模型,然后对它的时间相关性与空间相关性进行讨论.并在此基础上研究了基于球不变随机过程法(SIRP)仿真时空相干相关K分布杂波的方法.最后仿真生成海杂波数据,结果表明用该方法获到的杂波数据的概率密度函数与K分布模型匹配得很好.同时时间与空间相关性得到了满足,与杂波的复合散射机理也贴合,证实该仿真方法是可行的.     

舰船地震波信号的滑动功率谱实时检测算法

为提高低信噪比环境下的地震波信号检测概率,结合自适应线谱增强技术,基于滑动功率谱提出一种新的舰船地震波信号实时检测算法。首先利用自适应线谱增强技术对信号进行处理,然后对处理后的信号进行功率谱估计,选取一段频带内的平均功率作为检测特征量,并设计相应的自适应检测阈值算子,最后根据一定的检测规则完成对舰船地震波信号的实时检测。实测数据和仿真数据表明,该检测算法能够有效完成低信噪比的目标检测,在信噪比为-15 dB时,检测概率达到93%。     

雷达侦察装备辐射源识别与测向检测系统的设计

目前雷达侦察装备对辐射源的识别与测向主要是采用雷达数据库的查询比较识别的方法,雷达侦察装备对与雷达数据库数据对应的辐射源信号进行正确的识别与测向缺乏有效的检测手段。正是基于该需求,设计了该检测系统。文中详细阐述了系统的功能、特点、硬件结构、工作原理,并对系统的软件部分进行了设计。最后,通过实验测试得出该系统能够提供满足各种体制要求的雷达辐射源信号,达到对雷达侦察装备辐射源识别与测向功能好坏检测的目的。     

基于着陆器平台的一种运动目标检测算法

针对基于传统混合高斯模型算法对光照突变敏感,以及运动物体速度缓慢时产生的“重影”现象,根据深海自主观测的应用需求提出了一种三帧差法结合动态自适应学习率的改进混合高斯模型算法。利用三帧差法快速定位出视频帧的背景、前景及干扰区,对不同区域给予不同的学习率和更新策略,减小了运算量和提高了算法的收敛速率。实验结果表明,该算法能有效地处理深海环境中海流扰动、浮游物干扰以及光线突变带来的影响,具有良好的实时性和鲁棒性,在深渊着陆器的实际工程应用中能够准确地检测出运动目标。