低慢小目标雷达探测技术研究

低慢小目标的探测,需要从强杂波抑制和多路径效应两个解决途径入手,针对低慢小目标高度低、速度慢、反射截面积小的目标特性,综合采用高分辨技术(窄波束、高距离分辨、 高速度分辨)、精细化处理、频率捷变技术实现对目标的可靠检测,理论分析和试验数据分析表明,这些方法对于低慢小目标的探测是有效的。     

低慢小目标监视技术现状及发展

本文首先阐述了低慢小目标特性,包括其外形特性、速度特性、红外特性,分析现有低慢小监视技术能力,问题具体表现为目标雷达截面积小导致回波弱、目标速度低导致杂波和干扰混叠严重、热量辐射小导致红外特性不明显等;然后,分析了未来技术发展方向,指出多元传感器协同探测、数据融合、综合识别的可行性,并仿真证明了提升雷达探测识别能力的方法。结果证明,采用“宽带多普勒处理”方式可有效提升改善因子,而基于窄带时、频域相结合的目标分类识别方法有望解决目标分类识别问题。     

新型“低慢小”目标探测处置系统的体系建设

随着通用航空事业的快速发展,以无人机为代表的“低慢小”目标在数量规模、技术手段、作战模式方面发生了深刻变化,使得“低慢小”目标的威胁能力不断增大,安全防范需求日趋紧迫。本文立足当前国内探测处置现状存在的主要问题,针对新型目标和城市场景的特点,提出新型“低慢小”目标探测处置体系建设方案,构建指挥控制、预警探测、干扰拦截一体的防控体系。其中,指挥控制作为系统核心,实现整体系统的一体化集成;预警探测通过多传感器构成全天时全天候全空域预警网络;干扰拦截通过“软”“硬”手段结合构成多层次防御体系。通过研制新型“低慢小”目标探测处置体系设计,将“低慢小”目标防范纳入信息化作战范畴,具备更强的体系对抗能力,适应未来信息战争要求。     

生命探测雷达环境动目标的干扰抑制研究

生命探测雷达在实际探测中,由于环境中动目标的存在而对探测系统造成一定的干扰,致使雷达的探测准确性降低。本文搭建了基于双天线的连续波生命探测雷达实验平台,提出了将互相关无偏估计方法应用于生命探测过程中的环境动目标干扰抑制,并进行了实际探测实验,给出了结果。所采信号及处理结果表明该方法适用于生命探测雷达环境中动目标的干扰抑制。     

基于特征子空间的窄带干扰抑制技术

特征子空间方法由于其降维效果和稳健性的处理能力已广泛应用于波束形成、DOA（波达方向）估计、超分辨处理中。讨论了从雷达回波的时间采样中构建协方差矩阵,分解成千扰子空间和信号噪声子空间,在干扰子空间投影后进行窄带干扰抑制。仿真和实测数据验证了特征子空间方法用于抑制大功率通信干扰的有效性。     

光电转塔自动搜索跟踪监视低小慢目标控制方法

对低小慢目标的自动搜索跟踪监视具有重要的意义,针对目前对光电探测低小慢目标自动化程度低的问题,提出一种对低小慢目标实现全自动搜索跟踪监视的光电转塔控制方法.在雷达系统发现低小慢目标并给出目标的预测地理位置后,光电转塔内的传感器自动控制系统会自动控制可见光传感器和红外传感器视场将目标以合适的大小显示在图像中,并且自动调焦...     

基于多活性代理的“低慢小”目标探测系统浅析

多活性代理方法是一种先进的复杂信息系统分析构建方法,"低慢小"目标探测系统是对低空慢速小目标进行探测、识别、处理的综合系统。对多活性代理进行了介绍,运用多活性代理方法简单分析了"低慢小"目标探测系统的功能和结构组成,对提高系统设计品质和效能具有明显作用。     

激光防御低慢小目标的关键技术分析

随着低慢小目标的广泛使用,低慢小目标防御成为空防安保的一项重要任务.通过研究低慢小目标的特性,阐述了激光防御低慢小目标的优势,并从目标探测、激光武器系统、系统组网三方面分析了激光防御低慢小目标的关键技术,指出了各项技术中存在的主要问题,明确了低慢小目标防御的发展方向.     

基于改进MEANSHIFT的可见光低小慢目标跟踪算法

由于低小慢目标强机动性、易畸变等特点导致对其跟踪定位误差大、精确度低,本文针对这一难题提出了一种基于多特征融合与区域生长的Meanshift低小慢目标跟踪算法。首先根据人工标定的目标初始位置截取ROI（region of interest）区域,提取ROI区域的灰度直方图以及HOG（梯度方向直方图）特征,融合两特征建立目标的二维描述模板,然后结合目标模板与候选模板之间的Bhattacharyya相似系数以及ROI区域与候选区域之间的Hu矩的欧氏距离构建新的算法收敛判据,最后利用区域生长方法分析目标面积变化建立模板更新机制。通过在公开数据集LaSOT以及自行采集的4个图像序列上与同类算法的实验表现,表明本文算法对低小慢目标强机动与畸变不敏感,跟踪效果稳定,在一定的约束条件下,算法的跟踪精度可到达95%以上,具有较强的应用价值。      

基于CWT的常规雷达编队目标架次自动识别

基于多普勒效应的编队目标架次识别的关键，在于要有噪声抑制和频率分辨能力良好的特征提取算法。文中把在乘性和加性高斯噪声背景中具有优良的提取调频信号分量能力的Choi-Williams三谱（CWT）引入编队目标架次识别特征提取，构建了基于CWT三谱的距离-时间-多普勒投影像形态特征的架次自动识别方法。对实测编队目标回波CWT像形态特征的架次识别实验说明，该特征提取算法具有良好的噪声抑制能力和频率分辨率；信噪比为-5dB的条件下对二架和四架编队目标的正确识别率不低于97％。     

近距离慢速目标检测杂波抑制方法

针对强杂波环境下近距慢速运动目标检测问题,该文提出一种基于相位编码及子空间投影的杂波抑制方法。主要对周期探测信号调制Chirp相位编码,通过回波慢时间维解码使杂波近似白化,降低杂波与目标回波相关性,再依据白化后杂波及有用信号成分自相关性差异分离出信号和杂波干扰子空间;最后将接收信号投影至正交于杂波子空间的信号子空间来抑制杂波。由于该方法中杂波空间的构建不需要假设杂波模型,避免了模型假设与实际环境不匹配的问题。仿真结果和实测数据处理结果证明该方法在低信杂比条件下性能明显优于传统方法。     

基于改进DPA的空间小目标检测算法

针对以往动态规划算法（Dynamic Programming Algorithm, DPA）单点能量累积效率低、不能有效检测中途入场目标的问题,从三方面对DPA改进并应用于空间小目标检测。第一,对递归方程进行修改,利用多点累积方法克服工程应用中人为增加光学散焦导致目标信息丢失的问题;第二,将各个速度平面分别计算修改为速度更新,减少计算量;第三,增加对入场目标的特殊处理,克服不能有效检测中途入场目标的问题。利用实摄序列图像对比实验,证明改进的有效性。     

基于TBD方法的弱小目标预警研究

运用了检测前跟踪(TBD)方法对多普勒警戒雷达中的弱小目标早期预警问题进行了研究.根据入侵目标的轨迹特点,分析了它在距离-多普勒平面中的转移规律,设计了新的建立在距离一多普勒域上的基于Viterbi搜索算法的帧间能量积累方法.最后,比较了该方法与传统的先检测后跟踪方法的检测性能,并给出了TBD方法的理论检测性能.     

基于多模型判决的红外运动小目标检测算法

针对空中红外运动小目标检测虚警率较高的问题,提出了利用多种模型联合判决来实现红外运动小目标的检测方法.首先依据红外小目标的成像模型特点,采用背景预测算法逐像素判断是否为疑似目标点;然后依据目标知识模型,用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器对疑似目标点进行二次判决,进一步滤除虚假目标点;最后依据运动模型来判断目标点在相邻帧之间的相对运动,筛除掉相对静止的虚假目标点,最终检测结果即为红外运动小目标.实验表明,该方法能有效降低对空红外运动小目标检测的虚警率,可用于强杂波环境下的红外运动小目标检测.     

一种红外弱小目标检测新方法

研究天空背景下红外运动弱小目标的检测。对红外序列图像进行累积后进行小波分析，再采用自适应门限处理，使用小波反变换将背景中低频分量和高斯噪声去除，再采用非线性滤波，最后再使用累积的方法找出目标，并得到目标航迹。实验结果表明，该方法能有效地检测定位运动红外弱小目标，并具有很强的抗噪声性能。     

机载SAR 对地面慢速运动目标的DPCA-CFAR 联合检测方法

在机载合成孔径雷达(SAR)动目标检测中,由于地面慢速运动目标速度较小,因此很容易被地面强主瓣杂波淹没而检测不到。文中针对地面慢速运动目标的运动特点,提出基于分数阶傅里叶变换(Frft)的DPCA鄄CFAR 联合检测的方法,在采用天线相位中心偏置(DPCA)技术进行杂波抑制的基础上进行恒虚警(CFAR)处理,从而检测到运动目标,并且根据DPCA 对消后的信号幅度和CFAR 检测门限推导了最小可检测速度,说明了提出的算法对慢速运动目标的检测性能,并进一步采用Frft 方法估计出目标速度,最后通过仿真对算法的有效性进行了验证。     

基于CEEMD和排列熵的SAR窄带干扰抑制方法

为了有效抑制合成孔径雷达（SAR）系统中常见的窄带干扰（NBI）,本文提出一种基于互补集合经验模态分解（CEEMD）和排列熵（PE）的NBI抑制方法。矩峰度系数法用于检测原始回波中是否存在NBI,对包含NBI的回波使用CEEMD将其分解为一系列本征模态函数（IMF）。计算所有IMF排列熵得到全局阈值以区分NBI和有用信号,并使用去除NBI后的IMF分量重建信号以获得良好聚焦的SAR图像。结果表明：所提方法能有效克服经验模态分解（EMD）带来的模态混叠问题,且干扰抑制性能优于传统频域陷波法及基于EMD的NBI抑制方法。     

雷达仙波的抑制方法研究

仙波在特殊的气候条件下出现,会导致雷达终端显示器出现成片的慢速运动“目标冶,从而严重影响雷达的性能。文中结合某中重频雷达的实测数据,分析了雷达实测数据中仙波的特征,根据仙波的多普勒频率特征提出了分别基于自适应动目标显示、自适应动目标检测(MTD)处理的仙波抑制方法。由于仙波的多普勒频率未知,提出一种在MTD处理基础上对检测结果所在多普勒通道进行简单判断的仙波抑制方法。实测数据处理结果表明,三种方法都对仙波具有良好的抑制作用。