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在实际雷达生命迹象探测环境中,干扰噪声往往不是理想的高斯白噪声,而是非零均值、且具有相关性的高斯状色噪声。针对互功率谱算法在非理想高斯白噪声背景下提高信噪比能力有限这一问题,通过对其不足与缺陷的分析,提出一种在高斯状色噪声条件下,应用于步进频连续波生命探测雷达,基于自相关功率谱的生命迹象探测算法。该算法利用源目标回波信号的自相关性,对基带回波信号进行自相关处理,以此增强源目标信号功率谱密度,提高信噪比,提升探测性能。通过仿真,证明了该算法提升信噪比能力。同时利用步进频连续波生命探测雷达进行实际测试,统计、分析了探测环境中的噪声模型与数字特征,验证了自相关功率谱在实际探测环境中,具有更强的生命迹象检测性能。 相似文献
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针对穿墙雷达在灾难救援方面的应用,提出了基于双频连续波体制雷达对诸如废墟下由于呼吸引起轻微起伏波动的人体等微摄动目标进行探测的新方法。首先根据目标特点,将目标回波建立成正弦调频回波模型,并对其进行分析;然后提出FFT比相法测距算法,检测出废墟下人体目标到探测雷达的距离;接着通过将两个通道信号互相关,在低信噪比环境下检测出有生命目标(废墟下人体)的呼吸频率,实现对有生命体目标的探测。通过仿真实验,验证了该方法的可行性。并且该方法也可运用于对其他微摄动目标的探测。 相似文献
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复杂背景下非线性目标探测对谐波雷达提出了更高要求。介绍了谐波雷达基本原理,研究了基于自适应学习的谐波雷达探测技术。对谐波雷达系统进行了详细设计,提出了基于自适应学习的谐波雷达算法,最后进行了实现。测试和鉴定结果表明,该设备能有效实现复杂背景下对非线性目标的探测和辨识。 相似文献
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针对生命探测雷达心跳信号能量微弱难于准确提取的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)的调频连续波雷达生命信号提取算法。该算法首先利用距离维快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)获得距离剖面图,然后通过最大方差法得到目标所在距离门,接着对低通滤波后的相位信号使用VMD进行分离,并采用模态判别准则对生命信号进行重构,最后对重构信号进行FFT得到呼吸和心跳频率。雷达实测结果表明,相比于应用聚类经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD),所提生命信号提取算法能够有效抑制雷达回波中的呼吸谐波和噪声,更加准确有效地提取生命体征信号。 相似文献
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针对雷达、红外等常规目标探测手段难以获取低可探测目标的现状,提出了一种利用EMD和小波变换相结合分析激光雷达探测的风场扰动数据从而获取目标的探测方法。基于接收大气反射的激光回波信号,通过风速反演算法获得扫描区域内的风场分布,基于EMD和小波变换获取目标可能存在的位置。实验表明:基于该算法获取目标于径向距离1 250 m,方位角6处的结论与实际情况基本吻合,从而验证了该算法切实可行,对空中低可探测目标的探测发现具有重要的意义。 相似文献
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雷达带宽增加带来的回波信息增量,能够更准确地辅助环境感知并获取目标信息。但是,雷达带宽的提高通常会造成目标回波在距离维的扩展,进而造成目标回波能量的分散,使单个距离单元的回波信噪比下降,不利于目标的远距离探测。此时,通过融合连续多个距离单元的回波进行检测能够提升目标探测性能。为了更充分地利用目标回波信息设计融合检测器,文中结合认知探测的思想,利用跟踪状态下的目标先验信息设计了跟踪信息辅助的扩展目标检测算法。本算法首先基于扩展目标的跟踪信息预测目标位置及其回波在各距离单元的分布,再基于预测信息设计融合检测器,以此实现从跟踪到检测的闭环,更充分地挖掘和利用了历史目标回波信息。实验表明:所设计的跟踪信息辅助的扩展目标检测算法相较于传统扩展目标检测算法,能够提升目标检测性能,推远雷达对目标的有效跟踪距离。 相似文献
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伍光新刘鹏蒋敏沈学勇 《现代雷达》2016,(6):5-8
以两部雷达为例,研究了一种多雷达协同工作探测隐身目标的方法。通过建立高、低频段两部雷达协同的理论工作模型,分析了引导探测概率、引导探测距离、引导截获区域之间的关系,并进行了仿真验证。结果表明:协同探测有助于降低雷达资源的消耗,减少反应时间,同时提高雷达对隐身目标的探测距离。该方法充分发挥了高频段雷达探测精度高、低频段雷达反隐身探测距离远等优势,具有重要的理论意义和实际应用价值。 相似文献
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海面上低空小目标通常具有RCS(雷达散射截面)小、速度快的特点,并且容易湮没在海杂波背景中,很难被雷达系统检测到。文中首先分析了海杂波数据的统计特性;然后在此基础上,利用海杂波和目标在相关特性上的差异,提出了一种熵加权非相参积累方法,该方法能够抑制海杂波,并且积累目标能量;为了进一步降低检测门限,采用了TBD(检测前跟踪)技术。某S波段雷达搜索模式下低分辨实测数据的处理结果表明,熵加权非相参积累和TBD方法能够有效降低海杂波背景下低空小目标信号的最小可检测信杂比。 相似文献
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雷达信号分选是雷达对抗中一个重要的组成部分,只有从随即交迭的信号流中分选出各个雷达脉冲序列之后才能进行信号参数的测量、分析、识别。目前基于PRI参数提出很多分选方法,针对各种方法的优缺点,研究了一种基于SDIF算法和序列相关法联合检测的被动雷达信息处理系统信号分选跟踪机,经仿真证明,基于SDIF与序列相关法的联合检测增加了检测概率,具有较好的鲁棒性,可以较好地对空间多部不同雷达信号进行准确分选,正确给出跟踪波门。该信号分选跟踪机已在工程中应用。 相似文献
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浅地层探地雷达自动目标检测与定位研究 总被引:4,自引:0,他引:4
该文提出了一种基于图像熵变化及窗口能量检测的探地雷达自动目标检测与定位方法,该方法首先通过探地雷达未经合成孔径处理的图像与经合成孔径处理后的图像之间的熵变化来检测目标,再通过在合成孔径图像中进行窗口能量检测来判断目标所在的位置。通过对实测数据的处理,结果表明该方法取得了较好的效果。 相似文献
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为解决基于连续波(continuous wave, CW)多普勒雷达的生命体征探测中存在的探测零点问题,提出一种新型的并发双频段混合下变频的雷达收发机系统. 提出的雷达系统工作频率为2.05 GHz和1.64 GHz,利用信号间的相关性可以提升系统的整体性能. 在λ/4距离处,单频段单通道检测存在探测零点问题,而提出的双频段双通道检测可以改善系统中的探测零点问题;在非λ/4距离处,双频段双通道检测结果之间可以相互验证,确保了生命体征探测系统的探测准确度. 仿真结果证明了此雷达系统的可行性,无论探测的距离是否在λ/4距离处,所提出的生命体征探测系统总能获得有效的生命体征信号. 相似文献
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Multifractal correlation characteristic for radar detecting low-observable target in sea clutter 总被引:2,自引:0,他引:2
This paper studies the multifractal correlation characteristic of sea clutter which can be applied to radar low-observable target detection in sea clutter. Multifractal correlation is a generalization of multifractal ‘single point’ statistic, and takes the spatial correlation of two points with different singularity intensity into account. The important content of this paper is the derivation of multifractal correlation from multifractal, and obtains the multifractal correlation spectrum. Then the multifractal correlation spectrum is used as a characteristic to analyze the membership degree to match board. In fact, radar target detection can be regarded as a binary-classification question, therefore the SVM (support vector machine) is applied to target detection. In the end, the real sea clutter under several conditions is used to verify the method proposed in this paper. The results show that the method has a strong performance of target detection and sea clutter suppression. 相似文献
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受复杂海洋环境影响,基于统计理论的海面目标检测方法由于假设条件不成立,在实际应用中难以实现高性能检测,本文从特征提取分类角度,通过深度学习分类方法对目标和杂波的雷达回波信号进行二元分类,提出了一种基于双通道卷积神经网络(DCCNN)的雷达海上目标智能检测方法。首先,对实测海杂波和目标雷达信号进行预处理,得到信号的时间-多普勒谱和幅度信息;然后,构建DCCNN对预处理得到的数据进行智能特征提取,得到信号的特征向量,并对不同特征提取模型性能进行测试;最后,通过阈值可设的Softmax分类器作为检测器对特征向量进行分类,实现虚警率的控制。测试结果表明:与传统的单通道CNN以及无虚警控制Hog-SVM分类算法相比,基于二维卷积核VGG16和一维卷积核LeNet的DCCNN特征提取模型和softmax分类器可实现更高的检测性能,并可以实现虚警率控制,为复杂海杂波背景下目标智能检测提供了新的技术途径。 相似文献
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一种分数低阶局部最优目标检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
:针对传统局部最优检测器在显著非高斯杂波背景下导致检测性能下降的问题,该文提出一种分数低阶局部最优雷达目标检测方法。首先对局部最优检测器的模型进行简化,在此基础上,根据分数低阶统计量理论,利用分数低阶相关矩阵描述杂波的相关特征,并以分数低阶二次型作为局部最优检测器的权值,改善了显著非高斯杂波背景下的雷达目标检测性能。利用仿真数据和IPIX雷达数据进行实验分析,结果表明,针对显著的非高斯杂波背景下的弱目标信号,相对于传统的局部最优检测方法,该文方法的检测性能显著提高。 相似文献