基于多目标CRLB的分布式相干MIMO雷达阵列优化

根据分布式相干MIMO雷达的工作原理和空间多目标信号模型,在目标位置估计的基础上,推导证明了多目标位置估计的克拉美罗下界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)。在对比单目标条件下阵列优化的前提下,提出了基于多目标空间分集增益和目标互扰模型的优化布阵准则,同时分析论证了多目标条件下优化布阵存在的必然性,给出了均匀非对称水平布型为优化布阵的结论。仿真实验验证了理论分析的正确性。     

基于多普勒信息的UKF目标跟踪算法

在实际雷达信号应用中,当目标的状态方程和观测方程在不同坐标系下得到时, 对目标状态的估计不再是线性的而是非线性的.为了提高在非线性情况下对目标的跟踪精度,为提高实时性和统计精度,提出了一种基于多普勒信息的UKF(Unscented Kalman Filter)滤波算法,算法是在原有UKF算法所有信息的基础上,引入目标的多普勒信息即径向速度,推导出新的测量模型和相应的滤波算法.应用matlab软件对目标的跟踪轨迹进行仿真,结果表明,引入雷达多普勒测量信息的UKF算法比传统的UKF算法和EKF算法具有更高的估计精度.     

基于遗传算法的TDOA/AOA定位系统的最优布站算法

摘 要：推导了TDOA/AOA混合定位算法产生的定位误差的克拉美－罗下界,提出了利用遗传算法（GA）寻找规定平面区域内的TDOA/AOA定位系统最佳布站策略的方法,其所遵循的最佳布站原则是使得定位的目标空间的定位误差的克拉美－罗下界的平均值最小。文中对GA的站点位置编码和适应度函数的选择进行了研究,在此基础上提出了基于GA的寻优布站算法。并对基于GA的寻优布站算法在不同情况下进行了仿真实验。     

基于压缩传感特征提取的低分辨雷达目标识别

根据低分辨雷达目标回波的特点,提出了一种基于压缩传感的回波特征提取方法。选择小波基为稀疏基,高斯随机矩阵为测量矩阵,由较少的测量值构成识别特征向量,不仅可以获得雷达回波信号的本质驱动源,而且能够保持原始雷达回波信号的结构和足够多的目标信息。实验结果表明,该算法提取的回波特征向量维数低,且信息密度高,可以得到较好的目标识别结果。     

基于相参脉冲串的多普勒雷达回波仿真

雷达回波是一切雷达信号处理和系统性能评估的基础,由于目标处于复杂的环境背景之下,所以雷达接收机端除了接收到真实目标的有用回波外,还将混入环境杂波以及接收机内部的噪声信号。利用Simulink工具箱丰富的信号发生及处理模块,对包括目标回波、噪声以及环境杂波等信号的脉冲多普勒雷达回波进行了仿真。通过在相参脉冲串雷达信号中加入目标RCS幅度起伏和延迟信息以及多普勒信息,进行仿真了目标的回波信号。同时,在对分布函数分析的基础上,由Simu-link基本模块产生的均匀分布信号作相应变换与处理,分别得到满足各种分布的典型雷达噪声。并对环境杂波和各种回波信号进行仿真。仿真结果与理论分析相一致,证明对雷达回波的有效性为信号的处理和分析提供了保障。     

X波段双偏振相控阵雷达回波特征分析与相态识别方法

X波段双偏振相控阵雷达的主要应用是监测气象灾害，为提升监测精度，提出了X波段双偏振相控阵雷达回波特征分析与相态识别方法。采用相关系数优化与差分传播相移率重构方法提升X波段双偏振相控阵雷达回波信号质量；利用高分辨融合与时频变换检测质量提升后的雷达回波信号时频点，通过时频点聚类与小波频谱特征分离获取雷达回波信号时频特征。将相同位置的雷达回波信号时频特征作为一个样本，采用动态聚类方法针对相应范围内的全部样本实施动态聚类分析，基于分析结果中的聚类中心识别X波段双偏振相控阵雷达回波信号相态。实验结果显示该方法能够提升弱回波的相关系数、消除回波信号异常值，能够较好地输出回波信号时频特征，准确识别回波信号相态。     

基于辅助阵元的阵元位置误差和信源方位联合估计算法

鉴于阵元位置误差会严重影响MUSIC算法的测向性能,基于W-F方法的思想给出了一种基于辅助阵元的阵元位王误差和信源方位联合估计算法.该算法可看作是W-F方法的一种变形,因为它仍以交替迭代的方式给出,其目标函数建立在信号子空间性质的基础上,并且可推广应用于任意阵列流型.同时本文推导了各个参数估计的克拉美罗下界(CRLB),仿真结果验证了本文算法的有效性.     

机载传感器的抗定位缩比试验方法

针对机载传感器在对抗测向交叉定位系统时,定位精度不易直接评估的问题,开展了定位精度的缩比试验方法研究.介绍了测向交叉定位系统的原理并推导了定位精度的克拉美罗下界.设计了缩比试验场景并对比分析了缩比前后定位精度的克拉美罗下界,为开展定位精度的缩比试验提供了理论支撑.对缩比试验方法进行了仿真验证.仿真结果表明:测向交叉定位...     

基于脉冲位置幅度调制的距离速度同时测量

针对传统波形方法在多普勒激光雷达测量目标距离和速度的应用中不能同时获得高测量精度的问题,提出一种使用位置和幅度同时调制的测量信号波形,以解决距离和速度测量精度之间的矛盾,同时使两个参数测量之间相互独立,并分析了该方法应用于智能驾驶道路环境中目标距离和速度测量的可行性.首先,讨论典型调制方法在同时测量目标距离和速度方面存...     

基于BP神经网络的相控阵雷达多目标跟踪时间资源优化分配方法

针对相控阵雷达多目标跟踪下的威胁度等级不同,以目标位置估计的贝叶斯克拉美罗下界(Bayesian Cramer-Rao lower bound,BCRLB)为分配准则,本文建立了一种基于威胁度的多目标跟踪时间资源分配优化模型,该模型以威胁度为基准将待跟踪目标分为两类,不同类别采用不同的时间资源分配方法.由于该模型及优化...     

双通道连续波多普勒雷达测速模型仿真

在交通测速中,使用的双通道连续波多普勒雷达具有两路L/Q正交通道,通过对两路通道的回波信号采集处理得到运动目标的速度和运动方向.建立一个测速模型,通过Matlab的M文件对算法编程完成,实现通道信号的设定读取处理并确定运动目标的仿真目的.模拟两路AD同步采集的L/Q信号作为模犁输入,一路通道的数据为实部另一通道的数据为虚部对应为实部和虚部组合的复数形式,以每采集到的1024个组合数据为一帧,在仿真环境中进行快速傅里叶变换得到采集信号的频谱,并经过数据相关后确定目标的频率点位置和多普勒频率,根据多普勒效应计算得到目标的速度和方向,完成仿真.结论表明,文中设计的测速模型可以针对不同目标的模拟输入仿真输出相应目标的速度和运动方向,仿真效果理想.     

基于CR下界无偏能量估计的高炉料面点云锐化成像

高炉雷达获取的料面信息是钢铁冶炼中布料控制的重要参数.但高炉内部环境复杂, 料面具有非均匀流态化特性, 传统信号处理方法难以准确稳定提取料面有效信息, 会导致高炉布料误操作.本文借鉴遥感SAR雷达成像原理, 设计了工业SAR扫描式雷达, 多倍增加料面采样点密度, 提出一种新的料面点云锐化成像算法. 分析了高炉雷达料面回波信号干扰信号特征, 从图像处理角度, 设计多级滤波器对2D频谱图进行去噪处理分离出一条带状的料面回波信号区域. 对料面距离估计问题, 基于克拉美罗下界(Cramer-Rao lower bound, CRLB)提出一种先加权采样锐化料带峰脊再利用能量重心法估测料面距离频率的方法, 生成3D料面点云模型, 并利用CRLB评价本文算法性能.在恶劣条件下, 实测高炉雷达料面回波信号的点云成像验证显示, 本文方法优于传统寻峰法, 能有效处理低信噪比信号, 准确提取料面有效信息.同时料面距离频率估计精度更高, 且相较于其他方法频率估计误差更接近CRLB下界.     

多目标间速度差对信号处理影响的仿真研究

在武器靶场试验中经常需要使用测速雷达测量多个运动目标的初速,该文分析了在应用谱估计理论处理多运动目标信号时,目标之间速度差值的大小会对信号处理精度产生影响。根据目标运动对多谱勒信号的调制原理,给出了多运动目标雷达回波信号的数学模型。应用Labview／CVI对周期图法与最大熵外推法在处理多运动目标时,目标之间速度差对雷达信号处理精度的影响进行了仿真分析,并给出了仿真结果,得出了最大熵外推法在目标分辨能力上优于周期图法。     

基于相参积累的距离多普勒二维航迹关联方法研究

为了改善多目标跟踪雷达在相参积累工作模式下的航迹关联性能,提出了基于距离-多普勒速度二维信息联合处理的多目标航迹关联方法.针对典型的雷达线性调频信号模型,讨论了回波信号相参积累的具体实现方法,分析了脉冲雷达在相参积累工作模式下的速度分辨力;利用相参积累工作模式下显著的径向速度高分辨力,结合目标距离分辨信息,研究了雷达目...     

用于机车测速的雷达传感器算法研究

用于机车测速的多普勒雷达传感器的天线波束方向与地面实际夹角随着机车的震动会发生改变,导致雷达测速传感器测量的速度值与机车实际速度存在一定偏差,双天线雷达测速传感器采用双天线结构,利用两片天线的角度关系及两片天线所接收信号的能量大小自动校正天线波束与地面夹角.通过Matlab分析数据与实际测试,角度修正后的雷达传感器系统速度测量值更接近机车真实速度.     

地基与机载气象雷达探测数据转换算法研究

利用地基多普勒气象雷达探测数据恢复出真实气象目标的位置、移动速度、范围大小,通过对地基气象雷达数据进行空间插值处理,设计仿真算法,在机载雷达扫描方向上进行空间分层投影和插值,在不考虑旁瓣回波和载机实际飞行状态等因素的影响时,得到理想的扫描模型,完成机载多普勒气象雷达对相应区域的扫描产品的仿真.实验表明仿真回波适用于分析机载雷达探测云雨的回波特性.     

基于深度卷积神经网络的慢动目标检测

针对强杂波背景下慢速运动目标检测性能不足的问题,设计了一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的目标检测方法.主要将雷达回波信号距离—多普勒谱作为输入,送入设计的DCNN中,通过学习回波信号中杂波特征,并隐含的去除回波信号中目标成分,得到回波信号的残差谱.然后利用残差谱与回波信号R-D谱进行背景对消以抑制杂波,进而实现对回...     

椭圆-笛卡尔变换结合LKF的多基地雷达目标跟踪算法

为了改善多基地雷达系统对高机动目标的跟踪性能,提出一种基于椭圆-笛卡尔变换结合线性卡尔曼滤波器(LKF)的目标跟踪算法。首先,以最小化跟踪估计的均方差为目标,自适应选择发射器的发射波形和笛卡尔估计。然后,通过椭圆-笛卡尔变换,将2个接收器所测量的时间延迟、多普勒平移和到达角度转换成笛卡尔坐标系中的目标位置和速度估计,并通过克拉美罗下界(CRLB)来表示笛卡尔估计的估计误差统计。最后,利用LKF进行滤波,进一步提高目标跟踪精度。实验结果表明,该算法在保持低计算量的同时,提供了较高的目标跟踪精度。     

基于小波变换的雷达回波信号去噪方法研究

为了准确识别雷达回波信号中的目标信号,木文将小波变换引入到雷达回波信号处理,对回波信号进行分解、重构以及滤波器设计,去除雷达信号中的噪声,采用MATLAB软件进行系统仿真,结果表明,采用小波变换mallat算法对探地雷达回波信号进行目标识别具有较好的时频分辨率,且可抑制杂波,去除噪声,能很好的识别目标信号,具有很好的应用前景。     

分布式 ＭＩＭＯ 声纳系统中移动目标的精确定位方法

分布式MIMO声纳系统具有空间分集与复用增益的特点,能显著提高目标检测精度。针对分布式MIMO声纳系统中的移动目标定位问题,考虑不同发射机声纳信号到达移动目标上的位置延迟,本文提出了一种分布式MIMO声纳系统中的移动目标精确定位方法。采用时间延迟与多普勒频移测量相结合的方法,设计了移动目标初始位置以及运动速度的非约束权重最小二乘(UWLS)以及约束权重最小二乘(CWLS)方法。算法的仿真结果表明,UWLS以及CWLS能有效消除位置延迟的影响,减少估计误差。相比于UWLS方法,由于利用了约束关系,CWLS方法的定位精度更高,更接近于克拉美罗下界(CRLB)值。