一种进动锥体目标的EM参数估计方法

为分离进动锥体散射点回波、反演锥体的尺寸和进动角等参数,提出了一种EM算法分离散射点微多普勒并进行微动参数估计的方法.该方法由进动锥体回波的类正弦调频模型,经过时频平面检测后,采用EM算法迭代地估计多分量正弦信号的参数和分离散射点的时频观测值,在此基础上再进行锥底散射点多普勒半周期叠加、估计锥体目标尺寸和微动参数.仿真结果表明,在弱散射点信噪比大于2 dB时,可估计出目标的尺寸和进动角等参数,从而验证了该方法的有效性.     

基于电磁散射数据的进动目标微多普勒仿真与分析

以旋转对称锥柱体弹头为研究对象,建立了目标进动模型,推导了不同类型散射中心的微多普勒理论公式,给出了一种基于静态电磁散射数据仿真进动目标微多普勒的方案．最后,对进动目标的微多普勒进行了仿真实验,验证了理论分析和仿真方案的正确性,实验结果表明基于电磁散射数据仿真的微多普勒可以反映目标较为真实的散射机理,为后续弹道目标特征的有效提取与识别奠定了基础．     

混合体制雷达网弹道目标进动特征提取

针对同构组网雷达在提取弹道目标微动参数中存在的不足,提出了一种混合体制雷达网在获取目标散射中心数量不一致的条件下弹道目标进动特征提取方法.首先,对弹道目标进动和宽、窄带雷达信号进行了建模,分析了目标散射中心在窄带雷达和宽带雷达下的回波特性.根据目标散射中心的雷达回波特性,利用散射中心调制系数法实现了目标散射中心在不同雷达之间的匹配关联.然后,对宽带雷达获得的散射中心距离像信息进行分析,并利用广义Radon变换对距离像信息进行变换,通过变换关系求解得到了目标进动角.最后,构建宽窄带雷达微多普勒信息联合方程组,在求得进动角的基础上实现了雷达视角和结构参数的求解,接着采用二分法对三种求解组合得到的参数进行优化,进一步利用优化后的参数联立三维矢量求解方程组,求得了三维锥旋矢量.仿真结果表明,在信噪比大于5dB时,宽带雷达网参数求解精度与混合体制雷达网参数求解精度接近,且均比窄带雷达网参数求解精度高,从而验证了本文方法的有效性.     

空间锥体目标微动特性分析与识别方法

空间锥体目标在大气层外飞行过程中存在不同的微动,目标的微动为进动,诱饵的微动为摆动或自旋.根据目标与诱饵的微动差异,提出了应用特征谱作为识别特征的分类方法.基于多散射中心信号模型,分析了进动、摆动以及自旋调制信号的微多普勒特性.分析结果表明,进动、摆动与自旋目标的微多普勒谱虽然均可以近似为线谱,但是存在明显差异.应用谐波和的形式描述回波信号,并采用特征值分解提取特征谱作为识别特征.仿真结果表明,该方法能够有效地识别目标与诱饵.     

Micro-Doppler Parameter Estimation Method Based on Compressed Sensing

A micro-Doppler parameter estimation method based on compressed sensing theory is proposed in this paper. The micro-Doppler parameter estimation algorithm was improved for micro-motion targets with translation in this paper. Relatively ideal micro-Doppler parameter estimation results were obtained. The proposed micro-Doppler parameter estimation was compared with the traditional micro-Doppler parameter estimation algorithm. Requirements for return signal length were analyzed with this new algorithm and its performance was also analyzed in various environments with different SNR.     

组网雷达弹道目标三维进动特征提取

针对单部雷达观测目标存在视角局限性的问题,提出了一种基于组网雷达的弹道目标三维进动特征提取法.首先,雷达网中各雷达分别从弹道目标的时间距离像信号中求得强散射点径向距离变化线性和信号,通过频谱分析估计出目标的自旋、锥旋频率以及进动角;然后,组网雷达通过系数加权法对各雷达得到的上述参数进行融合处理以提高参数精度;最后,根据雷达观测视角与微多普勒信号之间的关系,通过构造多元非线性方程组,进一步精确求解目标的三维进动参数.仿真实验证明,该方法既有效地提高了参数的估计精度,又得到进动目标的三维微动参数.     

利用宽带回波的目标微动参数提取方法

高速目标平动补偿是弹道目标微动特征信息提取中一个较难解决的问题.利用弹道导弹宽带回波信号,提出了一种基于散射中心极化散射特性的非相干宽带回波对齐方法,通过极化相似性参数实现散射点中心对齐,并利用目标散射中心的高分辨一维距离像走动提取瞬时微动参数,对目标的尺寸和微动参数进行估计.仿真结果表明,该方法可以有效地在较低信噪比...     

一种新的非相干积累算法

针对宽带高分辨雷达体制下的未知速度运动目标检测问题,基于高分辨一维距离像提出一种新的非相干积累算法．首先利用改进的双向维特比算法估计目标速度及强散射点位置,提高了低信噪比下的估计精度,然后在强散射点周围选取待检测单元进行非相干积累,进一步提升了检测性能．两类飞机实测数据的多个实验结果表明,当目标发生距离走动的情况下,该算法性能相对传统的非相干积累算法有明显的提高．     

基于一维像序列的弹道中段目标进动特征提取

鉴于进动周期、进动角等微动参数的提取有助于解决弹道中段弹头、诱饵的识别问题,以中段旋转对称锥体弹头为研究对象,建立了锥体目标进动模型,分析了目标进动对一维距离像的影响,推导了散射点的投影距离变化公式.在此基础上,给出了一种进动周期估计方法,并提出了一种利用锥体目标一维距离像长度变化来估计进动角的方法.该方法可在弹头结构尺寸未知的条件下实现对进动角的提取.仿真结果表明：所提方法有效、稳定,其处理过程简单.     

Micro-Doppler parameter estimation from a fraction of the period data with the MMSE criterion

The micro-Doppler characteristic of a rotation target can be represented by a sinusoid. Sometimes the integrating time is shorter than the rotation period. In this case, a new method based on the minimal mean-square error(MMSE) for estimating the micro-Doppler parameter from a fraction of the period data is proposed. The error function is constructed between sinusoid and micro-Doppler signal extracted from the time-frequency distribution of the echoes. Solving the error function in the criterion MMSE, we can obtain the rotation micro-Doppler parameters, i.e. rotation rate and rotation radius. We also prove that the discretisation error and Gaussian white noise induced by extracting the micro-Doppler signal have little effect on the accuracy of the estimated parameters. The validity and accuracy of the proposed method are evaluated via both simulation and experimental data.     

Micro-motion feature analysis and parameter estimation methods for moving ship

Micro-motion parameter estimation is an important way to improve ability of radar to detect the ship target. Focusing on the difficulty and speed problems existing in the current parameter estimation method of a complex moving ship, based on the analytical result of the echo's time-frequency features, a novel method to estimate the micro-motion period by calculating the backward shift cross-correlation coefficients of the echo's sparse time-frequency matrix is proposed in this paper. Firstly, the backward shift cross-correlation coefficients of the echo's sparse time-frequency matrix are calculated using the FFT (fast Fourier transform) algorithm. The peaks positions of the cross-correlation coefficients matrix are then detected. Finally, the period can be figured out quickly. Compared with the general method, the proposed method can estimate the micro-motion period accurately and quickly. A computer simulation is given to illustrate the effectiveness of the proposed method.     

ZnS靶材热学和力学性能测试研究

介绍了用激光脉冲法对热压ZnS(硫化锌)靶材的比热容、热导率测试和ZnS靶材线膨胀系数、抗弯强度测试方法的研究．试验证明：热压ZnS靶材有较好的热导率,在CD-RW(可读写光盘)的上下介电层应用上为记录层提供了很好的散热效果;ZnS靶材的线膨胀系数较低,有很好的尺寸稳定性;ZnS靶材有一定抗弯强度。     

基于指数小波分形特征的SAR图像特定目标检测

提出一种SAR图像特定尺寸、方向目标检测方法．根据指数小波对SAR目标边缘的选择性强化特性,对SAR图像进行方向指数小波滤波．基于滤波后的目标特性,定义指数小波分形特征(EWF)．该特征依据SAR成像过程中目标尺寸、方向等先验性信息,实现对SAR图像特定目标检测．指数小波分形特征与传统的目标检测特征不同,它对目标尺寸、方向、背景对比度同时具有敏感性．基于MSTAR数据库的检测实验结果说明了EWF特征对尺寸、方向性SAR目标检测的有效性．     

基于离散余弦变换的语音增强

在进行余弦变换时,语音信号主要分布在余弦系数的低频区域,而随机噪声主要分布在高频区域．鉴于此特点,给出了一种基于离散余弦变换的阈值语音增强方法．利用余弦系数的高频区估计噪声得到阈值,对DCT阈值化,利用信噪比估计值和语音出现概率对算法做了进一步的改进,增强了算法的去噪能力．实验结果表明,该方法为有效的语音增强方法．     

一种多通道运动目标重聚焦及运动参数估计方法

针对传统运动目标参数估计方法将运动目标假设为匀速运动的不足,提出了一种新的多通道运动目标参数估计方法．通过构造含有加速度的运动目标回波模型,拟合多通道方位向回波数据的瞬时频率曲线,求解方程组获得各种运动参数的估计值,并重新构造运动目标的方位向匹配函数,对运动目标进行重新聚焦．克服了用匀速运动目标模型对加速目标进行运动参数估计误差较大的问题．仿真分析验证了该运动参数估计方法的有效性．     

消除WSN目标功率影响的信号强度差LSSVR定位法

针对目标发射功率变化下的无线传感器网络(WSN)目标定位问题,分析了无线信道衰减特性,探讨目标功率无关的信号强度差特征提取方法,结合WSN信息交换与处理过程,提出能消除WSN目标功率变化影响的信号强度差LSSVR建模定位方法(TL-LMSD),该方法利用不同探测节点平均信号强度差构造特征向量,通过LSSVR回归建模获得表征特征向量与目标坐标映射关系的LSSVR模型,将各节点目标信号强度测量值的差值所构造特征向量输入LSSVR模型可实现目标定位.基于CC2430无线传感网络实验平台证明TL-LMSD方法目标定位均方根误差RMSE比MLE方法可减小29%～37%;TL-LMSD方法在LSSVR建模、无需重新建模2种情况下的目标定位耗时分别约为0.4s、0.04s.这表明TL-LMSD方法能显著减小信号强度值变化对目标定位结果的影响,提高目标定位准确度,并具有较好的实时性能. 号强度差构造特征向量,通过LSSVR回归建模获得表征特征向量与目标坐标映射关系的LSSVR模型,将各节点目标信号强度测量值的差值所构造特征向量输入LSSVR模型可实现目标定位.基于CC2430无线传感网络实验平台证明TL-LMSD方法目标定 均方根误差RMSE比MLE方法可减小29%~37%;TL-LMSD方法在LSSVR建模、无需重新建模2种情况下的目标定位耗时分别约为0.4s、0.04s.这表明TL-LMSD方法能显著减小信号强度值变化对目标定位结果的影响,提高目标定位准确度,并具有较好的实时性能. 号强度差构造特征向量,通过LSSVR回归建模获得     

Time-domain compressive dictionary of attributed scattering center model for sparse representation

Parameter estimation of the attributed scattering center(ASC) model is significant for automatic target recognition(ATR). Sparse representation based parameter estimation methods have developed rapidly. Construction of the separable dictionary is a key issue for sparse representation technology. A compressive time-domain dictionary(TD) for ASC model is presented. Two-dimensional frequency domain responses of the ASC are produced and transformed into the time domain. Then these time domain responses are cutoff and stacked into vectors. These vectored time-domain responses are amalgamated to form the TD. Compared with the traditional frequency-domain dictionary(FD), the TD is a matrix that is quite spare and can markedly reduce the data size of the dictionary. Based on the basic TD construction method, we present four extended TD construction methods, which are available for different applications. In the experiments, the performance of the TD, including the basic model and the extended models, has been firstly analyzed in comparison with the FD. Secondly, an example of parameter estimation from SAR synthetic aperture radar(SAR) measurements of a target collected in an anechoic room is exhibited. Finally, a sparse image reconstruction example is from two apart apertures. Experimental results demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed TD.     

基于传感器网络的分段线性拟合跟踪算法研究

对基于无线传感器网络(WSN)的目标跟踪机制进行了研究,采用一种分段线性拟合的方法对做正弦运动的目标进行跟踪,该方法是利用目标位置历史数据序列建立直线方程,用此直线方程预测目标未来时刻的位置及速度,实现对目标实时预测.仿真试验结果表明,该方法与滑动窗多项式拟合法相比具有计算量小、精度高的优点,更加有利于实现对目标的跟踪.     

利用低频声压干涉谱的目标运动参数估计

针对水下目标被动定位技术中目标运动分析方法(TMA)及匹配场处理方法(MFP)需要较多的观测阵元、算法复杂的问题,通过分析浅海声压场的干涉特性,提出了一种适用于单水听器被动目标运动参数估计的新方法.近距离目标辐射的噪声通过浅海声场后,在时频域上形成干涉条纹.利用射线模型分析浅海声压场,推导出时频干涉条纹是双曲线簇型的.运用图像处理中边缘提取的常用方法——Hough变换,提取双曲线参数,可以得到运动目标的航速、航深及距离的信息.海试数据分析说明了其有效性.与一般的水下目标运动分析和匹配场处理技术相比,本文的方法具有声场分析和定位方法简单的优点.     

融合灰色预测和HOGI特征的红外目标跟踪方法

针对红外目标跟踪时不能有效提取目标特征这一问题,提出了一种新的红外目标稳健跟踪方法．首先利用灰色模型预测目标位置,然后建立以此预测位置为中心候选目标区域的方向梯度-灰度直方图特征模型,并将此特征引入到Mean Shift算法中,以实现对红外目标的精确跟踪．仿真结果表明了该方法跟踪精度高,在目标出现部分遮挡或全部遮挡时,仍能跟踪目标,确保目标不丢失,体现出该跟踪方法良好的鲁棒性．