运动直升机旋翼的微多普勒特性分析

激光雷达由于其极高的探测灵敏度,使其在探测过程中具有明显的微多普勒效应。目前,对直升机旋翼微多普勒的研究大部分是在直升机处于悬停状态的基础上,但是在实际情况中直升机是在做各种运动。利用PO 法对直升机旋翼叶片的RCS 进行了计算,建立了直升机旋翼回波的微多普勒模型。并基于该模型,以AH-64 武装直升机为例,分别对作直线运动和俯仰运动的直升机旋翼的微多普勒效应进行了仿真和数值分析。研究结果表明,通过对直升机旋翼的距离单元曲线以及微多普勒频谱的分析可以初步判断直升机的运动状态,为下一步运动直升机的微多普勒识别提供了参考和借鉴。     

直升机目标微多普勒分析和仿真

首先分析直升机目标回波组成,提取了旋翼回波微多普勒,通过仿真,分析比较了不同叶片数目和不同入射角时旋翼回波微多普勒,表明旋翼微多普勒分布特征与入射角无关,为提取稳定的直升机雷达特征提供了思路。     

太赫兹雷达直升机旋翼目标微动特性研究

直升机旋翼微动形成的微多普勒特征对于战场环境下直升机目标探测识别具有重要意义,掌握直升机旋翼的微动特性是雷达目标辨识的前提。太赫兹雷达波长短,多普勒效应显著,迫切需要掌握太赫兹频段旋翼目标微动特性。首先对偶数叶片和奇数叶片的螺旋桨目标进行建模,分别使用微波波段(3 GHz)与太赫兹波段(120 GHz,220 GHz)雷达对目标进行仿真分析,并从目标的回波信号特征出发提取多普勒频移信息,利用短时傅里叶变换进行时频分析,对比分析目标与雷达参数对其多普勒效应的影响及调制关系。仿真结果表明：在转速、视角以及直升机叶片长度均相同的情况下,太赫兹频段下的微多普勒效应比微波频段显著增强,多普勒曲线也更加清晰,叶片细节更加丰富。应用太赫兹雷达提取微多普勒信息能够为直升机目标识别提供重要特征。     

基于微多普勒特征的空中目标识别

分析了直升机目标回波信号的微多普勒频谱，基于直升机目标和固定翼飞机目标多普勒频谱的差别，提出了两种微多普勒特征用于识别直升机目标和固定翼飞机目标，其中一种利用了直升机回波信号正负多普勒频谱能量的不对称性，另一种模式特征利用了机身回波信号能量与旋翼回波信号能量的对比，使用仿真数据和试验测试录制的数据的计算结果表明该方法具有很好的识别效果。     

识别武装直升机的新方法

文章以武装直升机旋翼尾翼对雷达回波信号的影响为研究对象，详细分析和计算了武装直升机旋翼尾翼对雷达回波信号的调制情况；并结合旋翼实际形状尺寸，精心设计了缩比模型，在微波暗室进行了试验；在此基础上，根据旋翼对雷达回波信号调制规律和特点，提出了用雷达回波信号的调制制谱识别武装直升机的新方法。此方法可用于野战防空系统近距低空识别武装直升机 。     

典型旋翼形状参数微多普勒激光探测计算方法

为实现旋翼的遥感探测分类与识别，对基于微多普勒效应的扩展旋翼面目标激光回波特征开展研究。采用物理光学面元法构建了运动扩展旋翼的相干激光探测微多普勒回波模型，分析计算了旋翼激光角度散射特性，证明远场条件下旋翼各处回波反射率一致。对三种典型形状旋翼的激光探测回波进行了仿真，通过平滑伪魏格纳维利（SPWV）变换得到了扩展旋翼的时频特征。电磁散射机理证实各频率带的产生与旋翼结构形状相关，且桨叶数量以及整体平动速度并不影响旋翼形状在时频图中的特征表达。据此提出了旋翼形状参数的激光探测求解方法，通过仿真验证了展弦比、根梢比以及桨尖后掠角三种参数算法的正确性，为后续的旋翼探测识别奠定了基础。     

直升机旋翼雷达特征信号分析

针对动态飞行测量实验,分别从时域、频域以及时频域对实测直升机回波信号进行了分析.结果表明,在时频联合域可以更清楚地揭示直升机旋翼的调制特性.根据其时频特征信号,可以判断旋翼叶片数的奇偶,并且可以测定调制回波的闪烁周期,从而确定旋翼叶片的数目和转速,实验还验证了叶片倾斜角对其调制回波的影响.这些特征对于直升机雷达回波信号仿真以及检测和识别具有重要的价值.     

外辐射源雷达直升机旋翼参数估计方法

外辐射源雷达是一种基于第三方非合作照射源的新体制雷达系统,在微多普勒效应目标分类和识别方面具有独特的优势,而其特点也决定了微多普勒效应参数估计方法需要具有良好的抗噪性能且计算量要小。针对上述问题,该文依据外辐射源雷达直升机旋翼微动信号模型,提出了利用时频域中回波闪烁特征进行直升机旋翼参数估计的新思路。通过对时频图中正负频率轴数据的幅值分别进行累加,提取出回波闪烁参数,同时,依据微动信号内在特性构建字典矩阵,利用正交匹配追踪算法实现了叶片长度、叶片数量、旋翼转速等参数的估计,相比常规Hough变换参数估计方法,该文方法更准确,更迅速。仿真和实测证明了该文方法的有效性。      

悬停直升机目标旋翼回波信号的多通道检测方法

研究常规雷达利用旋翼回波信号来探测悬停直升机目标的方法,提出了针对旋翼回波信号的多普勒通道联合检测方法,分析并给出了检测器的结构和性能。蒙特卡洛试验结果验证了检测器的有效性。     

悬停直升机探测问题的研究

分析了直升机回波信号特征，提出了其信号检测和识别方案。仿真表明该方案具有一定的可行性，为解决悬停直升机探测问题提供了依据。     

WLFMCW雷达旋翼转速快速估计方法

针对用于脉冲体制雷达的旋翼转速估计方法不能完全应用至宽带线性调频连续波(WLFMCW)的问题,提出了一种基于WLFMCW的直升机旋翼转速快速估计方法。首先,建立了WLFMCW旋翼目标回波模型,并对回波特点进行了分析。然后,在微动特征骨架曲线上通过搜索相邻峰值的相位差来计算图像周期。最后,基于图像最小熵原理,对旋翼叶片搜索成像并估计出旋翼叶片个数,通过图像周期、旋翼叶片个数、旋翼转速三者的关系估计出旋翼转速。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

MDI训练样本集构建对雷达探测旋翼无人机分类的影响分析

利用卷积神经网络对目标微多普勒特征进行深度学习是目前雷达探测无人机分类的重要手段.实际应用中,无人机参数如叶片转速、叶片长度、叶片初始相位、无人机方位角、无人机俯仰角、无人机径向速度等参数变化大,导致训练样本变化大.该文分析训练样本集对旋翼无人机分类结果的影响.首先建立单旋翼无人直升机、四旋翼无人机和六旋翼无人机雷达回...     

基于脉冲多普勒雷达时域回波的直升机识别算法

针对窄带雷达不同类直升机的识别问题,本文提出了一种基于时域回波信号的分类方法。首先分析了直升机主旋翼转动的运动模型;然后分析主旋翼奇偶性对桨叶反射信号强度以及间隔的影响;最后根据两类目标回波的不同,提出了桨叶反射回波强度以及间隔等特征对不同直升机的识别。基于实测数据的实验结果表明,所提方法对这两类直升机具有较好的识别效果。     

MLFMA用于直升机多普勒回波信号仿真

提出一种应用准静态技术结合多层快速多极子算法(MLFMA)模拟运动直升机在电磁波照射下产生的多普勒回波信号的方法,给出了该方法的基本原理与具体实现步骤,应用该方法计算了实际直升机的多普勒回波信号,利用核加窗高分辨时频分布算法对计算得到的直升机多普勒回波进行了分析,与基于线型模型计算得到的直升机多普勒回波信号进行了对比,结果表明:应用准静态技术结合多层快速多极子算法计算得到的直升机多普勒回波信号包含丰富的时变谱,能更好的用于验证各种直升机识别算法的性能。     

悬停直升机检测问题研究

主要研究悬停直升机目标的检测问题。首先描述直升机旋翼的理想后向散射模型,分析了直升机理想旋翼回波时域上的调制特点和频域上的分布特征。并据此讨论了检测中需要考虑的问题的问题和要求。最后,提出了一种以小波变换为工具进行信号处理、利用直升机目标旋翼的回波闪烁幅度的数目进行检测的新方法,计算机仿真验证此方法是有效的。     

毫米波雷达对直升机旋翼回波检测研究

 针对毫米波雷达直升机旋翼回波信号能量低以至检测困难的问题,本文根据旋翼回波数学模型分析了旋翼回波、地杂波和目标杂波的时域及频域特性,提出频域杂波滤除后时域检测的思路.针对直升机识别应用的现状,提出通过旋翼回波恒虚警检测保证直升机检测和识别结果信度的思想,研究了频域杂波滤除后杂波剩余和噪声的统计分布,引入滑窗检测将观测向量分为检测单元和杂波干扰参考单元以完成旋翼回波的恒虚警检测.仿真结果表明杂波滤除方法可以有效滤除地杂波和目标杂波,提高检测时的旋翼回波信杂噪比.本文设计的旋翼回波时域检测器可以在信杂噪比较低的情况下完成旋翼回波检测.     

小型无人机雷达特征与分类技术研究

为实现小型无人机目标识别,将雷达技术应用于探测与对抗无人机。首先从目标散射特性方面调研,研究结果表明微小无人机后向散射截面通常与鸟类、昆虫等类似,导致雷达虚警率较高。然后,从无人机回波分析研究,微多普勒信号具备判别飞行目标的可分性。比较多种微多普勒特征提取技术和分类技术,表明利用倒谱、矩阵分解以及多尺度分析能够提高特征精度。另外,为获得表征无人机旋翼部件的微多普勒信号,雷达系统需要解决目标跨波束、跨距离速度单元等问题。     

飞鸟与旋翼无人机雷达微多普勒测量实验研究

针对飞鸟和旋翼无人机目标识别的迫切需求,开展微多普勒测量实验研究. 首先对飞鸟翅膀扑翼运动、无人机目标主体运动和旋翼转动进行建模分析与参数化表征,从雷达动目标回波中提取多普勒频移信息;然后利用短时傅里叶变换转换为时频图,对目标微多普勒特征进行精细化描述,并从雷达参数、目标类型、观测条件等多个角度重点分析了微动特征的影响因素;最后利用K波段线性调频连续波雷达开展飞鸟和两款典型旋翼无人机（“御MAVIC Air 2”和“悟Inspire 2”）微动测量实验,对微动参数进行估计,验证了理论模型的正确性. 实测数据分析表明:目标旋翼叶片长度越大、转速越高,微多普勒频率越大;叶片数目增多导致微动特征重叠;雷达观测角度、调制周期以及时频分析的时间窗长均会对微动特性产生重要影响.     

微多普勒理论建模与仿真研究

微多普勒被认为是雷达目标的"惟一"特征,"惟一"是指不同的微运动会有不同的微多普勒,从而基于目标微动差异提取相应的微多普勒特征可用于雷达目标识别.在介绍微多普勒相关概念的基础上,建立了刚体目标的一般微动模型及其微多普勒理论模型,并具体研究了锥体弹头和诱饵的微多普勒.最后通过仿真对雷达回波基带信号采用时频分析方法提取出弹头和诱饵的微多普勒特征,从而为真假目标的识别提供了新的依据.     

一种旋翼叶片微动特征提取新方法

利用旋翼目标的旋转运动引起的微多普勒效应,实现目标微动特征的准确提取,可为目标的精确识别提供重要依据。该文以旋翼叶片为例,提出一种基于自相关函数和图像域的微动特征快速提取方法。首先基于目标的回波信号的周期性,利用回波自相关函数的图像峰值位置与目标旋转频率的关系,实现旋转频率的快速提取。然后在图像域提取目标微多普勒特征的边缘信息,通过边缘信息获得叶片散射点位置和初相信息。仿真结果验证了该方法的有效性。