相控阵雷达的线性调频步进ISAR成像分析

宽带相控阵雷达是一种新型的成像雷达,在目标识别方面呈现着重要的作用,但相控阵雷达天线对雷达信号瞬时宽带存在约束,为了得到高分辨的ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)图像,选取线性调频步进信号作为发射信号,等效合成大带宽雷达回波信号.文章分析了相控阵雷达不能发射或接收宽带信号的原因,计算了瞬时带宽的取值范围,对线性调频步进ISAR信号特性及合成距离包络法的工作原理进行了分析,探讨了线性调频步进信号ISAR处理方法.最后展示了目前的研究成果,基于实测数据的理论距离分辨力为0.25 m的相控阵雷达的线性调频步进ISAR舰船目标图像.     

步进频率雷达目标径向速度的估计

针对步进频率(SFW)雷达探测运动目标时,距离方向的目标速度导致相参合成一维距离像失真的问题,提出一种简单目标径向速度的估计和补偿方法,即改变发射信号的步进频率值会得到含有不同误差的径向距离,再借助脉冲重复频率(PRF)和目标径向速度与距离的关系,即可实现对径向速度的精确估计,从而完成相位误差修正,提高距离像的质量.对单个和两个运动目标进行仿真计算的结果表明,该方法测速精度较高,计算量较小,实现容易,适于工程应用.     

抗速度门拖引的解线性调频方法

速度门拖引常用来欺骗雷达的速度跟踪系统，文中探讨了对抗速度门拖引的解线性调频方法，文中还分析了解线性调频的大批量并给模拟结果。     

基于二维非周期相位调制的步进线性调频成像雷达干扰方法（英文）

步进线性调频雷达信号可以通过多个窄带子线性调频脉冲合成的方式获取目标高分辨图像。由于步进线性调频雷达信号对雷达瞬时带宽要求较低,已成为最常用的宽带雷达波形之一。本文针对步进线性调频成像雷达对抗问题,提出一种基于二维非周期相位调制的雷达干扰方法。所提方法利用非周期相位调制产生高水平旁瓣的独特特性,可在雷达图像上形成沿距离向与方位向二维分布的压制性干扰,从而使得目标无法被有效识别。在此基础上,讨论了编码码元宽度与占空比等不同调制参数对干扰特性的影响,并进一步给出相应干扰参数设计准则。最后,通过雅克-42飞机数据仿真以及实测无人机数据实验证明所提干扰方法的有效性。     

运动目标环境下的调频步进信号分析

线性调频步进信号是一种新的高距离分辨率信号。首先定义了线性调频步进信号的负型模糊函数,并简单分析了线性调频步进信号的一般分辨性能。对于运动目标环境下的线性调频步进信号特性进行了较为详尽的分析,讨论了线性调频步进信号的目标运动回波特性。在仿真试验中进一步分析了运动补偿的约束条件。     

线性调频信号的时域加权技术

本文针对线性调频信号的时域加权问题，做了大量的计算机模拟，并对各类数据加以汇总和分析。在分析典型窗函数的基础上，笔者提出了一种适合于线性调频信号加权的新型窗函数──梯形窗函数。     

对动目标检测雷达的正弦波调频干扰

提出一种针对动目标检测和成像雷达的正弦调频干扰产生模型,将接收到的雷达发射信号进行正弦波频率调制,再与假的动目标模板信号进行卷积后转发．假目标回波附加的正弦频率调制使得两个通道间信号的差异增大,相关性降低．当动目标回波功率与干扰功率比在区间［-16dB,-12dB］时,检测到的动目标方位向坐标和距离维速度估计出现较大误差,形成欺骗干扰．当动目标回波功率与干扰功率比小于-16dB时,大功率干扰信号的存在抬高了恒虚警检测门限,降低了检测概率,出现遮盖性干扰．仿真试验证明该方法干扰效果明显,且简单易实现．     

复杂探测背景下的LFMCW雷达动目标二维检测方法

为了提高线性调频连续波雷达在复杂探测背景下的动目标检测能力,分析了线性调频连续波雷达回波信号的一维和二维频谱特点,提出了一种基于二维信号变换的动目标检测处理方法.该方法对雷达回波信号进行距离-速度二维变换,将变换结果作为二维恒虚警检测器的输入参考单元来检测淹没在一维距离谱中的运动目标,降低了复杂探测背景对动目标检测的影响,并在目标检测后利用二维变换信息提取了目标距离、速度和方位角度,测量了目标运动轨迹.     

一种调频连续波地面侦察雷达目标识别算法

针对线性调频连续波（LFMCw）便携式地面侦察雷达对地面运动目标的识别问题,提出了一种简单有效的行人与车辆目标识别算法．该算法利用行人与车辆目标的微多普勒特征不同,将其多普勒谱进行功率谱转换后,通过功率谱信息来完成对行人与车辆目标的分类识别．仿真实验验证了该算法的正确性．与基于时频分析类方法相比,该算法计算量小,且在动目标检测（MTD）之后进行数据处理时,不需要再对信号进行复杂的时频变换分析,因而具有较大的工程应用价值．     

对线性调频脉压雷达的干扰

线性调频脉压雷达的军事应用日益广泛,因此对这类雷达的干扰问题已成为电子战的重要研究课题。本文基于线性调频脉压信号在时间和多卜勒频率间存在强耦合的事实,提出用移频干扰实现欺骗干扰的方法。文中讨论了干扰参数(J/S、频移速度)对干扰效果的影响,以及实现移频干扰的方法.对移频干扰引起的干扰信号压缩主峰的时间偏移进行了计算机模拟。移频干扰不仅有效地干扰线性调频脉压雷达,对相位编码雷达,干扰也十分有效。     

基于改进码本模型的视频运动目标检测算法

针对经典码本模型对动态背景适应能力不足及更新算法效率不高的问题,提出了一种用快速冒泡排序和短时滑动窗口改进的码本模型。为了优化码本结构,提高活动码字首次匹配成功概率,设计了一种快速冒泡排序算法对模型码本中码字位置进行快速排序;为了实现像素的均值及偏差的快速跟踪,设计了一种短时滑动窗口算法对像素变化信息进行存储,解决了动态背景的模型自适应问题。实验表明,改进后的算法能够有效适应复杂环境下的背景变化,且具有良好的检测精度和实时性能。     

脉冲制无源雷达动目标时延快速估计方法

根据脉冲制非合作双基地雷达系统的特点,讨论了固定目标的互相关检测与时延估计原理,针对运动目标多普勒频移对互相关检测造成的失配损失很大而无法继续使用的问题,提出了一种“分段相关-视频积累”快速时延估计算法,并对线性调频脉冲串信号在互相关和“分段相关-视频积累”两种方法下的处理性能进行了理论分析和仿真比较。实验表明“分段相关-视频积累”方法能够在参考通道与目标通道的信噪比相差十分悬殊的情况下,有效地完成微弱动目标的检测与快速时延估计。     

色散特性对毫米波频率步进雷达影响的研究

对影响毫米波频率步进雷达分辨率的主要因素进行了分析。除目标速度以外,为毫米波频率步进雷达提供频率信号的频率源的色散特性也会对雷达分辨率造成恶化影响。微波频段上的色散特性会被搬移到毫米波频段,导致毫米波发射信号和本振信号的初始相位差不为常数,对雷达系统尤其是距离分辨率造成严重影响。仿真结果与实验结果一致。为了抵消色散特性对雷达分辨率的恶化影响,可以通过对色散特性的补偿来实现。色散特性补偿的方法被应用到实现W波段频率步进频率源的设计中,满足了0.45 m距离分辨率的要求。     

基于运动平台的运动目标检测与跟踪

为了实现大视场智能监控,本文提出了一种基于运动平台的运动目标检测与跟踪方法．在相邻帧之间通过块匹配进行运动补偿,采用三帧差分法分割出运动目标．当运动目标正常运动时跟踪其形心;当运动目标被遮档时,根据卡尔曼滤波器预测的形心跟踪目标．其中,对于块匹配,采用边缘点作为匹配块的中心点并根据摄像机的运动方向确定搜索范围,使处理速度提高了38．6％．另外,比较得出最小二乘法对运动目标运动状态突然改变时拟合效果差,因此采用卡尔曼滤波器进行预测．实验证明,本算法适应环境变化的能力强,而且平均每秒处理37．6帧,达到实时处理要求．     

基于AOK时频分析的窄带雷达目标架次分辨方法

针对非平稳运动编队目标的分辨问题,基于ISAR技术和非平稳分析时频分析理论,研究了一种基于自适应最优核（AOK）的窄带雷达目标架次分辨方法,给出了窄带雷达目标架次分辨处理过程和算法步骤.不同于传统方法,该方法主要利用目标相对于雷达的转动引起的多普勒差异来分辨目标,并考虑了交叉干扰的抑制性、信号能量的聚集性,可获得更优的分辨效果.基于实测数据的对比实验结果证明了该方法的有效性.     

运动目标对步进频率一维距离像的影响研究

该文针对宽带步进频率收发信号,根据高分辨率一维距离像的多散射中心数学模型,分析了当目标运动时的距离相位关系,并推导了目标一维距离像的偏移因子和发散因子公式,对多普勒效应的影响进行了深入的研究.通过对高分辨率步进频率毫米波目标模型的计算机系统仿真,算法和分析得到了验证,并得到了运动目标速度补偿条件.     

运动目标对步进频率一维距离像的影响研究

该文针对宽带步进频率收发信号,推导了基于高分辨率一维距离像的多散射中心数学模型,并给出了其外包络表达式。针对高分辨率步进频率毫米波雷达目标,分析了当目标存在相对运动时的回波数学模型,并对多普勒效应的影响进行了深入的研究,通过计算机的系统仿真,最后得到了运动目标速度估计与补偿的条件。     

一种检测视频中运动目标的新方法

现有的用于视频运动目标检测的鲁棒主成分分析方法通常将背景矩阵的秩函数松弛为核范数,导致求解低秩矩阵的奇异值收缩算子法的阈值恒定,从而背景恢复精度不高。为此提出由加权核范数和结构稀疏范数组成的新的损失函数并用交替方向乘子法进行优化。采用加权核范数作为矩阵的低秩约束,使得压缩阈值与相应奇异值的大小呈单调递减关系,从而大奇异值得以较小幅度压缩。使用结构稀疏范数作为前景稀疏约束,有效利用了前景运动目标的空间区域连续性的先验知识。实验结果表明,该方法在动态背景、阴影等复杂场景下均能取得较其他鲁棒主成分分析方法更好的效果。     

一种基于混合高斯模型的运动目标阴影检测策略

视频的目标分割与阴影检测技术是计算机视觉领域中最主要的研究方向之一。基于混合高斯模型,提出一种双重阴影检测策略。先通过HSV模型下的颜色夹角确定疑似阴影,再对运动目标和疑似阴影进行混合高斯建模从而消除实际阴影。实验结果表明,该策略在不影响目标识别的情况下可以较好地检测并消除在不同光照环境下的随伴运动目标阴影,具有较高的鲁棒性,从而能保证目标检测的连续性和准确性。       

基于自适应学习率的运动目标高效检测算法

该文提出了一种改进的基于自适应学习率高斯建模的三帧差分算法。通过基于自适应学习率的混合高斯背景建模,实现背景模型的自适应修正,保证算法在动态环境中能完整提取目标内部信息。其次,采用基于边缘提取的三帧差分改进算法,完成对目标轮廓的快速提取,并以此作为目标图像的边缘补充。实验结果表明,该算法能够完整提取运动目标,并保证目标边缘的连续与平滑,同时检测的速度得到提升,可广泛应用于智能监控、医疗等领域。