机载PD雷达模拟器目标检测仿真研究

在针对机载航电设备系统的飞行训练模拟器中，雷达模拟器与惯导、气象与地理、电子对抗模拟器构成一个分布式交互仿真系统。目标的检测模拟是雷达模拟器设计中的一个重要问题。该文讨论在一定的气象条件、地理环境等情况下，模拟机载PD雷达设备完成目标自动检测的方法。根据PD雷达回波频谱特点，将其划分为主杂波、旁瓣杂波区和热噪声区三个区间，分别计算目标的信噪(杂)比，采用加权形式的随机数与检测概率进行比较的方法进行判断。进行了仿真实验，结果表明该方法判断过程明确，具有实用性。     

多重分形在杂波跟踪中的应用

为了精确跟踪杂波,提高PD雷达的恒虚警检测性能,该文提出一种基于多重分形定义的雷达杂波跟踪技术。通过分析杂波数据中的纹理信息,将多重分形技术应用于杂波跟踪。以单点分形维数和区域分形指数随q值的变化程度为标准,确定多重分形最优高阶矩数,结合PD雷达的杂波特性和多重分形算法,使强度变化较大的杂波数据转化为指数变化较稳定的高阶分形指数图;通过对在其中引入高阶矩后以确定的同一门限进行图像分割处理,结合形态滤波得到主瓣区域的位置信息。通过对大量的实际数据的分析实验,证实了该方法的有效性。     

非高斯杂波下分置天线MIMO雷达的动目标检测*

目前关于分置天线MIMO雷达目标检测的研究多是假定杂波是服从高斯分布的,实际中非高斯杂波往往更能精确描述现代雷达环境下杂波的统计。考虑几种在高斯杂波模型假设下设计的检测器,构造了服从Log-Nomal分布的非高斯杂波模型。分别针对高斯杂波和非高斯杂波模型,对分置天线MIMO雷达和相控阵雷达做了系统性能曲线仿真,并在非高斯杂波模型下,对不同目标速度下的各雷达系统的检测器性能进行仿真,最终通过对比得到了一些有关在非高斯杂波背景下MIMO雷达性能的结论。     

基于信号杂波噪声比的认知雷达扩展目标探测波形设计

针对认知雷达在杂波环境下探测扩展目标时,回波信号的信号杂波噪声比(SCNR)较低的问题,提出了一种基于SCNR认知雷达发射波形优化设计方法。首先,不同于以往的点目标模型,通过建立扩展目标探测模型,得到认知雷达回波信号杂波噪声比(SCNR)与发射信号能量谱密度(ESD)间的关系;其次,根据最大SCNR准则推导出发射信号ESD的全局最优解;最后,为了得到有实际意义的时域信号,采用相位调制的方式,结合最小均方误差(MMSE)和迭代算法将最优ESD合成满足雷达发射要求的恒幅时域信号。仿真实验中,该方法所得时域合成信号幅度为1,在匹配滤波器输出端的SCNR为19.133 dB,仅小于理想值0.005 dB。结果表明,所得到的时域波形不仅能够满足恒幅要求,而且能使接收机输出端的SCNR接近理想值,提高了扩展目标探测性能。     

杂波加噪声环境下MIMO雷达检测性能分析

MIMO雷达采用空间分集和波形分集技术, 使其在目标检测等方面与传统雷达相比有明显的优势, 逐渐成为了一个未来雷达方向的研究热点. 本文在杂波与自身噪声都存在的条件下, 给出了MIMO雷达检测模型, 导出检测性能的理论公式, 并且在多脉冲积累的条件下与相控阵雷达做仿真比较, 得出当信噪比大于10dB时, MIMO雷达有着明显的优势.     

强杂波背景下LPI信号的模糊检测方法

研究了强杂波干扰背景下运用模糊集合理论解决低截获概率信号（LPI）雷达信号的检测问题,分析了在无源雷达体制下获取有效目标信号的方法,并指出了传统匹配滤波方法的局限性.针对该问题,给出了四种模糊集合相似性测度,在借鉴了传统的匹配滤波器基础上提出了构造模糊匹配滤波器,并利用模糊相似性测度为准则进行滤波运算,以解决强干扰背景中信号检测的问题.基于定义的相似性测度准则对LPI信号采用模糊匹配滤波,仿真结果表明该方法具有在强干扰背景下检测目标的良好能力,其性能优于传统匹配滤波方法.     

基于匹配子空间的高频雷达恒虚警检测

雷达回波信号经过三维FFT信号处理之后得到了距离、多普勒、波束角度信息,常规高频雷达目标检测只是在特定的波束内距离-多普勒平面进行的,显然,这样的处理方式不是最优的.当外部干扰和杂波很强时,常规的检测方法会将门限设置较高,限制了对弱小目标的检测.本文针时弱小目标在强干扰或强杂渡中的的情况,将匹配子空间的思想应用到了高频雷达的目标检测中.首先,在距离-多普勒平面内采用开关恒虚警检测方法,然后将检测单元的波束空间分成信号子空间和噪声子空间,时检测后的数据向信号子空间上投影,进一步对目标进行识别检测.由匹配子空间检测理论及仿真结果可知该方案将是三维高频雷达数据的最优解.     

Gauss色噪声中MIMO分布孔径雷达检测性能分析

文中针对MIMO分布孔径雷达目标检测问题建立了目标回波的经典线性模型,并基于此模型研究了Gauss色噪声以及各观测通道间目标RCS部分相关等复杂情况下MIMO雷达检测器的构造思路与检测性能.构造思路的研究结果表明,MIMO雷达检测器所必须完成的杂波抑制、匹配滤波等任务都可以在各个接收孔径上分别独立地完成,从而降低了检测器的实现难度.基于这种构造思路,文中给出了适用于强噪声背景或飞行器隐身技术致使某些观测通道失效条件下的Max检测器,该检测器还具有恒虚警率门限容易计算的优点.检测性能分析方面,文中首先利用Fishler偏差系数和极限统计量等价分解形式从理论上分析了MIMO分布孔径雷达AMF检测器的检测性能,然后推导了该检测器的检测性能解析表达式.理论分析与仿真计算的结果都表明,噪声背景的有色性以及观测通道间的相关性都会降低MIMO分布孔径雷达的空间分集能力,使观测通道间目标RCS的变化由快起伏趋向慢起伏,从而导致MIMO分布孔径雷达的检测性能在大信噪比时向相控阵雷达退化.     

STAP中的协方差矩阵求逆快速算法研究

研究机载雷达平台问题,空时自适应处理(STAP)是新一代机载相控阵雷达杂波抑制与目标检测的关键技术.在工程化过程中.运算量巨大是其面临的首要问题.为了改善STAP在采样矩阵维数较高情况下求逆运算的实时性能和有效提高雷达抑制杂波和抗干扰能力,提出了一种改进的Strassen矩阵求逆算法,算法结合了Strassen矩阵求逆的高效性以及采样协方差矩阵是Hermite正定阵的特点,具有运算最小,算法结构简单,便于工程实现的优点.DSP处理器的实测数据证明了方法的有效性和可行性.结果表明与目前工程中改进方法性能改善效果明显.     

脉冲多普勒雷达信号处理仿真系统研究

为了提高雷达信号处理系统性能,研究信号处理系统模型算法,构建了一个雷达信号处理系统仿真模型.在对雷达信号处理模型算法详细分析的基础上,利用Matlab工具实现对该算法模型的仿真验证.通过对仿真结果的分析,可以看出该算法能够准确提取目标的距离、速度信息,对杂波和噪声的抑制能力较强,验证了信号处理仿真系统模型的可行性和算法的可靠性.     

一种改进的海杂波滤波算法

在超视距雷达的发展历程中,计算机仿真技术的出现有力地推动其技术的发展。海杂波作为超视距雷达探测中的一个主要干扰因素,严重影响到相应技术的发展。在传统计算机仿真技术中,很少考虑到滤波算法对信号的影响,这就造成目标信号在通过计算机仿真后产生较大的失真。本文针对上述计算机仿真的不足,将信号的纠正过程引入计算机仿真算法中,达到海杂波抑制和信号修正的双重目的,并通过实验与传统计算机仿真结果进行对比,较好地体现出本文所设计滤波算法的优越性。     

压缩感知在雷达目标探测与识别中的研究进展

压缩感知理论是针对采样率和计算复杂度的一种新的信号处理模式,它以远低于奈奎斯特频率对信号进行采样,并能准确重构出原始信号.随着宽带高分辨雷达技术发展,目标相对于背景的高度稀疏,与复杂的雷达系统、海量数据呈现极度的不平衡,压缩感知是有效地减弱这种不平衡的可能技术之一.以雷达稀疏信号的压缩测量及重构为主线,本文综述了压缩感知理论在雷达目标探测与识别中的研究进展,分析了压缩感知理论在PD雷达、穿墙雷达、MIMO雷达、雷达目标参数估计、雷达成像以及目标识别等领域的潜在应用,描述了国内外的相关研究进展.文中对研究中现存的难点问题进行了探讨,并展望了未来的研究方向.     

适于高频地波雷达工程应用的数据关联方法

针对宽波束高频地波雷达监测海面低速移动目标的工程应用要求,采用一种新的跟踪门预处理的联合概率数据关联方法对目标进行跟踪.基于数据关联性能评价函数和运动定理相结合的跟踪门规则能够减少跟踪门内非本目标的回波;在此基础上采用简化的联合概率数据关联算法对波门内的回波进行关联滤波,从而降低错误关联的概率并减小关联计算负荷;雷达实测数据分析表明,该方法计算量小,能够稳定、有效的实现高频地波雷达系统中的目标跟踪,适于工程应用.     

Target tracking with fast adaptive revisit time based on steady state IMM filter

Time is a valuable resource in phased-array radar and proper use of it enables the radar to track more targets simultaneously. Appropriate usage of time in the tracking means the radar can minimize the revisit rate of the tracked targets while the accuracy of targets position estimation is still acceptable. In this paper, a new method for determination of target revisiting time is proposed which has relatively low computational cost and uses steady state filters with Interactive Multiple Models structure. The proposed algorithm allows the radar designer to determine the filter parameters by some criteria such as the desired accuracy and targets maneuver. The performance of the proposed method is compared with the conventional filters for standard maneuverable flying targets. Simulations show the better accuracy and reliability of the proposed method beside its less target revisit time and computational load.     

Distributed target detection with polarimetric MIMO radar in compound-Gaussian clutter

This paper mainly deals with distributed targets detection with a polarimetric MIMO radar against compound-Gaussian clutter dominated scenario with unknown covariance matrix. First, the general polarimetric detecting problem of the distributed targets is developed to the MIMO radar, and then, the fully adaptive Generalized Likelihood Ratio Test (GLRT) is devised according to the well known two-step design procedure. Three covariance matrix estimation strategies using the secondary data are introduced to make derived receiver fully adaptive. A thorough performance assessment is given, and via several numerical examples, the results highlight that the spatial and polarization diversities can be exploited to improve the detection performance of the distributed targets in compound-Gaussian background, and it outperforms the phased-array counterpart, the adaptive loss is completely acceptable in practical applications. Meanwhile, the fixed-point estimation strategy is more suitable to implement the adaptive detection algorithm.     

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。     

基于卷积神经网络的雷达目标检测方法

雷达目标检测近年来一直是雷达信号处理中的重要任务,在探测监控等安全领域中有非常重要的作用;针对传统恒虚警目标检测方法存在的环境适应能力较弱、复杂地形环境下雷达虚警数量急剧上升等问题,提出一种基于卷积神经网络的雷达目标检测方法;以雷达回波信号数据处理后得到的距离-多普勒图像作为模型的训练集和测试集,设计基于FasterR-CNN结构的雷达目标检测模型,训练模型并将测试结果与传统恒虚警目标检测算法结果相比较,所设计的模型提升了雷达目标检测正确率并较大地减少了虚警数量,这表明将卷积神经网络应用于雷达回波信号的处理任务中是可行的。     

Optimal placement of barrier coverage in heterogeneous bistatic radar sensor networks

Barrier Coverage is an important sensor deployment issue in many industrial, consumer and military applications.The barrier coverage in bistatic radar sensor networks has attracted many researchers recently. The Bistatic Radars (BR) consist of radar signal transmitters and radar signal receivers. The effective detection area of bistatic radar is a Cassini oval area that determined by the distance between transmitter and receiver and the predefined detecting SNR threshold. Many existing works on bistatic radar barrier coverage mainly focus on homogeneous radar sensor networks. However, cooperation among different types or different physical parameters of sensors is necessary in many practical application scenarios. In this paper, we study the optimal deployment problem in heterogeneous bistatic radar networks.The object is how to maximize the detection ability of bistatic radar barrier with given numbers of radar sensors and barrier’s length. Firstly, we investigate the optimal placement strategy of single transmitter and multiple receivers, and propose the patterns of aggregate deployment. Then we study the optimal deployment of heterogeneous transmitters and receivers and introduce the optimal placement sequences of heterogeneous transmitters and receivers. Finally, we design an efficient greedy algorithm, which realize optimal barrier deployment of M heterogeneous transmitters and N receivers on a L length boundary, and maximizing the detection ability of the barrier. We theoretically proved that the placement sequence of the algorithm construction is optimal deployment solution in heterogeneous bistatic radar sensors barrier. And we validate the algorithm effectiveness through comprehensive simulation experiments.

     

基于无源传感器协同的机载雷达自适应辐射控制算法

随着现代战场中电子对抗的日益激烈,雷达的生存环境受到了严重威胁。射频隐身技术是一种提高雷达及其搭载平台战场生存能力的重要途径。文中采用一种基于交互式多模型（Interacting multiple model, IMM）和扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman filter, EKF）的序贯滤波方法。该算法优先使用无源传感器进行目标跟踪,将滤波过程中的状态估计预测协方差与预先设定的协方差门限进行比较,当目标跟踪精度不满足要求时,开启雷达工作。同时根据目标运动状态自适应地调整雷达工作时的辐射能量,从而进一步减小目标跟踪过程中机载雷达的辐射总能量。仿真结果表明,本文算法可以有效地配置机载雷达工作参数,提升系统的射频隐身性能。