雷达高度表回波模拟及扩展目标算法

雷达高度表回波信号具有时域和多普勒域二维展宽特性,将该特性作为目标检测器的先验信息是提高弹载雷达高度表检测性能的重要方法之一。将目标回波看作是若干个散射点回波信号的矢量合成,并考虑载体高速运动对各个散射点回波信号的多普勒调制,提高了目标回波仿真的可信度。仿真模拟了不同地形地貌、不同高度条件下的回波信号,分析了目标回波在时域和多普勒域的展宽及起伏特性。通过在时频域对目标散射点二维分布的估计,设计了一种适用于弹载雷达高度表的改进BS-GLRT检测算法。仿真表明,该检测算法的性能优于现有的检测算法。     

弹道导弹微动特征参数随雷达回波信噪比的变化特性

雷达目标识别是弹道导弹防御系统中的关键技术,利用导弹目标产生的雷达微多普勒频率进行目标判定是先进的目标识别方法之一。在进行弹道导弹的微动特征参数提取时,雷达回波的信噪比将会对其有不同程度的影响,严重时可能无法实现参数提取。在建立弹道导弹弹头运动模型和基于时频分析法的微多普勒特征参数提取方法的基础上,通过不同雷达回波信噪比下弹道导弹微多普勒特征参数提取的仿真,获得了微动特征参数随信噪比的变化特性。仿真结果表明:基于微多普勒的弹道导弹微动特征参数提取效果随着雷达信噪比而提高;只要雷达信噪比大于5,则都可较好地实现微动特征参数的有效提取。     

基于逆Radon变换的微动目标重构研究

目标微动对雷达回波的调制效应包括微多普勒调制、高分辨像调制和RCS调制等。根据单频和线性调频信号下典型微动目标的电磁回波模型,分析了微动在单频回波和高分辨距离像上的调制特性,在研究了微动目标的微多普勒时频图以及距离像-时间序列图的调制规律后,提出了基于逆Radon变换重构微动目标二维强散射中心分布的方法,对于微动目标利用回波高分辨距离像序列和时频分布图实现了目标二维重构,通过对仿真实验和暗室测量数据实验验证了该方法的可行性和有效性。     

基于高斯短时分数阶Fourier变换 的海面微动目标检测方法

海上目标随海面颠簸导致姿态变化,引起回波功率调制效应,导致回波多普勒体现时变和非平稳特性.为此,本文将微多普勒理论应用于海杂波中弱目标检测,提出一种基于高斯短时分数阶Fourier变换(GSTFRFT)的海面微动目标检测方法.首先,建立海面目标的平动和三维转动回波模型;然后,基于海尖峰判别方法对回波信号进行数据筛选,改善信杂比,并采用GSTFRFT对微动信号进行增强处理,利用海面目标与海杂波的微动特征差异设计恒虚警检测方法;最后,通过GSTFRFT域滤波,提取信号的微动特征并得到瞬时频率.实测雷达数据仿真结果验证了算法的有效性,具有在强海杂波中检测微弱目标的能力.     

宽带雷达微弱目标信号的积累方法

利用长时间信号积累来提高信噪比（SNR）是微弱目标检测的一种常规方法。针对宽带雷达目标运动引起跨距离单元走动以及目标回波能量分散而无法有效积累问题,通过对宽带雷达目标模型与回波特性的分析,利用相邻脉冲重复周期目标一维像的相似性,提出了一种基于互相关技术的多周期回波信号的频域积累方法。仿真结果表明,该方法适用于低信噪比下的信号提取,为宽带雷达微弱目标检测提供一种有效的积累方法。     

基于PCA-CLEAN的噪声稳健激光微多普勒特征提取方法

雷达回波中的微多普勒效应能够反映目标的几何结构和运动特性,作为目标独一无二的特征,能够用来实现对目标类别和属性的判断。波长的优势使激光雷达相对于微波雷达具备更好的微多普勒探测精度。针对空中飞机目标(直升机、螺旋桨飞机)回波中微多普勒调制能量较弱,易被噪声污染的问题,提一种基于PCA-CLEAN的噪声稳健激光微多普勒特征提取方法,首先利用PCA对回波信号进行噪声抑制,然后利用CLEAN算法将回波中的机身分量和微动分量区分开,进而提取反映不同目标微动差异的三维特征进行目标分类,基于仿真和实测数据的实验结果表明,所提方法能够获得较好的分类性能,同时在低信噪比条件下能够获得较好的噪声抑制性能。     

一种基于飞机目标CFD图的目标特征提取算法研究

随着雷达目标微多普勒现象的发现,目标的微动特性在雷达自动目标识别中逐渐受到了广泛的关注。微动目标回波中包含了精细的目标微多普勒特征信息,因此,可以从其中推断出目标特有的独立特征。而基于目标微动回波时频图的特征更是因为其信息量充足的特点,成为了一种新兴有效的目标分类特征。文中主要研究了飞机目标的韵律频率图(Cadence Frequency Diagram,CFD)特征分类算法,详细叙述了算法的具体步骤。仿真分析了CFD特征在飞机目标分类中的特点和优势,并且研究了相关参数对CFD特征的影响。     

宽带信号检测方法与性能分析

当雷达发射宽带信号时, 距离分辨单元可能比目标的尺寸小,导致目标在距离维扩展从而导致能量分散,常规的检测方法可能失效。基于此,文中分析了宽带信号的目标回波特性,提出了一种分段积累相关检测算法,并给出了时域和频域两种实现途径。通过仿真和实测数据分析,验证了时域和频域两种方法的同等优势,信噪比可以比常规处理高5 dB。最后基于工程实现的角度,分析了时域和频域两种方法的优缺点。     

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.     

基于微动特征关联的空间自旋目标宽带雷达三维成像

自旋目标3维成像对于空间目标识别具有重要意义。为了解决单基雷达中无法获取自旋目标真实3维结构特征的问题,该文提出一种基于微动特征关联的自旋目标宽带雷达3维成像方法。通过利用多部雷达获取目标在不同视角下的回波信号,基于目标自旋时各散射中心的微多普勒信息特征实现不同雷达回波数据的多散射中心关联,获得了能够反映自旋目标真实尺寸的3维像。仿真结果验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

弹道中段不同平动多目标的平动参数估计方法

弹道中段多目标具有不同的平动参数，以往针对单目标和同一平动参数的群目标的平动补偿方法不再适用。针对此问题，该文提出了基于高阶模糊函数、延迟共轭相乘及时频分布处理相结合的多目标平动参数和微动周期估计方法。首先，该方法利用高阶模糊函数估计出平动2阶加速度和微动周期；然后，通过对1次补偿后的回波进行延迟共轭相乘估计出平动1阶加速度；最后，利用2次补偿后目标回波时频图的差异，对时间轴进行加权累加估计出剩余平动速度。仿真结果验证了所提算法对于多目标不同平动参数估计的有效性。     

基于STFT谱图滑窗相消的微动杂波去除方法

微动杂波往往具有较大的多普勒展宽,会抬高噪底、湮没弱目标,造成虚警和漏检。有效去除微动杂波对提高雷达性能具有重要意义。该文利用匀速目标回波和微动杂波在短时傅里叶变换(STFT)谱图中的形态差异,提出了一种基于STFT谱图滑窗相消的微动杂波去除方法。具体地,匀速运动目标回波在STFT谱图中表现为特定频率单元上平行于时间轴的直线型能量条带,而微动杂波具有时变非平稳特性,在STFT谱图中呈现出横跨多个频率单元的时变复杂形态。将原始STFT谱图沿时间维滑窗得到新的STFT谱图,则目标回波分布在这两种谱图中的相同位置,而微动杂波在这两种谱图中的位置存在明显差异。因此将上述两种谱图相减,根据相减前后谱图中各单元的强度变化情况,即可将目标回波和微动杂波分离,达到去除微动杂波的效果。仿真和实测结果均验证了所提方法的有效性。与常见基于时频变换的L-statistics算法相比,所提方法能够在去除微动杂波的同时,较好地保留了目标回波。     

基于微动特性的单根箔条回波信号时频特性

针对箔条微动对回波信号调制的问题,提出一种单根箔条回波构建方法。首先建立单根箔条的典型微动模式的运动学方程,然后基于散射中心对该微动模式下的单根箔条回波进行仿真,最后通过时频方法对单根箔条回波信号的微动变化规律进行分析。仿真结果表明,建立的单根箔条微动模型能够有效地反映箔条回波信号的微动特性,为精确建立箔条云回波模型提供了技术支撑,并为有效识别箔条干扰、改善雷达性能提供了理论依据。     

太赫兹双频雷达目标微动特征提取仿真

基于双频太赫兹回旋管设计了双频太赫兹雷达,针对振动、转动、翻滚运动目标建立了包含微多普勒信息的目标回波模型,采用时频分析方法开展了微动特征仿真计算.通过仿真结果可以看出,0.11 THz雷达和0.22 THz雷达对于振动、旋转、翻滚的微动特征都有厘米级的探测能力.在较强噪声条件下,通过自功率谱时频分析,可以抑制噪声,提...     

基于AlexNet-BiLSTM网络的锥体目标微动分类

针对典型弹道锥体目标分类需构造、提取人工特征而缺乏通用性及智能性的问题,提出一种利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）与长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）相结合的网络模型,对弹道锥体目标的微动时频图实现智能分类的方法。首先,分析弹道锥体目标的微多普勒特征,得出不同微动形式的微多普勒频率;然后,利用AlexNet网络的图像特征提取能力与BiLSTM网络的时序特征提取能力构造AlexNet-BiLSTM网络模型,并通过模拟雷达回波生成的时频图数据集对网络进行训练、调试;最后,仿真结果表明该网络能实现弹道锥体目标的智能微动分类,验证了该网络的有效性及鲁棒性。      

一种基于全极化回波的微多普勒增强算法

极化信息的有效利用可提高目标特征提取和识别的精度.针对微动目标的微多普勒提取问题,在介绍传统微多普勒提取算法的基础上,建立了微动目标的全极化回波模型,提出了一种基于全极化信息的微多普勒提取算法.该方法以时频图像的对比度作为目标函数,通过寻找一组最优极化矢量提高时频图像质量.仿真数据实验表明,本文方法比传统时频变换方法得到的时频图像的对比度更高.真实数据实验发现,本文方法得到的图像对比度高达2.56,而传统时频变换方法得到的图像对比度在0.88到1.66之间.实验结果证明了本文方法的有效性和相比传统方法的优势.     

弹道中段进动目标非理想散射中心微动特性研究

 传统中段进动目标微动特性研究通常将目标散射中心视为理想散射中心,且用目标自身进动来等效散射中心的运动,据此所得结论具有一定局限性.本文揭示了中段目标自身进动与散射中心运动的异同,综合考虑了实际散射中心的非理想散射现象和遮挡效应,建立了基于非理想散射中心的中段进动目标回波模型,并利用仿真实验分析了不同进动参数对时频特性的影响,通过暗室进动实验证明了本文结果的正确性.     

基于RWT的旋转微动目标二维ISAR成像算法

本文针对旋转微动目标的二维ISAR成像问题,首先,分析了目标旋转微动及刚体部件在距离-慢时间域的回波特性;其次,提出了基于解正弦调频RWT的旋转微动部件成像算法,同时,提取旋转微动散射点的位置参数并滤除其回波,对剩余回波采用基于RWT方法进行刚体回波重建,并利用传统RD算法获得刚体ISAR像;最后,仿真结果证明了本文算...     

基于游标测距的微动参数估计

精确地估计微动参数有利于对微动目标进行分类识别。本文根据目标微动在全相参脉冲多普勒雷达体制下的回波特点,提出了一种基于游标测距(Range Vernier)的微动参数估计方法。首先建立微动目标雷达回波模型,主要是进动目标回波模型。以某一回波脉冲为参考,采用游标测距技术测量后续回波脉冲接收时刻目标的距离,该距离与时间的关系反映了目标的运动规律,最后通过正弦基分解(Sin FM Basis Decomposition)的方法从测量结果中估计出微动参数,包括振幅、角频率和初始相位。参数估计过程中峰值搜索的范围由经验知识和雷达测量信息确定。算法性能分析推导了雷达测速误差、测相位误差以及脉冲重复频率(PRF)和载频之间的约束关系,以保证游标测距正常进行。仿真结果验证了在现有雷达体制和测量精度条件下,游标测距可以正常应用,并且微动参数估计的精度非常高。      

空间进动目标微动参数估计方法

该文提出了基于窄带雷达估计空间进动目标微动参数的新方法。该方法首先依据进动目标回波信号的微多普勒特性,应用傅里叶变换对目标的进动参数进行粗估计;然后根据回波信号的时频谱特性,通过相干积累的方法得到目标的高分辨率3维分布。最后,利用图像熵的概念在特定范围内对微动参数进行搜索,获得了较高的估计精度。使用仿真数据验证了算法的性能,证明了参数估计的高精度。