基于长时间积累的低可观测目标检测方法

雷达信号的有效长时间积累是检测低可观测目标的一种常用方法,可以在不改变系统硬件的同时大大提高信噪比,以增加雷达威力。但是,在较长的积累时间下,快速机动目标有可能会带来距离走动、多普勒扩散等问题,严重影响检测性能。为解决上述问题,提出了一种段内相干积累段间非相干积累的方法,避免出现多普勒扩散,有效地矫正了距离走动,具有良好的性能。     

一种新的超声速弱目标长时间相参积累算法

由于超声速弱目标的高速、小雷达散射截面特性,常规雷达难以对其进行有效检测与跟踪。针对该问题,文中提出了一种新的超声速弱目标长时间相参积累检测与估计算法。首先,给出了超声速弱目标回波信号模型,并分析了距离走动特性,同时通过构造线性频率相位因子,补偿了距离走动的影响;然后,进行匹配滤波和相参积累,来提高目标的检测性能,同时完成目标的参数估计;最后,通过仿真实验分析了该算法的检测和参数估计性能。理论推导和仿真结果表明,该算法的信噪比积累增益为脉压比和相参积累脉冲数的乘积。     

一种降秩线性约束自适应波束形成算法

线性约束最小方差法可在多项约束条件下提供较好的干扰抑制能力,然而在低快拍数、固定零点和自适应干扰零点重合的条件下,该算法性能严重下降。该文提出了一种新的线性约束自适应波束形成算法———基于变换的线性正交投影算法,可较好地克服上述缺点,且计算量较小。理论分析与仿真结果验证了算法的有效性。     

一种在中频上实现测量目标速度的方法

提出了一种数字和模拟相结合的方法，用以实现在中频上对目标速度的测量，分析了时间压缩原理与配相原理。     

高机动雷达目标快速长时间混合积累算法

长时间积累是提高雷达微弱目标检测性能的有效方法,但高速高机动目标的跨距离单元和跨多普勒单元现象严重限制了积累性能。为此,本文提出了一种长时间混合积累的新方法,将积累时间划分为若干个子孔径,在子孔径内同一个距离单元相参积累,在子孔径间实现高效的跨距离单元非相参积累。该方法中采用启发式搜索策略,有效地解决了遍历搜索中运动模型阶数增长带来的运算量爆炸问题。同时,其可通过高阶包络补偿有效降低信噪比损失。数值实验表明,新方法较现有混合积累方法可显著改善检测性能和降低运算量。      

强背景杂波条件下运动的弱小目标检测方法

根据目标、背景干扰和噪声在红外序列图像中的差异。提出了一种基于空间高通滤波和时间域上N帧轨迹积累的运动小目标检测方法。该方法可以在低信噪比的情况下消除红外起伏和随机噪声的影响,有效检测出弱小目标。实验结果表明,采用这种时空混合处理的方法可以得到满意的结果。     

分布式相参雷达多脉冲积累相参参数估计方法

分布式相参雷达(DCAR)是目前国内外雷达领域的重要研究方向,精确的参数估计是实现其良好相参性能的前提和核心。基于动目标模型,提出一种基于多脉冲积累的相参参数估计方法。该方法通过对多脉冲信号进行快、慢时间匹配滤波处理,实现多脉冲相参积累;再利用互相关法进行相参参数估计。仿真分析对比了不同脉冲个数和不同输入信噪比下的参数估计性能和相参性能,仿真结果表明,该方法具有可行性,且可以有效提高低信噪比情况下的参数估计性能和相参性能。     

一种复杂背景下运动小目标的检测方法

本文将小目标的帧间信息和光流法紧密联系起来,把小目标的检测分为小目标的预处理、帧间差分和使用金字塔迭代Lucas-Kanade的光流法确定目标三个步骤进行．实验结果表明,该方法能够有效地检测运动小目标．     

一种高速运动目标长时间积累方法

针对高速运动目标相位编码回波信号不能进行长时间相参积累,提出双频共轭处理方法,该方法采用双频共轭及Keystone变换处理,同时解决高速运动目标越距离单元走动及速度模糊,实现信号的有效相参积累。采用两目标回波仿真数据进行实验,实验结果表明了该方法的有效性。     

海杂波背景下的非相干积累目标检测

海杂波具有强的时间和空间相关性,在海杂波的去相关时间内,海杂波是相关的。本文根据海杂波的时间相关性特点,提出了对雷达回波进行非相干积累的目标检测方法。由于海杂波是相关的,目标回波是不相关的,对雷达回波进行非相干积累,可以在保证目标回波能量不变的情况下,削弱海杂波的能量,从而提高目标检测性能。实验结果表明,海杂波背景下的非相干积累目标检测方法是可行的。     

K 杂波背景下的距离扩展目标检测算法研究

距离高分辨体制下,目标在雷达视在径向距离上扩展成多个散射点,对其进行检测需将目标分散的能量进行积累。本文将自适应单周期径向积累检测与中心极限定理相结合,推导出了在K 分布杂波背景下的检测器结构,并详细分析了其统计特性。该检测器一方面不仅对目标强散射点分布有较强的适应性,而且在杂波参数变化时具有可以接受的检测性能,另一方面避开了滑窗处理及K 分布杂波形状因子的计算,结构简单,易于实现。仿真结果证明了该检测器的可行性和鲁棒性。     

基于TBD方法的弱小目标预警研究

运用了检测前跟踪(TBD)方法对多普勒警戒雷达中的弱小目标早期预警问题进行了研究.根据入侵目标的轨迹特点,分析了它在距离-多普勒平面中的转移规律,设计了新的建立在距离一多普勒域上的基于Viterbi搜索算法的帧间能量积累方法.最后,比较了该方法与传统的先检测后跟踪方法的检测性能,并给出了TBD方法的理论检测性能.     

云杂波背景下红外弱小目标的改进检测算法

根据目标和背景的时域特性,建立了不同像素类型的时域模型。提出了一种基于时域廓线的云杂波背景下红外弱小目标的一种改进算法。首先,采用基于时域方差滤波预处理方法,滤除平稳背景;然后采用基于时域廓线的目标检测方法,根据时域剖面线上的拐点值变化,转化为大小相当的正负脉冲来检测目标。理论分析和实验结果表明,文中算法对于不同云杂波背景具有广泛的适应性。     

一种频域脉冲最小均方误差杂波对消算法

针对“低慢小”探测雷达杂波多普勒主瓣淹没慢速弱目标问题,该文提出了频域脉冲LMS（FPLMS）算法来对消杂波。该算法利用杂波分量在脉间的平稳性,自适应地估计各距离单元杂波的复幅度来重构杂波,实现杂波对消。仿真结果表明：FPLMS算法能够有效对消杂波,消除杂波主瓣对目标检测的影响;且具有很窄的滤波器凹口,约为MTI滤波器的1/3,对速度大于1个速度分辨单元的目标几乎无信噪比损失,适用于“低慢小”探测雷达的杂波对消。     

一种基于线性约束的自适应方向图控制方法

提出了一种基于线性约束最小方差波束形成（LCMV）的自适应方向图控制方法。该方法通过在原有线性约束基础上构造新的线性约束,然后根据新组成的线性约束进行LCMV自适应波束形成,所得到的自适应方向图在固定零点方向和干扰方向形成零陷的同时保留了期望静态方向图的副瓣电平特性,从而能够减小快变干扰的影响,并且计算十分简便。计算机仿真证明了本文方法的有效性。     

基于多模型判决的红外运动小目标检测算法

针对空中红外运动小目标检测虚警率较高的问题,提出了利用多种模型联合判决来实现红外运动小目标的检测方法.首先依据红外小目标的成像模型特点,采用背景预测算法逐像素判断是否为疑似目标点;然后依据目标知识模型,用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器对疑似目标点进行二次判决,进一步滤除虚假目标点;最后依据运动模型来判断目标点在相邻帧之间的相对运动,筛除掉相对静止的虚假目标点,最终检测结果即为红外运动小目标.实验表明,该方法能有效降低对空红外运动小目标检测的虚警率,可用于强杂波环境下的红外运动小目标检测.     

一种基于相参积累的检测前跟踪算法

现有的TBD方法基本思想通过对多帧数据作非相参积累改善检测性能来检测弱小目标,但是非相参积累存在固有的积累损失.文中提出了基于相参积累的TBD方法,将若干帧数据中可能航迹上的点作相参积累,有效利用了回波信号的相位信息,克服了非相参积累的固有积累损失.仿真结果表明该方法与非相参积累的TBD方法相比,在检测概率为0.9条件下信噪比有1.5 dB以上的改善.     

一种红外弱小目标检测新方法

研究天空背景下红外运动弱小目标的检测。对红外序列图像进行累积后进行小波分析，再采用自适应门限处理，使用小波反变换将背景中低频分量和高斯噪声去除，再采用非线性滤波，最后再使用累积的方法找出目标，并得到目标航迹。实验结果表明，该方法能有效地检测定位运动红外弱小目标，并具有很强的抗噪声性能。     

基于相参处理的机载雷达舰船检测方法

机载雷达舰船目标检测主要在海杂波背景下进行,受海杂波影响大,常规非相参积累检测没有充分利用目标和海杂波的特性差异,检测性能有待提升。文中对机载雷达杂波特性、目标特性进行了理论分析建模,提出了基于相参处理的舰船目标检测架构,该方法综合干扰抑制、相参积累、杂噪识别和分区检测进行相参处理,在距离、多普勒平面有效识别海杂波和噪声区域的基础上实现匹配检测。最后基于实测数据进行了分析验证,显示了很高的工程应用价值。