基于Stokes矢量的高分辨极化目标检测

研究了毫米波高分辨雷达杂波环境中的目标检测问题,提出了基于Stokes矢量的高分辨极化目标检测方法,利用毫米波形固有的径向高分辨力对目标进行一维距离成像,结合目标所占据分辨单元区间内的Stokes矢量的幅值以及其极化状态相对于杂波所对应分辨单元内的Stokes矢量的幅值以及其极化状态有着较大的变化这一客观事实,提出了基于Stokes矢量的双门限非参数检测方法,实验仿真结果表明本文方法能够有效改善雷达的检测性能。     

基于强散射点径向积累的高分辨极化目标检测研究

研究了宽带高分辨雷达杂波环境中的目标检测问题,提出了基于强散射点径向积累的高分辨极化目标检测方法,利用宽带波形固有的径向高分辨力对目标进行一维距离成像,结合目标的极化特性,估计出回波中强散射点的数量和分布,通过对不同径向分辨单元内的强散射点进行积累,可有效地提高信杂比,实验仿真结果表明本文方法能够有效改善雷达的检测性能.     

高分辨雷达目标检测方法研究

高分辨雷达较低分辨雷达能够提供较多的目标结构信息,但是由于其目标回波和杂波的特殊性,信号检测也存在着一些新的技术问题。本文分析了高距离分辨雷达目标和杂波的回波特性,给出了回波模型,在此基础上分析了非瑞利杂波背景下高距离分辨雷达的检测方法,并进行了仿真验证,结果表明采用TM—CFAR与M／N检测相结合的方法可以很好的利用...     

基于极化联合特征值的雷达弱小目标检测方法

针对海杂波背景下雷达弱小目标检测问题,提出了一种基于极化联合特征值的雷达弱小目标检测方法。该方法利用多极化通道回波数据计算极化相干矩阵的最大特征值,然后将待检测单元的最大特征值与参考单元最大特征值、最小特征值、算数平均值和几何平均值的算数平均之比分别作为检验统计量实现检验判决。仿真和实测数据处理结果表明：基于极化联合特征值的雷达弱小目标检测方法较基于特征值的检测方法性能提高2 dB,较极化检测最优滤波器性能提高1.5 dB,较功率最大综合检测方法、SPAN检测方法性能提高5 dB,极化联合最大特征值-几何平均方法综合检测效果最好。     

高分辨雷达目标极化检测仿真实验与结果分析

在宽带高分辨雷达目标极化检测的理论与模型基础上,利用某隐身飞机与某战斗机实测宽带全极化散射数据以及杂波模型,进行了两种典型情况下的高分辨极化检测仿真实验,验出了实验结果,分析验证了文献[1]中的结论.     

海面漂浮小目标的特征联合检测算法

该文研究了高距离分辨海杂波背景下漂浮小目标的检测问题。漂浮目标使得周围海面的散射特性发生了改变,目标所在的分辨单元的回波满足非加性模型,导致该模型中依赖于目标的参数难以统计建模。为了避开参数建模,该文将检测问题转化为二元分类问题,即确定海杂波所属于的类,目标检测就是判别回波是否属于该类。针对此分类问题,提出了基于非加性模型的特征联合检测算法,首先在回波中提取两个特征组成归一化向量,然后利用凸包训练算法获得判别区域,最后以判别区域是否包含该向量作为判别准则。实测的IPIX雷达数据实验结果表明,该文算法在高分辨海杂波下的检测性能优于对比算法,为海事雷达检测小目标提供了新的检测方案。     

基于卷积神经网络的天基预警雷达杂波抑制方法

利用天基预警雷达实现动目标指示具有重要的军事应用价值。对于天基预警雷达,其平台高速运动及受地球自转影响导致杂波复杂非平稳性,更大的波束照射区域带来更严重的杂波非均匀性,从而导致适用于机载预警雷达的传统空时自适应处理(STAP)方法无法直接应用。针对上述问题,该文分析了天基预警雷达杂波分布特性,并构建了基于卷积神经网络(CNN)超分辨谱估计的STAP处理框架。首先,利用雷达系统和卫星轨道参数,仿真随机生成不同纬度、距离门、阵元误差、杂波起伏和地貌散射系数的回波数据集;然后,设计并调优了含5个权重层的二维CNN,实现由小样本所估低分辨杂波谱到高分辨谱的非线性映射;最后,基于高分辨空时谱构造空时滤波器实现杂波抑制和目标检测。仿真实验验证所提方法在小样本条件下可实现次最优杂波抑制性能,同时所需在线运算量远低于现有稀疏超分辨类方法,因此适用于天基预警雷达实际应用。      

全极化高分辨雷达距离像统计识别方法

在全极化、高分辨雷达体制背景下,提出一种将极化信息与高分辨距离像相结合的雷达目标统计识别方法。采用物理统计非高斯模型对全极化高分辨距离像建模,用模型参数分别表征具有较强散射强度分辨单元的多少和强弱,将全极化下的模型参数直接作为特征矢量,并采用Parzen窗法估计模型参数的概率分布密度,用贝叶斯分类器进行分类识别。对实测的导弹类目标识别结果表明,该方法能有效克服距离像特征依赖于方位信息的缺点,达到令人满意的识别结果。     

基于时频检测与极化匹配的雷达无人机检测方法

针对雷达检测无人机这一难题,该文提出了一种时频检测与极化匹配相结合的双极化雷达无人机检测方法。首先,雷达降低检测门限,各极化通道分别采用常规的时频2维单元平均恒虚警率检测方法,检测出无人机与杂波虚警;接着,各极化通道分别针对多帧检测结果进行积累,进行2次检测,剔除部分杂波虚警;最后,对两个极化通道双门限检测结果进行匹配,进一步剔除杂波虚警。对两型无人机的外场试验数据处理结果表明:该方法能够有效检测出无人机,消除杂波虚警。     

基于时频检测与极化匹配的雷达无人机检测方法

针对雷达检测无人机这一难题,该文提出了一种时频检测与极化匹配相结合的双极化雷达无人机检测方法.首先,雷达降低检测门限,各极化通道分别采用常规的时频2维单元平均恒虚警率检测方法,检测出无人机与杂波虚警;接着,各极化通道分别针对多帧检测结果进行积累,进行2次检测,剔除部分杂波虚警;最后,对两个极化通道双门限检测结果进行匹配,进一步剔除杂波虚警.对两型无人机的外场试验数据处理结果表明:该方法能够有效检测出无人机,消除杂波虚警.     

基于非线性积累的高分辨极化目标检测

研究了毫米波高分辨雷达体制下的目标极化检测问题,提出了极化域非线性加权积累的思路,以提高雷达接收信号杂比,在此基础上提出了基于高分辨雷达目标一维距离像“位置“相关的目标检测方法,在毫米波段的实验结果表明,该方法是一种非常有效的扩展目标检测方法。     

基于IPPV的真假目标极化鉴别算法

针对低分辨率分时极化测量雷达体制 ,研究了弹道导弹突防过程中圆极化天线有源假目标欺骗性电子干扰的鉴别问题。首先分析了有源假目标干扰信号的极化特性 ,分别讨论了干扰信号的IPPV和雷达目标散射回波的IPPV在雷达脉冲之间的变化规律。在此基础上 ,提出了能够有效表征有源假目标和雷达目标极化特性差异的特征参量———IPPV起伏度的概念和定义 ,设计了圆极化天线有源假目标的极化鉴别算法。最后 ,计算机仿真实验验证了本文所提鉴别算法的可行性和有效性     

基于ISVS的微弱信号检测

针对窄带极化雷达系统,本文研究了微弱信号的检测问题.首先给出了目标散射信号和随机极化波的瞬态Stokes子矢量序列(简记为ISVS)的表征方法,导出了随机极化波的ISVS到期望信号匹配距离的统计特性.在此基础上,利用目标散射信号和接收机噪声的ISVS到期望信号匹配距离之间的差异,基于径向积累的思想提出了一种微弱信号检测算法,可以极大地改善雷达系统的检测性能,对于反隐身、预警和空间探测等应用领域有着重要的指导意义.     

基于Stokes子矢量估计的弱信号检测

研究了窄带极化雷达的弱信号检测问题。首先给出目标散射波和随机极化波瞬态Stokes子矢量序列（ISVS）的表征方法和匹配距离的概念，而后提出了一种雷达目标散射信号Stokes子矢量的估计方法。最后，利用目标散射信号和接收机噪声的ISVS之间的差异，基于径向积累的思想提出了一种弱信号检测算法，可以显著改善雷达系统的检测性能，对于反隐身、预警和空间探测等具有一定的指导意义。     

干扰背景下瞬时极化测量雷达的目标识别预处理技术

该文以瞬时极化测量雷达的攻防对抗为背景,分析了单极化有源干扰机形成的假目标的极化散射特性。分析结果表明,在同样的干扰样式下,干扰机在分时极化测量雷达和瞬时极化测量雷达下生成的假目标具有不同的散射特性。在单极化有源假目标极化散射特性分析基础上,针对对抗条件下极化雷达无法准确测量目标散射矩阵的情况,提出了一种基于不完整极化测量的目标识别预处理方法。该方法能够有效获取目标三个极化散射矩阵序列,它们可以用作目标识别的稳健特征量。     

Three-dimensional SAR imaging of a ground moving target using the InISAR technique

In this paper, a three-dimensional (3-D) interferometric synthetic aperture radar (ISAR) imaging method for moving targets is presented. This imaging method is based on the ISAR principle and the simple observation that all scatterers on a moving target move in tandem. The angular motion parameters in the cross-range directions could be estimated using the overall range profile of the moving target. Registration of the respective complex images at the two (or more) interferometric antennas can then be achieved via compensating the respective echoes at the raw data level, thus avoiding phase-unwrapping processing and image-resampling processing as required by conventional methods. Finally, a 3-D image of the moving target can then be reconstructed from the 3-D spatial coordinates of these scatterers. Furthermore, the method works well even for a target moving in heavily cluttered environments.     

雷达导引头斜投影抗质心干扰性能分析

箔条、角反射器等质心干扰诱使雷达导引头目标指示角偏离目标,导致导弹脱靶.为了解决这一问题,该文利用目标与干扰极化状态的差异性,通过目标、干扰极化相位描述子构造出斜投影算子,然后采用斜投影处理来抑制雷达导引头质心干扰.鉴于实际中目标、干扰极化状态难以准确估计,重点分析了目标、干扰极化相位描述子估计误差对斜投影输出目标、干扰信号的影响,推导得到了斜投影输出目标、干扰信号误差解析表达式;在此基础上,进一步推导得到了斜投影输出干信比、单脉冲比误差与目标、干扰极化相位描述子估计误差之间的关系式.理论分析与仿真结果表明,斜投影处理后的雷达导引头测角误差与目标极化相位描述子估计误差无关,与干扰极化相位描述子估计误差有关;干扰极化相位描述子估计误差在-10度到10度范围内时,斜投影仍具有一定的干扰抑制能力,有助于提高导引头的测角精度.