机载雷达长相参积累机动目标速度补偿方法

载机与空中目标间的相对高机动,会引起机载脉冲多普勒雷达长时间相参积累时目标在频率上跨越多个多普勒滤波器单元,导致目标的相参积累能量降低;利用目标航迹预测加速度或载机自身加速度,在目标回波的距离频域进行线性相位补偿的方法,实现了机动目标的速度走动补偿,有效地提高了目标相参积累信噪比;该方法显著改善了雷达对机动目标的检测性能,具有运算量小、易于工程实时处理等特点;仿真数据验证了理论分析的结果和算法的有效性。     

基于FastICA的雷达弱目标检测前跟踪方法研究

研究了强噪声干扰下的雷达弱目标检测及跟踪问题。针对信号与噪声干扰之间的相互独立性,提出了一种基于FastICA的弱目标检测前跟踪(TBD)算法。该算法的关键为对分离后的信号进行能量分配,以及求解所构建的一个多目标规划问题,进而实现匹配回波信号的能量积累。仿真实验结果表明,在负信噪比的情况下,无论是高斯噪声还是非高斯噪声,该方法均可以实现检测前跟踪的目的;用能量积累过程中记录的目标状态信息为观测值,则可以通过滤波估计的方法最终实现对目标的稳健跟踪。该方法为弱小目标的跟踪检测技术提供了一种新的思路。     

基于DSP+FPGA的激光测距机数字信号处理研究

针对激光回波脉冲窄、弱等缺点,提出数字信号处理技术检测目标的方法;该方法首先采用小波阈值去噪方法对激光回波弱信号进行滤波,然后利用激光回波信号之间的相关性,对滤波后的潜在目标进行目标匹配,检测出目标,整个系统采用高速数宁信号处理器（DSP）实现相应的算法,采用现场可编程逻辑门阵列（FPGA）设计接口电路,降低了电路的复杂度;实验结果表明,该处理方法不仅提高了激光测距的作用距离和测距精度,而且实现了激光测距仪的小型化。     

超宽带探地雷达目标回波信号特征提取与材质识别

基于探地雷达信号传输机理,建立了超宽带探地雷达宽带回波模型,揭示了多谱分量对目标回波信号特征提取与材质识别的影响。超宽带探地雷达由于回波信号信息丰富的特点,特征向量的选取成为目标识别的关键。利用子波变换在宽相关处理中的应用,对回波信号进行滤波和典型数据提取。提取纵向和横向典型数据用于目标形状识别;提取回波道数据进行Welch功率谱分析,用于目标材质识别。     

基于小波包能量特征及LVQ的目标检测方法研究

基于常规雷达的目标检测方法不能很好地适应冲击雷达目标的检测,提出了一种基于小波包能量特征与LVQ神经网络相结合的新颖目标检测方法;首先利用小波包对目标回波信号进行分解,以得到目标的能量特征量,该特征量能明显区分目标和噪声;然后将能量特征量送入学习向量量化(LVQ)神经网络进行训练与仿真,以实现对超宽带目标信号的检测;仿真结果表明,该方法能获得较高的检测概率,较低的虚警概率.     

多帧相参积累的检测前跟踪方法

针对现有检测前跟踪（TBD）算法在多帧间积累时都使用非相参积累,积累效率较低的问题,对相参积累的TBD方法进行了研究。该方法在多帧回波数据下通过数据拼接、回波方位选取、噪声置零及走动补偿后利用FFT实现了帧间相参积累。仿真实验表明,相对现有的TBD方法,该方法能在较少帧的回波数据下实现良好的检测性能。     

起伏目标下的非相参积累研究

非相参积累技术是雷达信号处理中提高回波信号信噪比的重要方法。非相参积累是对目标反射回的回波信号进行的积累,目标的状态影响着回波信号的形式,运动目标造成了回波信号的起伏变化,起伏目标下的非相参积累显得尤为重要。对起伏目标下的非相参积累与信噪比的关系进行了详细分析,通过数据对不同起伏目标下非相参积累的检测性能进行了仿真比较,并通过对比的结果得到了一些结论。     

基于超宽带技术的运动目标跟踪高精度定位系统设计

为克服运动目标不断变化导致跟踪定位精度较低的问题,设计基于超宽带技术的运动目标跟踪高精度定位系统;图像采集模块由FPGA单元、VGA显示单元、帧缓存单元以及图像采集单元构成,以此实现运动目标跟踪与定位中的图像采集,在超宽带技术模块中,设计超宽带运动目标定位所需的天线、定位基站、移动节点,完成超宽带动态组网,实现硬件系统的设计;基于硬件系统采集到的图像,实施图像灰度化处理、形态学滤波处理,以增强图像中有用的信息,设计TLD运动目标跟踪算法,随着运动目标开始运动,TLD模型会不断学习跟踪的运动目标,获取目标在距离、景深、角度等层面的改变,并不断学习、识别,达到良好的跟踪效果,基于超宽带技术设计运动目标动态定位算法,依据跟踪结果实现运动目标的高精度定位,完成软件系统的设计;实验测试结果表明,该系统在中、远距离目标跟踪与定位实验中跟踪错误率低于0.60%、2.4%,沿着S型运动时,路线弯折处的定位误差较低,与实验运动目标的飞行路线相贴合,具有良好的定位能力。     

基于前视声呐的水下目标检测算法研究

水声目标检测就是从水声取目标信息并进行识别,而有效的水声标检测在现代化的海洋开发中有着十分重要的作用;首先,介绍了水声目标检测所采用的设备,以及该设备的工作方式,并搭建试验场景进行水声回波的采集;其次,对水声标检测算法进行了研究,比对不同的滤波算法可知,中值滤波方法的去噪效果更佳;进行了灰度直方图分析,对目标的灰度范围进行了增强处理;对图像分割算法进行了研究,设计了一种自适应迭代分割算法,对比其他方法有着更好的处理效果;对分割后的图像进行连通域查找,目标筛选,从而识别出待检测目标;试验结果验证了该水声目标检测算法在对水下目标的检测识别上的有效性。     

一种改进的脉间频率捷变与MTD兼容算法

研究雷达性能问题,脉间频率捷变与MTD兼容的工作方式是雷达抗干扰和抑制杂波重要手段,能够同时有效的抑制有源干扰和固定杂波,提高雷达的电子对抗能力.由于脉间频率捷变使扫描间起伏目标变成了脉间起伏目标,不同频率脉冲回波得到的信噪比起伏较大,造成目标检测的困难.因此,提出一种改进算法,在抽取同频回波进行MTD的基础上,对不同频率回波进行非相参积累.非相参积累对信号具有平滑作用,仿真结果表明,新算法能够有效的改善信噪比起伏,提高目标的识别能力.     

一种基于连通分析的UWB SAR目标检测算法

由于超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)具有较强的穿透性而被广泛用于探测叶簇覆盖目标,但目前针对此种目标的检测尚未有系统完整的检测算法提出,多数研究机构在对基于UWB SAR的叶簇覆盖目标进行检测时,均沿用美国Lincoln实验室提出的三级结构检测流程,该通用检测算法在对高波段、高分辨率全极化SAR数据进行目标检测时,虽表现出良好的检测和识别性能,但用于UWB SAR叶簇覆盖目标检测时,则存在诸多不适用性。该文在对通用检测算法用于UWB SAR目标检测时存在的问题进行分析的基础上,提出了一种适用的新算法,该新算法通过滑窗平均、低门限恒虚警(CFAR)检测以及连通分析降低了算法对检测环境的要求,从而增强了算法的适用性和稳健性,最后给出了采用通用检测算法和新算法对UWB SAR图像中叶簇覆盖目标进行检测的结果,并验证了新算法在UWB SAR叶簇覆盖目标检测中的有效性。     

Compressive sensing based sub-mm accuracy UWB positioning systems: A space–time approach

A key challenge to achieve very high positioning accuracy (such as sub-mm accuracy) in Ultra-Wideband (UWB) positioning systems is how to obtain ultra-high resolution UWB echo pulses, which requires ADCs with a prohibitively high sampling rate. The theory of Compressed Sensing (CS) has been applied to UWB systems to acquire UWB pulses below the Nyquist sampling rate. This paper proposes a front-end optimized scheme for the CS-based UWB positioning system. A Space–Time Bayesian Compressed Sensing (STBCS) algorithm is developed for joint signal reconstruction by transferring mutual a priori information, which can dramatically decrease ADC sampling rate and improve noise tolerance. Moreover, the STBCS and time difference of arrival (TDOA) algorithms are integrated in a pipelined mode for fast tracking of the target through an incremental optimization method. Simulation results show the proposed STBCS algorithm can significantly reduce the number of measurements and has better noise tolerance than the traditional BCS, OMP, and multi-task BCS (MBCS) algorithms. The sub-mm accurate CS-based UWB positioning system using the proposed STBCS–TDOA algorithm requires only 15% of the original sampling rate compared with the UWB positioning system using a sequential sampling method.     

多基线近场目标几何对消比相测角算法

针对目标距离多基线天线阵较近条件下,平行波相位模型失效的问题,提出了一种基于几何对消的多基线比相测角解模糊算法.首先根据多基线天线阵的布局特点与近场目标的回波特性,建立了近场目标回波的相位模型,结合近场目标回波的特点和平行波逐次递推解模糊测角算法,推导了几何对消测角算法,并给出了算法的实现步骤.该算法具有原理简单、性能稳健的特点,解决了平行波测角算法目标近场模型失配的问题,并且同样适用目标处于远场条件下.大量的计算机仿真试验结果表明,基于近场模型的几何对消测角算法在目标远近、静态及动态条件下均具有良好的测角性能和稳健性.     

Simulation Analysis and Application of SAR Target Motion Parameters based on EMD-RSPWVD Algorithm

When processing multi-component SAR moving target echo data by traditional time-frequency analysis method, there is serious cross-term influence and poor time-frequency clustering. A new time-frequency analysis algorithm named EMD-RSPWVD is proposed. It combines the improved Empirical Mode Decomposition (EMD) algorithm and Reassigned Smoothing Pseudo-Wigner-Ville Distribution (RSPWVD) algorithm. The improved EMD algorithm is used to decompose the multi-component SAR moving target echo signal into independent signal components. Then the time-frequency analysis of independent components which based on RSPWVD algorithm is performed to eliminate cross-terms and obtain high time-frequency resolution. Finally, simulated echo data and real echo data are used to analyze the performance of this algorithm for multi-component SAR motion echo data. The results show that the algorithm has good anti-noise ability, moving target detection ability and high-precision motion parameter estimation performance.     

基于EMD-RSPWVD算法的SAR目标运动参数仿真分析与应用研究

针对传统时频分析方法处理多分量SAR运动目标回波数据时出现的交叉项影响严重和时频聚集性差等问题,提出一种融合改进的经验模式分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）算法和重排平滑伪维格纳维尔分布（Reassigned Smoothing Pseudo-Wigner-Ville Distribution, RSPWVD）算法的新时频分析算法——EMD-RSPWVD算法。利用改进的EMD算法将多分量SAR动目标回波信号分解为彼此独立信号分量,然后对独立分量分别做基于RSPWVD算法的时频分析,以消除交叉项和获得高的时间—频率分辨率。分别利用模拟回波信号数据和真实回波信号数据,探究该算法对于多分量SAR运动回波数据的分析性能。结果表明,该算法具有良好的抗噪性和运动目标检测能力,以及高精度的运动参数估计性能。     

超宽带信号地面回波仿真方法研究

研究地面的超宽带回波特性,能够为超宽带无线电系统设计提供仿真支持。为保证计算结果的可信性,需要考虑土壤的色散特性和地面起伏对回波的影响。目前在超宽带地面回波计算中所使用的FDTD（时域有限差分）算法计算量较大或者存在较大误差。使用卷积完全匹配层（CPML）作为吸收边界,多极点Debye模型描述土壤介质特性,在FDTD算法基础上推导出了多极点Debye介质的CPML-FDTD算法。对不同条件地面的回波进行了仿真计算,与未使用PML（完全匹配层）的FDTD算法计算结果进行比较分析,表明文中使用的算法结果正确且效率较高。     

基于UKF的UWB和GPS融合定位算法

智能汽车的发展对高精度定位需求日益显现. 针对汽车在城市建筑群、立交桥等特定环境下, 可见GPS卫星数量下降、车载GPS和惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)组合定位系统中IMU产生积累误差导致不能精确定位问题, 本文提出一种基于无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman ...     

机场场面监视雷达目标检测新方法

机场场面监视 雷达可得到高分辨率实孔径图像,常规的雷达目标检测方法难以检测出其中的目标。本文首 先分析了场面监视雷达目标检测中的问题,然后根据场面监视雷达回波信号的特点,提出了 一种基于数字图像处理思想的目标检测新方法。给出了算法处理的基本流程和主要模块的具 体实现方法。国内机场实测数据的处理结果表明本文算法可靠地检测出目标区域,目标团簇 凝聚处理可有效消除孤立虚警点并填充目标区域内部漏警块。本文提出的方法对于场面监视 雷达系统的研制有一定借鉴意义。