地面探测脉冲压缩雷达的动目标检测

介绍了基于脉冲压缩体制的地面探测雷达动目标检测的数字信号处理流程,阐述了动目标检测原理,讨论了雷达回波的函数表达式,并利用计算机进行了雷达回波仿真,在复杂的环境背景下顺利地完成了对动目标的检测。     

复杂背景图像中检测动目标的一种方法

该文研究了基于Kalman滤波理论的渐消记忆递归最小二乘法,探讨了渐消记忆递归最小二乘法在重建图像背景中的应用,并用于实现在复杂背景下视频图像动目标的检测。首先用该算法对复杂背景进行更新预测,然后用当前帧图像与预测背景差分提取动目标,最后用灰度投影算法计算出目标的质心。整个目标检测方法简单、有效,便于用硬件快速实现。文中给出了实验结果。     

雷达图像动目标提取的一种实现方案

文章在分析雷达图像统计特性的基础上,提出了基于计算机处理的雷达图像动目标提取的FFT实现方案.     

基于雷达检测低速目标的信号处理

通过对雷达信号处理系统的研究,对雷达在杂波环境下的低速目标检测能力进行了分析,提出了基于杂波频移补偿、MTI滤波及CFAR的信号处理思路,为针对进一步提出改善其目标检测能力的方法奠定了基础.     

一种新的线性调频信号数字产生方法

线性调频信号是雷达中常采用的一种脉冲压缩信号。提出了一种新的线性调频信号数字产生方法,该方法是利用两个二阶无限脉冲响应滤波器进行计算产生信号;分析和评价了用该方法产生带宽为15 MHz、脉宽为20 µs的线性调频信号,并进行了幅度误差补偿。实验结果及分析表明：该产生方法具有计算复杂度低、无需大容量存储器且实现容易的特点。     

基于LVD变换的大时宽带宽信号雷达高速目标检测方法

随着电子战及超高速武器的快速发展,在现有雷达体制下,传统目标探测技术面临着严峻的挑战。为了在提高雷达高速目标的检测性能的同时,兼顾雷达抗干扰能力和战场生存能力,雷达发射需具有低截获特性的大时宽带宽信号。这种情况下,高速运动目标产生尺度效应和脉内多普勒使得匹配滤波失效。针对该问题,提出一种基于吕氏分布(LVD)的大时宽带雷达信号高速多目标检测方法。该方法对高速目标回波的自相关函数进行尺度变换,消除时间变量与延迟变量之间的耦合;再通过2D-FFT变换将回波能量在变换域中积累成峰值;最后通过峰值检测实现对高速目标的检测与参数估计。仿真分析表明,该方法不仅在低信噪比(SNR)下具有较高的检测性能,并且在复杂场景中能够检测多个目标,同时具有较高的参数估计精度。     

一种有效的直接数据域地面动目标检测方法

直接数据域(Direct data domain, DDD)方法利用子孔径平滑来从单个距离门中获得足够样本,但空域、时域孔径损失严重,使得空时自适应处理的地面动目标检测性能下降严重.针对该问题提出了一种不需要协方差矩阵估计和求逆的DDD方法,该方法将多级维纳滤波器引入到DDD的最优权求解过程中,在低的空时孔径损失下仍然能够获得好的性能.某机载实测雷达数据的实验结果验证了该方法的有效性.     

一种基于形态学滤波的雷达目标检测方法

雷达目标的检测是雷达应用的重点问题。而在对海雷达目标检测时,各种噪声会对雷达目标检测带来很大的影响。文章采用基于形态学滤波方面的方法,对如何减小噪声的影响作一定的探讨。     

Parameter measurements of moving targets using a 24-GHz radar

We designed a 24-GHz traffic surveillance radar (TSR-24) to monitor automobile and pedestrian. The range, radial velocity and direction-of-arrival (DOA) of the moving targets can be measured by the radar in real-time. The radar consists of a radar sensor, a waveform generation module, a filter and amplifier module and a digital signal processor (DSP) platform. The radar can be configured to work in Doppler mode or frequency modulated continuous wave (FMCW) mode through software configuration. The phase-monopulse approach is used for the target DOA estimation. A DOA error reduction method and the Rife method are proposed to improve the range and DOA accuracy. The parameter estimation algorithms are implemented in DSP. The radar is used to detect and track motorcycles, cars, trucks and even pedestrians. The measurement of an electric vehicle shows that the velocity error is 0.022 m/s. Various tests indicate that the range and DOA error is no more than 0.25 m and 1°, respectively.     

对线性调频雷达的正弦全波整流加权调频干扰

提出了一种新的应答式干扰技术——正弦全波整流加权调频干扰。阐述了该干扰信号的产生机理,对其信号特点和移频的效果进行了分析。理论分析表明：根据相应参数的灵活选择,这种干扰能对线性调频雷达产生不同程度的假目标欺骗干扰和压制干扰效果,且需要较小的干扰功率。仿真实验证明了理论分析的正确性和实际应用的可行性。     

高斯噪声下伪码-线性调频复合信号参数提取方法

针对目前雷达信号参数估计算法在某种环境中性能急剧下降,甚至失效的问题,提出一种基于多相滤波器组和高阶累积量联合处理的伪码-线性调频复合信号参数估计算法.该算法首先利用多相滤波器组实现信号在频域上快速均匀划分,然后对输出的每个子带信号进行三阶累积量对角切片的短时估计,有效抑制高斯噪声的干扰,并经过包络检波后得到复合信号完整的时频矩阵,最后通过时频图像的Radon变换和频率曲线的提取实现信号伪码数目、码元宽度、调频斜率、信号载频、带宽以及起止频率的提取.仿真结果表明,该方法在信噪比大于-11 dB时的估计精度较高.     

A novel STAP method for the detection of fast air moving targets from high speed platform

Space-time adaptive processing (STAP) is an effective method for detecting moving target in airborne/spaceborne radar.However,the detection of fast air moving targets from high speed platform is challenged by the range walk of both the clutter and moving targets.It is well known that keystone formatting can be used to compensate for the range walk of multiple moving targets simultaneously without using the knowledge of the motion parameters.However,in the presence of serious Doppler ambiguity of fast air moving targets,distribution of the clutter will be affected by the keystone formatting matched to the ambiguity number of targets,and as a result the STAP performance will degrade.In this paper,a novel STAP method is proposed for the detection of fast air moving targets from high speed platform,which can deal with the range walk of both clutter and targets.Effectiveness of the new method is verified via simulation examples.     

车载LFMCW雷达多运动目标探测算法研究

针对传统的线性调频连续波(LFMCW)雷达在进行运动多目标配对的局限性,提出结合变周期LFMCW作为发射信号波形,采用质心凝聚处理进行多目标配对的新方法,有效提高了处理算法的实时性,合理设置凝聚中心宽度阈值,可实现目标的准确配对和距离速度去耦合,测试结果显示:配对误差均控制在5%以内.     

一种新的宽带LFM信号到达角估计

利用分数阶傅里叶变换(FrFT)良好的信号选择性和抗干扰能力,提出了基于FrFT-自聚焦的宽带LFM(线性调频)信号到达角估计(DOA)方法,实现宽带LFM信号DOA高分辨率估计,仿真实验验证了新方法的有效性。     

低重频采样SAR系统中地面运动目标参数估计

低脉冲重复频率(pulse repetition frequency,PRF)采样合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)系统中运动目标回波信号存在Doppler谱模糊和Doppler中心频率模糊,这给运动目标参数估计带来了很大困难.由于杂波相消后的运动目标可以看作空间稀疏信号,基于压缩感知理论,本文提出一种低PRF采样SAR系统中的运动目标参数估计的新方法.首先采用基于Keystone变换的稀疏走动校正方法来实现包络走动校正和估计出引起整数倍PRF Doppler频率偏移的垂直航向速度分量,利用压缩感知(compressed sensing,CS)理论进行稀疏信号重建,将Doppler谱模糊的运动目标参数估计问题转化为求解优化方程稀疏解,最后利用优化方法获得运动目标的速度以及方位位置.仿真实验和实测数据都验证了本文方法的有效性.     

Parameter estimation of moving targets in the SAR system with a low PRF sampling rate

In the synthetic aperture radar(SAR)system with low pulse repetition frequency(PRF)sampling,it is difficult for the motion parameters estimation of the moving targets,because of the Doppler spectrum ambiguity and Doppler centroid frequency ambiguity of the echo signals.Considering that moving targets are sparsely distributed in the observed scene,their positions and velocities can be reconstructed by using the compressed sensing(CS)technique.In this paper,the range-walk correction are implemented by the Keystone transform and the sparse range-walk correction(SRWC),then the CS technique is proposed to reconstruct motion parameters by processing the azimuth signals of the moving targets.Experiments using the simulated and real data are performed,and the results confirm the validity of the proposed method.     

自适应混合高斯建模的高效运动目标检测

目的 如何使快速性与完整性达到平衡是运动目标检测的关键问题。现有的满足快速性的算法容易受到光照的影响，对动态环境的适应能力较弱，获取的目标信息不完整，导致空洞问题的产生。而具有较高完整性的算法复杂度高，运算速度慢，实时性差。为此，本文提出基于自适应混合高斯建模的3帧差分算法。方法 利用3帧差分运算简单、可扩展性强、抗干扰能力好的特性，对视频图像进行目标轮廓的提取。针对3帧差分运算导致目标内部信息提取不完整的问题，采用学习率自适应调整的混合高斯背景差分，在模型创建之初，通过较快的模型更新速率，增加背景模型的迭代次数，消除物体运动造成的"鬼影"。在背景模型中的干扰信息消除之后，以目标像素及相邻8像素在当前帧与背景模型中的差异度为依据调整学习率，实现背景模型的自适应修正，增加目标图像的完整性；同时，通过删除冗余的高斯分布，降低算法复杂度。为进一步确保目标边缘的完整及连续，采用边缘对比差分算法，使参与运算的帧数依据目标的运动速度自适应选取，以降低背景点的误判率，使边缘信息尽可能地连续、完整。结果 本文算法获取的目标信息完整，且边缘平滑。在提升检测率的同时保证较高的准确率，达到了95.23%，所获目标的完整度提高了28.95%；与传统混合高斯算法相比，时间消耗降低了29.18%，基本达到实时性要求。与基于混合高斯建模的背景差分法（BD-GMM）和基于边缘对比的3帧差分法（TFD-EC）相比，本文算法明显占优。结论 实验结果表明，本文算法可以有效抑制动态环境的干扰，降低算法复杂度，既保证实时性，又具有较好的完整性，可广泛应用于智能视频监控、军事应用、工业检测、航空航天等领域。