基于点迹特征的气象杂波抑制技术

对空情报雷达在复杂环境中经常遭受各种杂波的影响,主要包括地杂波与气象杂波等等。地杂波主要会对较低空域的目标造成掩盖、产生虚警,一般采用合适的MTI、MTD结合杂波图等杂波抑制手段即可以较有效地抑制;而气象杂波主要会影响较高空域目标的探测,由于通常处于运动状态、杂波谱较宽等因素,较难抑制。针对此问题,提出一种基于点迹特征的气象杂波抑制技术,首先对已检测点迹进行幅度归一预处理,然后利用实测数据分析出气象杂波与目标点迹在幅度起伏和速度上具有较大差异,根据幅度均值、方差和速度等特征优化合适的分类器参数,对满足气象特性的航迹进行剔除。结果验证了所提方法的有效性。     

一种基于特征加权的点迹质量评估方法及应用

针对地面预警雷达点状移动杂波抑制难,提出一种基于多特征加权的点迹质量评估方法。该方法利用目标和点状移动杂波的点迹特征的差异进行杂波抑制。首先通过先验信息统计目标和杂波的点迹特征,计算各点迹特征的均值和权系数,然后将各特征信息加权求和,计算点迹的目标属性质量估值和杂波属性估值,最后对比两者之间的差别获取有效点迹。通过某雷达时采数据验证,该方法可以有效地抑制点状移动杂波。     

单通道无人机载GMTI系统的点迹处理研究

机载系统对地观测时,如何抑制虚警、提取出动目标成为主要难点之一。通过分析单通道无人机载GMTI系统探测地面动目标的特性,研究了复杂密集回波环境下的地面动目标点迹处理问题,首先将非相参积累技术应用于点迹预处理上;接着提出了一种基于CPI的二级点迹凝聚方法,将属于一个目标的点迹序列凝聚成单个目标报告;最后通过仿真数据验证了文中算法可以有效达到提高系统信噪比、抑制假目标、提高跟踪质量、减轻航迹处理负担的目的。     

基于速度模板匹配的扫描间杂波抑制方法

针对雷达杂波中单帧检测虚警概率高的问题,提出了基于速匹配的扫描间积累杂波抑制方法。该方法首先根据场景中目构造不同速度和加速度的运动模板,覆盖所有可能的目标运动。用不同的模板去匹配场景中的运动目标,实现目标的二元积累决,积累过程中根据多普勒信息对CFAR点迹进行辅助判决,进一步除雷达杂波虚警对扫描间积累性能的影响。最后,通过实测海杂验证所提方法的有效性。针对雷达杂波中单帧检测虚警概率高的问题,提出了基于速度模板匹配的扫描间积累杂波抑制方法。该方法首先根据场景中目标运动特征构造不同速度和加速度的运动模板,覆盖所有可能的目标运动轨迹。利用不同的模板去匹配场景中的运动目标,实现目标的二元积累和检测判决,积累过程中根据多普勒信息对CFAR点迹进行辅助判决,进一步剔除雷达杂波虚警对扫描间积累性能的影响。最后,通过实测海杂波数据验证所提方法的有效性。     

基于梯度方向一致性和特征分解的红外小目标检测算法

在复杂的海天背景下,现有红外小目标检测算法存在虚警率高的问题,文中深入分析目标和背景的特征差异,首先,提出了一种基于灰度差和梯度方向一致性的方法,增强了小目标并抑制了部分背景杂波,其次,结合特征分解法进一步抑制了锐利边缘背景,最后,采用自适应阈值分离出小目标。实验结果表明,与五种现有算法相比,所提出的检测算法能够在不同复杂场景都有效降低虚警率,大大提升信杂比（SCR）和背景抑制因子（BSF）,并且具有良好的鲁棒性。     

利用北斗反射信号探测目标的初步实验

通过实测海杂波数据,研究了海杂波的统计特性,实测数据拟合结果表明,弱海杂波的概率密度分布函数服从瑞利分布;强海杂波概率密度分布呈现较强的非高斯特性,该试验实测数据拟合结果为对数正态分布,因此强海杂波背景下小目标检测,常规恒虚警检测器性能受到限制。同时采用了常规单元平均恒虚警与自适应匹配滤波两种方法进行目标检测,通过结果对比可以得出,对于强杂波背景下小目标,自适应匹配滤波的方法能检测出更多的目标点迹,检测性能较常规单元平均恒虚警好。     

线性调频航管雷达风电场杂波背景下目标检测

传统动目标检测(Moving Target Detector, MTD)技术无法抑制具有频谱展宽特性的风电场杂波,可能导致目标检测概率下降和虚警率上升等问题。针对此问题,提出了一种线性调频航管雷达风电场杂波背景下的目标检测方法。该方法先进行风电场杂波抑制,再对杂波抑制后的数据基于MTD进行飞机目标检测。文中给出的风电场杂波抑制方法中,首先将传统谱中心补偿的风电场杂波抑制方法应用到线性调频体制雷达,针对此时存在的旁瓣抑制后的主瓣展宽问题,利用雷达参数信息优化恒虚警率(Constant False-Alarm Rate, CFAR)检测方法,再根据目标与杂波相对位置不同采用不同的方法抑制杂波。对于目标与杂波扩展主瓣在不同距离单元时,基于谱中心补偿及基于雷达参数的CFAR检测方法来检测并抑制风电场杂波;对于目标与杂波扩展主瓣在相同距离单元的情况,基于匹配追踪（Matching Pursuit,MP）算法抑制风电场杂波。仿真数据与实测数据实验结果表明该方法在保证有效检测目标的前提下能降低风电场杂波引起的虚警率。      

航管一次机场监视雷达信号处理设计

叙述了航管一次机场监视雷达信号处理特点及实现方法,结构上采用双系统冗余同步设计,系统采用了低幅瓣非线性调频脉冲压缩技术,目标通道采用自适应AMTD处理,自适应门限图,超杂波检测,恒虚警,相关检测技术,目标点迹融合相关和凝聚处理等技术,气象通道采用了FIR滤波,轮廓图,DVIP处理,六级气象点迹提取。     

一种舰载雷达海面目标检测处理方法

在复杂海杂波中检测出海面目标并实现稳定跟踪一直是舰载雷达进行海面目标处理时面临的难题。文中在分析雷达常规杂波抑制方法的基础上,分别从雷达调度控制、点航迹处理等方面,给出了圈间变频、基于宽度的幅度加权点迹凝聚、海面目标的机动加速度突变跟踪模型等数据处理方法,针对性地降低海杂波影响,提高海面目标的点迹质量及跟踪性能。通过对某导航雷达实录数据进行处理,文中所提方法能有效地抑制海杂波,显著提高海面目标跟踪的稳定性。     

低慢小目标探测时的气象干扰抑制方法研究

针对低慢小目标探测时可能出现的低速气象干扰航迹的问题,在低分辨雷达基于信号维特征的目标分类正确率偏低的情况下,提出一种基于多特征联合的气象虚警抑制方法,在目标稳定跟踪,形成稳定航迹时,联合目标的信号特征(形状、雷达散射截面积等),航迹分布特征(气象点迹比例、速度、方向等)等多种特征,利用多圈点迹的积累,提高气象干扰航迹的正确识别率并加以抑制,同时不影响真实低慢小目标的正常检测和跟踪。实际试飞结果表明：文中提出的基于多特征联合的气象虚警抑制方法在有效抑制气象干扰航迹的同时,不影响配试无人机的正常检测和跟踪。     

基于PSO-SVM算法的雷达点迹真伪鉴别方法研究

为解决虚假目标点迹对雷达跟踪性能的影响,本文提出了一种基于PSO-SVM算法的雷达点迹真伪鉴别方法,进一步对目标点迹和杂波点迹进行真伪鉴别,有助于滤除杂波剩余点迹,提高雷达处理容量和跟踪性能。本方法利用点迹形成过程中生成的特征参数,先利用PSO算法对SVM算法参数进行优化选择,再利用参数优化后的SVM算法对雷达点迹进行真伪鉴别。最终,目标点迹鉴别准确率达到了95.18%,杂波点迹鉴别准确率达到了89.94%,整体的点迹鉴别准确率达到了92.13%。实验结果表明：该算法有较高、较稳定的点迹鉴别准确率,前期较多的杂波点迹被鉴别为目标点迹的缺陷也得到了较好的改善。     

基于BP神经网络的雷达点迹分类方法

提出了一种解决复杂电磁环境下目标检测后仍包含杂波的基于反向传播(BP)神经网络的雷达点迹分类方法。该方法可以在目标检测后进一步区分目标点和杂波点,提高目标跟踪的质量。同时,对BP神经网络进行了训练,并与K最近邻域法和支持向量机作了对比,发现该方法的分类精度可达87. 3%,较后两种方法精度分别提升19. 6%和7. 6%。实验结果表明:基于BP神经网络的雷达点迹分类方法有效。     

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。      

等扇区扩展杂波图的工程应用

常规杂波图在城市、滨海复杂环境下杂波抑制效果不佳,过多的虚假点迹严重影响目标的正常录取。文中利用雷达回波数据,分析杂波图背景的建立过程,发现杂波图单元内的信号幅度起伏明显,使得杂波图背景无法收敛。文中在等扇区扩展杂波图的基础上进行工程改进,实录数据验证其对杂波的抑制率提高90￡￥ ,目标损失小于1￡￥ 。针对该方法的计算量与内存需求量较大的困难,给出优化后的工程实现过程,相比常规杂波图只需增加一个扇区的缓存空间。该方法有效提升雷达强杂波环境下的检测性能,具有较强的工程应用价值。     

舰载雷达数据处理的杂波抑制方法

舰载雷达所处的环境杂波现象比较严重。雷达工程人员发现 ,无论信号处理采用哪些反杂措施 ,雷达数据处理阶段总是或多或少地存在虚假点迹。因此 ,有必要研究如何在数据处理阶段进一步消除杂波干扰。文中分别就数据处理的预处理模块、相关滤波模块、雷达控制模块以及雷达显示控制提出了有效的方法。     

基于LRMO及MCA的机载雷达风电场杂波抑制方法

风力发电迅速发展,风电场杂波使机载雷达产生大量虚假目标,导致机载雷达出现检测概率下降、虚警概率上升等问题。因此,研究机载雷达风电场杂波抑制方法对于提升机载雷达工作性能具有十分重要的意义。考虑到机载雷达风电场杂波先验信息无法实时获取、难以估计且机载雷达回波频谱更加复杂等特殊问题,本文基于低秩矩阵优化（LRMO）算法根据风电场杂波与目标微动特征随时间的不同变化特性,实现目标与风电场杂波处于不同距离单元的风电场杂波抑制。目标与风电场杂波处于同一距离单元时,考虑到LRMO算法存在的局限性,依据风电场杂波与目标的不同稀疏特性,利用形态成分分析（MCA）算法进行补充抑制风电场杂波。实验结果验证了所提方法的有效性。      

海杂波与目标极化特性研究进展

对海雷达回波极化特性研究是对海雷达目标识别以及抗干扰技术发展的基础.对海雷达回波信号包括目标信号和海杂波,其中,目标通常是飞机、舰船、弹头或无人机,而海杂波是制约雷达探测性能的关键因素.本文归纳总结了国内外在海杂波、目标（飞机、舰船、弹头以及无人机）极化特性方面的研究现状和主要研究结论,并对后续工作进行了展望.     

雷达探鸟技术发展与应用综述

探鸟雷达已成为机场鸟击防范、风力发电场鸟击风险评估、鸟类自然保护区鸟情观测与科学研究的重要工具。文中首先论述了探鸟雷达的主要组成部分。然后,分析了地面杂波、空域杂波和其他无关目标对探鸟雷达探测效果的影响,进而介绍了传统的杂波抑制方法和相参雷达杂波抑制技术,以及先进的探鸟雷达采用的目标检测、目标跟踪、目标显示、数据记录和雷达组网等数据处理技术。接着,给出了当前的探鸟雷达能够获取的目标轨迹、回波大小、回波强度、信号波动、飞行速度、飞行高度等反映飞鸟目标特性的主要指标。最后,描述了国内外四种典型雷达探鸟系统,并针对雷达探鸟技术的未来发展提出了一些思考及可行性建议。     

基于统计模型的杂波仿真

准确而有效地模拟雷达杂波信号,对于机载PD雷达的目标检测具有重要意义。提出一种基于统计模型的ZMNL法对杂波仿真,阐述了该方法的思路和实现步骤,给出实现模型和仿真结果。计算机仿真的结果证明,用该方法来描述雷达杂波的＂长拖尾＂是合理的,为机载PD雷达检测提供了依据。     

海杂波中的超视距雷达探测性能分析

海上大气波导在使微波雷达实现超视距探测的同时,也使海杂波回波信号增强,从而降低雷达的检测分辨性能。利用雷达性能评估模式,仿真计算了雷达在不同发射频率、发射仰角以及天线高度下,典型波导环境中海杂波和目标的回波功率,进行了海杂波干扰下微波超视距雷达的探测性能分析与评估。分析结果表明,在实际工作中选择合适的雷达系统参数,可以有效的降低海杂波的干扰,同时又不容易遗漏较远距离处的目标。