基于动态规划和离散调频傅里叶变换的相参检测前跟踪算法

针对基于速度搜索和离散调频傅里叶变换(DCFT)的多帧相参积累检测前跟踪(TBD)算法运算效率低的问题,提出了一种基于动态规划(DP)和DCFT的多帧相参积累TBD算法。该算法利用DP算法搜索位于不同距离单元和方位单元的目标回波,极大地优化了搜索过程,提高了运算效率。仿真实验表明,与传统非相参积累DP-TBD算法相比,在检测概率90%处,所提算法有1.6 dB的提高;与基于速度搜索和DCFT的多帧相参积累TBD算法相比,所提算法运算效率提高了3.6倍。     

修正离散Chirp-Fourier变换及其在SAR 运动目标检测中的应用

离散Chirp-Fourier变换(DCFT)是最新提出的一种检测线性调频信号的有力技术,但它对信号的采样点数和信号参数有着近乎苛刻的约束条件,限制了它的工程应用.本文对DCFT的定义进行了修正,它不附带任何约束条件,是一种优越而又实用的线性调频信号检测技术.本文将其用于机载合成孔径雷达(SAR)运动目标检测当中,取得了良好的效果.此外,本文又提出了基于CLEAN思想的检测技术,与修正DCFT相结合,可以有效地检测出被强目标掩盖的弱目标,具有很大的实用价值.仿真的结果验证了算法的有效性.     

一种多目标ISAR成像方法

在逆合成孔径雷达(ISAR)多目标成像中,当各目标相互靠近且目标相对雷达的径向速度又相差较大时,存在使用已有的多目标成像方法无法对其成像的问题,文中提出了一种结合Radon变换、包络相关和DCFT的多目标成像方法。该方法采用Radon变换估计目标个数并对目标包络进行粗对齐;用传统的包络相关法结合目标隔离和曲线拟合法对目标进行精确的包络对齐;通过DCFT算法完成相位补偿,最后获得多个目标清晰的ISAR像。仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

循环移位离散Chirp-Fourier变换

离散Fourier变换(DFT)具有循环移位的特性。同样,源于DFT的离散Chirp-Fourier变换(DCFT)也具有循环移位的特性。该文提出了循环移位DCFT的概念,并根据这一概念给出了一种新的chirp信号的检测方法。该方法充分利用了chirp信号和噪声的特点,即chirp信号的调频率和初始频率不随时间变化而噪声的调频率和初始频率随时间随机变化,因此该方法具有更好的检测性能。与DCFT方法相比,实验结果表明,在低信噪比下该文提出的chirp信号的检测方法达到了良好的效果。     

一种基于DCFT的三维ISAR成像方法

利用天线阵进行三维逆合成孔径雷达(ISAR)成像时,估计目标的横向运动参数是三维成像的关键.本文提出了一种基于离散调频傅里叶变换(DCFT)的横向运动参数估计方法用于天线阵的三维ISAR成像,可以在保证三维成像精度的同时有效减少算法的运算量.最后,利用本文中给出的成像算法对空间目标进行三维ISAR成像仿真验证,通过成像...     

基于最小熵DCFT的双基地SAR多普勒参数估计

多普勒参数估计是SAR成像技术研究中的一项关键技术,多普勒参数估计精度将直接影响机载双基地SAR系统成像质量,为了实现对感兴趣目标区域有效地成像,需要对回波信号的参数进行准确估计。本文提出基于最小熵的离散调频傅里叶法(DCFT),该方法基于线性调频信号,可同时估计多普勒质心和多普勒斜率,并用RD算法对双基地SAR仿真数据成像,通过仿真验证了该方法的性能。     

多帧相参积累检测前跟踪方法

为了提高雷达对微弱目标的检测能力,提出了一种多帧相参积累的检测前跟踪(TBD)方法.通过对多帧时间内运动目标回波的分析,建立了相参积累的回波信号模型,其中目标回波出现距离单元走动和多普勒单元走动.利用目标回波的空-时相关性,采用速度匹配法和离散Chirp- Fourier变换(DCFT)联合估计目标径向速度、多普勒频率...     

GEO SAR双频双通道动目标检测与参数估计

地球同步轨道合成孔径雷达（GEO SAR）在对动目标检测和成像方面更具优势,但随之而来的一些问题也需要进一步解决。本文提出了一种基于GEO SAR双通道双载频实现运动目标检测、成像和参数估计的方法。利用广义 Keystone 变换对杂波对消处理后的运动目标进行距离徙动校正,使用离散调频傅立叶变换（DCFT）结合牛顿迭代法搜索完成多普勒参数估计后,利用在不同工作频率下的求得的速度集合进行交集来解决快速运动目标速度模糊的问题。最后,仿真实验证明该方法的有效性。      

基于栅格模型机器人路径规划的量子蚁群算法

针对复杂环境中移动机器人路径规划问题,提出了一种基于量子-蚁群算法(QACA)融合的路径规划算法。该算法的核心是在蚁群系统(ACS)中引入量子算法中的量子态矢量和量子旋转门来分别表示和更新信息素,增加位置的多样性,加快算法的收敛速度。通过仿真实验表明,该算法可增加算法的随机性,较传统的蚁群算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力,即使在障碍物较复杂的环境下,也能迅速规划出一条最优路径。     

动态自适应人工鱼群算法研究

针对标准人工鱼群算法解精度不高的缺点,文章提出了动态自适应人工鱼群算法,使人工鱼群算法的两个重要参数—步长和视野实现动态自适应调整,使鱼群中的个体在早期具有较大的步长和较宽阔的视野,以保证算法具有较快的收敛速度和较广阔的搜索范围,而在后期逐渐转入精细的局部搜索,使算法的解精度得以提高。并通过实验对比证明动态自适应人工鱼群算法的解精度优于标准人工鱼群算法。     

对称三角线性调频连续波信号的检测与参数估计

结合低截获概率雷达中常用的对称三角线性调频连续波信号的特点,提出了基于Radon-Ambiguity变换（RAT）和分数阶傅立叶变换（FRFT：Fractional Fourier Transform）的对称三角线性调频连续波信号的检测与参数估计新算法。该方法不仅给出了对称三角线性调频连续泼信号的调频率和初始频率的参数估计,并且推导出了调制带宽估计的表达式。通过仿真验证了该方法的有效性并具有很好的估计性能。     

离散色散光域傅里叶变换的延时和带宽扩展研究

光域傅里叶变换为射频频谱分析提供了一种新的解决方案。光域傅里叶变换主要受限于大的二阶色散的获得,而离散傅里叶变换只需要控制离散点的相位,理论上可以解决大色散的获得问题。文章利用光纤环作为离散色散器件,用线性调频信号作为待测信号,进行了光域离散傅里叶变换的研究。该系统是一个快速傅里叶变换系统,每次变换用时约2.07 ns。用示波器观测线性调频信号变换前与变换后的波形延迟,可以测出该系统的变换延时,约为100 ns,其延时大小主要取决于系统中的光纤长度。该系统可以实现对信号的不间断处理。为了扩展系统的瞬时带宽,对片上集成光微环组方案的可实现性进行了分析。     

一种LFMCW雷达距离速度去耦合方法

宽带线性调频连续波雷达应用非常广泛,但目标运动会带来距离与速度耦合的问题从而使距离谱产生模糊。文中在分析目标回波信号基础上,提出了一种基于Radon-Ambiguity变换与分数阶傅里叶变换的距离速度去耦合新方法。该方法利用Radon-Ambiguity变换和分数阶傅里叶变换分别估计回波信号的调频率和估计初始频率,最终实现距离速度去耦合。仿真结果验证了该算法的有效性,算法同时具有速度快、精度高等优点。     

基于瞬时相位拟合的LFM信号参数估计算法

针对传统线性调频（LFM）信号参数估计算法中复杂的搜索和计算问题,提出了一种不需要参数搜索的快速LFM信号参数估计算法。该算法先用希尔伯特变换估计LFM信号瞬时相位,再用二次相位函数拟合LFM信号瞬时相位从而得到初始频率和调频斜率的估计。仿真验证了本文算法的有效性,说明该算法能够给出满意的参数估计结果。     

多相编码雷达信号参数快速估计方法

针对Wigner-Ville分布、Radon-Wigner变换估计多相编码雷达信号参数存在运算量大、估计精度低等问题,本文提出了基于Radon-ambiguity变换和分数阶傅里叶变换(FRFT)联合分析的参数快速估计方法。该方法采用Radon-ambiguity变换估计信号调制斜率,采用分数阶傅里叶变换估计载频、周期等,通过两次一维搜索峰值来估计信号的参数,与Wigner变换、Radon-Wigner变换的二维搜索峰值相比,运算量大大降低,且提高了参数估计精度。仿真结果证明了该方法的有效性。     

调频遥测信号载波频率的精确估计

传统调频遥测信号载波频率估计算法对输入信号降采样后直接进行快速傅里叶变换，实现方法虽然简单，但测量精度较差，无法适应高动态、低信噪比等复杂场景。为此，提出了一种调频遥测信号载波频率的精确估计算法。两并联补偿支路先分别采用正、负调频频率对输入信号进行频率预先补偿，低通滤波后完成降采样处理，削弱调频频率的频谱影响；频率搜索状态对采样数据进行载波多普勒变化率的频率补偿，经过快速傅里叶变换、非相干积分和频谱重心搜索完成频率解算，提高载波频率的检测性能。试验与分析表明，所提算法在高动态、低信噪比等复杂场景下可显著提高调频遥测信号载波频率的估测性能。     

声光频谱分析仪对瞬变信号参数的提取算法研究

声光频谱分析仪利用声光调制技术和空间傅里叶变换原理,实现高带宽信号的频谱测量。本算法通过将被测信号的空域傅里叶变换,数据按瞬态时-空关联输出并进行一定运算处理就可获取信号瞬态时频域全参数信息。仿真结果表明,信号频率还原率在99.5%以上,信号漏检率小于0.2%。     

声光频谱分析仪对瞬变信号参数的提取算法研究

声光频谱分析仪利用声光调制技术和空间傅里叶变换原理,实现高带宽信号的频谱测量。本算法通过将被测信号的空域傅里叶变换,数据按瞬态时 空关联输出并进行一定运算处理就可获取信号瞬态时频域全参数信息。仿真结果表明,信号频率还原率在99.5%以上,信号漏检率小于0.2%。     

基于LFM模型的高动态弱GPS信号载波捕获

根据极大似然估计理论,通过载波频率和频率变化率分段对消、快速傅里叶变换(FFT)结果选大估计载波频率和频率变化率,实现载波信号捕获,建立了高动态全球定位系统(GPS)载波的线性调频(LFM)信号模型,并给出了算法的具体实现。详细分析了该算法中检测统计量的分布特性,推导了恒虚警准则下的检测门限,并讨论了其中关键参数的设计。仿真结果表明,该算法可以实现对18 dBHz的GPS高动态信号的载波捕获。     

低信噪比下LFM- PRBC信号参数的快速估计

为了解决目前算法中线性调频-伪码( LFM- PRBC)信号参数估计计算量较大的问题,提出了一种快速估计算法。该算法采用解线调与分数阶傅里叶变换( FRFT)进行参数的估计。首先对信号进行解线调估计出调频斜率的粗略值,然后由调频斜率确定旋转角,通过FRFT估计出码元宽度的粗略值。根据延时再进行解线调估计出调频斜率的精确值,再通过FRFT估计出码元宽度的精确值与起始频率。该算法不仅计算量较低,同时具有很高的估计精度与很强的抗噪性,仿真实验验证了该算法的有效性。