二维FFT算法在LFMCW雷达信号处理中的应用及其性能分析

LFMCW在动目标检测上存在一定难度,利用二维FFT处理技术对目标回波信号相位信息进行提取,可有效地抑制固定杂波,对动目标进行检测,该文就LFMCW的差频相位进行了分析和仿真,对二维FFT的具体应用约束和算法的复杂度作了分析.     

基于FPGA的二维FFT算法在LFMCW雷达信号处理中的应用

线性调频连续波( LFMCW)检测运动目标存在一定难度,利用二维FFT处理技术对目标回波信号相位信息进行提取,可有效抑制固定杂波,实现对运动目标的检测。介绍了线性调频连续波( LFMCW)雷达信号进行多普勒处理的原理以及利用单片FPGA实现多普勒测速雷达信号处理的过程,详细说明了数据的缓存、实数序列FFT的快速算法以及希尔伯特变换等步骤的FPGA实现,最后测试结果表明二维FFT算法能很好的提取出目标的距离和速度。     

加权重排算法在多目标雷达信号分辨中的应用

该文应用一种加权重排算法,对多目标雷达信号的分辨进行了研究。此加权重排算法简单且容易实现,重排后的时频分布虽然失去了双线性,但保持了其它良好性质,特别是换回了对Chirp信号和冲击信号的准确定位。针对编队多目标雷达信号的线性调频特点,应用加权重排算法在权衡能量聚集性和消除重排振荡的同时,实现了对编队多目标雷达信号较佳分辨。     

非圆信号快速高精度二维测向算法

针对窄带非圆信号,提出了一种基于共轭梯度迭代搜索的快速高精度二维来波方向估计算法。利用非圆信号椭圆协方差矩阵非零特性,将阵列接收数据矩阵共轭重排,增加了阵列自由度,扩展了阵列有效孔径,提高了多信号检测能力,改善了阵列测向性能。对扩展后的阵列接收数据利用共轭梯度迭代搜索方式求得信号子空间,避免了多次求解样本协方差矩阵及其特征分解过程,显著降低了运算复杂度。仿真实验验证了所提算法的有效性和实用性。     

K近邻算法在雷达信号识别中的应用

介绍了机器学习算法中的K近邻算法,讨论了该算法在雷达信号识别中的应用,用python语言实现了雷达识别程序,并分析了得到的结果,阐述了对算法结果产生影响的几方面内容.     

独立分量分析算法在雷达信号分选中的应用

引入基于并行处理结构的信号盲分选算法，采用独立分量分析的方法研究从相互独立的未知源信号的混合信号中分离出源信号的问题。运用研究的基于最大负熵化快速独立分量分析的雷达信号分选算法，克服了传统的雷达信号分选方法在信号复杂、存在参数误差等情况下无法正确分选的局限性。     

基于优化算法的雷达辐射源信号识别方法及性能

针对基于支持向量机(SVM)的雷达辐射源信号识别方法中SVM模型参数对识别性能影响较大的问题,提出基于优化算法的雷达辐射源信号识别方法,并选择遗传算法、蚁群算法和粒子群算法三种典型的优化算法应用于新的识别方法进行优化识别.通过不同条件下计算机仿真实验,验证了新方法的有效性,并分析了三种典型优化算法在新方法中的综合性能,为对雷达辐射源信号进行更好的识别提供一定的依据.     

SharcFIN接口芯片在LFMCW雷达信号处理机上的应用

在多片DSP复杂信号处理系统中，接口设计已成为数字信号处理研究的关键。本文介绍了SharcFIN芯片的结构和功能，SharcFIN芯片可以为DSP总线、PCI总线、SDRAM，FLASH等设备提供灵活方便的接口，并为DSPPCI提供中断多路复用器。LFMCW雷达信号实时处理系统中，分析了信号处理中的需求和限制，并利用SharcFIN接口芯片设计了双片ADSP-21160处理系统，实现雷达信号的实时处理以及处理系统与主控机之间的实时通信。     

改进的FastICA算法在雷达信号分选中的应用

独立分量分析（ICA）是近几年新出现的一种数据处理方法。对传统的FastICA进行了改进,并将其应用到雷达信号分选当中。仿真实验证明能够取得很好的雷达信号分离效果,为雷达信号分选提供了新的思路。     

二维信号内插的新算法

本文将一维子序列FFT内插算法推广到二维,并给出二维子序列FHT内插算法对于需要以低取样率存贮或传输图象和重构图象质量要求较高的场合,本算法特别有用。同时,新算法还适合并行处理。     

雷达信号处理中的自适应算法

接收信号的谱估计是雷达系统在干扰环境中检测有用信号的最现代方法。必须指出,当相同距离单元中存在两种或多种杂波时(如地杂波和雨杂波),特别是当它们的多普勒频率未知时,这种处理是十分必要的。当前最普遍的方法是根据快速傅里叶算法(FFT)设计出一组滤波器(自适应或非自适应),这种方法称动目标检测(MTD)。这样可同时获得频谱分辨率和相干积累。为了克服由于谱失真引起的遮蔽效应,并为了获得更好的谱分辨率(由于抽样数据加窗而受到限止),根据另一种并不十分普遍的谱分析技术,探讨设计一种自适应滤波器的可能性。这些技术基于: (1) 选择一种适当的模式(通常选用自回归AR模式) (2) 模式参数的估计既可通过直接处理数据,也可通过间接地处理它们的相关函数来决定。在本文中,我们将把注意力集中在: (1) 估计误差引起的改善因子损失。 (2) 通过低计算成本技术获得相关函数的估计。 (3) 硬件分析以及性能和计算成本之间的折衷方法。     

LFM-CW雷达信号处理算法研究及仿真

从理论上对LFM-CW雷达进行信号分析,并对LFM-CW雷达的信号处理方法进行简单研究,最后通过仿真程序验证了该信号处理方法(距离/多普勒处理)在计算运动目标距离和速度时的正确性,为LFM-CW雷达信号处理提供了理论依据.     

多处理器C6201系统在雷达信号处理中的应用

首先介绍了DSP芯片TNS320C620的特点及一个具有多处理器C6201的通用开发板PENTEK4290。然后从工程和系统的角度出发，设计一个基于该通用开发板的实时雷达信号处理系统，并对该系统中一些关键问题进行了详细的研究。     

专用FFT芯片在雷达信号处理中的应用研究

本文介绍了单脉多冲多普勒雷达信号处理的基本原理和工程中常用的实现方法，以及专用ＦＦＴ芯片ＰＤＳＰ１６５１０在雷达的信号处理中的应用。     

可视化技术在雷达侦察信号分析中的应用

如何获取准确可信的雷达参数是电子侦察数据分析中的重要问题。文中介绍了可视化技术的发展,对如何将可视化技术应用于雷达侦察信号分析过程中进行了探讨,并在Visual Studio 2010环境下对雷达侦察信号人机交互分析进行了模拟仿真。仿真结果表明,可视化技术应用于雷达侦察信号分析领域是可行的。     

雷达辐射源信号描述及分选算法的共性特征

从算法结构特征的角度,将雷达辐射源信号分选问题划分成信号描述的形式化和信号分选算法的结构特征两个子问题进行分析,并以信号描述的形式化为基础,给出了一种分选算法的共性结构模型,提出了该模型下分选算法共同具有的“加性”特征,讨论了该特征在理论和应用上的意义。