提高HF雷达距离分辨的参数估值法

给出了一种提高HF雷达距离分辨的信号处理方法.首先用参数模型来描述雷达探测信号,然后用最大似然(ML)法对模型参数进行估计.最后给出仿真实验结果.     

基于双基地海洋回波谱仿真数据的海浪波数谱反演

该文首次基于微扰法导出的非后向散射系数及在此基础上得到的双基地海洋回波谱仿真数据,采用Howell算法进行海浪波数谱的反演以及有效波高和风速信息的提取。文中补充了Howell算法应满足的条件,明确了Howell算法中矩阵奇异值个数r的选择原则。反演结果表明,风向趋于时,有效波高和风速反演误差会减小;根据不同海态(风速或有效波高)选择合适的工作频率可减小反演误差。在工作频率和矩阵奇异值个数选择合适时,有效波高反演误差小于3%,风速反演误差小于1%。     

雷达数据处理算法的仿真研究

文中介绍了一种雷达数据处理的算法。首先简要介绍了雷达数据处理系统的工作原理和流程,然后重点研究了雷达数据处理的关键算法的原理和公式,建立起系统模型,最后,针对雷达数据处理算法进行了仿真结果并对结果进行了分析。     

复合调制雷达信号时差估计算法

现代雷达信号环境中, 复合调制信号正在逐步得到广泛应用。该文提出了一种针对频移键控与二相编码(FSK-BPSK)复合调制信号的时差估计算法。该算法紧密结合该信号子脉冲频率分布具有对称性, 时域长度具有一致性等特点, 通过子脉冲相关函数的理论推导得出FSK-BPSK复合调制脉冲信号的相关函数。最后利用相关函数拟合算法, 可根据观测数据进一步精确估计时间延迟(TDOA)。通过仿真实验, 证明该算法相比于其他时差估计算法, 其算法估计的准确性、抗噪性都有明显提升, 且适用于带宽较小的复合调制信号的时差估计情况。      

多基地雷达马氏定位算法优化

通过研究多基地雷达定位的马尔可夫算法,提出了一种适用于大数据量情形的简化目标定位方法,解决了因算法简化而衍生的测量误差协方差矩阵非正定问题.通过实例仿真,对定位结果的"定位精度的几何稀释"曲线进行分析,证明了本算法能够保证定位结果有效,并提高了运算效率.     

L-Band Radar Estimation of Forest Attenuation for Active/Passive Soil Moisture Inversion

In the radiometric sensing of soil moisture through a forest canopy, knowledge of canopy attenuation is required. Active sensors have the potential of providing this information since the backscatter signals are more sensitive to forest structure. In this paper, a new radar technique is presented for estimating canopy attenuation. The technique employs details found in a transient solution where the canopy (volume-scattering) and the tree–ground (double-interaction) effects appear at different times in the return signal. The influence that these effects have on the expected time-domain response of a forest stand is characterized through numerical simulations. A coherent forest scattering model, based on a Monte Carlo simulation, is developed to calculate the transient response from distributed scatterers over a rough surface. The forest transient-response model for linear copolarized cases is validated with the microwave deciduous tree data acquired by the Combined Radar/Radiometer (ComRAD) system. The attenuation algorithm is applicable when the forest height is sufficient to separate the components of the radar backscatter transient response. The frequency correlation functions of double-interaction and volume-scattering returns are normalized after being separated in the time domain. This ratio simply provides a physically based system of equations with reduced parameterizations for the forest canopy. Finally, the technique is used with ComRAD L-band stepped-frequency data to evaluate its performance under various physical conditions.      

一种稳健的机载雷达杂波多普勒参数估计方法

基于杂波多普勒分布(DDC)模型,该文研究了杂波协方差矩阵的特征值能量分布特点,提出了一种稳健的机载雷达杂波多普勒参数估计方法。该方法对杂波多普勒中心估计的精度和现有常见方法可比拟,而对杂波谱宽估计的精度优于现有常见方法,尤其适用于机载雷达运动目标检测(MTD)等实际应用背景下数据样本较少的情况。仿真实验证明了该方法的有效性。     

Tropical-Forest-Parameter Estimation by Means of Pol-InSAR: The INDREX-II Campaign

This paper addresses the potential and limitations of polarimetric synthetic aperture radar (SAR) interferometry (Pol-InSAR) inversion techniques for quantitative forest-parameter estimation in tropical forests by making use of the unique data set acquired in the frame of the second Indonesian Airborne Radar Experiment (INDREX-II) campaign—including Pol-InSAR, light detection and ranging (LIDAR), and ground measurements—over typical Southeast Asia forest formations. The performance of Pol-InSAR inversion is not only assessed primarily at L- and P-band but also at higher frequencies, namely, X-band. Critical performance parameters such as the “visibility of the ground” at L- and P-band as well as temporal decorrelation in short-time repeat-pass interferometry are discussed and quantitatively assessed. Inversion performance is validated against LIDAR and ground measurements over different test sites.      

利用风廓线雷达测量数据反演大气湿度廓线

测量大气湿度廓线对短时天气预报和长期气候分析有重要意义,概述目前探测大气湿度廓线的几种方法,指出这些方法存在的一些问题,突出风廓线雷达测量大气湿度廓线的优越性。论述风廓线雷达反演湿度廓线的理论,利用合肥2009年9月29日三个时间段的风廓线雷达数据和探空数据,通过计算雷达测得的大气湍流耗散率和探空得到的温度廓线,分析计算得到三个时刻的湿度廓线,能够得到比较可信的结果,显示利用风廓线雷达反演湿度廓线是可行的。     

小样本条件下基于数据增强和WACGAN的雷达目标识别算法

目前小样本条件下高分辨距离像雷达目标识别算法存在识别率较低、识别率稳定度较差等问题,对此,本文提出了基于数据增强和加权辅助分类生成对抗网络（Weighted Auxiliary Classifier Generative Adversarial Networks,WACGAN）的雷达目标识别算法.该算法首先根据雷达目标散射特性,通过时间镜像数据增强方法扩充数据集,然后将扩充数据集输入WACGAN,通过自动选择高质量的生成样本,使判别器在标签样本监督学习的基础上得到进一步优化,最后直接利用判别器实现对雷达目标的有效识别.仿真实验结果表明,本文算法在不增加识别时间的基础上,有效提高了小样本条件下对雷达目标的识别率和识别稳定度.     

雷达辐射源数据再分选算法研究

复杂电磁环境下的雷达信号全脉冲分选会出现大量的增批问题,而且不能对特殊体制雷达进行有效分选。根据机载雷达侦察的具体情况及存在问题,提出了一种辐射源再分选算法,该法利用分选后的数据,通过两次聚类实现再分选,解决了侦察过程中的增批问题。仿真和试验证明该方法能够提高信号的分选能力,对特殊体制雷达有较好的分选效果。     

一种有效的MIMO雷达相干信源波达方向估计方法

提出了一种基于接收数据样本复用的MIMO雷达相干信源波达方向估计方法.算法利用MIMO雷达发射波形的分集以及MIMO雷达收、发阵列之间的对偶性,对MIMO雷达回波数据矩阵进行了样本复用以等效地增加样本数量,获得基于发射阵和基于接收阵的虚拟子阵接收信号.利用各个子阵之间的平移不变特性计算空间平滑之后的协方差矩阵,提高了相...     

雷达模拟训练系统A显数据模拟算法

在雷达日常操作训练中,模拟训练系统可以较好解决实装设备使用受限的问题。雷达回波 A 显数据模拟可以降低模拟训练系统成本并提高系统灵活性。本文提出一种模拟算法从 A 显呈现效果的逼真性、实时性与互操作性出发,将 A 显信息按距离分为五部分,分别结合雷达波束、海杂波统计数据、目标回波和系统增益等模型,根据信号幅度特征对雷达回波进行模拟。此外模拟算法可实时响应雷达操作指令,根据雷达不同工作状态实时更新 A 显数据。实验结果接近真实回波效果,满足一定的操作训练要求。     

一种使用激光雷达数据检测路边的方法

算法通过计算三维激光点云相邻点之间的相似度,将三维点云转化为二维相似度图像。在此基础上,采用迭代阈值分割可通行区域,最后使用Canny算子和霍夫变换检测道路边缘。实验表明该方法可以有效检测结构化道路的路边。     

基于稀疏贝叶斯学习的空间紧邻信号DOA估计算法

离格(off-grid)波达方向(DOA)估计解决的是实际DOA和假设网格点的失配问题。对于空间紧邻信号的DOA,稀疏的网格点会导致精度和分辨率的下降,密集的网格点虽然可以提高估计精度却显著增加计算负担。针对此问题,该文提出基于稀疏贝叶斯学习(SBL)的空间紧邻信号DOA估计算法,主要包括3个步骤。首先,通过最大化阵列输出的边缘似然函数,推导了信号在拉普拉斯先验下的新不动点迭代方法,进行超参数的预估计,相比其他经典SBL算法提高了收敛速度;其次,利用新网格插值方法优化网格点集,并二次估计噪声方差和信号功率以分辨空间紧邻信号的DOA;最后,推导了似然函数关于角度的最大化公式以改进离格DOA搜索。仿真表明该算法比其他经典SBL类算法对空间紧邻信号的DOA具有更高的精度和分辨率,同时有计算效率的提升。     

基于稀疏贝叶斯学习的空间紧邻信号DOA估计算法

离格(off-grid)波达方向(DOA)估计解决的是实际DOA和假设网格点的失配问题.对于空间紧邻信号的DOA,稀疏的网格点会导致精度和分辨率的下降,密集的网格点虽然可以提高估计精度却显著增加计算负担.针对此问题,该文提出基于稀疏贝叶斯学习(SBL)的空间紧邻信号DOA估计算法,主要包括3个步骤.首先,通过最大化阵列输出的边缘似然函数,推导了信号在拉普拉斯先验下的新不动点迭代方法,进行超参数的预估计,相比其他经典SBL算法提高了收敛速度;其次,利用新网格插值方法优化网格点集,并二次估计噪声方差和信号功率以分辨空间紧邻信号的DOA;最后,推导了似然函数关于角度的最大化公式以改进离格DOA搜索.仿真表明该算法比其他经典SBL类算法对空间紧邻信号的DOA具有更高的精度和分辨率,同时有计算效率的提升.     

基于优化信息算子的UWB信道贝叶斯估计

针对压缩感知应用于UWB通信信道估计时信息算子的相干性严重影响UWB信道估计精度的问题,提出将优化的信息算子和贝叶斯算法相结合的方法。该方法以互累积相干参数为准则,首先将加权信息算子通过最优化与正则化得到优化的信息算子,最后通过贝叶斯算法重构UWB信道。理论分析和仿真结果表明优化信息算子的相干性大大减弱,有效提高了UWB信道估计精度,同时该方法能在较低的压缩比和信噪比条件下实现UWB通信信道的准确重建。     

基于探地雷达首达时约束的层状构造波形反演方法

采用现有的方法对层状构造探地雷达数据进行波形反演时,存在两个难题：问题求解过程时间复杂度高和误差分析函数收敛性差。为了解决这些问题,提出一种基于首达时约束的波形反演方法,该方法以各层介质分界面处对应的回波信号的首达时为先验信息,以降低算法求解过程的复杂度,并保证误差分析函数的收敛性。实验结果表明：针对层状构造反演问题,改进后的波形反演方法能有效重建出各层介质的厚度和介电常数信息;同时,该方法还具有时间复杂度低和反演结果精度高等优点。     

双基地MIMO雷达相干分布式目标快速角度估计算法

该文提出一种基于双基地MIMO雷达的相干分布式目标快速角度估计算法。建立了双基地MIMO雷达相干分布式目标信号模型;然后,基于该信号模型证明了相干分布式目标导向矢量具有Hadamard积旋转不变性;最后,利用该特性得到了对目标2维收发中心方位角的估计。分析表明：该算法无需搜索,参数配对简单,能有效降低算法的计算量;由于没有对相干分布式目标的角信号分布函数做固定的假设,所以该算法适用于具有不同角信号分布函数或角信号分布函数未知的情况,具有较强的稳健性。计算机仿真结果证明了该文算法的正确性和有效性。     

基于Stokes子矢量估计的弱信号检测

研究了窄带极化雷达的弱信号检测问题。首先给出目标散射波和随机极化波瞬态Stokes子矢量序列（ISVS）的表征方法和匹配距离的概念，而后提出了一种雷达目标散射信号Stokes子矢量的估计方法。最后，利用目标散射信号和接收机噪声的ISVS之间的差异，基于径向积累的思想提出了一种弱信号检测算法，可以显著改善雷达系统的检测性能，对于反隐身、预警和空间探测等具有一定的指导意义。