基于门限体积最小准则的认知雷达波形选择方法研究

针对雷达的目标检测概率和跟踪精度随着目标距离的增大而降低的问题,提出了一种基于门限体积最小准则的认知雷达的波形选择方法。该方法在高斯噪声、线性运动目标跟踪方法的基础上,通过测量噪声与发射波形之间的关系,在经典卡尔曼滤波算法的框架中增加了波形选择模块,来实现对跟踪波形的调节。仿真结果表明,该方法能够明显地提高雷达的跟踪性能。     

C频段雷达黑障区捕获跟踪新型返回舱策略研究

为阐明黑障区全过程返回式航天器雷达反射回波信号传输规律,缩短C频段雷达黑障区重捕目标的时间,基于等离子体鞘套影响电磁波传输理论,详细分析了等离子体碰撞频率等物理参数变化对电磁波传输的影响,得出了黑障区不同海拔高度的等离子体鞘套对电磁波造成何种影响的结论.通过实测数据分析,证实了结论的正确性.依据该结论,综合考虑黑障区高...     

基于检测跟踪联合的雷达单帧虚警率计算仿真

针对传统雷达单帧虚警率计算存在雷达探测距离偏低、检测门限高问题,提出了基于检测跟踪联合的雷达单帧虚警率计算方法。量测波门内超过设定阈值的数据,采用跟踪算法进行关联。将跟踪结果反馈到检测中心,通过该反馈信息对波门内的检测阈值进行调整,归一化处理粒子滤波的权重,计算检测单元的相似度,求取非归一化噪声的关联矩阵概率,进而修正粒子滤波的目标状态。根据计算在波门内的虚警率积分,得到波门平均检测概率,实现基于检测跟踪联合的雷达单帧虚警率计算。为验证以上研究的有效性,进行了仿真,结果表明,上述研究获得结果是理想的,具有更高的雷达探测距离,且检测门限降低。说明本研究具有较强应用性。     

基于FPGA的雷达目标回波模拟器的设计与分析

现代脉冲体制雷达广泛采用线性调频、非线性调频和相位编码等脉冲信号调制方式;雷达目标回波作为一种脉冲调制信号,主要与调制方式、斜率、带宽和编码形式有关;通过分析雷达目标回波特点和雷达目标回波模拟器的实现方式,提出了一种基于FPGA的雷达目标回波信号模拟器方案;该方案采用DDS模拟器方法,利用EP2C8Q208C8N实现DDS功能;仿真结果表明该方案可便捷地生成频率范围为5～40MHz相位可控的常规波形、线性调频、非线性调频和相位编码脉冲调制信号。     

基于卷积神经网络的雷达目标检测方法

雷达目标检测近年来一直是雷达信号处理中的重要任务,在探测监控等安全领域中有非常重要的作用;针对传统恒虚警目标检测方法存在的环境适应能力较弱、复杂地形环境下雷达虚警数量急剧上升等问题,提出一种基于卷积神经网络的雷达目标检测方法;以雷达回波信号数据处理后得到的距离-多普勒图像作为模型的训练集和测试集,设计基于FasterR-CNN结构的雷达目标检测模型,训练模型并将测试结果与传统恒虚警目标检测算法结果相比较,所设计的模型提升了雷达目标检测正确率并较大地减少了虚警数量,这表明将卷积神经网络应用于雷达回波信号的处理任务中是可行的。     

“低慢小”目标的雷达与光电复古探测跟踪方法

针对单一探测方式难以对“低慢小”目标进行全天候探测与跟踪，采用雷达与光电的主被动复合探测技术，结合两者的优势，提高定位精度，实现脉冲多普勒雷达扫描探测引导光电系统精跟踪。首先利用四元数法建立雷达坐标系与光电坐标系的空间配准模型，雷达与光电系统空间配准后，光电接收到目标位置信息视场自动转向目标；当雷达与光电探测到同一目标，通过最小二乘法将雷达与光电探测目标数据进行加权时间配准，最后将配准后的数据采用扩展卡尔曼滤波交互多模型算法(EKF-IMM)进行滤波预测，改善复合探测系统能持续跟踪能力，同时对目标在不同运动状态下具有强适应性。仿真与实验分析表明通过复合探测的方法实现对目标进行探测跟踪，利用EKF-IMM算法降低了噪声干扰，提高了目标跟踪能力及精度，其精度较传统模型提高了7%左右。     

基于信号杂波噪声比的认知雷达扩展目标探测波形设计

针对认知雷达在杂波环境下探测扩展目标时,回波信号的信号杂波噪声比(SCNR)较低的问题,提出了一种基于SCNR认知雷达发射波形优化设计方法。首先,不同于以往的点目标模型,通过建立扩展目标探测模型,得到认知雷达回波信号杂波噪声比(SCNR)与发射信号能量谱密度(ESD)间的关系;其次,根据最大SCNR准则推导出发射信号ESD的全局最优解;最后,为了得到有实际意义的时域信号,采用相位调制的方式,结合最小均方误差(MMSE)和迭代算法将最优ESD合成满足雷达发射要求的恒幅时域信号。仿真实验中,该方法所得时域合成信号幅度为1,在匹配滤波器输出端的SCNR为19.133 dB,仅小于理想值0.005 dB。结果表明,所得到的时域波形不仅能够满足恒幅要求,而且能使接收机输出端的SCNR接近理想值,提高了扩展目标探测性能。     

小型化高频地波雷达的波形及解调研究

主要讨论了小型化高频地波雷达在海上目标检测方面的波形特性。深入研究了线性调频中断连续波(FMICW)进行硬目标探测的基本原理和信号处理方法,分析了高频地波雷达提取目标距离和速度的原理,在不同波形参数下对解调结果进行仿真。仿真结果显示脉冲压缩对提取距离和速度信息的性能,以及发射波形参数对测距测速的影响。最后利用实际回波数据对目标距离进行了解算,并与仿真结果比较,使之对小型化岸基地波雷达探测目标的波形设计和工程应用具有重要参考意义。     

火控雷达动态目标探测跟踪建模仿真

火控雷达目标探测跟踪是现代与未来防空作战的首要任务,也是火控系统的关键环节;针对火控雷达连续、自动、快速跟踪目标的特点,首先分析了火控雷达系统闭环连续探测跟踪工作流程,然后利用信号级建模方法,在信号层面上进行了雷达回波信号生成、信号处理与跟踪控制的一体化建模,并给出了各模块模型,最后完成动态火控雷达闭环目标距离、方位角与高低角三维探测跟踪测量过程仿真与分析;仿真结果不仅验证了建模方法与模型逼真有效,也对以后火控雷达跟踪性能评估、数据处理等仿真研究有着一定的参考价值.     

利用目标与杂波先验知识的机载雷达发射波形自适应生成方法

发射波形自适应能够优化雷达在检测、跟踪和抗干扰等方面的能力,但其性能的好坏与雷达目标和杂波先验知识有很强的相关性。采用最大输出信杂噪比准则设计的雷达发射波形自适应方法已经在理论上被证实可行和有效。为了提升这类方法的实际应用价值,本文利用Swerling统计模型和数字高程模型（Digital elevation model,DEM）提供的目标和杂波先验信息,针对机载相控阵雷达,分析了基于最大输出信杂噪比（Signal-to-clutter-noise ratio,SCNR）准则的发射波形自适应方法性能和实用价值。仿真结果表明,这类发射波形能够自适应地随着目标和杂波的变化而改变,并实现二者的最优匹配,在提升雷达输出信杂噪比上优于传统发射波形,具有良好的实际应用前景。     

基于仿真的舰载预警探测雷达使用性能分析研究

通过仿真手段能够对预警探测雷达在复杂环境和边界极限条件下的作战能力进行试验;在分析雷达作战能力仿真测试方法的基础上,从对空中目标的发现及跟踪能力、雷达边界极限能力两个方面列出仿真试验重点考核项目及具体内涵;从探测性能、跟踪性能和抗干扰性能3个方面研究试验结果评估的方法内容;最后以一个典型态势为例开展了雷达的作战能力研究;在该态势下,雷达抗干扰性能的自卫距离得益为9.43％,目标航迹连续性得益为14.56％.     

基于先验知识的自适应检测波形设计

研究了基于先验知识的认知雷达自适应检测波形设计问题,推导了发射波形对于检测性能影响的闭式解并提出了一种基于交替投影法的波形优化算法。算法根据所推导出的检测概率与发射波形、接收机滤波器之间关系的闭式表达式,通过联合优化发射波形和接收机滤波器,达到提高接收机的检测概率和降低信号相关杂波负面影响的目的。分析仿真结果可知,所设计波形的检测性能优于传统的恒包络LFM波形。当采用多组初始波形进行迭代优化时,检测概率趋向于相同值,这表明该算法的收敛性良好。     

基于数据优先级的雷达目标跟踪偏差补偿方法

传统雷达目标跟踪偏差补偿方法雷达跟踪目标偏差补偿的精准程度较低,导致研究成果可靠性及稳定性较差。为了解决上述问题,基于数据优先级提出一种雷达目标跟踪偏差补偿方法,利用雷达极化测量目标信号,并建立三维空间坐标,引导操作数据,通过对相位控制偏差的校准操作实现对数据目标的精准测量,提升系统检验的准确性,根据数据优先级原则,对极化脉冲进行角度测量,选取适宜测量方案,设置雷达目标方向图,进行雷达目标超分辨成像,加强实验研究力度,综合考虑优化信息与操作条件,实现对雷达目标跟踪偏差补偿方法的研究。实验结果表明,基于数据优先级的雷达目标跟踪偏差补偿方法具备较高的雷达跟踪目标偏差补偿的精准程度,研究可靠性较高,稳定性有了显著提升。     

跟踪雷达自适应带宽的数控伺服系统

介绍了以步进电机为执行元件的跟踪雷达伺服系统。该系统利用数字信号处理芯片精确控制系统的二维运动速度,可以在稳定安全的开环控制情况下实现较高的运动目标追随闭环控制精度。由于此跟踪雷达伺服系统实现数字化的控制,可以根据角度定向灵敏度性能,将目标跟踪经验公式和模糊控制原理方便的结合起来,达到系统带宽和跟踪精度的最佳状态。     

雷达抗有源干扰技术现状与展望

雷达有源干扰为雷达目标检测、跟踪与识别带来了极大挑战,使得复杂电磁环境下雷达抗有源干扰技术研究迫在眉睫。雷达抗有源干扰技术囊括雷达信号与信息处理各个环节,是一项系统综合技术。本文从系统与体制层面、波形设计与接收机层面以及信号与数据处理层面层次化地综述了雷达抗有源干扰理论及其关键技术,着重介绍了代表性成果及其最新进展,评述了其中的公开问题,对研究中现存的难点进行了探讨。随后简述了现有雷达抗有源干扰效能评估方法及其不足。以此为基础,对现有部分方法存在的限制给出了可行的解决思路。最后本文展望了未来抗有源干扰的发展方向。     

基于并行Boosting算法的雷达目标跟踪检测系统设计

目前的雷达目标跟踪检测系统跟踪路线与实际路线相差较大,泛化误差率高。基于并行Boosting算法设计了一种新的雷达目标跟踪检测系统,硬件内部引入数据多处理器,对收集的雷达位置数据集中处理,连接I/O接口,配置数据过滤器,将雷达位置信息数据的状态参数录入过滤器元件中。在软件部分,利用并行Boosting算法的内部学习融合方式调节不同的雷达目标追踪系统状态,通过信息处理、航迹分析、落脚点判断来整合相应的跟踪检测信息,构建检验方程式防止外来无关数据的侵扰,最终得到雷达目标跟踪数据操作状态,完成目标跟踪检测。实验结果表明,基于并行Boosting算法的雷达目标跟踪检测系统设定的检测路线与实际路线吻合度高达99.21%,泛化误差远远低于传统目标跟踪检测系统,实用性更强。     

Improved target detection with ultra wideband radars using efficient coded waveforms

Performance evaluation of ultra wideband (UWB) radar in terms of target detection, resolution, recognition, and clutter and interference rejection depends on the structure of the radar waveform. The chirp waveform, which is commonly used in radar applications, has high time sidelobes in the level of ??20 dB. Another limitation is the excessive range-Doppler cross coupling, which occurs, when the Doppler shifted signal is correlated with the original signal, and this gives a different time of arrival. In this paper, a wideband chirp-Gaussian waveform with phase coding is proposed to overcome these drawbacks. A mathematical formulation for the proposed waveform is introduced. Plots of the power spectral density, delay-Doppler Ambiguity Function (AF), and autocorrelation function are presented. These plots reveal that the chirp-Gaussian waveform reduces the sidelobe level to ??55 dB, and its AF has the property of low-level sidelobes resembling the “thumbtack” AF, the ideal ambiguity function for high resolution radar.     

Trajectroy prediction for target tracking using acoustic and image hybrid wireless multimedia sensors networks

Wireless multimedia sensor networks (WMSN), with self-organizing and high fault tolerant characteristics, have achieved great advantages in target tracking region. However, the capabilities of these tiny devices are limited by their battery power, storage capacity, computational ability and communication bandwidth. In this paper, hybrid wireless multimedia sensors networks composed of acoustic and image sensors are proposed for target tracking. When the target appears in the detection area, it may change the environment parameters nearby, so acoustic sensors are used to gather target signal firstly. Then, a target location method is executed based on the strength of the received acoustic signal. Furthermore, to achieve energy-efficient target tracking with high reliability and robust, image sensors are used as supplements to the acoustic sensors. This approach also reduces the power consumption communication burden of the whole networks. In order to decrease the number of active nodes, Gauss Markov mobility model is also adopted to predict the target trajectory and minimize the tracking region with considering of vehicular kinematics. Simulation results verify that, compared with other algorithms, our scheme can reduce the energy consumption and improve tracking accuracy.     

Controlled tracking in urban terrain: Closing the loop

We investigate the challenging problem of integrating detection, signal processing, target tracking, and adaptive waveform scheduling with lookahead in urban terrain. We propose a closed‐loop active sensing system to address this problem by exploiting three distinct levels of diversity: (1) spatial diversity through the use of coordinated multistatic radars; (2) waveform diversity by adaptively scheduling the transmitted waveform; and (3) motion model diversity by using a bank of parallel filters matched to different motion models. Specifically, at every radar scan, the waveform that yields the minimum trace of the one‐step‐ahead error covariance matrix is transmitted; the received signal goes through a matched‐filter, and curve fitting is used to extract range and range‐rate measurements that feed the LMIPDA‐VSIMM algorithm for data association and filtering. Monte Carlo simulations demonstrate the effectiveness of the proposed system in an urban scenario contaminated by dense and uneven clutter, strong multipath, and limited line‐of‐sight.