基于移动散射点模型的雷达回波仿真及分析

针对中段目标宽带雷达回波信号难于获取的问题,进一步研究了目标雷达视线角和中段目标姿态的建模方法,给出了基于移动散射点模型的散射中心位置计算公式,然后基于几何绕射理论计算了各散射中心的散射强度,最后对雷达一维距离像进行归一化处理,提取了散射点的相对距离特征,得到了散射点相对距离变化的特征序列.实验结果显示,对雷达一维距离像进行特征提取,可以得到中段目标的姿态信息,为中段目标识别奠定基础.     

宽带雷达动态目标建模及仿真研究

对复杂动态目标进行回波建模是研究目标散射特性，实现雷达跟踪识别动态目标的重要基础。该文利用宽带雷达的高分辨特性，分析了宽带信号照射到运动点目标上的回波信号形式，根据高频区目标总的电磁散射是多散射中心的合成的原理，得出了宽带雷达动态复杂目标的回波模型，并针对冲击雷达信号运用该模型进行回波仿真，获得给定目标在平动及转动情况下的回波仿真信号。仿真结果较好地反映出目标特征，为进一步进行雷达目标的识别提供了理论分析依据。     

面向识别的雷达舰船目标低分辨回波仿真技术

雷达目标回波的高精度仿真是目标识别系统训练和测试的重要手段.针对低分辨雷达舰船目标自动识别的应用背景,提出了基于模板和模型的低分辨回波仿真技术.根据舰船目标的CAD三维模型,利用电磁计算方法得到全姿态的一维距离像模板.在凝视状态下,利用目标距离像模板和雷达发射信号模拟目标低分辨回波;在扫描状态下,利用全姿态一维距离像重构不同角区中目标的散射中心模型,并结合雷达波束的扫描方式获得了目标的仿真回波.结果表明,所提出的基于模板和模型的回波仿真技术对雷达舰船目标具有良好的低分辨回波仿真能力.     

基于高斯和SCKF 的姿态角辅助三维目标跟踪

首先, 根据目标运动与姿态角的关系, 分析目标在偏航角和俯仰角下的速度变化, 进而推导出姿态角辅助三维目标跟踪模型; 然后, 针对姿态角量测非高斯情况, 在分析均方根容积卡尔曼滤波的基础上, 提出新的高斯和均方根容积卡尔曼滤波算法, 以提高非线性非高斯的处理能力; 最后, 结合不同运动模式下姿态角分量的特点, 建立姿态角分量不同的跟踪模型, 通过模型切换实现对姿态角机动的跟踪. 仿真结果验证了所提出跟踪模型和滤波算法的正确性和有效性.     

中段目标宽带雷达回波仿真及分析

优化雷达自动识别中段目标,对中段目标宽带雷达回波信号进行建模,为研究中段目标散射特性,实现雷达自动识别中段目标的重要基础,提出建立了微进动目标数学描述方程,采用一种移动散射点模型的散射中心位置计算方法,根据几何绕射理论计算了各散射中心的散射强度,得到了宽带雷达中段目标的回波模型,并针对两种典型目标运用该模型进行回波仿真,获得给定目标在特定战情下的回波仿真信号.仿真结果较好地反映出目标特征,为进一步进行中段目标的识别提供了理论分析依据.     

轨道目标ISAR中频回波模拟技术研究

该文目的是研究一种空间目标宽带ISAR雷达回波的模拟实现方法，为空间目标探测雷达的研制及空间目标特性的研究提供信号来源。该文首先深入研究了空间目标的运动特性，给出了弹道目标轨道方程的计算方法，由目标的轨迹可以确定任意时刻目标的姿态，从而得到目标的散射中心分布。然后分析了目标在大时宽带宽雷达照射下的回波信号特性，结合目标轨道计算提供的散射中心分布信息，模拟出目标的中频回波信号。最后，提出了一种轨道目标ISAR雷达回波模拟器的实现方案，给出了实验结果。在实际应用中证明，用该方法模拟空间目标宽带雷达回波完全可行。     

基于高分辨一维多普勒像的雷达目标机动检测算法

目标机动过程中通常伴随着剧烈的姿态变化, 有利于雷达目标的横向高分辨成像, 从而为基于高分辨一维多普勒像(One-dimensional high resolution Doppler profile, 1D-HRDP)进行机动检测提供了可行性. 文中给出了高分辨一维多普勒像的成像公式后, 首先分析了成像对目标转角、积累时间和采样率的约束条件, 并给出了成像处理流程. 随后着重分析了机动检测原理, 得到了目标机动与非机动两类运动条件下姿态变化率的差异, 为机动检测提供了基础. 由于多普勒像的非平稳特性, 本文将目标机动检测问题视作机动、非机动两类分类识别问题, 并基于反向传播神经网络设计实现了机动检测器, 提出了两项新的机动检测算法性能评估指标, 与传统平均检测延迟指标相比能更准确地反映检测器的动态性能. 仿真实验表明本文提出的机动检测算法总体性能好于其他三种基于特征的机动检测算法.     

基于相位信息的空间目标特征分析

基于线性调频信号(LFM)推导了空间轨道目标的雷达回波模型,并讨论了目标相对雷达运动对回波相位产生的影响;给出了基于空间轨道目标引导信息的目标回波多普勒信息提取方法;通过对空间轨道目标的实测窄带相参回波数据的处理,分析了不同运动类型的空间轨道目标多普勒特点,结果表明,目标回波相位中包含了丰富的目标特征信息,从回波相位信息中提取目标的运动特征具有可行性。     

基于波动方程的近场目标成像算法

雷达对近场目标的探测成像是探地雷达成像和微波医学成像的基本模型.为得到高分辨的近场目标雷达图像,论文从标量波动方程出发通过波散关系导出了目标散射信号和目标函数之间的对应关系,得到了谱域和时域的多种成像算法并分析了它们之间的联系.通过对实测雷达数据的成像处理,结果显示了近场成像算法的有效性.     

一种基于前向散射雷达的车辆目标自动识别方法

研究了一种基于前向散射雷达的车辆目标自动识别方法:分析了前向散射雷达回波与目标速度、轮廓等目标特性之间的关系;提出了主瓣对齐的功率谱预处理方法,采用主成分分析方法分析了不同类别车辆的前向散射雷达功率谱的特性;提出了基于多元线性回归的目标特征提取方法,比较了K最近邻法和Bayes分类器对不同特征集的识别性能.实现结果表明,本文采用的特征提取方法显著改善了识别效果.     

复杂运动目标ISAR成像技术进展与展望

逆合成孔径雷达成像是宽带雷达实现目标信 息获取和精细描述的重要途径,但在成像过程中存在复杂运动导致散焦和成像分辨率不高两 个难题。针对目标复杂运动导致成像散焦问题,本文总结了微动对雷达波调制、进动目标成 像、 三维运动成像、分离部件成像等技术现状;针对成像分辨率不高问题,分析了多频段宽带回 波相参配准、融合成像等技术进展。本文介绍了雷达成像新技术,为解决上述两个难题带来 新的思路和途径,其中,雷达关联成像不依赖于雷达与目标的相对运动,可避免成像的复杂 运动补偿;太赫兹雷达成像容易实现大带宽和窄波束,获得目标精细雷达像。最后对新兴技 术的难点和发展趋势进行了展望。     

角闪烁噪声测量条件下的剩余飞行时间估计

针对雷达导引头角闪烁噪声测量条件下的机动目标,研究剩余飞行时间计算方法;建立了闪烁噪声计算模型;在粒子滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法的基础上,推导了扩展卡尔曼粒子滤波算法的实现过程;根据估计结果建立了剩余飞行时间计算模型,在剩余飞行时间表达式中考虑了目标机动加速度的影响;仿真结果表明,基于机动目标当前统计模型的扩展卡尔曼粒子滤波算法对闪烁噪声测量条件下的机动目标具有良好的跟踪性能,对剩余飞行时间具有较高的估计精度。     

Novel parametric optimum processing method for airborne radar

In radar target detection, an optimum processor needs to automatically adapt its weights to the environment change. Conventionally, the optimum weights are obtained by substantial independently and identically distributed (i.i.d.) interference samplings, which is not always realistic in an inhomogeneous clutter background of airborne radar. The lack of i.i.d. samplings will inevitably lead to performance deterioration for optimum processing. In this paper, a novel parametric adaptive processing method is proposed for airborne radar target detection based on the modified Doppler distributed clutter (DDC) model with contribution of clutter's internal motion. It is different from the conventional methods in that the adaptive weights are determined by two parameters of DDC model, i.e., angular center and spread. A low-complexity nonlinear operators approach is also proposed to estimate these parameters. Simulation and performance analysis are also provided to show that the proposed method can remarkably redu     

Waveform design and high-resolution imaging of cognitive radar based on compressive sensing

We introduce the compressive sensing(CS) theory for waveform design of cognitive radar,and then propose an algorithm for the high-resolution radar signal waveform and its corresponding imaging method based on the sparse orthogonal frequency division multiplexing-linear frequency modulation(OFDM-LFM) signal.We first present the principle of spectrum synthesis and high-resolution imaging based on OFDM-LFM signals.Then,we propose the spectrum-sparse waveform design criterion and the reconstruction algorithm for a highresolution range profile(HRRP) based on CS.Based on this,we analyze in detail the relationship between the scattering characteristics of the target and the parameters of the designed signal,and we construct the feedback of the target characteristics on the waveforms.Therefore,the "cognitive" function of radar can be achieved by adaptively adjusting the waveform with the target characteristics.Simulations are given to validate the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于模式切换的有源无源一体化跟踪算法研究

针对传统目标跟踪算法缺乏灵活性,不能满足复杂环境下目标连续跟踪的缺点,探讨了网络雷达不同工作模式下,接收站获取目标运动状态参数不同集合对目标跟踪精度的影响,提出了基于模式切换的有源无源一体化跟踪算法,该算法可根据接收站的不同需求灵活选择有源无源等不同的定位跟踪方式。采用UKF算法对不同模式切换下的目标跟踪精度进行分析,仿真结果表明,该算法能够有效利用前一阶段的滤波跟踪结果,可在复杂的环境下保持对目标的连续跟踪。     

基于模糊PID的光电雷达目标模拟器研究

光电雷达已经成为现代主力战机的主要装备,因此有必要对其进行装机前测试。针对此问题,设计一套光电雷达目标模拟器,提高光电雷达的装机速度、可靠性和稳定性等。首现介绍光电雷达目标模拟器的工作原理,然后为光电雷达目标模拟器建立运动数学模型,采用模糊PID对电机进行控制,并与PID控制进行仿真比较,结果显示,模糊PID稳定精度较高且鲁棒性好。最后通过现场试验验证,满足设备精度要求。     

一种改进的海面舰船目标跟踪方法

用警戒雷达跟踪海面舰船目标时,由于舰船运动速度较慢,这使得其在雷达两次观测之间的位移与雷达本身的测量误差是可比拟的。这种情况下,传统的Kalman滤波在付出较大计算量的同时并不能显著提高跟踪精度。为此,针对海面匀速直线运动的舰船目标,提出了一种基于线性递推回归的投影滤波跟踪算法（Projection Filter based on Linear Recursive Regression,PFLRR）,仿真实验表明该算法的滤波性能与Kalman滤波相当,但其计算量仅为Kalman滤波的2/5左右。     

An improvement method for circular synthetic aperture radar imaging

Circular synthetic aperture radar (CSAR) is the imaging mode when the radar moves along a circular path and the observed area is always covered by the wave beam. It is different from traditional SAR modes (strip-map SAR and spotlight SAR) and has potential advantages such as 360° observation, target recognition, and three-dimensional reconstruction. According to the imaging processing of CSAR, motion error is an important issue affecting the CSAR image quality, but the motion compensatio n (MOCO) method for CSAR is underdeveloped. Accordingly, with detailed analysis the motion error model is established and a data-driven MOCO flow chart for CSAR is proposed. The real CSAR data are used to verify the proposed method.