雷达极化域调控超分辨的原理与方法

分辨是雷达领域的经典问题,尽管经过几十年的发展,但“分不开、辨不清”的矛盾在雷达各类应用中日益凸显.在雷达分辨研究中,模糊函数理论占据绝对主流,同时尝试突破瑞利(Rayleigh)分辨极限的超分辨研究层出不穷,这些方法具有一定的超分辨效果,但因其前提假设而在工程应用中受限.传统分辨理论并未考虑电磁场的极化特性,利用极化技术可大幅提升雷达分辨能力,研究极化与分辨的关系具有重大理论价值.本文从模糊函数出发,重点分析目标幅度和相位对分辨效果的影响,得出“等幅反相”可使雷达突破分辨率极限,结合雷达收发极化调控技术,创新性提出极化域变焦理论,通过全极化域距离像阐释超分辨原理,并且针对实际雷达系统,提出极化域变焦多目标检测与分辨方法,实现多目标的正确判决和距离的有效估计.仿真结果表明,极化域变焦处理对交叉极化不敏感,在高信噪比条件下可将雷达分辨力提升约20倍.     

正交极化二元阵雷达的空域极化特性及散射矩阵测量方法

极化测量技术是现代雷达领域的重要发展趋势之一,对目标极化特性的测量是实现极化雷达的关键技术,但在工程实现上存在很大的技术挑战.针对这种情况,提出了一种新体制目标特性测量雷达的理论模型,即正交极化二元阵.初步证明了该式天线具有明显的极化空变特性,进而设计了一种新的极化测量处理算法,仅需一个接收处理通道即可在天线波束扫掠目标时,实现目标极化散射矩阵的测量.通过紧凑场微波暗室对自行搭建的正交极化二元阵进行了全极化宽带动态测量实验,利用实测数据处理验证了上述研究的正确性.研究结果对于挖掘现有雷达装备的极化测量潜力,提升其信息获取与处理能力,具有一定的启发意义.     

基于模糊函数三维特征的雷达辐射源信号分选方法

提取并补充新的特征参数,是解决当前复杂体制雷达辐射源信号分选难题的有效途径.由于模糊函数能够很好地展现信号波形的内在信息,从主、侧视角分别提取模糊函数三维图的主岭重心、主峰分布半径作为雷达辐射源信号分选的特征向量.核模糊C均值聚类实验表明,所提出方法在10dB以上的固定信噪比环境下分选6类典型信号的成功率均为100{%     

复杂体制雷达辐射源信号特征的SPA-FAHP评估

针对复杂体制雷达辐射源信号（ARES）特征评估缺乏有效手段和层次分析决策(AHP)过多依赖专家经验的问题,提出了复杂体制雷达辐射源信号特征的集对模糊层次评价模型(SPA-FAHP)。通过引入三角模糊数对传统层次分析法进行改进,并对复杂体制雷达辐射源信号特征评价指标体系的指标权重作模糊层次分析,以解决对雷达信号大容量数据进行评估时评判者存在不确定或者模糊判断的问题;再引入集对分析(SPA)理论对传统层次分析的专家决策矩阵进行改进,并对特征评估决策矩阵作同一度分析,以解决传统层次分析决策时过多依赖专家经验的问题。最后联合指标权重矩阵和决策同一度矩阵实现对复杂体制雷达辐射源信号特征的综合评估。计算结果表明该模型有效可行,能够更客观地实现对复杂体制雷达辐射源信号特征的分析和评估。     

基于高斯平滑与模糊函数等高线的雷达辐射源信号分选

雷达辐射源信号分选是电子侦察系统、威胁告警系统的关键步骤.针对现有基于模糊函数的复杂体制雷达辐射源信号分选方法信息利用率低、易受噪声影响等问题, 提出一种基于模糊函数等高线的分选新方法; 首先, 对信号的模糊函数进行高斯平滑处理并绘制其等高线作为进一步的特征提取对象; 其次, 从图像处理的角度提取正外接矩和方向角作为雷达信号分选的特征向量; 最后, 用核模糊C均值聚类算法对特征向量进行分选.仿真实验表明, 所提方法在8 dB以上的固定信噪比环境下分选6类典型信号的成功率均为100 %, 即使在0 dB环境下, 分选成功率也保持在89.04 %以上; 在0 ~ 20 dB动态信噪比环境下分选成功率达到96.36 %.实测数据验证, 所提特征提高了5种外场辐射源信号的分选效果, 可作为经典5参数的有效补充. 此外, 所提特征还具备较低的计算量, 提取单个信号特征的耗时仅为0.24 s, 具有一定的工程价值.     

基于OFDM的雷达通信一体化共波形设计

为了减小通信信息对一体化波形模糊函数的影响,以连续波信号为基础,提出了一种基于扩频的多OFDM符号调制的雷达通信一体化信号模型,并分别从波形以及雷达模糊函数的角度对其进行分析。通过对通信信息预扩频后采用OFDM调制的方法,可显著改善一体化信号的模糊函数性能,降低距离维旁瓣。理论分析表明,一体化信号的距离旁瓣由所用伪随机编码序列的自相关、互相关特性及调制的通信信息共同决定,为波形的性能改进提供了指导方向。仿真结果表明扩频因子、子载波数目、数据长度的不同取值对雷达通信一体化信号的距离维模糊函数的旁瓣的影响,为优化一体化信号的性能提供依据。设计的雷达通信一体化信号模型可有效改善对通信信息和多普勒频移的敏感性,满足雷达探测波形要求。     

模糊函数主脊切面特征提取的粒子群优化方法

模糊函数主脊切面能较为完整地描述雷达辐射源信号的结构信息,其特征参数可作为信号分选经典五参数的有效补充。但搜索信号模糊函数主脊切面的计算量较大,不利于雷达信号的实时分选。提出一种模糊函数主脊切面特征快速提取的改进粒子群优化方法,该方法通过均匀初始化策略、随机惯性权重与自然选择等技术,有效避免了算法陷入局部最优并显著提高收敛速度。实验结果表明,所提方法能可靠地工作在SNR不低于6dB的情况下,在显著提高搜索速度的同时还可获得更为精确的模糊函数主脊切面,进一步证实了方法的可行性和有效性。     

一种提高全极化相控阵雷达极化测量精度的方法

天线交叉极化隔离度与全极化相控阵雷达极化信息精确获取密切相关.为提高交叉极化隔离度,基于三馈点微带贴片天线阵元提出了一种全极化相控阵极化状态配置方法.不同于传统的固定极化状态,如线极化和圆极化,该方法可根据波束指向动态调整辐射信号的极化状态.将交叉极化隔离度提高问题建模成一个多变量带约束非线性最优化问题,从而实现全极化...     

基于模糊函数SVD和改进S3VM的雷达信号识别

为提升在日趋复杂的电子对抗环境中对雷达信号识别的准确率,提出了一种基于启发式采样搜索（Heuristic Sampling Search,HSS）改进S3VM的雷达辐射源信号识别算法。根据模糊函数理论,通过对雷达信号的模糊函数进行奇异值分解（SVD）,提取出奇异向量作为雷达信号识别的特征参数;针对传统的半监督支持向量机（Semi-supervised SVM,S3VM）的不足,利用改进的S3VM构建分类器对雷达信号进行分类,完成对测试样本的识别。该方法通过启发式采样搜索来寻求具有代表性的多个大边缘低密度的分类决策面,有效解决传统S3VM分类精度低且分类性能不稳定等缺点。实验结果表明,在雷达信号识别中,该算法明显提高了分类准确率。     

DTTB辐射源雷达信号模糊函数的分析及副峰识别

外辐射源雷达(无源雷达、被动雷达)是当前的研究热点之一,国标数字电视地面广播(DTTB)的正式启动给外辐射源雷达创造了新的发展空间。DTTB系统有单载波和多载波两种应用模式。文中分析两种应用模式下的钉板型DTTB信号模糊函数,得到副峰产生的原因,推导副峰的相对位置及幅度与信号参数之间的对应关系。为避免副峰干扰引起的虚警,提出一种基于相对幅度和位置的副峰峰识别方法。实测信号的处理结果表明所提方法可有效地识别副峰,且不会引起功率损失。文中的研究成果为基于DTTB的外辐射源雷达的设计提供了依据。     

无源雷达WSN信号采集模型仿真分析

研究基于改进的无源雷达WSN信号采集模型仿真.无源雷达WSN信号采集过程中,无源雷达信号的稀疏度很高,并且信号未知度较高.传统的信号采集方法应用到该领域时,需要进行较大规模的重构,以保证信号密度,才能完成采集,但是由于无源雷达的WSN信号的未知度过高,重构过程复杂,信号采集过程耗时.提出了一种有效的基于改进无源雷达WSN信号采集方案,首先通过稀疏压缩感知获得节点的数据测量数值,并通过随机投影进行采集测量数据,其次在节点中引入的高斯矩阵对所获的测量值进行编码,通过拉格朗日松弛函数将这些编码进行处理,得到近似最优解,从而获得了一种有效的无源雷达传感信号采集方案.仿真结果表明,基于改进模型在WSN数据收集的精度和耗能方面优于传统的采集方法.     

基于模糊函数多域特征融合与集成学习的雷达辐射源信号识别

针对复杂电磁环境下雷达辐射源信号识别方法中存在的抗噪性能差、识别准确率低等问题,提出一种融合模糊函数多域投影特征的集成深度学习识别方法.首先,对信号的模糊函数进行高斯平滑处理,从多域视角出发选取合适角度对模糊函数进行二维投影以构建特征数据集;然后,构建一种基于多域特征融合的两阶段识别分类方法,使用多个密集连接网络DenseNet 121作为初级分类器分别对3类特征数据集进行训练学习,得到初级分类结果;最后,通过Stacking策略对初级分类结果进行融合学习,得到最终类别信息.实验结果表明,所提出方法在信噪比为0 dB时对6类典型雷达信号的整体平均识别率均保持在97.24%以上,即使是在-4 dB环境中,识别率也稳定在87.16%以上,验证了所提出方法的有效性和可行性,具有一定的工程价值.     

混沌信号加速度模糊函数算法

该文基于线性反时间混沌理论和信号的动力系统表示理论,将时间尺度变化宽带信号的产生同动力学系统结合,提出利用线性反时间混沌理论的混沌信号加速度模糊函数的计算方法.该方法首先通过不同时钟频率的数字系统产生脉冲信号,然后以此脉冲信号驱动相应的线性系统直接产生延迟和时间尺度变换后的反时间混沌信号,最后可通过相关处理方便的计算相应混沌信号的宽带模糊函数.     

极化MIMO雷达隐身目标检测性能研究*

多输入多输出(MIMO)雷达使用了远距分布的阵元,它利用了信号的空间分集增益来获取更多的目标信息。极化是另一种可以提高雷达系统性能的分集方式。当应对隐身目标时,传统的极化雷达在某些观测角度会遭受到较大的目标雷达截面积(RCS)衰减,而无法获得较好的检测性能。而在一个雷达系统中同时利用这两种分集增益,可以得到一种比传统极化雷达更具优势的新雷达检测系统——极化统计MIMO雷达,它可以更好地应对隐身目标检测。给出了相应的模型,并推导出了该雷达系统的检测性能解析式。将其与传统相控阵及非极化统计MIMO雷达比较,可以看到极化统计MIMO雷达的检测性能更佳。联系到隐身目标的特性,极化MIMO雷达的检测器特性应对它时具有显著优势。最后,以上方法通过仿真得到了验证。     

混沌理论在MIMO雷达波形设计中的应用

针对多输入多输出(MIMO)雷达波形设计的特殊要求,本文将混沌理论应用于MIMO雷达的波形设计中,设计了基于混沌序列的跳频编码波形.该编码方式省略了波形序列寻优过程,使雷达波形设计问题得到了很大程度的简化.仿真结果表明,基于混沌编码的MIMO雷达波形具备良好的正交性,并具有类似图钉形的模糊特性,是一种理想的雷达信号.     

复杂体制雷达辐射源信号特征的FAHP评价

提取有效的雷达辐射源信号特征是复杂体制下雷达辐射源信号识别的重要基础。为实现对复杂体制雷达辐射源信号特征的评价,提出了复杂体制雷达辐射源信号特征的模糊层次分析评价模型。该模型在构建复杂体制雷达辐射源信号特征评价指标体系的基础上,针对层次分析法在权重确定方面存在的不足,通过引入三角模糊数来刻画专家评判的模糊性,将该模型应用于雷达辐射源信号特征评价的算例分析,并将计算结果与标准层次分析法的分析计算结果进行了对比,结果表明该模型的计算结果与标准层次分析法的计算结果是一致的,从而证明了该模型的可行性和有效性。     

基于极化合成的目标分类算法

极化合成是极化SAR图像处理的一种重要方法,它能在成像处理后,利用已获得的Sinclair矩阵重新生成任意极化方式下的雷达接收功率图像,并能通过选取收发天线极化状态相同或正交,分别得到描述目标散射特性的共极化特征图和交叉极化特征图。根据极化合成理论和极化特征图的概念,可以获取目标的最佳极化。将其作为分类器的输入特征量,提出了一种基于极化合成的目标分类算法,并对实测极化SAR数据进行了分类实验。结果表明,该算法对于从极化SAR数据中获取目标的最佳极化,进而对目标进行分类是可行和有效的。     

基于移动 WiMAX的被动雷达信号分析及模糊函数性质研究*

首先分析了移动WiMAX信号结构、物理层技术及参数可变对被动雷达应用的影响。通过波形分析得出,移动WiMAX信号具有高距离分辨率和小区式覆盖的优势;通过模糊函数分析得出,移动WiMAX信号呈现“针床型”模糊函数,但其帧间模糊和帧内模糊对系统性能的影响可以忽略。分析结果证明了移动WiMAX信号作为被动雷达照射源的可行性,为移动WiMAX被动雷达设计提供理论基础。     

基于分段拟合的非线性组合调制雷达信号设计

线性调频与伪随机码组合调制的雷达信号可增加信号复杂度,在降低信号被截获概率方面有突出优势,但该组合具有线性调频高旁瓣,且无法克服加窗处理后主瓣宽度增大的缺点。利用驻留相位产生的非线性调频信号能够抑制旁瓣的特点,提出分段拟合的非线性调频与巴克码调制相结合的方法,将其各自的优点加以结合,不仅可以减小距离与速度模糊度,而且可以抑制旁瓣。对该组合信号的显函数模型仿真曲线和模糊函数图进行分析,仿真结果表明,该方法不仅可以降低距离与速度模糊度、降低信号被低截获概率,而且产生了比传统非线性调频更低的旁瓣,说明了该方法用于雷达信号的可行性与优越性。     

雷达对随机极化干扰的反干扰方法

研究雷达极化抗干扰问题,当雷达面临敌方实施的随机极化干扰时,传统的极化滤波方法由于无法估计出干扰的极化参数,引起抗干扰性能急剧恶化。为应对快变随机极化干扰对雷达系统的巨大威胁,提出了一种新的极化加权变换的滤波方法,通过对正交双极化通道信号的加权变换,将随机极化干扰压缩到庞卡莱球上的一个很小的区域,且中心点与信号极化的状态点成交叉极化。极化加权变换后的干扰与真实信号已经接近为正交极化,可省去传统方法需要干扰极化参数估计的环节,只需采用与信号极化状态相同的Jones矢量进行极化滤波即可实现对干扰的大幅度抑制,并保证信号在滤波后无损耗。理论分析和仿真结果均验证了极化加权变换法的有效性。