基于单快拍稀疏重构的阵列雷达前视成像北大核心CSCD

针对阵列雷达前视高分辨成像问题,文中提出了一种基于单快拍数据稀疏重构的成像算法。在对各阵元回波信号进行脉冲压缩及运动校正后,以波束指向角为中心在主瓣范围内构建信号矢量及对应观测矩阵,利用稀疏贝叶斯学习算法对当前指向角多个阵元的单快拍数据进行稀疏重构,得到散射系数分布;进一步对不同指向角重构所得散射系数进行幅度积累,得到最终的前视图像。仿真结果表明,该算法能在低角度采样率条件下获得有效的前视超分辨图像。     

基于粒子群算法的阵列天线波束赋形研究

波束赋形可以得到雷达系统所希望的理想辐射波束,然而传统分析方法存在理论分析繁琐、计算量较大的缺点,不利于在实际的工程应用中得到推广和使用。文章提出了一种基于粒子群算法对波束赋形的研究方法,具有代码简单、计算快速准确等优势。根据直线阵列的基本理论建立基本模型及方向图波瓣评估函数,最后得出两个案例的分析结果。计算结果验证了该方法的可行性和高效性,利于在实际工程中得到应用。     

基于阵列内插的双基地互质MIMO雷达角度联合估计方法北大核心CSCD

针对互质阵列形成的差分共阵(DCA)存在空洞导致虚拟阵列不连续的问题,提出了一种基于阵列内插形成无孔互质阵的双基地多输入多输出雷达测向方法。首先,推导阵列内插的位置与形成的DCA填补空洞的位置,并推导出自由度闭合式;其次,分别在发射阵列和接收阵列将子阵列内插,形成连续的虚拟发射阵列和虚拟接收阵列;然后,利用选择矩阵使等效虚拟信号向量在虚拟发射阵列和虚拟接收阵列中平滑移动得到空间平滑矩阵;最后,利用空间平滑矩阵进行空间谱估计,并通过多重信号分类算法实现角度自动匹配。     

基于艇载稀疏阵列雷达的空中运动目标成像探测北大核心CSCD

基于艇载平台的空中运动目标探测在低空侦察、预警识别等军事领域的应用价值广泛。文中基于频分信号和孔径综合方式设计了一种艇载共形稀疏阵列布设方式。为降低阵列系统复杂度、提高数据利用率,采用主动冗余线列阵作为稀疏布设准则。提出了一种干涉处理的频域运动目标稀疏成像算法,利用飞艇悬浮的特点,对飞艇平台前后不同孔径综合下的实孔径雷达图像进行干涉操作,去除复图像分辨单元内的随机初相位,使雷达复图像在频域具备稀疏性质。在频域开展低通滤波等重构处理,可得到运动目标的稀疏重建结果,实现运动目标的准确探测。给出了艇载稀疏阵列在成像分辨率0.5 m的点阵目标成像仿真结果,验证了方法的有效性。     

时间调制阵列在雷达测距中的边带对消方法北大核心CSCD

时间调制阵列（TMA）天线作为一种新型阵列天线,具有扫描精度高、成本低、带宽大和可重构等诸多优点,近年来也被应用于毫米波亚毫米雷达天线的研制中。但是TMA会产生大量的无用边带,尤其是在雷达测距中这些边带会在距离维度上生成多个假目标造成一定的干扰。本文提出了一种TMA天线在雷达测距中的边带对消方法,通过计算距离谱中TMA所产生的无用边带的频率,幅度和相位等参数,该方法可以生成抑制这些无用边带所需的时域对消信号,降低无用边带所生成的假目标的影响。相比通过改进时间调制阵列天线硬件的传统方法,本文所提出的方法通过信号处理抑制边带信号,可进一步简化结构降低系统成本。本文基于LFMCW测距雷达进行边带对消的分析,通过仿真验证,该方法可以将无用边带抑制约10dB。     

人工智能与雷达探测发展趋势北大核心CSCD

0引言随着射频前端数字化程度的提高、自适应处理技术的完善和高性能计算技术的飞速发展,雷达信息处理逐渐朝向环境自感知、处理自适应的精细化、认知化、智能化方向发展。当前国内外人工智能和雷达研究主要包括人工智能雷达架构、智能化处理和智能化应用三个方面。1基于人工智能的雷达架构从战略定位看,美国国防部曾将机器学习等人工智能作为支撑第三次抵消战略的五大技术之一。     

基于粒子群优化算法的阵列天线方向图综合

粒子群优化算法（PSO）是一种基于群智能的随机优化算法,其理论简单,参数少,易于实现,可用于解决大量非线性、不可微和多峰值的复杂问题。本文介绍了粒子群算法的基本原理和基本流程,研究了如何将这种方法应用于阵列天线的方向图综合上,给出了PSO 算法在阵列天线方向图综合的应用实例,结果表明粒子群算法在阵列天线方向图综合上有很好的应用前景。     

面雨量监测中的雷达技术北大核心CSCD

介绍了一种X波段多普勒体制雷达面雨量监测系统。首先,着重阐述了该系统的工作原理、主要设备组成;其次,介绍了系统采用的高可靠性窄脉冲磁控发射机技术、DSU数字中频信号处理器技术、大动态可变本振数字中频接收机技术等;再次,介绍了该系统的功能,能自动、实时、连续、准确探测区域内降雨强度变化和位置、降雨分布、面降雨量;最后,介绍了对比观测试验的情况,并客观分析了该系统的优势与不足,指出实际应用中需要关注的问题。     

基于改进粒子群算法的共形阵列天线综合

共形阵列天线的赋形方向图综合涉及大量的运算,成为现在研究的一大难点,目前对共形阵方向图综合的研究比较少,且所用算法存在理论复杂、耗时长的缺点。文中运用改进粒子群算法对圆环阵、圆柱阵方向图的综合进行了研究,仿真结果表明,改进粒子群算法能够较快地形成期望方向图,证明了该方法的有效性和实用性。     

基于GA和PSO算法的反射阵列仿真设计

遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）都属于进化算法,用于优化计算时,可以帮助寻找问题的最优解。将遗传算法和粒子群算法应用到反射阵列设计中,大大缩减了设计周期并提高了反射阵列性能。按照该方法设计出的极子阵列在10 GHz的高频下仍能保持大角度的RCS在-20 dB以上,并可以根据实际要求进行灵活调整,加工实物后进行实测,实测结果和仿真结果具有很好的一致性。     

基于改进投影算法的二次雷达混扰信号分选北大核心CSCD

二次雷达应答信号混扰将导致解码错误,投影算法是一种较为有效的分选算法。然而,当信号被噪声污染时,该算法的分选效果较差,尤其是在低信噪比情况下的分选失败率较高,且分选得到的信号在幅值上有较大差异,不利于解码。首先,建立二次雷达应答信号的含噪混扰模型,进而从混扰信号中分解出信号子空间和噪声子空间,进行去噪;然后,根据二次雷达应答信号的零/恒模特性建立优化模型,改进投影算法,从而对去噪后的混扰信号进行有效分选,减小误码率,提高分选性能。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于改进鸽群算法的稀疏阵列优化问题研究

针对平面稀疏阵列阵形优化算法搜索策略单一问题,提出了一种改进鸽群优化算法,对阵元间距为半波长、最大阵元数目为400的矩形平面稀疏阵列阵型进行优化。仿真结果表明,与粒子群算法、传统鸽群算法相比,改进鸽群优化算法针对平面稀疏阵列阵形优化问题有更好的效果。     

基于自调整映射法则的矩形稀布阵列优化方法北大核心CSCD

针对多约束条件下的矩形稀布阵列优化问题,提出了一种基于自调整映射法则的矩形稀布阵列优化方法。该方法首先提出一种新的最优化问题用于确定阵元坐标矩阵维数以平衡放置阵元数的自由度和阵列孔径可调整空间,并引入用于稀疏阵元的阵元状态矩阵;其次,构建自调整映射法则,对矩形阵列不同方向进行相应的映射,并对阵列短轴方向进行自调整,使得阵元位置满足最小阵元间距,避免出现不可行解;然后,通过粒子群优化算法优化阵元位置得到最优阵元坐标;最后,考虑适应度函数为单波束指向和多波束指向,对算法进行仿真验证。仿真结果发现该算法可以满足多约束条件并有效降低阵列的峰值旁瓣电平,从而提高矩形稀布阵列的性能。     

基于粒子群算法的阵列波束宽零陷优化设计

作为一种新型的群智能随机优化算法,粒子群优化（PSO ）算法在解决各种非线性复杂问题上得到了广泛的应用。研究了粒子群优化算法在阵列天线方向图零陷加宽技术上的应用,通过实例表明粒子群算法能够在较宽的角度区间上形成满足要求的零陷,在抗干扰应用方面具有较高的应用前景。     

基于二进制差分进化算法的MIMO 雷达阵列优化

针对智能优化算法在MIMO雷达稀疏阵列优化中具有条件约束和局部收敛等问题,本文提出一种参数自适应的二进制差分进化(Adaptive Binary Differential Evolution,ABDE)算法。首先,提出一种规范化的编码方式,解决阵元数和孔径约束问题。通过依次添加、去除阵元,并判断操作对目标函数值的影响来决定阵元位置。其次,改进差分进化算法。借鉴和声搜索(Harmony Search,HS)算法,引入随机扰动,从而增加种群的多样性。通过定义一种二进制差分变异方式BDE/best/1,使父代信息尽量多地传递给子代。然后,提出参数自适应调整策略。利用logistic函数,构造S型的种群进化曲线。最后,MIMO雷达阵列优化设计实验验证了算法的有效性。     

改进萤火虫算法在雷达伺服电机控制中的应用北大核心CSCD

由于开关磁阻电机(SRM)特殊的双凸极结构,在运行过程中会产生较大的转矩脉动,文中考虑开关角对SRM转矩脉动的影响,在转矩分配函数控制方法的基础之上,采用改进人工萤火虫算法对SRM开关角进行优化,设计一种基于改进萤火虫算法的转矩分配函数控制方法。该方法以铜耗与转矩脉动率作为优化目标,利用改进萤火虫算法的寻优能力,对开关角进行优化。仿真实验表明:该方法在工况1000 r/min下,相较于传统转矩分配函数控制策略,转矩脉动率减小了5.3%,在2000 r/min下,减小了5.23%。     

数字阵列雷达并行信号处理算法及实现

在某型号数字阵列雷达信号处理机的研制过程中,针对多波束、多任务下实时运算的难题,基于分布式多DSP处理器平台研究了数字阵列雷达的并行算法实现,采用多通道并行和通道内流水并行的处理方案进行算法分配和映射,成功完成了系统设计。实验结果表明,该系统具有较好的实时性、并行性和可扩展性。     

基于停滞检测粒子群算法的阵列天线方向图综合

在线性递减权重粒子群算法的基础上提出了一种改进的粒子群优化算法.新算法采用了合适的邻域结构,通过停滞检测以及对全局最佳粒子的微扰改善了算法的优化速度和收敛特性.仿真结果表明:将此算法应用于天线方向图综合中,在多零点和低旁瓣约束情况下可以取得良好的优化效果.     

SICA-SIFT和粒子群优化的图像匹配算法北大核心CSCD

针对目前使用较多的尺度不变特征转换算法在提取图像特征向量时因数量较多、维数较大造成匹配时计算量过高、匹配过程中约束条件过于单一、误匹配率较高等问题,提出一种改进的匹配算法。针对特征描述的问题,采用子模式独立成分分析法算法对特征向量进行降低维数处理,减少了特征向量的数量和维数;针对误匹配率较高的问题,在约束条件中加入方向约束,即通过特征向量的方向和欧氏距离进行两次匹配,减小误配率;在匹配时通过粒子群算法寻找函数的极值,以减少该算法的时间消耗。实验对比结果表明,改进的匹配算法有效地提高了匹配的准确率。     

基于改进QPSO算法的阵列天线方向图综合

 针对传统智能方法在方向图综合中易于早熟和局部寻优能力不足等缺陷,在基于量子位概率幅编码的量子粒子群优化算法(QPSO)的基础上,设计一种进行收敛停滞检测,并对粒子选择性变异的新量子粒子群算法,然后将其应用于阵列天线方向图综合.仿真结果表明,在多零点和低旁瓣约束情况下新算法均可以取得良好的优化效果,而且该算法相对于近邻粒子群算法(NPSO)和免疫克隆选择算法(ICSA)来说,在方向图综合中精度更高,速度更快,具有很好的推广能力.