基于压缩感知理论的随机噪声雷达目标检测算法研究

随机噪声雷达通常利用时域相关完成脉冲压缩从而进行目标检测。该文根据压缩感知理论提出一种适用于噪声雷达目标检测的新算法,它用低维投影测量和信号重建取代了传统的相关操作和压缩处理,将大量运算转移到后期处理。该算法以噪声雷达所检测的目标空间分布满足稀疏性为前提;利用发射信号形成卷积矩阵,然后通过随机抽取卷积矩阵的行构建测量矩阵;并采用迭代收缩阈值算法实现目标信号重建。该文对算法作了详细的理论推导,形成完整的实现框架。仿真实验验证了算法的有效性,并分析了对处理结果影响较大的因素。该算法能够有效地重建目标,具有良好的运算效率。与时域相关法相比,大幅度减小了目标检测误差,有效抑制了输出旁瓣,并保持了信号的相位特性。     

基于压缩感知的外辐射源雷达目标检测

外辐射源雷达是利用电视、广播等非合作照射源对运动目标进行探测、定位和跟踪的雷达系统。由于目标回波信号功率微弱,淹没在直达波、多径杂波以及接收机热噪声中,一般需要通过杂波对消和相干积累来检测目标。考虑到回波信号互模糊函数在距离-多普勒域的稀疏性,建立了基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)的外辐射源雷达目标检测模型。该模型对辐射源信号形式没有要求,不需要杂波对消,并且在强目标存在的情况下不影响对弱目标的检测。仿真结果表明:基于该模型的方法在性能上与常规方法相当,并且在强目标存在时也能有效检测到弱目标。     

基于压缩感知的CFAR目标检测算法

该文提出一种基于压缩感知(Compressive Sensing, CS)的恒虚警率(Constant False Alarm Rate, CFAR)目标检测算法,首先分析了目标在距离单元上具有稀疏特性,并构造了目标回波的稀疏字典,设计特定的测量矩阵以及基于CS的CFAR检测结构,然后实现了对回波信号的压缩测量和CFAR检测,无需对回波信号重构。该文提出的算法具有很好的降噪性能并提高了检测效率,可以对低信噪比、低信杂比信号成功检测。仿真结果表明：当信噪比为-14 dB,信杂比为-10 dB时,该算法与传统匹配滤波检测算法相比,减少了一半数据运算量,性能明显优于压缩匹配滤波检测算法。     

基于压缩感知的CFAR目标检测在机会雷达中的应用

提出一种基于压缩感知(CS)技术在机会雷达系统中进行恒虚警率(CFAR)目标检测的算法,根据目标回波在距离单元上的稀疏性,采用压缩感知技术对目标回波进行压缩采样;设计了一种新的建立在压缩域上的CA-CFAR检测器,它能在不恢复原始信号的条件下,快速完成目标回波的检测;进行了检测门限理论分析,设计出一种适用于压缩域检测的门限选定方法;给出系统检测结果与接收机的性能曲线。仿真结果表明,本算法可以实现低信噪比下雷达信号的直接检测,无需信号重构,节省了运算量。     

基于复数因子分析模型的步进频数据压缩感知

认知雷达发射高距离分辨率步进频信号通常需要较长的观测时间。为了节省时间资源,该文提出一种贝叶斯重构算法,用较少的步进频信号脉冲得到的频点缺失频域数据,重构出相应的全带宽频域数据。首先利用复数贝塔过程因子分析(Complex Beta Process Factor Analysis, CBPFA)模型对一组全带宽频域数据进行统计建模,求解得到其概率密度函数;然后在目标被跟踪且姿态变化不大的情况下,只发射步进频信号的部分脉冲,根据先前CBPFA模型得到的概率密度函数,对频点缺失的频域数据利用压缩感知理论和贝叶斯准则解析地重构出相应的全带宽频域数据。基于实测1维高分辨距离(High Range Resolution, HRR)数据的重构实验,证明了该文提出方法的性能。     

一种基于压缩感知的地面运动目标检测方法

针对实际非均匀环境空时自适应处理(STAP)难以获取足够独立同分布样本的问题,该文提出一种基于压缩感知的运动目标检测方法。该方法首先将待检测距离门的回波数据变换至2维频率域进行能量积累,并构造相应2维频率域的冗余字典,然后利用贝叶斯压缩感知技术提取若干强静止散射点谱峰,估计杂波谱能量支撑区,最后通过基于加权的最小l1范数优化模型实现杂波抑制与运动目标检测。理论分析及仿真实验结果表明该方法具有较高的角度和多普勒分辨率,并且在低信噪比情况下也可以获得良好的检测效果。     

一种调频步进频雷达高速目标成像的新算法

线性调频子脉冲步进频信号已经在雷达ISAR成像中获得了一定的应用。文中提出了线性调频步进频雷达在低信噪比条件下对高速目标ISAR成像的一种新方法。该方法首先对同频点脉冲应用Keystone变换校正距离走动并进行相参积累以获得高信噪比,从而在较高信噪比下精确估计目标平动速度并有效实施速度补偿,然后通过步进频处理合成距离维高分辨,从而提高了ISAR成像质量。通过理论分析与计算机仿真证明了文中方法的有效性。     

压缩感知理论在频率步进探地雷达偏移成像中的应用

该文针对频率步进探地雷达的具体工作过程,利用目标成像空间的稀疏性提出了一种基于压缩感知理论的频率步进探地雷达偏移成像算法,成像过程中首先采用杂波抑制方法在频率域去除直达波,同时利用交叉验证算法来估计成像过程中的正则化参数,最后基于稀疏约束最优化方法实现对地下目标成像,仿真和实验数据表明了该算法的可行性和有效性。     

基于压缩感知的二维雷达成像算法

压缩感知理论能够有效地降低高分辨率雷达成像系统的数据率。该文通过对复基带雷达回波信号模型的稀疏性分析,提出了一种具有保相性的压缩感知距离压缩算法。在此基础上建立了距离向采用压缩感知距离压缩算法,方位向采用传统的雷达成像算法处理的雷达2维成像方案。通过对仿真和实测逆合成孔径雷达数据的成像处理验证了方案的有效性。     

步进频穿墙雷达成像算法

雷达穿墙检测是一种新颖的人体探测技术，文中构建了电磁波穿透绝缘介质墙的数学模型，推导了步进频信号穿墙后向投影算法，给出了算法实现流程，并对介质墙存在时的非聚焦及聚焦成像结果进行了仿真，验证了算法的有效性。     

基于雷达高度表信号的低空目标检测技术

针对低空目标突袭的威胁,根据低空目标普遍携带雷达高度表的特征,提出了基于雷达高度表信号探测的低空目标检测技术。针对海面飞行环境,根据双基地雷达的原理,对海面雷达散射信号进行了理论计算,从功率角度对低空目标检测可行性进行了分析,并给出了将侦察系统升空探测低空目标所携雷达高度表信号的方法,达到了对低空突防目标预警探测的要求。     

基于外辐射源的雷达目标探测与跟踪技术研究

利用外部辐射源探测与跟踪雷达系统，由于自身不发射电磁波，因而不容易被敌方侦察系统所发现，可免受反辐射导弹的攻击，具有很强的系统生存能力，这种系统正在成为防空情报系统的一种重要探测手段，文中介绍了基于调频广播信号的雷达目标探测与跟踪系统特性和研究实例。结合实际的雷达试验系统，描述并分析了调频广播信号的波形和频谱特点、雷达布站、雷达系统探测目标距离速度模糊图、恒虚警处理、目标航迹图，分析了雷达关键技术和本雷达系统的探测威力。     

线性调频宽带PD制导雷达目标检测研究

在分析PD制导雷达在低空尾追情况下杂波区目标检测问题的基础上,提出应用线性调频宽带PD新体制制导雷达,提高杂波区目标检测性能的新方法,并对线性调频宽带PD制导雷达的信号处理流程以及目标检测性能进行了理论分析和计算。结果表明,将宽带线性调频技术应用于PD制导雷达可以显著地改善杂波区目标检测性能,适合弹载制导场景下的应用。     

基于步进调频的非合作目标ISAR成像

作为典型的高分辨率雷达,逆合成孔径雷达(ISAR)能够对观测目标进行全天候、全天时、远距离的成像。采用非合作目标ISAR成像模型及步进调频信号的ISAR成像技术,阐述了平动补偿、最优成像时间段的选取、横向距离高分辨率,进行了非合作目标的二维ISAR成像设计。     

基于压缩感知的脉冲超宽带信号检测

传统的信号检测算法基于奈奎斯特采样定理来实现,这对于带宽极宽的超宽带(ultra-wideband,UWB)信号而言由于要求采样速率过高而很难用硬件去实现。为此,本文研究了基于压缩感知(compressive sensing,CS)的脉冲超宽带(impulse radio UWB, IR-UWB)信号检测问题,利用IR鄄UWB 信号在时域上的稀疏特性,设计了一种基于压缩感知的IR鄄UWB 信号检测框架,在此基础上提出了一种自适应加权正交匹配追踪检测算法。仿真结果表明,新算法不仅能够通过远少于奈奎斯特定理所要求的采样速率检测出IR-UWB 信号,而且与基于匹配追踪的压缩感知检测算法相比,新算法在低信噪比的情况下对IR-UWB 信号的检测效果更佳。     

噪声干扰背景下压缩感知雷达波形优化设计

为改善压缩感知雷达（Compressive Sensing Radar,CSR）在干扰噪声背景下目标检测及距离-多普勒参数的估计性能,该文提出一种感知矩阵平均相干系数（Averaged Coherence of the Sensing Matrix,ACSM）与信干噪比（Signal to Interference and Noise Ratio,SINR）联合优化的波形设计方法.文中首先建立了CSR距离-多普勒二维参数感知模型,推导了波形联合优化设计的目标函数,其次以多相编码信号作为优化码型并采用模拟退火（Simulated Annealing,SA）算法对目标函数进行优化求解.与传统CSR波形相比,优化设计的波形提高了CSR在低信干噪比条件下的成功检测概率,同时有效降低了目标距离-多普勒参数估计误差,由此改善了CSR在干扰噪声背景下的距离-多普勒成像质量.计算机仿真验证了该方法的有效性.     

基于级联MZM的压缩感知微波光子测距雷达（特邀）

提出了一种基于级联马赫-曾德尔调制器(MZM)的微波光子压缩感知雷达测距系统。在发射端,利用双平行马赫-曾德尔调制器(DPMZM)产生中心频率和带宽四倍频的线性调频(LFM)信号;在接收端,对回波信号进行去斜处理,并利用级联的MZM实现去斜信号和伪随机序列(PRBS)在光域上的混频。通过低通滤波器(LPF)后,利用低速模数转换器(ADC)采用较低的速率对该混频信号进行亚奈奎斯特采样,然后在后端利用正交匹配追踪(OMP)算法对去斜信号进行重构。仿真和验证性实验结果表明,在数据压缩比为8时,该系统可以利用较少的观测值精确恢复去斜信号的频率值,测距误差不超过2 cm。除此以外,该系统降低了雷达中数据采集、存储和信息处理的压力,突破了传统奈奎斯特采样理论的瓶颈。     

高阶模糊函数的收敛性分析

本文讨论用于多项式相位信号参数估计的高阶模糊函数的收敛性质.对于复高斯白噪声污染的时变振幅多项式相位信号,证明了其高阶模糊函数样本估计和相位多项式最高阶系数估计的强收敛性质.特别地,对于常数振幅情形,得到了多项式系数估计的强收敛速度.模拟实验证实了所得到的理论结果.     

子波变换在频率步进毫米波雷达目标识别中的应用

研究了子波变换在频率步进毫米波雷达目标识别中的应用。提出了以通过提取目标回波在子波分解不同尺度上的能量分布作为目标特征进行识别的方法。实验结果表明这种方法简便可行提取的目标特征稳定有效,神经网络分类效果良好。