一种高性能的连续波穿墙定位系统研究

基于连续波信号的穿墙雷达探测系统凭借其低廉的成本、简单的结构以及优秀的静态杂波抑制等诸多优势,无论是在军事还是民用领域都受到人们广泛的关注.其中,直达波抑制以及检测过程中的虚假目标识别过滤问题一直是实现连续波穿墙雷达高精度定位的关键技术.针对传统连续波穿墙雷达在上述问题处理上的不足,提出了一种利用负反馈环路实时对消回波信号中的直达波分量,同时根据预先估测的窗函数内噪声幅值大小,自适应地调节系统阈值以去除检测过程中虚假目标的恒虚警检测方法,对雷达性能进行改进.最后用模拟实验的方法验证了提出技术对隐藏在墙后运动目标的检测跟踪能力.实验结果表明,采用提出的新技术对目标进行定位,实时性好,检测精度高,具有较高的实用价值.     

超宽带穿墙SAR对目标运动参数的估计和位置矫正

利用超宽带穿墙雷达跟踪运动目标在军事和民用领域的应用日益广泛.目标运动参数估计和位置矫正是超宽带穿墙合成孔径雷达(UWB TW-SAR)对运动目标跟踪的两大关键部分.针对传统方法只能对匀速运动目标参数估计的不足,研究了一种基于乘积型高阶模糊度函数(PHAF)算法的加速运动目标参数估计新方法,并分析了墙体折射对运动目标聚焦位置的影响,对目标运动轨迹进行矫正.仿真结果证明了该方法能较准确地估计加速运动目标参数并实现目标的跟踪.     

混合稳健波束和相干加权的超宽带穿墙雷达目标成像方法

为了提高超宽带穿墙雷达目标成像的分辨率和对比度,提出混合双约束稳健Capon波束形成(DRCB)和相干因子(CF)的自适应成像方法.该方法根据穿墙电磁传播特性首先补偿墙体损耗和传播时延达到天线阵列数据配准的目的,然后利用DRCB提高成像的分辨率和干扰抑制能力,利用改进的CF加权自适应抑制旁瓣提高成像对比度.实验数据处理结果验证了该方法的有效性,与传统成像方法相比可以获得更好的成像结果.     

超宽带雷达系统中图像恢复新算法

针对超宽带穿墙雷达系统中低信噪比同波信号成像困难的问题,提出了一种基于子空间的约束最小二乘扩展多通道盲图像恢复新算法.在建立穿墙雷达成像退化模型的基础上,将穿墙雷达成像的高分辨问题转化为多通道肓图像恢复问题,并通过把子空间的概念转化为对降晰函数的约束,构造了新的代价函数进行扩展多通道的盲图像恢复.实验结果验证了本文提出的新算法能有效的改善雷达图像的分辨率.     

低 SNR 场景下微型无人机跟踪-检测融合方法

针对低信噪比(SNR)场景下微型无人机探测难题,本文提出了一种基于序贯蒙特卡罗-检测前跟踪(SMC-TBD)的多输入多输出雷达目标跟踪-检测融合方法。区别于跟踪和检测过程相互独立的传统方法,本文方法直接利用三维傅里叶变换后未经阈值处理的雷达原始数据,通过SMC方法计算目标累积存在概率,在实现微型无人机连续检测的同时,完成目标轨迹的高精度跟踪。本文方法的创新在于通过融合检测和跟踪过程,实现了时间-距离-多普勒-方位域目标能量累积,提高了低SNR场景下微型无人机探测性能。实验结果表明,本文方法在SNR低于-20 dB时,微型无人机跟踪性能才逐渐恶化,相比于雷达量测、扩展卡尔曼滤波和粒子滤波提升了约8 dB。     

超宽带穿墙雷达偏离网格目标稀疏成像方法

在超宽带穿墙雷达成像应用中,由于目标成像空间的稀疏性表示可以采用压缩感知在较少数据采集下获得高分辨、低旁瓣的成像结果。然而,这些稀疏成像方法要求真实目标必须位于预设的网格点上才能保证较好的成像质量,否则会出现严重的虚假目标像。本文提出一种基于修正贝叶斯压缩感知的偏离网格目标稀疏成像方法。该方法对偏离网格目标的感知矩阵在预设网格点进行一阶泰勒级数展开,把真实目标与网格点之间的偏移量视为稀疏贝叶斯模型的参数,然后通过构造的联合概率密度函数利用最大期望方法联合估计目标散射系数和偏移量,保证了目标真实像的准确恢复。仿真和实验结果表明,该方法通过校正目标偏离网格引起的模型误差有效改善了传统稀疏重建方法的成像质量。     

一种有效的雷达微弱目标检测法

本文提出了一种检测前跟踪算法,它根据雷达图像中包含的目标运动参数的信息预测目标运动轨迹,并沿着预测轨迹积累能量,有效地解决了动态规划检测前跟踪算法(TBD-DP)在能量积累过程中的能量扩散问题.本文描述了算法的能量积累过程,仿真实验显示出该算法最大程度地抑制了聚集在真实目标点周围的虚警噪声,提高了检测前跟踪算法对目标的检测和分辨能力.     

毫米波雷达与视觉传感器信息融合的车辆跟踪

为提高车辆前向防碰撞预警系统对前方道路环境感知的准确性,提出一种毫米波雷达与视觉传感器信息融合的车辆跟踪方法.提出的剔除雷达干扰目标算法缩短了对干扰目标的处理时间;提出的对称检测算法可对雷达目标兴趣区域进行对称检测,减小雷达目标兴趣区域的横向位置误差;提出的KCF-KF组合滤波算法可提高跟踪车辆的精度.实车试验表明,该...     

基于动态规划的多目标GMTI TBD技术研究*

针对多目标跟踪出现的邻近目标难分辨及计算量大的问题,目前大多数检测跟踪算法在算法性能和计算复杂度之间权衡,不能同时兼顾这两项指标。本文提出了一种基于动态规划的多目标(GMTI-TBD)方法,该算法根据雷达实际检测目标时出现的距离向和方位向展宽,限定目标能量扩展区域,得到新的值函数;在此基础上,通过对目标状态的预测去除多目标的相互干扰。另一方面,利用单次动态规划估计目标所在区域,使轨迹搜索范围大大减小,有效解决了多目标带来的高维计算量问题。仿真结果表明本文算法在检测跟踪性能上优于经典的多目标DP-TBD算法,同时所需计算时间较少。     

采用多伯努利滤波器的过采样点目标检测前跟踪

为了提高过采样体制下点目标的探测能力,提出了基于多伯努利滤波器的过采样点目标检测前跟踪方法。分析了时空过采样体制的成像过程,给出了时空过采样体制下的点目标成像模型,并将过采样观测过程等效建模为多个单采样线阵同时观测的过程。利用提出的模型,将单采样条件下的图像处理方法自然地扩展到过采样条件下。然后,根据等效观测模型,给出了针对过采样点目标的多伯努利预测和更新过程,并用序贯蒙特卡罗的方式实现了该检测前跟踪方法。最后,通过仿真实验验证了本文算法的有效性。实验结果表明:本文提出的方法能够在图像信噪比≥3的条件下,有效检测和跟踪过采样体制下的多个点目标,目标估计误差≤0.25pixel;与单采样检测前跟踪相比,过采样检测前跟踪能够探测目标能量更弱的小目标。因此,本文方法能够满足高精度天基点目标检测跟踪的需求。     

毫米波LFMCW雷达水面探测实验及其成像算法

本文将毫米波线性调频连续波(Linear frequency modulated continuous wave, LFMCW)雷达用于水面探测, 并介绍了水面探测实验及其成像算法. 在成像处理中, 采用传统的成像算法很难获取水面纹理. 为解决该问题, 本文提出了一种针对水面纹理的毫米波LFMCW雷达水面成像算法. 相对于传统成像算法, 本文算法做了以下两点改进: 首先, 采用频域滤波法去除静止目标回波的干扰; 其次, 采用最大似然估计算法估计方位频谱参数, 计算水面回波能量, 减小乘性噪声干扰. 成像结果表明, 该算法能够获取水面纹理, 且优于传统成像算法.     

视频图像中运动目标检测算法研究

视频图像中运动目标的检测一直是视觉分析的研究热点之一,应用广泛。文中主要针对静态背景下即摄像头固定的情况下,提出一种基于高斯模型的背景差分法来实现运动目标的检测。算法首先建立混合高斯背景模型,然后再利用背景差分法提取运动轮廓,最后通过后续的形态学处理得到完整的运动目标。实验结果表明,该算法不仅能够检测到运动目标,而且检测效果得到了提高。     

基于全相位谱分析的傅里叶望远镜外场实验数据处理

为了提高傅里叶望远镜(FT)的成像质量,实现对运动目标的高分辨率成像,研究了能抑制由声光移频器移频误差、光学器件偏差及信号采样截断等产生的频谱泄漏且能实时计算信号频率的数据处理方法。首先,采用全相位预处理技术对外场静态目标的采样信号进行处理;通过搜索算法得到每束干涉光的整点频率最大值。然后,基于apFFT谱分析时移相位差校正法计算每束干涉光的真实频率。最后,对非整点频率解调,采用5点最小二乘拟合方法,得到目标的傅里叶分量信息。实验结果表明:与传统方法相比,本文提出的数据处理方法得到的重构图像的斯托里尔比(Strehl)相应提高了3%。另外,本文方法对频谱泄漏的抑制能力更强;对静态目标实验数据进行处理后,重构图像质量有一定的提升;该方法也为运动目标的成像数据处理提供了参考。     

基于元胞自动机的动态背景运动目标检测

针对传统运动目标检测算法在动态背景条件下难以准确检测出运动目标的问题,提出了一种基于元胞自动机的动态背景运动目标检测算法。首先,根据SLIC算法分割视频图像,并应用多模态混合动态纹理模型对视频图像进行背景建模。然后,融合空时显著性检测与基于元胞自动机的自动更新机制得到优化的显著性图。最后,通过对优化后的显著性图做适当的阈值分割处理得到视频图像中的运动目标。实验仿真结果表明,在动态背景条件下该算法可以有效的抑制视频图像中非运动目标的显著性物体对检测结果带来的影响,检测运动目标的精度较高,并且具有一定的鲁棒性。     

Nonlinear adaptive noise-induced algorithm and its application in penetration signal

A nonlinear adaptive noise induced algorithm with nonlinear weights was proposed to extract rigid body deceleration during penetration events; it has 3rd-order nonlinear weight, which ensures deceleration curve is smooth everywhere (not only continuous) and avoids sharp points (crucial for targets detection). In addition, an autocorrelation algorithm was improved by applying moving window method to be compared with the proposed nonlinear adaptive algorithm. By calculating penetration depth and Power Spectrum Density (PSD) of 4 deceleration time series, we show that the nonlinear adaptive algorithm more effectively reduces noise in deceleration for striking velocities between 538 and 800 m/s compared with Adaptive Paйta Criterion, moving window autocorrelation and wavelet algorithms. It is further shown that the proposed adaptive algorithm is of the same order as the other 3 methods in terms of computational complexity.     

复杂场景下应用成像Ladar的自动目标识别

针对目标部分被树木遮挡时造成的识别困难,提出了基于成像激光雷达(Ladar)的自动目标识别算法.介绍了采用的数据分类、数据拼接、目标姿态调整和基于高度直方图的目标识别等方法的操作步骤.应用图像处理技术对场景数据进行分类,实现地面、目标和树木的分离;利用图像帧之间内在的相关性,采用"由粗到精"的方法求出数据变换矩阵并进行数据拼接;根据目标位置的法线方向进行目标姿态调整得到目标高度直方图.最后,将采集的目标高度直方图同存储的模型高度直方图进行匹配,识别出目标类型.实验结果表明:目标提取部分占目标总面积的90%以上,对目标的识别率高于99%,基本满足自动目标识别算法的稳定可靠、识别率高、抗干扰能力强等要求.     

Target Image Enhancement in Radar Imaging Using Fractional Fourier Transform

This paper presents a new Range-Doppler Algorithm based on Fractional Fourier Transform (RDA-FrFT) to obtain High-Resolution (HR) images for targets in radar imaging. The performance of the proposed RDA-FrFT is compared with the classical RDA algorithm, which is based on the Fast Fourier Transform (FFT). A closed-form expression for the range and azimuth compression of the proposed RDA-FrFT is mathematically derived and analyzed from the HR Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging point of view. The proposed RDA-FrFT takes its advantage of the property of the FrFT to resolve chirp signals with high precision. Results show that the proposed RDA-FrFT gives low Peak Side-Lobe (PSL) and Integrated Side-Lobe (ISL) levels in range and azimuth directions for detected targets. HR images are obtained using the proposed RDA-FrFT algorithm.     

Effects of Powder Characteristics on Electrodischarge Machining Efficiency

This paper presents the effects of various powder characteristics on the efficiency of electrodischarge machining (EDM) SKD-11. The additives examined include aluminium (Al), chromium (Cr), copper (Cu), and silicon carbide (SiC) powders that have significant differences in their thermophysical properties. The machining mechanism with the addition of the foreign particles, the tool wear rate (TWR), and the material removal rate (MRR) have been investigated. It was found experimentally that the particle concentration, the particle size, the particle density, the electrical resistivity, and the thermal conductivity of powders were important characteristics that significantly affected the machining performance in the EDM process. Proper addition of powders to the dielectric fluid increased the MRR and, thus, decreased the TWR. Under the same particle concentration experiments, the smallest suspended particle size led to the greatest MRR and, thus, the lowest TWR. Of the additives investigated, chromium powder produced the greatest MRR and the lowest TWR, whereas the process without foreign particles has the converse effects. The addition of copper powder to the dielectric fluid was found to make almost no difference to the pure kerosene EDM system.     

敏捷成像卫星“逐级择优”在轨任务实时规划

为实现对航班失联、自然灾害等突发事件的快速响应与有效观测,针对面向热点区域内多个目标的敏捷成像卫星在轨任务实时规划问题,设计了一种基于目标等级的逐级择优在轨任务实时规划算法,用以快速形成最优成像序列。首先,将热点区域内的多个地面目标按重要程度划分为多个等级,在分析目标位置与卫星性能之间约束条件的基础上,将任务规划问题转化为以成像收益为目标的优化问题。然后,针对该优化问题,在同等级目标中按"先到先得"的方法进行筛选,在当前级最优成像序列的基础上,进行下一级目标的筛选与插入,逐级实现成像收益的最大化。最后,对18个地面目标进行为期500s的规划仿真。结果表明,算法能够在1s内给出对应最大收益的对地成像序列。同遗传算法相比,所提算法解算更快,结果更为稳定,满足工程应用的快速性与高收益要求。