一种稳健的盲稀疏度压缩感知雷达目标参数估计方法

针对压缩感知雷达(Compressive Sensing Radar, CSR)在感知矩阵和目标信息矢量失配时距离-多普勒参数估计性能下降的问题,该文提出一种稳健的盲稀疏度CSR目标参数估计方法。首先建立了CSR系统模型失配时的距离-多普勒2维参数稀疏感知模型,推导了以最小化感知矩阵相干系数(Coherence of Sensing Matrix, CSM)为准则的波形优化目标函数。其次提出了一种新的盲稀疏度CSR目标参数估计方法,通过发射波形,系统模型失配误差和目标信息矢量的相互迭代,逐步校正系统感知矩阵,最终以较高精度估计目标距离-多普勒参数。与传统CSR目标参数估计方法相比,该方法显著降低了CSR系统距离-多普勒参数的估计误差,改善了CSR目标参数估计的准确性和鲁棒性。计算机仿真验证了该方法的有效性。     

稀疏子带的多频段雷达信号融合超分辨距离成像

多频段雷达信号融合是提高目标距离分辨率的一种有效方法,在稀疏子带观测条件下,由于信号频带稀疏,传统的相位补偿和融合成像方法难以应用,为此本文在线性调频信号体制下,基于修正的多重信号选择(MUSIC)算法提出了一种新的参数化融合成像方法.该方法首先对信号离散序列进行均匀采样处理,然后对多个频带的雷达信号统一建模,将相位补偿参数与目标散射中心参数一起估计,理论分析和仿真结果表明该方法能够有效融合多频段的雷达观测信号,改善目标一维距离像的分辨率.     

基于几何绕射模型的多频带信号融合新方法

多频带雷达信号融合处理利用从不同频段获取的目标在一维谱域呈稀疏分布的雷达观测数据,通过信号级相干融合来提高目标散射中心参数估计精度和一维距离像的分辨能力。传统谱估计类融合方法的性能都受限于模型阶数估计。而多频带的稀疏分布,破坏了观测系统矩阵的互相干性度量,从而使得基追踪（基于l1范数的稀疏表示）方法的全局最优解可能并不等于信号的真实稀疏表示。本文在GTD散射模型的基础上,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的融合方法,既避免了阶数估计,又克服了基追踪方法的缺陷。实验结果也表明了此方法的优越性。      

电波传播与天线

1110 电磁场、电磁理论、电磁环境0524944随机分布目标散射特性的预处理 SMCG 法分析[刊,中]/王新//合肥工业大学学报.—2005,28(6).—693-695(C)稀疏矩阵规则网格(SMCG)法,是一种有效的电磁场数值计算方法。为了进一步提高 SMCG 方法的计算效率,文章提出了两种预处理 SMCG 方法,并应用这两种方法对随机分布三维介质多目标的电磁散射     

频控阵MIMO雷达中基于稀疏迭代的多维信息联合估计方法

传统MIMO雷达为了获得准确的距离信息不仅需要引入转移矩阵,而且需要积累更多的快拍数。针对该问题,该文提出了基于稀疏迭代的频控阵MIMO雷达多维信息（距离、角度和幅度）估计方法,该方法利用频控阵MIMO的发射导向矢量不仅与目标的方位角有关,同时也与目标的距离有关这一特性,通过优化加权lq范数（0 q 1）的目标函数,采用稀疏迭代优化获取目标的距离、角度和幅度信息。该方法仅需单次快拍,并在每次迭代中求解到了目标的多维信息,故不需借助优化工具获得目标信息。仿真显示,相比DAS,IAA和IAA-R,该方法在有效减少快拍数和处理数据的同时,获得了高分辨率的目标距离、角度和幅度估计性能。      

一种分析多目标散射问题的区域分解方法

提出了一种用于分析复杂多目标散射问题的区域分解方法.在该方法中,每个目标作为一个独立的计算区域采用矢量有限元方法进行分析;各个区域之间通过基于格林函数的边界积分方程进行耦合;所得到的耦合矩阵方程采用基于Foldy-Lax多径散射方程的特征基函数方法进行求解.由于矢量有限元方法的灵活性,该区域分解方法特别适合于求解多个具有相同结构复杂目标的散射问题.数值算例验证了该方法的准确性和处理复杂多目标散射问题的能力.     

弹载导引头雷达ΣΔ-STAP低秩矩阵恢复检测方法

当弹载导引头雷达检测运动目标时,由于海杂波谱严重扩展,和差波束空时自适应处理（ΣΔ-STAP）方法抑制海杂波能力非常有限,提出了一种基于低秩矩阵恢复的弹载导引头雷达ΣΔ-STAP方法。该方法基于低秩矩阵恢复理论建立弹载导引头雷达ΣΔ-STAP信号模型,首先采用ΣΔ-STAP方法预处理海杂波;然后利用鲁棒主成份分析（RPCA）技术从距离多普勒数据矩阵中分离出含有目标成分的稀疏矩阵;最后从距离多普勒谱图中有效地检测出运动目标。仿真实验验证了该方法在低信噪比情况下的有效性和鲁棒性。      

基于块稀疏贝叶斯模型的ISAR成像方法

传统ISAR稀疏成像主要针对独立散射点散射系数的重构问题,然而实际情况下目标散射点之间并不是独立存在的,而是以区域或块的形式存在,在该情形下利用常用的稀疏重构算法并不能完全地刻画块状目标的真实结构,因此该文考虑采用块稀疏重构算法进行目标散射系数重建。基于块稀疏贝叶斯模型和变分推理的重构方法(VBGS),包含了稀疏贝叶斯学习(SBL)方法中参数学习的优点,其利用分层的先验分布来表征未知信号的稀疏块状信息,因而相对于现有的恢复算法能够更好地重建块稀疏信号。该方法基于变分贝叶斯推理原理,根据观测量能自动地估计信号未知参数,而无需人工参数设置。针对稀疏块状目标,该文结合压缩感知(CS)理论将VBGS方法用于ISAR成像,仿真实验成像结果表明该方法优于传统的成像结果,适合于具有块状结构的ISAR目标成像。     

基于RID序列的微动目标高分辨三维成像方法

微动是指目标或目标上某些部件沿雷达视线方向的小幅、非匀速运动。通过对微动目标进行逆合成孔径雷达(ISAR)高分辨3维成像,能够获得其结构和运动信息,从而为微动目标检测、跟踪、分类与识别提供重要依据,并在空间态势感知与防空反导中发挥着重要作用。由于微动目标运动形式复杂、回波非平稳性强,现有的参数化ISAR成像方法已经不再适用。针对该问题,该文提出基于散射中心航迹矩阵分解的微动目标高分辨3维成像方法。该方法首先生成距离-瞬时多普勒(RID)像序列,利用watershed图像分割方法提取RID像的散射中心支撑域,并基于最小欧氏距离准则实现航迹关联。然后,针对散射中心航迹关联时瞬时斜距估计精度受距离分辨率影响等问题,进一步提出基于现代谱估计的散射中心航迹矩阵精估计方法。最后,通过带约束的航迹矩阵分解实现微动目标的高分辨3维成像。仿真结果表明,该文所提的成像方法能够有效实现章动等复杂微动目标的高分辨3维成像。      

基于RPCA的地基SAR近距强耦合信号抑制算法研究

地基合成孔径雷达(GBSAR)是一种全天时全天候非接触式大面积区域高精度形变监测手段,在矿区、边坡、大坝等区域的监测具有广泛应用。在封闭空间监测站中对外场进行连续监测时,雷达接收的回波信号会受到封闭空间的强散射信号干扰。近距离强散射信号耦合到雷达接收端形成虚假目标,严重影响成像质量。该文提出使用RPCA算法,在距离多普勒域将回波信号分解为低秩和稀疏两部分,利用距离多普勒域耦合信号的低秩特性,以及场景信号的稀疏特性,将耦合信号与场景信号有效分离。不同于基于PCA的已有耦合信号抑制方法,RPCA对场景回波信号本身没有高斯分布假设要求,这一假设要求在实际中通常是不满足的。此外,该文提出基于相关性分析的RPCA正则化系数优化选择方法,以实现低秩与稀疏的较优分离。该文通过实际GBSAR数据处理验证了方法的有效性,相比于已有的基于PCA的算法,基于RPCA的耦合信号抑制方法能够在保留场景回波信号的同时更好地抑制耦合信号。     

一种基于高阶矢量基函数的叠层预条件技术

基于六面体的高阶叠层基函数,提出了一种新颖的构造预条件矩阵的方法.该方法基于叠层基函数特有的嵌套性质,利用特殊的编号策略,将由有限元方法导致的系数矩阵分成块矩阵的形式,最后由不完全LU分解(ILU)导出近似的预条件矩阵.结合该预条件技术,发展了一种叠层预条件-GMRES算法,并将该预条件算法用于加速三维腔体散射的矢量有限元/边界积分(FE-BI)矩阵方程的迭代求解,讨论了该预条件算法中块矩阵ILU分解截断门限T_dr对算法的影响.     

An efficient preconditioner for electromagnetic integral equations using predefined wavelet packet basis

An approximate-inverse preconditioner based on the predefined wavelet packet (PWP) basis is proposed for the fast iterative solution of electromagnetic integral equations. The PWP basis is designed to achieve a sparse representation of the moment matrix and the preconditioner is constructed by inverting the block-diagonal approximation of the PWP-based moment matrix and transforming the results into the space domain. Numerical results show that the PWP preconditioner is effective in accelerating the convergence rate of iterative solution to moment equations. It is also demonstrated that by properly designing the block-diagonal matrix and computing the matrix elements, the total computational complexity and memory costs for the preconditioner can be kept to O(NlogN).     

并行多层快速多极子的高效预条件技术

多层快速多极子法是基于矩量法的快速算法,具有较低的计算复杂度和存储复杂度,被广泛应用于目标电磁散射特性分析。对于复杂结构电磁目标,由于矩阵条件数较差,往往存在迭代收敛慢甚至不收敛的问题。针对这一情况,文中利用快速多极子的近区矩阵,结合稀疏矩阵方程求解构造了一种高效预条件。数值实例表明该方法相比于块对角预条件效果更好,能有效加速多层快速多极子迭代过程。     

Wavelet-based preconditioner for three-dimensional electromagneticintegral equations

A wavelet-based method is proposed to effectively precondition 3D electromagnetic integral equations. The approximate-inverse preconditioner is constructed in the wavelet domain where both the moment matrix and its inverse exhibit sparse, multilevel finger structures. The inversion is carried out as a Frobenius-norm minimisation problem. Numerical results on a 3D cavity show that the iteration numbers are significantly reduced with the preconditioned system. The computational cost of the preconditioner is kept under O(NlogN)     

高阶FE-BI方法及一种新型的预条件技术

将基于六面体网格的高阶矢量基函数(higher order vector basis function)引入到矢量有限元-边界积分(FE-BI)混合方法中,用于建模带有深腔和狭长缝隙结构三维目标的电磁散射特性;提出了一种新型的预条件技术,用于加速FE-BI系统的迭代求解;给出了结合该预条件技术的GMRES方法求解腔体电磁散射的算例;数值结果证明了高阶FE-BI方法相对于低阶FE-BI方法的优势以及新型预条件技术的有效性.     

Spectral Two-Step Preconditioning of Multilevel Fast Multipole Algorithm for the Fast Monostatic RCS Calculation

A new spectral two-step preconditioning of multilevel fast multipole algorithm (MLFMA) is proposed to solve large dense linear systems with multiple right-hand sides arising in monostatic radar cross section (RCS) calculations. The first system is solved with a deflated generalized minimal residual (GMRES) method and the eigenvector information is generated at the same time. Based on this eigenvector information, a spectral preconditioner is defined and combined with a previously constructed sparse approximate inverse (SAI) preconditioner in a two-step manner, resulting in the proposed spectral two-step preconditioner. Restarted GMRES with the newly constructed spectral two-step preconditioner is considered as the iterative method for solving subsequent systems and the MLFMA is used to speed up the matrix-vector product operations. Numerical experiments indicate that the new preconditioner is very effective with the MLFMA and can reduce both the iteration number and the computational time significantly.     

An Efficient MAINV Preconditioned COCG Method for FEM Analysis of Millimeter Wave Filters

The modified AINV (MAINV) sparse approximate inverse preconditioner is applied to the conjugate orthogonal conjugate gradient (COCG) iterative method for solving a large systems of linear equations resulting from the use of edge finite element method (FEM). The proposed preconditioner is derived from basic AINV process by adding pivots compensation strategy to avoid the potential breakdowns. Numerical experiments on several typical millimeter wave structrues demonstrate the effectiveness of the MAINV-COCG method, in comparison with other conventional methods.     

基于稀疏重构的全极化SAR联合多维重建

各极化通道独立处理和三维分步成像会忽视数据之间的关联性,造成散射中心的失配以及极化散射矩阵获取的不准确。鉴于此,该文提出一种基于稀疏重构的全极化联合多维重建方法。该方法通过设置联合稀疏约束对所有极化通道及所有维度进行联合,将全极化多维重建建模为多通道联合稀疏重构问题。通过数据插值对模型简化后,结合三维快速傅里叶变换、共轭梯度法和牛顿迭代法给出一种高效的模型求解方法,可以同时得到极化散射矩阵和目标三维信息。该文方法保证了不同极化通道、不同维度的稀疏支撑集一致,且充分利用了数据之间的关联性带来的额外信息。基于仿真数据和电磁计算数据的实验结果表明,该方法的性能不受目标类型影响,具有一定的抗噪性,能有效地获取目标的多维重建结果,得到的三维成像结果分辨率高且极化散射矩阵估计精度高。      

Loop star basis functions and a robust preconditioner for EFIE scattering problems

An electric field integral equation (EFIE) formulation using the loop-star basis functions has been developed for modeling plane wave scattering from perfect conducting objects. A stability analysis at the DC limit shows that the use of the Rao-Wilton-Glisson (RWG) basis functions results in a singular matrix operator. However, the use of the loop-star basis functions results in a well-conditioned matrix. Moreover, a preconditioner constructed from a two-step process, based on near interactions and an incomplete factorization with a heuristic drop strategy, has been proposed in conjunction with the conjugate gradient method to solve the resulting matrix equation. The approach is shown to be effective for resolving both the low frequency instability and the bad conditioning of the EFIE method. The computational complexity of the proposed approach is shown to be O(N/sup 2/).     

A Novel Preconditioner for Electromagnetic Solvers

A novel preconditioning scheme for electromagnetic scattering solver is presented to improve the convergence of the iterative solver for the linear system resulted by the integral quations. Its kernel idea is the selection of the main contribution of the matrix elements, which affect the matrix condition number the most. We employ the important part similar to the near-field to build the preconditioning matrix. A parameter delta is given to control the balance between the computational expense to get the preconditioner and the effectiveness of the preconditioner. A practical selection of the control parameter delta of the preconditioner is discussed, which indicates the preconditioner is effective in conjunction with a BiCGstab（l） solver.