门限设置对雷达数据质量的影响研究

天气雷达信号处理过程中,回波信号经谱矩估计得到反映气象目标信息的平均回波功率、平均径向速度和速度谱宽等信息参数,但是处理得到的回波数据中不仅包含有用回波数据,而且保留有地物杂波、系统噪声和失真回波数据等干扰回波,它们严重影响雷达数据质量。但是干扰回波和降水回波是有很明显的信号特征差异的,比如信号强度和信号相干性,根据这些特征参数可以有效识别干扰回波数据,选取信号特征差异比较明显的参数进行研究,通过设置门限阈值,对谱矩估计得到的基数据进行质量控制。实际处理结果表明,通过联合使用多种门限参数能够有效识别和滤除各种干扰回波数据,天气雷达基数据质量得到明显改善。     

基于最大信噪比的雷达波形优化方法

针对雷达回波信号的信噪比问题,本文在各种通用杂波功率谱模型下提出了一种优化波形算法.它参考点目标、高斯白噪声下的匹配滤波原理,利用Schwarz不等式和拉格朗日算法,得出了优化信号与杂波功率谱之间的关系表达式.仿真表明,相对于线性调频信号(LFM),该算法可以提高雷达回波信号的输出信噪比,从而提高雷达的目标检测概率.     

基于自相关功率谱的生命迹象探测算法

在实际雷达生命迹象探测环境中,干扰噪声往往不是理想的高斯白噪声,而是非零均值、且具有相关性的高斯状色噪声。针对互功率谱算法在非理想高斯白噪声背景下提高信噪比能力有限这一问题,通过对其不足与缺陷的分析,提出一种在高斯状色噪声条件下,应用于步进频连续波生命探测雷达,基于自相关功率谱的生命迹象探测算法。该算法利用源目标回波信号的自相关性,对基带回波信号进行自相关处理,以此增强源目标信号功率谱密度,提高信噪比,提升探测性能。通过仿真,证明了该算法提升信噪比能力。同时利用步进频连续波生命探测雷达进行实际测试,统计、分析了探测环境中的噪声模型与数字特征,验证了自相关功率谱在实际探测环境中,具有更强的生命迹象检测性能。     

基于最大信噪比准则的认知雷达波形优化算法

针对雷达回波信号的信噪比问题,提出了一种认知雷达的优化波形算法。它参考点目标、高斯白噪声下的匹配滤波原理,利用Schwarz不等式和拉格朗日算法,得出了优化信号与杂波功率谱之间的关系表达式。仿真表明,相对于线性调频(LFM)信号,该算法可以提高雷达回波信号的输出信噪比,从而提高了雷达的目标检测概率。     

低信噪比下雷达回波谱矩快速估计方法

针对在低信噪比下机载气象雷达回波多普勒参数（谱矩）估计不准确的问题，本文在气象目标的雷达回波频谱服从高斯分布的基础上，给出了一种利用协方差矩阵分解的快速参数化谱矩估计算法。通过理论分析，推导出雷达回波的协方差矩阵具有范德蒙结构特性，进而将用于谱矩估计的代价函数转化为类傅里叶变换结构，然后进一步通过快速傅里叶变换和高斯加权滑窗计算代价函数，实现快速的谱矩估计。仿真实验结果表明，该方法在信噪比低于5 dB时仍可以有效估计雷达回波的谱矩参数，同时运算复杂度大大降低，而且在谱宽值较大情况下仍能保持较好的估计性能。      

基于白化滤波的多普勒天气雷达谱矩估计改进方法

针对多普勒天气雷达时间分辨率和方位分辨率提高后,回波强度和径向速度精度无法满足1 dB 和1 m/ s 业务要求的问题,采用基于距离过采样技术和白化滤波算法的改进谱矩估计方法,使估计精度大大提高。该方法通过在距离向提高采样频率,获取更多的回波信号样本数量,然后采用白化滤波算法去除回波信号距离向的相关性,提高回波信号的独立样本数;并以白化滤波后的回波信号为基础,改进现有脉冲对谱矩估计算法,提高谱矩估计精度。仿真和雷达试验结果表明,在回波信号信噪比较大时,谱矩估计改进算法比现有脉冲对算法的估计精度更高,且可解决多普勒天气雷达因时间分辨率和方位分辨率提高后引起的精度降低问题。     

提高天气雷达探测能力的互相关方法和中值滤波技术

应用双偏振天气雷达探测天气信号的方法备受国内外气象科技领域人员的关注。目前,双偏振天气雷达的双通道同时收发体制是由功分器将发射通道的能量等分为水平和垂直两路发射通道,其结果会使每个通道发射能量减半,又由于接收机产生的噪音能量是不变的,必然引起回波信噪比减弱,减弱值约为3 dB。为了避免3 dB损失带来的不利影响, 需改进双偏振雷达的探测性能。将双偏振雷达回波信号中的双通道信号间的互相关信息、单通道信号自身的信相关信息及每个信号自身的能量信息求和,再将结果与预先设置好的阈值进行比较。如果结果大于这个阈值,就认为这个信号是有效信号,否则就认为它是噪声并被滤除。文中利用X波段双偏振天气雷达数据,对比了引入互相关算法前后的探测效果,证明利用双通道信号互相关、单通道自相关及信号能量自身求和判断信号是否存在的效果较好;介绍了中值滤波技术,并利用中值滤波技术去除了天气回波中的点杂波,提高了双偏振天气雷达的探测性能。     

基于HT-MDCFT的高速机动目标运动参数估计

针对低信噪比条件下高速机动目标运动参数估计问题,将Hough变换(HT)和修正离散线性调频傅里叶变换(MDCFT)相结合,提出一种新的雷达信号处理算法(HMDCFT)。该算法首先采用Hough变换,从距离像图像中提取目标运动轨迹特征,校正距离走动并解速度模糊;然后利用MDCFT校正多普勒频率徙动,估计目标运动参数;最后沿估计的目标运动轨迹对回波能量进行相参积累。数值实验表明,该方法具有优越的抗噪声能力和运动参数估计性能。相比于利用距离像间相关性的包络互相关法,其抗噪声能力提升了约17.6 dB;即使雷达回波输入信噪比低至-35 dB,该方法仍可精确估计目标运动参数,充分聚焦目标回波能量。     

机载气象雷达风切变探测技术研究

低空风切变探测是机载气象雷达主要的工作方式,其核心技术是信号处理算法。信号处理算法的有效性直接关系到低空风切变有效探测。文中介绍了低空风切变的概念和特征,系统地研究了信号处理相关技术。在传统FFT频域法的基础上,运用现代谱估计ARburg法对气象回波进行频谱估计,以提高气象回波平均速度和谱宽的计算准确性。在风速梯度计算方面,应用最小二乘法技术,有效地减小噪声和速度测量误差带来的影响。最后利用风切变回波模拟数据进行了系统仿真分析,仿真结果验证了该系统算法的有效性。     

风廓线雷达谱宽计算方法的模拟试验研究

雷达回波信号谱矩的计算,通常都是采用"客观噪声电平切割法"作噪声电平切割,再对整个谱进行积分的方法.但是在风廓线雷达研制时发现,当回波信号比较强时,这种方法计算结果较好,而信号弱时,确定的噪声电平偏高,使计算出的信噪比偏低,谱宽偏差较大,而风廓线雷达实际测量时,大部分情况下信号都很微弱,影响了该方法的适用性.为此,提出了用"分段平均法"确定噪声电平,然后只对信号谱峰包络部分进行积分计算的方法,数值模拟试验结果表明:在高信噪比时,两者的计算误差相当.而当信噪比小于5 dB以下时,采用"分段平均法"和局部谱峰包络积分的计算结果明显要好一些.     

改进的后滤波波束形成器语音增强算法

该文提出了一种具有后滤波的波束形成器的语音增强改进算法。该算法主要解决维纳滤波器的理想信号功率谱估计,结合自功率谱减法和互功率谱减法计算出尽可能多的功率谱估计值,以使平均结果更接近于真实值,同时修正了声源移动引起的互功率谱变化。实验结果信噪比提高5dB以上,汽车环境中基于隐含马尔可夫模型(HMM)的小词汇量短语识别达到84％。从信噪比、平均谱距离和语音识别率可以看出该算法有效去除了原始算法中易残留的低频噪声,减少了语音信号失真。     

一种TDCS信号检测及基函数周期估计的方法

针对变换域通信系统（Transform Domain Communication System, TDCS）信号难以检测的问题，设计了基于功率谱二次处理的检测方法。通过数学建模，理论推导了TDCS信号的自相关函数，并由此推出了TDCS信号的两次功率谱函数，证明了TDCS信号的二次功率谱存在周期性谱峰的特征，并给出了谱峰周期与基函数周期的数学关系。据此设计了一种TDCS信号检测算法，该算法能够检测TDCS信号并对基函数周期给予估计。理论分析了高斯白噪声对检测算法的影响，通过计算机仿真，验证了该算法在低信噪比下的性能，对比了二次功率谱法与时域相关法的检测性能，验证了采样数据长度对检测性能的影响。仿真结果表明在低信噪比条件下，本文算法对基函数周期估计仍有效，且算法性能相较于自相关法提高了约1.5 dB，增加采样数据长度可进一步提高二次功率谱算法的准确性。     

色噪声背景下的自适应恒模波形设计

针对色噪声背景下的雷达发射波形设计问题,提出了一种基于驻定相位原理的恒模波形设计方法.在已知色噪声功率谱密度先验信息的条件下,以最大化输出信噪比为准则,推导出了最优发射波形的能量谱与色噪声功率谱密度的关系;并由最优波形的能量谱,应用基于驻定相位原理的波形设计方法,实现了色噪声背景下的自适应恒模波形设计.与已有算法相比,文章算法所设计的波形,具有良好的恒模特性,可以更好地匹配最优波形能量谱,同时可以获得更高的输出信噪比,仿真结果验证了所提算法的有效性.     

基于RELAX的气象雷达回波参数化谱矩估计方法

气象雷达回波的功率、平均频率和谱宽等谱矩参数与气象目标的类型密切相关,如何准确估计一直是关注的问题。地杂波也是气象雷达面临的严重干扰。气象目标回波和地杂波的频谱呈现高斯谱的特征,其参数化模型可以利用来估计这些谱矩参数。提出了拟合信号功率谱的参数化谱矩估计方法,并采用RELAX的思想进行多个高斯谱信号混合时的谱矩参数估计。最后利用仿真气象雷达信号进行了实验和性能分析,实验结果表明提出的方法能准确估计出高斯功率谱的谱矩参数,且具有较高的分辨率。与脉冲对法相比可用于估计多个高斯谱混合的情况（比如地杂波和气象回波叠加在一起时）,与最大似然法相比降低了运算量。      

基于功率谱FFT的BPSK信号参数估计

针对低信噪比环境下二相编码(BPSK)信号参数估计的问题,该文提出一种基于功率谱 FFT 的信号参数估计算法.该算法根据信号功率谱傅里叶变换得到的幅度谱和相位谱与各参数之间的关系,实现 BPSK 信号的码元宽度、载频和码长估计.该算法对功率谱继续做傅里叶变换可以进一步消除噪声对估值的影响,更适合在低信噪比环境下实现参数的估计,且计算简单易于实现.仿真试验证明了该算法的准确性和抗噪性,在信噪比为-10 dB时BPSK信号的载频和码元宽度估计正确率分别比循环谱算法提高了9.9%和190.9%.     

利用RR-MWF的低信噪比下机载气象雷达回波谱矩估计方法

常规机载气象雷达采用脉冲对法估计谱宽实现湍流检测,当信噪比较低时脉冲对法的谱宽估计误差大。晴空湍流（clear air turbulence,CAT）含水量较少,雷达回波信噪比很低,因此常规机载气象雷达无法检测CAT。为提高低信噪比下机载气象雷达回波谱宽估计性能,提出了一种基于降秩多级维纳滤波器（Reduced-Rank Multistage Wiener Filter, RR-MWF）的回波谱矩估计方法。该方法在机载气象雷达引入空时体制的基础上,利用空时域联合处理对湍流回波进行处理,通过空时积累改善信噪比。在最小均方误差准则下,构造了适用于分布式气象目标的自适应RR-MWF权矢量和代价函数,估计回波谱矩。仿真实验表明,提出的RR-MWF估计器在信噪比低于10dB时明显优于常规的脉冲对法,可用于CAT检测。      

初始相位随机变化信号的匹配滤波

本文讨论了雷达回波信号初相随机变化对最佳匹转配波器和准匹配滤波器的影响。分析表明匹配滤波器的输出信噪比相对于理论上的最佳值有3dB 的统计平均损失,并指出在雷达的工作环境中,统计平均峰值信噪比(SNR)的概念更具有实际意义。最后,简单介绍了解决问题的方法。     

基于多重同步压缩变换的雷达辐射源分选识别

针对低信噪比条件下雷达信号分选识别算法识别率低且复杂度高的问题,提出了一种基于多重同步压缩变换(MSST)的雷达辐射源分选识别算法。首先通过MSST得到信号的时频图像矩阵;然后,对时频图像进行预处理,提取出时频图像的灰度共生矩阵纹理特征和Zernike矩特征;同时提取了信号的功率谱参数特征和平方谱统计特征,组成特征参数向量;最后利用支持向量机分类器实现了对雷达信号的自动分选识别。仿真结果表明,在信噪比为-2 dB时,该算法对9种雷达信号(CW、LFM、NLFM、BPSK、MPSK、Costas、LFM/BPSK、LFM/FSK和BPSK/FSK)的整体平均识别成功率大于96.5%。     

Mie散射激光雷达回波信号处理方法

为了提高Mie散射激光雷达测量斜程能见度的精度,提出了一种回波信号处理的组合算法。首先,采用基于经验模式分解(EMD)的自适应算法,去除回波信号中的高频噪声,提高信噪比。其次,采用基于不动点原理的迭代算法进行消光系数的反演,它不需要准确的边界值就可计算消光系数均值,同时还能得到准确的边界值,可用于求取消光系数的分布。数值仿真表明:EMD算法比五点三次平滑去噪算法输出信噪比提高4.67 dB,不动点迭代算法比最小二乘法估算消光系数边界值算法反演得到的消光系数均值的相对误差减小31.50%,而迭代次数只有3~5次,因此该组合算法是有效的。     

鸟类目标微多普勒分析及参数估计

鸟类扑动的翅膀产生的微多普勒包含了目标的尺寸与微动特征信息,可用于鸟类目标参数估计,对探鸟雷达目标识别具有重要意义。首先建立鸟类目标雷达回波模型,推导了鸟翅膀散射点的微多普勒数学表达式,并通过计算回波的自相关函数估计目标扑翼频率;然后对微多普勒表达式进行泰勒级数展开,利用展开系数与扑翼幅度之间的关系得到扑翼幅度的估计值;最后根据半翼展与微多普勒谱宽之间的关系得到半翼展的估计值。仿真实验证明了所提方法的有效性和抗噪性：对扑翼幅度大于30??、半翼展大于0.3 m的目标,在信噪比高于0 dB的噪声环境下估计精度高。