中段目标宽带雷达回波仿真及分析

优化雷达自动识别中段目标,对中段目标宽带雷达回波信号进行建模,为研究中段目标散射特性,实现雷达自动识别中段目标的重要基础,提出建立了微进动目标数学描述方程,采用一种移动散射点模型的散射中心位置计算方法,根据几何绕射理论计算了各散射中心的散射强度,得到了宽带雷达中段目标的回波模型,并针对两种典型目标运用该模型进行回波仿真,获得给定目标在特定战情下的回波仿真信号.仿真结果较好地反映出目标特征,为进一步进行中段目标的识别提供了理论分析依据.     

宽带雷达动态目标建模及仿真研究

对复杂动态目标进行回波建模是研究目标散射特性，实现雷达跟踪识别动态目标的重要基础。该文利用宽带雷达的高分辨特性，分析了宽带信号照射到运动点目标上的回波信号形式，根据高频区目标总的电磁散射是多散射中心的合成的原理，得出了宽带雷达动态复杂目标的回波模型，并针对冲击雷达信号运用该模型进行回波仿真，获得给定目标在平动及转动情况下的回波仿真信号。仿真结果较好地反映出目标特征，为进一步进行雷达目标的识别提供了理论分析依据。     

一种基于GTD模型和状态空间处理的运动目标超宽带散射中心提取方法

超宽带条件下散射中心的不同运动将对参数提取造成影响.基于GTD模型和状态空间处理,本文提出了一种针对运动目标的超宽带散射中心提取方法.该方法首先将超宽带条件下的目标GTD散射模型转化为状态空间方程,通过奇异值分解提取散射中心的径向距离和径向速度信息;然后由标准正交向量基降维表示散射中心在整个带宽上的类型参数信息,采用遍历方法和最小二范数准则求解出散射中心的类型参数信息;最后基于最小二乘法求解出散射中心的散射强度.文中同时给出了各参数估计的CR界.仿真结果验证了文中方法的有效性,该方法可同时提取散射中心径向距离、径向速度、散射强度和类型参数信息,从而有利于各散射中心的跟踪和整体目标的有效识别.     

基于虚拟场景的森林散射相位中心高度模拟研究

研究使用计算机分形建模方法(L系统)建立一系列具有不同林分高度和密度的阔叶森林(白桦林)场景。然后使用基于扭曲玻恩近似原理发展起来的雷达相干散射模型模拟上述森林场景的后向散射场信息,并提取相应的森林植被散射相位中心高度。进而分析不同雷达系统参数(极化方式,雷达波长,入射角)及森林结构参数(林分高度,林分密度)对散射相位中心高度的影响,为进一步利用相干散射模型进行森林参数定量反演奠定基础。     

基于散射中心的雷达目标SVM识别方法

为减少经典目标识别算法中的计算量与模板存储量,本文将雷达目标散射中心作为目标识别的特征,通过支持向量机(SVM)方法分类目标.首先,采用基于传播算子的多重信号特征法(PM-MUSIC)提取雷达目标散射中心参数;其次,计算散射中心的中心矩以建立统一标准的识别特征,并采用SVM方法对目标进行分类.最后,通过仿真实验比较了该...     

一种基于强散射中心的距离扩展目标检测方法

针对高分辨率雷达距离扩展目标检测问题,利用广义似然比检验,提出了一种基于强散射中心的恒虚警检测器.首先,以较高的第一虚警概率设置第一门限,提取强散射中心,然后针对强散射中心采用广义似然比方法得到检测统计量,并与基于第二虚警概率的检测门限进行比较,判断目标有无.仿真实验表明,这种检测器在已知和未知散射中心空域分布时都要优于SDD-GLRT(Spatial scattering density-generalized likelihood ratio test)检测器,并且具有鲁棒性.     

大尺寸导体目标的低频宽带散射测量与仿真

用扫频方法测量了缩比模型的低频宽带雷达散射截面,通过变换得到大尺寸导体目标的低频宽带RCS;并利用时域有限差分方法对全尺寸导体目标的雷达散射截面进行仿真计算,也得到了大尺寸的导体目标的低频宽带RCS;结果表明了这两种方法的一致性,为获得大尺寸导体目标的低频宽带散射特性提供了可以信赖的手段.     

虚拟白桦纯林的雷达后向散射模拟

首先联合利用森林生长模型和分形树模型系统建立白桦纯林的空间虚拟场景并记录场景中每个散射体的方位和坐标信息,然后将此信息输入到森林植被雷达相干散射模型中进行后向散射模拟,最后分析不同的白桦结构分布对雷达后向散射的影响,以便对白桦纯林的雷达图像进行定量分析。     

高分辨率SAR图像目标属性散射中心特征提取方法

目标属性散射中心模型是基于物理光学和几何绕射理论解的散射中心模型,该模型中提供了可供目标识别的属性散射中心特征。为了能从高分辨率SAR图像中获得这些特征,讨论了目标属性散射中心模型,研究了从高分辨率SAR图像中提取目标属性散射中心特征参数的方法。该方法是一种基于图像域的参数估计方法,它通过图像分割、模型类别选择、参数初值选择和参数优化4个步骤,得到单个散射中心的7个参数。循环进行上面的步骤,就可以从SAR图像中提取出目标所有的散射中心特征。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于RPPT似然比的宽带雷达目标检测算法

宽带雷达目标回波表现为距离扩展目标的形式,距离扩展目标检测技术是目前雷达信号处理领域的难点问题.本文从最佳匹配检测理论和高分辨率雷达目标回波特征出发,将目标上各散射点形成的在时域上分离的回波看成是具有随机参量的脉冲串信号,提出了适用于高分辨率雷达目标单次回波检测的随机参量脉冲串检测方法.仿真结果表明,在高分辨率雷达中,这种检测方法比雷达经典检测方法检测性能改善3 dB以上.     

基于DDS倍频技术的宽带雷达信号产生

直接数字频率合成器(DDS)具有捷变频、合成任意波形、频率分辨率高等优点,是新一代数字合成宽带雷达、通信信号产生的新技术,但是因为DDS输出频谱杂散电平和谐波电平偏高,为了获得宽带高纯频谱雷达信号需采用DDS+倍频技术。     

基于移动散射点模型的雷达回波仿真及分析

针对中段目标宽带雷达回波信号难于获取的问题,进一步研究了目标雷达视线角和中段目标姿态的建模方法,给出了基于移动散射点模型的散射中心位置计算公式,然后基于几何绕射理论计算了各散射中心的散射强度,最后对雷达一维距离像进行归一化处理,提取了散射点的相对距离特征,得到了散射点相对距离变化的特征序列.实验结果显示,对雷达一维距离像进行特征提取,可以得到中段目标的姿态信息,为中段目标识别奠定基础.     

宽带相控阵雷达高性能信号处理系统

宽带相控阵雷达的信号处理系统必须能在恶劣环境下快速处理超大带宽数据。为此,提出一种基于VPX总线标准的高性能信号处理系统。利用多种高速串行通信协议实现数据的灵活传输,采用现场可编程门阵列技术和PowerPC技术相结合的方式进行高性能数据处理。应用结果表明,该系统支持超大带宽和超大功率,可用于苛刻环境下的高速数据传输。     

Study on joint Bayesian model selection and parameter estimation method of GTD model

The Bayesian method is applied to the joint model selection and parameter estimation problem of the GTD model. An algorithm based on RJ-MCMC is designed. This algorithm not only improves the model order selection and parameter estimation accuracy by exploiting the priori information of the GTD model, but also solves the mixed parameter estimation problem of the GTD model properly. Its performance is tested using numerical simulations and data generated by electromagnetic code. It is shown that it gives good model order selection and parameter estimation results, especially for low SNR, closely-spaced components and short data situations.     

Parameter estimation of the 2D‐GTD model and RCS reconstruction based on an improved 2D‐ESPRIT algorithm

The two‐dimensional estimating signal parameter via rotational invariance techniques (2D‐ESPRIT) algorithm is a classical method to estimate parameters of the two‐dimensional geometric theory of diffraction (2D‐GTD) model. While as signal‐to‐noise‐ratio (SNR) decreases, the parameter estimation performance of 2D‐ESPRIT algorithm is severely influenced. To solve this problem, a performance‐enhanced 2D‐ESPRIT algorithm is proposed in this article. The improved 2D‐ESPRIT algorithm combines the conjugate data with the original back‐scattered data and obtains a novel covariance matrix by squaring the original total covariance matrix. Simulation results indicate that the improved algorithm has a better noise robustness and a more stable parameter estimation performance than the classical ESPRIT algorithm and the classical TLS‐2D‐ESPRIT algorithm. To further validate the superiority of the improved 2D‐ESPRIT algorithm, reconstructed radar cross section (RCS) is presented in this article. Compared with the classical 2D‐ESPRIT algorithm, the proposed algorithm presents higher RCS fitting precision. Furthermore, the impacts of other factors on parameter estimation, such as matrix pencil parameters and paring parameters, are also studied in this article.     

基于卡尔曼滤波的多目标宽带扩展函数估计

针对在非平稳的声环境中,区分和定位多个运动目标的宽带反向散射问题,采用小波域宽带扩展函数方法对目标状态参量进行卡尔曼回归估计;基于小波变换的相关估计原理和宽带扩展函数,推导了使用Kailath的算法的回归扩展函数估计和校正的卡尔曼滤波器,讨论了适用于WTD-EC自适应模型的卡尔曼滤波器算法,使用宽带匹配滤波器产生的距离尺度映射,计算目标在时间延迟-时间尺度上的状态参量;最后通过数据仿真,研究了函数带宽和参数估计效果的关系,验证了算法在自适应检测及目标特征化方面的有效性。