杂波环境下雷达信号处理的SystemVue建模与仿真方法研究

对雷达信号处理的仿真建模方法进行研究,利用SystemVue仿真平台中专用的雷达模型库构建雷达系统仿真模型,并对杂波环境下的雷达信号处理过程进行雷达系统的建模与仿真实现。首先,分析雷达回波生成过程及雷达信号处理的基本原理;其次,研究雷达仿真模型库中目标模型、杂波/噪声模型、脉冲压缩模型、MTD模型、CFAR模型的功能作用及参数设置;最后,利用SystemVue仿真平台搭建杂波环境下雷达系统仿真模型,并基于矩阵类型的数据对雷达信号处理过程进行仿真。经过仿真,雷达系统模型的信号处理结果与理论相符,验证了该仿真模型的正确性。     

基于SPW的雷达信号处理系统仿真

该文利用Signal Processing Worksystem(SPW)软件编写了一套某雷达信号处理系统功能模块，并在此基础上对此雷达信号处理系统进行建模与仿真，为对此雷达系统的进一步研究提供了良好的仿真平台。该软件能较好地应用于雷达信号处理系统的算法研究，显示雷达信号处理系统的性能。     

分布式计算技术在雷达信号处理中的应用

本文基于实际的无源雷达系统,介绍了分布式计算的原理与构成,并将分布式计算应用到该雷达系统的信号处理中,实际运行表明该分布式计算系统稳定和可靠,可以满足雷达实时运算的要求.该分布式计算技术特别适用于预研阶段的雷达系统中,可以低成本和快速有效构成雷达的信号处理系统.     

激光雷达中像增强器快门控制器设计

基于像增强器的激光雷达是探测大气参数的重要工具.在这种雷达系统中,像增强器的快门控制精度对测量结果的精度有着十分重要的影响.针对这种情况,设计了一个像增强器快门控制系统,该系统能根据实际需要精确地控制快门何时打开以及开门时间的长短,保证雷达获得的数据具有较高的可靠性.该控制器可以胜任多数带有开门时间控制的图象传感器的激光雷达系统,具有控制精度较高、时间调节的范围比较大等特点,具有较强的实用价值.     

基于支持向量机的雷达信号特征的辨识研究

雷达信号处理是现代雷达系统的核心内容之一,其直接影响着雷达系统的适用范围和工作性能等。而对雷达信号的有效识别是对未知雷达信号进行预判的重要组成部分。基于支持向量机(SVM)对四种不同的雷达信号智能辨识,选取径向基核函数(RBF)作为支持向量的非线性映射函数,经过理论推导得出惩罚因子c和核函数参数g是影响其分类性能的重要因素。利用粒子群(PSO)优化SVM的两个重要参数。结果表明,在没有进行参数优化的SVM的分类性能极其不稳定,识别准确率在79.6992%~90.2256%之间,而经过PSO优化的SVM分类准确率高达100%,有效证明了优化方法的有效性,实现了基于PSO优化的SVM雷达信号的准确识别。     

基于大数据分析的雷达通信信号收发控制系统设计

针对当前雷达通信信号收发控制系统存在接入信号容量小,收发控制时间长的问题,设计基于大数据分析的雷达通信信号收发控制系统;采用NTF608无线芯片和MSO746F167单片机处理发送器,传送雷达通信信号,选用AD2764芯片接收器,高速缓冲基带信号,读取雷达通信信号地址,利用NTUET34876R芯片控制器,将雷达通信数据存储至4 k字节的K1高速存储寄存器中,双向传输雷达通信信号,完成系统硬件设计;利用数据挖掘技术,优化雷达通信信号,按照发送程序发送通信信号,由主控程序控制接收器接收通信信号,在雷达通信信号控制器中写入4 k字节数据,采用数据缓冲将数据进行交换、运算,启动信道通道将雷达通信数据进行A/D转换,实现雷达通信信号收发控制;实验结果表明,基于大数据分析的雷达通信信号收发控制系统的接人信号容量为85.9％,信号收发控制时间为43 s,能够有效增大系统接人信号容量,缩短系统信号收发控制时间.     

具有时变时滞和多包丢失的网络控制系统量化H∞控制

研究了具有时变时滞与多数据包丢失的网络控制系统(networked control systems,NCSs)的量化H∞控制问题.同时考虑传感器-控制器间的测量通道及控制器-执行器间的控制通道的多数据包丢失,并将其用满足Bernoulli分布的随机变量来表示.控制输入信号和测量输出信号分别在传感器和控制器两侧进行对数量化,量化误差描述为扇区有界不确定性.利用Lyapunov理论和线性矩阵不等式方法,得到了使得闭环NCSs满足一定H∞性能指标的均方意义下指数稳定充分条件,并给出了基于观测器的时滞相关控制器设计方法.最后,通过实例证明了该方法的有效性.     

基于SystemVue汽车雷达系统研究

针对毫米波雷达射频、信号处理以及超分辨测角问题,提出了一种基于SystemVue进行汽车雷达系统设计和信号处理算法设计的方法。首先,利用SystemVue自带的射频库和通用算法库进行雷达系统设计,真实模拟了毫米波射频、天线及目标环境的相互影响;其次,针对快调频的FMCW信号波形,给出了完整的汽车雷达目标距离、速度和角度的信息处理算法流程;最后,针对汽车雷达系统测角精度较低的问题,提出了基于酉变换MUSIC的测角算法,大大降低了汽车雷达超分辨求角的运算量。仿真结果表明,该方法解决了汽车雷达的链路设计、射频指标对雷达信号处理性能影响的评估问题,更真实、更全面地反映了汽车雷达系统的性能,为雷达系统的研究提供了有力依据。     

基于红外相机和毫米波雷达融合的夜间行人检测

为了提升夜间环境行人检测的能力,使用红外相机和毫米波雷达进行信息融合.对两传感器数据进行时间配准并分别进行处理,利用改进YOLO算法处理红外图像得到目标类别特征,处理毫米波雷达数据获得目标的距离和速度特征,再建立空间对准模型对两传感器进行目标匹配,最后利用基于特征的融合算法完成夜间行人多模态信息输出.两传感器检测目标首次匹配之后,可以将类别信息反馈给雷达数据处理单元进行记录,当红外图像检测算法漏检时,利用雷达记录的信息补充输出类别特征.通过实验证明该融合算法提升了单一传感器行人检测成功率,在夜间场景具有良好的应用效果.     

极化MIMO雷达隐身目标检测性能研究*

多输入多输出(MIMO)雷达使用了远距分布的阵元,它利用了信号的空间分集增益来获取更多的目标信息。极化是另一种可以提高雷达系统性能的分集方式。当应对隐身目标时,传统的极化雷达在某些观测角度会遭受到较大的目标雷达截面积(RCS)衰减,而无法获得较好的检测性能。而在一个雷达系统中同时利用这两种分集增益,可以得到一种比传统极化雷达更具优势的新雷达检测系统——极化统计MIMO雷达,它可以更好地应对隐身目标检测。给出了相应的模型,并推导出了该雷达系统的检测性能解析式。将其与传统相控阵及非极化统计MIMO雷达比较,可以看到极化统计MIMO雷达的检测性能更佳。联系到隐身目标的特性,极化MIMO雷达的检测器特性应对它时具有显著优势。最后,以上方法通过仿真得到了验证。     

传感器自适应跟踪算法研究及仿真系统实现

雷达和红外作为目标跟踪常用的两种探测手段,各有其优缺点,利用雷达高精度的距离测量和红外高精度的角度测量,通过信息融合技术充分实现二者的优势互补,并结合交互式多模型(IMM)跟踪思想,给出对目标位置的精确估计;设计基于雷达/红外多传感器跟踪平台的自适应融合跟踪算法,实现根据目标不同运动特性进行跟踪模型灵活、合理切换的自适应目标跟踪,改善对目标的综合识别,达到更好的跟踪效果;选取当前工程实践中广泛应用的目标运动模型,设计基于VC++环境的目标跟踪仿真系统软件,并利用MFC界面制作技术创建可视化目标跟踪仿真软件平台,对跟踪算法性能进行验证。     

雷达与红外传感器数据关联及融合算法研究

多传感器信息融合技术在目标跟踪领域已经得到了广泛的应用,末制导融合技术是多传感器跟踪系统中的关键技术之一,而主动雷达、红外传感器的数据融合问题是研究的热点。由于主动雷达发射电磁波容易暴露,红外传感器隐蔽性好,但只能测角,不能测距,采用主动雷达为主、红外探测为辅的数据融合系统进行目标跟踪有利于充分地发挥红外、雷达2种传感器的互补性,使其相得益彰。基于卡尔曼滤波的预测、修正的思想,提出了一种新的融合算法,仿真结果和实验表明:利用此方法可使雷达、红外传感器达到较好的数据融合效果。     

An on-board vision sensor system for small unmanned vehicle applications

This paper describes an on-board vision sensor system that is developed specifically for small unmanned vehicle applications. For small vehicles, vision sensors have many advantages, including size, weight, and power consumption, over other sensors such as radar, sonar, and laser range finder, etc. A vision sensor is also uniquely suited for tasks such as target tracking and recognition that require visual information processing. However, it is difficult to meet the computing needs of real-time vision processing on a small robot. In this paper, we present the development of a field programmable gate array-based vision sensor and use a small ground vehicle to demonstrate that this vision sensor is able to detect and track features on a user-selected target from frame to frame and steer the small autonomous vehicle towards it. The sensor system utilizes hardware implementations of the rank transform for filtering, a Harris corner detector for feature detection, and a correlation algorithm for feature matching and tracking. With additional capabilities supported in software, the operational system communicates wirelessly with a base station, receiving commands, providing visual feedback to the user and allowing user input such as specifying targets to track. Since this vision sensor system uses reconfigurable hardware, other vision algorithms such as stereo vision and motion analysis can be implemented to reconfigure the system for other real-time vision applications.     

低空运动目标的多传感器自动识别和实时跟踪

讨论了一种用于低空运动目标检测和跟踪的电视跟踪系统。为了提高系统自动跟踪和抗干扰能力,基于声—光—电多种传感器和测量装置如声波传感器、图像传感器和激光测距仪等,提出一种多传感器综合的自动目标识别和实时跟踪算法。该方法将被动声定位技术用于目标初定位,结合目标图像动静态特征和目标声源特征用于目标的特征提取和自动识别,根据视频跟踪和轨迹预测算法,得出期望的目标误差信号控制伺服机构进行精确跟踪。实验结果表明该算法简捷有效、精度和可靠性达到要求,验证了多传感器应用于全自动智能跟踪系统的可行性。     

跟踪雷达自适应带宽的数控伺服系统

介绍了以步进电机为执行元件的跟踪雷达伺服系统。该系统利用数字信号处理芯片精确控制系统的二维运动速度,可以在稳定安全的开环控制情况下实现较高的运动目标追随闭环控制精度。由于此跟踪雷达伺服系统实现数字化的控制,可以根据角度定向灵敏度性能,将目标跟踪经验公式和模糊控制原理方便的结合起来,达到系统带宽和跟踪精度的最佳状态。     

多传感器多目标跟踪及航迹融合系统

多传感器数据融合能够实现信息互补以提高目标跟踪精度、识别能力以及增强系统的抗干扰性,因此受到广泛关注。本文主要针对雷达和红外跟踪及航迹融合的体系结构,对目标跟踪、航迹关联和航迹融合的各个算法进行详细描述及仿真。仿真结果表明,基于雷达和红外传感器数据融合跟踪相对于单传感器的跟踪,性能有所提高。      

MEMS热电堆传感器的红外探测系统

为了实现远距离红外目标的运动和静止状态的识别,设计了基于热电堆红外传感器的红外探测系统,系统包括梯析(GRIN)透镜、微系统(MEMS)热电堆传感器、信号调理电路、数据采集电路和识别算法.探测结果表明:在相同光路系统的情况下,探测系统实现了比热释电系统更远的探测距离,实现了动态目标和静态目标的识别,并基于探测目标温度、辐射面积的区别,实现了人、车辆和其他红外目标的分类识别,可为红外目标的探测识别提供一种新的解决方案.     

Estimation fusion with radar and ADS-B for air traffic surveillance

The surveillance sensor that has been mainly used for target tracking in air traffic control (ATC) environment is radar. The automatic dependent surveillance — broadcasting (ADS-B), which is based on the technologies of global navigation satellite systems, is recently participating in ATC systems. Although ADS-B provides more accurate measurements than does radar, it needs careful considerations for the application of the ATC systems. This is due to the fact that the reliability of ADS-B measurements is dependent upon each aircraft whereas that of radar is not. This study proposes a system for the estimation fusion of multiple heterogeneous sensors, which includes radar and ADS-B, whose measurements and sensor characteristics are different from one another. A centralized fusion architecture based on three-dimensional earth-centered earth-fixed (ECEF) common coordinate system is adopted to process the data received asynchronously from multiple heterogeneous sensors. In case of the ADS-B, the validity of the sensor data for each aircraft is checked using not only the accuracy and integrity information of the aircraft, but also a comparison of the ADS-B data with the radar data. This study also proposes variable-sized measurement vectors and matrices for the tracking filter in order to dynamically reflect the availability of the additional measurements from the downlinked aircraft parameters (DAP) which can be obtained from mode-S radar and ADS-B. The simulation results indicate that the proposed fusion system can improve the tracking performance with the advantages of different types of surveillance sensors.     

基于红外感应技术的风扇摇头装置设计

为了使风扇摇头装置实现对人体的跟踪送风,该文提出将人体红外感应技术应用于送风装置上。该摇头装置采用一种基于多光谱识别技术的红外模块。对应区域的红外模块感应到人体方位后,立即发出信号,通过角度控制系统算法分析后,控制摇头机构做出相应的动作。在此基础上,利用matlab对摇头机构的运动规律进行仿真,进一步验证设计方案的可行性。     

要地防护反无人机系统设计与实现

提出了一种要地防护反无人机系统设计与实现方法,重点解决了雷达、光电红外、无线电侦测等异类传感器的数据融合以及协同探测等问题.针对小型无人机目标特性,提出了基于多源异类传感器的航迹融合规则;针对雷达与光电红外协同精度不匹配的问题,提出一种光电扇扫搜索的方法,实现了对小型无人机的多传感器接力探测与连续稳定跟踪及有效反制.该系统已在某国家公祭日安保、某核电站低空保障等实践中得到应用实践,有效提高了对小型无人机的探测、跟踪、识别、处置能力.