基于主分量分析的机载雷达空时二维自适应处理方法

通过分析机载预警雷达系统自由度数目与杂波自由度数目的关系,空时二维自适应处理可以只在主子空间进行.对于杂波抑制,提出了主分量分析实现空时二维自适应处理方法.该方法能以简单的运算求出最合理的系统自由度去抑制杂波,达到了简化系统设备的目的.文中并就一些实际问题进行了较详细探讨,通过模拟实验验证了该方法的有效性.     

基于深度学习的GPR B-SCAN图像双曲线检测方法

利用深度学习方法来处理探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)数据以提高GPR B-SCAN双曲线检测准确率.为了解决数据集样本不够的问题采用循环生成对抗网络(Cycle Generative Adversarial Networks,Cy-cleGAN)算法对GPR B-SCAN图像数据进行增强.采用Faster R-CNN算子来定位双曲线图像区域,充分利用双曲线结构对称性及其方向差异性特征,设计与之对应的卷积核模板,通过卷积运算实现对B-SCAN图像中双曲线目标的有效分割.对双曲线目标采用最小二乘法进行二次曲线拟合得到精确的双曲线图像.与基于迁移学习的方法、HOG算法以及基于Hough变换的B-SCAN检测算法等相比,本文方法得到的结果在综合指标度量F上是最优的.     

超宽带穿墙雷达成像技术研究

文中详细介绍了超宽带穿墙雷达试验系统及其数据处理技术.针对试验系统中基于延时-求和波束形成方法的传统超宽带成像算法目标分辨率低、容易产生误判的缺点,引入最小方差无畸变响应波束加权及相关因子加权,优化成像算法,并应用于墙后隐藏目标的检测、成像试验.外场试验表明,应用优化后的成像算法,系统能对未知场景中的目标给予准确定位,目标杂波比改善了9.41dB.     

基于逆QR分解的机载雷达空时二维自适应处理算法

对于各列先微波合成为列子阵的矩形正侧面相控阵机载预警的雷达的空时二维自适应处理,由于不可避免的阵元随机幅相误差导致各列子阵的仰角方向图（特别在副瓣区）有罗大差异,其杂波谱沿斜距呈非平稳性,要求空时二维自适应处理的权值能适应这种非平稳性,本文基于逆ＱＲ分解技术提出了一种求解空时二维自适应处理权值的快速递推算法,实验结果表明,用该算法获得的权值有效地民晨平稳环境下杂波抑制性能。     

室内MIMO无线信道模型和信道容量研究

本文从工程的实际出发,首先提出一种修正的室内MIMO无线信道模型,该模型有效地修正先前室内MIMO无线信道模型的不足,具有明显吻合室内实际通信环境的特点,然后分析天线方向性以及天线单元间的互耦对室内MIMO无线信道容量的影响.数值模拟验证了这种影响,并得到在一定条件下互耦导致的天线方向图畸变产生角度分集,提高信道容量,互耦对空域相关性无影响的条件以及室内丰富的多径使天线方向性对信道容量的影响不明显等结论.最后,实验也证实理论分析.     

机载光电跟踪系统连续帧图像快速识别定位

针对机载光电跟踪系统连续帧图像快速识别、准确定位的要求,本文在深入分析连续图像序列特性和机载光电跟踪系统特点的基础上,结合精密转台的运动变化信息,提出了基于转角信息的连续帧图像处理算法.该方法根据精密转台的转角变化信息,采用连续的图像序列进行多帧间差值运算以获得目标残差图,残差图之间相乘.除去大部分随机噪声点,结合中值滤波和自适应渡门跟踪算法,大大的减小了运算量,实现了运动目标的快速跟踪定位.通过对目标实测图像序列的试验,结果表明,该算法具有快速、稳定等优点,能满足机载光电跟踪系统实时图像跟踪的要求.     

利用块间耦合稀疏贝叶斯学习的建筑物布局成像方法

该文针对现有穿墙雷达建筑物布局成像中扩展目标稀疏成像方法未能有效利用墙体反射信号的结构稀疏性,导致成像中出现墙体不连贯和墙体轮廓不明显的问题,提出一种利用稀疏信号块间耦合的建筑物布局成像方法。该方法在块稀疏信号特性的高斯分层先验模型的基础上,利用块间耦合系数进一步表征场景中墙体反射信号的结构稀疏性,然后将其引入到控制稀疏信号先验概率分布的超参数中,从而把稀疏信号的结构性转化为超参数的耦合关系,最后利用期望最大化(EM)算法求解超参数的最大后验(MAP)估计。仿真和实验数据处理结果表明,该方法有效改善了墙体的成像质量。     

一种大规模传感器网络节点分布式定位算法

针对大规模无线传感器网络(WSN)中节点难以定位的问题,该文提出一种基于改进牛顿法的分布式定位算法。该算法包括网络划分和分布式算法。首先,根据节点位置和节点之间直接相连的距离信息,将无线传感器网络划分为若干个重叠的子区域,并将子区域的定位问题归结为无约束优化问题,每个子区域可以独立计算;然后,使用分布式算法估计子区域中的节点位置并进行局部融合。实验结果表明,与已有算法相比,该算法具有良好的扩展性,在大规模网络中定位精度更高,能满足大规模无线传感器网络中节点定位需求。     

基于5G的外辐射源雷达模糊函数研究

随着低空空域开放和无人机等航空技术的发展,对城市或郊区等电磁频谱紧张的区域开展低空目标探测愈发重要,采用5G信号作为机会照射源的外辐射源雷达在该领域展现出了广阔的应用前景。相比4G网络,5G波形方案的实现细节发生了本质的改变,因此基于不同外辐射源信号的模糊函数也存在较大差异,而现有文献对基于5G信号的外辐射源雷达模糊函数的相关研究仍然较为缺乏。本文从信号的基本结构入手,采用对比分析的方法,从理论上对5G信号和4G信号在帧结构及物理资源结构等方面存在的差异进行了详细对比;搭建了系统仿真模型,并对基于5G信号的外辐射源雷达的模糊函数进行了仿真实验;最后,针对模糊函数中的各类副峰,分析了该模糊副峰产生的原因以及可能对信号探测性能造成的影响,并对部分副峰的抑制方式进行简单阐述。该文为基于5G信号的外辐射源雷达副峰的抑制提供了新的思路和方向。