基于微多普勒效应和AR模型的车辆目标分类方法

轮式车辆和履带式车辆的分类是地面目标识别的难点之一.车轮旋转和履带的运动是典型的微动,其产生的微多普勒特征可作为两类车辆目标分类的重要依据.首先,针对短驻留条件下两类车辆目标的雷达回波,分析了两类目标不同微动导致的微多普勒特征差异;其次,基于目标回波短时平稳相关的性质,建立了目标回波的AR模型,采用前后向预测方法得到相应的AR模型系数,提出基于AR模型系数的车辆目标分类方法,并给出AR模型阶数的判定方法,对比了前后向预测系数特征与前向预测系数特征的可分性.最后,结合两类目标的实测数据,在回波预处理的基础上,通过提取实际回波数据的AR模型系数实现了车辆目标的分类,验证了方法的有效性和稳健性.     

地面车辆目标识别研究综述

地面车辆目标是重要的民用和军事目标,车辆目标的识别研究对于智能交通管制和国防安全具有重要应用价值.本文对地面车辆目标识别的国内外研究现状和应用背景进行综述,对现有的地面车辆目标探测手段、特征提取及分类方法进行梳理总结,最后对地面车辆目标识别技术的发展趋势进行展望,预期为地面车辆目标的分类和识别研究提供参考和借鉴.     

OFD-LFM MIMO雷达中旋转目标微多普勒效应分析及三维微动特征提取

该文将微多普勒效应引入到多输入多输出(MIMO)雷达技术研究,以旋转运动目标为例,分析了雷达辐射正交频分线性调频信号(OFD-LFM)时目标的微多普勒效应,给出了其参数化表达。在此基础上,进一步将微多普勒理论从目前的雷达视线方向上的微动分量提取扩展到微动部件3维运动和结构特征提取,利用MIMO雷达的多视角特性,提出了构建多元非线性方程组求解旋转部件的3维运动参数的算法,实现了目标3维微动特征的提取。仿真实验验证了算法的有效性和鲁棒性。     

基于压缩感知的多目标认知成像方法

为利用有限雷达资源实现对多ISAR目标的实时高分辨成像,提出了一种基于压缩感知的相控阵雷达多目标稀疏孔径认知高分辨成像方法．在对目标稀疏特性认知的基础上,构建了基于目标横向稀疏度和成像积累时间的雷达资源动态分配函数,并给出了成像质量评估标准,最终实现了有限雷达资源条件下不同ISAR目标的高分辨认知成像．仿真结果表明,利用该方法成像不仅可以减少雷达成像发射脉冲数,而且可以有效减少雷达观测时间,同时还能获得高质量的目标ISAR像．     

基于贝塞尔函数基信号分解的微动群目标特征提取方法

微动特征提取是群目标分辨的有效手段,以往针对孤立目标的特征提取技术不再适用。针对此该文提出了一种基于信号分解的微动群目标特征提取方法。首先通过分析微动信号的正弦调频(SFM)形式,推导了SFM信号相位项在k-分辨率贝塞尔函数基上的分解结果;然后根据回波分解结果中微动频率与函数基的一一对应关系进行频率粗略估计,并针对误差产生原因给出了精确的微动频率估计方法;最后在离散信号相位解模糊的基础上,完成各子目标的微动频率提取。仿真实验验证了算法的有效性,且与正弦调频傅里叶变换(SFMFT)算法和平均幅度差函数(AMDF)算法相比具有更高精度。     

基于高阶矩函数的宽带雷达微动特征提取

雷达目标部件的旋转运动引起的微多普勒效应为目标精确识别提供了新的技术途径,近年来获得了广泛研究。该文以含旋转部件目标为例,提出一种基于高阶矩函数的宽带雷达微动特征快速提取方法。首先对经参考信号共轭相乘后的旋转散射点回波信号进行了分析,并得到了其关于不同快时间及慢时间的高阶矩函数,然后,通过检测该函数虚部傅里叶变换累积结果的峰值位置,实现了目标部件微动特征的快速提取。仿真实验验证了该方法的有效性。     

稀疏线性调频步进信号ISAR成像观测矩阵自适应优化方法

基于压缩感知(CS)理论的稀疏线性调频步进信号(SFCS)逆合成孔径雷达(ISAR)成像技术能够从少量观测数据中高概率重构出目标像,其中,观测矩阵的优化设计是提高成像质量和减少观测数据量的有效途径。然而,现有的观测矩阵优化设计研究通常没有考虑目标特征信息的有效利用,对目标的自适应能力不足。因此,该文在充分利用目标特征信息的基础上,结合稀疏SFCS信号的实际物理观测过程,提出一种ISAR成像观测矩阵自适应优化方法。该方法首先建立参数化稀疏表征成像模型以解决稀疏SFCS信号多普勒敏感问题,在此基础上,以在达到成像质量要求条件下使用最少观测数据量获得最优成像结果为目标对观测矩阵进行自适应优化设计,最终能够利用最少的数据量获得满意的目标成像结果。仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于调频连续波的双基逆合成孔径雷达研究

在双基地雷达模型的基础上,研究了应用调频连续波（FMCW）雷达进行双基逆合成孔径雷达（ISAR）成像的具体问题。首先对双基体制下FMCW雷达的回波信号进行详细分析,从回波信号相位中提取出采用FMCW信号所特有的距离快时间和方位慢时间耦合项,分析该耦合项在距离多普勒域的形式及其对目标一维距离像的影响,并采用相应的补偿算法进行补偿。仿真结果表明：所述补偿算法能有效改善采用FMCW信号导致的散焦现象,获得聚焦良好的目标成像图。     

随机线性调频步进雷达波形设计及成像算法研究

线性调频步进信号能在不增加系统瞬时带宽的情况下用数字信号处理的方法获得高的距离像分辨率,是一种高效的雷达信号形式。针对传统的线性调频步进信号抗干扰能力较差的问题,该文提出一种可以随机发射线性调频步进信号子脉冲的波形设计方法,结合压缩感知理论,运用较少的子脉冲实现了对运动目标1维距离像的重构和高分辨的2维成像。在此基础上,进一步分析了目标运动对随机线性调频步进信号雷达成像的影响,设计了包含测速脉冲的随机线性调频步进信号,并提出了基于时频分析、Radon变换和二值数学形态学相结合的运动速度估计及补偿方法。仿真实验验证了随机线性调频步进信号逆合成孔径雷达的性能及该文方法的有效性。     

基于微动特征关联的空间自旋目标宽带雷达三维成像

自旋目标3维成像对于空间目标识别具有重要意义。为了解决单基雷达中无法获取自旋目标真实3维结构特征的问题,该文提出一种基于微动特征关联的自旋目标宽带雷达3维成像方法。通过利用多部雷达获取目标在不同视角下的回波信号,基于目标自旋时各散射中心的微多普勒信息特征实现不同雷达回波数据的多散射中心关联,获得了能够反映自旋目标真实尺寸的3维像。仿真结果验证了该方法的有效性和鲁棒性。