基于多电视台的两种无源雷达成像算法

基于外辐射源的无源雷达成像是当前新体制雷达的研究热点,给出了利用多个电视台作为外辐射源的直接二维快速傅里叶变换成像算法和极坐标成像算法。建立了多基地无源雷达成像模型,通过理论推导得到目标散射函数和雷达接收信号之间的傅里叶变换对的关系。选取15个电视台信号作为外辐射源进行了仿真实验,分析和比较了两种算法的性能,证实了算法的可行性。     

适用于非合作照射源的无源雷达运动目标成像方法

针对运动目标的无源雷达成像,给出一种采用分布式接收孔径的成像方法。首先建立运动目标的回波信号模型,该模型无需任何发射源先验信息。而后基于分布式孔径接收到的回波数据稀少,以目标位置和速度为未知量采用广义似然比检验的方法进行成像,完成成像区域内运动目标的成像和速度估计。最后以WiMAX信号作为机会照射源进行仿真分析,结果表明所用方法能够有效实现无源雷达动目标成像。     

外辐射源雷达模糊函数的快速算法与硬件实现

外辐射源雷达作为一种新体制雷达在探测低空小目标应用中得到了广泛的关注。针对外辐射源雷达利用模糊函数探测目标时延和多普勒频移的计算量大、难以满足系统实时性要求的问题,提出一种快速计算模糊函数方法。首先，将数据进行分段;然后，对分段后数据分别进行相关运算和抽取滤波;最后，用快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)算法对数据进行处理,显著提高了模糊函数的计算效率,并在现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array, FPGA)上实现了该算法。实测结果表明了该算法的可行性，研究成果为外辐射源雷达系统算法硬件化提供了参考依据。     

外辐射源雷达模糊函数的快速算法与硬件实现

外辐射源雷达作为一种新体制雷达在探测低空小目标应用中得到了广泛的关注。针对外辐射源雷达利用模糊函数探测目标时延和多普勒频移的计算量大、难以满足系统实时性要求的问题,提出一种快速计算模糊函数方法。首先，将数据进行分段;然后，对分段后数据分别进行相关运算和抽取滤波;最后，用快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)算法对数据进行处理,显著提高了模糊函数的计算效率,并在现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array, FPGA)上实现了该算法。实测结果表明了该算法的可行性，研究成果为外辐射源雷达系统算法硬件化提供了参考依据。     

DTMB外辐射源雷达参考信号纯度对探测性能的影响分析

外辐射源雷达通过被动接收目标反射的第三方照射源信号来实现目标探测,其中参考通道纯净参考信号获取与目标通道直达波抑制是实现目标相干检测的两项关键技术。研究了基于地面数字多媒体广播（digital terrestrial multimedia broadcasting, DTMB）的外辐射源雷达中的参考信号重构技术,并结合时域直达波抑制和匹配滤波处理重点分析了重构参考信号纯度对目标探测性能的影响。仿真与实测数据处理结果表明,重构技术能够有效地获取参考信号,提高参考信号纯度,对改善外辐射源雷达的探测性能有积极的作用。     

基于合作目标的外辐射源雷达发射站直接定位

外辐射源雷达利用已知位置信息的第三方发射站发射的信号作为照射源,对运动目标进行探测定位。但在实际应用中,发射站精确位置信息往往难以预先获取,给外辐射源雷达在未知环境中的快速应用带来困难。为了解决该问题,将已知轨迹的无人机作为合作目标。利用实时获取的无人机位置信息,建立了发射站位置未知时的目标直接定位模型。并进一步构建了基于目标位置的代价函数,从而实现对发射站位置的精确估计。该方法不仅可以克服常用两步定位算法中存在信息损失的不足,可达到更高的定位精度,而且利用了外辐射源雷达直达波信号,较传统直接定位方法性能更优。最后,通过仿真验证了该算法的有效性。     

三坐标数字电视外辐射源雷达实验研究

论述了利用新近研制的二维阵列开展基于数字电视信号的三坐标外辐射源探测实验的研究结果。结合数字电视信号的电波覆盖特征,首先论证了低空目标三坐标定位情况下仰角测量的必要性,接着阐述了接收阵列设计的原理和方案,并讨论了相应的仰角和方位角的估计策略及转换方法,最后重点介绍了实验开展的情况,包括系统配置、空中目标探测典型结果及分析,从实验角度验证了该三坐标数字电视外辐射源雷达方案的性能。     

基于GPU的外辐射源雷达信号处理实时实现方法

随着外辐射源雷达技术的发展,实时处理能力成为制约外辐射源雷达系统性能的重要因素。现有的处理手段仅适用于较小采样率信号以及低速目标的情况,对于数字电视信号等大带宽高采样率的外辐射源雷达信号以及高速小目标的情况很难满足实时性的要求。提出了一种基于图形处理器的外辐射源雷达信号处理实时实现方法,能够提高分块最小均方误差算法和Keystone算法的并行处理能力。通过真实数据验证表明基于所提结构的实现方法能够满足外辐射源雷达信号处理实时性的需求。     

基于外辐射源信号的时差定位系统定位精度分析

利用调频广播、电视等外辐射源信号对目标进行无源定位和跟踪是空中目标监视与探测领域的一个重要发展方向,而确定有效的定位方法是系统实现的一个关键技术难题。叙述了基于外辐射源信号目标探测系统利用时差和方向信息实现对目标单点定位的基本原理,详细分析了对于地面固定接收站和空中运动观测平台两种场景下的目标定位精度。并计算分析了对于基于调频广播信号和基于电视信号两种目标探测系统测时差精度和位置精度对目标定位精度的影响。研究结果对定位系统的设计和工程实现具有重要的参考价值。     

外辐射源雷达网络中的接收站自适应选择方法

由于带宽和能量的限制,外辐射源雷达网络在多目标跟踪过程中可能无法利用所有接收站数据,需要进行接收站的选择。基于势均衡多目标多伯努利滤波器,本文提出了一种新的接收站自适应选择方法。首先,对目标概率密度函数(probability density function, PDF)进行预测。其次,计算各接收站的理想量测,并利用该量测对预测PDF进行更新。最后,将目标数的后验期望估计及其方差分别作为目标函数,衡量不同接收站对PDF的更新质量,选择出最佳接收站。仿真实验利用多普勒频率对目标进行跟踪并在跟踪过程中完成接收站的选择,实验结果证明了所提方法的跟踪精度优于其他传统方法。     

短波信道探测中窄带干扰的去除算法

对于短波信道传播特性的弱信号探测,信号干扰噪声比低,如何减小干扰就显得十分重要。由于基于传统傅里叶变换去干扰算法在去窄带干扰时对幅度和相位的估计不够准确,提出了一种基于傅里叶变换和概率密度相结合的窄带干扰去除算法。仿真结果表明,该算法能很好地去除窄带干扰。但上述算法在去除实测信号中的窄带干扰时性能不佳,所以提出一种改进的傅里叶变换和概率密度相结合的窄带干扰去除算法。实验结果表明,改进后的算法能去除实测信号中的窄带干扰,为解决低信噪比条件下探测信号的参数估计奠定了基础。     

一种超复数频域的有意义数字水印算法

针对彩色载体图像,提出了一种彩色图像超复数频域的水印算法。它通过对彩色载体图像进行快速超复数傅氏变换,在超复数频域选择合适频段嵌入水印,并且修改其对称系数的值,保证了嵌入水印图像仍然可以用彩色图像的红、绿、蓝三色进行传输。分析表明提出的方法通过超复数傅氏逆变换,可以把水印带来的误差扩散到整幅图像,并且是分散到红、绿、蓝三色的各个分量上,从而实现数字水印的不易感知性和安全性的良好结合。本算法还提出了对水印数据进行"交叉冗余嵌入"的规则,以进一步提高数字水印的鲁棒性。最后给出了实验结果,验证了本算法的优越性。     

基于傅立叶变换的积分算法研究

在信号分析与处理中,常涉及的积分变换是傅里叶变换(FT)、傅里叶级数(FST)、傅里叶Z变换(FZT)及离散付里叶变换(DFT)。本文通过分析FT与FST、FZT、DFT的关系,提出一种基于FT计算FST、FZT、DFT的新算法,并通过例子说明这种算法的实用性。     

基于FFT BAQ的SAR原始数据压缩新算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)原始数据频域压缩运算中基于快速傅里叶变换的分块自适应量化(fast Fourier transform based block adaptive quantization, FFT BAQ)算法实现复杂的问题,分析了SAR原始数据二维傅里叶变换后数据的能量分布情况。从香农率失真理论出发,利用信源微分熵确定最优的量化比特分配,提出了一种改进的FFT BAQ算法。分析了改进算法的复杂度,并与传统的FFT BAQ算法和BAQ算法做了相应的比较实验。实验表明,改进算法在保证原压缩性能的基础上降低了FFT BAQ算法的复杂度和对硬件的要求。     

OFDM水声通信系统LS-DFT信道估计算法

对于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)水声通信系统,频域最小二乘(least square, LS)信道估计算法受噪声影响较大,离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT)插值算法引入了由于空载波所产生的误差。针对上述问题,提出了一种LS-DFT信道估计算法,先对导频子载波进行LS信道估计,再通过DFT作降噪处理,然后通过误差对比和数据替换,得到一组新的导频信道估值,最后通过线性插值获得数据子载波处的信道估值。理论分析和仿真结果均表明,该算法能以较小的复杂度有效提升系统的性能。     

Novel imaging methods of stepped frequency radar based on compressed sensing

The theory of compressed sensing (CS) provides a new chance to reduce the data acquisition time and improve the data usage factor of the stepped frequency radar system. In light of the sparsity of radar target reflectivity, two imaging methods based on CS, termed the CS-based 2D joint imaging algorithm and the CS-based 2D decoupled imaging algorithm, are proposed. These methods incorporate the coherent mixing operation into the sparse dictionary, and take random measurements in both range and azimuth directions to get high resolution radar images, thus can remarkably reduce the data rate and simplify the hardware design of the radar system while maintaining imaging quality. Experiments from both simulated data and measured data in the anechoic chamber show that the proposed imaging methods can get more focused images than the traditional fast Fourier transform method. Wherein the joint algorithm has stronger robustness and can provide clearer inverse synthetic aperture radar images, while the decoupled algorithm is computationally more efficient but has slightly degraded imaging quality, which can be improved by increasing measurements or using a robuster recovery algorithm nevertheless.     

基于稀疏FrFT的窄带雷达目标架次识别方法

架次识别对于窄带雷达编队目标的探测与识别具有重要意义。本文基于最小熵准则提出了稀疏分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FrFT)最优变换阶次估计算法, 首先将雷达回波数据的FrFT结果的熵值建模为变换阶次的函数, 进而将变换阶次估计问题转化为稀疏优化问题, 利用稀疏重构算法获得最优变换阶次。最后,应用该算法分析窄带雷达多波门回波数据Doppler频率特性, 获取编队目标的架次信息。仿真和实测数据结果表明, 所提方法避免了暴力搜索能够快速获得FrFT最优变换阶次, 将该算法应用于窄带雷达回波信号处理能够准确识别编队目标架次信息。     

基于DBZP差分相干的GPS信号捕获算法

针对弱信号环境下全球定位系统(global position system, GPS)信号捕获问题,提出了一种基于双块零拓展（double block zero padding, DBZP）差分相干捕获算法。该算法将快速傅里叶变换（fast Fourier transform, FFT)、DBZP、差分相干及频率误差修正等4项技术有机结合,从而有效减小了在FFT计算过程中由大多普勒频移引起的码片速率变化而造成的相关功率损失,同时也削弱了残余多普勒频率造成的功率损失。实验表明,算法能明显提高系统捕获性能,在仿真数据集下,与直接FFT差分相干算法相比,捕获灵敏度提高了约2.8 dB,并在给定的积分时间及载噪比下,捕获频率误差的标准差小于20 Hz;在实验数据集下,与直接FFT差分相干算法相比,捕获结果信噪比提高了约3 dB。     

高阶运动目标的长时间相参积累算法

针对具有任意阶运动的目标的长时间相参积累问题,提出一种基于多维非均匀快速傅里叶变换(non-uniform fast Fourier transform, NUFFT)的长时间相参积累算法。该算法先在快时间频域沿慢时间维利用多维NUFFT实现运动补偿,然后通过快速傅里叶逆变换(inverse fast Fourier transform, IFFT)最终实现相参积累。该算法积累性能接近理论最优且计算量小于已有算法。特别地,对于具有加加速度的运动目标进一步提出基于Wigner NUFFT的相参积累算法,该算法相比多维NUFFT,计算量大大减小,但对积累前单个脉冲的信噪比提出更高要求。仿真结果证明了所提算法的有效性。     

短波跳频FH/QDPSK系统信道自适应监测的研究(Ⅰ)

基于短波跳频FH/QDPSK系统的FFT解调 ,利用FFT解调的结果 ,提出了在瑞利衰落信道中对信道的比特误码率BER进行实时自适应监测方法 ,该方法利用伪错外推较好地解决了在较短的监测时间获取较精确的监测结果。模拟结果表明 :采用伪错的线性外推算法 ,其估值的最大绝对误差不超过 0 89,最大相对误差不超过35 7%。