基于ESPRIT-LS的幅相补偿参数估计算法

幅相补偿是多频带雷达信号融合一维距离成像中的关键问题,其补偿的精度直接影响了信号融合的最终效果。分析了多雷达信号融合中的幅度相位模型,并基于旋转不变技术提出一种新的幅度相位补偿参数估计方法。该方法首先对幅相补偿模型进行预处理,使得处理后的阵列导向矢量具有旋转不变特性,然后采用ES-PRIT-LS算法同时估计多个雷达的幅相补偿参数。仿真结果表明该算法具有较高的估计精度,受噪声影响较小。     

低信噪比下多频段雷达数据高精度相参配准

子带相参配准是多波段雷达数据融合技术首先要解决的问题,它直接关系到多波段数据融合的成败。基于数据相关与基于Prony模型的方法在弱噪声的条件下能取得比较理想的相参配准结果,但在噪声较强的条件下配准误差较大。本文分析了线性相位和固定相位对一维像的影响,在此基础上利用累加一维像的图像熵,提出了依据最小熵准则和非线性最小二乘拟合获得高精度相位参数估计的方法。仿真实验表明,本文所提出的方法在低信噪比条件下的参数估计精度优于现有的方法。     

基于目标特性增强的频带缺失雷达信号融合处理

由于战场电磁环境复杂,使得在某些频段上雷达信号受到了干扰而无法用于成像。如果仅利用单部雷达在可用频段上的回波信号进行成像,则图像的分辨率无法满足实际需求。为了综合利用多部频带缺失雷达的信号,将频带缺失的多雷达信号融合问题转化为一个信号表示问题。为了增强目标特性,将合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像增强技术引入到多雷达信号融合处理中,用正则化方法来增强目标的点特性和边缘特性。此融合处理方法不仅适用于多部频带缺失雷达的信号融合,而且无需极坐标插值来完成相位解耦,更能增强目标特性。仿真实验验证了本文方法有效性。     

基于窄带雷达组网的高速自旋目标成像

针对单部窄带雷达无法获得高速自旋目标无失真二维像的问题,研究了基于多部窄带雷达组网的自旋目标无失真成像方法。首先在建立自旋目标窄带雷达回波模型基础上,分析了单基窄带雷达成像方法;然后分别研究了基于多幅窄带雷达图像配准的旋转对称目标和非旋转对称目标图像二维定标方法;最后,对配准后的各窄带雷达图像进行融合得到了目标的无失真二维像。仿真实验验证了本文方法的有效性,并分析了算法的鲁棒性。     

基于优化回波数据的图像配准InSAR干涉相位估计

提出一种基于优化回波数据的自适应图像配准InSAR干涉相位估计方法.该方法充分利用相应像素对及其相邻像素的相干信息,通过获得的最优加权向量对SAR图像进行自适应配准处理,实现对回波数据优化从而获得地形干涉相位最优估计.实验结果表明了该方法有效性的同时,能够在SAR图像配准误差较大(可以允许达到一个分辨单元)的情况下,得到稳健的干涉相位估计结果.     

FOPEN UWB SAR 抑制窄带干扰的波形设计及处理

针对叶簇穿透超宽带合成孔径雷达面临其他多种电子系统的频谱干扰问题,提出一种在干扰频带设计陷波的相位调制雷达波形设计及频域处理方法。在建立最大化使用频带和干扰频带能量之比的模型基础上,通过相位域求解共轭梯度以较快的收敛速度得到近似最优相位调制波形。基于发射信号频谱研究了频域匹配处理和距离旁瓣频域抑制加权技术。通过该波形设计及处理方法,可以灵活并有效地完成抗窄带干扰,且易于工程实现。     

改进的联合子空间投影的InSAR干涉相位估计方法

提出一种基于联合子空间投影技术的新方法来进行干涉合成孔径雷达相位滤波。所提方法采用的联合观测矢量的优点是,在任意配准误差μ（不超过1个像素）的情况下,观测矢量所对应的协方差矩阵的噪声子空间维数都和精确配准时的噪声子空间维数相同。所提方法在采用联合噪声空间投影方法的同时,充分利用观测矢量中相邻分辨单元的相干信息,因此在降低相位噪声的同时,还具有自动配准合成孔径雷达图像的功能,进而实现相应像素间干涉相位的准确估计。实测数据及仿真数据的处理结果验证了所提方法的有效性。     

基于稳健波束形成的超宽带穿墙成像方法

针对现有超宽带穿墙雷达时域波束成像分辨率低、旁瓣高以及干扰抑制能力弱等问题,提出利用稳健Capon波束形成对目标成像的方法。该方法基于目标回波模型首先补偿近场扩散损耗、墙体传播损耗和折射效应,实现天线阵列接收数据的配准,利用稳健Capon波束成像得到良好的成像分辨率和更好的干扰抑制能力。利用时域有限差分(finite-difference time domain, FDTD)数值仿真和实验数据实现了隐藏目标的二维成像,验证了该方法的有效性。     

宽带雷达能量积累与信号检测方法研究

通过对宽带雷达信号目标回波特性的研究 ,在小信噪比情况下 ,对比分析了宽带雷达脉间相干积累和脉间非相干积累方法的性能 ,同时对多种不同信号检测方法在宽带雷达中的检测性能进行了对比研究。利用模拟的理想数据和实测数据进行仿真研究的结果表明 ,脉间、脉内均采用非相干积累的滑窗检测方法是一种性能稳定运算代价小的有效方法 ,且实现简单 ,有较强的工程应用价值。     

基于迭代方法的高逼真雷达信号环境仿真研究

随着新体制雷达的不断涌现,雷达信号样式越来越复杂。通过对大量雷达对抗侦察数据的统计分析,修正了基于迭代方法的雷达信号脉冲仿真模型,提高了雷达信号环境仿真的灵活性和逼真度。对于提供逼真、动态的电磁信号环境,评估雷达侦察设备的性能,优化系统设计,进行雷达对抗侦察人员培训,具有非常重要的现实意义。在实验仿真环节中,通过四个仿真实例验证了该方法的灵活性,并说明了该模型的优点。     

Use of piecewise polynomial phase modeling to compensate ionospheric phase contamination in skywave radar systems

1.INTRODUCTION High frequencyskywaveover the horizonradarcan providearange coverageofupto4000kmbymeans oftherefractionwithintheionosphere.Butthesignal contaminationsufferedindoubleionospherictransit, especially,thenonstationarityoftheionosphereren derstheechospectrumdistortedandresolutionofco herentintegrationtechniquethatiswidelyappliedin theradarsystemsisdegradedextremely. InsomeapplicationsofHFskywaveradar,some complexgeophysicalmechanismsincludedthevaria tionoftheionospheremaypro…     

基于CAF相参积累的多载波信号时频差估计算法

多载波信号具有丰富的频域信息,相参积累能够拓宽信号的有效带宽,克服单载波信号带宽窄导致时差(time difference of arrival,TDOA)、频差(frequency difference of arrival,FDOA)参数估计精度不高的问题。以多载波信号的检测定位为背景,研究了基于多个载波信号互模糊函数(cross ambiguity function,CAF)相参积累的TDOA/FDOA参数估计算法,为多载波信号的无源定位提供高精度的定位参数估计方法。基于接收信号模型,推导了多载波信号的互模糊函数,从TDOA/FDOA两个维度分析了不同载波信号CAF的相位关系,通过相位补偿实现了多载波信号CAF的相参积累,并从理论上分析了TDOA/FDOA参数估计的性能改善情况。蒙特卡罗仿真表明,提出的多载波信号相参积累TDOA/FDOA估计算法性能明显优于单载波信号的估计性能,性能改善情况与理论分析一致。     

自适应FIR高精度时延估计研究

从最小二乘原理出发,结合参量模型时延估计方法,提出了一种使得时延引起的输入信号与参考信号之间实现最小二乘的自适应FIR高精度时延估计方法。与广义互相关法、相位谱法和自适应最小均方(leastmean square,LMS)时延估计方法相比,该方法具有算法简单、运算量小、精度高、收敛快的优点。计算机仿真实验和消声水池试验结果均验证了该算法的有效性。     

基于组合式信号源的非线性系统辨识

针对非线性系统中噪声的干扰，研究了一类神经模糊Hammerstein输出误差非线性系统的建模和辨识方法，利用组合式信号源实现静态非线性模块和动态线性模块参数辨识的分离，推导了相关性分析法和辅助模型递推最小二乘辨识方法估计动态线性模块和非线性模块的参数，有效抑制系统输出噪声的干扰。仿真结果表明：与最小二乘算法、多项式模型以及多信息方法相比，提出的方法具有参数估计收敛速度快，辨识精度高，建模误差小等优势，验证了所提学习算法的有效性。     

基于全局最小熵的随机稀疏调频步进信号运动补偿方法

发射频率和孔径二维随机稀疏的调频步进信号,可降低雷达系统对采样率的要求,同时可提高抗干扰能力。但是调频步进信号随机稀疏时会带来运动补偿困难的问题。针对此问题,提出一种基于全局最小熵的运动补偿方法。首先,利用全局最小熵方法完成包络对齐;其次将初相校正问题转换为径向速度与加速度的参数估计问题。为实现速度的高精度估计,采取粗搜索与精估计相结合,以全局最小熵作为代价函数,基于黄金分割法进行变步长搜索实现参数的快速高精度估计,最终完成初相校正。理论分析和仿真结果表明该算法具有参数估计速度快、估计精度高且在较低的信噪比条件下具有较高稳健性的优势。     

基于相参积累的捷变频雷达系统相位误差估计与稀疏场景重构算法

针对系统相位误差导致的捷变频雷达目标回波信号相参积累性能下降问题, 构建了系统相位误差下捷变频雷达目标回波信号相参积累模型, 并基于目标的距离-速度二维稀疏性建立了最小ℓ₁范数优化模型, 提出一种基于交替方向乘子法的系统相位误差估计与目标场景稀疏重构联合处理算法, 实现了系统相位误差和目标参数的精确估计。仿真结果表明, 在信噪比为20 dB的情况下, 该方法能够精确估计系统相位误差, 其估计误差在2°以内。同时，相比于逆合成孔径雷达相位自聚焦算法, 所提算法重构性能和计算效率均得到改善, 目标重构幅度均方差提高了10 dB, 运算时间减少到1/2。     

基于吕氏分布的机动目标参数化平动补偿方法

在逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,IS A R)成像过程中,目标为规避雷达照射通常会进行机动,导致回波包络产生剧烈弯曲,同时加剧回波相位变化的复杂性,大大提升了平动补偿的难度.为了实现对机动目标回波进行准确稳定的平动补偿,提出一种基于吕氏分布(Lv's distribu...     

基于矩阵束的多波段雷达信号高精度融合成像算法

多波段信号融合技术在信号层将多个不同子带融合成一个大带宽信号,因而能够有效提高雷达图像距离分辨率。目前,基于全极点模型的融合技术主要采用root-MUSIC(multiple signal classification)及其改进算法实现极点的估计,在较弱的噪声条件下这种方法得到了不错的融合效果。然而在低信噪比条件下root-MUSIC算法容易受到噪声干扰而难以实现正确极点获取,进而极大影响到最终信号融合效果。为减小噪声影响,提出用矩阵束算法实现多波段信号极点估计,在此基础上通过不同子带对应极点间的相位关系估计出相干参数,同时对融合结果以信号差的2范数最小为准则进行迭代,以减小融合信号的误差。最后采用加权寻优的方式进一步提高了信号的融合精度。仿真实验结果表明,提出的方法有效提高了低信噪比条件下的多波段信号融合效果。