基于状态空间模型的雷达目标一维散射中心参数估计

复杂雷达目标回波可看成是多散射中心回波的合成。首先建立了雷达目标回波的状态空间模型,然后利用超分辨方法估计一维散射中心的参数。在此基础上提出了一种基于状态空间的散射点数估计方法,该方法能够嵌入状态空间分析方法中,在进行超分辨分析的同时获取目标散射点数的精确估计,最后利用经典雷达回波模型对该方法进行了仿真实验验证。仿真结果表明,该方法能有效地提取一维散射中心参数并估计出散射点数,且具有良好的抗噪性。     

基于TLS-CS的外辐射源雷达超分辨DOA估计方法

针对外辐射源雷达中，传统基于压缩感知（compressed sensing，CS）的超分辨波达方向（direction of arriving，DOA）估计方法在阵列天线存在幅相误差时测角精度差和目标分辨性能低的问题，提出一种基于总体最小二乘（total least squares，TLS）-CS的超分辨DOA估计方法。首先，通过奇异值分解方法求解TLS信号模型来修正阵列天线的幅相误差；然后利用贪婪迭代追踪算法进行CS稀疏重构得到目标的方位信息。仿真分析表明，当阵列天线存在幅相误差时，本文所提方法具有良好的超分辨DOA估计性能。     

基于联合聚焦/超分辨贝叶斯模型的雷达目标超分辨重建

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)、逆合成孔径雷达(inverse SAR, ISAR)等雷达目标图像,提出了一种基于联合聚焦/超分辨贝叶斯模型的超分辨重建方法。该方法基于联合聚焦/超分辨和点扩散函数参数模型,采用Metropolis-Hastings迭代更新算法,产生一系列描述目标散射截面和散焦参数概率分布特征的样本,从而估计出最佳目标散射截面元和散焦参数,实现低分辨率图像的超分辨重建。以合成与实测图像数据为例,对该超分辨方法进行了演示并给出了重建结果。实验表明,本文提出的方法对雷达目标图像重建效果良好,可用于SAR、ISAR及实波束成像等雷达图像目标信息的开发。     

毫米波实孔径三维成像研究

用WehnerDonaldR .提出的实孔径三维成像技术 ,可以利用实孔径高分辨率雷达获得目标的三维图像。但是该方法的缺陷在于 ,如果雷达的参数一定 ,即距离维分辨固定 ,则在距离上不能分辨的散射点在方位上亦不能分辨。针对这一问题 ,提出通过在距离维采用超分辨技术 ,提高距离维的分辨率解决了以上问题 ;同时使用全局最小二乘法解决了由于采用超分辨方法而带来的振幅估计问题。仿真结果表明 ,新算法可以较好地解决以上问题 ,是可行的。     

一种基于模型的雷达超分辨方法

基于多目标及其雷达回波信号的建模,本文提出了一种实现雷达超分辨的新方法。该方法的基本思想是将空间上相距很近的多个目标的分辨转化为目标冲激响应的辨识,然后利用最小二乘方法估计目标的冲激响应函数。仿真结果表明,新的超分辨方法是十分有效的,并且具有结构简单和分辨力高等特点。     

雷达距离超分辨降噪技术及残留噪声统计特性分析

基于高分辨阵列处理算法估计雷达目标回波时延较常规的模糊图技术可获得增强的距离分辨力。本文对我们最近提出的一种针对线性／非线性调频（ＬＦＭ／ＮＬＦＭ）雷达脉压的降噪算法及残留噪声的统计特性进行了分析，并在此基础上提出了有效的距离超分辨处理方法。计算机模拟验证了分析的正确性并表明这一降噪预处理技术可大大降低雷达距离超分辨处理的ＳＮＲ门限。     

雷达波形通用调制引擎设计

针对软件化雷达复杂调制波形高效灵活产生的问题，以相干处理间隔为更新周期将复杂调制脉冲串抽象描述为波形矩阵，提出一种调选分离的雷达波形产生方式，降低了上位机的计算量以及到硬件的传输延迟。在此基础上，设计了一种基于现场可编程门阵列(field programmble gate array, FPGA)的雷达波形通用调制引擎，可实现波形产生与波形样式解耦、波形优化/选用与波形产生解耦。基于商用现货(commercial off-the-shelf, COTS)的系统测试表明，通用调制引擎可灵活支持脉内任意调制、脉间波形捷变以及初相、频偏、幅度、重复间隔等脉间参数调制，为软件化雷达波形产生与灵活运用提供设计参考。     

随机调制信号参数的统计Cramer-Rao下限及其最大似然估计

随机跳频和随机脉冲重复间隔等随机调制信号的处理可以等价为随机调制信号中的参数估计问题。针对抽象的随机调制复正弦信号模型,借助Fisher信息矩阵推导了其复幅度和调制系数估计的Cramer-Rao下限并分析了其统计特性。求解了单个和多个随机调制复正弦信号的最大似然估计,利用“广义周期图”研究了其分辨及模糊性能,为后续的信号设计与处理提供了理论参考。计算机仿真实验验证了相关结论。     

载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法

针对载频-重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题,提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法的载频-重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效,将时域信号的处理等效成空域阵列信号的处理,并将超分辨阵列信号处理方法应用到目标的参数估计中,从而把目标距离和速度的估计等效成阵列中二维参数的估计,解决了由于载频-重频联合捷变所带来的目标参数估计难题。仿真实验表明,所提方法能有效实现对目标距离和速度的超分辨估计。     

Constrained-MUSIC算法在高频地波舰载超视距雷达中的应用

在舰载超视距雷达检测时 ,由于载舰运动所造成的一阶海波谱展宽 ,遮蔽了舰船目标 ,造成目标检测的困难 ,采用空域超分辨处理 ,将目标与展宽的一阶海波谱分开是非常可行的。Constrained -MUSIC算法的分辨性能不受相干目标的影响 ,且在舰载超视距雷达中 ,由于展宽的一阶海杂波谱相应的空间方位是可计算出的 ,Con strained-MUSIC算法可以充分利用这一已知的方位信息 ,将与一阶海浪谱同频 ,但处于不同空间方位的船目标分辨出来 ,有效地实现了高频地波舰载超视距雷达检测下的空域超分辨处理 ,对在舰载雷达情形下有效地进行目标检测提供了一个良好的距离 -速度 -方位分辨后的三维检测背景平台     

基于Hankel矩阵改进TLS-ESPRIT算法的散射中心参数提取及RCS重构

基于几何绕射理论(geometrical theory of diffraction, GTD)的散射中心信号模型可以精确描述隐身目标电磁散射特性,将总体最小二乘-旋转矢量不变技术(total least squares-estimating signal parameter via rotational invariance techniques, TLS-ESPRIT)算法引入此模型中,为散射中心提取提供了超分辨率算法。针对TLS-ESPRIT算法在低信噪比条件下估计精度不高的问题,引入Hankel矩阵改进TLS-ESPRIT算法对回波数据处理的过程,改进后的算法提高了在低信噪比情况下对散射中心参数估计的精度,具有更好的噪声鲁棒性。在对目标的识别以及雷达散射截面(radar cross section, RCS)重构方面具有重要意义。     

基于时频特征提取和残差神经网络的雷达信号识别

针对低信噪比(signal to noise ratio, SNR)下雷达信号脉内调制类型识别率较低的问题, 提出了基于时频特征提取和残差神经网络的雷达信号识别算法。时频特征提取首先通过分数阶傅里叶变换对信号进行Chirp基分解, 按照Chirp基载频与调频率的不同组合对信号划分类别, 并设置对应的分类特征参数。然后, 计算信号的伪Wigner-Ville时频分布并提取Zernike矩。上述特征参数组成信号特征矢量, 使用残差神经网络分类器实现雷达信号识别。仿真结果表明, 在SNR=-2 dB时识别准确率能达到93%以上, 同时鲁棒性验证良好, 算法复杂度能够满足现实要求。     

基于迭代连续匹配追踪的高频地波雷达单次快拍DOA估计方法

高频地波超视距雷达在一个相参积累时间内只能获得空域的单次快拍,在单次快拍条件下进行波达方向估计常常性能很差。针对该问题,本文以压缩感知理论为基础,并根据目标信号在探测方位分布的稀疏性,提出单次快拍下目标方位估计方法。该方法首先利用稀疏变换字典将位于连续方位空间的目标信号变换到满足稀疏条件的离散网格点上;然后采用正交匹配追踪方法获得粗略的方位信息;最后根据迭代最小二乘连续匹配追踪算法得到目标的精确方位。理论分析与仿真证明,该方法可以提高在单次快拍下对低信噪比相干信号的方位估计精度,并且完全适用于阵元数较少的小规模高频地波雷达系统。     

基于FRFT的单基地MIMO雷达稳健波束形成算法

以单基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达系统为研究对象, 针对线性调频(linear frequency modulation, LFM)形式的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)信号, 提出了一种新的稳健自适应波束形成算法。所提算法首先利用LFM信号的特性, 对匹配滤波后的雷达回波信号进行分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT), 经化简得到峰值点作为阵列的观测值。而后, 利用观测值构建接收信号的协方差矩阵, 并使用Capon谱估计方法重构干扰加噪声数据协方差矩阵。最后, 通过求解优化问题估计实际导向矢量, 从而得到阵列的最优权值。通过计算机仿真实验, 验证了所提算法的有效性。     

基于组合噪声调频信号的高速目标参数估计

宽带噪声雷达参数估计时通常会采用宽带互模糊函数的方法,但是宽带互模糊函数庞大的运算量限制了其在实际工程中的应用,为此提出了一种基于组合噪声调频信号的高速目标参数估计方法。该方法首先将回波信号共轭自混频来抑制多普勒敏感,然后对自混频信号进行短时相关运算,并通过高斯拟合获得分段的时延精确解,最后利用最小二乘算法求得目标参数。该方法通过自混频过程获得的组合噪声调频信号具有更高的时延分辨力,提出的高斯拟合方法较经典的抛物线插值方法精度更高,整个算法无需宽带模糊函数所需的时域重构运算及二维搜索过程,运算复杂度大大降低,适用于实际工程应用。仿真结果验证了本文算法的有效性。     

对MIMO雷达参数的侦察估计及性能分析

针对多输入多输出(multiple input and multiple output, MIMO)雷达的侦察对抗问题,基于被动合成阵列技术构建了对MIMO雷达方位、辐射频率联合侦察估计的信号模型,通过多次不同速度联合谱估计算法实现了对MIMO雷达方位、频率的无模糊估计。此外,推导了多辐射源条件下方位与频率联合侦察估计的克拉美〖CD*2〗罗界(Cramer Rao bound, CRB)。频率已知条件下推导了对单部阵列雷达方位侦察估计的CRB表达式,并进一步分别给出了对MIMO雷达和相控阵雷达进行侦察估计的CRB闭解式,对比分析了两种体制下方位侦察估计的性能。理论分析与仿真实验表明:信号频率未知条件下,所提算法能够实现对MIMO雷达方位、频率的无模糊估计,侦察估计精度随着信噪比以及不同速度联合估计次数的增大趋近于CRB;信号频率已知条件下,对单部相控阵雷达和MIMO雷达方位侦察估计性能之比仅与相控阵雷达发射波束方向增益以及阵元个数有关。最后,仿真实验结果验证了本文理论分析的正确性和方法的有效性。     

多速率互质采样下的超分辨谱估计方法

针对稀疏频谱信号的获取和感知问题,提出了一种多速率互质采样下的超分辨谱估计技术。首先对信号进行多通道采样,建立起多速率互质采样下的接收信号模型,并推导了采样频率的最优选取准则。然后基于超分辨理论将不同采样速率下的基带混叠谱估计出来,并给出精确恢复的唯一性定理。在谱重构过程中,为了降低恢复算法的复杂度,又提出了一种支撑集缩减准则。以上方法既避免了栅格划分对重构模型的影响,也克服了有限长时域数据造成的频谱展宽效应,因此可以有效地提高谱估计的精度和分辨率。数据模拟实验验证了上述方法的正确性和有效性。     

二维GTD模型参数估计的PQ-FB-2D-ESPRIT算法

二维基于旋转不变技术信号参数估计(2D-estimating signal parameter via rotational invariance techniques, 2D-ESPRIT)算法是估计几何绕射理论(geometric theory of diffraction, GTD)模型参数的一种经典算法,但在信噪比较低的条件下, 2D-ESPRIT算法的参数估计精度明显下降,噪声鲁棒性较差。针对这一问题,提出一种极化平方前后向平滑2D-ESPRIT(polarized-quadratic-forward-backward 2D-ESPRIT, PQ-FB-2D-ESPRIT)算法,有效地提高了算法的噪声鲁棒性与参数估计性能。改进算法利用目标散射回波数据的极化信息,并通过对协方差矩阵平方处理和前后向空间平滑处理,提高了算法的参数估计性能与数据利用率,同时达到了去相关的效果。仿真结果表明,提出的PQ-FB-2D-ESPRIT算法的参数估计性能及噪声鲁棒性要优于经典2D-ESPRIT算法、前后向平滑2D-ESPRIT(forward-backward 2D-ESPRIT, FB-2D-ESPRIT)算法及平方FB-2D-ESPRIT(quadratic-FB-2D-ESPRIT, Q-FB-2D-ESPRIT)算法。基于不同算法估计得到的GTD模型参数对散射中心的定位精度进行比较,进一步验证了改进算法的优越性与有效性。     

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。