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。     

慢起伏不可分辨目标的单脉冲角估计

不可分辨目标角估计方法大多是以SwerlingⅡ型目标进行信号建模,这通常需要雷达采用频率捷变来实现脉冲间目标幅度的不相关。考虑到非频率捷变雷达观测的目标回波为慢起伏的情况,深入研究了目标雷达散射截面积(radar cross section, RCS)起伏特性对单脉冲雷达测向的影响,提出了一种基于目标单脉冲角估计统计特征的两个慢起伏不可分辨目标的角度分辨方法。Monte Carlo仿真结果表明了该方法的有效性。     

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。     

基于L型阵列MIMO雷达的多目标分辨和定位

针对多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达的自由度特性,提出了一种单基地L型阵列MIMO雷达的空间多目标分辨和定位方案和基于Capon波束形成器的MIMO Capon二维空间谱估计方法。该方法可对空间目标二维DOA进行估计从而完成对多目标的分辨定位,对方案中可分辨定位目标数目进行了分析。分析和仿真结果表明,将该方案应用于雷达目标定位系统中,在实际阵元数目不变的情况下,可提高系统自由度的利用率,增加可分辨目标数目,节约成本。     

基于CS的脉冲压缩雷达单快拍DOA估计

在脉冲压缩雷达系统中估计目标波达方向（direction of arrival, DOA）的主要问题之一是：脉压前信号的信噪比低、目标没有在距离域分开;脉压后的信号虽然信噪比得到了改善且目标已按距离分开,但是快拍数却非常有限。为了解决这一矛盾,提出了基于压缩感知的单快拍DOA(single-snap DOA, SSDOA)估计方法。与传统DOA方法相比,该方法具有更高的估计精度和分辨能力,并且能处理相干信号,且无需已知目标数目。仿真表明,本文提出的SSDOA算法在估计精度上和分辨能力上都优于多重信号分类（multiple signal classification, MUSIC）算法,并为雷达系波达方向估计; 压缩感知; 单快拍处理; 脉冲压缩雷达统的实时分析提供了保障。     

基于相干极化GTD模型的散射中心提取新方法

针对高分辨极化测量雷达体制,提出了一种基于相干极化几何绕射模型(GTD)的雷达目标散射中心提取新方法。首先建立了全极化测量条件下的相干极化GTD模型,并将MUSIC算法拓展用于高分辨雷达目标的全极化散射中心提取。该方法是一种极化和超分辨联合处理方法,它实现了对不同极化通道的散射中心数目、位置、类型、强度以及归一化相干极化散射矩阵的同时估计,同时还因充分利用了全极化信息,提高了各参数估计的精度。基于仿真和实测数据的实验结果验证了该方法的有效性。     

基于逆协方差矩阵估计的杂波抑制方法

分析了机载双基地雷达杂波分布的特点,并基于杂波逆协方差矩阵的特性提出了基于逆协方差矩阵估计的机载双基地雷达杂波抑制方法。首先利用常规方法估计得到邻近距离门的协方差矩阵;然后利用邻近距离门的逆协方差矩阵对待检测距离门的逆协方差矩阵进行估计;最后通过传统的空时自适应处理方法完成对杂波的有效抑制。仿真结果表明该方法可明显改善机载双基地雷达的杂波抑制性能。     

双基地MIMO雷达的高速运动目标定位方法

高速运动目标的大多普勒频率会导致传统匹配滤波器严重失配,因此当目标高速运动时多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达利用传统匹配滤波器无法有效地形成虚拟阵列。研究了利用双基地MIMO雷达实现多个高速运动目标交叉定位的方法,采用降低雷达距离分辨率的方式以获取较长时间的相参积累,并将接收阵列回波信号与发射信号共轭相乘后的数据进行频域处理,有效形成了虚拟阵列,然后利用传统超分辨算法对在相同粗距离分辨单元上的高速运动目标的发射角和接收角进行联合估计,从而能够有效交叉定位多个在距离上无法分辨的高速目标。仿真结果表明了所提方法的可行性和有效性。     

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。     

高距离分辨雷达用相关滤波提高目标检测性能

当目标被大时间带宽积的信号照射后，其回波特性并不呈现出点目标特性。对于这种目标回波信号的检测可以利用相关滤波的方法。本文将叙述相关滤波法的原理和性能。由于采用此法可以提高目标信号／噪声比，因而也可使低ＲＣＳ（雷达反射截面积）目标检测性能得到提高。     

基于子像空间的雷达目标一维距离像识别

提出了一种基于子像空间的雷达目标一维距离像识别方法。该方法一方面通过建立目标子像空间，改善了对输入目标为库属目标的识别率；另一方面基于假设检验理论，在分类判决中引入判决门限，能够有效地对库属目标和非库属目标进行判别。模拟实验结果表明该方法的有效性。     

Techniques for Radar Imaging Based onMUSIC Algorithm

1.INSTRuCTION'~~that,whenaradarilluminatestargets,therearethreesections:Rayleishsects~aamopticalsection.Inopticalsection,thatistosay,whenradarillumination~isedenough,theradartargetcanbeconsideredasacollectionofafinitenumberof:'peteringcenterS.ThefundarnelitaltaskofradarimagingistomakecorrelativeaccumuMOf~tedradarsignalintermsoftargetscatteringcentermodel,attainthelocationof'~Centerandthecorrespondedscatteringimmensityfromthetargetback-scatteringx~ieS,andregenerstetheprocedureofthetargets…     

一种基于低分辨雷达的目标识别方法

讨论了一种基于低分辨雷达的目标(飞机)识别方法,描述了这种识别方法所依赖的硬件平台即目标回波数据采集系统的组成及工作原理,阐述了一种基于低分辨雷达的目标粗分类(目标大、中、小等粗略属性的判别)的方法,研究了低分辨条件下目标特征描述的思路, 尝试利用这些方法进行目标属性的粗分类以及进行机群目标架次的判别。现场实验表明,这 些方法是可行有效的,对于提高常规低分辨雷达的性能有着重要的意义。     

距离扩展目标检测的研究

本文以脉冲串作为距离扩展目标的回波模型，根据回波信号的不确定性，分别以相干脉冲串、非相干脉冲串及振幅独立起伏的非相干脉冲串的检测来讨论高距离分辨雷达的检测问题，并实测了Ｎ１７飞机缩比模型的回波信号，给出了相应检测性能改善的估计。     

超宽带合成孔径雷达方程研究

超宽带雷达的相对带宽极大 ,波长变化范围大 ,带内系统特性也会随波长发生变化 ,常规雷达方程已不再适于超宽带雷达。从超宽带雷达天线、UHF/VHF波段接收机噪声温度以及最小可检测的信噪比三个方面研究了超宽带合成孔径雷达方程。修正了超宽带合成孔径雷达方程 ,消除了雷达方程中波长因子的影响 ,为超宽带合成孔径雷达的系统设计奠定了基础。     

主、被动雷达数据融合算法研究

对主、被动雷达的数据融合问题进行了研究.由于被动雷达只能测角,不能测距,当其与目标间的相对加速度为零时,目标的距离状态是不可观的,若只利用角度信息进行主、被动雷达数据互联,则当同一方向上有两个以上目标时,主、被动雷达的正确相关率较低.针对这种情况,提出了被动雷达利用伪距离测量方法来估计目标的径向距离信息,从而可利用主、被动雷达的角度和径向距离信息进行数据互联,并给出了直角坐标系下的数据互联算法.仿真结果表明,利用提出的方法可使主、被动雷达可达到较好的数据融合效果.     

极化毫米波雷达目标识别方法的研究

本文针对毫米波雷达距离像识别这一应用背景,提出了一种应用极化信息使距离像幅值趋于平稳,用神经学习来提取距离像角不变特征的模式识别新方法;其特点是通过极化处理减弱斑纹可增强对目标的确认,经神经学习获取的子类型特征与常规方法相比载有更多信息因而识别率高;实验结果证明了该方法的有效性.     

雷达目标回波数据采集系统的设计与实现

本文介绍了一种雷达目标回波高速自适应多通道数据采集系统的设计思想与系统结构。该系统采用双频采集方案，用固定的低采样率发现目标，用可变的高采样率详细记录目标回波。对雷达目标的检测与跟踪进行方位／距离双波门控制。该系统与主控微机配合可自动检测跟踪雷达天线扫描区域内的多个目标，高效地录取雷达目标回波。     

高分辨率雷达二维图像的图像处理与特征提取

首先分析了雷达目标散射信号特征。在此基础上 ,根据MUSIC算法得到的雷达图像特点 ,通过平滑、量化、增强等适当的图像处理方式对F - 16、HY - 2 0 0 0两种飞机缩比模型在阶梯变频雷达上所获取的雷达图像进行处理 ,并形成雷达二维灰度图 ;最后 ,采用图像矩阵描述方示进行雷达图像的特征提取