弹道目标微动特征分析与提取方法

进动特征对导弹防御目标识别具有重要意义。建立了单频信号下雷达观测弹头的进动模型和回波模型,通过对进动弹头回波频谱与微多普勒调制特性的定量分析,提出了利用回波相关方法和频谱展宽估计进动参数的方法,并利用暗室测量数据对该方法的性能进行了实验验证。实验结果表明,该方法在目标进动角不大条件下可以有效估计目标的进动角和进动周期。     

基于FMCW雷达的旋转目标微动参数提取方法

针对旋转目标微多普勒频率相互交叠、重合难以提取的问题, 提出了一种基于调频连续波(frequency modulated continuous wave, FMCW)雷达的微动参数提取方法。考虑到旋转目标微多普勒频率具有正弦形式的特征, 利用多普勒信号构造了矩阵并进行奇异值分解, 使得奇异值比谱在旋转频率处的比值达到最大。为了估计旋转半径和初始相位, 对多普勒信号时频分析结果进行逆Radon变换, 将正弦曲线的参数估计问题转化成了参数空间中的峰值检测问题。仿真和实验数据结果表明, 结合奇异值分解、时频分析技术和逆Radon变换的旋转目标微动参数提取方法具有在低信噪比条件下提取高精度参数值的能力, 有效解决了相互交叉的微多普勒频率参数提取问题。     

分布式OFDM-MIMO雷达MTI处理

分布式频分正交复用多输入多输出雷达(orthogonal frequency division multiplexing multiple input multiple output,OFDM MIMO)是一种新型雷达系统。针对该雷达的杂波抑制问题,建立了该雷达的回波模型,分析了空间分集和发射频率分集对改善因子的影响,给出了该雷达的动目标显示(meving target indication,MTI)杂波抑制方法,并分析了提出方法的性能。较之传统发射相同载频信号的MIMO雷达,分布式OFDM MIMO雷达由于频率分集带来的处理自由度能改善多普勒频率落入MTI滤波器凹口的目标的检测能力。理论和仿真实验证实了提出方法的有效性。     

基于部分周期的扫描雷达目标微多普勒参数估计

针对雷达单次扫描时间小于目标转动周期的情况,提出了一种基于部分周期的扫描雷达目标微多普勒参数估计方法。转动目标的微多普勒信号可以通过正弦信号的形式表示。该方法从回波信号的时频域中提取出部分周期的微多普勒信号,利用正弦函数的性质,估计出目标转动频率和转动幅度,从而可以估计出目标转动半径。转动半径作为目标的固有特性,反映目标的结构信息和运动特征,为目标识别和分类提供有力依据,通过仿真实验和实测数据验证了该方法的鲁棒性和有效性。     

摆动锥体运动辨识及最大摆动角估计

研究了一种摆动锥体目标运动辨识及最大摆动角估计方法。首先分析了雷达观测下的目标摆动模 型,推导了摆动锥体目标回波微多普勒,并对其调制规律进行了理论分析。结合摆动目标回波时频分布,提出了 一种基于微多普勒特征点的最大摆动角估计方法和一种基于微多普勒变换谱特征的摆动目标运动辨识方法。实 验结果验证了本文方法的有效性。     

基于自适应视野聚类匹配的多目标分离与提取

针对雷达多目标回波微多普勒信息复杂交叠、难以分离与提取的问题,提出了一种基于自适应视野聚类和Viterbi算法相结合的多目标信号分离与提取方法。该方法在时频分析的基础上,利用各旋转目标散射点不同的微多普勒变化特性,进行自适应视野处理,获取各时刻视点在不同视野范围内的食物浓度序列,通过聚类分析获得0-1编码序列,并结合Viterbi算法进行配准处理,得到最优匹配路径,从而实现多目标信号分离与提取。仿真结果表明,该方法能够有效地克服交叉区域干扰及背景噪声的影响,适用于复杂散射模型,较好地实现了微动多目标信号分离及提取。     

基于微多普勒估计进动锥体目标特征参数

锥体目标时频分布是目标的微动及结构信息的联合表征,针对此提出了一种利用微多普勒估计进动锥体目标特征参数的方法。首先分析了进动锥体目标散射源微多普勒的理论解,并利用三角函数降幂公式将其归纳整理为多阶谐波分量的合成,然后利用目标跟踪技术获取了不同散射源的微多普勒,最后依据锥顶及锥底不同谐波分量与目标特征参数的关系,提出了一种特征参数的估算方法。可为空间进动锥体目标识别提供一定参考。     

基于压缩感知的高频地波雷达二维DOA估计

针对高频地波雷达(high frequency surface wave radar, HFSWR)目标角度估计问题,提出了一种基于压缩感知(compressive sensing, CS)的距离多普勒(range Doppler, RD)域单快拍二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法。分析了在RD域进行DOA估计的理论可行性及单快拍处理的优势;基于子空间追踪思想提出了一种针对L型阵列的二维DOA估计降维后的角度配对和修正方法,在低信噪比和目标回波幅度接近的情况下仍能保证完成正确的匹配并消除无效的角度组合,从而实现精确的二维DOA估计和目标空域分辨。仿真结果和高频地波雷达实测数据的处理结果分别验证了其性能优势和有效性。     

基于隐马尔可夫模型的OTH雷达模式识别和目标定位

针对超视距雷达目标探测中的多模传播问题,提出了基于隐马尔可夫模型的Viterbi算法,以传播模式为状态序列,以斜距为观测序列对每一次雷达重访下的每个回波进行模式识别,并在此基础上提出了利用Bayes线性模型的方法对每次雷达重访下的目标位置进行估计.通过蒙特·卡洛模拟,结果表明该方法在不同的雷达操作频率和电离层存在扰动的情况下都具有具有很高的正确性.     

基于DPCA杂波抑制的地面振动目标微多普勒提取

地面微动目标激励的雷达回波信号的微多普勒调制,反映了该目标的独有特征,因此可用于目标检测与识别。合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)对地面振动目标检测时,回波信号中不可避免地包含大量地杂波,给其微多普勒信息提取造成很大困难。为此,提出一种基于双通道SAR/DPCA杂波抑制的地面振动目标的微多普勒信息提取方法。首先利用双通道DPCA技术在复原始数据域对消地杂波以获取振动目标的回波信息,然后详细推导了杂波对消后微多普勒频率的参数化表达式。最后,通过数值仿真验证了该方法的有效性和正确性。     

基于改进Dijkstra算法与时频域滤波的雷达目标识别

针对弹道中段雷达目标回波的微多普勒特征提取精准度不高导致目标识别率低的问题, 提出一种基于改进Dijkstra算法与时频域滤波相结合的雷达目标分类识别方法。该方法首先采取改进Dijkstra算法提取多分量回波信号中最强分量的瞬时多普勒特征, 然后利用时频域滤波方法滤除最强分量, 依次提取多分量信号的瞬时多普勒特征, 并将该特征应用于弹道中段雷达目标识别。仿真结果表明, 该方法适用于多种微动形式, 提取回波信号的微多普勒特征的精度更高, 对于弹道中段雷达目标平均识别率较高。     

多自由度飞行目标动态建模及其散射特性分析

以实现飞行动目标的高效建模技术为目标,并结合仿真计算和微动特征分析的技术要求,给出飞行动目标及其微动电磁散射特征分析的系统方法,实现了多自由度飞行目标的运动建模,形成完整的飞行动目标高效建模技术。以直升机飞行为例展示动态建模效果,主旋翼和尾翼转动时,由直升机雷达回波信号时频分析得到的微多普勒结果与理论分析相吻合。     

强杂波下含旋转部件的目标成像及微多普勒提取

目标结构中的旋转部件引起的雷达回波信号的附加频率调制称为微多普勒现象,其反映了目标独一无二的结构特征,同时也给目标主体的成像带来了污染.提出了一种强地杂波背景下含旋转部件目标成像及微多普勒信号提取的方法.在对目标回波解线调时,采用一次相消技术剔除地杂波,获得清晰的目标谱图;再对谱图进行处理,分离目标主体信息和微多普勒信息,实现目标主体的清晰成像;对微多普勒信息进行分析还可以获取目标的一些微动特征.最后的仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于多站微多普勒融合的弹道目标特征提取

宽、窄带混合组网雷达数据融合处理是弹道中段目标特征提取的重要途径。提出了一种基于宽、窄带雷达混合组网的弹道目标融合提取算法,该算法通过窄带自相关处理,获得锥体弹头的进动周期,并结合非线性最小二乘估计,分别估计出组网雷达中各散射中心的幅相参数。然后根据宽、窄带雷达微多普勒特征的融合特性和关联特性,利用加权平均和散射中心关联相结合的方法,提取出锥体弹头的三维进动特征及结构参数,从而实现宽、窄带混合组网雷达的数据融合。计算机仿真验证了该方法的可行性与有效性。     

宽带信号及其特征的微多普勒提取技术研究

雷迭目标的微多普勒特性正成为目标识别领域的一个研究熬点,而宽带信号能够提供目标更多的精细结构信息和微动信息,因此宽带信号下微多普勒及其特征提取技术时目标识别来说是至关重要的.从宽带线性调频(LFM)信号成像理论出发,推导出了宽带LFM信号微多普勒提取方法.首次提出了用时域自相关法和频域倒谱法来提取微多普勒变化周期,井用傅里叶变换法提取微多普勒的最大值.仿真结果证明了上述方法的正确性和有效性.     

外辐射源雷达目标扇叶微多普勒效应实验研究

基于UHF频段外辐射源雷达系统的长期实验观测数据, 重点比较研究了直升机、通航飞机、无人机、风电机组等多种目标的扇叶微动回波特征。首先, 通过多径杂波抑制、主体回波去除等手段使扇叶的微动回波得以凸显。然后, 详细分析了扇叶微动回波在时域、频域、时频分布图、距离-多普勒谱上的特征表现, 揭示了微动特征与扇叶几何结构、运动状态等参数之间的对应关系, 据此实现扇叶尺寸、转速等重要参数的反演。实验结果与理论模型吻合较好, 为建立外辐射源雷达微动特征数据库, 服务后续目标精细化建模、目标分类识别等深层次应用提供了数据和理论支撑。     

Modeling simulation and experiment of micro-Doppler signature of precession

Spatial precession is a special micro-motion of the spinning-directional target, and the micro-Doppler signature of the cone-shaped target with precession is studied. The micro-motion model of precession is built first, and then the micro-Doppler model is developed based on the proposed concept of micro-motion matrix, by which the theoretical formula of micro-Doppler signature of precession is derived. In order to further approach to the actual case, the occlusion effect is firstly considered in micro-Doppler, and the simulated result with occlusion effect is well in accordance with the measured result in microwave anechoic chamber, which suggests that the micro motion model and micro-Doppler model of precession are both valid.     

低重频宽带雷达中小幅微动目标的周期估计

当空间微动目标仅发生小视角变化且雷达脉冲重复频率较低时,基于雷达散射截面序列、高分辨距离像(high-resolution range profile, HRRP)序列和微多普勒等特征提取算法的有效性面临了挑战。为此,基于宽带逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)像序列提出一种目标微动周期估计方法。基于微动目标ISAR成像的分析,利用ISAR图像序列之间的相似度进行微动周期估计。采用最小图像熵准则选取视线角线性变化区间的ISAR图像作为参考基准,利用图像动态范围压缩、基于全图像匹配的相似度估计等方法,强化算法稳定性并减小计算量。该方法对HRRP数据率要求低,对ISAR成像质量约束小,有利于工程实现。仿真实例从摆动和进动两种情况,分析了基准图像的选取和信噪比对算法性能的影响,证明了算法的有效性和高稳定性。