高分辨雷达信号检测方法

高分辨雷达(HRR)照射目标时,其目标散射模型不是简单的点目标,而是在距离维上呈现出多个强散射点。文章研究了高分辨情况下目标的散射模型;分析了回波的特点;阐释了单个脉冲回波信号和多周期脉冲串回波信号,利用积累来提高检测性能的多种方法。     

基于改进马尔可夫决策过程模型的多机协同航路规划研究

该文针对多无人机在复杂环境下执行作战任务易受环境威胁影响的问题,提出一种基于改进马尔可夫决策过程模型的多无人机航路规划算法。利用离散化雷达威胁信息,设计多无人机作战环境与状态空间数目;将目标点方位空间离散化,进而合理分配状态转移概率;将雷达威胁与马尔可夫决策过程模型相结合,在无模型均匀结构的报酬函数基础上引入非均匀结构雷达威胁模型,建立改进马尔可夫决策过程模型执行策略搜索,为多无人机进行飞行航路规划。仿真结果表明,该方法不仅能为多无人机快速规划出合理有效的飞行路径,还使得多无人机航路威胁代价和综合代价降低了25%,保障在复杂战场态势下无人机高效执行任务的安全性。     

宽带雷达弹头目标遮挡效应建模与微多普勒仿真分析

微多普勒特征是弹道导弹目标识别的重要依据。高频雷达体制下，弹头目标与雷达的位置关系直接影响雷达回波生成及后续的微多普勒特征提取，因此必须考虑遮挡效应的影响。首先，使用3D-Max软件对锥体弹头进行几何建模，得到三维网格模型；其次，对于弹头顶点和尾翼散射点，在计算机图形学面消隐算法的基础上，采用平均法向量法进行遮挡判断，得到较为真实的目标仿真回波，对遮挡条件下的弹道目标回波建模与微动特征分析进行了初步探索。仿真结果表明，该方法可以完成弹头目标的遮挡效应建模。     

基于微动散射点分离的角闪烁抑制方法

针对近程毫米波雷达中目标角闪烁引起的测角误差问题,提出了一种基于微多普勒效应的多散射点分离角闪烁抑制方法.建立了多散射点目标的微多普勒回波模型,利用不同微动散射点微多普勒谱的区别,给出了一种基于重排平滑伪魏格纳维尔分布( Reassign smoothed pseudo Wigner-Ville distribution,RSPWVD)的多散射点角度信号分离和测量方法,研究了基于散射点回波幅度自适应融合加权的角闪烁抑制方法.仿真结果表明,此种方法能够有效抑制毫米波连续波雷达与微动目标在近距离的测角误差.     

距离扩展目标回波序列的慢时间谱积累检测器

针对目标高速运动引起宽带雷达回波间包络平移使得距离扩展目标的检测率降低的问题,提出了一种距离扩展目标回波序列的慢时间谱积累(STSI)检测器.采用频率-慢时间模型描述距离扩展目标信号,将宽带雷达回波脉压后变换到距离频率域,然后对回波序列各频率单元沿着慢时间作傅里叶变换,最后将各频率向量的最大值累加与检测门限比较进行检测判决.STSI检测器不需要目标运动的先验信息,具有恒虚警检测性能,对目标运动引起的散射点跨距离单元走动不敏感.仿真试验表明,与不依赖散射点分布信息的广义似然比检测器相比,STSI检测器在检测率90％处有5 dB的性能改善.     

机动目标的时频变换ISAR成像仿真

针对机动飞行目标的成像难点,实施了基于时频变换的逆合成孔径雷达(ISAR)成像处理方案.与传统的点目标模型的回波模拟方法不同,该方案采用全波数值方法计算目标在飞行过程中瞬时位置、姿态下的散射场数据,再依据延时顺序将离散时刻的散射场数据叠加,最终获得雷达的回波数据.数值仿真结果验证了该方案的可行性.     

调频步进波形的ISAR回波建模和成像

研究调频步进波形逆合成孔径雷达（ＩＳＡＲ）回波建模和成像的方法,在剖析调频步进雷达信号的数字信号处理方法基础上,建立连续运动目标多散射点的回波模型,提出了用调频步进雷达信号实现连续运动目标的逆合成孔径成像的方法和信号处理方案。通过多个散射点组砀目标的记真,得到不同程度下的目标像,仿真结果证明调频步进波形实现ＩＳＡＲ成像是可行的。     

编队目标架次检测方法研究

针对常规低分辨雷达无法直接在距离和方位上分辨同一批次中目标的缺陷，分析了编队目标雷达回波信号的时频特征，提出了一种基于平滑的伪Wigner-Ville分布来提取编队目标雷达回波中的架次信息的方法。该方法不仅能可靠检测目标架数，而且有一定的抗噪声和抗干扰能力。仿真试验验证了该方法的有效性，优于常规的WVD分布。     

宽带下视雷达信号模拟器的研制

分析了宽带下视雷达目标回波的特点及散射中心截面积的确定方法，地杂波回波的特点及其概率密度函数，功率谱函数，提出了一种通用的雷达信号模拟器模型，采用ＰＣ机ＤＭＡ控制方式实现了一个宽带下视雷达信号模拟器。解决了硬件设计和软件算法中的关键技术问题，并获得了良好的性能指标。     

基于灰关联分析的双通道雷达目标距离像研究

针对高分辨雷达在目标成像过程中存在的目标散射点越距离走动问题,利用双通道探测的有利条件对各通道散射点回波信号进行数学建模,根据双通道接收到回波信号的包络走动,引入了灰关联分析方法来研究回波信号包络间的关联度,根据分析结果分配各距离单元对目标距离像的影响权值,结果表明该方法可以有效地降低发生越距离走动散射点的影响。     

Gabor原子网络法在雷达目标高分辨距离像识别中的应用

针对飞机目标的分类问题 ,介绍了一种称为 Gabor原子网络的高分辨雷达目标距离像识别算法。 Gabor原子网络的输入层采用 Gabor原子变换作为预处理单元 ,完成对特征的提取。Gabor原子网络的隐层和输出层组成一个多层前馈网络 ,采用改进的反向传播算法对权值进行调整。文中同时给出了网络在训练过程中自动调整 Gabor原子节点的特征参数的算法。对 3种缩比模型飞机的微波暗室转台数据进行了分类 ,结果表明三维空间内的 Gabor原子网络方法比一维空间内的原始距离像或 Fourier幅度方法和二维空间内的 Gabor变换或小波变换方法更适合高分辨雷达目标距离像的识别     

基于Keystone变换的锥扫定位算法

针对距离高分辨圆锥扫描测角体制中,锥扫周期内目标回波距离像跨距离分辨单元走动使得锥扫测角失败的问题,提出一种基于Keystone变换的锥扫定位算法.在径向速度未知或未精确获知的情况下,通过Keystone变换对圆锥扫描周期内获得的多个距离像进行校正,可以正确提取锥扫幅度调制信息,使锥扫测角算法得以应用.计算机仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于局部双谱的高分辨距离像雷达目标识别

针对飞机目标的分类问题 ,介绍了一种基于局部双谱的高分辨雷达目标距离像识别方法 ,利用 Fisher类别可分性鉴别测度在距离像的双谱平面选择用于分类的局部双谱。将局部双谱方法与现有的几种基于双谱的方法进行比较 ,分析出局部双谱既利用了双谱的平移不变性 ,实现了一维匹配 ,又避免了在识别过程中计算整个双谱 ,减少了计算量 ,而且不需考虑极坐标双谱的插值与积分步长问题。利用三种缩比模型飞机的微波暗室转台数据对局部双谱的分类性能进行了测试 ,结果表明局部双谱是一种很有价值的平移不变特征 ,对于高分辨雷达目标距离像具有较高的识别率     

模式耦合稀疏贝叶斯MIMO雷达成像

通过压缩感知稀疏恢复理论可利用少量MIMO雷达收发阵元实现对目标的高分辨成像。利用MIMO雷达目标图像的块稀疏特性,将模式耦合稀疏贝叶斯学习算法应用于MIMO雷达成像,首先建立MIMO面阵回波信号模型,引入模式耦合稀疏贝叶斯分层模型,将相邻系数通过共用超参数的方法耦合起来。通过贝叶斯推理得到雷达信号的估计式,再通过EM算法实现对超参数的迭代估计,进而实现对雷达信号的估计,直到信号满足误差允许范围,最后重构信号实现MIMO阵列高分辨成像。仿真实验表明,该方法的成像效果在图像的聚焦性能上优于传统的傅里叶、稀疏贝叶斯算法,在散射点重构上优于OMP算法。     

压制干扰下雷达网点目标概率多假设跟踪算法

针对压制干扰下雷达网跟踪中使用概率多假设跟踪(PMHT)算法航迹丢失率高的问题,提出了一种基于数据压缩的雷达网点目标概率多假设跟踪(DC-PPMHT)算法.该算法先将各雷达在压制干扰下由于检测概率下降出现目标暂消的量测数据在空间对准后进行串行合并和点迹合成,并计算数据压缩后各量测点迹的检测概率,然后把计算得到的压缩点迹和检测概率送入点目标PMHT滤波器中进行跟踪.DC-PPMHT算法在压制干扰下的雷达网跟踪中可以降低航迹丢失率,提高航迹跟踪的精度.仿真结果表明,与PMHT算法相比,DC-PPMHT算法在各雷达采取抗干扰措施前、后的航迹丢失率分别降低了4.7％和1.2％.     

基于改进优先级的相控阵雷达任务调度方法

针对相控阵雷达多目标跟踪中的资源调度的问题,提出基于改进优先级的任务调度方法。该方法将目标对雷达的威胁引入到目标任务优先级设计当中,首先,定义目标威胁度,根据目标和雷达的各项参数指标,将信息熵综合决策与主观权重法相结合,计算出目标的威胁度值;然后,将目标的威胁度值、任务工作方式优先级以及任务截止期进行综合规划,得到目标任务的综合优先级,最后对目标威胁度的计算和任务的调度分别进行仿真。仿真结果表明,方法对目标威胁程度的计算结果符合不同威胁度等级目标跟踪资源分配的需求,对高威胁任务的执行优于传统方法,具有一定的优越性。     

利用改进DBSCAN算法的管制雷达目标标定方法

为探究基于眼动数据的管制雷达目标标定方法,利用雷达管制模拟机、眼动仪等搭建实验平台,召集8名管制学员参加模拟航空管制实验并收集眼动数据.使用具有噪声的基于密度的聚类算法(DBSACN,density-based spatial clustering of applications with noise)处理注视点数据过程中,主观输入的参数会导致无法很好完成聚类,笔者提出基于K-最邻近算法和变密度阈值设定法,从自适应选取邻域值和变密度阈值设计两方面对DBSCAN算法进行改进,并实现了算法的自适应运行.对改进过程中采用拟合分布密度函数极值点结合放大系数确定邻域值的方法进行验证,发现对不同雷达目标误差仅为8.6％和10％,表明改进方法具有一定的适用性.通过比对不同航空器目标兴趣区的提取结果,发现提出的管制雷达目标标定方法具有一定的准确性和普适性.     

基于双接收站的有源诱饵极化鉴别

以双接收站雷达为背景,研究了雷达目标和有源诱饵的鉴别方法。首先提出了双站极化散射矩阵和双站对角极化比的定义,探讨了雷达目标和有源诱饵的极化散射特性;然后针对极化调制有源诱饵等欺骗性干扰,提出了以双站对角极化比为鉴别量实现对有源诱饵鉴别的新方法,并设计了鉴别算法。对典型雷达目标和有源诱饵的仿真结果表明,该鉴别算法对有源诱饵的正确鉴别概率始终达到100%,对雷达目标的正确鉴别率也都能达到90%以上。仿真结果证明了该鉴别算法的可行性和有效性。     

基于角度信息的近空间雷达网定位算法

研究了一种能有效提高角度信息定位精度的近空间雷达网目标定位算法。通过目标与雷达站之间的几何关系,建立基于角度信息的目标定位模型,将方位角与仰角信息的非线性方程转换为线性方程,运用最小二乘算法得到目标位置的初始值,根据最大似然算法将定位问题转化为无约束的优化问题,并利用信赖域方法进行迭代求解,给出了算法的求解过程和详细步骤,在此基础上对算法的定位精度进行了分析,推导了定位的几何精度因子表达式,并进行了仿真分析。仿真结果表明：该算法能有效提高角度信息的定位精度,且其定位性能优于最小二乘算法。研究成果可为近空间雷达网的探测与跟踪提供理论基础。     

基于去冲激响应的UWB雷达目标识别

提出了基于去冲激响应的UWB雷达目标识别方法，在理论上对该识别方法进行了详细地推导，并给出了该方法中所用到的窄脉冲的选取准则；最后，通过计算机模拟，给出了两种飞机模型不同姿态下的近似冲激响应数学模型，在此基础上对这两种飞机模型进行了识别仿真。从仿真结果来看，此识别方法效果良好。