分布式OFDM-MIMO雷达高速微弱目标多帧检测

针对传统动态规划检测前跟踪(DP-TBD)算法对高速微弱目标的检测和跟踪问题,利用一种结合正交频分调制(OFDM)波形和分布式多输入多输出(MIMO)雷达的分布式OFDM-MIMO相控阵雷达,提出基于该雷达的TBD方法.MIMO雷达的全向辐射特性能够大大降低TBD单帧回波获取时间,另外,分布式雷达的空间部署可以削弱目标雷达截面积(RCS)起伏.仿真结果表明:本文方法检测和跟踪性能良好,是一种有效检测高速微弱目标的方法.     

分布式MIMO雷达优化布站研究

针对分布式多输入多输出(MIMO)雷达各发射站和接收站的优化布站问题,提出了一种分布式MIMO雷达布站的优化模型.首先给出了分布式MIMO雷达的信号模型;然后分析了收发天线位置对分布式MIMO雷达的空间分集能力和信道电压散射系数方差的影响,在此基础上提出了用空间分集度和空间分散度指标对分布式MIMO雷达的空间分集能力和天线分散程度进行量化评估;接着提出了在空间分散度一定的条件下,使空间分集度最大的布站原则并给出了相应的目标函数;最后仿真分析了信号频率、探测距离、探测方位、信道数目等因素对分布式MIMO雷达布站的影响.研究结果对分布式MIMO雷达的系统配置和实际应用具有重要的参考价值.     

频率分集极化MIMO雷达目标检测

为了提高集中式多输入多输出(MIMO)雷达的目标检测性能,提出了一种频率分集极化MIMO雷达.该雷达的发射端采用频率分集和极化分集,接收端以变极化或者正交极化方式接收回波信号,并且基于目标极化散射特性优化设计发射极化和接收极化来进一步提高性能.基于奈曼-皮尔逊准则设计了检测算法,并推导了虚警概率和检测概率的近似计算公式.仿真结果表明:频率分集极化MIMO雷达的检测性能优于极化MIMO雷达和频率分集MIMO雷达,并且采用正交极化接收方式可以获得更好的检测性能.     

分布式MIMO数字阵列雷达检测性能研究

提出了一种多输入多输出(MIMO)雷达模型,并分析了其检测性能.首先,建立了MIMO雷达的观测模型,并在此基础上给出了一定搜索范围和搜索周期条件下的目标回波信号模型;其次,在考虑信道互易性和多脉冲相参积累的条件下,给出了信号处理流程并推导了相应的似然比检测器;最后,对其检测性能进行了仿真,并与其他MIMO雷达和相控阵雷达进行了性能比较.结果表明:天线分置导致的波束展宽带来的相参积累时间的延长,以及天线收发共用导致的信道互易性,都可提高MIMO雷达的检测性能,在天线数不大于6且检测概率大于0.5的条件下,其检测性能明显优于相控阵雷达.     

相控阵MIMO随机多相码雷达高速目标探测

为解决传统单输入单输出雷达对高速目标不能进行长时间有效相参积累检测的问题,提出一种基于相控阵多入多出( MIMO)随机多相码雷达的高速目标探测方法.通过多路回波数据短时间相参并行处理,保证相参处理间隔内目标运动不超过半个距离单元,避免了目标距离走动引起的检测性能恶化.将发射阵列分成多个重叠的子阵,子阵内的相参处理提高了发射处理增益,子阵间的波形分集提高了角度分辨率,实现了对低信噪比高速目标距离和角度的无模糊估计.仿真结果证明了该方法的有效性.     

分布式多输入多输出雷达的侦察分析

分布式多输入多输出(MIMO)雷达利用空间分集增益,提高检测和估计的性能,从而在电子对抗中产生了诸多优势。该文针对分布式MIMO雷达的侦察问题,首先提出了一套完整的侦察方案,建立起侦察一方与雷达一方的互动机制。该方案采用一个接收阵列采集雷达信号,并通过对雷达发射机数目和方位的估计,实现在空间上对多个雷达信号的分离,继而判断出是否存在分布式MIMO雷达。分别从侦察一方与雷达一方的角度出发,提出侦察与反侦察的策略和算法。研究结果表明:采用相对更多的接收阵元数以及选用改进的波达方向估计算法可以提高侦察能力;采用非均匀、大范围的MIMO雷达布阵方式以及利用MIMO雷达的选择性分集和波形优化可以提高雷达的反侦察能力。     

一种极化MIMO雷达导引头关键技术研究

为提高雷达导引头的工作性能,提出一种新体制极化多输入多输出(MIMO)雷达导引头的概念,研究了该雷达导引头中的关键技术. 该雷达导引头采用双极化天线阵列,各个天线子阵发射正交频分线性调频信号;同时接收雷达回波信号的双极化分量,采用匹配滤波技术实现各个回波信号的有效分离;引入瞬态极化检测与识别技术,有效提高雷达导引头的抗干扰性能;采用单脉冲测角技术实现对目标的正确测角和跟踪. 理论分析和仿真结果表明,极化MIMO雷达导引头具有优良的电子战性能.      

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。     

MIMO雷达双向空间平滑的多径目标DOA估计算法

针对多径情况下MIMO雷达低角目标DOA估计问题,提出了一种基于双向空间平滑FBSS的样本复用MIMO雷达低角多径目标DOA估计算法。考虑到MIMO雷达相干信号测角时与多径信号测角时情况的不同,算法采用了MIMO雷达四路径回波信号模型,首先依据MIMO雷达波形分集的特性对接收信号匹配滤波得到虚拟阵列,在此基础上对虚拟阵列采取行列复用并分别进行双向空间平滑,有效提高了低信噪比条件下低角目标DOA估计精度。计算机仿真结果表明,在信噪比小于-12dB条件下,该算法比M-SSMUSIC算法的均方根误差平均减小了1°。     

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.     

线性调频连续波雷达的距离估算

针对线性调频连续波(LFMCW)雷达系统的结构特点,推导了LFMCW雷达的距离方程,证明了LFMCW雷达作用距离的四次方与其发射信号的时宽带宽积成正比,为LFMCW雷达的设计提供了工程计算的依据.     

基于粒子滤波的MIMO雷达目标似然比检测方法

针对多输入多输出（MIMO）雷达在非高斯杂波背景、信号参数随机或未知的情况下,难以建立目标统计检测模型的问题,基于粒子滤波方法,根据参数的概率分布函数抽取粒子,将复杂积分运算转化为求和运算求取似然函数,给出了一种MIMO雷达目标似然比检测的通用模型,解决了非高斯杂波条件下无法得到检测统计量的问题．以复SG-Alpha联合稳定分布作为MIMO雷达非高斯杂波分布模型,给出了基于粒子滤波的似然比检测方法．最后通过仿真实验给出了该方法在不同条件下的检测性能,并与传统MIMO雷达目标检测方法进行了比较,结果表明在非高斯杂波背景下该方法的检测性能要明显优于传统方法的．     

移动机器人激光雷达数据的三维可视化方法

为提供周围的三维深度信息,给出了一种对未知环境中移动机器人配备激光雷达所采集的数据进行三维重建的方法.通过激光雷达采集反映深度信息的程距数据,采用边探测方法,对探测交叉节点或极值进行边界分割,并采用几何模型匹配算法处理简单环境.通过对局部三角形环的极限化,构造出较为复杂的三维表面,用最小测距损失算法对不同观测角度的测量值进行融合,实现了三维重视和一定程度的动态交互.实验测试结果表明,在实验室较为简单,物体比较规则的环境里可以比较完备地重建三维场景,所建立的几何模型同样适用于机器人的导航和检测.     

星载SAR成像的R-D算法研究

对适用于星载SAR斜视情况下的距离-多普勒(R-D)算法进行了详细系统的理论分析,并对比了两种R-D算法的不同.分析了时域和频域两种距离徙动校正方法,证明了二次距离压缩的产生原因和实现途径.最后给出了成像结果,并提出了一些建议.     

MIMO雷达检测性能

为了充分利用多入多出(multiple input multipleoutput,MIMO)雷达的空间分集技术,同时使其便于设计和实现,论文基于目标的分布源模型,在Neyman-Pearson准则下研究当MIMO雷达分集路径不完全独立时的检测方法和性能,并且利用主分量分析的思想简化了检测方法。该方法通过特征值分解,从M个正交信号中提取出独立观测分量并将其加权合并。仿真结果表明:与传统雷达相比,只要存在2个以上的独立观测分量,MIMO雷达可以更有效地对抗目标RCS(radar cross section)闪烁。同时,当发射阵元间距减小为理想条件的1/4时,MIMO雷达仍然可以利用空间分集提高其检测性能。     

用频率步进技术识别雷达目标的方法

利用频率步进脉冲技术提取一种坦克简化模型的距离回波形。然后针对该模型就识别特征的提取，模式识别库的建立和几种背景条件下的识别概率等问题进行了探讨。通过实验获得了几种简单目标模型的高距离回波形，说明了高距离分辨技术在目标识别领域的可行性。     

一种脉内相位编码脉间步进频雷达信号的研究

提出了脉内相位编码脉间频率步进(phase coded stepped frequency,PCSF)雷达信号,这是对一般脉冲线性频率步进(stepped frequency,SF)信号的改进.它将SF信号的矩形子脉冲替换为相位编码子脉冲串,通过脉内相位和脉间频率两次调制,获得了更大的频率步进量.PCSF雷达信号在系统有效工作带宽一定的情况下可以减少脉冲串数目,提高目标数据率及降低多普勒敏感度,并且经过两级压缩处理还可以获得两级分辨率.由分析PCSF信号的性能和处理方法,给出了计算机仿真结果.     

利用高分辨距离像的雷达目标识别

雷达高分辨距离像和相关滤波器在识别目标中的联合应用中具有研究潜力。其中相关滤波器的作用是使回波相干峰的期望值最大化,本文在实验中利用3种不同地面目标的雷达模拟距离像的相关滤波器数据验证其有效性。结果显示,利用目标的方位信息是可以进行可靠的目标识别的,并且识别是以多个滤波器为基础的。