无偏转换的雷达误差配准算法

在多雷达数据处理系统中,影响目标跟踪和数据融合质量的一个重要因素是雷达系统偏差.为了使融合结果更加准确可靠,提出了基于无偏转换的雷达误差配准算法.该算法是通过无偏转换把其它雷达的测量转换到主雷达下,利用各雷达相对主雷达的测量差值,采用Kalman滤波器实时估计出各雷达的系统偏差(方位和距离),从而进行配准.仿真实验结果表明这种算法是有效的.     

用混沌序列提高MIMO雷达多目标检测性能

基于混沌相位编码信号在相关性和随机性等方面的良好特性,提出了一种用混沌相位编码信号提高多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达多目标检测性能的方法。取不同初始值代入混沌映射产生不同的混沌序列|通过均匀量化、四相编码得到混沌相位编码波形。通过多脉冲压缩累积有效降低混沌波形的互相关和自相关旁瓣,使得输出结果具有较低的旁瓣峰值,从而提高了MIMO雷达对多目标检测的性能。最后的仿真结果表明了该方法的有效性。     

脉冲多卜勒雷达信号处理系统的仿真

利用系统仿真工具进行雷达系统建模与仿真，可以高效地完成系统的方案论证和性能评估，将雷达系统设计人员从繁重的设计工作中解脱出来，使雷达系统的设计更加方便，高效和优化，能够大大提高设计的可靠性，并可缩短设计周期，降低开发成本，本文以一部脉冲多卜勒雷达信号处理系统的仿真为例，说明了雷达信号处理系统的仿真过程及性能评估方法。     

多基地雷达系统空间监视能力的仿真分析

依据空间目标监视对雷达能力的需求,利用仿真手段对多基地雷达的配置进行研究.首先建立了多基地雷达系统对空间目标定位的数学模型,推导了定位误差解析公式.在此基础上进行了数字仿真,分析了接收站数目、测站几何布局、主站与接收站之间的距离、主站的距离测量精度以及接收站选取不同观测量组合等多种因素对多基地雷达系统空间监视能力的影响.最后提出了多基地雷达系统测站部署策略.     

概率约束MIMO雷达稳健发射波形设计方法

传统多输入多输出(multi-input multi-output, MIMO)雷达发射波形设计方法对传播矩阵误差敏感,导致难以得到最优的匹配波形,进而造成系统检测性能严重下降。针对此问题,提出一种基于概率约束的MIMO雷达稳健发射波形设计方法。该方法考虑最差情况的发生为小概率事件,基于输出信噪比(signal noise ratio,SNR)低于可接受水平的概率小于中断概率的约束条件,通过最大化输出信噪比设计最优波形。利用传播矩阵误差的概率分布特性,将概率约束转化为凸约束,从而将统计优化问题转化为确定性优化问题。该方法在传播矩阵存在误差情况下以高概率实现系统性能最优化。仿真结果表明所提方法能够提高输出SNR,具有较好的检测性能。     

多雷达数据互联算法研究

组网雷达系统作为C4ISR的重要组成部分,其多雷达多目标数据互联问题一直是研究的重点。对单雷达多目标数据互联问题进行了扩展,建立了融合中心的多雷达多目标数据互联问题的数学模型,并设计了推广的联合概率数据互联求解算法(MSJPDA),实现了一种扩展的联合概率数据互联滤波器。以雷达网多目标跟踪为应用背景,对算法和滤波器进行了仿真,结果证明了算法的可行性和有效性。     

主瓣多假目标干扰收发联合抑制方法

从现代电子战雷达抗干扰迫切需求出发, 针对主瓣多假目标干扰的对抗难题, 提出一种空时相位编码多输入多输出(space time phase coded multiple input multiple output, STPC-MIMO)信号与失配滤波器联合设计方法。该方法通过发射端STPC-MIMO信号设计可自适应调整回波中干扰能量的空域分布, 实现真假目标的空域分离, 进而结合接收端失配滤波器设计, 在信噪比损失可控情况下实现主瓣内多假目标有效抑制。此外, 由于该收发联合优化方法需要对干扰进行认知, 因此进一步给出了基于STPC-MIMO信号回波的假目标参数获取方法, 形成波形设计-干扰认知闭环雷达探测系统。最后通过仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于知识辅助的天波雷达海杂波抑制方法

针对天波雷达海杂波难以抑制且现有方法未充分利用先验知识的问题,提出基于知识的天波雷达海杂波抑制方法。所提方法利用脉冲重复周期、雷达工作频率、海平面风向、风速作为先验知识,结合海杂波谱模型及提出的基于知识的海杂波协方差矩阵估计方法,构造出基于知识的天波雷达海杂波协方差矩阵,将该矩阵加入最优滤波器设计中,得到基于知识辅助的天波雷达海杂波抑制方法。仿真结果表明,与现有方法相比,所提方法的海杂波抑制效果可提升3 dB以上。     

分布式MIMO体制天波超视距雷达仿真系统

针对电离层动态性对天波超视距雷达检测概率和探测精度的影响，构建了一种基于分布式多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)体制的完整天波超视距雷达仿真系统。通过搭建模块化仿真框架和可视化展示界面，集成电离层数据接口，实现信号发射、电离层反射、信号接收、信号处理和目标检测的功能。最后对雷达系统探测性能进行评估，利用仿真实例验证了整体雷达仿真系统的可行性。该系统的实现对于分布式MIMO天波超视距雷达的性能评估、布站优化、装备发展论证具有一定的工程指导意义。     

一种基于混合系统滤波器的NCS系统故障诊断方法

针对一类具有随机传输时滞的网络化控制系统,在考虑时滞无界的情况下(最坏网络传输),提出了一种基于故障检测滤波器的故障诊断方法。首先,为了处理系统的内采样特性,根据混合系统理论设计了一种基于观测器的混合系统故障检测滤波器(FDF);利用多目标优化技术,将故障检测滤波器的设计问题转化为一类优化问题,并借助线性矩阵不等式方法给出了该优化问题的时滞独立解。最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于进化PSO算法的稀疏捷变频雷达波形优化

为了提高稀疏捷变频(sparse frequency agility,SFA)雷达信号在稀疏重构中的精度和稳定性,提出一种基于进化粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的SFA雷达信号的优化设计.首先,推导了SFA雷达的信号模型和稀疏重构时的字典矩阵.然后,以最小化SFA雷达信...     

基于混沌同步和滤波的雷达波形设计

可匹配滤波混沌雷达系统可由低成本的模拟器件实现匹配滤波,受到广泛关注。但是该系统发射信号的带限性能不理想,信号在变换和传播过程中容易发生频谱泄露和畸变。针对该问题,提出一种基于混沌同步和滤波的波形设计方法。该方法在雷达发射端,将混沌信号频谱整形为带限信号;在接收端,利用同步和滤波恢复出混沌信号。与传统在数字域上进行信号设计的方法相比,本文方法是在模拟域上实现的,具有低成本优势。此外,在信噪比低至-20 dB时本文方法仍然有效,与直接匹配滤波相比,本文方法变换后的混沌信号匹配滤波后,最大旁瓣抬升很小。     

一种改进的复合K分布杂波仿真方法

针对目前复合K分布杂波仿真中没有考虑线性滤波器物理可实现性的问题,首先深入研究了该杂波模型的统计特性及其ZMNL仿真方法;在此基础上,引入最小相位特性与复倒谱技术,提出了一种物理可实现的滤波器产生方法,同时详细阐述了物理可实现复合K分布杂波随机序列产生的流程;最后,进行了仿真实验,仿真结果证明了该方法的准确性和有效性。该方法产生的杂波可用于雷达信号模拟、雷达图像分析及雷达最优信号处理器的设计。     

稀疏场景下SAR方位向随机丢失数据的迭代成像算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)方位向随机丢失部分数据导致目标模糊和能量分散的问题, 提出基于稀疏优化理论的重建成像方法。该方法主要针对稀疏观测场景的SAR方位向随机缺失数据的回波信号进行成像处理, 利用SAR回波模拟算子, 避免了二维回波信号矩阵变成向量的操作, 从而减小了内存占用和计算量。所提出的基于SAR近似观测模型的迭代优化重建算法能够实现对观测目标幅度的高精度重建。和传统基于匹配滤波的SAR成像算法相比, 提出的算法能够明显地消除SAR方位向随机丢失部分数据引起的目标模糊和目标能量分散。和迭代软阈值收缩算法相比, 提出的算法重建的目标幅度误差更小。理想的点目标回波数据和真实的星载SAR稀疏观测场景的回波数据处理表明了所提算法在减少重建目标误差、提高观测目标区域的目标背景比等方面有较大的优势。     

基于组合窗的OFDM-NLFM信号设计

高主副瓣比、窄主瓣宽度以及良好的正交特性是多输入多输出雷达波形设计的研究重点。利用组合窗法对非线性调频信号主副瓣比以及主瓣宽度进行了优化,分析了组合参数对信号的影响;在此基础上,提出了基于组合窗优化的正交频分非线性调频信号的设计方法,并对点目标正交频分回波信号进行了匹配滤波。仿真结果表明,优化后的雷达信号具有良好的正交性能。     

认知MIMO雷达发射波形与接收滤波器联合优化设计方法

为了突破传统雷达的性能瓶颈，具有发射端自适应机制的认知雷达成为了研究热点，其中发射波形优化设计是认知雷达的核心组成。为了提升机载平台下对运动目标的检测能力，考虑了多输入多输出雷达中发射波形与接收滤波器的联合设计问题，并使用交替优化方法进行求解。在求解最优接收滤波器时，优化问题被建模为经典的广义瑞利熵问题，对此使用最小方差无失真响应方法进行求解以避免特征值分解运算。在设计最优发射波形时，在最大化信杂噪比的准则下建立目标函数，并引入工程常用的恒模约束条件，最终将波形设计问题建模成一个非凸的优化问题。对此，经典的求解方法是先使用近似手段松弛恒模约束，然后使用Charnes-Cooper变换进行求解。区别于经典方法，提出一种基于信杂噪比近似的优化算法以减少计算复杂度。实验结果表明，所提方法不仅具有更快的收敛速度，还可以实现更优的信杂噪比增益性能。     

基于压缩感知的条带随机噪声雷达稀疏成像方法

将压缩感知理论与条带随机噪声雷达相结合,在假设场景目标稀疏的前提下,通过构造随机噪声的不同时延矩阵为稀疏变换矩阵以及通过构造随机噪声与部分单位阵的乘积为观测矩阵,提出了一种基于压缩感知的条带随机噪声雷达稀疏成像方法。该方法能在大幅减少回波信号采样数据量的前提下,准确重建出原始场景目标高分辨像。仿真结果证明了该方法的有效性与鲁棒性。