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。     

空-时二维步进频MIMO雷达宽带信号处理研究

为实现多输入多输出(MIMO)雷达距离高分辨,提出了空时二维步进频加线性调频的发射信号模型.MI-MO雷达采用空-时二维步进频的发射信号模型,可以将宽带信号处理分为接收波束形成、脉冲压缩、发射波束形成、慢时间维信号合成4个部分.发射信号分集给系统带来更多自由度的同时,也使信号处理变得更为复杂.仿真结果表明,当发射阵列规模较大时,MIMO雷达能在一个脉冲重复周期(PRT)内实现宽带信号合成,避免了常规宽带雷达的运动补偿问题.     

一种新的基于HRRP的雷达目标识别算法

雷达目标高分辨距离像(HRRP)包含目标结构信息,是目标重要的分类特征.提出基于独立分量分析(ICA)的雷达目标特征提取方法,将雷达目标高分辨距离像(HRRP)在"基信号"域中分解,提取相应的基系数组成向量,作为目标特征向量.采用反向传播(BP)神经网络作为识别系统的分类器,对神经网络的输出进行编码,为了克服分类器对非库属目标的误判问题,引入拒识门限设计一种新的分类器.采用电磁场时域有限差分(FDTD)算法仿真了飞机的宽带回波,并用所提的方法进行实验.结果表明,基于以上算法的雷达目标识别系统在最大拒识率前提下具有较高的正确识别概率.     

基于线性调频步进信号的SAR实测数据成像

介绍了线性调频步进信号的形式及合成高分辨距离像的原理,提出了一种基于该信号形式拉伸处理的地杂波剔除方法,分析了目标运动以及雷达载机振动对合成的一维距离像的影响等问题,给出了合成距离像的仿真结果以及一种毫米波直升机机载成像雷达的实测数据成像结果。     

集中式多输入多输出雷达等效阵列增益推导

为便于分析集中式多输入多输出雷达性能,给出了一种集中式MIMO雷达等效阵列增益的近似推导.分析了集中式MIMO雷达阵列处理输出信号相对于匹配滤波器输出信号的信噪比提高因子,推导了SISO雷达和MIMO雷达阵列输出信号的信噪比公式,在此基础上,给出了集中式MIMO雷达阵列等效合成增益表达式,并对结果进行了仿真分析.仿真结果表明,阵元数增加一倍,相控阵雷达阵列增益增加3.0dB,而集中式MIMO雷达等效阵列增益只增加1.5dB.集中式MIMO雷达可通过长时间积累的方法来解决由于阵列等效增益减小带来的检测性能下降问题.     

基于Stretch处理的毫米波调频步进雷达信号处理技术研究

研究了毫米波调频步进雷达Stretch(去斜率)处理中快速傅里叶变换(FFT)点数和采样间隔的选择原则。针对大带宽信号对大距离窗口的观测,提出了基于二维FFT的调频步进雷达高分辨距离像合成方法,考虑到对目标运动的敏感性问题,提出了基于帧间脉冲多普勒的速度补偿方法。利用较少的子脉冲和较低的系统采样率,该方法可实现大带宽信号对大距离窗口内静止和运动目标的观测。仿真结果表明了该方法的有效性。     

混合MIMO-相控阵雷达目标高分辨成像

为了兼顾相控阵雷达成像和多输入多输出雷达成像的优势，提出一种基于混合MIMO-相控阵技术的多目标高分辨成像方法。将传统MIMO雷达中的每个单阵元发射天线都用一个工作在混合MIMO-相控阵模式的发射阵列（TA）来代替，每个TA根据目标数量和目标方向划分为多个子阵（SA），每个SA内部阵元工作于相控阵模式并形成指向某个方向目标的发射波束，而各个SA之间发射彼此正交的波形，从而工作在MIMO模式。对各SA的回波信号进行波束形成处理以获得更高的信噪比和信干比增益。在此基础上，结合字典优化、正交匹配追踪和参数化稀疏表征方法，分别提出单次快拍高分辨成像和多次快拍高分辨成像方法。仿真结果表明:所提方法能够获得更好的成像性能和成像实时性。     

高速运动目标的频域合成带宽方法

为了利用线性调频步进雷达获得高速运动目标的高分辨距离像,提出了基于高速运动模型的频域合成带宽方法.该方法根据运动目标雷达回波的精确模型建立运动补偿因子,并在时域将回波信号与频域频谱搬移的误差频率混频,以消除频域频谱搬移误差的影响.与传统的基于低速运动模型的合成带宽法相比,所提方法对高速运动目标回波补偿后不存在子脉冲频谱的初相补偿误差和失配误差,具有更高的补偿精度.针对高速运动目标的仿真结果表明,在采用海明窗加权的情况下,与基于低速运动模型的频域合成带宽法相比,所提方法得到的距离像没有出现栅瓣且副瓣电平在-42 dB以下.     

多目标混沌MIMO雷达的模糊函数研究

将混沌信号作为MIMO雷达的正交信号,以均匀线阵布阵,对多个目标的混沌MIMO雷达的模糊函数进行了研究,给出了MIMO雷达模糊函数的表达式,并进行了计算机仿真,结果表明:混沌MIMO模糊函数对时延及多普勒频移不同的目标能够进行分辨,具有较高的目标定位能力和距离分辨力.     

Prony算法在步进频率雷达多 目标检测中的建模研究

步进频率信号是一种以增大信号带宽为代价来提高雷达距离分辨力的宽带信号。在步进频率雷达中,将接收的基带信号看作是包含目标信息的指数函数的线性组合;而Prony 算法是用指数函数的一组线性组合来描述等间距采样数据的数学模型。将扩充的Prony算法应用到步进频率体制的雷达中,可以得到更为精确的目标信息,并且可以克服直接采用IDFT合成高分辨距离像的一些缺点。相应的建模分析和实验仿真,说明了该算法的优越性。     

杂波下频率步进信号参数设计及处理算法研究

针对杂波环境下目标检测与成像问题,给出了频率步进信号参数设计的约束条件与优化准则,分析了帧间脉冲多普勒处理的测速性能,深入研究了在频域上进行杂波抑制、回波补偿及合成高分辨的处理方法. 基于实际的雷达系统参数进行了计算机仿真,结果表明该算法可有效提取杂波环境下的微弱运动目标信息,并合成了正确的一维高距离分辨像,且抗噪声性能好,运算量小,工程易实现.      

逆合成孔径成像激光雷达系统设计

微波波段逆合成孔径雷达的成像分辨率受到发射信号带宽的限制,在对远距离目标、微小目标成像或提取目标精细微动特征时已不能提供足够高的距离分辨率.为解决这一问题,提出一种新体制雷达--逆合成孔径成像激光雷达,将逆合成孔径技术应用于激光波段,利用激光信号的极大带宽和极短波长实现对运动目标的超高分辨实时成像.分析了逆合成孔径成像激光雷达的高分辨原理,并结合激光信号和运动目标的特点,给出了雷达系统的初步设计方案.仿真实验证明:与利用微波信号成像的逆合成孔径雷达相比,逆合成孔径成像激光雷达能够实现对运动目标更快速、更高分辨的成像.     

面向多目标ISAR成像的MIMO雷达波形优化

现有MIMO雷达波形优化设计大都是根据跟踪、检测等雷达任务的需要而设计的窄带发射信号,没有考虑成像任务的要求。提出一种面向多目标ISAR成像任务的MIMO雷达波形优化设计方法,将雷达获取的关于目标的位置、雷达散射截面积(RCS)、速度等先验信息以及成像对雷达发射波形的带宽限制作为波形优化的重要约束条件,建立了面向多目标成像任务的波形优化模型,并通过共轭梯度算法进行求解。所设计波形可同时实现对不同方向的目标的成像。     

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°。     

基于高分辨距离像的UWB雷达信号设计

根据目标冲激响应设计相应的雷达信号,可使回波能量最大化,从而提高检测性能.本文针对目标检测的超宽带雷达信号设计发射-接收联合优化的问题,提出基于相位编码的超宽带雷达波形优化方法.该方法充分发挥了雷达发射机的发射能力,即对于固定的发射机来说,以发射更大的能量来得到更大的输出信干噪比.首先针对目标高分辨率距离像的多相编码超宽带雷达信号设计,建立了信号设计优化计算的目标函数,提出了一种恒模共轭梯度(CM-CG)算法实现优化计算.最后仿真结果表明,该方法设计得到的多相编码雷达信号性能很好地逼近最优发射波形,该方法具有收敛速度快、运算量小的特点. 号,可使回波能量最大化,从而提高检测性能.本文针对目标检测的超宽带雷达信号设计发射一接收联合优化的问题,提出基于相位编码的超宽带雷达波形优化方法.该方法充分发挥了雷达发射机的发射能力,即对于固定的发射机来说,以发射更大的能量来得到更大的输出信干噪比.首先针对目标高分辨率距离像的多相编码超宽带雷达信号设计,建立了信号设计优化计算的目标函数,提出了一种恒模共轭梯度(CM-CG)算法实现优化计算.最后仿真结果表明,该方法设计得到的多相编码雷达信号性能很好地逼近最优发射波形,该方法具 收敛速度快、运算     

TR MIMO雷达低空目标DOA估计算法

为解决雷达对低空目标角度估计精度不高的问题,提出一种基于时间反转(TR)多输入多输出(MIMO)雷达的低空目标波达方向估计算法。该算法先利用TR技术的聚焦性能,获得回波信号矩阵;然后根据MIMO雷达波形的分集特性,推导出TR MIMO雷达的虚拟阵列形式;再通过行列复用,采用双向空间平滑(FBSS)算法解相干,有效地提高了低空目标的DOA估计精度。实验仿真结果表明:在信噪比为-10dB的条件下,该算法比传统MIMO雷达DOA估计算法的均方根误差平均减少了0.3°。     

稀疏步进频合成孔径雷达成像算法

提出了一种适用于稀疏步进频信号的成像算法,以较少的时间和频谱资源完成了雷达目标成像。该算法将稀疏步进频回波数据等效为均匀步进频回波数据的观测值,利用压缩感知重构算法实现目标区域的距离向重构,然后经过距离徙动校正与方位向脉压完成对目标场景成像。仿真结果表明:该算法在发射频点高度稀疏条件下仍能实现高分辨成像。采用地基雷达实测数据验证了算法的有效性。