目标高速运动对一维像的影响及其校正方法

针对目标高速运动引起回波脉冲压缩结果展宽从而严重影响一维距离像质量的问题,提出了基于多分量调幅线性调频信号参数估计的校正方法。首先建立了宽带目标的多散射中心回波模型,定量分析了目标高速运动对高分辨雷达回波的影响。然后提出了多分量调幅线性调频信号参数估计快速算法,估计出目标高速运动引起的回波变化从而加以校正。仿真结果表明,提出的方法能有效校正目标高速运动对一维距离像的影响,并且对噪声具有很好的鲁棒性。     

高分辨阶梯变频毫米波雷达目标信号仿真研究

首先分析了雷达目标一维距离像形成原理。针对高分辨阶梯变频毫米波雷达 ,将目标看成是由若干个可以单独分辨开的强散射中心组成。并具体分析了目标的散射中心模型、角运动模型及根据这些模型进行目标一维距离像仿真的方法。最后给出了一典型目标的仿真结果。     

基于状态空间模型的雷达目标一维散射中心参数估计

复杂雷达目标回波可看成是多散射中心回波的合成。首先建立了雷达目标回波的状态空间模型,然后利用超分辨方法估计一维散射中心的参数。在此基础上提出了一种基于状态空间的散射点数估计方法,该方法能够嵌入状态空间分析方法中,在进行超分辨分析的同时获取目标散射点数的精确估计,最后利用经典雷达回波模型对该方法进行了仿真实验验证。仿真结果表明,该方法能有效地提取一维散射中心参数并估计出散射点数,且具有良好的抗噪性。     

双基地雷达系统中的高分辨距离像

采取宽带发射信号,双基地雷达系统获取的目标一维高分辨距离像与单基地雷达下的距离像存在很大差别。首先从回波信号的相位出发,建立了双基地雷达回波信号模型。分析了双基地雷达系统中距离像的特点,并给出了对运动目标双基地距离像的补偿因子。分析了对多散射中心目标的双基地距离像与单基地距离像之间的关系,最后对双基地距离像进行了仿真。所提出的结论为多基地雷达系统利用多站同时获取的双基地距离像构造目标散射点三维结构图奠定了基础。     

目标一维距离像特征提取方法研究

针对雷达目标一维距离像的姿态敏感性和平移敏感性,直接将一维距离像用于目标识别很难取得好的识别效果,用目前的普遍做法进行目标识别存在计算量和存储量大的问题,提出把一维距离像作为随姿态变化的序列及强散射中心维数、目标特征尺寸、散射中心分布熵三个特征,并以这三个特征采用外场实测数据进行目标识别实验,取得了较好的识别效果。     

FMCW毫米波雷达高分辨率目标距离像及其处理

在毫米波照射下,目标回波可模型化为多个散射中心回波的合成;宽带线性调频连续波(LFMCW)工作体制可以获得目标多散射中心在雷达径向距离轴上的投影分布,即高距离分辨率目标距离像(high range resolution range profile);综合利用距离像所提供的目标多散射中心空间分布和截面积信息,可以改善信号检测和跟踪性能,并完成目标识别。     

基于目标一维距离像的雷达目标识别方法

讨论了马氏距离的性质,利用目标的一维距离像,提出了一种雷达目标识别方法.对雷达回波进行快速傅立叶变换,得到目标的一维距离像,计算其马氏距离,得到目标的稳定特征向量,根据相关算法进行目标识别.3种不同类型飞机回波的实测数据的识别结果,表明该方法是切实可行的.     

基于扩展Kalman滤波的运动目标距离/速度联合估计

通过对高频区运动目标的频域回波模型的分析,提出了一种基于高频区回波频域模型的非成像类参数化高分辨方法。该方法基于扩展卡尔曼滤波理论,通过对所建立的运动目标回波频域模型进行参数估计来获得目标距离高分辨。仿真结果证明,该方法回避了目标运动情况下成像类高分辨方法所必需的距离补偿问题,多散射点情况下在获得各散射点的距离高分辨的同时,可以获得目标运动参数的精确估计。     

LFM脉冲雷达密集多目标回波特性建模研究

对密集多目标的检测和分辨是当前雷达技术领域所面临的前沿课题和紧迫任务,而其中对其回波特性的分析研究则是解决其它问题的前提和基础.研究了线性调频脉冲雷达密集多目标回波信号的幅度和相位特性,建立了多目标回波信号模型,并对比双基地雷达进行了讨论,最后针对不同条件进行了仿算实验.仿真结果表明,同一距离分辨单元内,多个目标的回波会发生相干合成,目标位置、幅度、相位的变化使得合成后的回波频谱发生畸变；同时,只要多个目标之间存在距离差,脉冲压缩输出信号主瓣内的相位特性便会较单目标情况有显著区别.     

基于相干Doppler干涉的微动目标宽带成像方法

二维像是雷达目标最重要的特征之一,它反映了目标的几何形状、散射结构等特性。在目标存在微动的情况下,即使目标散射中心不发生越距离单元走动,微动带来宽带回波的非线性相位也会导致方位向的散焦。针对这一问题,提出了基于相干多普勒干涉的微动目标宽带雷达成像算法,其核心思想是在对强散射中心所在的距离单元进行相干多普勒干涉成像的基础上,再进行目标二维像重构。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于方位弯折的高分辨距离像雷达目标识别

针对高分辨雷达距离像的方位敏感性问题,将应用于语音处理的动态时间弯折技术引入高分辨距离像雷达目标识别领域,提出了一种动态方位弯折技术,该技术通过将测试数据与模板特征序列进行非线性伸缩(弯折),获得测试帧与模板之间最小匹配距离对应的最佳匹配路径,实现对测试数据的目标识别。对ISAR实测飞机数据的分类实验及与模板匹配法和RBF识别方法的比较,获得了良好的识别结果,表明了该方法的可行性和有效性。     

基于高度扫描的ISAR三维成像研究与仿真

研究了基于高度扫描的大转角逆合成孔径雷达(ISAR)三维成像,针对干涉逆合成孔径雷达技术不能将同一距离和方位单元但不同高度上的散射中心进行区分以及大转角转台转动带来的越距离单元徙动等问题,在传统大转角ISAR成像基础上,增加了高度扫描,建立了三维成像系统,提出了适用于大角度转动的ISAR三维成像算法,应用波谱理论对三维目标的高度信息进行去耦,将其转化为二维大转角ISAR成像的问题,然后利用聚焦卷积积分算法进行成像,并分析了高度扫描的ISAR系统具有高度分辨率的原因。最后通过仿真目标模型进行验证,结果表明该算法具有三维成像能力,且能够得到高质量高分辨率的目标像。     

基于独立分量分析的雷达目标识别方法

通过分析雷达距离像的数学模型,利用独立分量分析(independent component analysis,ICA)技术提取雷达距离像信号中的独立分量,并定义为独立基波形。将观测信号投影到几个峰度大的独立基波形上,得到的各个投影分量作为待识别的信号特征。由于独立基波形实际上对应了目标回波中的散射中心响应,使得通过该方法提取的特征不仅保持了独立性,而且还具有实际的物理意义。在此基础上,使用支持矢量机(support vectormachine,SVM)作为分类器,进行了仿真实验和对比实验,实验结果表明该方法是有效和可行的。     

基于去斜的步进频合成高分辨距离像新方法

研究了一种基于子脉冲去斜的高分辨距离像合成新方法。首先,用本地参考信号对接收的步进频脉冲串信号进行去斜处理,然后把去斜之后的信号按顺序在时域上拼接起来得到宽带回波,最后按传统的处理方法得到目标的一维距离像和二维逆合成孔径雷达像。这种方法避免了传统时域拼接法的上采样、频移和相位补偿运算,减小了处理复杂度,易于工程应用。     

一种基于谐波数估计的距离扩展目标检测算法

宽带雷达的目标回波信号分布在多个距离分辨单元内,被称为距离扩展目标。距离扩展目标信号傅里叶变换后在距离频率域可表示为由散射点强度和相对位置决定的不同幅度、频率和相位谐波叠加的谐波过程。将高斯白噪声中距离扩展目标检测问题转换为谐波过程的谐波数估计问题来进行目标检测。给出了高斯白噪声中使用总体最小二乘奇异值分解的谐波数估计的距离扩展目标检测器,对检测器的性能分析表明该检测器具有恒虚警性能。使用模拟数据和实测飞机数据的计算机仿真实验表明,本文提出的检测器比能量积累检测器有更好的检测能力。     

A Target Recognition Approach to Projecting HRR Profiles onto Subspace

Abstract: A array of the azimuthally averaged range-profile vectors and the inter-class and intra-class divergence matrixesare constructed iwth many frames of the high resolution range profiles which result from radar echoes of airplanes. Takingthe methods of whitening transformation and SVD produces a system of subspace vectors for target recognition. Where-upon, a template library for target recognition is built by the projection of a class-mean vector made from the radar dataonto the subspace for recognition. By Euclidean distance, a comparison is made between the above projection and eachtemplate in the library, to decide which class the target belongs to. Finally, simulations with the experimental radar dataarte given to show that the proposed method is robust to variation in azimuth and immune to additive Gaussian noisewhen SNR≥5dB.     

基于最优路径的弹道目标径向长度提取方法

针对强噪声环境中弹道目标径向长度提取困难的问题,提出了一种基于最优路径的弹道目标径向长度提取方法。首先对目标距离像进行时间积累,得到一维距离像时间序列,然后分别计算每相邻帧的距离像中各个像素之间转移的幅度代价函数和路径代价函数,根据总代价函数的大小判断各散射中心的相关性,搜索得到一条代价函数最小的路径即最优路径,确定目标头部和尾部散射中心的位置,进而得到各个时刻目标径向长度。该方法算法简单,在强噪声环境中也能保证较高的正确率。对仿真和模拟测试数据的分析处理验证了该方法的有效性。     

雷达高分辨距离像自适应角域划分方法

雷达高分辨距离像(radar high resolution range profile, HRRP)具有姿态敏感性的特点,一种有效的方法是分别对一组不发生散射点越距离单元走动角域范围内的HRRP样本进行处理。提出基于HRRP回波功率谱的顺序判别自适应分帧算法,通过对全局HRRP样本进行迭代搜索来确定数据划分边界,并自适应划分角域个数。所提方法依据散射点模型理论,考虑功率谱互相关系数变化规律,有效抑制了HRRP存在“距离像起伏剧烈”的样本。与自适应高斯分类器划分角域方法相比,所提方法在样本数据较小的情况下,仍可以有效地对目标进行角域划分。同时,与传统的利用互相关系数分帧方法和等间隔角域划分方法相比,所提方法可以有效降低识别运算量,减少识别算法处理时间,通过对3类舰船目标的仿真和3类民用船只的外场实测数据分析,表明所提方法是有效的。     

基于距离像幅度信息和Boosting的目标识别研究

在基于高分辨雷达距离像的目标识别中,有研究者指出散射点的位置信息具有比幅度信息更好的鉴别能力。对此,将距离像各距离单元按照幅度大小进行重排,得到只保留散射点幅度信息而去除散射点位置信息的平移不变特征,它反映了目标的反射特性,并利用Boosting算法和支持矢量机(SVM)进行了分类试验。基于实测数据的仿真结果表明,散射点的幅度同样是一种重要的识别信息。     

基于联合时频特征和HMM的多方位SAR目标识别

研究了联合时频特征和隐马尔科夫模型(hidden Markov model, HMM)的多方位合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)目标识别方法。利用HMM模型可以有效地对多方位SAR目标特征分析及识别。在HMM多方位SAR目标识别中的关键之一是SAR目标回波高分辨率距离像(high resolution range profile, HRRP)的特征提取。提出了一种时变频因子加权Fisher鉴别的特征提取方法。利用MSTAR实测SAR目标数据集进行了特征提取和识别实验,实验结果验证了方法的有效性。