基于关联计算的相控阵雷达前视成像技术

基于关联计算成像原理, 提出一种适用于相控阵雷达的前视成像技术, 其随机移相是由配置二维相控阵雷达来实现的.为了模拟经典量子关联成像中的随机涨落光场以实现测量的不相关性, 需要控制二维相控阵辐射出的波前呈现随机幅相波动特性, 再结合压缩感知(compressive sensing, CS)的模型框架与稀疏贝叶斯学习(sparse Bayesian learning, SBL)算法解决关联耦合问题以实现目标场景的方向维和俯仰维超分辨成像。甚至可以在不需要雷达与目标相对运动的情况下, 结合宽带信号体制实现雷达前视超分辨三维成像。仿真实验和实测数据验证了其原理的正确性和算法的有效性。     

岸-舰双基地SIAR雷达距离-速度分辨率分析

双基地脉冲综合孔径雷达SIAR在发射站采用多个天线同时辐射不同载频的调频中断连续波FMICW信号,在接收站用一个全向天线接收目标回波。推导了该雷达发射信号的模糊函数,分析了影响其距离和速度分辨率的因素以及波形参数选取原则,结合双基地雷达的特点,给出了模糊函数与目标位置的关系。分析表明,该信号形式具有较高的距离和速度分辨率。但由于是双基地雷达,分辨率比单基地雷达差,而且从距离维不能分辨基线的目标。     

载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法

针对载频-重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题,提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法的载频-重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效,将时域信号的处理等效成空域阵列信号的处理,并将超分辨阵列信号处理方法应用到目标的参数估计中,从而把目标距离和速度的估计等效成阵列中二维参数的估计,解决了由于载频-重频联合捷变所带来的目标参数估计难题。仿真实验表明,所提方法能有效实现对目标距离和速度的超分辨估计。     

SIAR体制单基地MIMO雷达分辨率分析及距离高分辨技术

针对单基地MIMO雷达收发天线稀布且不共用的特点,详细研究了发射采用多载频正交信号情况下的四维模糊函数,并给出了阵列稀布时方位、俯仰二维角度的3 dB波束宽度公式。考虑到采样过程中距离维存在量化误差,将超分辨思想引入到距离测量中,给出了距离超分辨的详细过程。理论推导与仿真结果证实了该方法的有效性。     

雷达距离超分辨降噪技术及残留噪声统计特性分析

基于高分辨阵列处理算法估计雷达目标回波时延较常规的模糊图技术可获得增强的距离分辨力。本文对我们最近提出的一种针对线性／非线性调频（ＬＦＭ／ＮＬＦＭ）雷达脉压的降噪算法及残留噪声的统计特性进行了分析，并在此基础上提出了有效的距离超分辨处理方法。计算机模拟验证了分析的正确性并表明这一降噪预处理技术可大大降低雷达距离超分辨处理的ＳＮＲ门限。     

高距离分辨(HRR)雷达单个目标回波信号检测

研究了 Ｈ Ｒ Ｒ 雷达单个目标回波的信号检测。由于 Ｈ Ｒ Ｒ 雷达目标检测实质上是延迟目标检测（ Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｔａｒｇｅｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ），所以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。由于目标的运动，其各距离维上的散射点相对于雷达的位置会不断地发生变化［１，９，１０］。提出的单个目标回波的检测方法是对同一目标的距离维上散射点进行相关积累，以提高其目标信噪比。采用此方法可使 Ｈ Ｒ Ｒ 雷达比低距离分辨（ Ｌ Ｒ Ｒ）雷达的威力高出很多。     

Constrained-MUSIC算法在高频地波舰载超视距雷达中的应用

在舰载超视距雷达检测时 ,由于载舰运动所造成的一阶海波谱展宽 ,遮蔽了舰船目标 ,造成目标检测的困难 ,采用空域超分辨处理 ,将目标与展宽的一阶海波谱分开是非常可行的。Constrained -MUSIC算法的分辨性能不受相干目标的影响 ,且在舰载超视距雷达中 ,由于展宽的一阶海杂波谱相应的空间方位是可计算出的 ,Con strained-MUSIC算法可以充分利用这一已知的方位信息 ,将与一阶海浪谱同频 ,但处于不同空间方位的船目标分辨出来 ,有效地实现了高频地波舰载超视距雷达检测下的空域超分辨处理 ,对在舰载雷达情形下有效地进行目标检测提供了一个良好的距离 -速度 -方位分辨后的三维检测背景平台     

基于联合聚焦/超分辨贝叶斯模型的雷达目标超分辨重建

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)、逆合成孔径雷达(inverse SAR, ISAR)等雷达目标图像,提出了一种基于联合聚焦/超分辨贝叶斯模型的超分辨重建方法。该方法基于联合聚焦/超分辨和点扩散函数参数模型,采用Metropolis-Hastings迭代更新算法,产生一系列描述目标散射截面和散焦参数概率分布特征的样本,从而估计出最佳目标散射截面元和散焦参数,实现低分辨率图像的超分辨重建。以合成与实测图像数据为例,对该超分辨方法进行了演示并给出了重建结果。实验表明,本文提出的方法对雷达目标图像重建效果良好,可用于SAR、ISAR及实波束成像等雷达图像目标信息的开发。     

带限条件下雷达信号的超分辨处理方法

雷达的距离分辨率与发射信号的带宽成反比 ,要获得大的距离分辨率 ,必须发射宽带雷达信号。事实上 ,在雷达发射波形设计时 ,考虑到雷达的总体性能指标和工程上的可实现性 ,发射信号带宽是受限的。如何在有限带宽情况下提高距离分辨率是一个值得解决的技术难题。针对脉间频率步进雷达回波信号的特性 ,采用MUSIC(multiplesignalclassification)算法 ,实现了带限条件下雷达信号的超分辨处理 ,进一步提高了脉间频率步进雷达的距离分辨率。仿真实验证明了结果的正确性。     

基于线性卷积系数扩展特征的雷达目标识别

针对雷达目标高分辨距离像识别中的有效特征提取问题,提出了一种基于线性卷积系数扩展特征的雷达目标识别方法。该方法将高分辨距离像及其线性卷积系数扩展特征作为联合特征在核空间中进行特征选择,并采用支持向量机（support vector machine, SVM）作为分类器实现雷达目标识别。核空间中的特征选择可以解决联合特征高特征维数问题和非线性可分问题,进而提高SVM识别性能,而线性卷积系数扩展特征相比高分辨距离像具有更强的稳定性。同时,可以在一定程度上弥补因特征选择带来的高分辨距离像部分距离单元特征分量缺失。基于5种飞机目标高分辨距离像的仿真实验证明了该方法的有效性。     

ESPRIT超分辨ISAR成像

提高图像分辨率一直是ＩＳＡＲ研究的重要内容，常规的ＩＳＡＲ成像算法在这方面存在着不足。将普遍运用于方向估计中的旋转不变参数估计技术（ＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＳｉｇｎａｌＰａｒａｍｅｔｅｒｖｉａＲｏｔａｔｉｏｎａｌＩｎｖａｒｉａｎｃｅＴｅｃｈｎｉａｑｕｅｓ，ＥＳＰＲＩＴ）与ＩＳＡＲ成像的基本原理相结合，提出了ＥＳＰＲＩＴ超分辨ＩＳＡＲ成像算法。从实验结果看，这种超分辨算法显著提高了图像分辨率。     

包络相位联合自聚焦高分辨SAR运动补偿

提出了一种包络相位联合自聚焦运动补偿算法,解决了机载高分辨合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像过程中复杂的运动误差问题。该方法不但可以实现对高阶运动误差的估计,而且可以同时补偿包络和相位误差。通过对运动误差进行归一化多项式拟合建立关于运动误差多项式系数的最小熵优化方程,同时利用阻尼牛顿法对其进行求解,实现高效精确的多项式系数估计。另外,设计了交替联合自聚焦算法,以实现对较大运动误差的精确估计。最后,应用实测机载聚束SAR数据验证该方法的有效性和优越性。     

New method for passive radar seeker to antagonize non-coherent radar decoy

Using super resolution direction of arrival (DOA) estimation algorithm to reduce the resolution angle is an effective method for passive radar seeker (PRS) to antagonize non-coherent radar decoy. Considering the power and correlation property between radar and non-coherent decoy, an improved subspace DOA estimation method based on traditional subspace algorithm is proposed. Because this new method uses the invariance property of noise subspace, compared with traditional MUSIC algorithm, it shows not only better resolution in condition of closely spaced sources, but also superior performance in case of different power or partially correlated sources. Using this new method, PRS can distinguish radar and non-coherent decoy with good performance. Both the simulation result and the experimental data confirm the performance of the method.     

一种基于估计理论的ISAR超分辨成像方法

针对逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像中给定合成孔径长度下方位向匹配滤波脉冲压缩输出的主瓣分辨率随雷达至等效阵列距离变化这一难题,基于线性系统理论,通过目标方位向回波信号的等效建模,提出了一种基于最小均方估计理论的超分辨成像方法。不同于传统基于谱估计的超分辨成像方法,该方法利用对目标系统方位向冲击响应的估计信号进行成像,因而能够完全消除雷达至等效阵列的距离对方位向分辨率的影响。仿真实验证实了该方法的有效性。     

雷达舰船目标HRRP成像视角参数估计

针对雷达舰船目标一维距离像敏感于姿态角,分析了成像视角对船长估计精度的影响,提出一种舰船成一维距离像视角参数估计方法,首先建立雷达舰船运动模型,对雷达跟踪数据预处理,并估计出目标的运动状态和航速,通过稳健回归估计方法进行二次曲线拟和,估计出舰船目标成像视角参数,通过本文方法估计的视角参数可用于基于高分辨距离像的舰船目标识别和船长估计中。经实测数据验证表明,估计出的视角平均误差小于5°,本文方法易于实践,具有较高的工程应用价值。     

SVD-TLS extending Prony algorithm for extracting UWB radar target feature

A new method, SVD-TLS extending Prony algorithm, is introduced for extracting UWB radar target features. The method is a modified classical Prony method based on singular value decomposition and total least squares that can improve robust for spectrum estimation. Simulation results show that poles and residuum of target echo can be extracted effectively using this method, and at the same time, random noises can be restrained to some degree. It is applicable for target feature extraction such as UWB radar or other high resolution range radars.     

一种基于新型RBF网络的侦察测向系统

针对雷达侦察系统的到达角(AOA)测量问题,提出了一种新型的基于两级径向基函数(RBF)网络的侦察测向系统。根据RBF网络的特点,本文采用了一种基于免疫算法的混合方法确定RBF网络测向系统的参数。该方法利用免疫算法的全局搜索能力优化RBF网络隐层的结构和参数,并采用最小二乘算法计算RBF网络线性输出层的权值。计算机仿真表明,基于这种RBF网络的测向系统达到了很高的精度。     

加权快速聚类距离解模糊算法

距离模糊是雷达系统中重频工作模式下必须考虑的问题,而多重频技术是解距离模糊常见的信号波形设计方案。一维聚类算法可根据雷达不同重频的测量视在距离稳健地求解目标不模糊距离,但一维聚类算法在排序效率和根据测距信噪比估计目标不模糊距离性能两方面存在不足。加权快速聚类距离解模糊算法首先提出快速聚类算法提高解模糊时的排序效率,继而采用加权方式提高目标不模糊距离的估计性能。快速聚类算法的仿真试验结果表明快速聚类算法解距离模糊是一种实用的快速解距离模糊算法。