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.     

采用高阶累积量的调频步进信号逆合成孔径雷达成像新方法

针对在调频步进信号逆合成孔径雷达(ISAR)成像中回波脉冲综合相参化变弱的问题,提出了一种高阶累积量(HOC)频域带宽合成方法.首先建立回波信号在噪声下的HOC表达式,然后对脉组内子脉冲间的误差相位进行估计,再合成一个大带宽线性调频信号,从而获得高分辨一维距离像,最后在方位多普勒域用距离瞬时多普勒方法获得高分辨ISAR图像.与传统方法相比,HOC方法可较好地用于在低信噪比下调频步进信号频带综合.仿真数据处理结果表明,HOC方法在信噪比低于5dB时,其成像效果明显优于传统方法.     

基于稀疏脉冲采样的低复杂度血流速度估计算法

双模超声广泛用于医学临床诊断,其中B模式脉冲用于成像,多普勒脉冲则用于血流速度估计。数据采集时间在两种模式之间共享。为了提高B模式图像的更新频率,需要减少多普勒脉冲数量,即发射稀疏多普勒脉冲进行血流速度估计。然而现有的适应稀疏脉冲采样算法,如迭代自适应算法、稀疏贝叶斯法以及基于阵列虚拟拓展的子空间类方法,计算开销巨大,难以满足实时成像的要求,且在稀疏度大的情况下会产生明显的伪影。为此,文中提出了一种基于稀疏脉冲采样的低复杂度血流速度估计算法。根据超声多普勒回波信号是由血红细胞的散射产生,具有强相干、信源个数时变的特点,文中首先从子空间角度解析了伪影的成因,并验证了包含均匀脉冲的稀疏发射脉冲排布方式可以有效地抑制伪影;然后以均匀脉冲回波构建协方差矩阵,并进行空间平滑获取特征值,以较大特征值的个数和相互的比值作为标准,判断血流不同时刻的频率分布特征;最后以此频率分布特征为标准,自适应采用B-MUSIC算法或TBVAM算法进行血流速度估计,以降低算法的复杂度。Matlab仿真和人体实测数据的实验结果表明,该算法在极大地减小计算复杂度的同时,可以获得较为连续、清晰且伪影抑制效果较佳的血流速度估...     

一种改进的盖氏圆盘估计信源数方法

 信源数估计是空间谱估计中的关键技术,研究符合实际应用环境的稳健的信源数估计方法具有十分重要的现实意义.基于空间谱估计中用于估计信源数的传统盖氏圆盘法,结合Toeplitz去相干算法在此提出了一种改进的盖氏圆盘法(T-GDE).该方法先对接收数据协方差进行Toeplitz预修正,再对得到的修正矩阵进行盖氏圆盘法估计信源数,使得新的盖氏圆盘法可用于低信噪比条件下的相干信源数估计.并通过仿真实验验证了其有效性.     

探地脉冲雷达回波信号波达方向估计方法的研究

估计探地脉冲雷达目标回波方向是探地雷达信号处理的一个重要内容，针对脉冲探地雷达回波信号的超宽带特点，提出了将探地雷达阵列信号经过高频带通滤波器分解成几个窄带信号后，再利用窄带子空间方法进行波达方向估计。通过对实验数据的处理发现，低频信号的分辨率较低，误差较大。在实际处理过程中，并不需要对所有频带信号进行处理，只需要用几个较高频率的窄带信号，就可以准确估计出超宽带脉冲探地雷达信号的回波方向。     

径向匀加速目标的长时间相参积累方法

长时间相参积累是数字阵列雷达等新体制雷达提高目标检测性能的主要途径之一,但必须有效补偿目标回波在长观测时间内跨距离单元、跨Doppler单元等效应。基于目标频域信号模型,该文提出了一种径向匀加速目标长时间相参积累方法。该方法在每个脉冲回波频域对目标跨距离单元、跨速度单元进行回波包络与Doppler相位的联合补偿,实现了对径向匀加速度目标回波的有效积累。该方法显著改善了雷达对径向加速目标的检测性能,具有补偿精度高、易于并行化等特点,适于工程实现。数值实验验证了该方法的有效性。     

探地雷达小目标信号时频特征分析

研究了单个和两个物体的探地雷达(ground penetrating radar,GPR)信号时域和时频域特征随物体尺寸、相距距离、介电常数的变化规律,给出了广义S变换(generalized S transform,GST)参数和双峰属性频点选取的方法以及小物体的定义,讨论了通过提取时频域的双峰属性来提高对单个物体上下界面反射波和两个物体回波的分辨率.并且指出了结合GPR信号时域和时频域特征以及双峰属性,可以大致估计单个物体的大小和两个物体之间的距离范围.     

非周期扩频系统中频率域多径时延估计

基于频域子空间思想,给出了一种适用于非周期扩频系统的多径时延估计方法。分析了匹配滤波器输出变换到频域后,多址干扰项和噪声项在频域中的统计特性及其对估计误差的影响。理论分析和仿真实验结果表明,时延估计的频域处理方法是一种无偏估计,且其估计精度远远高于滑动相关方法。     

机载多普勒雷达模糊回波模拟源的研究

建立了机载脉冲多普勒（PD）雷达模糊回波模拟源的仿真模型,分析了其工作原理和回波的统计特性,利用先内插后抽样的方法实现了回波数据的速度模糊和频域杂波模糊。通过设置模型参数,可模拟产生多种工作环境下的雷达模糊回波数据,并可通过PCI－7200高速数字接口析板输出。     

星载SAR地面目标回波模拟的RTPC与2DFFT算法对比

对经典的RTPC算法进行了仿真实验。分别对静态点、点阵和面目标进行回波模拟,用多普带力法成像算法验证了回波的正确性和有效性。对2DFFT算法进行了仿真实验,模拟了静态点、点阵、面和分布目标的回波数据,并通过成像验证了算法的正确性和有效性。对比上述两种算法的原理、误差、计算量、数据所需存储空间和仿真运行时间,结果表明:距离时域脉冲相干法(RTPC)算法从SAR原理出发,简单易懂,但运算速度较慢,适用于目标较简单的情况。二维频域快速傅氏变换法(2DFFT)算法从系统角度出发,应用二维FFT计算回波,速度较快,适用于模拟较大、较复杂的目标场景。     

基于互相关分析与ZFFT的目标运动参数估计

针对频率步进雷达多个相邻脉组回波进行互相关分析,得到目标运动参数的一种估计方法.对该方法进一步分析发现,加速度估计误差将导致速度估计产生较大的偏移,为此提出一种复调制细化分析(ZFFT)的简化算法,以较小的运算量实现了加速度估计精度的明显提升,降低了速度估计误差.计算机仿真结果表明,通过互相关分析与ZFFT算法,可准确估计目标的径向加速度和速度,对原始信号进行有效补偿,从而获得高质量的高分辨力一维距离像.     

空间平滑和盖氏半径变换的宽带相干信源数估计

采用空间平滑处理和不同信源数估计准则进行宽带相干信源数估计。该方法针对宽带相干信号,不需要聚焦处理,直接对宽带信号阵列采样输出分段并进行快速傅立叶变换(fast Fourier transform,FFT),得到不同频点处的窄带采样协方差矩阵,然后采用空间平滑处理技术进行解相干处理,接着利用信源估计准则进行信源数估计,对每个频点处的结果进行加权处理得到宽带信源数目。仿真结果表明,通过对信息论准则、基于盖氏半径的似然准则、盖氏圆估计准则的性能的对比,进而得到了一种在色噪声下估计宽带相干信源数的方法。     

基于深度学习的OFDM信道估计

针对多径正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)信道环境下信道频域选择性衰落导致下行链路信道估计性能受限的问题,提出一种基于深度学习的信道估计(deep learning-based channel estimation, DL-CE)方法。采用自回归过程对信道建模,利用深度学习设计信道估计网络追踪信道响应及其频域相关系数。通过迭代训练,基于深度学习的信道估计网络能够学习到自回归系数的最优估计,同时利用先验信道信息估计信道频域响应和频域相关系数。与传统方法相比,所提信道估计方法性能提升明显。     

基于联合调频傅里叶变换的步进频雷达目标运动的补偿

针对频率步进雷达目标成像过程中运动参数精确估计及补偿问题,提出了基于脉间和脉内联合调频傅里叶变换的参数估计方法. 目标回波信号与本振信号混频后看作线性调频信号,将其作调频傅里叶变换,并在脉组间进行相干累积. 通过对调频率的搜索得到目标速度的精确估计,从而实现了低信噪比下目标运动的补偿. 由于该方法在调频傅里叶变换过程中,频率维采用了IFFT操作,运算效率较高. 计算机仿真结果进一步表明了该方法的有效性和实用性.      

基于主特征矢量的相干信号DOA估计算法

为了进一步提高相干信号DOA估计的精度,提出了一种基于主特征矢量的相干信号DOA估计改进算法。算法选取了信号子空间对应的主特征向量,将其进行反向共轭变换得到增广主特征矢量,再构造线性预测方程,利用加权最小二乘法求解预测方程中的多项式系数,最后求根得到信号的DOA估计。改进算法克服了PUMA算法在信号完全相干条件下性能恶化的缺陷,当信号完全相干以及部分相干时都具有良好的性能,并且提高了最大可分辨信号数,当信噪比较低、快拍数较少时仍保持较高精度。相比于PUMA算法,当信号部分相干时,文中算法的均方根误差约降低了0.2°;当信号完全相干时,均方根误差约降低了0.8°。通过与多种解相干算法进行比较,算法性能得到了验证。     

基于Keystone变换的高速运动目标检测方法研究

高速运动目标脉间存在越距离单元走动,且多普勒频谱混叠,脉间相参积累困难.利用长时间的信号积累,来提高微弱高速运动目标在低信噪比下的检测性能理论上是一种有效方法,但积累时间长,使得目标回波越距离单元走动,相参积累更加困难.进行速度提前预估计的方法,能很好提高检测性能,但增加了技术难度,并且需要长的检测时间.本文研究一种改进的Keystone变换方法,该方法是通过计算不同模糊系数时的所有回波脉冲峰值位置的方差,记录下方差最小时的模糊系数,利用该模糊系数,结合运用SINC函数插值实现的变换方法.该变换方法不受目标回波积累时间的限制,无需预先估计目标速度,可同时实现解多普勒模糊和补偿距离走动.仿真结果表明,与进行匹配滤波后相参积累的方法相比,结合最小方差法和Keystone变换的方法,能有效补偿距离走动,去除多普勒模糊,有效提高了高速运动目标回波脉冲积累的信噪比,改善了雷达的检测性能.     

正交频分复用系统的非对称调制星座频域信道盲估计方法

针对频域信道盲估计的相位模糊问题，提出了基于非对称调制星座的频域信道盲估计方法．根据正交频分复用系统子信道的衰落相位等于该子信道调制星座旋转的角度这一特性，通过独立地估计各子信道接收信号的平均功率及调制星座旋转的角度来估计信道的频率响应．相对于预编码频域信道盲估计方法，该方法的信道估计精度高且没有误差底限，具有实现简单、易并行处理等特点．系统的对比仿真实验表明，该方法与预编码频域信道盲估计方法相比，在信噪比超过18dB时可使信道估计误差随信噪比增加线性递减．     

基于频移迭代的微波多普勒谱中心频率估计算法

为了准确估计回波多普勒谱的中心频率,提出了一种基于频移迭代的中心频率估计方法.该方法以谱矩法估计频移为初值,逐次改变积分区间,在每次迭代中都利用谱矩法估计其频移,直至估计的频移结果收敛,并将该结果作为中心频率.仿真结果表明:相比于目前常用的谱矩法和最小二乘多项式拟合法,频移迭代法估计中心频率效果更佳,其平均绝对误差和均方根误差均更小,且该方法估计精度不受频率分辨率约束.将该方法应用于微波多普勒测波雷达中,并得到了海浪参数.实验结果证实:利用频移迭代法估计中心频率,可以探测得到更准确的有效浪高和平均浪周期.     

基于激光雷达测量技术的建筑物检测

为了提高建筑物检测的精度,提出基于激光雷达测量技术的建筑物检测方法.通过构建激光雷达辐射脉冲信号模型和回波模拟,得到建筑物的点目标分布源,然后对分布源方位和高度等特征参量进行联合估计,并通过激光雷达脉冲的连续回波惯性测量实现建筑物的特征检测和状态信息的参量估计.仿真实验结果表明,该方法能有效实现建筑物的谱峰搜索和方位参量信息估计,准确检测概率高.     

横向距离平方和最小法的合理性

作者首先通过作图发现样本点到直线的距离与其横向距离同增减,直观地证明了横向距离平方和最小法的合理性.然后证明了横向距离平方和最小法的估计量具有相合性、无偏性、有效性.并发现横向距离平方和最小法的估计量是一致最小方差无偏估计.