基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

基于风廓线雷达的降水云分类方法在海南地区的应用

将风廓线雷达用于热带降水云体进行垂直探测,可以实时对热带地区降水云体进行较准确分类.通过对海口地区降水云系特征(2017年1月～12月)进行统计分析,提出一套基于风廓线雷达探测数据(回波强度、垂直速度和速度谱宽)的热带降水云体分类方法.以该方法为基础,结合天气雷达等观测资料,对2017年发生在海口地区的两次降水过程展开详细分析.结果表明:风廓线雷达具备较好体现降水云体垂直结构的能力,相比于天气雷达,风廓线雷达探测数据可以更精细地描述降水云系的变化趋势;相比于传统降水分类方案,采用以风廓线雷达探测数据为基础的分类方案可以提高对复杂降水类型识别的正确率;风廓线雷达可以更好地描述快速过境的高空微弱对流系统.     

远距离支援干扰下双隐身飞机自卫相参干扰对单脉冲雷达影响

以复杂电磁环境下双隐身飞机自卫相参干扰对抗单脉冲雷达为研究背景,针对单脉冲雷达角欺骗问题,提出了远距离多假目标干扰下双隐身飞机自卫相参干扰模型。首先构建双隐身飞机姿态敏感性模型,提取即时雷达散射截面序列,依据目标回波与干扰信号对应关系,建立复合等效信干比模型。在此基础上,采用脱靶与有效干扰最小即时距离对双机干扰模式下雷达角跟踪误差形成评判指标。仿真表明，该组网干扰模式使雷达角跟踪误差提高696.49倍,比单一干扰模式使单脉冲雷达角跟踪误差平均提高1.07倍,检验了组网复合相参干扰样式的有效性。     

基于极化单脉冲雷达扩展目标角度估计方法

当单脉冲雷达受到箔条质心干扰时, 将视为波束内存在两个不可分辨的目标, 由于目标和箔条干扰回波混叠耦合, 导致单脉冲测角偏差, 最终致使目标跟踪丢失。对此, 利用宽带单脉冲雷达测角精度高的优点和极化信息, 提出一种基于极化单脉冲雷达的扩展目标角度估计方法。首先，分析宽带单脉冲雷达体制下箔条质心干扰的特点, 给出扩展目标双极化和差信号模型。然后, 根据和、差通道极化回波信号, 通过联立方程组, 估计出目标和箔条干扰的到达角(angle of arrival, AOA), 为后续利用目标角度信息跟踪目标提供条件。最后，通过蒙特卡罗仿真实验分析关键参数对目标角度估计性能的影响, 并与传统单脉冲雷达体制的测角方法进行比较。理论分析和仿真实验表明, 在质心干扰条件下, 宽带单脉冲雷达估计目标AOA的性能要优于传统单脉冲雷达。     

基于相参积累的捷变频雷达系统相位误差估计与稀疏场景重构算法

针对系统相位误差导致的捷变频雷达目标回波信号相参积累性能下降问题, 构建了系统相位误差下捷变频雷达目标回波信号相参积累模型, 并基于目标的距离-速度二维稀疏性建立了最小ℓ₁范数优化模型, 提出一种基于交替方向乘子法的系统相位误差估计与目标场景稀疏重构联合处理算法, 实现了系统相位误差和目标参数的精确估计。仿真结果表明, 在信噪比为20 dB的情况下, 该方法能够精确估计系统相位误差, 其估计误差在2°以内。同时，相比于逆合成孔径雷达相位自聚焦算法, 所提算法重构性能和计算效率均得到改善, 目标重构幅度均方差提高了10 dB, 运算时间减少到1/2。     

异地配置的雷达与电子支援措施异步航迹关联

针对异步条件下雷达与电子支援措施(electronic support measurements, ESM)航迹关联问题, 通过分析方位角异步测量值对交叉定位原理的影响, 提出一种无需时域配准的航迹关联算法。根据传感器存在时延以及采样率的不同, 给出不等长航迹序列的等长区间变换以及异步航迹交叉定位的区间化方法, 通过计算区间序列离散度实现异类传感器航迹关联。通过仿真验证, 区间序列离散度不受噪声分布的影响, 且对数据集整体特征的求解避免了传统算法中的逐点运算, 有效提高了算法运算率。与传统算法相比, 可在多种测量误差场景下对异步航迹直接进行准确关联。     

利用探空秒数据估算北京地区日最大混合层高度

研究利用北京地区L波段探空秒数据和地面日最大位温, 采用气块法反演北京地区日最大混合层高度(MMH)的可行性。将08时探空秒数据以及常规探空数据反演结果分别与对应的微脉冲激光雷达反演结果相比较, 发现前者与激光雷达反演结果的一致性好于后者, 常规探空数据垂直空间分辨率低可能是导致其反演结果误差较大的原因。分别用春夏秋冬的探空秒数据反演结果与激光雷达反演结果相比较, 发现春夏秋反演结果的一致性较好, 而冬季较差。利用08时探空秒数据结合地面日最大位温, 采用气块法反演北京地区2010—2017年的MMH, 发现MMH 每年均表现出春夏秋冬逐次递减的分布特征。通过对长期资料的统计分析发现, 北京地区日地面最高气温与850 hPa温度差定义的热力稳定度与MMH之间存在较强的正相关性。     

星载Ku,Ka和W三频雷达探测云雨三维结构模拟仿真

对星载Ku, Ka和W波段微波雷达联合观测中纬度陆地气旋、热带台风和热带洋面气旋个例中云和降水的三维结构进行了模拟仿真.首先利用Weather Research and Forecasting(WRF)云模式模拟了个例中各种水凝物的时空分布,并利用Aqua卫星MODIS观测结果直接检验了中纬度陆地气旋个例模拟结果;然后将模拟结果作为输入,利用星载雷达模拟器计算了相应的雷达回波反射率因子,并利用CloudsSat卫星的W波段云雷达CPR实测信号对之进行了验证;随后利用该模拟数据研究了不同粒子雷达回波反射率的特点.最后假设Ku,Ka和W波段雷达的灵敏度分别为15, 5和-35 dBZ,定量研究了这3个波段在探测云顶高度、云底高度上的优缺点和误差大小.模拟结果证实随着频率的增高,水凝物粒子的雷达回波反射率因子减小.非降水云水和云冰粒子回波明显弱于降水和降雪粒子,一般很难被Ku和Ka波段星载雷达观测到.研究发现W波段雷达对云顶的探测误差一般很小(不到30 m),而Ku,Ka雷达对云顶的探测误差可达数千米.对云底探测而言,W波段雷达可以有效穿透低层液态水含量低的天气系统,但对强降水天气系统云底探测误差较大;Ka波段雷达在台风眼壁云墙附近的强降水区也会出现较大探测误差;而Ku波段雷达云底的探测误差都较小.