散射区域加权压缩感知ISAR成像

压缩感知(compressive sensing,CS)理论为少量脉冲条件下实现高分辨逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像提供了新方法。然而由于CS的噪声敏感性,其成像易受到噪声污染;另外,少量脉冲条件下很难保证噪声参数估计精度,这进一步加剧了ISAR成像污染。针对这一问题,提出一种散射区域加权CS ISAR成像算法,利用目标散射区域信息对冗余字典中的基函数进行加权,修正CS重建算法以抑制噪声散斑。为提高噪声参数估计精度,对回波采样建立子序列矩阵,提出矩阵扰动理论噪声参数估计方法。实验结果表明,所提方法能够有效抑制噪声影响,提高低信噪比和少量脉冲条件下ISAR成像质量。     

高分辨距离像循环相关复合精确测速方法

为解决目标径向速度对步进频率信号高分辨距离像的影响,以精确速度补偿为目的,设计了一种正负正步进跳频波形,以两帧正跳频脉冲序列和一帧负跳频脉冲序列作为一测速组。提出了一种高分辨距离像循环相关复合精确测速方法,通过粗细估值的复合得出速度精确估计值,并用于下一组脉冲序列的速度补偿。仿真结果表明该方法测速精度高,具有良好的抗噪声性能和抗目标机动性能,且运算量较小,适用于实时性要求较高的信号处理系统。     

双基地高频地波雷达三维曲面定位精度分析

双基地高频地波雷达发射垂直极化电磁波沿海面绕射传播来探测海上和空中目标,导致地球曲率对探测精度的影响不可忽略。通过建立局部球面三维坐标系,在局部球面坐标系中求解不同测量子集下的目标高度解析式,并求解不同测量子集下的定位精度几何分布(geometric dilution of precision, GDOP)。仿真分析目标在不同飞行高度时各测量子集的GDOP分布特性,最后得到飞行目标定位的最优测量子集分布图。     

无角度双站地波雷达组合定位跟踪和滤波算法

高频地波雷达方位分辨率很低，尤其是对于远距离的低信噪比目标,难以给出较准确的方位角信息，从而易导致检测点迹高度分散，严重影响超视距目标的航迹形成。针对该问题，提出无角度双站地波雷达组合定位与跟踪系统的新构想。该系统由两部地波雷达站组成，仅利用各站得到的距离和径向速度观测信息进行交叉定位和跟踪。分析了该系统的两个关键问题，重点讨论跟踪滤波算法问题，建立系统定位与跟踪模型，并利用扩展卡尔漫滤波(extended Kalman filter, EKF)进行目标状态的非线性滤波估计     

高频地波雷达飞行目标高度估计

高频地波雷达探测空中目标时缺乏俯仰角度信息,不能直接获取飞行目标高度,目标状态初始值对跟踪精度影响很大。提出一种拟牛顿法与高度参数化迭代扩展卡尔曼滤波(heightparameterized iterated extended Kalman filter,HPIEKF)结合的方法跟踪目标三维信息。首先利用雷达系统过去时刻和当前时刻的观测信息通过拟牛顿法估计目标的飞行高度;其次,用该高度值初始化HPIEKF,对飞行目标进行三维信息跟踪。仿真实验表明,拟牛顿法能够以较小误差估计出目标飞行高度,利用该估计值作为HPIEKF跟踪的初始值,提高了跟踪精度。