末制导雷达目标与诱饵的联合参数估计和辨识

拖曳式诱饵干扰条件下目标与诱饵的参数估计和身份辨识是制导雷达实现精确打击的前提条件。不可分辨角度范围内的目标和诱饵引起导引头雷达回波的干涉混叠,导致常规测量方法失效。当目标和诱饵处于相邻的两个匹配滤波采样点之间时,这些采样点所包含的信息将有助于参数估计的获取。通过充分挖掘两个连续匹配滤波采样点所包含的特征信息获得接收回波的概率分布,结合干扰形式和特点采用改进的粒子群优化方法从最大似然估计的角度获取目标与诱饵的对应参数,实现删除二者的身份辨识。各种条件下的仿真实验验证了方法的有效性。     

相参脉冲雷达中频信号通用采集系统设计

针对相参脉冲雷达中频信号通用采集系统的设计问题,首先阐述了采样率选择的两个约束条件及其物理意义,然后针对通用采集系统无法满足脉间相参条件的问题,提出了两种信号重建算法,并深入分析了算法性能。由于重建算法需要已知触发延迟时间,随后介绍了一种基于TDC的延迟时间测量方法,并推导了TDC器件的测量精度与重建信号信噪比之间的解析关系,为工程应用中选择TDC器件提供了依据。最后介绍了一个基于虚拟仪器技术构建的雷达中频信号通用采集系统,该系统已成功应用于多种雷达中频信号采集。     

集成多普勒观测的目标机动检测算法

基于决策的单模目标跟踪方法的关键是及时而稳健的目标机动检测,充分利用目标多普勒观测量能够有效提高机动检测性能。提出一种集成多普勒观测的目标机动检测算法,利用基于马氏距离的预测寻优方法,克服了多普勒观测噪声水平较高时估计式无解的情况,提高了加速度估计精度;基于奈曼皮尔逊准则设计机动检测器,避免了因目标机动检测的滞后性带来的门限漂移。仿真实验表明,算法提高了加速度估计的精度和稳健性,显著降低了平均检测延迟,有效提高了机动检测性能。     

基于特征的雷达目标机动检测算法综述

根据机动检测器所利用的信息不同,雷达目标机动检测算法可分为基于跟踪滤波器信息的机动检测和基于特征信号的机动检测两大类。首先分析了传感器特征信息与目标机动模式之间的关系,给出了基于特征的机动检测算法的3种分类方法,并以检测器所利用的特征信息为线索对机动检测算法做了详细的介绍,分析了各种算法的基本原理、假设条件和优缺点。