基于多特显点的干涉ISAR横向定标技术

针对干涉式逆合成孔径雷达(InISAR)成像时低信噪比和干涉相位缠绕带来的问题,利用ISAR图像强像素点处信噪比较强的这一特性,提出了一种新的基于多特显点的InISAR成像方法.该方法利用ISAR图像中若干特显点的解缠绕后的真实相位差,解得特显点的横距;然后根据特显点的多普勒频率和横距的关系,对整幅ISAR像进行横向定标.仿真结果表明,该方法对噪声有较强的稳健性,其能正确成像时的信噪比水平与传统方法相比有10-15 dB的降低.     

斜视干涉逆合成孔径雷达成像算法

针对雷达在斜视工作下的干涉相位模糊问题,提出了一种新的特显点干涉逆合成孔径雷达(ISAR)成像算法.该算法利用特显点信噪比较高、干涉相位估计值较为准确的特性,根据特显点的多普勒频率和横距信息拟合得到目标的多普勒频率与横距的关系,从而对整幅ISAR像进行横向定标,得到目标的干涉ISAR像.该算法能消除干涉相位缠绕,而且对噪声具有较强的鲁棒性,同经典的干涉ISAR成像算法相比,在正确成像时,该算法所需的信噪比可降低10～15 dB.     

利用多输入多输出雷达低秩杂波的降维空时自适应算法

为了抑制机载多输入多输出(MIMO)雷达接收信号中的杂波和有源干扰,提出一种利用MIMO雷达低秩杂波进行降维的空时自适应处理算法(LRC-RD).首先根据系统参数离线构造杂波子空间矩阵,再结合有源干扰加噪声协方差矩阵以及目标空时导向矢量来构造降维矩阵,最后用降维后的数据计算自适应权值.LRC-RD算法可将全维数据维数降为杂波的秩加1,从而降低了计算复杂度和计算自适应权值所需的训练样本数,所以收敛速度快,并且其理论性能可以达到全维处理的理论性能.仿真实验表明,LRC-RD算法在没有误差、样本数为降维后的数据维数的2倍时,其信噪比损失在高速区比基于双迭代的算法和基于子阵划分的算法分别高出约5 dB和17 dB.     

一种用于杂波中机动目标跟踪的自适应关联波门设计方法

针对传统关联波门设计方法在应用于机动目标跟踪时容易引起失跟现象的问题,提出一种新的自适应关联波门设计方法。该方法在综合交互多模型概率数据关联算法的基础上进行关联波门设计,当波门内不存在有效量测时,首先以最大机动水平对应的模型误差协方差对关联波门进行适当扩大,确保量测点迹进入波门。然后假定目标的机动能力已知,在目标运动状态的预测范围内利用观测信息寻找最小均方误差意义下的最优波门中心。该方法可以从根本上改善关联概率,从而降低失跟率,提高目标跟踪精度。仿真结果表明,与传统关联波门设计方法相比,该方法的失跟率降低了30%~40%,而且目标机动时的跟踪精度提高了20%~30%。实测数据同样验证了该方法的有效性。     

贝叶斯检测跟踪联合处理的检测阈值设置方法

基于贝叶斯理论的检测跟踪联合处理方法能够利用目标的运动模型在帧数据间以概率的形式对信号进行积累,从而提高系统的检测性能。然而,在Neyman-Pearson准则下,该方法很难根据系统要求的虚警概率计算检测阈值,影响了该方法的应用范围。在综合分析基于贝叶斯理论的检测跟踪联合处理方法的基础上,针对Neyman-Pearson准则,详细推导了系统虚警概率同检测阈值之间的关系,并在观测噪声为高斯白噪声的情况下给出了检测阈值的近似闭式解。利用该闭式解,可以按照系统要求的虚警概率计算检测阈值,从而使得实际系统的虚警概率满足要求。最后,计算机仿真实验验证了该闭式解的有效性。