基于改进MUSIC算法的散射中心参数提取及RCS重构

随着隐身技术的发展，雷达目标的边缘绕射等逐渐取代镜面散射成为主要的散射源，因此基于几何绕射理论（geometric theory of diffraction，GTD）的散射中心模型对隐身目标电磁散射特性的描述要比衰减指数和模型更为精确。显然，准确估计出GTD散射中心参数对刻画目标散射特性犹为重要。针对经典多重信号分类（multiple signal classification，MUSIC）法仅利用目标原始回波数据、参数估计精度不高这一问题，提出一种改进的MUSIC算法对散射参数估计提取。改进的MUSIC算法通过对原始回波数据取共轭，构建新的总协方差矩阵，有效利用了目标原始回波数据的共轭信息。仿真结果表明，与经典MUSIC算法相比，改进的MUSIC算法参数估计精度更高，雷达散射截面重构拟合程度更好，且运算量增加不大，可有效提取出隐身目标的散射中心。     

改进TOPSIS的多态融合直觉模糊威胁评估

针对防空作战中的目标威胁评估问题,提出一种新的多时刻融合直觉模糊集排序模型。首先,依据目标威胁属性的主、客观权重得到综合权重。然后,通过逼近理想解排序法来衡量直觉模糊集信息量的大小,利用直觉模糊熵来表征直觉模糊集信息的可靠性,并结合决策者的风险偏好,构建了基于信息量和不确定性的直觉模糊集排序模型,得出单时刻的目标威胁排序。最后,利用泊松分布逆形式构建了时间序列权重以融合多个时刻的决策信息,得出最终的目标威胁排序。仿真结果表明,所提算法综合了多时刻的决策信息,并可根据决策者的风险偏好进行调整,灵活性强,可靠性高。     

二维GTD模型参数估计的PQ-FB-2D-ESPRIT算法

二维基于旋转不变技术信号参数估计(2D-estimating signal parameter via rotational invariance techniques, 2D-ESPRIT)算法是估计几何绕射理论(geometric theory of diffraction, GTD)模型参数的一种经典算法,但在信噪比较低的条件下, 2D-ESPRIT算法的参数估计精度明显下降,噪声鲁棒性较差。针对这一问题,提出一种极化平方前后向平滑2D-ESPRIT(polarized-quadratic-forward-backward 2D-ESPRIT, PQ-FB-2D-ESPRIT)算法,有效地提高了算法的噪声鲁棒性与参数估计性能。改进算法利用目标散射回波数据的极化信息,并通过对协方差矩阵平方处理和前后向空间平滑处理,提高了算法的参数估计性能与数据利用率,同时达到了去相关的效果。仿真结果表明,提出的PQ-FB-2D-ESPRIT算法的参数估计性能及噪声鲁棒性要优于经典2D-ESPRIT算法、前后向平滑2D-ESPRIT(forward-backward 2D-ESPRIT, FB-2D-ESPRIT)算法及平方FB-2D-ESPRIT(quadratic-FB-2D-ESPRIT, Q-FB-2D-ESPRIT)算法。基于不同算法估计得到的GTD模型参数对散射中心的定位精度进行比较,进一步验证了改进算法的优越性与有效性。     

基于改进正交匹配追踪算法的属性散射中心提取

属性散射中心模型是描述目标后向电磁散射特性的典型模型, 但其中传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法提取模型时具有参数复杂度高、计算时间长等问题。对此提出一种基于稀疏字典的广义正交性的改进OMP算法, 快速定位模型位置参数值, 避免了正交匹配中的寻优过程, 从而降低算法的运算复杂度。通过对两类算法计算复杂度和计算精度进行多次蒙特卡罗实验比较得出，改进OMP算法提高了模型参数的估计精度与噪声鲁棒性, 且大幅降低了算法的运算复杂度, 相比于传统的OMP算法, 运算时间至少降低30%。     

基于改进3D-ESPRIT算法的GTD模型参数估计与目标识别

针对低信噪比条件下，传统的基于旋转不变技术的三维信号参数估计(three-dimensional estimating signal parameter via rotational invariance te chniques, 3D-ESPRIT)算法和平方前后向平滑的3D-ESPRIT(quadr atic-forward-backward 3D-ESPRIT, Q-FB-3D-ESPRIT)算法对几何绕射理论(geometric theory of diffraction, GTD)模型参数估计精度显著降低的问题，提出改进的极化Q-FB-3D-ESPRIT (polarized-Q-FB-3D-ESPRIT, PQ-FB-3D-ESPRIT)算法。改进算法与上述两种传统算法相比，增加了对目标极化信息的利用，有效延长了可利用电磁散射数据的长度。仿真结果表明，改进算法的参数估计精度要高于其他两种算法，且在低信噪比情况下尤为显著。此外，还对基于散射中心模型的雷达目标识别进行了研究，仿真结果进一步验证了所提算法的可行性。     

自适应CS模型的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波算法

对于目标跟踪过程中的强机动问题,基于当前统计(current statistical, CS)模型和改进的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器(square root cubature Kalman filter, SCKF),提出新的跟踪算法。在CS模型和改进输入估计算法的基础上,引入加加速度估计,使得状态过程噪声与状态协方差矩阵相联系,实现模型的自适应调整。从正交性原理出发,重新确定了渐消因子的引入位置,并提出了新的渐消因子计算形式,以克服传统渐消因子在雷达量测坐标系中的失效问题,从而构造强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器。另外,构造强机动检测函数,利用SCKF的输出来调整自适应CS模型中的机动频率。仿真结果表明,相比基于CS模型的多重渐消因子强跟踪SCKF算法、改进CS模型的强跟踪SCKF(SCKF STF)算法和交互式多模型(interacting multiple model, IMM)SCKF算法,所提算法具有更佳的目标机动适应性和跟踪精度;相比于IMM SCKF算法,实时性有明显改善。     

基于改进混合对数正态分布模型的隐身飞机动态RCS统计特性分析

针对经典模型描述复杂航迹情况下的隐身飞机动态雷达散射截面(radar cross section,RCS)统计分布特性精度不足的问题,提出一种精度更高、拟合效果更好的改进混合对数正态分布模型.首先,基于目标电磁散射数据建立隐身飞机静态RCS数据库.其次,结合实战过程中隐身飞机的运动规律,对其进行复杂机动航迹建模,解算得...     

动态优先级下防空相控阵雷达在线交错调度算法

针对防空相控阵雷达中时间资源分配主观性强、利用率低的问题,结合任务内部结构,提出一种新的在线交错调度算法。该算法在将任务的重要性和紧急性均置于动态优先级的基础上,使得雷达任务收、发波束之间的等待期可以用来执行其他波束的发射期或接收期。仿真结果表明,相比于原有的动态优先级算法,所提算法的调度成功率提升了25%,时间利用率提升了35%,执行威胁率提升了25%。     

基于混合遗传-粒子群算法的相控阵雷达调度方法

针对相控阵雷达中的任务调度问题,提出一种融合了粒子群算法、遗传算法和启发式交错调度算法的混合算法。采用混沌理论优化粒子群算法的飞行参数,设计递减的动态惯性权重,以及引入遗传算法中的交叉、变异操作,使得算法能够快速收敛,并跳出局部最优实现全局最优。在智能算法的框架下,提出一种启发式的任务交错算法,使得雷达任务中等待期的时间资源进一步得到利用。仿真结果表明,相比于遗传算法,所提算法的收敛速度更快,结果更优;相比于传统的启发式算法,所提算法的调度成功率提升了42%,时间利用率提升了40%,实现价值率提升了33%,时间偏移率减少了73%。